贝叶斯的时空变化系数模型,用于估计与呼吸道感染相关的过度死亡
Yuzi Zhang1, Howard H Chang1, Angela D Iuliano2
1Department of Biostatistics and Bioinformatics, The Rollins School of Public Health of Emory University, 1518 Clifton Rd. N.E., Atlanta, GA 30322, USA.
这项研究开发了一种贝叶斯的时空模型,以估计COVID-19等呼吸道感染导致的过度死亡. 该模型揭示了COVID-19死亡人数的显著低估,特别是在年轻人中.
科学领域:
- 流行病学 流行病学
- 生物统计学 生物统计学
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 疾病监测系统往往低估了死亡率,特别是对于未在死亡证明上认证的感染.
- 准确估计疾病负担对于卫生计划的资源配置至关重要.
- 呼吸道感染,包括流感和COVID-19,对死亡率确定构成重大挑战.
研究的目的:
- 开发和应用贝叶斯的时空模型来估计与呼吸道感染相关的过度死亡率.
- 纳入感染活动的测量和时间变化的系数,以改善死亡率估计.
- 为了量化不同年龄组在美国的COVID-19死亡人数不足.
主要方法:
- 提出了贝叶斯的时空模型,该模型包含了感染活动测量和时间变化的系数.
- 该模型是使用R包NBRegAD实现的.
- 分析了来自美国 (2020年3月 - 2022年7月) 的每周全州COVID-19数据.
主要成果:
- 该模型估计美国的COVID-19总死亡人数为1,168,481,超过了通过死亡证明报告的1,022,147例死亡人数.
- 在不同年龄组中发现过度死亡的显著时间和空间变化.
- 18-49岁的年龄组表现出最高的低确定率,估计为0.21 (95% CI:0.16,0.25).
结论:
- 拟议的贝叶斯模型提供了与仅仅死亡证明数据相比,对过度死亡率的更准确的估计.
- 美国的COVID-19死亡人数被严重低估,年龄人口统计数据有显著差异.
- 公共卫生战略应考虑这些低估估计,以有效地分配资源和评估疾病负担.
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