Reassessing geographic bottlenecks in a respondent-driven sampling based multicity study in Brazil

Naíde Teodósio Valois-Santos; Roberta Pereira Niquini; Sandro Sperandei; Leonardo Soares Bastos; Neilane Bertoni; Ana Maria de Brito; Francisco Inácio Bastos

doi:10.18294/sc.2020.2524

Reevaluación de cuellos de botella geográficos en un estudio multiciudad basado en el método respondent-driven sampling en Brasil

Naíde Teodósio Valois-Santos Médica Sanitarista. Doctora en Salud Colectiva. Investigadora Asociada, Instituto Aggeu Magalhães, Fundação Oswaldo Cruz, Pernambuco, Brasil. , Roberta Pereira Niquini Estadística. Doctora en Epidemiología en Salud Pública. Docente, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia, Rio de Janeiro, Brasil. Investigadora Colaboradora, Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde, Fundação Oswaldo Cruz, Rio de Janeiro, Brasil. , Sandro Sperandei Estadístico. Doctor en Biología Computacional y Sistemas. Posdoctorando en Epidemiología, Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde, Fundação Oswaldo Cruz, Rio de Janeiro, Brasil. , Leonardo Soares Bastos Statistician. PhD in Statistics. Associate Researcher in Public Health, Programa de Computação
Científica, Fundação Oswaldo Cruz, Rio de Janeiro, Brazil. Research Fellow, Centre for the Mathematical Modelling of Infectious Diseases, London School of Hygiene and Tropical Medicine, London, England. , Neilane Bertoni Estadística. Doctora en Epidemiología en Salud Pública. Bioestatística, Instituto Nacional do Câncer, Ministério da Saúde do Brasil. Investigadora Colaboradora, Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde, Fundação Oswaldo Cruz, Rio de Janeiro, Brasil. , Ana Maria de Brito Médica Sanitarista. Investigadora Titular en Salud Pública, Instituto Aggeu Magalhães, Fundação Oswaldo Cruz, Pernambuco, Brasil. , Francisco Inácio Bastos Médico Sanitarista. Investigador Titular en Salud Pública, Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde, Fundação Oswaldo Cruz, Rio de Janeiro, Brasil.

Recibido: 31 August 2019, Aceptado: 15 July 2020, Publicado: 27 September 2020

https://doi.org/10.18294/sc.2020.2524 | PMID: 33147401

Vistas de resumen

872

Cargando métricas ...

PDF

PDF (English)

Resumen

Se analiza la dinámica espacial de las cadenas de reclutamiento de consumidores de drogas en un estudio respondent-driven sampling (RDS) en la ciudad de Recife, Brasil. El propósito es comprender los cuellos de botella geográficos, influenciados por la geografía social, que han sido un gran desafío para los estudios basados en RDS. Se utilizó el análisis espacio-temporal. La dinámica del proceso de reclutamiento se presenta en mapas, teniendo en cuenta el barrio de residencia y/o los sitios de consumo de drogas. La regresión de Poisson se ajustó para modelar la tasa de reclutamiento por barrio de residencia y/o sitios de consumo de drogas y las características demográficas de los barrios. La distancia entre el barrio de residencia y/o los sitios de consumo de drogas y el centro de evaluación se asoció negativamente con el reclutamiento. Hubo una asociación positiva entre la proporción de la población que vive en entornos informales y la tasa de reclutamiento por barrio de residencia y/o sitios de consumo de drogas. Las cadenas de reclutamiento dependen de la geografía social y demográfica de la población. Los estudios deben incorporar semillas de reclutamiento de tantos barrios como sea posible, así como más de un centro de evaluación.

Palabras clave: Consumidores de Drogas, Poblaciones Vulnerables, Red Social, Sistemas de Información Geográfica, Brasil

Referencias bibliográficas

1. Heckathorn DD. Respondent driven sampling: a new approach to the study of hidden population. Social Problems. 1997;44(2):174-199.

2. Heckathorn DD. Respondent-driven sampling II: deriving valid population estimates from chain-referral samples of hidden populations. Social Problems. 2002;49(1):11-34.

3. Gile KJ, Beaudry IS, Handcock MS, Ott MQ. Methods for inference from respondent-driven sampling data. Annual Review of Statistics and Its Application. 2018;5(1):65-93.

4. Johnston LG, Hakim AJ, Dittrich S, Burnett J, Kim E, White RG. A systematic review of published respondent-driven sampling surveys collecting behavioral and biologic data. AIDS and Behavior. 2016;20(8):1754-1776.

5. Montealegre JR, Johnston LG, Murrill C, Monterroso E. Respondent driven sampling for HIV biological and behavioral surveillance in Latin America and the Caribbean. AIDS and Behavior . 2013;17(7):2313-2340.

6. Khabbazian M, Hanlon B, Russek Z, Rohe K. Novel Sampling Design for Respondent-driven Sampling. Electronic Journal of Statistics. 2017;11(2):4769-4812.

7. Salganik MJ. Commentary: Respondent-driven Sampling. Epidemiology. 2012;23(1):148-150.

8. Toledo L, Codeço CT, Bertoni N, Albuquerque E, Malta M, Bastos FI, et al. Putting respondent-driven sampling on the map: insights from Rio de Janeiro, Brazil. Journal of Acquired Immune Deficiency Syndromes. 2011;57(Suppl 3):S136-S143.

