Este artigo é um Preprint
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Accounting for assay performance when estimating the temporal dynamics in SARS-CoV-2 seroprevalence in the U.S.
Preprint
em En
| PREPRINT-MEDRXIV
| ID: ppmedrxiv-22279702
ABSTRACT
Estimating the incidence of SARS-CoV-2 infection is central to understanding the state of the pandemic. Seroprevalence studies are often used to assess cumulative infections as they can identify asymptomatic infection. Since July 2020, commercial laboratories have conducted nationwide serosurveys for the U.S. CDC. They employed three assays, with different sensitivities and specificities, potentially introducing biases in seroprevalence estimates. Using mechanistic models, we show that accounting for assays explains some of the observed state-to-state variation in seroprevalence, and when integrating case and death surveillance data, we show that when using the Abbott assay, estimates of proportions infected can differ substantially from seroprevalence estimates. We also found that states with higher proportions infected (before or after vaccination) had lower vaccination coverages, a pattern corroborated using a separate dataset. Finally, to understand vaccination rates relative to the increase in cases, we estimated the proportions of the population that received a vaccine prior to infection.
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1
Coleções:
09-preprints
Base de dados:
PREPRINT-MEDRXIV
Tipo de estudo:
Experimental_studies
/
Observational_studies
Idioma:
En
Ano de publicação:
2022
Tipo de documento:
Preprint