Using social contact data to improve the overall effect estimate of a cluster-randomized influenza vaccination program in Senegal.
Using social contact data to improve the overall effect estimate of a cluster-randomized influenza vaccination program in Senegal.
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使用社会接触数据来改善塞内加尔的聚类随机流感疫苗接种计划的总体效果估计。
DOI：
10.1111/rssc.12522
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发表时间：
2022-01
影响因子：
1.6
通讯作者：
Elizabeth Halloran, M.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Potter, Gail E.;Carnegie, Nicole Bohme;Sugimoto, Jonathan D.;Diallo, Aldiouma;Victor, John C.;Neuzil, Kathleen M.;Elizabeth Halloran, M.
关键词：
本研究估计了2009-2011年两个流感季节期间在塞内加尔西部进行的一项群集随机试验中连续实施的两种流感疫苗接种计划的总体效果。我们采用尖端的方法，将社会接触数据与感染数据相结合，以减少因集群之间的污染而产生的估计偏差。我们随时间变化的估计显示，干预措施减少了季节性流感，H1N1大流行性流感没有显著增加。我们估计，在研究的第1年，总累积发病率（对照组为6.13%）的累加变化为-0.68个百分点（95%CI：-2.53，1.18）。当H1N1大流行感染被排除在分析之外时，估计的变化为-1.45个百分点，具有显著性（95%CI，-2.81，-0.08）。由于跨集群污染很低（大多数村庄的接触率为0-3%），因此假设没有污染的估计值仅略有衰减（-0.65个百分点）。这些发现对于精心设计以最大限度地减少溢出效应的研究来说是令人鼓舞的。需要进一步开展工作，以估计各种环境中的污染及其对估计的影响。
This study estimates the overall effect of two influenza vaccination programs consecutively administered in a cluster-randomized trial in western Senegal over the course of two influenza seasons from 2009–2011. We apply cutting-edge methodology combining social contact data with infection data to reduce bias in estimation arising from contamination between clusters. Our time-varying estimates reveal a reduction in seasonal influenza from the intervention and a nonsignificant increase in H1N1 pandemic influenza. We estimate an additive change in overall cumulative incidence (which was 6.13% in the control arm) of −0.68 percentage points during Year 1 of the study (95% CI: −2.53, 1.18). When H1N1 pandemic infections were excluded from analysis, the estimated change was −1.45 percentage points and was significant (95% CI, −2.81, −0.08). Because cross-cluster contamination was low (0–3% of contacts for most villages), an estimator assuming no contamination was only slightly attenuated (−0.65 percentage points). These findings are encouraging for studies carefully designed to minimize spillover. Further work is needed to estimate contamination – and its effect on estimation – in a variety of settings.
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