多レベル回帰とポスト層化インターフェイス：コミュニティレベルのCOVID-19ウイルス伝播追跡への応用

科学分野:

• 疫学
• 生物統計学
• 公衆衛生

背景:

• 質の高いデータは、効果的な公衆衛生サーベイランスに不可欠です。
• COVID-19パンデミックは、人口を正確に表現するための従来の検査方法の限界を浮き彫りにしました。
• 公衆衛生対応には、コミュニティウイルス発生率の正確な推定が不可欠です。

研究 の 目的:

• コミュニティレベルのウイルス発生率を推定するための合成ランダムサンプリングのプロキシ方法を開発すること。
• ランダムサンプリングのプロキシとして、選択的手順を受けた無症候性患者の検査データを利用すること。
• パンデミック中の公衆衛生サーベイランスデータの精度を向上させること。

主な方法:

• 選択的手順を受けた外来患者からルーチンのSARS-CoV-2検査データを収集しました。
• サンプルの非代表性を調整するために、多レベル回帰とポスト層化（MRP）を適用しました。
• 時間変動データと詳細な地理的情報を組み込むためにMRP方法論を拡張しました。

主要な成果:

• 実装のためのオープンソースでユーザーフレンドリーなMRPインターフェイスを開発しました。
• ミシガン州でのCOVID-19伝播の追跡におけるMRPインターフェイスの適用を例示しました。
• 人口統計学的および地理的なサブポピュレーションにわたる経時的な推定感染率を提示しました。

結論:

• MRPインターフェイスは、集団の健康動向に関するタイムリーな洞察を提供します。
• 疫病準備のための貴重なサーベイランスツールとして機能します。
• この方法論は、多様な健康および社会科学研究に広く適用可能であり、再現性を保証します。