확장 계수를 사용하여 동남아시아에서 뎅기병 부담 추정: 체계적 분석

배경: 뎅기 바이러스 감염은 인간에게 가장 흔한 절지동물 매개 질병이며, 그 지리적 범위 및 감염률이 증가하고 있습니다. 건강 정책 결정을 위해 질병 부담에 대한 정보가 필요하지만, 감시 시스템은 보통 총 케이스 수를 과소보고합니다. 보고된 케이스 수에 확장 계수(EF)를 곱하여 이를 추정할 수 있습니다. 방법 및 결과: 동남아시아(SEA)에서 뎅기의 경제적 및 질병 부담을 추정하기 위한 주요 단계로, 우리는 2001년부터 2010년까지 EF를 사용하여 뎅기 케이스를 예측했습니다. 1995년부터 2011년까지의 체계적 문헌 검토를 수행하였고, 원본, 경험적으로 도출된 EF 또는 필요한 데이터를 보고한 11개의 출판된 기사를 확인했으며, 추가로 관련된 11건의 연구도 발견했습니다. 경험적 연구가 없는 국가의 총 케이스에 대한 EF를 추정하기 위해, 우리는 국가 건강 시스템 품질 지표와 관찰된 보고율 간의 통계적으로 유의미한 역관계를 바탕으로 데이터를 외삽했습니다. 이 지역에서 감시 시스템에 연간 보고된 평균 386,000건의 뎅기 에피소드를 수집하였고, 약 2.92백만 건의 뎅기 에피소드를 예측했습니다. 우리는 20,000회의 몬테 카를로 시뮬레이션에서 가장 중요한 매개변수를 동시에 변동시키는 확률적 민감도 분석을 수행하였으며, 2.73-3.38백만의 뎅기 에피소드에 대한 95% 신뢰 수준을 도출했습니다. 보고된 각 케이스에 대해 SEA에서 전체 EF를 7.6(95% 신뢰 수준: 7.0-8.8)로 추정했으며, 말레이시아의 EF 범위는 3.8에서 동티모르의 19.0까지 다양합니다. 결론: 과소보고에 대한 조정이 없는 연구는 SEA 및 기타 지역에서 뎅기병의 부담과 비용을 심각하게 과소평가할 것입니다. 우리가 확인한 경험적 연구의 위치는 무작위로 선택되지 않았기 때문에, 과소보고의 정확한 정도는 불확실합니다. 그럼에도 불구하고 여기에서 보고된 결과는 사용 가능한 문헌에 대한 체계적 분석을 기반으로 하여 일반적인 일관성을 보여주며, 과소보고에 대한 조정을 위한 합리적인 경험적 기초를 제공합니다.