Statistical Methods for Studies Using Respondent Driven Sampling with Applications to Urban Indigenous Health
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The health of Indigenous Peoples in Canada is, on average, poorer than the general population and in particular, the Indigenous community suffers from higher rates of cardiovascular disease. Respondent driven sampling (RDS) allows the health of urban Indigenous people to be studied using information about their connectedness. However, statistical methods for data arising from RDS studies are still being developed. The objective of this thesis was to evaluate the statistical aspects of RDS as a technique for studying the health of urban Indigenous communities. \nMethods: Four studies were completed : 1) A simulation study examining the validity of regression models in RDS data; 2) Development of a validated regression model to examine factors associated with cardiovascular disease among the urban Indigenous community living in Toronto and Hamilton, Ontario; 3) A survey of respondent driven sampling data sets from a variety of populations around the globe to describe their characteristics; and, 4) A simulation study to investigate the performance of estimators of disease prevalence using real-world RDS data. \nResults: Personal network degree in RDS studies is skewed, with a small proportion of people reporting many connections to others in their communities and is imprecisely reported by those with more than ten connections. Simulations studies indicated that the homophily configuration graph estimator is the preferred estimator for RDS data, and that weighted regression should be avoided because of the potential for inflated type I error rates. In addition to age, diabetes and hypertension, there is some evidence of a link between experiences of discrimination and cardiovascular disease in urban Indigenous communities. \nConclusion: Respondent driven sampling is an effective tool for measuring the health of urban Indigenous communities in Canada. This work has identified important information regarding the distribution of RDS degrees, regression methods and best practices. These findings are important for validating analyses of RDS data. In addition to traditional risk factors, previous studies identified discrimination as a potential risk factor for cardiovascular disease and this work supports those findings. Discrimination is a modifiable exposure that must be addressed to improve cardiovascular health among Indigenous populations in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,363 | 0,644 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».