医学互联网研究杂志-药物流行病学调查在线调查(处方药非医疗使用调查项目):验证研究gydF4y2Ba

原始论文gydF4y2Ba

约书亚·柯蒂斯·布莱克gydF4y2Ba^1gydF4y2Ba博士gydF4y2Ba ；gydF4y2Ba
Karilynn RockhillgydF4y2Ba^1gydF4y2Ba,英里/小时gydF4y2Ba ；gydF4y2Ba
Alyssa forbgydF4y2Ba^1gydF4y2Ba,硕士gydF4y2Ba ；gydF4y2Ba
伊莉斯AmiokagydF4y2Ba^1gydF4y2Ba,硕士gydF4y2Ba ；gydF4y2Ba
帕特里克·梅gydF4y2Ba^1gydF4y2Ba,硕士gydF4y2Ba ；gydF4y2Ba
科琳·M·海恩斯gydF4y2Ba^1gydF4y2Ba,英里/小时gydF4y2Ba ；gydF4y2Ba
Nabarun DasguptagydF4y2Ba^{1，gydF4y2Ba}^2gydF4y2Ba，公共卫生硕士，博士gydF4y2Ba ；gydF4y2Ba
理查德·C·达特gydF4y2Ba^1gydF4y2Ba，医学博士，博士gydF4y2Ba

^1gydF4y2Ba美国丹佛市卫生和医院管理局落基山毒药和药物中心gydF4y2Ba

^2gydF4y2Ba美国北卡罗来纳大学教堂山分校伤害预防研究中心，教堂山，北卡罗来纳州gydF4y2Ba

通讯作者:gydF4y2Ba

约书亚·柯蒂斯·布莱克博士gydF4y2Ba

落基山毒药和药物中心gydF4y2Ba

丹佛卫生和医院管理局gydF4y2Ba

北施佩尔大道1391号600号，邮编0180gydF4y2Ba

丹佛,有限公司gydF4y2Ba

美国gydF4y2Ba

电话:1 303 389 1652gydF4y2Ba

传真:1 303 389 1482gydF4y2Ba

电子邮件:gydF4y2Bajoshua.black@rmpds.orggydF4y2Ba

背景:gydF4y2Ba在诸如药物使用研究等瞬息万变的领域中，准确和及时的数据对于正确地为政策和干预决策提供信息至关重要。药物使用的趋势每个月都会迅速变化，使用灵活模块的研究设计可能会带来优势。来自在线小组的及时数据可以为针对新趋势的主动干预提供信息，从而加快公众反应。然而，必须解决使用在线小组对有效性的威胁，以创建准确的估计。gydF4y2Ba

摘要目的:gydF4y2Ba本研究的目的是展示一种全面的方法方法，该方法优化了非概率在线选择样本，以提供及时、准确的全国吸毒流行率估计。gydF4y2Ba

方法:gydF4y2Ba来自研究滥用、转移和成瘾相关监视(雷达)系统的处方药非医疗使用调查计划是一项关于美国药物使用的在线横断面调查，并实施了一些最佳做法。为了优化最终估计，详细研究了两种最佳实践:排除显示粗心或不可能的响应模式的受访者和校准权重。这项工作的方法是累积实施每种方法，从而提高了2018年第三季度调查启动时的关键估计。测试了五种排除标准的截止值。使用一系列基准，计算33种不同权重变量组合的平均相对偏差和偏差变化。gydF4y2Ba

结果:gydF4y2Ba共收到148274份邀请，其中4021人发起了调查(26.99%)。合格性评估后，20.23%(29,998/148,274)份已完成的问卷可供分析。共有0.52%(157/29,998)的受访者因粗心或不可能的回答而被排除在外;然而，这些排除对低容量药物的影响更大。排除数量与药物总配药量呈负相关(Spearman ρ= - 0.88;gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施)。包括三个人口统计学特征和两个健康特征的加权方案将平均相对偏差降低了31.2%。加权后，药物使用估计值下降，反映了加权样本比未加权样本具有更健康的基准。gydF4y2Ba

结论:gydF4y2Ba我们的研究说明了一种使用非概率在线面板来实现国家药物滥用流行率估计的新方法。我们能够克服使用非概率互联网样本的挑战，包括由于不可能的响应而导致的错误分类。最后的药物使用和健康估计表明，国家基于概率的药物使用和健康调查同时有效。包含多个最佳实践累积改进了生成的估计。当需要及时、准确的国家数据时，这种方法可以弥补信息差距。gydF4y2Ba

中国医学与互联网杂志，2019;21(10):15830gydF4y2Ba

doi: 10.2196/15830gydF4y2Ba

关键字gydF4y2Ba

非概率方法gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 一般人口调查gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 药物滥用gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 校准重量gydF4y2Ba

