발병 중 절대 및 상대 치사 위험 추정에서의 잠재적 편향

치사 위험 (CFR) 추정—감염으로 인해 사람이 사망할 확률—은 새롭게 등장하는 감염병 및 때때로 이미 알려진 감염병의 새로운 발병에 대한 역학 조사에서 높은 우선순위를 차지합니다. 전반적인 CFR을 추정하기 위해 수집된 데이터는 종종 어려운 상황에서 다른 목적으로 수집됩니다 (예: 감시). 우리는 전반적인 CFR 추정에 영향을 미칠 수 있는 두 가지 형태의 편향을 설명합니다: 중증 사례의 선호적 확인 및 신고 지연으로 인한 편향—그리고 과거 전염병에서 제안되고 실행된 해결책을 검토합니다. 또한 특정 개입(예: 입원, 또는 특정 병원에서의 입원)이 생존에 미치는 인과적 영향을 추정하는 것도 흥미롭습니다. 이는 두 그룹 이상에 대한 상대 CFR로 추정할 수 있습니다. 이러한 목적을 위해 관찰 데이터를 사용할 때, 세 가지 추가 편향이 발생할 수 있습니다: 혼란, 생존 편향, 및 병원에 입원하거나 사망한 사람들의 감시 데이터셋에서의 우선적 포함으로 인한 선택 편향입니다. 우리는 이러한 편향을 설명하고 관찰 데이터셋에서 서로 다른 개입을 받는 사람들 간의 차별적 CFR에 대한 인과적 해석에 대한 경각심을 강조합니다. 다시, 발병 전 증상이 나타나기 전에 확인된 작은 하지만 보다 체계적으로 정의된 코호트에서 결과를 추정함으로써 이러한 편향을 줄일 수 있는 방법을 논의합니다. 마지막으로, 이러한 편향이 사례의 사망 위험 요인에 대한 비인과적 해석에 영향을 미칠 수 있는 상황에 대해 논의합니다.