ワクチン有効性の計算

結果はテスト、表計算、ダッシュボードに固定できる安定した efficacy_percent です。負の件数と人数ゼロは invalid_input で失敗し、課金されません。

ワクチン有効性の意味と、四つの件数が百分率になる仕組み

ワクチン有効性はしばしば VE と略され、ワクチンを受けた人について、プラセボを受けた人または未接種のままの人と比べ、定義されたエンドポイントのリスクが何パーセント減ったかを示します。vaccinated_infections を vaccinated_n で割り、placebo_infections を placebo_n で割ります。その比の補数に100を掛けると efficacy_percent になります。このエンドポイントは Kaplan–Meier 曲線、Poisson モデル、信頼区間を当てはめるものではありません。入力が同じなら常に同じ JSON になります。

入力契約、応答の形、エラー時の振る舞い

負の件数は、試験がマイナス3件の感染や負の名簿を記録できないため失敗します。人数がゼロだと罹患率は件数割る n となり、ゼロ除算は未定義のため失敗します。感染件数がその群の人数を超えると、罹患率が1を超える閉鎖コホート割合として妥当でないため失敗します。プラセボ群の感染がゼロ件ならプラセボ罹患率はゼロで相対危険度は未定義となり、Infinity を返す代わりにタスクは失敗します。unit は常に percent です。formula は恒等式を言い直し、画面が数字の横に解説行を出せるようにします。検証失敗は課金されません。必須の有限な数を四つ含む JSON 本体を送ってください。vaccinated_infections は接種群のエンドポイント事象数です。vaccinated_n はその群の人数、またはそれに相当する名簿単位であり、ゼロより大きくなければなりません。placebo_infections はプラセボまたは未接種の比較群におけるエンドポイント事象数です。placebo_n は比較群の人数であり、ゼロより大きくなければなりません。各欄は JSON の数でも数値文字列でも構いません。正規名を省略した場合、vaccinated_cases、n_vaccinated、placebo_cases、unvaccinated_n などの文書化された別名を受け付けます。欠落欄、空文字、非有限値は欄名を付けた invalid_input で失敗します。成功時は四つの入力をエコーし、vaccinated_attack_rate と placebo_attack_rate を割合として報告し、relative_risk をその比として報告し、efficacy_percent を「1引きくその比」に100を掛けた値として報告します。method は常に one_minus_relative_risk なので、下流のコードは形を嗅ぎ分けずに分岐できます。

ワクチン有効性APIが役立つ場面、料金、限界

教室や個別指導の基盤では、相対危険度の段で静かに壊れた表計算ではなく、決定的なオラクルに対して宿題を検算できるよう、ワクチン有効性の計算を使います。検証失敗は残高を消費しません。ご自身の健康判断をされる方は、自動化された一つの百分率ではなく、専門の医学的助言と試験の公表統計解析に従ってください。科学コミュニケーションの机は、結果表の四件数から公表試験の見出し VE を再計算し、締切の下で恒等式をやり直さずに efficacy_percent を引用します。群の人数と事象件数をすでに倉庫に持つ製品チームは、その四欄を送り、生の件数の横に efficacy_percent を残してダッシュボードや出力列に使えます。実装は純粋な parse のティア A のため、成功した呼び出しは毎回公表の基本料金 $0.002 で、モデルトークンも外向きネットワークもありません。これは計算と教材用の道具であり、診断用の医療機器ではなく、人年、重なる信頼区間、規制上のエンドポイントを伴うプロトコル指定解析の代わりでもありません。リクエストは小さく保ち、丸めた欄をテストに固定すれば、宿題、編集グラフィック、エッジワーカー向けに再現可能なワクチン有効性が得られ、ご自身で生物統計の基盤を立てる必要はありません。