免费医学论文发表-使用基于模型的地统计学评估沙眼的消除情况

抽象

背景

沙眼是全世界最常见的失明传染性原因。正在努力消除沙眼这一全球公共卫生问题。然而，随着患病率的降低，准确预测患病率变得更具挑战性。我们展示了基于模型的地统计（MBG）如何用作评估沙眼消除状态的可靠，高效和广泛适用的工具。

方法

我们分析了来自巴西、马拉维和尼日尔的沙眼监测数据。我们开发了地统计二项式模型来预测沙眼炎症——滤泡性（TF）和沙眼性倒睫（TT）的患病率。我们提出了一个将年龄和性别纳入地统计模型的总体框架，同时通过使用随机效应来考虑流行率的残余空间和非空间变化。我们还使用地统计模型生成的预测概率来量化每个评估单元（EU）实现消除目标的可能性。

结果

TF和TT患病率因国家而异，巴西的患病率最低，尼日尔的患病率最高。巴西和马拉维极有可能达到每个欧盟的TF消除标准，但对于一些欧盟来说，仅根据模型消除TT存在很大的不确定性。在尼日尔，欧盟各国的预测患病率差异很大，TF和TT实现消除目标的可能性从接近0%到100%不等。

结论

我们使用来自不同流行病学环境的数据证明了MBG对沙眼规划的广泛适用性。与标准的沙眼患病率调查方法不同，MBG通过使用空间相关性，提供了一种更严格的统计方法来量化消除流行率目标实现的不确定性。除了对现有调查数据的分析外，MBG还提供了一种方法，以确定需要更多抽样工作以改进欧盟分类的领域。我们提倡将MBG作为分析沙眼调查输出的新标准方法。

作者摘要

沙眼是全世界最常见的失明感染原因。在资源有限的环境中实现消除需要采取务实的战略，包括确定实现消除流行率目标的可能性。基于模型的地统计（MBG）是空间统计的一个分支，可以支持为被忽视的热带病规划设计调查和分析监测数据的高效方法。在这里，我们说明了MBG框架在分析来自巴西，马拉维和尼日尔的沙眼监测数据中的应用。使用WHO制定的消除标准，我们预测了三个国家中每个国家的每个评估单位都达到沙眼炎症（滤泡性（TF）和沙眼倒睫（TT）消除阈值的可能性。MBG 是一种统计上严格的方法，用于量化超过消除流行阈值的可能性。MBG通过提供一种方法来查明在实现消除方面存在较大不确定性的领域，从而可用于选择应进行更密集抽样努力的领域。

数字

Fig 2表1表2图1Fig 2表1表2图1

引文： Sasanami M， Amoah B， Diori AN， Amza A， Souley ASY， Bakhtiari A， et al. （2023） 使用基于模型的地统计学来评估沙眼的消除。公共科学图书馆 Negl Trop Dis 17（7）： e0011476. https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0011476

编辑 器： Alberto Novaes Ramos Jr，塞阿拉联邦大学，巴西福塔莱萨，巴西

收到： 1年2023月26日;接受： 2023月 28， 2023;发表： <>月 <>， <>

版权所有： ? 2023 萨萨纳米等人。这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，该许可允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和来源。

数据可用性： 本文中用于分析的数据归进行原始调查的国家/地区的政府所有。使用数据进行分析的许可是通过这些政府与相关大学和组织之间的正式协议获得的;所有数据在使用前都经过去标识化处理。欢迎研究人员通过联系国际沙眼倡议来请求访问相同的去识别化数据集：support@tropicaldata.org。

