摘要
对抗新冠肺炎感染的疫苗的实际性能对应对疫情至关重要。我们提出了一个变系数随机流行病模型，以根据公开的流行病学和疫苗接种数据估计疫苗保护率。为了应对未观测到的状态变量带来的挑战，我们开发了一种多步骤分散估计程序，该程序使用不同的数据段来估计不同的参数。使用B样条结构来近似潜在感染率，并帮助模型模拟获得潜在状态变量的输入估计值和基于模拟的估计值之间的目标函数，使用流行期的数据进行基于模拟的诊断率估计，使用疫苗接种后的数据进行疫苗效果参数估计。通过核回归估计时变感染率、恢复率和死亡率。我们应用该方法分析了10个国家的数据，这些国家共使用了8种疫苗。分析表明，完全接种的平均保护率至少比部分接种高22%，并且在2021年11月20日之前，包括Delta变异体占主导的时期，大大高于WHO认可的50%的水平。还提供了Omicron时期强化疫苗的保护率。
资金筹措表
该研究部分得到了科学基金资助项目12026607和12071013的支持。
引用
下载引文
朱玉如。
贾谷。
邱玉谋。
宋熙晨。
“通过动态流行病学模型估计新冠肺炎疫苗保护率——一项对10个国家的研究。”
附录申请。斯达。
17
(4)
3324 - 3348,
2023年12月。
https://doi.org/10.1214/23-AOAS1764
问询处
收到日期：2022年4月1日;修订日期：2023年3月1日;发布时间：2023年12月
欧几里德项目首次提供：2023年10月30日
数字对象标识符：10.1214/23-AOAS1764
关键词：复制编号,情景分析,基于仿真的估计,随机流行病模型,变系数模型
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