大型政府调查，如美国的全国药物使用和健康调查(NSDUH)，被用于全国药物使用监测，为研究人员提供了大量的统计力量，用于亚组分析，数十年来的问卷一致性，全面和有效的问卷，以及基于概率的地理抽样，以进行全国代表性的估计。然而，这些类型的调查每年花费数百万美元进行，需要培训实地代理人，并且数据发布滞后2年[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

药物使用的趋势每个月都会迅速变化，使用灵活模块的研究设计可能会带来优势。及时的数据可以为针对新趋势的主动干预提供信息，从而使公众更快作出反应。大规模的人口调查使用了计算机辅助访谈[gydF4y2Ba2gydF4y2Ba-gydF4y2Ba4gydF4y2Ba自我报告的社会污名行为的准确性提高了[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba，gydF4y2Ba6gydF4y2Ba]。基于互联网的问卷调查是计算机辅助访谈的延伸，尽管有额外的抽样和有效性问题，但van Gelder等[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba]特别指出，非法药物使用可能是流行病学中基于互联网的问卷调查的一个用例[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

近年来，在公共卫生研究中使用在线小组的情况有所增加[gydF4y2Ba8gydF4y2Ba-gydF4y2Ba11gydF4y2Ba]。调查小组是由一群个人组成的小组，他们选择就广泛的主题进行调查，获得适度的报酬，由商业小组访问供应商维护。这个抽样框架在理论上是合适的，因为90%的美国成年人使用互联网。gydF4y2Ba12gydF4y2Ba]。除了高效和快速的招聘之外，与面对面面试相比，小组面试提供了更好的匿名性，减少了社会期望偏见[gydF4y2Ba8gydF4y2Ba，gydF4y2Ba9gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

然而，网络调查特有的对有效性的威胁需要删除粗心或不可能的回答[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba]，校正样本代表性[gydF4y2Ba14gydF4y2Ba]，防止丢失数据[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba]，以及解决低回应率的问题[gydF4y2Ba16gydF4y2Ba]。至关重要的是，样本对目标人口的代表性需要发展方法，因为直接的方法，如分层后的人口加权是不够的[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

本文描述了一种综合方法的发展，该方法解决了使用调查小组进行国家药物使用估计的有效性所面临的威胁。该方法包括移动友好的界面，跳过逻辑[gydF4y2Ba18gydF4y2Ba，反应随机化[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba，粗心的/不可能的反应排除[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba，gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]，及校正加权[gydF4y2Ba21gydF4y2Ba，gydF4y2Ba22gydF4y2Ba]。外部效度评估与三个基于概率的国家调查相比较。据我们所知，这是首次使用结合多种最佳做法的在线小组数据来产生关于药物使用的全国有效估计。gydF4y2Ba

调查概述gydF4y2Ba

研究滥用、转移和成瘾相关监视(雷达)系统包括多个数据源，以表征和监测药物使用[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba]。此处描述的处方药非医疗使用调查(NMURx)计划的目标是提供准确和及时的处方药非医疗使用(NMU)及其相关动机和行为的估计。NMURx项目采用了一份来自商业调查小组的横断面、可选择的在线自我管理问卷。受访者的个人信息由调查管理人员保密;调查问卷不会收集个人身份信息，调查管理者持有的信息也不会提供给研究人员。以下实施网上问卷的最佳做法[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba]，本文描述了三种方法实践:通过问题顺序的随机化来减少顺序效应偏差，基于粗心/不可能的回答的排除标准，以及泛化的校准加权。gydF4y2Ba

调查问卷的发展gydF4y2Ba

问卷的主体涵盖了四种处方药类别(止痛药、镇静剂、兴奋剂和大麻素)使用的动机和行为，记录了终生和过去12个月的NMU。处方药的NMU被定义为“以未经医疗保健提供者指导的方式使用”。问卷问题的例子可在gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba，第A部分，然后是调查问卷(gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba调查中的其他部分(有些未包括在本分析中)是:人口统计学，药物滥用筛选测试(DAST-10)，测量有问题的药物使用的严重程度[gydF4y2Ba24gydF4y2Ba]、动机和药物使用行为(例如，使用原因、给药途径、获取来源)以及健康状况(例如，物质使用障碍治疗史、精神健康障碍)。跳过逻辑被用来最小化被调查者需要回答的问题数量，重点是防止动机性少报[gydF4y2Ba18gydF4y2Ba]。由于问卷中包含了大量的药物以及对行为的后续问题，因此动机性少报特别值得关注。有关网上电子调查的发展及推行详情，请参阅网上电子调查报告结果核对表(gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba， C部分)。gydF4y2Ba

采用两种策略来减少顺序效应偏差。首先对药物类别进行随机排序，然后对每个药物类别内的物质进行随机排序。分组随机化将相似物质(如所有止痛药)放在一起，在整个调查部分中保持一致的顺序。其次，受访者被迫提供特定产品的答案，在过去12个月的NMU的特定药品已在类水平上得到认可。这是为了提高内部效度，进一步减少顺序效应偏差[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