资金： AWS 是世界卫生组织的工作人员。资助者在研究设计、数据收集和分析、发表决定或手稿准备方面没有任何作用。

竞争利益： AB和SB受雇于国际沙眼倡议，该倡议从Zithromax（阿奇霉素）制造商辉瑞公司获得运营预算和研究资金。EMHE从国际沙眼倡议中获得工资支持。

介绍

沙眼是1种被忽视的热带病之一，仍然是全球失明的主要感染原因[2，3]。它由沙眼衣原体细菌引起，该细菌通过感染者的眼部和鼻腔分泌物、个体之间的直接接触或苍蝇或污染物间接传播到人与人[5-2]。沙眼在最贫困和边缘化的社区很普遍，那里生活条件普遍拥挤，获得清洁水和卫生设施的机会有限[6，9-1]。在流行地区，沙眼性炎症-TF（TF）是活动性沙眼的一种征象，常见于9-2岁儿童[10，2]。经过多年的反复感染，有些人会出现明显的结膜瘢痕形成，上眼睑向内翻，使睫毛与眼球摩擦。这被称为TT，可能需要手术来预防视力损害和失明[11]。TT和视力丧失在女性中通常比在男性中更常见[12，2]，因为前者更可能照顾幼儿，因此更容易发生感染[13]。虽然沙眼引起的失明通常被认为是不可逆的，但可以预防，主要使用WHO提倡的手术、抗生素、面部清洁和环境改善策略[14，<>]。

1996年，WHO启动了WHO到2020年全球消除沙眼联盟（GET2020），以消除沙眼这一公共卫生问题[15]。消除定义为：（i） 卫生系统未知的 TT 患病率< 0 ≥岁成人的患病率为 002.0 （2.15%），在每个以前流行的评估单位 （EU） 中，（ii） 在每个以前流行的欧盟中，0-05 岁儿童的 TF <患病率为 5.1 （9%）;加上（iii）存在识别和管理TT事件病例的系统，预计在达到流行阈值（i）和（ii）后多年会出现。欧盟消除评估被定义为医疗保健管理的行政单位，通常包含100，000-250，000人[16]。在标准方法中，分别计算 1-9 岁儿童 TF 或 15 岁成人 TT ≥年龄特异性和性别特异性患病率。然后，根据最新的人口普查数据，使用预期具有该年龄或年龄性别的人口比例对其进行标准化[17]。在2023年17月接受本文时，已有18个国家经WHO确认已消除沙眼这一公共卫生问题[<>]。

关于一个国家是否达到消除标准的决定必须以对疾病流行率的准确和精确的估计为依据。在患病率极低且空间数据稀疏的环境中，这可能具有挑战性，这在沙眼调查中很常见。对此的一个可能的解决办法是抽取更大比例的人口，但是，由于资源限制，这通常是不可行的。4千全球沙眼科学会议建议，国家规划可以结合来自多个相邻欧盟的数据[19]，这将允许通过（例如）使用来自附近欧盟的信息来改善对一个地点疾病患病率的估计。基于模型的地统计（MBG）[20]是一套既定的空间统计方法，在资源匮乏的环境中越来越多地用于为疾病控制计划提供信息。在最近对埃塞俄比亚TT绘图的研究中，MBG方法被用来评估欧盟的消除状况;结果表明，与标准沙眼患病率调查方法相比，该方法对TT患病率的估计要精确得多[21]。

本文的目的是证明MBG方法在不同情况下评估沙眼消除情况的一般适用性。为此，我们使用从巴西、马拉维和尼日尔收集的沙眼数据预测 TF 和 TT 患病率。选择这些国家是因为它们的沙眼消除状况不同，详见下面的方法部分。通过这三个案例研究，我们展示了如何使用统计严谨的MBG方法来借用跨空间的信息强度，并充分利用空间稀疏的沙眼调查数据。我们还提供了一个框架来指导将性别和年龄影响纳入沙眼的MBG。

方法

国家/地区设置

巴西：从18千到20岁出头千世纪，沙眼在巴西东北部和圣弗朗西斯科山谷的移民人口中传播。联邦政府从1923年到1998年领导了控制运动[22]，在1970年代，沙眼被认为在圣保罗被根除。这种信念（根除）在全国普遍存在，导致监测和控制活动的参与度降低。为了更好地了解儿童沙眼的当代负担，2000年代初，在人类发展指数（HDI）低于全国平均水平的城市进行了学校调查[23-25]。一项全国性研究[26]发现，在接受调查的11个州中，有41个州（27%）的TF患病率为5%≥（尽管参与者包括≥10岁的人）。这些结果有助于加强国家沙眼监测和控制活动[26，27]，包括通过主动病例发现和接触者追踪确定活动性沙眼患者及其接触者进行抗生素治疗。这导致2008-2016年间TF患病率显著下降，巴西应报告疾病信息系统（SINAN）证明了这一点[27]。最近的一项研究表明，在2018-19年接受调查的27个非土著欧盟中，有17个TF和TT的患病率低于消除目标[<>]。在最近的一项调查系列中，与传统一样，使用标准统计方法估计患病率，该方法调整TF的年龄以及TT的年龄和性别[<>]。最近没有估计土著社区的流行率;目前正在对此进行调查。

