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王良良;Min、Joosung;雷尼·多伊格;劳埃德·艾略特。;卡罗琳·科林

通过血清学不确定性和每日发病率评估SARS-CoV-2抗体流行率。 （英语。法语摘要） Zbl 07759483号

可以。J.统计。 50，编号3，734-750（2022）.
总结：SARS-CoV-2血清学检测为估计过去感染过的人数提供了一个范例（包括常规检测未检测到的病例，这些病例在大流行期间和不同管辖区之间有所不同）。在我们只有有限的血清学数据并且没有考虑血清学测试的不确定性的情况下，这种估计是具有挑战性的。在这项工作中，我们提供了一个联合贝叶斯模型，通过整合多个数据源、血清学检测的敏感性和特异性的先验信息以及一个有效的流行病学动力学模型，来改进血清前评价的估计（SARS-CoV-2抗体的人群比例）。我们将我们的模型应用于加拿大不列颠哥伦比亚省大温哥华地区，获得了2020年1月底至5月大流行期间的数据。我们估计的血清阳性率与以前的文献一致，但可信区间更窄。
{©2022加拿大统计学会/加拿大统计学会}

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62至XX 统计

关键词：

贝叶斯推断;新冠肺炎;流行病学;MCMC公司;血清前评价;血清学调查

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\textit{L.Wang}等人，可以。J.Stat.50，No.3，734--750（2022；Zbl 07759483）
全文： 内政部

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