AbstractBackground:Information on s

Abstract
Background:
Information on social interactions is needed to understand the spread of airborne infections through a
population. Previous studies mostly collected egocentric information of independent respondents with self-reported
information about contacts. Respondent-driven sampling (RDS) is a sampling technique allowing respondents to recruit
contacts from their social network. We explored the feasibility of webRDS for studying contact patterns relevant for the
spread of respiratory pathogens.
Materials and Methods:
We developed a webRDS system for facilitating and tracking recruitment by Facebook and email.
One-day diary surveys were conducted by applying webRDS among a convenience sample of Thai students. Students were
asked to record numbers of contacts at different settings and self-reported influenza-like-illness symptoms, and to recruit
four contacts whom they had met in the previous week. Contacts were asked to do the same to create a network tree of
socially connected individuals. Correlations between linked individuals were analysed to investigate assortativity within
networks.
Results:
We reached up to 6 waves of contacts of initial respondents, using only non-material incentives. Forty-four (23.0%)
of the initially approached students recruited one or more contacts. In total 257 persons participated, of which 168 (65.4%)
were recruited by others. Facebook was the most popular recruitment option (45.1%). Strong assortative mixing was seen
by age, gender and education, indicating a tendency of respondents to connect to contacts with similar characteristics.
Random mixing was seen by reported number of daily contacts.
Conclusions:
Despite methodological challenges (e.g. clustering among respondents and their contacts), applying RDS
provides new insights in mixing patterns relevant for close-contact infections in real-world networks. Such information
increases our knowledge of the transmission of respiratory infections within populations and can be used to improve
existing modelling approaches. It is worthwhile to further develop and explore webRDS for the detection of clusters of
respiratory symptoms in social networks.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อพื้นหลัง:ข้อมูลในการโต้ตอบทางสังคมจะต้องเข้าใจการแพร่กระจายของเชื้อทางอากาศผ่านการประชากร การศึกษาก่อนหน้านี้ส่วนใหญ่รวบรวมข้อมูล egocentric อิสระผู้ตอบด้วยตนเองรายงานข้อมูลเกี่ยวกับผู้ติดต่อ ขับเคลื่อนผู้ตอบสุ่มตัวอย่าง (RDS) เป็นเทคนิคการสุ่มตัวอย่างให้ตอบรับสมัครติดต่อจากเครือข่ายสังคม เราสำรวจความเป็นไปได้ของ webRDS สำหรับการศึกษารูปแบบการติดต่อที่เกี่ยวข้องกับการการแพร่กระจายของโรคทางเดินหายใจวัสดุและวิธีการ:เราพัฒนาระบบ webRDS สำหรับอำนวยความสะดวก และการสรรหาบุคลากรการติดตาม Facebook และอีเมล์สำรวจไดอารี่วันเดียวได้ดำเนินการ โดยใช้ webRDS ระหว่างตัวอย่างความสะดวกของนักเรียนไทย