马拉维：自1980年代以来，马拉维已将沙眼视为地方病[28，29]。2008年在马拉维中部和南部两个地区进行的一项基于人群的调查显示，TF患病率≥10%（WHO为确定年度大规模给药持续时间而定义的阈值患病率），TT≥0.2%，表明沙眼是一个公共卫生问题[30]。根据这些调查结果，卫生部启动了第一个国家级沙眼控制规划，以实施SAFE战略，同时强调需要估计其他地区的流行率。通过2013-2015年在全球沙眼测绘项目（GTMP）支持下进行的调查，在所有疑似流行地区正式完成了沙眼测绘，显示马拉维中部和南部的一些欧盟超过了TF和TT消除阈值[31，32]。随后，该国加大了消除沙眼的努力，并于2022年被WHO证实已根据TF和TT患病率消除该病[33]。

尼日尔：在确定几乎所有地区都是沙眼流行地区后，尼日尔于1999年开始实施SAFE，并于2009年在全国范围内推广[34]。为了确定是否有资格实施地区或分区范围的SAFE，我们在31年至2009年期间进行了2012次地区级沙眼患病率调查。TT在≥15岁人群中的患病率为0.1%-5.4%，TF在1-9岁人群中的患病率为0.1%-42.4%，这表明需要在16个地区（主要是尼日尔东部）继续采取SAFE干预措施[34]。截至2022年41月，72个卫生区中有0个的TT患病率≥2.5%，总人口超过35万人需要A、F和E干预，将欧盟水平的TF患病率降低至<<>%[<>]。

数据

我们从巴西、马拉维和尼日尔进行的沙眼基线、影响和验证前监测调查[36，37]中获得了数据。所有调查均得到热带数据的支持，并使用GTMP定义的标准化两阶段整群抽样方法[17，36，38]。简而言之，第一阶段涉及使用概率与规模成比例的抽样方法选择20-30个聚类（村庄），然后使用紧凑段，系统或随机抽样在每个聚类中选择大约30个家庭。同意的居民使用WHO简化的沙眼分级系统检查双眼TF和TT[39]。TT病例被定义为年龄≥15岁的个体，至少有一根睫毛接触眼球或显示出最近脱毛的证据。如果患者（i）术后患有TT，（ii）拒绝手术，或（iii）被列入手术名单但尚未接受手术，则排除病例。

具体而言，我们使用了 2018-19 年调查的 18 个巴西欧盟、2017-19 年调查的 85 个马拉维欧盟和 2017-19 年调查的 13 个尼日尔欧盟的数据。巴西的数据完全来自基线（即干预前）调查。在马拉维和尼日尔，根据欧盟的不同，可以进行影响和/或监测（即干预后）调查。当同一行政单位同时提供影响调查和监测调查时，我们只使用最近调查的数据。因此，只分析了马拉维的监测调查。在对巴西的分析中，我们重点关注巴西东北部的六个欧盟，即北帕拉恩塞、莱斯特马拉亨斯、诺罗埃斯特塞伦塞、塞尔唐伯南布卡诺、塞尔唐阿拉戈阿诺和淡水河谷圣多弗朗西斯科达巴伊亚。我们没有包括来自巴西北部、淡水河谷杜尤鲁阿、苏多斯特亚马逊和北罗赖马的数据，因为在那些欧盟，在 2，318 名受检儿童中仅检测到 5 例 TF 病例，在 891，15 名 <> 岁的受检个体中仅检测到 <> 例 TT 病例≥这使得使用任何统计模型都不可行。

地统计模型

我们开发了TF和TT患病率的地统计二项式模型，该模型将年龄（对于TF）或年龄和性别（对于TT）解释为固定效应，并通过使用随机效应来解释无法解释的二项式额外变异。我们表示TF和TT模型的一般形式如下。

