利用赞比亚卫生系统常规发病率数据进行疟疾风险制图
应用统计
2021-06-29 v1
摘要
赞比亚疟疾监测系统的改进使得能够在更精细的空间尺度上更好地监测发病率并定向响应。随着传播减少，在精细空间尺度上理解风险的异质性变得愈发重要。然而，使用卫生系统数据进行高分辨率风险制图面临挑战：卫生机构的 catchment 区域未明确且相互重叠，并以不一致的基础进行报告。我们提出了一种基于赞比亚卫生系统报告的确诊个案数据形式化降尺度的疟疾发病率风险制图推断框架。我们结合了 2011–2016 年大型社区干预试验的数据，并基于求医行为对卫生机构 catchment 区域建模；我们的月度发病率模型为聚合 log-Gaussian Cox 过程，可在精细尺度上预测发病率。我们在全国 5km 分辨率下预测了月度疟疾发病率：2016 年卫生系统报告了 480 万疟疾病例，而我们估计社区层面实际发生的病例数接近 1000 万。随着赞比亚持续扩大基于社区的疟疾发病率报告，这些产出提供了社区层面疟疾负担的现实估计，以及用于 sub-catchment 层面干预定向的高分辨率风险图。
引用
@article{arxiv.2106.14436,
title = {Malaria Risk Mapping Using Routine Health System Incidence Data in Zambia},
author = {Benjamin M. Taylor and Ricardo Andrade-Pacheco and Hugh Sturrock and Busiku Hamainza and Kafula Silumbe and John Miller and Thomas P. Eisele and Francois Rerolle and Hannah Slater and Adam Bennett},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.14436},
year = {2021}
}