利用不完美数据估计瞬时再生数：一种考虑病例报告变异与序列间隔不确定性的方法
统计方法学
2025-02-07 v2
摘要
在传染病暴发期间，公共卫生决策者需要实时监测疾病传播以快速且明智地应对。在这些情况下，传播的一个关键度量是时变瞬时再生数 。使用感染以来时间模型对该数进行估计依赖于病例报告数据和目标人群上序列间隔的分布。然而，在实践中，病例报告数据可能由于病例报告的变化而包含测量误差，而可用的序列间隔估计可能来自非代表性人群的研究。我们提出一种新的数据驱动方法，其考虑了特定形式的病例报告测量误差，并可将多个部分代表性的序列间隔估计纳入传播估计过程。此外，我们提供实用工具用于自动识别测量误差模式并确定何时测量误差可能未被充分解释。我们通过多种模拟暴发说明了忽略这些实际关注的方法所承担的潜在偏差。然后我们在 COVID-19 大流行数据上演示了我们的方法以估计传播并探索社交距离、温度与传播之间的关系。
引用
@article{arxiv.2302.12078,
title = {Estimating the Instantaneous Reproduction Number With Imperfect Data: A Method to Account for Case-Reporting Variation and Serial Interval Uncertainty},
author = {Gary Hettinger and David Rubin and Jing Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.12078},
year = {2025}
}