基于现有的科学证据，并在初步探索性分析的指导下，我们在表1中总结了引入年龄和性别效应的方法。在TF模型中，我们使用带结的线性样条定义了3岁时年龄效应的趋势，因为预计患病率应增加至2-4岁左右，然后下降[2，10]。这一预期得到了马拉维和尼日尔TF数据的支持，3岁时的患病率最高。在巴西，患病率随着年龄的增长而稳步上升，因此，我们引入了年龄作为对数线性效应。与其他平滑技术相比，线性样条曲线的原因是它们对协变量对沙眼患病率的影响具有更大的可解释性[40]。此外，在TF模型中，我们没有引入任何性别效应，因为没有强有力的科学证据支持C暴露的一致差异。男童和女童之间的沙眼[2]。

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表 1. 年龄和性别对沙眼炎症的影响 - 滤泡性（TF）和沙眼性倒睫（TT）患病率在logit量表上。

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在TT模型中，我们控制了性别[11，12，41]，而不考虑统计学显著性水平，并将年龄引入为对数线性效应[2，10]。然而，我们没有在巴西引入性别效应，因为由于发现的病例数量很少，无法区分男性和女性的患病率。因为由于平均 C 暴露量的差异，男性和女性之间可以观察到 TT 年龄趋势的差异。沙眼[41-43]和可能的与性别相关的生物现象[44]，我们决定在模型中包括年龄 - 性别相互作用，如果这在95%置信水平上具有统计学意义。每个标志和国家/地区的模型的最终形式在S1文本的表A中进行了描述。

本研究中分析的所有数据都显示了TF和TT的残余空间相关性的证据。为了解决这个问题，拟合到数据的地统计模型包括两种类型的随机效应。更具体地说，我们包括空间随机效应（建模为高斯过程）和非结构化随机效应（建模为高斯噪声）。前者考虑了聚类间变异，而后者考虑了聚类内变异。

我们通过首先在欧盟上铺设网格正方形并计算每个网格内每个年龄或年龄性别类别的患病率来预测当地的TF和TT患病率。在本研究中，我们将S1文本中图A中显示的区域定义为EU进行流行预测，并根据每个国家的空间相关性的估计尺度确定空间分辨率（见S1文本）。为了与标准方法进行比较[17]，我们随后使用巴西（2010年人口普查）的欧盟特定人口普查数据[45]以及马拉维（2018年人口普查）和尼日尔（2012年人口普查）的全国人口普查数据[46，47]，对TF的48岁年龄带和TT的性别特定<>岁年龄带的患病率进行了标准化[<>，<>]。].为了在生成欧盟范围内TF和TT的标准化平均患病率时考虑人口密度的空间异质性，我们使用从WorldPop获得的人口密度数据对每个像素的预测进行了加权[<>]。

最后，我们获得了 TF 和 TT 的 10，000 个欧盟标准化平均患病率预测样本，并使用 10，000 个样本计算：使用预测样本的平均值对欧盟范围内标准化平均患病率的点预测;95% 置信水平预测区间;以及已实现消除的概率，计算为低于消除阈值的预测患病率样本的比例。我们使用R进行所有分析，包括“PrevMap”[49]包来执行地统计分析。S1 文本中提供了该方法的技术细节。

结果

表 2 显示了巴西、马拉维和尼日尔的粗（未经调整）TF 和 TT 患病率。对于TF和TT，巴西的粗流行率最低，而尼日尔的粗流行率最高。按国家划分的粗TF患病率，包括该国所有可用欧盟的数据，范围为0.44%至3.66%。就TT而言，马拉维和尼日尔女性的患病率高于男性，尽管在巴西没有观察到这种性别差异，在接受检查的11，12名≥603岁人群中仅发现了15例。

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表 2. 巴西、马拉维和尼日尔沙眼炎症——滤泡性 （TF） 和沙眼性倒睫 （TT） 的粗患病率。

