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The population randomization observation process (PROP) assessment method: using systematic habitation observations of street segments to establish household-level epidemiologic population samples.
International Journal of Health Geographics ( IF 3.0 ) Pub Date : 2019-11-08 , DOI: 10.1186/s12942-019-0190-z
Mieka Smart 1 , Richard Sadler 1 , Alan Harris 1 , Zachary Buchalski 1 , Amber Pearson 2 , C Debra Furr-Holden 1
Affiliation  

BACKGROUND Identifying and intervening on health disparities requires representative community public health data. For cities with high vacancy and transient populations, traditional methods of population estimation for refining random samples are not feasible. The aim of this project was to develop a novel method for systematic observations to establish community epidemiologic samples. RESULTS We devised a four-step population randomization observation process for Flint, Michigan, USA: (1) Use recent total population data for community areas (i.e., neighborhoods) to establish the proportional sample size for each area, (2) Randomly select street segments of each community area, (3) Deploy raters to conduct observations about habitation for each randomly selected segment, and (4) Complete observations for second and third street segments, depending on vacancy levels. We implemented this systematic observation process on 400 randomly selected street segments. Of these, 130 (32.5%) required assessment of secondary segments due to high vacancy. Among the 130 primary segments, 28 (21.5%) required assessment of tertiary (or more) segments. For 71.5% of the 400 primary street segments, there was consensus among raters on whether the dwelling inhabited or uninhabited. CONCLUSION Houses observed with this method could have easily been considered uninhabited via other methods. This could cause residents of ambiguous dwellings (likely to be the most marginalized residents with highest levels of unmet health needs) to be underrepresented in the resultant sample.

中文翻译:

人口随机观察过程(PROP)评估方法:使用系统的街道居民区观察来建立家庭水平的流行病学人口样本。

背景技术识别和干预健康差异需要代表性的社区公共健康数据。对于高空置率和流动人口的城市,用传统的人口估计方法精炼随机样本是不可行的。该项目的目的是开发一种新的系统观察方法,以建立社区流行病学样本。结果我们为美国密歇根州弗林特设计了一个四步的人口随机观察过程:(1)使用社区区域(即邻里)的最新总人口数据来确定每个区域的比例样本量,(2)随机选择街道每个社区区域的各个部分,(3)部署评估者对每个随机选择的部分进行居住情况观察,以及(4)对第二和第三条街道部分进行完整观察,根据空缺水平。我们对400个随机选择的路段实施了这种系统的观察过程。其中130个(占32.5%)由于高空缺而需要评估中学部分。在130个主要细分中,有28个(21.5%)要求对第三(或更多)细分进行评估。在400条主要街道段中,有71.5%的评价者对住宅是有人居住还是无人居住达成了共识。结论通过其他方法可以很容易地认为使用这种方法观察到的房屋无人居住。这可能导致住所不明确的居民(可能是边缘化的居民,健康需求未得到满足的水平最高)在所得样本中的代表性不足。5%)由于空缺率较高而需要对次要细分进行评估。在130个主要细分中,有28个(21.5%)要求对第三(或更多)细分进行评估。在400条主要街道段中,有71.5%的评价者对住宅是有人居住还是无人居住达成了共识。结论通过其他方法可以很容易地认为使用这种方法观察到的房屋无人居住。这可能导致住所不明确的居民(可能是边缘化的居民,健康需求未得到满足的水平最高)在所得样本中的代表性不足。5%)由于空缺率较高而需要对次要细分进行评估。在130个主要细分中,有28个(21.5%)要求对第三(或更多)细分进行评估。在400条主要街道段中,有71.5%的评价者对住宅是有人居住还是无人居住达成了共识。结论通过其他方法可以很容易地认为使用这种方法观察到的房屋无人居住。这可能导致住所不明确的居民(可能是边缘化的居民,健康需求未得到满足的水平最高)在所得样本中的代表性不足。评估者之间关于住宅是有人居住还是无人居住达成了共识。结论通过其他方法可以很容易地认为使用这种方法观察到的房屋无人居住。这可能导致住所不明确的居民(可能是边缘化的居民,健康需求未得到满足的水平最高)在所得样本中的代表性不足。评估者之间关于住宅是有人居住还是无人居住达成了共识。结论通过其他方法可以很容易地认为使用这种方法观察到的房屋无人居住。这可能导致住所不明确的居民(可能是边缘化的居民,未满足健康需求的水平最高)在所得样本中的代表性不足。
更新日期:2020-04-22
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