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J-GLOBAL ID:202202210144666855   整理番号:22A0550691

セネガルにおけるクラスタ無作為化インフルエンザワクチン接種プログラムの全体効果推定を改善するための社会的接触データの利用【JST・京大機械翻訳】

Using social contact data to improve the overall effect estimate of a cluster-randomized influenza vaccination program in Senegal
著者 (9件):
資料名:
巻: 71  号:ページ: 70-90  発行年: 2022年 
JST資料番号: A0430A  ISSN: 0035-9254  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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本研究は,2009年から2011年までの2つのインフルエンザシーズンのコースにわたって,西部セネガルにおけるクラスターランダム化試験において連続的に投与された2つのインフルエンザワクチン接種プログラムの全体的影響を推定した。クラスタ間の汚染から生じる推定のバイアスを低減するために,社会的接触データと感染データを組み合わせた切断エッジ方法論を適用した。時間変動推定は,介入からの季節性インフルエンザの減少とH1N1パンデミックインフルエンザの有意でない増加を明らかにした。研究のYear1(CI:-2.53,1.18)における-0.68パーセントポイントの全体的な累積発生率(対照アームで6.13%)の付加的変化を推定した。H1N1パンデミック感染が分析から除外されたとき,推定変化は-1.45パーセントポイントであり,有意(95%CI,-2.81,-0.08)であった。交差クラスタ汚染は低い(ほとんどの村の接触の0~3%)ため,汚染のない推定子はわずかに減衰した(-0.65パーセント点)。これらの知見は,スピルオーバを最小化するために注意深く設計された研究に対して有望である。汚染を推定するには更なる研究が必要で,様々な設定での推定への影響も必要である。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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免疫療法薬・血液製剤の臨床への応用  ,  感染症・寄生虫症一般 
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