A Multilevel Model for Continuous Time Population Estimation
Notice bibliographique
Résumé
Statistical methods have been developed and applied to estimating populations that are difficult or too costly to enumerate. Known as multilist methods in epidemiological settings, individuals are matched across lists and estimation of population size proceeds by modeling counts in incomplete multidimensional contingency tables (based on patterns of presence/absence on lists). As multilist methods typically assume that lists are compiled instantaneously, there are few options available for estimating the unknown size of a closed population based on continuously (longitudinally) compiled lists. However, in epidemiological settings, continuous time lists are a routine byproduct of administrative functions. Existing methods are based on time-to-event analyses with a second step of estimating population size. We propose an alternative approach to address the twofold epidemiological problem of estimating population size and of identifying patient factors related to duration (in days) between visits to a health care facility. A Bayesian framework is proposed to model interval lengths because, for many patients, the data are sparse; many patients were observed only once or twice. The proposed method is applied to the motivating data to illustrate the methods' applicability. Then, a small simulation study explores the performance of the estimator under a variety of conditions. Finally, a small discussion section suggests opportunities for continued methodological development for continuous time population estimation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».