数据收集与资格筛选
确定符合分析的监测点,确保数据质量和可比性。
从PSERENADE项目中筛选使用PCV10或PCV13至少一年、提供年度人口分母、疫苗覆盖率达到50%且提供血清型特异性脑膜炎病例数据的监测点。
Global impact of 10- and 13-valent pneumococcal conjugate vaccines on pneumococcal meningitis in all ages: The PSERENADE project
该研究为全球监测数据分析,包含多个位点、年龄组和时间点的发病率比较,并进行了敏感性分析,但未包含实验干预或机制验证。
全球监测点队列(42个位点,30个国家) PCV10或PCV13疫苗使用的国家免疫规划 脑脊液肺炎球菌阳性病例(CSF+) 年龄组(<5岁、5-17岁、≥18岁)
PCV10/13引入前的基线发病率(pre-PCV period) PCV7先前使用的影响程度(无、中度或显著) 疫苗覆盖率(至少50%的12月龄前基础免疫覆盖率) 血清型分型比例(至少50%的脑膜炎病例完成分型) 年龄分组(<5岁、5-17岁、≥18岁)
提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
确定符合分析的监测点,确保数据质量和可比性。
从PSERENADE项目中筛选使用PCV10或PCV13至少一年、提供年度人口分母、疫苗覆盖率达到50%且提供血清型特异性脑膜炎病例数据的监测点。
处理未分型血清型数据,确保疫苗型和非疫苗型分析的准确性。
对未分型、不能分型等病例进行假设分布,调整人口分母以反映实际分型比例,排除分型比例低于50%的位点-年份-年龄组。
估计PCV10/13引入前后肺炎球菌性脑膜炎的发病率变化。
使用贝叶斯多层混合效应泊松回归估计每个位点的发病率,然后比较PCV前和PCV10/13后各年的发病率,计算位点特异性IRR,最后使用线性混合效应模型估计加权平均IRR。
检验结果稳健性,评估潜在偏倚。
进行多重敏感性分析,包括加入临床诊断病例、排除大型位点、排除缺乏PCV前数据或转换产品的位点。
按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 数据筛选 | 监测点使用PCV10或PCV13至少一年,PCV10/13基础免疫覆盖率≥50%,至少两个年龄组提供至少两年的血清型特异性脑膜炎病例。 阅读提示:详见Methods部分‘Data collection and eligibility criteria’ |
| 缺失数据调整 | 未分型病例的处理方式,分型比例≥50%的位点-年份-年龄组。 阅读提示:详见Methods部分‘Adjustments for missing data’ |
| 统计模型 | 年龄分组、产品分层(PCV10/13)和PCV7影响分层。 阅读提示:详见Methods部分‘Statistical analyses’ |