Spatiotemporal variations in exposure: Chagas disease in Colombia as a case study
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Date
2022-01-13Authors
Ledien, JuliaCucunubá, Zulma M.
Parra-Henao, Gabriel
Rodríguez Monguí, Eliana
Dobson, Andrew P.
Basáñez, María-Gloria
Nouvellet, Pierre
Corporate Author(s)
Pontificia Universidad Javeriana. Facultad de Medicina. Departamento de Epidemiología Clínica y Bioestadística
Type
Artículo de revista
ISSN
1471-2288
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Resumen
Los datos de encuestas serológicas estratificadas por edad a menudo se utilizan para comprender las tendencias espaciotemporales en la incidencia y exposición de enfermedades mediante la estimación de la fuerza de infección (FoI). Por lo general, las estimaciones de FoI medianas o medias se utilizan como la variable de respuesta en los modelos predictivos, a menudo pasando por alto la incertidumbre en los valores de FoI estimados al ajustar los modelos y evaluar su capacidad predictiva. Para evaluar cómo esta incertidumbre afecta las predicciones, comparamos tres enfoques con tres niveles de integración de incertidumbre. Proponemos un indicador de desempeño para evaluar cómo las predicciones reflejan la incertidumbre inicial.
En Colombia, 76 encuestas serológicas (1980–2014) realizadas a nivel municipal proporcionaron datos de prevalencia de la enfermedad de Chagas estratificados por edad. El FoI anual se estimó al nivel de la encuesta serológica utilizando un modelo catalítico variable en el tiempo. Se utilizaron predictores ambientales, demográficos y entomológicos para ajustar y predecir el FoI a nivel municipal desde 1980 hasta 2010 en toda Colombia.
Se utilizó un método de arranque estratificado para ajustar los modelos sin autocorrelación temporal al nivel de la encuesta serológica. Se evaluó la capacidad predictiva de cada modelo para seleccionar los modelos que mejor se ajustaban a entornos urbanos, rurales e indígenas (amerindios). Se utilizó el promedio de modelos, con los 10 modelos de mejor ajuste identificados, para generar predicciones.
Nuestro análisis muestra un riesgo de exceso de confianza en las predicciones del modelo cuando las estimaciones medianas de FoI solo se utilizan para ajustar y evaluar modelos, sin tener en cuenta la incertidumbre en las estimaciones de FoI. Nuestra metodología propuesta propaga completamente la incertidumbre en la FoI estimada en las predicciones generadas, proporcionando evaluaciones realistas tanto de la tendencia central como de la incertidumbre actual que rodea la exposición a la enfermedad de Chagas.
Abstract
Age-stratifed serosurvey data are often used to understand spatiotemporal trends in disease incidence and exposure
through estimating the Force-of-Infection (FoI). Typically, median or mean FoI estimates are used as the response vari‑
able in predictive models, often overlooking the uncertainty in estimated FoI values when ftting models and evaluat‑
ing their predictive ability. To assess how this uncertainty impact predictions, we compared three approaches with
three levels of uncertainty integration. We propose a performance indicator to assess how predictions refect initial
uncertainty.
In Colombia, 76 serosurveys (1980–2014) conducted at municipality level provided age-stratifed Chagas disease
prevalence data. The yearly FoI was estimated at the serosurvey level using a time-varying catalytic model. Environ‑
mental, demographic and entomological predictors were used to ft and predict the FoI at municipality level from
1980 to 2010 across Colombia.
A stratifed bootstrap method was used to ft the models without temporal autocorrelation at the serosurvey level.
The predictive ability of each model was evaluated to select the best-ft models within urban, rural and (Amerindian)
indigenous settings. Model averaging, with the 10 best-ft models identifed, was used to generate predictions.
Our analysis shows a risk of overconfdence in model predictions when median estimates of FoI alone are used to ft
and evaluate models, failing to account for uncertainty in FoI estimates. Our proposed methodology fully propagates
uncertainty in the estimated FoI onto the generated predictions, providing realistic assessments of both central ten‑
dency and current uncertainty surrounding exposure to Chagas disease.
Spatial coverage
ColombiaTemporary coverage
1980-2014Community
Pacientes con Enfermedad de ChagasLink to the resource
https://bmcmedresmethodol.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12874-021-01477-6Source
BMC Medical Research Methodology; Volumen 22 , Páginas 1 - 12 (2022)
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