探索的分析
2つの疾患の症例通知の数の時間パターンを図2に示します。全体として、エチオピアの結核通知は2015年の94,999から2016年の94,713にわずかに減少しましたが、2017年には96,300に増加し、2018年には53,675に減少しました。しかし、HIVヘルスケア施設に登録されているHIV症例通知の数は、2015年の623,944から2017年の915,015に増加し、2018年には719,655に減少しました。
図2
HIVおよびTBケース通知の数の時間パターン
図3、地区のプロファイルプロットは、すべての地区の各疾患の症例通知の時間的傾向を示しています。一方、ほとんどの地区は、研究期間中に報告されたHIV症例通知の数に一定の増加または安定性を示しています。さらに、国内の他の地区に見られる非線形パターンがあります（図3Aを参照）。ただし、非常に多くの地区のTBケース通知の数には、非線形パターンがありました（図3Bを参照）。これらは、地区ごとのHIVおよびTBの通知の数のさまざまな傾向を示唆しています。したがって、地区間の時間的傾向の変動は、根本的な因果要因の格差に起因する可能性があり、時間とともに異なる場合があります。
図3
HIVの数の地区プロファイルプロット（パネル a）およびTB（パネル b）通知
平均年間生のHIV SIRSは、この傾向に矛盾がありました。 2015年、2016年、2017年、2018年にそれぞれ1.454、1.281、1.473、および1.431でした。ただし、生のTB SIRSは年間傾向がわずかに増加していました。 2015年、2016年、2017年、2018年にそれぞれ1.229、1.253、1.300、および1.337でした。 HIVとTBのリスクが高い地区を決定するために、各疾患のRAW（滑らかでない）標準化された発生率比（観察 /予想されると計算）の一連のマップを生成しました。 TBの図5。しかし、2015年から2018年の間にHIVの高リスクとして特定された地区の大部分は、結核、HIV（図4）およびTB（図5）のマップの高リスクとして分類されたことが観察されましたがパターン。両方の疾患は、2018年にHIVのみのリスクが高い地区があるハラリ地域を除き、各地域と各市政権で少なくとも1つの高いリスクのある地区を持っているようです。 4および5では、TBでの2015年から2018年の4年間のリスクの進行は、HIVのリスクよりも著しく速かった。
図4
HIVの標準化された発生率
図5
結核の標準化された発生率
感度分析
DICと ls（CPO）ランダム効果変動の6つのプライアーのそれぞれの値（ varvec { tau} =（ tau _ { omega}、〜 tau _ { phi}、〜 tau _ { nu _d}、 、〜 tau _ { gamma _d}、 tau _ { psi}））HIVおよびTBケース通知データに適合したモデルに使用されるモデルには、他のモデルのDIC値と比較して、表1が表示されます。 Ig（0.01、0.01）、で使用される仕様 [16]最小値、47695.36。このモデルも最低でした ls（CPO）値、6.97637、2番目に低い ls（CPO）、6.98102は、r-inlaパッケージのINLA関数で使用されるデフォルトの事前仕様を持つモデル用です [29]（ gamma（1、0.0005））。これらの違いはありますが ls（CPO）値は非常に小さく、0.00465、それぞれのDIC値の違い、7.32は5を超えているため、大きな違いです [37]。したがって、のモデル Ig（0.01、0.01）事前にデータに最適なフィットを提供し、最高の予測パフォーマンスを備えていました。したがって、以下のセクションでは、式（1）のモデルからの発見のみを示します。 Ig（0.01、0.01）前。
表1 DICの概要と ls（CPO）感度分析に含まれるモデルの値
選択された事前に由来する疾患固有の切片の推定後の平均と信頼できる間隔（CI）を表2にまとめます。さらに、共有および疾患固有の空間的および時間的ランダム効果の精度パラメーター、ならびに空間と時間の相互作用ランダム効果を表2に示します。表には、各ランダム効果で説明されているモデルの割合（パーセント）の変動も含まれています。選択されたモデルからの調査結果は、研究期間中のHIVおよびTB発生率の変動の約53％が、共有時間成分の組み合わせの影響、HIVの疾患特異的空間効果、および相互作用効果によって説明できることを示しています。空間と時間の。