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根据这些模型，巴西TF和TT患病率的点预测均低于消除阈值（图1）。在马拉维，预测的TF患病率低于阈值，而六个地区的TT患病率高于阈值。在尼日尔，西北部地区的TF预测患病率较低，东南部地区较高，范围为0.5%至15.7%。TT患病率也观察到类似的趋势。

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图1. 预测的沙眼炎症 - 巴西、马拉维和尼日尔的滤泡性 （TF） 和沙眼性倒睫 （TT） 患病率。

本地图上显示的边界和名称以及使用的名称基于全球行政区（GADM）[50]，并不意味着作者或其所属机构对任何国家，领土，城市或地区或其当局的法律地位表示任何意见， 或关于其边界或边界的划定。

https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0011476.g001

我们发现，在巴西，TF患病率极有可能达到所有欧盟的目标（图2）。在六个欧盟中的三个欧盟中，TT低于消除阈值（<0.2%）的概率超过90%。对于Sert?o Pernambucano，Vale do S?o Francisco da Bahia和Noroeste Cearense，概率分别为85%，78%和70%。同样，马拉维的模型表明，符合TF的消除标准的可能性大于95%。然而，TT的结果更加不确定，特别是在一个欧盟，即Dedza东部，实现消除的可能性为28%。在尼日尔，TF和TT的概率跨越了从~0%到100%的所有值范围。就TF而言，65个欧盟中有107个可能达到了消除目标，概率超过95%，尽管20个欧盟可能没有达到，达到消除目标的概率不到50%。对于TT，8个欧盟的可能性超过95%，而38个欧盟的可能性低于50%。

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图2. 在巴西、马拉维和尼日尔，达到沙眼炎症（滤泡性 （TF） 和沙眼性倒睫 （TT） 患病率）消除目标的概率。

本地图上显示的边界和名称以及使用的名称基于全球行政区（GADM）[50]，并不意味着作者或其所属机构对任何国家，领土，城市或地区或其当局的法律地位表示任何意见， 或关于其边界或边界的划定。

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讨论

我们通过三个案例研究展示了MBG方法用于评估沙眼消除情况，涉及来自巴西，马拉维和尼日尔的数据。我们的方法可以适应不同的环境，以反映数据的可用性和年龄性别趋势，这些趋势在各国之间可能会有很大差异。我们还表明，MBG方法可以应用于不同的流行病学环境，从巴西和马拉维等极低患病率的环境到尼日尔等相对较高的患病率环境。我们的MBG框架与沙眼患病率调查数据分析的标准方法不同的一个关键方面是，它提供了超过或不超过消除阈值的概率陈述。不确定性的量化对于更好地为决策过程提供信息以及确定数据无法提供关于实现消除的足够信息的领域至关重要。标准方法忽略了这一统计方面。出于这个原因，我们认为本文中提出的基于模型的地统计方法是一种重要的方法论改进，它更直接地回答了在特定欧盟中实现TF和TT消除的问题。

如 4 所述千沙眼全球科学会议，有效的调查分析策略对沙眼规划至关重要[19]。随着患病率的降低，在不增加样本量的情况下准确预测患病率变得更具挑战性。MBG为此提供了最有效的解决方案之一，允许未采样位置从相邻的采样位置借用信息[51-53]。我们在这里表明，MBG可以有效地用于不同的流行病学环境，无论是沙眼患病率非常低，如巴西和马拉维，还是相对较高的患病率，如尼日尔。拟议的MBG框架的未来扩展将旨在纳入空间参考协变量效应，以解释与沙眼相关的既定因素，如温度、海拔和降水[54]。然而，虽然使用协变量来帮助对患病率进行空间预测通常是很好的做法，但在患病率较低的背景下可能会出现问题。这是因为，随着患病率的下降，协变量与疾病之间的关联变得更加难以凭经验辨别，我们将谨慎地应用估计不佳的回归关系来预测未采样位置的患病率。例如，在我们的案例研究中，在巴西和马拉维观察到的低流行率水平可能会使协变量的使用变得不可行。

