用于支持SARS-CoV-2隔离决策的风险评估统计模型
应用统计
2021-07-02 v4
摘要
2020年2月，德国报告了首例SARS-CoV-2人类感染。此后，地方公共卫生办公室负责监测和应对大流行的动态。他们的主要任务之一是在潜在传播事件后遏制病毒传播，例如当一名或多名参与者在团体聚会（如学校、体育赛事或工作场所）后检测结果为阳性时。在这种情况下，必须追踪感染者的接触者，并可能将其（在家）隔离一段时间。当所有相关接触者获得阴性聚合酶链反应（PCR）检测结果时，可终止隔离。然而，追踪和检测所有接触者耗时、昂贵且（因此）并非总是可行。这促使我们开展工作，其中我们提出了一个统计模型，用于计算在任意数量、可能不同时间点的检测结果下未发生SARS-CoV-2传播的概率。据此，考虑了所进行PCR检测的时间依赖敏感性和特异性。我们采用参数化贝叶斯模型，可在有特定先验知识时适用于不同情况。以德国学校班级的团体事件为例进行了说明，并应用于该背景下的示例性真实数据。我们的方法有可能支持重要的隔离决策，旨在实现必要的大流行遏制与维护社会和经济生活之间更好的平衡。未来工作的重点应是基于我们的统计模型进一步细化并评估隔离决策。
引用
@article{arxiv.2010.15677,
title = {A statistical model to assess risk for supporting SARS-CoV-2 quarantine decisions},
author = {Sonja Jäckle and Elias Röger and Volker Dicken and Benjamin Geisler and Jakob Schumacher and Max Westphal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.15677},
year = {2021}
}
备注
This manuscript is a preprint and is submitted to IJERPH