A Bayesian Approach to Improving Spatial Estimates After Accounting for Misclassification Bias in Surveillance Data for COVID-19 in Philadelphia, PA
Notice bibliographique
Résumé
Surveillance data obtained by public health agencies for COVID-19 are likely inaccurate. Using a Bayesian approach, we adjusted for misclassification to improve spatial estimation of COVID-19 in Philadelphia, PA at the ZIP code level. We modeled true prevalence as a function of area deprivation index and spatial random effects at the ZIP code level. There were 111,497 documented tests as of June 10, 2020 in Philadelphia, among whom 23,941 (21%) were classified by the laboratory as positive for SARS-CoV-2, translating to an observed prevalence of 1.5%. After accounting for bias in the surveillance data, the posterior citywide true prevalence was 2.8% (95% credible interval: 2.7%, 3.0%). Overall the posterior surveillance sensitivity and specificity were 58.9% (95% credible interval: 41.5%, 75.9%) and 99.8% (95% credible interval: 99.7%, 100%), respectively. Underreporting tends to understate discrepancies in burden for more affected areas, potentially leading to bias in setting priorities.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,066 | 0,195 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».