用于估计难以计数人群规模的网络扩大法研究进展

网络扩大法(NSU法)基于社会学"社会网络"理论,调查过程避免了直接估计难以计数的人群规模,可行性强;一次调查可以同时估计多个人群,被认为是一种较有应用前景的估计方法.此文主要就NSU法的历史背景、原理及应用、最新进展等方面进行综述.     

网络规模迭加法开展人群规模估计的研究进展

网络规模迭加法是一种在社会网络理论基础上建立的间接估计人群规模的方法,由于不需要接触目标人群,在估计隐藏人群规模时得到了广泛应用。该方法也在不断发展进步中,本文从传统的网络规模迭加法及其进展及与新的调查技术结合三个方面进行综述,旨在为该方法的进一步应用提供参考。     

宜良县2006年HIV高危人群规模估计分析

[目的]了解本地HIV高危人群的数量和分布情况，为高干队伍进行为干预提供基础资料。探索一种能准确评估HIV人群规模、分布的方法。[方法]暗娼采用普查法，吸毒人员采用乘数法和提名法。[结果]通过调查估计，宜良县现有暗娼371～629人，吸毒者约有1298人，其中静脉吸毒约有1077人。[结论]暗娼人群由于部分业主报告数与调查教相差较大，造成估计间距较大，应对每个场所比例进行修正，但总体上限和下限接近真实。吸毒人群由于提名困难，造成估计数据与真实数据存在差异。     

用简易乘数法进行吸毒人群规模估计

目的掌握雅安市吸毒人群规模,为预测雅安市艾滋病疫情及防治资源配置提供依据。方法采用简易乘数法进行吸毒人群规模估计。结果 2012年雅安市吸毒人群规模为4 626人。结论采用简易乘数法得到的吸毒人群规模数基本反映了雅安市目前的吸毒人群规模。     

用乘数法估计江苏省3市吸毒人群规模

目的估计吸毒人群规模,为制定防治策略提供依据。方法采用乘数法对江苏省3市吸毒人群进行估计,并根据注射吸毒比例计算注射吸毒人群规模。结果苏南某市吸毒人群32 914人,注射吸毒人群4 819人;苏中某市吸毒人群3 081人,注射吸毒人群719人;苏北某市吸毒人群5 461人,注射吸毒人群707人。结论利用已有数据和资料,用乘数法估计吸毒人群规模相对简单、易操作。     

捕获再捕获法在人群规模估计中的应用进展

捕获再捕获法作为一种经济、简便的方法,在估计人群规模、估计及校正发病率或患病率等研究中广泛应用。本文对经典捕获再捕获法以及方法的改进、在人群规模估计中的应用等方面进行综述,为后续开展相关工作提供参考。     

石家庄市吸毒人群规模估计方法及结果分析

关键词：艾滋病;吸毒人群;规模估计
中图分类号：Ｒ５１２．９１　　文献标识码：Ｂ　　文章编号：１００９ ６６３９ （２０１４）０５ ０５２４ ０２     

利用网络规模迭加法估计重庆市男男性行为人群规模的研究

目的利用网络规模迭加法估计重庆市男男性行为者(MSM)人群规模。方法法采用多阶段随机抽样的方法在重庆市开展社区人群的问卷调查,利用网络规模迭加法估计重庆市一般人群的社交网络规模(C),进而根据社交网络规模和调查对象认识MSM的人数及歧视程度,估计和调整重庆市MSM人群的规模。结果重庆市居民的社交网络规模平均为330人,不同区县(P结论论网络规模迭加法是一种全新的人群规模估计方法,具有简便和快捷的特性及一定的推广价值。     

2012年四川省试点城市艾滋病相关高危人群规模估计结果

目的估计四川省试点城市艾滋病高危人群规模,为科学评价四川省艾滋病疾病负担,确定防治经费的投入及资源的有效分配提供科学依据。方法按照既往艾滋病疫情水平的高、中、低3档,选择四川省有代表性的成都市、绵阳市、雅安市3个市进行高危人群规模估计,暗娼人群(FSW)估计方法采用普查法,男男性行为(MSM)人群规模估计采用捕获再捕获的方法 ,吸毒人群(DUS)的规模估计采用乘数法。结果成都市FSW人数均值为7 372,占15~59岁年龄段女性人口数比例为0.18%,DUS均值为10 121,占成都市常住20~60岁年龄别人口数比例为0.134%,注射吸毒占相应人口比例为0.06%,MSM均值为278 02,占成都市20~60岁年龄段男性人口数的比例为0.74%;绵阳市FSW均值为3 638,占15~59岁年龄段女性人口数比例为0.23%,DUS均值为4 725,占当地15~59岁人口比例为0.15%。注射吸毒人群占相应人口比例为0.06%,MSM均值为10 182人,占绵阳市15~74岁常驻男性人口数的0.53%;雅安市FSW人数均值为800,占15~50岁年龄段女性人口数比例0.19%,DUS均值为4 725,占当地15~59岁人口比例为0.15%。注射吸毒人群占相应人口比例为0.06%,MSM均值为1 444,占当地16~41岁年龄段男性人口比例为0.37%。结论基本掌握3个城市艾滋病高危人群规模数据。     

