Impact of unequal testing on vaccine effectiveness estimates across two study designs: a simulation study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Observational studies are essential for measuring vaccine effectiveness. Recent research has raised concerns about how a relationship between testing and vaccination may affect estimates of vaccine effectiveness against symptomatic infection (symptomatic VE). Using an agent-based network model and SARS-CoV-2 as an example, we investigated how differences in the likelihood of testing by vaccination could influence estimates of symptomatic VE across two common study designs: retrospective cohort and test-negative design. First, we measured the influence of unequal testing on symptomatic VE estimates across study designs and sampling periods. Next, we investigated if the magnitude of bias in VE estimates from unequal testing was shaped by the level of immune escape (vaccine efficacy against susceptibility and against infectiousness) and underlying epidemic potential (probability of transmission). We found that unequal testing led to larger biases in the cohort design than the test-negative design and that biases were largest with lower efficacy against susceptibility. We also found the magnitude of bias was moderated by the sampling period, efficacy against infectiousness, and probability of transmission, with more pronounced moderating effects in the test-negative design. Our study illustrates that VE estimates across study designs require careful interpretation, especially in the presence of epidemic and immunological heterogeneity.
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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 | 0,226 | 0,375 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».