Spatio-temporal Methods for Surveillance of the Opioid Syndemic
阿片类药物综合征的时空监测方法
基本信息
- 批准号:10160550
- 负责人:
- 金额:$ 38.75万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:
- 财政年份:2021
- 资助国家:美国
- 起止时间:2021-09-01 至 2025-06-30
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:AccountingAchievementAddressAdmission activityAreaBiological ModelsCharacteristicsCodeCollaborationsCommunicable DiseasesCommunitiesCountyDataData SourcesDevelopmentElementsEmergency medical serviceEpidemicEpidemiologyGoalsHIVHIV InfectionsHIV/HCVHealthHealth PolicyHepatitis CHumanIndividualInfectionInfrastructureLinkMeasurementMeasuresMethodologyMethodsModelingOhioOpioidOutcomeOverdosePopulationPopulation SurveillancePrevalencePropertyPublic HealthResourcesRiskScienceServicesSourceStatistical MethodsStatistical ModelsStructural ModelsStructureSurveillance MethodsSurveillance ModelingSystemTimeUnited StatesUnited States Dept. of Health and Human ServicesWorkexperienceimprovedmeetingsmodel developmentmultiple data sourcesnovelopioid epidemicopioid misuseoverdose deathsocial structurespatiotemporalsurveillance data
项目摘要
PROJECT SUMMARY/ABSTRACT
The United States is in the midst of a public health crisis due to the ongoing opioid syndemic. The opioid syndemic
consists of the inter-related epidemics of opioid misuse, fatal and non-fatal overdose, human immunodeficiency
virus (HIV), and hepatitis C (HCV). The consequences of opioid misuse are particularly severe in Ohio as the
state has experienced overdose rates that are double the national average as well as elevated risk for epidemic
levels of HIV and HCV. A key need for addressing the syndemic is to improve surveillance science methodology
to better measure community-levels of opioid misuse and be able to identify and target areas of emerging risk
with resources. However, no single data source currently observed by the public health surveillance system fully
characterizes opioid misuse at relevant spatial and temporal supports. Novel statistical methods are needed to
better leverage existing data and appropriately integrate multiple imperfect surveillance outcomes across different
spatial scales to comprehensively estimate levels of opioid misuse and model the syndemic over space and time.
Doing so will enable estimation and inference at small areas that are relevant to local policymakers and public
health officials while accounting for measurement error. There are several methodological challenges that will
be overcome with achievement of the following aims: 1) develop and assess a spatio-temporal factor model
that estimates a factor that can be meaningfully interpreted longitudinally, 2) develop and assess a spatial factor
model that allows for outcomes to have different spatial supports, and 3) develop and assess a multivariate spatio-
temporal model to estimate areal prevalence of latent opioid misuse. Successful development of a comprehensive
model of the opioid syndemic will advance surveillance science and will produce estimates of opioid misuse
that advance epidemiological understanding and provide valuable information to policymakers and public health
officials.
项目概要/摘要
由于持续存在的阿片类药物综合症,美国正处于公共卫生危机之中。
包括阿片类药物滥用、致命和非致命过量、人体免疫缺陷等相互关联的流行病
病毒(HIV)和丙型肝炎(HCV)滥用阿片类药物的后果在俄亥俄州尤为严重。
该州的用药过量率是全国平均水平的两倍,而且流行病的风险也很高
解决该综合征的一个关键需求是改进监测科学方法。
更好地衡量社区层面的阿片类药物滥用情况,并能够识别和瞄准新出现风险的领域
然而,目前公共卫生监测系统还没有完全观察到的单一数据源。
需要新的统计方法来表征阿片类药物在相关空间和时间支持下的滥用。
更好地利用现有数据并适当整合不同领域的多个不完整监测结果
空间尺度可全面估计阿片类药物滥用水平并在空间和时间上对综合征进行建模。
这样做将能够在与当地政策制定者和公众相关的小范围内进行估计和推断
卫生官员在考虑测量误差时会遇到一些方法上的挑战。
通过实现以下目标来克服:1)开发和评估时空因素模型
估计可以有意义地纵向解释的因素,2)开发和评估空间因素
模型允许结果具有不同的空间支持,3)开发和评估多元空间
估计潜在阿片类药物滥用的地区流行率的时间模型成功开发了一个综合性的模型。
阿片类药物综合症模型将推进监测科学,并将产生阿片类药物滥用的估计
促进流行病学理解并为政策制定者和公共卫生提供有价值的信息
官方的。
项目成果
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