9. Bastos FI. Structural violence in the context of drug policy and initiatives aiming to reduce drug-related harm in contemporary Brazil: a review. Substance Use & Misuse. 2012;47(13-14):1603-1610.

10. McCreesh N, Johnston LG, Copas A, Sonnenberg P, Seeley J, Hayes RJ, et al. Evaluation of the role of location and distance in recruitment in respondent-driven sampling. International Journal of Health Geographics. 2011;10(1):56.

11. Young AM, Rudolph AE, Quillen D, Havens JR. Spatial, temporal and relational patterns in respondent-driven sampling: evidence from a social network study of rural drug users. Journal of Epidemiology and Community Health. 2014;68(8):792-798.

12. Montealegre JR, Risser JM, Selwyn BJ, McCurdy SA, Sabin K. Effectiveness of Respondent Driven Sampling to Recruit Undocumented Central American Immigrant Women in Houston, Texas for an HIV Behavioral Survey. AIDS and Behavior . 2013;17(2):719-727.

13. Waiselfisz JJ. Mapa da Violência 2016: Homicídios por Armas de Fogo no Brasil. Brasilia: FLACSO Brasil; 2016.

14. Bastos F. Taxas de infecção de HIV e sífilis e inventário de conhecimento, atitudes e práticas de risco relacionadas às infecções sexualmente transmissíveis entre usuários de drogas em 10 municípios brasileiros. Brasília: Ministério da Saúde, Departamento de Vigilância, Prevenção e Controle das IST, do HIV/Aids e das Hepatites Virais; 2009.

15. Santos NTV. Vulnerabilidade e prevalência de HIV e sífilis em usuários de drogas no Recife: resultados de um estudo respondent-driven sampling. [Tese de Douturado]. Recife: Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães, Fundação Oswaldo Cruz; 2013.

16. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Cidades [Internet]. 2016 [citado 23 mar 2018]. Disponible en: https://tinyurl.com/y59us2kz

17. Organización Panamericana de la Salud. Encuesta de comportamiento en CODAR: Herramientas básicas Diseño del estudio adaptación del cuestionario e indicadores. Washington DC: OPS; 2008.

18. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Downloads [Internet]. 2016 [citado 23 mar 2018]. Disponible en: https://tinyurl.com/ya74669m

19. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Censo Demográfico 2010: Aglomerados Subnormais - Primeiros Resultados. Rio de Janeiro: IBGE; 2011.

20. Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa. Critério Brasil [Internet]. [citado 23 mar 2018]. Disponible en: http://www.abep.org/criterio-brasil

21. McCullagh P, Nelder JA. Generalized Linear Models. 2nd ed. New York: Chapman & Hall, CRC; 1989.

22. Csardi G, Nepusz T. The igraph software package for complex network research. InterJournal Complex Systems. 2006;1695.

23. Bivand R, Lewin-Koh N, Pebesma E, Archer E, Baddeley A, Bibiko H-J, et al. Maptools: Tools for handling spatial objects [Internet]. 2014 [citado 23 mar 2018]. https://tinyurl.com/y36pw4xa

24. McCreesh N, Frost SDW, Seeley J, Katongole J, Tarsh MN, Ndunguse R, et al. Evaluation of respondent-driven sampling. Epidemiology. 2012;23(1):138-147.

25. Frere-Smith T, Luthra R, Platt L. Sampling recently arrived immigrants in the UK: Exploring the effectiveness of respondent driven sampling. Colchester: University of Essex, Institute for Social and Economic Research; 2014. ISER Working Paper Series, No. 2014-25.

26. Bastos FI, Bastos LS, Coutinho C, Toledo L, Mota JC, Velasco-de-Castro CA, et al. HIV, HCV, HBV and syphilis among transgender women from Brazil: Assessing different methods to adjust infection rates of a hard-to-reach, sparse population. Medicine (Baltimore). 2018;97(Suppl 1):S16-S24.

27. Rudolph AE, Gaines TL, Lozada R, Vera A, Brouwer KC. Evaluating outcome-correlated recruitment and geographic recruitment bias in a respondent-driven sample of people who inject drugs in Tijuana, Mexico. AIDS and Behavior . 2014;18(12):2325-2337.

28. Rossi D, Zunino Singh D, Pawlowicz MP, Touzé G, Bolyard M, Mateu-Gelabert P, et al. Changes in time-use and drug use by young adults in poor neighbourhoods of Greater Buenos Aires, Argentina, after the political transitions of 2001-2002: Results of a survey. Harm Reduction Journal. 2011;8(1):2.

29. Rhodes T, Ball A, Stimson G V, Kobyshcha Y, Fitch C, Pokrovsky V, et al. HIV infection associated with drug injecting in the newly independent states, eastern Europe: the social and economic context of epidemics. Addiction. 1999;94(9):1323-1336.

30. Galea S, Rudenstine S. Challenges in understanding disparities in drug use and its consequences. Journal of Urban Health. 2005;82(Suppl 3):S5-S12.

31. Velez C, Barros R, Ferreira F. Inequality and economic development in Brazil. Washington DC: World Bank Publications; 2014.

32. Boiteux L. Drugs and prisons: The repression of drugs and the increase of the Brazilian penitentiary population. In: Metaal P, Youngers C, (eds.). Systems overload: Drug laws and prisons in Latin America. Amsterdam: Transnational Institute, the Washington Office on Latin America; 2011.

33. Soares L. Tudo ou nada. Rio de Janeiro: Nova Fronteira; 2012.