A Proportional Incidence Rate Model for Aggregated Data to Study the Vaccine Effectiveness Against COVID-19 Hospital and ICU Admissions
Notice bibliographique
Résumé
We develop a proportional incidence model that estimates vaccine effectiveness (VE) at the population level using conditional likelihood for aggregated data. Our model assumes that the population counts of clinical outcomes for an infectious disease arise from a superposition of Poisson processes with different vaccination statuses. The intensity function in the model is calculated as the product of per capita incidence rate and the at-risk population size, both of which are time-dependent. We formulate a log-linear regression model with respect to the relative risk, defined as the ratio between the per capita incidence rates of vaccinated and unvaccinated individuals. In the regression analysis, we treat the baseline incidence rate as a nuisance parameter, similar to the Cox proportional hazard model in survival analysis. We then apply the proposed models and methods to age-stratified weekly counts of COVID-19-related hospital and ICU admissions among adults in Ontario, Canada. The data spanned from 2021 to February 2022, encompassing the Omicron era and the rollout of booster vaccine doses. We also discuss the limitations and confounding effects while advocating for the necessity of more comprehensive and up-to-date individual-level data that document the clinical outcomes and measure potential confounders.
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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 | 0,017 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».