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Enregistrement W2553325816 · doi:10.1186/s12874-016-0258-4

Does size really matter? A sensitivity analysis of number of seeds in a respondent-driven sampling study of gay, bisexual and other men who have sex with men in Vancouver, Canada

2016· article· en· W2553325816 sur OpenAlexafffundabout
Nathan J. Lachowsky, Justin Sorge, H. Fisher Raymond, Zishan Cui, Paul Sereda, Ashleigh J. Rich, Eric Abella Roth, Robert S. Hogg, David Moore

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Research Methodology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaAIDS VancouverSimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanadian HIV Trials Network, Canadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BCCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Foundation for AIDS Research
Mots-clésRespondentPsychologySampling (signal processing)HomosexualityDemographyMedicineSociologyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Respondent-driven sampling (RDS) is an increasingly used peer chain-recruitment method to sample "hard-to-reach" populations for whom there are no reliable sampling frames. Implementation success of RDS varies; one potential negative factor being the number of seeds used. METHODS: We conducted a sensitivity analysis on estimates produced using data from an RDS study of gay, bisexual and other men who have sex with men (GBMSM) aged ≥16 years living in Vancouver, Canada. Participants completed a questionnaire on demographics, sexual behavior and substance use. For analysis, we used increasing seed exclusion criteria, starting with all participants and subsequently removing unproductive seeds, chains of ≤1 recruitment waves, and chains of ≤2 recruitment waves. We calculated estimates for three different outcomes (HIV serostatus, condomless anal intercourse with HIV discordant/unknown status partner, and injecting drugs) using three different RDS weighting procedures: RDS-I, RDS-II, and RDS-SS. We also assessed seed dependence with bottleneck analyses and convergence plots. Statistical differences between RDS estimators were assessed through simulation analysis. RESULTS: Overall, 719 participants were recruited, which included 119 seeds and a maximum of 16 recruitment waves (mean chain length = 1.7). The sample of >0 recruitment waves removed unproductive seeds (n = 50/119, 42.0%), resulting in 69 chains (mean length = 3.0). The sample of >1 recruitment waves removed 125 seeds or recruits (17.4% of overall sample), resulting in 37 chains (mean length = 4.8). The final sample of >2 recruitment waves removed a further 182 seeds or recruits (25.3% of overall sample), resulting in 25 chains (mean length = 6.1). Convergence plots and bottleneck analyses of condomless anal intercourse with HIV discordant/unknown status partner and injecting drugs outcomes were satisfactory. For these two outcomes, regardless of seed exclusion criteria used, the crude proportions fell within 95% confidence intervals of all RDS-weighted estimates. Significant differences between the three RDS estimators were not observed. CONCLUSIONS: Within a sample of GBMSM in Vancouver, Canada, this RDS study suggests that when equilibrium and homophily are met, although potentially costly and time consuming, analysis is not negatively affected by large numbers of unproductive or lowly productive seeds.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,367
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,473
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3670,473
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,007
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,264
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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