郡レベルのCovid-19死亡率と2020年の米国大統領投票

目的：この研究の目的は、米国郡レベルのCOVID-19死亡率と2016年から2020年までの大統領投票の変化との関連を評価することでした。 研究デザイン：研究デザインは郡レベルの生態学的研究です。 方法：パルチザンの投票の変化、有権者の投票率、および選挙前のCovid-19死亡率四分位全体で、党派の投票の変化、有権者の投票率、社会人口統計学的および健康状態の特性における郡レベルの人口加重差を分析しました。2020年から2016年の民主的な投票変更の人口加重線形回帰を推定し、Covid-19死亡率の四分位数の違いの重要性をテストし、他の郡の特性を制御しました。 結果：2020年から2016年の民主的投票の全体的な変化は+2.9％でしたが、最低死亡四分位郡のA+4.3％の増加から、最も高い死亡率四分位郡の+0.9％に範囲でした。投票率の変化は、死亡率が最も低い郡の+9.1％から、最も高い死亡率郡の+6.2％のみの範囲でした。回帰推定では、最低四分位（P <0.001）と比較して、最も高い死亡率四分位は、民主党2020-2016票の-1.26％の変化と関連していた。 結論：高等郡レベルのCOVID-19死亡率は、2016年と比較して2020年の民主的な投票シェアのより少ない増加と関連していた。将来の研究で調査される可能性のある説明には、民主的で高死亡率の高い郡での対面投票の恐怖が含まれる可能性があります。

OBJECTIVE: The objective of this study was to assess the association between United States county-level COVID-19 mortality and changes in presidential voting between 2016 and 2020. STUDY DESIGN: The study design is a county-level ecological study. METHODS: We analysed county-level population-weighted differences in partisan vote change, voter turnout and sociodemographic and health status characteristics across pre-election COVID-19 mortality quartiles. We estimated a population-weighted linear regression of the 2020-2016 Democratic vote change testing the significance of differences between quartiles of COVID-19 mortality, controlling for other county characteristics. RESULTS: The overall change in the 2020-2016 Democratic vote was +2.9% but ranged from a +4.3% increase in the lowest mortality quartile counties to +0.9% in the highest mortality quartile counties. Change in turnout ranged from +9.1% in the lowest mortality counties to only +6.2% in highest mortality counties. In regression estimates, the highest mortality quartile was associated with a -1.26% change in the Democratic 2020-2016 vote compared with the lowest quartile (P < 0.001). CONCLUSIONS: Higher county-level COVID-19 mortality was associated with smaller increases in Democratic vote share in 2020 compared with 2016. Possible explanations to be explored in future research could include fear of in-person voting in heavily Democratic, high-mortality counties, fear of the economic effects of perceived Democratic support for tighter lockdowns and stay-at-home orders and general exhaustion that lowered political participation in hard-hit counties.