基于关系证据与树结构估计不来利亚省阿片类过量死亡人数

在许多领域，感兴趣的人口对数据而言是隐藏的，尽管其规模仍然对于确定资源分配和合适的政策至关重要。在公共卫生和流行病学中，数据来源之间可能存在链接或关系， due to 照护提供者的 intake 结构、转诊或其他相关健康编程。这些关系常常容许树状结构，其中目标人口由根节点表示，根到叶子的路径代表健康事件后 care 路径。在加拿大不来利亚省（BC），已致力于创建阿片类过量死亡队列，这是一种类似树形的链接数据结构，跟踪个体在过量死亡后沿 care 路径的移动。在本应用中，根节点代表目标人口，即在指定时间段内在 BC 发生的总过量死亡事件数量。我们比较和对比了两种估计目标人口规模的方法——一种基于回算从多个路径获得的估计值，并通过方差最小化加权平均将这些估计值合并的加权乘数法，以及一种完全贝叶斯分层模型。