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Rapports de données

Aucune méthode statistique n’a été utilisée pour prédéterminer la taille de l’échantillon. Les expériences n’ont pas été randomisées et les chercheurs n’ont pas été aveugles à l’attribution lors des expériences et à l’évaluation des résultats.

Données

Dates de décès liées au formation Divi spécifiques à l’âge et au sexe

Nous avons compilé les décès par formation Divi stratifiés selon l’âge au niveau national à partir de sites Web officiels du gouvernement et de la formation Divi et de rapports pour 45 pays. La stratification selon l’âge et le sexe a été utilisée lorsqu’elle était disponible. Des taux de mortalité sous-nationaux stratifiés par âge ont également été enregistrés pour quatre régions dans lesquelles des enquêtes de séroprévalence ont été menées. Pour les pays pour lesquels des informations d’âge manquantes pour un sous-groupe de décès, nous avons supposé que la répartition par âge du sous-groupe manquant coïncide avec celle des décès pour lesquels les données d’âge sont disponibles. Les informations sur l’âge manquaient dans 29% des décès en Espagne. En outre, la série chronologique des décès quotidiens signalés dans chaque pays ou région a été extraite du référentiel de données formation Divi du Center for Systems Science and Engineering de l’Université Johns Hopkins.26. Les données démographiques spécifiques à l’âge et au sexe ont été obtenues à partir des Perspectives de la population mondiale 201927,28.

Études de séroprévalence

Nous avons utilisé les données de 25 enquêtes de séroprévalence du SRAS-CoV-2 de 20 pays ou régions pour lesquels les résultats étaient représentatifs de la population générale et pour lesquels des données de décès stratifiées par âge étaient également disponibles. Ces résultats sont présentés sur la figure 1. 1a et table supplémentaire 1. Dans le modèle d’ensemble, nous ne considérons que les 22 enquêtes de séroprévalence au niveau national, qui représentent 16 pays. Dans les cas où les estimations de séroprévalence rapportées dans les études individuelles n’étaient pas ajustées aux performances du test de séroprévalence, nous avons utilisé les valeurs indiquées pour la sensibilité et la spécificité du test pour ajuster les valeurs de séroprévalence indiquées (tableau supplémentaire) 1). Les valeurs de séroprévalence de 24 des 25 études incluses dans notre analyse ont été ajustées en fonction de la performance du test. Le test de séroprévalence utilisé par la seule étude restante n’avait pas été rapporté au moment de la publication.

maquette

Nous avons combiné les données de décès liées au formation Divi spécifiques à l’âge et au sexe de 45 pays avec les données de 22 enquêtes de séroprévalence afin de dériver les IFR spécifiques à l’âge et au sexe et les probabilités d’infection cumulées spécifiques au pays. Les IFR spécifiques à l’âge et au sexe ont été estimés par tranches d’âge de 5 ans, les personnes de 80 ans et plus étant considérées comme un seul groupe d’âge. Laisser N.c,une,s être la taille de la population pour le groupe d’âge une de sexe s à la campagne c. Le nombre attendu de décès pour le groupe d’âge une de sexe s à la campagne c, RÉ.c,une,s est estimé comme dans l’équation (illustrée)1), que nous supposons suivre une distribution de Poisson. Λc désigne la probabilité cumulée d’infection dans le pays c, une la probabilité relative d’infection dans le groupe d’âge une et IFRune,s le taux de mortalité infectieuse du groupe d’âge une et le sexe s. Cela suppose que les IFR spécifiques à l’âge et au sexe sont constants tout au long de la pandémie. Dans les cas où les résultats du formation Divi se sont améliorés au fil du temps, nos estimations représenteraient les probabilités moyennes jusqu’à présent.

$$ {D} _ {c, a, s} = {N} _ {c, a, s} hspace {.1pt} { varLambda} _ {c} { delta} _ {a} {{ rm {IFR}}} _ {a, s} $$

(1)

