The interpretation of vaccine efficacy estimands is subtle, even in randomized trials designed to quantify immunological effects of vaccination. In this article, we introduce terminology to distinguish between different vaccine efficacy estimands and clarify their interpretations. This allows us to explicitly consider immunological and behavioural effects of vaccination, and establish that policy-relevant estimands can differ substantially from those commonly reported in vaccine trials. We further show that a conventional vaccine trial allows identification and estimation of different vaccine estimands under plausible conditions, if one additional post-treatment variable is measured. Specifically, we utilize a ``belief variable'' that indicates the treatment an individual believed they had received. The belief variable is similar to ``blinding assessment'' variables that are occasionally collected in placebo-controlled trials in other fields. We illustrate the relations between the different estimands, and their practical relevance, in numerical examples based on an influenza vaccine trial.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
21+阅读 · 2021年5月1日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月3日
VIP会员
最新内容
《系统簇式多域作战规划范畴论框架》
专知会员服务
1+阅读 · 27分钟前
高效视频扩散模型:进展与挑战
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:34
乌克兰前线的五项创新
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:14
 军事通信系统与设备的技术演进综述
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:59
《北约标准:医疗评估手册》174页
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:51
《提升生成模型的安全性与保障》博士论文
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:47
美国当前高超音速导弹发展概述
专知会员服务
4+阅读 · 4月19日
无人机蜂群建模与仿真方法
专知会员服务
12+阅读 · 4月19日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员