病例病死率的无偏估计量

在新发疾病流行期间，一旦感染后的死亡概率被视为一项重要但难以计算的指标。由于很难知晓真实的感染人数，重点放在估计病例病死率（case fatality rate），其定义为一旦被检测并确诊感染后死亡的概率。在流行初期估计该比率仍具挑战性，原因包括诊断与死亡之间的时间差，以及确诊病例数的快速增长。本文给出了一种病毒病例病死率的无偏估计量。证明了该估计量的一致性，并推导了其渐近分布，从而能够建立相应的置信区间（C.I.）。所提方法基于因该病毒死亡个体的确诊至死亡时间分布 F。在模拟场景以及 2020 年阿根廷 COVID-19 大流行的真实背景下分析了估计量表现，与已有方案以及在上次 COVID-19 大流行中用于报告病例病死率的常规“朴素”估计量相比，持续取得优异结果。在模拟场景中，研究了使用生成数据所用的 F 以及估计的 F 时 C.I. 的经验覆盖率，观察到使用真实 F 时可快速达到期望置信水平，而在估计 F 时可在合理时间内达到。