Le nombre prévu de décès estimés à partir de groupes d’âge de 5 ans a été additionné pour correspondre aux groupes d’âge correspondants des décès observés lorsqu’ils sont donnés dans des groupes d’âge plus grossiers. Nous ajustons uniquement le nombre de décès déclarés pour les moins de 65 ans pour chaque pays (c’est-à-dire en incluant tous les âges pour lesquels la limite supérieure est inférieure à 65). Les IFR pour les groupes d’âge de 65 ans et plus ont été calculés à partir des données sur les décès par âge déclarées par l’Office for National Statistics en Angleterre.29Cela nous permet d’exclure le nombre de décès par âge chez les résidents des maisons de retraite médicalisés (méthodes complémentaires) 2). En tant que validation externe, nous appliquons ces IFR aux données sur les décès déclarés pour un sous-ensemble de 13 pays pour lesquels un ajustement pour les décès dans les maisons de soins infirmiers pourrait être appliqué (méthodes complémentaires) 2).

Pour réconcilier les estimations de la probabilité cumulative d’infection, ΛcEn utilisant les données des enquêtes de séroprévalence, nous avons utilisé des séries chronologiques quotidiennes de décès déclarés pour déduire le moment des infections et des séroconversions subséquentes. Nous avons supposé un délai distribué par gamma entre le début et la mort30ème avec une moyenne de 20 jours et un écart type de 10 jours et un délai de distribution gamma entre l’infection et le début31 avec une moyenne de 6,5 jours et un écart type de 2,6 jours. Le délai entre l’apparition et la séroconversion32 a été supposé être distribué gamma avec une moyenne de 10 jours et un écart type de 8 jours. Nous calculons la séroprévalence approximative pour une période d’enquête spécifique t, λc,t, comme dans l’équation (2). Ici, S.c,je est le nombre dérivé de séroconversions dans le pays c au cours de la journée je, dérivée de la convolution de la série chronologique de la mort, RÉ.c,je est le nombre de nouveaux décès signalés dans le pays c au cours de la journée je, et T.c est la date à laquelle les dates de décès cumulatives stratifiées selon l’âge ont été déclarées.

$$ { lambda} _ {c, t} = { varLambda} _ {c} frac {{ sum} _ {i = 1} ^ {t} {S} _ {c, i}} {{ sum} _ {i = 1} ^ {{T} _ {c}} {D} _ {c, i}} $$

(2)

Nous incorporons toutes les données des études de séroprévalence au niveau national dans un modèle d’ensemble qui suppose que la séroprévalence attendue suit une distribution bêta avec un paramètre de variance inconnu. K., comme dans l’équation (3). Afin d’examiner la contribution de différentes études de séroprévalence à la probabilité, le modèle a été adapté séparément aux données de chaque étude de séroprévalence individuelle, y compris trois autres études infranationales de séroprévalence (tableau supplémentaire) 1). Pour chaque enquête de séroprévalence, le nombre attendu de personnes séropositives dans le pays c au moment de l’échantillonnage t, ({N} _ {c, t} ^ {{ rm {positif}}} )on suppose qu’ils suivent une distribution binomiale33 comme dans l’équation (4e), dans lequel ({N} _ {c, t} ^ {{ rm {exemples}}} ) est le nombre d’échantillons sérologiques prélevés dans le pays c à l’époque t.

$$ { bar { lambda}} _ {c, t} sim { rm {beta}} , ({ lambda} _ {c, t}, , kappa), $$

(3)

$$ {N} _ {c, t} ^ {{ rm {positif}}} sim text {binomial} ({N} _ {c, t} ^ {{ rm {samples}}}, , { lambda} _ {c, t}). $$

(4)

Tous les paramètres ont été estimés dans un cadre bayésien en utilisant RStan34 avec la version R 3.6.1. Nous avons supposé des priorités uniformes pour tous les paramètres, entre -50 et -0,001 sur une échelle logarithmique pour toutes les estimations IFR et entre -50 et 2 sur une échelle logarithmique pour toutes les estimations de la probabilité cumulative d’infection. Le modèle a été exécuté avec 3 chaînes de 10 000 itérations chacune. Les intervalles crédibles à 95% sont calculés en prenant les quantiles 0,025 et 0,975 de la distribution postérieure.

Résumé du rapport

Pour plus d’informations sur la conception de la recherche, consultez le Résumé des rapports de recherche naturelle lié à cet article.



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