Краткосрочное прогнозирование распространенности трахомы: заключение экспертов, статистическое регулирование и модели передачи данных.

Программа " Трайхома " в значительной степени опирается на руководящие принципы, разработанные с использованием экспертного заключения о том, что произойдет с вмешательством и без него. Крупные общинные эксперименты дают возможность реально сравнивать методы прогнозирования в скрытой форме.

МЕТОДЫ

В рамках Программы быстрого устранения Трэкомы была проведена оценка продольной распространенности окулярной хламидиальной инфекции в 24 общинах, ежегодно проходящих лечение массовым азитромицином. С учетом охвата антибиотиками и проводимых два раза в год оценок, начиная с базового уровня и кончая 30 месяцами, прогнозы распространения инфекции в каждой из 24 общин в течение 36 месяцев были сделаны с использованием трех методов: сумм, полученных от 15 экспертов, статистической регрессии квантовой трансформированной распространенности и скрытной модели передачи инфекции (модель " Sustable-Infication-Susecutible " , или модель SIS). Все проецаторы были прикрыты 36-месячными результатами и другими прогнозами. Прогнозы по 24 сообществам были оценены по вероятности наблюдаемых результатов и сопоставлены с использованием статистики Уилкоксона, подписанной по рангу.FINININGS: Регрессии и скрытые модели SIS Markov имели значительно более высокую вероятность, чем экспертные заключения общин (p = 0,004 и p = 0,01, соответственно). Все прогнозы были лучше, когда беспокоились, чтобы уменьшить информацию Фишера. Прогнозы каждого отдельного эксперта были более низкими, чем сумма экспертов. ТОЛКОВАНИЕ: Регрессионные модели и модели SIS работали значительно лучше, чем экспертные заключения, хотя все прогнозы были чрезмерно достоверными. Дальнейшие усовершенствования моделей могут быть более эффективными, хотя их необходимо будет проверить и сравнить с новыми исследованиями в масках. При разработке руководящих принципов, основанных на прогнозах будущего распространения, можно было бы рассмотреть возможность использования математических и статистических моделей.ТРИБАЛЬНАЯ РЕГИСТРАЦИЯ: Клинические испытания. gov NCT00792922.