抄録/ポイント：
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
検出限界以下のABSTRACTDataは,環境微生物学において一般的であり,取扱いデータを扱う際の決定は,定量的微生物リスク評価(QMRA)に対する含意を持つかもしれない。本論文では,実世界のエンテロウイルス水データによって情報化されたシミュレーションデータセットを利用して,残されたデータを扱う方法を評価した。データセットを,4つの検閲度(低[10%],中[35%],高[65%],および重度[90%])と1つの実生活検閲例(97%)でシミュレートし,2.3ゲノムコピー/リットルの検出限界(LOD)で対数正規分布を仮定してエンテロウイルスデータによってインフォームした。各データセットに対して,左打ちデータを扱うための5つの方法を適用した。(i)LOD/√2,(ii)対数正規最尤推定(MLE)による平均と標準偏差の推定,(iii)Kaplan-Meier推定(KM),(iv)分布パラメータ(MI法1)の推定,(v)均一分布(MI法2)からの帰属。各データセット平均を用いてエンテロウイルス用量と感染リスクを推定した。二乗平均平方根誤差(RMSE)およびバイアスを用いて,推定および既知の線量および感染リスクを比較した。MI法1は,最も低い用量と感染リスクRMSEとバイアス範囲をもたらし,ほとんどの検閲度で,97%の検閲で既知の値から,ほとんどの1.17×10-2で感染リスクを予測した。MI法2は次の総合的最良方法であった。中程度から重度の検閲に対して,MI法1は最小誤差をもたらす。分布の不確かな場合,MI法2は分布誤指定を回避するための好ましい方法である。IMPORTANCEは,環境微生物学の文脈の中で,低(10%)から重度(90%)の左センソーシングのデータを扱う方法を評価し,これらの方法のいくつかが,感染リスクを推定するための検出限界以下の濃度を含むデータを使用する場合,適切であることを示した。さらに,本研究は,環境マイクロ生物学者によって典型的に直面する問題である歪んだデータセットを使用した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