นักเรียนมีถาม เพื่อบันทึกหมายเลขผู้ติดต่อในการตั้งค่าต่าง ๆ และอาการเจ็บป่วยเช่นไข้หวัดใหญ่รายงานด้วยตนเอง และรับสมัครติดต่อสี่ซึ่งพวกเขาได้พบกันในสัปดาห์ก่อนหน้า ติดต่อได้ขอให้ทำเหมือนกันกับสร้างเครือข่ายแผนภูมิของคนที่เชื่อมต่อสังคม ความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลที่เชื่อมโยงถูก analysed การตรวจสอบภายใน assortativityเครือข่ายผลลัพธ์:เราถึง 6 คลื่นของผู้ติดต่อของผู้ตอบเริ่มต้น การใช้แรงจูงใจเท่านั้นไม่ใช่วัสดุ สี่สิบสี่ (23.0%)นักเรียนเริ่ม approached พิจารณาติดต่อ น้อย ในรวม 257 คนส่วนร่วม ของที่ 168 (65.4%)ถูกพิจารณา โดยผู้อื่น Facebook ได้เลือกสรรหานิยมมากที่สุด (ร้อยละ 45.1) แข็งแรงผสม assortative ไม่เห็นด้วยอายุ เพศศึกษา บ่งชี้แนวโน้มของผู้ตอบเพื่อเชื่อมต่อกับผู้ติดต่อมีลักษณะคล้ายการผสมแบบสุ่มถูกเห็น โดยรายงานจำนวนผู้ติดต่อทุกวันบทสรุป:แม้ มีความท้าทาย methodological (เช่นคลัสเตอร์ระหว่างผู้ตอบและผู้ติดต่อของพวกเขา), ใช้ RDSมีความเข้าใจใหม่ในการผสมรูปแบบที่เกี่ยวข้องกับเชื้อปิดติดต่อในเครือข่ายจริง ข้อมูลดังกล่าวเพิ่มความรู้ของเราของส่งของการติดเชื้อทางเดินหายใจในกลุ่มประชากร และสามารถใช้เพื่อปรับปรุงวิธีการสร้างแบบจำลองที่มีอยู่ ก็คุ้มค่าการพัฒนา และสำรวจ webRDS ตรวจของอาการทางเดินหายใจในเครือข่ายทางสังคม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ
พื้นหลัง:
ข้อมูลเกี่ยวกับการปฏิสัมพันธ์ทางสังคมเป็นสิ่งจำเป็นที่จะเข้าใจการแพร่ระบาดของการติดเชื้อในอากาศผ่านทาง
ประชากร ศึกษาก่อนหน้านี้เก็บรวบรวมข้อมูลส่วนใหญ่เห็นแก่ตัวของผู้ตอบแบบสอบถามที่เป็นอิสระด้วยตนเองรายงาน
ข้อมูลเกี่ยวกับรายชื่อผู้ติดต่อ การสุ่มตัวอย่างตอบขับเคลื่อน (RDS) เป็นเทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่ช่วยให้ผู้ตอบแบบสอบถามที่จะรับสมัคร
ติดต่อจากเครือข่ายทางสังคมของพวกเขา เราสำรวจความเป็นไปได้ของ webRDS สำหรับการศึกษารูปแบบการติดต่อที่เกี่ยวข้องสำหรับ
การแพร่กระจายของเชื้อโรคทางเดินหายใจ.
วัสดุและวิธีการ:
เราได้พัฒนาระบบ webRDS เพื่ออำนวยความสะดวกและการติดตามการรับสมัครโดยใช้ Facebook และอีเมล์.
สำรวจไดอารี่วันหนึ่งได้ดำเนินการโดยใช้ webRDS ท่ามกลางความสะดวกสบาย ตัวอย่างของนักเรียนไทย นักเรียนถูก
ถามในการบันทึกตัวเลขของการติดต่อการตั้งค่าที่แตกต่างกันและตนเองรายงานอาการคล้ายไข้หวัดใหญ่-การเจ็บป่วยและการรับสมัคร
สี่รายชื่อผู้ที่พวกเขาได้พบในสัปดาห์ก่อนหน้า รายชื่อถูกถามจะทำเช่นเดียวกันในการสร้างเครือข่ายของต้นไม้
บุคคลที่เชื่อมต่อสังคม ความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลที่เชื่อมโยงมาวิเคราะห์เพื่อตรวจสอบ assortativity ภายใน
เครือข่าย.
ผลการศึกษา:
เราถึงได้ถึง 6 คลื่นของรายชื่อของผู้ตอบแบบสอบถามครั้งแรกโดยใช้เพียงแรงจูงใจที่ไม่ใช่วัสดุ สี่สิบสี่ (23.0%)
ของนักเรียนเดินเข้ามาในขั้นต้นได้รับคัดเลือกหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งรายชื่อ ทั้งหมด 257 คนเข้าร่วมที่ 168 (65.4%)
ได้รับคัดเลือกโดยคนอื่น ๆ Facebook เป็นตัวเลือกการสรรหาบุคลากรที่นิยมมากที่สุด (45.1%) ผสม assortative ที่แข็งแกร่งที่เห็น
ตามอายุเพศและการศึกษาแสดงให้เห็นแนวโน้มของผู้ตอบแบบสอบถามในการเชื่อมต่อไปยังรายชื่อที่มีลักษณะใกล้เคียงกัน.
สุ่มผสมที่เห็นจากจำนวนรายงานของผู้ติดต่อทุกวัน.