表2ランダム効果の精度パラメーターと共有された空間的および時間的効果の係数の推定の概要統計
2つの疾患の共有空間パターンの係数の事後平均は互いに異なり、95％の信頼できる間隔は、HIVの重量が1つよりも著しく高いことを示しています。後者は、HIVが共有された空間パターンにより依存していることを示唆しているため、その空間パターンは共有パターンに非常に似ています。結果は、共有された時間的ランダム効果、HIV疾患特異的空間ランダム効果、および空間と時間の間のランダムな相互作用効果が、それぞれの順序のほとんどの変動性を説明することを示しています。 HIV疾患特異的空間ランダム効果と時間的ランダム効果によって説明される変動は、TBの変動よりも高くなっています（表2）。
空間分析
図6
HIV（左パネル）とTB（右パネル）の総空間効果の後方平均
遠くの地域のすべてのゾーン内で、2つの都市政権にハイリスクがあるため、分割されました。 AWI内、東ゴジャム、北ゴンダー、北と南ウォロ、アムハラ地域の北シェワゾーン。ベニシャングルグムス地域のゾーサゾーンとケマシゾーン内。ガンベルラ地域のアヌーク、メズンガー、およびヌアゾーン内。ハラリ地域内、アルシ、イーストハーゲ、ホログドゥルウォレガ、イルバボール、ジンマ、ノースシェワ、オロミヤ地域の西シェワゾーン。 Bench Maji、Gamo Gofa、Gurage、Hadiya、Keffa、Sidama、Wolaytaゾーン内のSNNP地域内。ソマリア地域のノゴブゾーンとシェベルゾーン内。ティグレイ地域の中央および東ティグレイゾーン。
TBハイリスク地区のほとんどは、HIVハイリスク地区と重複していましたが、一部の地域では異なっていました。結核のリスクが高い地区は、遠くの地域のすべてのゾーンにおいて、2つの都市政権にありました。東ゴジャム、南ウォロ、北ゴンダー、アムハラ地域の北シェワゾーン。ケマシとメテケルゾーンでは、ベニシャングルグムス地域のゾーン。ガンベラ地域のアヌークゾーン、ハラリ地域、アルシ、ベール、イーストウェレガ、フィンフィンズリア、イルーアバボラ、ジンマとノースシェワ、西ハルジュ、およびオロミヤ地域の西シェワゾーン。 Bench Maji、Gamo Gofa、Gurage、Keffa、Sidama、South Omo、SNNP地域のWolaytaゾーン。ソマリア地域のゴーデとシンルゾーン、およびティグレイ地域の中央、北西、南ティグレイゾーンのゾーン。
図7は、共有された空間効果（（ exp（ omega _i）））および疾患固有の空間効果（（ exp（ nu _ {di}））））の相対的なリスクを示しています。 3つのマップでは、各地域と2つの都市政権に高いリスクのある共通の地区がありました。一方、結核疾患特異的空間パターンと比較すると、HIV疾患特異的空間パターンの相対リスクが高い地区（（> 1.0 ））の数が高く、その後に共有空間パターンの高い相対リスク（（> 1.0 ））。これは、HIVが共有空間項により依存しているためかもしれません。つまり、共有パターンがHIV疾患特異的パターンのほとんどを説明していることを意味します。図7aに描かれている共有空間変動またはクラスタリングの存在は、モデルに含まれていないが両方の疾患と共有される空間的変動を示す共変量の代理として解釈できます [27]。
図7
共有空間パターン（（ omega _ {i} ））および疾患固有の空間パターン（（ nu _ {di} ））の相対的なリスク
時間分析
共有された時間的ランダム効果（ exp（ phi _t））、疾患固有の時間的ランダム効果（ exp（ gamma _ {dt}））、および共有トレンド効果（ exp（ phi _t + gamma _ {dt}））を図8に示しています。リスクの間隔があります [0.808, 1.165]。 HIV疾患特異的時間効果は、共有された時間パターンから逸脱しません（その値は0.773〜1.177の範囲です）。ただし、結核の特定の時間パターンには、研究期間中に1つに近い相対的なリスクがあります（その値は0.947〜1.102の範囲です）。図8のプロットは、共有された時間的効果が最初の3つの研究年のHIVリスクの増加傾向をほぼ捉え、2018年に減少する傾向をほぼ捉えていることを示していますが、相対リスクの推定値は非常に近いため、特定の効果は無視できます。何年もの間。
