文献

J-GLOBAL ID：202202213077115404   整理番号：22A0837978

COVID-19の時変繁殖数推定における種々のアプローチの比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison of different approaches in estimating the time-varying reproductive number for COVID-19

著者 (6件)： Jayaraj V.J. (Universiti Malaya, Centre for Epidemiology and Evidence-based Practice, Department of Social and Preventive Medicine, Faculty of Medicine, Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Jayaraj V.J. (Ministry of Health Malaysia, Putrajaya, Malaysia) ,  Chong D.W.Q. (Universiti Malaya, Centre for Epidemiology and Evidence-based Practice, Department of Social and Preventive Medicine, Faculty of Medicine, Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Chong D.W.Q. (Ministry of Health Malaysia, Putrajaya, Malaysia) ,  Ng C.W. (Universiti Malaya, Centre for Epidemiology and Evidence-based Practice, Department of Social and Preventive Medicine, Faculty of Medicine, Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Rampal S. (Universiti Malaya, Centre for Epidemiology and Evidence-based Practice, Department of Social and Preventive Medicine, Faculty of Medicine, Kuala Lumpur, Malaysia)
資料名： International Journal of Infectious Diseases  (International Journal of Infectious Diseases)
巻： 116  号： S  ページ： S27  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3271A  ISSN： 1201-9712  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 時変生殖数(R_t)は,公衆衛生介入の評価と伝達因子の評価において有用性を持つ伝達性の指標である。しかし,R_tは発生時間誤指定,報告遅延,事例の過小評価,および日々変動によって偏った。不偏R_tを推定するためのアプローチの開発におけるいくつかの調整方法を比較した。世代時間のメタ分析を行い,誤指定を低減した。確率的バイアスアプローチを,過小評価のための調整における5%の試験陽性による標準化と比較した。5.2日(95%CI:4.9~5.5)のインキュベーション期間と2,5と10日の間の実験室ターンオーバー時間を用いたPoissonデコンボリューションプロセスを利用して,遅延を報告した。日々変動を調整するための平滑化(7および14日移動平均),一般化加法モデル(GAM)および局所回帰(LOESS)モデルを比較した。調整R_tを,眼球の粗R_t,平均百分率誤差(MAPE),および平均絶対偏差(MAD)と比較した。Cori et al.の方法を利用して,2020年3月~2021年6月2021日のマレーシアのCOVID-19日事例データを用いてR_tを推定した。4.95日(95%CI:4.62~5.29)のプールされた連続間隔を推定した。試験陽性による標準化(MAPE:0.31;95%CI:0.30-0.49,MAD:0.5;95%CI:0.5-0.54)を用いた過小評価のために調整した症例数を用いて推定したR_tは,より揮発性であり,特に,確率バイアス法(MAPE:0.07;95%CI:0.06-0.07,MAD:0.26;95%CI:0.26-0.28)と比較して,より大きなピークと広い信頼区間を示した。GAM(MAPE:1.85,95%CI:1.63~2.08)およびLOESS(MAPE:0.29,95%CI:0.29~0.29)モデルは,R_tのほとんど全ての変動を平滑化した。より長い実験室ターンオーバー期間は,より大きなピークを持つより滑らかなR_tを生成し,推定におけるより大きな揮発性をもたらした。R_tの推定におけるバイアスは公衆衛生介入に対する解釈を批判的に変化させる。これらのバイアスを調整し,これらの推定の根底にある限界を理解することが重要である。主に,パンデミック制御の文脈の中で利用される。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 時間 ,  標準化 ,  生殖 ,  期間 ,  平滑化 ,  揮発性 ,  ターンオーバー ,  公衆衛生 ,  眼球 ,  *繁殖行動 ,  バイアス ,  加算 ,  指標 ,  インキュベート ,  メタ分析

分類 (2件)： 牛  (FD02020Y) ,  産業衛生,産業災害  (GB05000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： COVID-19 ,  繁殖 ,  推定