Californiaの性別,人種および年齢によるCOVID-19感染および死亡率推定のための擬似尤度に基づくロジスティック回帰【JST・京大機械翻訳】

Xiong, D.; Zhang, L.; Watson, G. L.; Sundin, P.; Bufford, T.; Zoller, J. A.; Shamshoian, J.; Suchard, M. A.; Ramirez, C. M.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203197375194 整理番号：22P0266720

Californiaの性別,人種および年齢によるCOVID-19感染および死亡率推定のための擬似尤度に基づくロジスティック回帰【JST・京大機械翻訳】

Pseudo-Likelihood Based Logistic Regression for Estimating COVID-19 Infection and Case Fatality Rates by Gender, Race, and Age in California

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発行年： 2020年07月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年07月01日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

新興流行において,病気の重要な疫学的特徴の早期推定は,公共政策を導くために重要である。特に,ハイリスク集団サブグループを同定することは,流行を闘う際に政策立案者と健康公式を援助する。これは,政府機関が,患者の人口統計学の周辺要約統計として,通常,凝集COVID-19データを放出するので,コロナウイルス病2019(COVID-19)パンデミックの間,挑戦的であった。これらのデータは,広い集団サブグループ間のCOVID-19結果の格差を同定するかもしれないが,複数の人口統計の組み合わせによって定義されるより粒状の集団サブグループ間の比較を提供しない。集約した要約統計量の限界を克服し,COVID-19感染とケース致死率の推定値を,人口統計特性の組み合わせを横断した集団サブグループに対するCOVID-19のコントロールと予防に関連する公共政策をガイドする方法を紹介した。本アプローチは,人口レベル人口統計調査データと集合COVID-19ケースと死亡率データを組み合わせるために擬似尤度ベースのロジスティック回帰を用いて,個体群サブグループの感染と症例死亡率を人口統計学的特性の組み合わせを通して推定した。著者らは,California COVID-19データで,性別,年齢,および民族と民族によって定義される集団サブグループの試験ベースの感染と症例致死率を推定するために,著者らの方法を説明する。著者らの分析は,Californiaにおいて,男性が年齢と人種/民族性グループにわたってより高い試験ベースの感染率と試験ベースのケース致死率を有し,年齢の増加に伴い性ギャップが広がることを示した。COVID-19に感染した高齢者は死亡率のリスクが高いが,試験に基づく感染率は年齢とともに単調には増加しない。ラテンXおよびアフリカ系アメリカ人は,他の人種/民族群より高い試験ベースの感染率を有する。最も高い5つの試験ベースケース致死率のサブグループはアフリカ系アメリカ人男性,マルチレース男性,アジア人男性,アフリカ系アメリカ人女性,アメリカインド人またはアラスカNative男性であり,アフリカ系アメリカ人が特に脆弱なCalifornia亜集団であることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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