Application of Network Scale Up Method in the Estimation of Population Size for Men Who Have Sex with Men in Shanghai, China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Men who have sex with men (MSM) are at high risk of HIV infection. For developing proper interventions, it is important to know the size of MSM population. However, size estimation of MSM populations is still a significant public health challenge due to high cost, hard to reach and stigma associated with the population. OBJECTIVES: We aimed to estimate the social network size (c value) in general population and the size of MSM population in Shanghai, China by using the net work scale-up method. METHODS: A multistage random sampling was used to recruit participants aged from 18 to 60 years who had lived in Shanghai for at least 6 months. The "known population method" with adjustment of backward estimation and regression model was applied to estimate the c value. And the MSM population size was further estimated using an adjusted c value taking into account for the transmission effect through social respect level towards MSM. RESULTS: A total of 4017 participants were contacted for an interview, and 3907 participants met the inclusion criterion. The social network size (c value) of participants was 236 after adjustment. The estimated size of MSM was 36354 (95% CI: 28489-44219) for the male Shanghaies aged 18 to 60 years, and the proportion of MSM among the total male population aged 18 to 60 years in Shanghai was 0.28%. CONCLUSIONS: We employed the network scale-up method and used a wide range of data sources to estimate the size of MSM population in Shanghai, which is useful for HIV prevention and intervention among the target population.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».