ケンタッキー州の郡におけるオピオイド流行に関連したA型肝炎アウトブレイク、2017-2018年

Hepatitis A Outbreaks Associated With the Opioid Epidemic in Kentucky Counties, 2017-2018.

• Natalie DuPre
• Lyndsey Blair
• Sarah Moyer
• E Francis Cook
• Bert Little
• Jeffrey Howard

抄録

ケンタッキー州の2017-2018年のA型肝炎アウトブレイクと関連した郡レベルの社会経済的プロファイルを記述するために、オピオイド流行の影響を受けたコミュニティが主に影響を受けた。我々は、社会経済的および住宅変数に関する郡レベルの特徴を郡のA型肝炎発生率にリンクさせた。主成分分析により、貧困、教育、障害、所得の不平等、祖父母の責任、住宅の不安定性、婚姻状況の郡のプロファイルを同定した。ポアソン回帰を用いて、調整後相対リスク（RR）と95％信頼区間（CI）を推定した。極端に不利なプロファイルを反映したスコア（RR=1.21；95％CI=0.99、1.48）と非婚男性の割合が高く、住宅の不安定性、所得格差（RR=1.15；95％CI=0.94、1.41）を反映した郡では、A型肝炎の罹患率が高かった。障害、貧困、低学歴にもかかわらず、既婚者の割合が高く、住宅の安定性、所得格差が低い郡（RR=0.77; 95% CI=0.59, 1.00）では、A型肝炎発症率が低かった。製造業に従事する労働者の割合が高い郡では、A型肝炎の発症率がやや低かった（RR=0.97; 95% CI=0.94, 1.00）。予想通り、貧しい郡ではA型肝炎率が高かった。社会経済的パターンを横断的に評価した結果、A型肝炎データのサーベイランスを強化するために収集できるコミュニティレベルの要因（住宅の不安定性、所得格差、社会構造など）が浮き彫りになり、予防接種の対象となるリスクの高いコミュニティを特定するために利用された。(Published online ahead of print July 16, 2020: e1-e8. doi:10.2105/AJPH.2020.305789).

To describe county-level socioeconomic profiles associated with Kentucky's 2017-2018 hepatitis A outbreak that predominately affected communities affected by the opioid epidemic. We linked county-level characteristics on socioeconomic and housing variables to counties' hepatitis A rates. Principal component analysis identified county profiles of poverty, education, disability, income inequality, grandparent responsibility, residential instability, and marital status. We used Poisson regression to estimate adjusted relative risks (RRs) and 95% confidence intervals (CIs). Counties with scores reflecting an extremely disadvantaged profile (RR = 1.21; 95% CI = 0.99, 1.48) and greater percentage of nonmarried men, residential instability, and income inequality (RR = 1.15; 95% CI = 0.94, 1.41) had higher hepatitis A rates. Counties with scores reflecting more married adults, residential stability, and lower income inequality despite disability, poverty, and low education (RR = 0.77; 95% CI = 0.59, 1.00) had lower hepatitis A rates. Counties with a higher percentage of workers in the manufacturing industry had slightly lower rates (RR = 0.97; 95% CI = 0.94, 1.00). As expected, impoverished counties had higher hepatitis A rates. Evaluation across the socioeconomic patterns highlighted community-level factors (e.g., residential instability, income inequality, and social structures) that can be collected to augment hepatitis A data surveillance and used to identify higher-risk communities for targeted immunizations. (. Published online ahead of print July 16, 2020: e1-e8. doi:10.2105/AJPH.2020.305789).