应用普查法估计扬中市暗娼人群规模

了解扬中市暗娼人群基本情况,为艾滋病的防控措施、流行趋势的预测、卫生资源合理分配提供依据。方法根据市卫生监督所提供的资料,掌握2012年该市涉性娱乐场所分布及登记的暗娼人数;采用分层抽样实地考察涉性娱乐场所暗娼人数;应用普查法估算该市暗娼人群基数。结果该市涉性娱乐场所前期登记暗娼人数644人,按照普查法估算暗娼人数为717人,年龄主要集中在18~50岁,该人群占相应年龄段女性人口的比例为0.97%。高档场所前期登记的暗娼数与实际调查数不符现象最为严重,估算该类场所漏报的暗娼人数占前期登记数的30.18%。结论运用普查法估计暗娼人群简便可行。应采取有效措施加大对娱乐场所尤其是高档场所的监管与干预力度。     

利用网络规模叠加法估计北京市大学生毒品使用人群规模

利用网络规模叠加法估计北京在校大学生中毒品使用人群规模,为探讨在高校大学生中开展毒品预防教育提供参考依据.方法 采用多阶段整群随机抽样的方法在高校开展大学生问卷调查,利用网络规模叠加法计算大学生的社交网络规模、利用调查对象对待事件人群的不同态度对其进行校正,在此基础上对大学生中毒品使用人群规模进行估计和校正.结果 共调查2 005人,其中有效问卷1 776份,剔除1个已知人群和社交网络规模的异常值后,最终分析问卷1 761份.北京市大学生平均社交网络规模为97人.大学生毒品使用人群规模为3 447人,占在校大学生的0.42%.结论 采用网络规模叠加法,通过随机抽样调查对大学生吸毒人群规模进行估计是可信的,但需对结果进行校正.     

芜湖市男男性行为者人群规模估计

  目的  基于网络规模迭加法（NSUM）估计山东省潍坊市潍城区男男性行为者（MSM）人群规模,为艾滋病高危人群的防控提供理论依据。  方法  于2018年8 — 12月采用多阶段随机抽样方法在潍坊市潍城区抽取3 185名社区居民进行问卷调查,应用NSUM估计潍城区一般人群的社交网络规模（c）,并根据c和调查对象认识的MSM人数及认可程度、规模比和传递率估计和校正潍城区MSM人群的规模。  结果  通过稳定性分析,经性别、年龄、文化程度、婚姻状况、居住时间的校正及异常值剔除后使用NSUM估计潍城区MSM人群规模为1 036人,经规模比和传递率对MSM规模的校正后,最终估计结果为4 054人。  结论  采用NSUM对潍城区MSM人群规模进行估计具有推广价值。     

网络规模迭加法及其在男男性接触者人群规模估计中的应用

男男性接触传播正逐渐成为中国艾滋病流行的重要途径之一,准确估算此高危人群基数对于控制艾滋病流行具有重要意义.男男性接触者隐匿性强、不易触及,而网络规模迭加法不同于需要针对目标人群进行抽样调查的传统方法,只需要针对全人群代表性抽样来进行调查,易于获得数据,在国外已被广泛应用,此文将就此方法作了详细介绍.     

Sample size estimation for GEE method for comparing slopes in repeated measurements data

Sample size calculation is an important component at the design stage of clinical trials. Controlled clinical trials often use a repeated measurement design in which individuals are randomly assigned to treatment groups and followed-up for measurements at intervals across a treatment period of fixed duration. In studies with repeated measurements, one of the popular primary interests is the comparison of the rates of change in a response variable between groups. Statistical models for calculating sample sizes for repeated measurement designs often fail to take into account the impact of missing data correctly. In this paper we propose to use the generalized estimating equation (GEE) method in comparing the rates of change in repeated measurements and introduce closed form formulae for sample size and power that can be calculated using a scientific calculator. Since the sample size formula is based on asymptotic theory, we investigate the performance of the estimated sample size in practical settings through simulations.     

Relative efficiencies of two-stage sampling schemes for mean estimation in multilevel populations when cluster size is informative

In multilevel populations, there are two types of population means of an outcome variable ie, the average of all individual outcomes ignoring cluster membership and the average of cluster-specific means. To estimate the first mean, individuals can be sampled directly with simple random sampling or with two-stage sampling (TSS), that is, sampling clusters first, and then individuals within the sampled clusters. When cluster size varies in the population, three TSS schemes can be considered, ie, sampling clusters with probability proportional to cluster size and then sampling the same number of individuals per cluster; sampling clusters with equal probability and then sampling the same percentage of individuals per cluster; and sampling clusters with equal probability and then sampling the same number of individuals per cluster. Unbiased estimation of the average of all individual outcomes is discussed under each sampling scheme assuming cluster size to be informative. Furthermore, the three TSS schemes are compared in terms of efficiency with each other and with simple random sampling under the constraint of a fixed total sample size. The relative efficiency of the sampling schemes is shown to vary across different cluster size distributions. However, sampling clusters with probability proportional to size is the most efficient TSS scheme for many cluster size distributions. Model-based and design-based inference are compared and are shown to give similar results. The results are applied to the distribution of high school size in Italy and the distribution of patient list size for general practices in England.     

A new ecologically valid method to assess body size estimation and body size dissatisfaction

OBJECTIVE: The primary aim of the present study was to develop an ecologically valid method for assessing the perception of body size (as opposed to the memory of body size). METHOD: Women with clinical eating disorders (N = 14) and no eating disorder (N = 24) estimated their actual and desired body size while looking in a mirror. Estimations were made using projected images that were the same height as the participants' reflections in the mirror. RESULTS: This new method assessed the perception of body size under conditions that resembled the real-life situation of viewing oneself in a mirror. Participants with eating disorders significantly overestimated their body size relative to controls (p <.05) and tended to be more dissatisfied with their body size (p =.07). DISCUSSION: It is argued that the new method assesses the perception of body size, is ecologically valid, and is the most clinically relevant of the methods developed to date.