在多个国家的成年人中估计有症状的呼吸道同胞细胞病毒感染发生率:基于时间序列模型的分析协议
Robin Bruyndonckx1, Aleksandra Polkowska-Kramek1, Caihua Liang2
1Epidemiology and Pharmacovigilance, P95, Leuven, Belgium.
Infectious diseases and therapy
|March 19, 2024
概括
估计成年呼吸道同胞病毒 (RSV) 负担是困难的. 本研究提出了一种基于模型的方法,以准确估计RSV发病率,并为公共卫生决策提供信息.
科学领域:
- 流行病学 流行病学
- 公共卫生 公共卫生
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 在成年人中估计呼吸道同胞性病毒 (RSV) 负担是具有挑战性的,因为非特异性症状,不频繁的测试,和可变的诊断灵敏度.
- 未来的观察性研究是资源密集型的,需要基于模型的方法来准确地估计负担.
- 准确的RSV负担数据对于为公共卫生决策提供信息至关重要,包括免疫政策.
研究的目的:
- 使用基于时间序列模型的方法,确定估计成人RSV发病率的基本要素.
- 为当地RSV疾病负担估计提供一个适应各种数据库的框架,并在全球范围内适用.
- 为公共卫生决策提供信息,特别是在免疫策略方面.
主要方法:
- 采用准松回归模型,考虑基线趋势和病原体共同循环.
- 基于RSV和流感住院的ICD代码分组的病毒代理,用于表示共循环.
- 模型构建涉及优化时间趋势和选择生物学上可信的病毒代理滞后时间,使用剩余引导计算的置信区间.
主要成果:
- 研究方案概述了每年发病率的估计和归因于RSV的事件的百分比.
- 该模型允许根据年龄和风险状况进行分层,提供细微的负担估计.
- 将使用剩余引导计算来计算置信区间,以确保统计的严谨性.
结论:
- 这种基于模型的方法为估计成人RSV发病率提供了一种可行和可适应的方法.
- 该协议促进了全球应用,使局部RSV负担评估成为可能.
- 准确的RSV负担估计对于有效的公共卫生干预和政策制定至关重要.
