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比較研究
2014年2月11日,14:147。
doi: 10.1186 / 1471-2458-14-147。

測量漏報和under-ascertainment傳染病數據集:一個比較的方法

從屬關係
免費的PMC的文章
比較研究

測量漏報和under-ascertainment傳染病數據集:一個比較的方法

Cheryl L吉本斯et al。 BMC公共衛生
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文摘

背景:高效、可靠的監測和通知係統監控公共衛生和疾病暴發至關重要。然而,大多數監測和通知係統受到一定程度的低估的影響(問題),因此不確定性的“真實”發病率疾病發病率和死亡率的影響。監測係統不能捕獲的情況下在兩個截然不同的層次監測金字塔:來自社區的因為並不是所有情況下,尋求醫療保健(under-ascertainment), healthcare level,代表未能充分報告有症狀的情況下,尋求醫療谘詢(漏報)。有幾種方法來估計under-ascertainment和漏報的嚴重程度。

方法:的上下文中ECDC-funded傳染性疾病負擔在歐洲(BCoDE)項目,一個廣泛的文獻綜述進行了識別研究,估計確定或報告沙門氏菌和彎曲杆菌病在歐盟成員國(MS) +歐洲自由貿易區(歐洲自由貿易聯盟)的國家冰島、挪威和瑞士和其他四個經合組織國家(美國、加拿大、澳大利亞和日本)。乘法因子(MFs),一定程度的低估的大小,直接取自文獻或派生(低估的比例,under-ascertained或低估例已知)和比較兩個病原體。

結果:MFs和在疾病和國家之間的不同,代表需要仔細選擇最合適的MFs和計算方法。最合適的MFs往往疾病——,——國家,年齡和性別。

結論:當常規數據用於決定資源分配或估計在人群流行病學參數,了解什麼時候變得重要,位置和在多大程度上這些數據代表疾病的真實情況,並在某些情況下(如優先級設置)有必要調整低估。MFs可以用來調整通知和監測數據提供更現實的估計發病率。

數據

圖1
圖1
推導乘法發病率監測金字塔的因素。一個金字塔:發病率監測通常是用來說明發病率數據的可用性在每個監測水平。與每一個提升級別(從社區醫療機構(GPs、醫院、實驗室),區域和國家公共衛生機構);數據可用性萎縮,隻有一小部分情況下從水平低於捕獲[7 - 9]。相比狹窄的金字塔尖的代表數據由國家公共衛生機構的基礎是廣泛的,因為它擁有所有在社區感染。小費的數量和基礎之間的區別可以考慮情況下失去了“低估”(問題)。B症狀:感染的比例,參加醫保,報告在這個決策樹模型表示。在這裏,隻有55%的感染者參加醫療報告通知係統。如果報告了1000例MF 1.8(= 100/55)可以推導出,將正確的低估。真正的數量參加醫療將1800例。同樣,如果隻有60%的情況下參加了醫療症狀,那麼1.7的MF(= 100/60)糾正under-ascertainment症狀的病例。真正的參加醫療病例數將3000例有症狀的病例(= 1.7 * 1800)。最後,因為90%的感染症狀,MF 1.1(= 100/90)糾正under-ascertainment的無症狀的病例。真正的感染數量是3300 (= 1.1 * 3000)。總低估的MF糾正有症狀的情況下在一個步驟將是3.06(= 1.8 * 1.7)和所有感染3.4 (= 1.8 * 1.7 * 1.1)。所有感染的陰影在橙色在圖1代表相同的人口橙色框如圖1 b所示。 'Cases reported’ in blue in Figure 1A represents the same population as the blue box in Figure 1B.
圖2
圖2
說明三個來源再分析。最外層的平方代表總數的感染發生在一個給定的人口在給定的時間範圍內,第二方代表總有症狀的情況下,最內層的平方代表所有情況下參加醫療症狀。在這個例子中,所有的感染者參加醫療、所有情況下-一個將出現在至少一個數據源(在本例中是實驗室數據庫,醫院數據庫和通知發送到公共衛生機構通過通知係統)。一個代表參加醫療症狀病例數沒有捕捉到任何數據源並保持未確診的通知(即少報的情況下)。x,y, wz病例記錄在多個數據源x,yw在兩個數據源和捕獲z例在3數據源。真實的情況下參加醫療和數量應報國家層麵是:=病例N+(例H(-w- - - - - -x- - - - - -z))+(病例l(-w- - - - - -y- - - - - -z)+一個。改編自:[87]。

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引用的

引用

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