論文の概要: CoronaSurveys: Using Surveys with Indirect Reporting to Estimate the
Incidence and Evolution of Epidemics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12783v2
- Date: Fri, 26 Jun 2020 12:18:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-05-18 21:35:30.806323
- Title: CoronaSurveys: Using Surveys with Indirect Reporting to Estimate the
Incidence and Evolution of Epidemics
- Title（参考訳）: コロナサーベイ:間接報告を用いた調査から流行の発生と進化を推定する
- Abstract要約: 参加者が接触者の健康状態について報告する(匿名)調査に基づく手法を提案する。
この間接的な報告手法は、文献ではネットワークスケールアップ法として知られており、参加者とその連絡先のプライバシーを保護している。
CoronaSurveysによって得られた結果は、このアプローチのパワーと柔軟性を示し、LMICの安価で強力なツールになり得ることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.03294669532478
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The world is suffering from a pandemic called COVID-19, caused by the
SARS-CoV-2 virus. National governments have problems evaluating the reach of
the epidemic, due to having limited resources and tests at their disposal. This
problem is especially acute in low and middle-income countries (LMICs). Hence,
any simple, cheap and flexible means of evaluating the incidence and evolution
of the epidemic in a given country with a reasonable level of accuracy is
useful. In this paper, we propose a technique based on (anonymous) surveys in
which participants report on the health status of their contacts. This indirect
reporting technique, known in the literature as network scale-up method,
preserves the privacy of the participants and their contacts, and collects
information from a larger fraction of the population (as compared to individual
surveys). This technique has been deployed in the CoronaSurveys project, which
has been collecting reports for the COVID-19 pandemic for more than two months.
Results obtained by CoronaSurveys show the power and flexibility of the
approach, suggesting that it could be an inexpensive and powerful tool for
LMICs.
- Abstract（参考訳）: 世界はSARS-CoV-2ウイルスによる新型コロナウイルス(COVID-19)と呼ばれるパンデミックに苦しんでいる。
国政府は、資源や検査が限られているため、伝染病の広がりを評価するのに問題を抱えている。
この問題は低所得国や中所得国(LMIC)では特に深刻である。
したがって、特定の国における流行の発生と進化を合理的な精度で評価する単純で安価で柔軟な手段は有用である。
本稿では,参加者が接触者の健康状態について報告する(匿名)調査に基づく手法を提案する。
この間接的な報告手法は、ネットワークスケールアップ手法として文献で知られており、参加者とその連絡先のプライバシーを守り、人口の大多数から情報を集める(個々の調査と比較して)。
この技術は、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックに関する報告を2カ月以上収集しているCoronaSurveysプロジェクトで展開されている。
CoronaSurveysによって得られた結果は、このアプローチのパワーと柔軟性を示し、LMICの安価で強力なツールになり得ることを示唆している。
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