研究发现，医疗保险的种族、族裔数据往往低估了少数族裔人口
罗格斯大学(Rutgers)的一项新研究显示，对于减少少数族裔医疗保健差距这一全国性优先事项至关重要的信息是不完整和不准确的。
发表在医疗保健研究综述与医疗保健该研究比较了医疗保险受益人的种族和族裔数据，这些数据来自两个最广泛使用的行政数据源，以及包括受益人自我报告的种族和族裔信息的数据源。研究发现，在19个州，行政数据源严重低估了拉美裔人口的比例。调查发现，对亚裔美国人、夏威夷原住民、太平洋岛民和美国印第安人的统计更普遍偏低。
这项研究由罗格斯大学护理学院和健康、卫生保健政策和老龄化研究所的助理教授Olga Jarrín Montaner和罗格斯大学公共卫生学院的助理教授Irina Grafova领导。
因为美国的老年人人口不仅在快速增长，而且在种族和民族上变得更加多样化，收集和使用准确的数据需要对这一人口的种族和族裔进行研究，以确定在获得保健服务和保健质量方面的差异，并对确定改善少数群体健康结果的系统性障碍至关重要。
格拉弗娃说:“州一级的医疗保险受益人种族和民族数据的不准确性令人震惊。”“我们发现，在19个州，大约20%的西班牙裔医疗保险受益者被错误归类为属于另一个族裔。在24个州，超过80%的美国人和阿拉斯加土著医疗保险受益人被错误分类。在大多数州，至少四分之一的亚裔美国人和太平洋岛民受益人被错误分类。”
医疗保险要求在标准化评估期间收集自我报告的种族和民族数据家庭健康护理Jarrin说，在记录种族差异和种族主义对医疗保健使用和结果的影响的研究人员应该尽可能使用它。
她说:“医疗保险和医疗补助中心可以结合我们的研究结果，以提高种族和族裔数据的准确性，未来用于估计美国医疗保险人口中的少数族裔健康和健康差异。”“通过对人口统计资料进行更准确的估计老年人，我们可以为未来的公共卫生和政策提供信息，并更好地了解人口差异的程度健康结果，比如我们目前在COVID-19中看到的情况，”
进一步探索
Irina B. Grafova等人。超越黑人和白人:绘制医疗保险受益人种族和民族的错误分类，医疗保健研究与回顾(2020)。DOI: 10.1177 / 1077558720935733