図8
共有時間効果の相対的なリスク（ exp（ phi _t））（a）、疾患固有の時間的効果（ exp（ gamma _ {dt}））（b、 c）およびトータル時間効果（ exp（ phi _t + gamma _ {dt}））（d））
共有された時間的ランダム効果とHIV疾患特異的な時間的傾向と同様に、HIVの時間的傾向の組み合わせは、最初の3年間でリスクの初期増加を示し、2018年の減少傾向（その値は0.653〜1.293の範囲）を示しましたが、結核の時間的傾向は、研究期間中に1でほぼ一定でした（その値は0.990〜1.022の範囲です）。ケース通知データに基づいて、HIVの相対リスクは2016年から2018年の間に増加傾向を示し、このリスクは一般に、同じ期間内のTBの相対的なリスクと比較して高かった。
表2には、共有された時間的傾向について、重み（ kappa _d ）、（d = 1、2 ）の概要統計も表示されます。 HIV（（ kappa _1 = 0.964 ））の重量は、tb（（ kappa _2 = 0.582 ））よりも高かった。 HIVの体重は1つに非常に近いため、これはこの病気が共有時間パターンに強い依存していたことを示唆しています。
共同時空分析
最も実質的な時空の相互作用を持つ地区を特定するために、図9の各研究期間の平滑化された関節空間的相互作用のために、1を超える（超相対的リスク）より大きな（超相対リスク）を示す後方確率を持つ地区を強調する地図を作成しました。図では、地区の事後確率が間隔内にある場合 [0.81, 1.00]その後、それは病気の高リスク領域としてカウントされます（HIVまたはTB） [40]。間隔内に事後確率がある地域あたりの地区の数 [0.81, 1.00] 2015年には0から21の間で変化します（Benishengul-GumuzおよびHarari地域の0地区とオロミア地域の21地区）。 2016年の0〜14（遠くの地区、ベニシェングルグムズ、ジェンベラ、ハラリ地域、およびオロミア地域の14地区）。 2017年の0から16（遠く、ベニシェングル – グムス、ガンベラ、ハラリ地域、およびオロミア地域の16地区）の2つの都市政権の0地区）、および2018年には0から11の間（2つの市政権では0が機能します、Benishengul-Gumuz、Gambella、およびHarari地域、およびオロミア地域の11地区）。この国には、2015年、2016年、2017年、2018年にそれぞれ58、32、43、および27のこのような地区がありました。
図9
一般的な時空相互作用用語相対リスクを推定する後の確率（ exp（ psi _ {it}））1を超える、ie （p（ exp（ psi _ {it}）>>>>>各研究期間の1 | textbf {y}））
2015年、東と西のゴジャム、南ゴンダール、アムハラ地域の南ゴンダール、ウエストハルジュ、ウェストハーゲ、ウェストハーゲ、オロミヤ地域のウェストウレガゾーン、ガレージゾーンのガレージゾーンの南ゴンダール、南ゴンダルゾーンの高いリスクのある地区が相対的により多くの地区がノートルでした。 Tigray地域のSNNP地域、東および北西のチグレイゾーン。同様に、2016年には、オロミヤ地域の北と西のショア、東と西のウレガゾーンのアムハラ地域の北部およびウォロゾーンでそのようなことが観察されました。 2017年、アムハラ地域の北と南ウォロ、および北シェワゾーン、オルプミヤ地域のイーストハーゲゾーンと西ショアゾーン、ティグレイ地域のセンターおよびサウスティグレイゾーン。ここで、2018年、オロミア地域の西ショアゾーンとSNNP地域のガモゴファゾーン。
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#ベイジアン階層的アプローチを使用したエチオピアにおける結核とヒト免疫不全ウイルスの共同時空モデリング #BMC公衆衛生
2025-01-30 04:43:00