Mga katangian ng populasyon ng COVID-19

Napinsala ng COVID-19 ang mga komunidad na may kulay nang higit kaysa ibang mga grupo. Ito ay resulta ng institusyonal na rasismo at hindi pagkakapantay-pantay sa istruktura. Walang biological o genetic na pagkakaiba sa panganib ng COVID-19 ayon sa lahi. Sa pangkalahatan, ang mga tao ng iba't ibang lahi ay nakikibahagi sa parehong mga hakbang sa pag-iwas .

Ipinapakita ng dashboard na ito ang paghahambing ng mga pagkamatay sa COVID-19 ayon sa lahi o etnisidad sa populasyon ng San Francisco. Kung ang lahat ng pangkat ng lahi o etnisidad ay naapektuhan sa parehong rate, ang porsyento ng mga pagkamatay ay katumbas ng porsyento ng populasyon. Kapag ang isang pangkat ng lahi o etnisidad ay kumakatawan sa isang mas mataas na porsyento ng mga pagkamatay kaysa sa populasyon kung gayon sila ay mas apektado.

Tugon ng Lungsod  

Ang pagsusulong ng pagkakapantay-pantay ng lahi ay isa sa mga pangunahing halaga ng Lungsod. Magbasa nang higit pa sa webpage ng San Francisco Office of Racial Equity .  

Nagkaroon ng napakalaking pagsisikap na magdala ng mga mapagkukunan sa mga komunidad na pinakanapinsala. Marami sa mga pagsisikap na ito ay pinangunahan ng komunidad. Ipinagmamalaki ng Lungsod na magtrabaho kasama ang mga kasosyo sa komunidad sa gawaing ito. Halimbawa, kami: 

• Nakipagtulungan sa Latino Task Force 
• Nakipagsosyo sa komunidad sa diskarte sa pagsubok ng Lungsod 
• Mga suportadong negosyong pag-aari ng Itim na may access sa pinansiyal na kapital at walang interes na mga pautang 
• Nakipagtulungan sa mga organisasyon ng komunidad sa mga programa sa pag-access sa bakuna 
• Pinondohan ang equity at neighborhood initiatives sa pamamagitan ng aming COVID Command Center  

Ipinapakita ng dashboard na ito ang bilang ng mga namatay sa COVID-19 ayon sa kasarian.

Maaaring mag-ambag sa panganib ng COVID-19 ang ilang partikular na salik sa lipunan na nauugnay sa pagkakakilanlan ng kasarian. Matuto pa tungkol dito sa GenderSci Lab COVID Project .  

Ang pagsubaybay sa COVID-19 sa mga residenteng transgender at hindi sumusunod sa kasarian ay isang pangunahing priyoridad. Ang mga residenteng ito ay maaaring partikular na mahina dahil sa hindi pagkakapantay-pantay sa istruktura at iba pang mga kadahilanan. Patuloy kaming nagsusumikap upang matiyak na ang mga residenteng ito ay may access sa pagsubok, mga mapagkukunan, at suporta na maaaring kailanganin nila. Matuto nang higit pa tungkol sa mga serbisyo sa komunidad ng transgender. 

Ang mga pagkamatay sa COVID-19 ay puro sa mga matatandang residente ng San Francisco.

Ang data sa mga katangian ng populasyon ng pagkamatay ng COVID-19 ay mula sa:

• Mga ulat ng kaso
• Mga rekord ng medikal
• Mga ulat sa elektronikong lab
• Mga sertipiko ng kamatayan

Maaaring hindi kaagad magagamit ang data na ito para sa kamakailang naiulat na pagkamatay. Nag-a-update ang data habang nagiging available ang higit pang impormasyon. 

Kasama sa mga pinagsama-samang kabuuan sa page na ito ang lahat ng pagkamatay na nakumpirma sa San Francisco mula nang magsimula ang pagsubok noong huling bahagi ng Pebrero 2020.

Upang maprotektahan ang privacy ng residente, ibinubuod namin ang data ng COVID-19 sa pamamagitan lamang ng isang katangian sa bawat pagkakataon. Hindi ipinapakita ang data hanggang umabot sa lima o higit pa ang pinagsama-samang pagkamatay sa buong lungsod.

Ang data na ito ay maaaring hindi mabilang ang ilang partikular na minorya. Ang mga residenteng nahaharap sa stigma o diskriminasyon sa mga medikal na setting ay maaaring hindi gustong magbahagi ng ilang impormasyon. Halimbawa, ang stigma ay maaaring magresulta sa isang pasyente na hindi nagbabahagi ng kanilang pagkakakilanlan ng kasarian. May mga hindi pagkakapantay-pantay sa kalusugan at mga hadlang sa pangangalagang pangkalusugan para sa mga taong hindi cisgender at hindi heterosexual.

Ang pagkalat at kalubhaan ng COVID-19 ay kumplikado. Naapektuhan nito ang mga residente batay sa magkakapatong na layer ng hindi pagkakapantay-pantay sa istruktura. Nangangahulugan ito na maaaring may mga intersection ng mga populasyon na partikular na apektado. Halimbawa, mahahalagang manggagawa sa isang partikular na pangkat ng edad ng isang partikular na etnisidad. Para sa kadahilanang ito, dapat mong bigyang-kahulugan ang data na ito sa konteksto. Ang mga indibidwal na konklusyon ay dapat tratuhin nang may pag-iingat.