暴露状态未知情形下的疫苗效应识别
统计方法学
2023-01-24 v2 应用统计
摘要
随机对照试验（RCT）的结果有助于确定疫苗接种策略和相关公共卫生政策。然而，即使在 RCT 中，定义和识别能够指导传染病环境下政策的估计量也十分困难。疫苗接种的效应关键取决于相关人群的特征，例如感染流行率、接种人数和社会行为。为减轻对此类特征的依赖，已有研究提倡需要以对传染原的暴露进行条件化或干预的估计量和研究设计。但 RCT 与观察性研究的一个根本问题是，暴露状态通常不可获知或难以测量，这使得现有方法无法应用于研究考虑暴露状态的疫苗效应。在本工作中，我们给出了关于此类疫苗效应的新结果。在合理条件下，我们证明了即使暴露状态未知，某些相对效应的点识别也是可能的。此外，我们推导了相应绝对效应的紧界。我们利用一项大型 RCT 的数据，将这些结果应用于估计 ChAdOx1 nCoV-19 疫苗对 SARS-CoV-2 疾病（COVID-19）的效应（以接种后病毒暴露为条件）。
引用
@article{arxiv.2111.11548,
title = {Identification of vaccine effects when exposure status is unknown},
author = {Mats J. Stensrud and Louisa H. Smith},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.11548},
year = {2023}
}