发展中国家年龄特定COVID-19感染致死率的分层贝叶斯模型
摘要：COVID-19感染致死率（IFR）是指感染SARS-CoV-2病毒的个体中随后死亡的比例。由于COVID-19对年长者的影响较大，因此必须对特定年龄段的IFR进行估计，以便比较COVID-19在不同地区的影响并优先分配有限的资源。然而，目前缺乏一种统一的方法来综合可用数据，以创建根据年龄变化连续的IFR和血清流行率估计，并充分反映底层数据的不确定性。在本文中，我们引入了一种新颖的贝叶斯层次模型，以估计IFR作为年龄的连续函数，该模型承认了不同地区人口年龄结构的异质性，并考虑了由于血清流行率抽样变异性和不完美的血清学测试引起的估计的不确定性。我们的方法同时对测试方法特征、血清学和死亡数据进行建模，其中血清学和死亡数据通常只针对分组年龄进行。通过层次建模，在不完整的数据下改善参数的估计。我们通过对COVID-19爆发的第一年在26个发展中国家地区的数据进行建模，发现血清流行率随年龄变化不大，并且大多数地区的60岁年龄组的IFR高于高收入国家的基准值。
作者：Sierra Pugh, Andrew T. Levin, Gideon Meyerowitz-Katz, Satej Soman, Nana Owusu-Boaitey, Anthony B. Zwi, Anup Malani, Ander Wilson, Bailey K. Fosdick
论文ID：2308.04012
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-08-09