Cr\u00e9dito: Universidad Polit\u00e9cnica del Estado de California <\/p>\n
Un nuevo estudio que analiza la interacci\u00f3n de la raza, la pobreza, la pol\u00edtica y la distribuci\u00f3n por edades en las tasas de vacunaci\u00f3n contra la COVID-19 en cada condado de los Estados Unidos descubri\u00f3 que el impacto de cada factor no es universal en todas las geograf\u00edas. <\/p>\n
Carsten Lange, profesor de econom\u00eda y experto en ciencia de datos, fue coautor del proyecto que utiliz\u00f3 algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico y explicaciones de inteligencia artificial (AIX) para cuantificar cada factor que contribuye al nivel de reticencia a la vacunaci\u00f3n.<\/p>\n
\u00abLo que es particularmente interesante es c\u00f3mo el efecto de una variable no es universal en todas las geograf\u00edas\u00bb, dijo Carsten Lange. \u00abPor ejemplo, el impacto de la afiliaci\u00f3n pol\u00edtica (medido como porcentaje de votos republicanos en las \u00faltimas elecciones) podr\u00eda ser menor en un condado con un gran porcentaje de poblaci\u00f3n de edad avanzada y mayor cuando el porcentaje de residentes de edad avanzada de un condado es bajo\u00bb.<\/p>\n
En California, los votantes de los condados de Orange y Merced son republicanos en un 45 por ciento. Sin embargo, el impacto de la afiliaci\u00f3n pol\u00edtica sobre las tasas de vacunaci\u00f3n tiene un impacto diferente cuando se consideran todas las variables simult\u00e1neamente. La poblaci\u00f3n asi\u00e1tica m\u00e1s grande en el Condado de Orange (20 por ciento) impulsa el impacto pol\u00edtico en la tasa de vacunaci\u00f3n m\u00e1s alta. En el condado de Merced, una menor poblaci\u00f3n asi\u00e1tica (7 por ciento) reduce el impacto de la afiliaci\u00f3n pol\u00edtica.<\/p>\n
Si bien el modelo revela que un condado con un mayor porcentaje de asi\u00e1ticos tiende a tener una tasa de vacunaci\u00f3n m\u00e1s alta, su impacto puede ser modificado por otras diferencias dentro de la comunidad.<\/p>\n
Cr\u00e9dito: Universidad Polit\u00e9cnica del Estado de California <\/p>\n
El condado de Marin en el norte de California tiene una poblaci\u00f3n asi\u00e1tica del 5,8 por ciento, mientras que la poblaci\u00f3n asi\u00e1tica del cercano condado de San Joaqu\u00edn es del 15 por ciento. Sin embargo, debido a otras disparidades dentro de las dos comunidades asi\u00e1ticas, la influencia de la poblaci\u00f3n asi\u00e1tica es mayor en la tasa de vacunaci\u00f3n en el condado de Marin que en el condado de San Joaqu\u00edn, seg\u00fan el estudio.<\/p>\n
Las variaciones entre los condados con un gran porcentaje de los residentes afroamericanos tambi\u00e9n son m\u00e1s visibles con un an\u00e1lisis multivariante. Tanto el condado de Prince George (Maryland) como el condado de Kemper (Mississippi) tienen aproximadamente un 62 por ciento de afroamericanos. En el condado de Kemper, la variable tiene un impacto negativo del 4,6 por ciento en la tasa de vacunaci\u00f3n. Por el contrario, en el condado de Prince George, el impacto es positivo en un 3,4 por ciento. Debido a que el condado de Prince George limita con Washington, DC, es posible que los residentes tengan una exposici\u00f3n y una comprensi\u00f3n de los asuntos actuales muy diferente a la de los residentes del condado de Kemper.<\/p>\n
Al resaltar el impacto variable de diferentes factores en cada condado, este la investigaci\u00f3n podr\u00eda ser una herramienta \u00fatil para los funcionarios de salud locales y otros que trabajan para mejorar las tasas de vacunaci\u00f3n en comunidades individuales, dijo el coautor Jian Lange, gerente principal de productos en el Instituto de Investigaci\u00f3n de Sistemas Ambientales (Esri) con un enfoque en el an\u00e1lisis espacial.<\/p>\n
\u00abEl an\u00e1lisis de regresi\u00f3n tradicional se basa en la suposici\u00f3n de factores de impacto constantes en toda el \u00e1rea de estudio, pero en realidad, las variables tienen diferentes impactos en diferentes condados\u00bb, dijo. \u00abAl implementar un algoritmo de explicabilidad de inteligencia artificial de \u00faltima generaci\u00f3n, podemos resolver el problema de la caja negra con modelos de aprendizaje autom\u00e1tico y proporcionar respuestas a la pregunta \u00abcu\u00e1nto\u00bb para cada factor de impacto medido en cada condado\u00bb.<\/p>\n
El tablero interactivo en l\u00ednea del estudio est\u00e1 disponible para el p\u00fablico en general. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
El estudio muestra que los privilegios y la pol\u00edtica influyen en la disparidad racial de las vacunas M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> El estudio est\u00e1 disponible en l\u00ednea: www.arcgis.com\/apps\/dashboards … 43ce8f931009c15c8c9c Proporcionado por la Universidad Polit\u00e9cnica del Estado de California Cita<\/strong>: Un nuevo estudio examina c\u00f3mo la interacci\u00f3n de los factores afecta las tasas de vacunaci\u00f3n contra el COVID-19 (2021, 11 de octubre) consultado el 29 de agosto de 2022 en https:\/\/medicalxpress.com\/news\/ 2021-10-interplay-factors-affects-covid-vaccine.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: Universidad Polit\u00e9cnica del Estado de California Un nuevo estudio que analiza la interacci\u00f3n de la raza, la pobreza, la pol\u00edtica y la distribuci\u00f3n por edades en las tasas de vacunaci\u00f3n contra la COVID-19 en cada condado de los Estados Unidos descubri\u00f3 que el impacto de cada factor no es universal en todas las geograf\u00edas. … Continuar leyendo \u00abUn nuevo estudio examina c\u00f3mo la interacci\u00f3n de los factores afecta las tasas de vacunaci\u00f3n contra la COVID-19\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-974","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/974","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=974"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/974\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=974"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=974"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=974"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}