สรุป:
แม้จะมีความท้าทายระเบียบวิธี (เช่นการจัดกลุ่มในหมู่ผู้ตอบแบบสอบถามและรายชื่อของพวกเขา) ใช้ RDS
ให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่ในรูปแบบผสมที่เกี่ยวข้องกับการติดเชื้ออย่างใกล้ชิดติดต่อเครือข่ายในโลกแห่งความจริง ข้อมูลดังกล่าว
เพิ่มความรู้ของเราในการส่งของการติดเชื้อระบบทางเดินหายใจภายในประชากรและสามารถนำมาใช้ในการปรับปรุง
วิธีการสร้างแบบจำลองที่มีอยู่ มันคุ้มค่าที่จะพัฒนาและสำรวจ webRDS ในการตรวจหากลุ่มของ
อาการระบบทางเดินหายใจในเครือข่ายสังคม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

พื้นหลังนามธรรม
:
ข้อมูลเกี่ยวกับการปฏิสัมพันธ์ทางสังคมจะต้อง เข้าใจ การแพร่กระจายของเชื้อในอากาศผ่าน
ประชากร การศึกษาได้เก็บรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างที่เป็นอิสระส่วนใหญ่เห็นแก่ตัวกับ self-reported
ข้อมูลเกี่ยวกับผู้ติดต่อ เลยขับรถตัวอย่าง ( RDS ) เป็นเทคนิคการสุ่มตัวอย่างให้ผู้ตอบรับสมัคร
ติดต่อจากเครือข่ายทางสังคมของตนเราสำรวจความเป็นไปได้ของ webrds เพื่อศึกษารูปแบบการติดต่อที่เกี่ยวข้องกับการแพร่กระจายของโรคระบบทางเดินหายใจ
.
วัสดุและวิธีการ :
เราพัฒนาระบบ webrds ส่งเสริมและติดตามการสรรหาโดย Facebook และอีเมล์ .
การสำรวจวันหนึ่งไดอารี่จำนวน webrds ท่ามกลางความสะดวกสบายโดยการใช้ตัวอย่างของนักเรียนไทย นักศึกษา
ขอให้บันทึกหมายเลขของผู้ติดต่อในการตั้งค่าที่แตกต่างกันและ self-reported ไข้หวัดใหญ่ เช่น อาการเจ็บป่วย และการรับสมัคร
4 ติดต่อที่พวกเขาได้พบในสัปดาห์ก่อนหน้า ติดต่อขอให้ทำแบบเดียวกันเพื่อสร้างเครือข่ายต้นไม้
เชื่อมต่อกับสังคมบุคคล เชื่อมโยงความสัมพันธ์ระหว่างบุคคล วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตรวจสอบ assortativity ภายในผลลัพธ์ :


)เราถึงได้ถึง 6 คลื่นของการติดต่อของผู้ตอบแบบสอบถามเบื้องต้น โดยใช้เพียงแรงจูงใจไม่ใช่วัสดุ . สี่สิบสี่ ( 23.0 % )
ของเริ่มเข้าหานักเรียนเลือกหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งจุด ในทั้งหมด 257 คน เข้าร่วม ซึ่ง 168 ( 400 ) %
/ โดยผู้อื่น Facebook คือ ตัวเลือกสมัครงานที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ( 45.1 % ) แข็งแรง assortative ผสมเห็น
โดยอายุ เพศ และการศึกษาแสดงแนวโน้มของผู้ตอบแบบสอบถามเพื่อเชื่อมต่อกับรายชื่อที่มีลักษณะคล้ายกัน
สุ่มผสมได้เห็นรายงานจำนวนรายชื่อทุกวัน

แม้จะมีความท้าทายในการสรุป : ( เช่น การจัดกลุ่มของผู้ตอบแบบสอบถามและที่ติดต่อของพวกเขา ) , การประยุกต์ใช้ RDS
ให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่ในรูปแบบผสมที่เกี่ยวข้องสำหรับปิดการติดต่อเชื้อในเครือข่ายที่แท้จริงของโลก
ข้อมูลดังกล่าวเพิ่มความรู้ของเราในการส่งผ่านของระบบหายใจภายในประชากร และ สามารถใช้เพื่อปรับปรุง
วิธีการแบบเดิม มันคุ้มค่าที่จะพัฒนาและสำรวจ webrds เพื่อตรวจหากลุ่ม
อาการทางระบบหายใจในเครือข่ายทางสังคม