四种传染病疫情病死率估计模型的比较

摘要：

探讨四种病死率估计模型在疫情初期,对不同疫情类型、疫情规模下估计效能的差异.根据病死率恒定与逐渐下降两种模拟设计,以样本量为1 500及200分别完成四种估计模型、两个真实估计值在四个时间点的1 000次独立估计.病死率恒定时,Modified Kaplan-Meier法和基于gamma分布的参数混合模型的方法具有明显优势;病死率逐渐降低时,早期Modified Kaplan-Meier法、基于gamma分布的参数混合模型的方法以及治愈-死亡危险率比半参数模型的方法均能较理想估计病死率,后期效果欠佳,且敏感性低;但Modified Kaplan-Meier法和SIR模型与竞争风险模型相结合的估计模型的方法在后期无论在精度还是敏感性都较好.样本量的差异对模型估计效能影响不大.说明Modified Kaplan-Meier法和基于gamma分布的参数混合模型的方法在病死率恒定时以及逐渐递减的早期能较准确估计病死率,在逐渐递减后期Kaplan-Meier法和SIR模型与竞争风险模型相结合的估计模型的方法效果有优势;疫情规模对其影响不大.

关键词：病死率、个体型数据、数值模拟

所属期刊栏目：17

分类号：R181.2(流行病学与防疫)

资助基金：西安市科技计划CXY1531WL40;国家自然科学基金81202288

在线出版日期：2017-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：152-156