克服重复检测安排偏倚以估计疾病流行率
统计方法学
2023-04-19 v1
摘要
在 COVID-19 大流行期间，许多机构（如大学和工作场所）实施了检测方案，对某一群体的每个成员进行纵向检测，检测呈阳性者隔离一段时间。尽管此类方案的主要目的就是通过识别并隔离感染者来抑制疾病传播，但检测结果也常被用于获得患病率和发病率估计。这类估计有助于风险评估与机构规划，并已实施多种估计程序，从简单的检测阳性率到复杂的动力学建模不等。遗憾的是，在许多看似无害的含隔离纵向检测方案下，流行的检测阳性率是患病率的偏倚估计量。我们阐明了此种偏倚如何产生，并确定了检测阳性率无偏的条件。进一步，我们给出了患病率可识别的较弱条件，并提出了一种纵向检测下患病率的新估计量。我们通过模拟研究评估了该估计程序，并将其应用于由俄亥俄州立大学检测数据匿名化得到的数据集加以说明。
引用
@article{arxiv.2304.08559,
title = {Overcoming Repeated Testing Schedule Bias in Estimates of Disease Prevalence},
author = {Patrick M. Schnell and Matthew Wascher and Grzegorz A. Rempala},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.08559},
year = {2023}
}
备注
36 pages, 4 figures, 1 table