Lahi o etnikong pinagmulan
Naapektuhan ng COVID-19 ang mga partikular na komunidad ng mga may kulay na tao kaysa sa ibang grupo. Resulta ito ng rasismo sa mga institusyon at mga hindi pagkakapantay-pantay sa istruktura. Walang biological o genetic na pagkakaiba batay sa lahi pagdating sa panganib sa COVID-19. Sa pangkalahatan, parehong mga hakbang ng pag-iwas ang ginagawa ng mga tao mula sa iba't ibang lahi.
Ipinapakita ng dashboard na ito ang paghahambing ng mga pagkamatay dahil sa COVID-19 ayon sa llahi o etnisidad sa populasyon ng San Francisco. Kung ang lahat ng lahi o etnikong grupo ay naapektuhan nang may parehong antas, ang porsyento ng mga pagkamatay ay magiging kapantay ng porsyento ng populasyon. Kapag ang isang lahi o etnikong grupo ay kumakatawan sa isang mas mataas na porsyento ng mga pagkamatay kaysa sa populasyon, mas apektado sila.
Sagot ng Lungsod
Ang pagtataguyod sa pagkakapantay-pantay ng lahi ang isa sa mga pangunahing prinsipyo ng Lungsod. Basahin ang higit pa webpage ng San Francisco Office of Racial Equity.
Napakalaking pagsisikap ang ginagawa para madala ang resources sa mga komunidad na pinakanapinsala. Marami sa mga pagsisikap na ito ang pinamunuan ng komunidad. Ipinagmamalaki ng Lungsod na magtrabaho kasama ng mga ka-partner na komunidad sa gawaing ito. Halimbawa, kami ay:
- Nakikipagtulungan sa Latino Task Force
- Nakikipag-partner sa komunidad para sa diskarte sa pag-test ng Lungsod
- Sumusuporta sa mga negosyong pag-aari ng Black na may access sa pinansyal na kapital at walang interes na mga pautang
- Nakikipag-partner sa mga organisasyon ng komunidad sa mga programa para sa access sa bakuna
- Pagkakapantay-pantay ng pondo at mga inisyatiba sa kapitbahayan sa pamamagitan ng aming COVID Command Center
Kasarian
Ipinapakita ng dashboard na ito ang bilang ng mga pagkamatay dahil sa COVID-19 ayon sa kasarian.
Ang ilang salik sa lipunan na nauugnay sa pagkakakilanlan ng kasarian ay maaaring makadagdag sa panganib ng COVID-19. Alamin ang higit pa tungkol dito sa GenderSci Lab COVID Project.
Ang pagsubaybay sa COVID-19 sa mga residenteng transgender at gender nonconforming ay pangunahing priyoridad. Ang mga residenteng ito ay lalo nang puwedeng mahawa dahil sa mga hindi pagkakapantay-pantay sa istruktura at iba pang mga salik. Patuloy kaming nagsisikap para tiyaking ang mga residenteng ito ay may access sa pagte-test, resources, at suportang maaaring kailangan nila. Alamin pa ang tungkol sa mga serbisyo ng komunidad sa transgender.
Edad
Ang mga pagkamatay dahil sa COVID-19 ay nakatuon sa mas matatandang residente ng San Francisco.
Mga limitasyon ng data
Ang data sa mga katangian ng populasyon ng COVID-19 na pagkamatay ay mula sa:
- Mga ulat ng kaso
- Mga medikal na record
- Mga ulat sa electronikong laboratoryo
- Mga katibayan ng pagkamatay
Maaaring hindi agad na available ang data na ito para sa mga pagkamatay na iniulat kamakailan lang. Ang data ay naa-update habang mas maraming impormasyon ang nagiging available.
Kabilang sa pinagsama-samang mga kabuuan sa page na ito ang lahat ng pagkamatay na nakumpirma sa San Francisco mula nang mag-umpisa ang pag-test noong huling bahagi ng Pebrero 2020.
Para maprotektahan ang privacy ng residente, ibinubuod namin ang data ng COVID-19 ayon sa isang katangian lang sa bawat pagkakataon. Hindi ipinapakita ang data hanggang sa umabot sa lima o higit pa ang mga pinagsama-samang pagkamatay sa buong lungsod.
Maaaring mas mababa ang bilang ng data na ito sa ilang minorya. May ilang impormasyon na maaaring hindi gustong ipaalam ng mga residenteng nahaharap sa stigma o diskriminasyon sa mga medikal na kalagayan. Halimbawa, dahil sa stigma maaaring hindi ipaalam ng pasyente ang pagkakakilanlan ng kanilang kasarian. May mga hindi pagkakapantay-pantay sa kalusugan at hadlang sa pangangalaga sa kalusugan para sa mga taong hindi cisgender at hindi heteroseksuwal.
Kumplikado ang pagkalat at kalubhaan ng COVID-19. Naapektuhan nito ang mga residente batay sa patong-patong na mga hindi pagkakapantay-pantay sa istruktura. Nangangahulugan ito na maaaring may magkakaugnay na populasyon na partikular na apektado. Halimbawa, ang mahahalagang manggagawa sa isang partikular na age group ng isang espesipikong etniko. Dahil dito, dapat mong i-interpret ang data na ito ayon sa konteksto. Dapat maging maingat sa indibiduwal na mga konklusyon.