[論文レビュー] Estimating infectious disease parameters from data on social contacts and serological status

Nele Goeyvaerts, Niel Hens+5 more|arXiv (Cornell University)|Jul 23, 2009

Animal Disease Management and Epidemiology参考文献 26被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、社会的接触調査と血清学的データを統合することで、感染症の伝播パラメータを推定する新しい手法を提案する。この手法は、年齢別接触率と比例要因に伝播を分解し、二変量スムージングとブートストラップを用いたマルチモデル推論により、ベルギーにおける帯状疱疹ウイルス（VZV）の血清保持率の適合性を向上させ、モデル選択やデータ制限に対する感受性が低く、不確実性を考慮した基本再生産数 $R_0$ の推定をより強固にしている。

ABSTRACT

In dynamic models of infectious disease transmission, typically various mixing patterns are imposed on the so-called Who-Acquires-Infection-From-Whom matrix (WAIFW). These imposed mixing patterns are based on prior knowledge of age-related social mixing behavior rather than observations. Alternatively, one can assume that transmission rates for infections transmitted predominantly through non-sexual social contacts, are proportional to rates of conversational contact which can be estimated from a contact survey. In general, however, contacts reported in social contact surveys are proxies of those events by which transmission may occur and there may exist age-specific characteristics related to susceptibility and infectiousness which are not captured by the contact rates. Therefore, in this paper, transmission is modeled as the product of two age-specific variables: the age-specific contact rate and an age-specific proportionality factor, which entails an improvement of fit for the seroprevalence of the varicella-zoster virus (VZV) in Belgium. Furthermore, we address the impact on the estimation of the basic reproduction number, using non-parametric bootstrapping to account for different sources of variability and using multi-model inference to deal with model selection uncertainty. The proposed method makes it possible to obtain important information on transmission dynamics that cannot be inferred from approaches traditionally applied hitherto.

研究の動機と目的

• 従来のWAIFW行列モデルにおける任意の混合パターン仮定に起因する$R_0$推定の感受性を是正すること。
• POLYMOD調査による年齢別接触データを組み込むことで、ベルギーにおける帯状疱疹ウイルス（VZV）の血清保持率の適合性を向上させること。
• 非パラメトリックブートストラップを用いてモデル選択のばらつきと標本抽出のばらつきを考慮することで、$R_0$推定の不確実性を低減すること。
• 伝播を接触率と年齢依存の比例要因に分解し、より柔軟で生物学的に現実的な伝播モデリングを可能にすること。

提案手法

• WAIFW行列を、社会的接触調査データから導出される年齢別接触表面と、感受性／感染性を表す年齢別比例要因の2つの成分に分解する。
• 報告された会話的接触から接触表面を推定するために二変量スムージングを用い、パラメトリックモデルに比べて高い柔軟性を実現する。
• 標本抽出のばらつきを定量化し、$R_0$推定の不確実性を評価するために非パラメトリックブートストラップ手順を適用する。
• モデル選択の不確実性を扱うためにマルチモデル推論を用い、比例要因の複数のモデルからの推定値をモデル平均化して統合する。
• データ制限を考慮し、血清保持率が乏しい年齢群（例：40–80歳）について、シミュレートされた血清学的データを用いて感度分析を実施する。
• 人口動態を単純化するために、タイプI死亡率と母体抗体の仮定の下で、血清学的データと接触データを統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 社会的接触データと血清学的データを統合することで、強制的な混合パターンに依存せずに、伝播パラメータをより強固に推定する方法は何か？
• RQ2 年齢別接触率と年齢依存の比例要因は、ベルギーにおけるVZVの血清保持率適合性にどのような影響を与えるか？
• RQ3 モデル選択の不確実性は基本再生産数$R_0$の推定にどのように影響し、その影響をどのように定量化できるか？
• RQ4 高齢者年齢群における血清学的データの欠落は、$R_0$推定の精度にどの程度影響を及ぼし、その影響をどのように軽減できるか？

主な発見

• 提案手法は、強制的な混合パターンを仮定する従来のWAIFWモデルと比較して、ベルギーにおけるVZV血清保持率データへの適合性を顕著に向上させた。
• マルチモデル推論とブートストラップを用いたモデル平均推定により、高齢者年齢群のシミュレートデータを追加した場合、$R_0$の中央推定値は約4.5、95％信頼区間は[3.8, 5.3]となった。
• 接触表面に二変量スムージングを用いることで、Wallingaら（2006）の最尤推定法に比べ、より柔軟で現実的な伝播推定が可能になった。
• $R_0$の推定値はモデルによって顕著に異なることが示され、モデル選択の不確実性を考慮することが重要であることが明確になった。
• 感度分析の結果、40歳以上の人々における血清学的データの欠落が$R_0$の信頼区間を著しく拡大することが判明したが、データのシミュレーションによってこの影響が軽減された。
• WAIFW行列に対する任意のパラメトリック仮定に依存するのを減らし、より透明性が高く、データ駆動型の伝播ダイナミクス推定手法を提供した。