ZIP Code and ZIP Code Tabulation Area Linkage: Implications for Bias in Epidemiologic Research

人口 匹配(统计) 数学 医学 统计 环境卫生
作者
Futu Chen,Beau MacDonald,Xu Yan,Wilma Franco,A. Rodriguez Campos,Lawrence A. Palinkas,Jill Johnston,Sandrah P. Eckel,Erika Garcia
出处
期刊:Epidemiology [Ovid Technologies (Wolters Kluwer)]
卷期号:36 (1): 115-118 被引量:2
标识
DOI:10.1097/ede.0000000000001800
摘要

Background: To our knowledge, no agreed-upon best practices exist for joining U.S. Census ZIP Code Tabulation Areas (ZCTAs) and U.S. Postal Service ZIP Codes (ZIPs). One-to-one linkage using 5-digit ZCTA identifiers excludes ZIPs without direct matches. “Crosswalk” linkage may match a ZCTA to multiple ZIPs, avoiding losses. Methods: We compared noncrosswalk and crosswalk linkages nationally and for mortality and health insurance in California. To elucidate selection implications, generalized additive models related sociodemographics to whether ZCTAs contained nonmatching ZIPs. Results: Nationwide, 15% of ZCTAs had nonmatching ZIPs, i.e., ZIPs dropped under noncrosswalk linkage. ZCTAs with nonmatching ZIPs were positively associated with metropolitan core location, lower socioeconomics, and non-White population. In California, 34% of ZIPs in the mortality and 25% in the health insurance data had ZCTAs with nonmatching ZIPs; however, these ZIPs constitute only 0.03% of total mortality and 0.44% of total insurance enrollees. Conclusions: Our study findings support the use of crosswalk linkages and ZCTAs as a unit of analysis. One-to-one linkage may cause bias by differentially excluding ZIPs with more disadvantaged populations, although affected population sizes seem small.

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