用于有限总体中案例计数的捕获-再捕获方法优化

本文对用于监控封闭有限总体中疾病的监控策略进行扩展和优化。该监控策略包括：对任意非代表性数据流（例如自愿性流感检测项目）增添随机抽样（称为“锚流”），以利用传统捕获-再捕获 (CRC) 估计器，以及更高效利用数据的 recently 提出的锚流估计器。在此，我们关注一种常见情形：第一个数据流仅记录阳性检测结果，而锚流记录阳性和阴性结果。由于第一个数据流的非代表性质以及推断对象为有限封闭总体的事实，存在标准和非标准的有限总体效应。在此，我们提出两种方法来纳入有限总体修正 (FPC)，并提出一种 FPC 调整的贝叶斯可信区间。我们通过仿真比较这些方法与现有方法，证明 FPC 调整可显著提升精度。最后，我们通过将这些方法应用于估计马弗阿特罗亚区患者在乔治亚癌症注册数据库中基于癌症复发信息与监测项目 (CRISP) 数据库所记录的乳腺癌复发计数，提供了实际案例。