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COVID-19 pandemic and death risk in India in 2020: The disproportionate impact of pandemic on marginalized social groups

Manasi Bera, INDIAN INSTITUTE OF DALIT STUDIES
Amaresh Dubey, Jawaharlal Nehru University
Jihye Kim, University of Manchester
Wendy Olsen, University of Manchester
Zoe Williams, University of Manchester
Arkadiusz Wisniowski, University of Manchester
Purva Yadav, Jawaharlal Nehru University

L’infection au COVID-19 crée des risques de mortalité qui varient en fonction des caractéristiques sociales et de développement. Nous modélisons le risque de décès des individus en Inde. Le décompte des décès au niveau des districts en Inde constitue une source d’information clé. L'analyse se concentre sur les groupes sociaux marginalisés. Le modèle multiniveau avec agrégation par district permet la structure hiérarchique des données COVID-19. L'Enquête nationale sur la santé familiale-4 et le recensement de 2011 fournissent respectivement des données au niveau individuel et au niveau du district. Ensemble, ces éléments sont analysés de manière innovante dans un modèle unique. Les résultats sont rendus possibles par les méthodes de Markov Chain Monte Carlo. Les résultats sont basés sur 24 États de l'Inde. Des recherches antérieures sur les décès dus au COVID-19 à l’échelle internationale, ainsi que nos propres recherches en Inde, ont montré un risque accru d’effets indésirables lorsque le patient est obèse. Des recherches indiennes sur les cas de COVID-19 ont montré que les pauvres des zones urbaines courent un risque plus élevé de complications graves une fois que la maladie s'est installée. Nos résultats sur le risque de décès montrent que les décès liés au COVID-19 jusqu’en décembre 2020 étaient principalement enregistrés dans les zones urbaines. L'obésité dans la localité était fortement associée à un risque de décès plus élevé. Les groupes sociaux marginalisés ont été différemment touchés – risque plus élevé pour les tribus et les castes répertoriées, et plus faible pour les musulmans que la catégorie de référence.

Keywords: COVID-19, Multi-level modeling, Bayesian methods / estimation, Mortality

See extended abstract.

  Presented in Session P7.