就巴西而言，从我们的MBG方法获得的结果与使用标准方法获得的结果大致相当（这些结果已经公开[27]）。事实上，我们观察到，MBG模型中欧盟范围内标准化平均患病率的95%预测区间与标准方法的预测区间重叠（见S1文本），唯一的例外是先前报告的患病率估计值为0%[27]，以及淡水河谷圣弗朗西斯科达巴伊亚州，在检查的614例中只有一例TF病例。使用标准方法，我们可以得出结论，几乎所有欧盟的TF和TT的患病率都低于消除阈值。然而，我们的MBG方法也考虑了欧盟范围内患病率预测的不确定性，表明尽管所有欧盟都以接近5%的置信度实现了TF患病率<100%，但TT患病率<0.2%存在一些不确定性。不确定性最高的是Noroeste Cearense，我们发现TT消除的可能性为70%。可以从该欧盟收集更多数据，以明确确定是否已达到TT消除流行阈值。

马拉维的分析结果大多符合WHO对其已实现消除目标的验证（也使用了最近调查的数据）[33]。该模型表明，满足TF的消除标准的可能性大于95%，如图2所示。然而，对于TT患病率，所分析的六个欧盟的点预测高于0.2%的消除阈值，并且表明在实现消除方面存在更大的不确定性，特别是在Dedza东部。MBG分析方法对流行率预测中的不确定性提供了更具体的量化，有助于就决策者愿意容忍的不确定性程度进行更明智的讨论，同时也确定了即使在消除之后仍应针对持续监测和资源分配的领域。

在所有三个国家，我们都在数据中发现了残余空间相关性的证据，这证明了使用MBG的合理性。但是，在其他设置中，数据可能不会显示强有力的证据，从而使MBG模型的估计更加困难。在这种情况下，通过简化统计模型的结构，仍然可以实现基于模型的估计整个欧盟流行率的方法。更具体地说，可以去除我们所有模型中引入的空间高斯过程分量，并且仅使用非结构化随机效应来解释二项式外变化。当使用这种更简单的模型时，按照本文所示的方法生成欧盟范围内的标准化患病率估计值和消除概率，只需进行最少的技术调整。

当使用图解的基于模型的地统计方法生成欧盟范围内的平均患病率时，每个像素都根据WorldPop人口密度估计值进行加权。因此，我们应该指出，WorldPop数据是基于模型预测的，因此，如果输入的人口数据不是最近的和/或不准确的，则可能是不确定的，因为移民、生育率和死亡率存在相当大的次国家差异[55]。

如此处所示，MBG 流程必须以上下文知识和经验数据探索为指导。在决定如何纳入年龄和性别时，这些尤其重要。例如，在我们对巴西的分析中，TF患病率随着年龄的增长而稳步上升，这与在其他地区观察到的模式不同[30，41，56]。因此，与马拉维和尼日尔不同，我们决定将年龄作为对数线性效应，我们将其证明如下。首先，数据信息量不足以让我们估计患病率和年龄之间更复杂的关系。其次，被诊断患有TF的个体可能患有由C以外的刺激诱发的结膜炎。沙眼感染。目前对引起TF相似表现的疾病的科学认识尚不完整[57-59]，将它们与沙眼解开需要进一步研究。最后，对于巴西的TT分析，我们没有包括性别效应。我们做出这一决定的依据是，性别差异如此之小，以至于我们无法从数据中精确估计。我们还指出，应仔细评估TT患病率年龄对数线性趋势的假设，尤其是在老年人中。例如，在向人群提供TT手术并且对服务的意识，接受和获得率很高的环境中，年龄效应可能会被掩盖。

MBG已被用于分析各种传染病[60-67]。最近，它被提议作为确定NTD消除调查的采样和分析策略的有效工具[53]。土源性蠕虫（STH）是MBG可能广泛使用的几种NTD之一[52，68–71];同样的框架可以应用于沙眼，更广泛地说，也适用于其他被忽视的热带病。我们提倡将MBG作为新的标准方法，以帮助NTD控制计划在全球范围内有效地实现其目标。

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S1 文本。 补充附录。

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确认

我们感谢所有为生成这些二次分析所依据的调查数据做出贡献的同事，并感谢作为这些调查的一部分接受检查的沙眼流行社区的居民，他们仍然是我们在消除沙眼方面的持久伙伴。

免責聲明

作者对本文中表达的观点单独负责，他们不一定代表他们所属机构的观点、决定或政策。

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