Nonparametric survival analysis of infectious disease data.
Nonparametric survival analysis of infectious disease data.
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DOI：
10.1111/j.1467-9868.2012.01042.x
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发表时间：
2013-03
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Kenah E
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kenah E
本文发展了基于接触间隔的传染病数据分析的非参数方法。从人i到人j的接触间隔是从i开始传染到从i到j的传染性接触之间的时间，我们将传染性接触定义为足以感染易感个体的接触。接触间隔分布的危害函数等于从i到j的传染性接触的危害，因此它提供了传染性随时间的演变的总结。当观察到谁感染谁时，Nelson-Aalen估计量产生接触间隔分布的累积风险函数的无偏估计。当没有观察到谁感染谁时，我们使用EM算法从与观察到的数据一致的所有可能的谁感染谁组合中平均Nelson-Aalen估计。这收敛于累积风险函数的非参数最大似然估计，我们称之为边际Nelson-Aalen估计。我们在模拟中研究了这些方法的行为，并使用它们来分析2009年甲型H1N1流感大流行的家庭监测数据。
This paper develops nonparametric methods based on contact intervals for the analysis of infectious disease data. The contact interval from person i to person j is the time between the onset of infectiousness in i and infectious contact from i to j, where we define infectious contact as a contact sufficient to infect a susceptible individual. The hazard function of the contact interval distribution equals the hazard of infectious contact from i to j, so it provides a summary of the evolution of infectiousness over time. When who-infects-whom is observed, the Nelson-Aalen estimator produces an unbiased estimate of the cumulative hazard function of the contact interval distribution. When who-infects-whom is not observed, we use an EM algorithm to average the Nelson-Aalen estimates from all possible combinations of who-infected-whom consistent with the observed data. This converges to a nonparametric maximum likelihood estimate of the cumulative hazard function that we call the marginal Nelson-Aalen estimate. We study the behavior of these methods in simulations and use them to analyze household surveillance data from the 2009 influenza A(H1N1) pandemic.
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作者：
France, Anne Marie;Jackson, Michael;Hadler, James
通讯作者：
Hadler, James
1918年大流行性流感的传播性。
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作者：
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Lipsitch M
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发表时间：
2009-12-31
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Ferguson, Neil M.