参与者抽样gydF4y2Ba

该调查于2018年9月28日至11月21日开放。有资格参加调查的受访者必须年满18岁，并且他们不得在同一日历年内完成NMURx计划调查，不包括少数参加试点调查的潜在受访者。小组公司从美国人口中招募小组成员，没有特别考虑NMURx计划的调查;小组成员的选择不是基于概率的，而是一群自我选择的人，他们为了获得报酬而接受调查。该小组公司采用不断发展的专有技术，以确保小组成员提供可靠的答复，定期剔除不活跃或欺诈账户。小组公司根据最近的活动计算每个小组成员的预期反应可能性。这些概率被用来随机选择小组成员的样本，预计将产生30,000份完整的问卷。电子邮件邀请不包括调查主题的信息，以尽量减少选择偏差;一旦小组成员在同意过程中打开链接，就会提供主题。gydF4y2Ba

为了减少极端分析权重的可能性，根据美国社区调查(ACS)的成年居住人口，按比例设计了8层抽样配额[gydF4y2Ba25gydF4y2Ba]，在四个人口普查地区(东北、中西部、南部和西部)按男女性别分层。根据试点经验，每个地层的可接受调查次数范围为-25%和+10%。一旦所有配额达到最低限额，并且至少完成了3万份调查表，调查环节就关闭了。受访者得到的报酬约为1美元。gydF4y2Ba

排除标准gydF4y2Ba

由于可编程的内部数据一致性检查，调查管理后的一个突出问题是确定完成的问卷显示粗心或不可能的反应模式(例如，以生物学上不可能的频率认可所有药物)。用于排除反应的方法被改编[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba，gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]生成排除标准，并针对其他问卷元素进行验证。gydF4y2Ba

基于以往的实施经验和对消费者产品调查的文献回顾，使用多重障碍研究了七种不同的指标作为可能的排除标准[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba]，并根据绩效选择4个指标:(1)基于LongString方法的多达42种处方药的连续正面使用背书[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]，(2)基于奇偶一致性法的处方药背书是/否交替模式[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba] Pearson相关性不大于负-0.6，(3)对于较少的药物，非法生产药物的交替模式Pearson相关性不大于负-0.8，以及(4)通过修改的离群值分析，在过去12个月里，NMU认可的特定产品总数(在298种可能的产品中，大多数受访者只认可少数几种)[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba]。16秒内完成8道入门题gydF4y2Ba13gydF4y2Ba]没有提供额外的歧视性价值(数据未显示)。gydF4y2Ba

由于没有金标准可用于验证关键寿命和12个月患病率问题，因此开发了三个内部一致性度量标准。这些指标来源于其他调查部分，为NMU的反应提供了生物学上合理的支持:(1)终身处方药使用的调查反应时间是完成速度的代表;(2)根据终生处方、非处方和非法制造的药物使用反应计算马氏距离，代表与整个样本相比的偏差[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba];(3)计算矛盾答案的比例。例如，受访者被问及他们第一次启动NMU的时间框架以及他们最近一次非医学使用的时间，问卷的跳过逻辑允许相互矛盾的答案。切割点是根据已建立的理论(在结果中描述)、目视检查和相关系数[gydF4y2Ba26gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

为了评估内部一致性，根据人口统计、药物使用行为和整体药物认可来评估切点。为了评估粗心反应的外部一致性，我们将相对认可与美国纵向患者数据库(IQVIA Inc)的国家阿片类药物配药数据进行了比较，这是一个提供零售药房配药剂量单位估计的标准来源。由于小批量药物应该导致较少的认可，我们假设粗心的反应大致与分配成正比(使用斯皮尔曼相关性)，并且排除的反应将占小批量药物的更大比例。gydF4y2Ba

国家估计的校正加权gydF4y2Ba

制定了一项校准加权方案，以产生成人人口的全国估计数。加权方案的目标是通过迫使我们的样本分布看起来与人口统计学和健康相关变量的国家估计相似，减少由调查小组成员自我选择造成的估计偏差。选取不完全分层辅助信息广义耙法作为标定加权方法[gydF4y2Ba21gydF4y2Ba，gydF4y2Ba22gydF4y2Ba因为在减少偏倚方面，耙法已被证明与倾向评分法或样本匹配法相当或优于前者[gydF4y2Ba27gydF4y2Ba，gydF4y2Ba28gydF4y2Ba]。简而言之，该方法通过迭代调整基权，使样本中每个变量的边际分布与总体的边际分布相匹配。基权(wgydF4y2Ba_bgydF4y2Ba)，其中N为2017年的成年人口(N=252,063,800)， N为样本量(gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

分析权重按既定程序计算[gydF4y2Ba29gydF4y2Ba]。最大容差为0.1个百分点;收敛发生在0.1加权频率的容差。全国边际值来自2017年两次基于概率的全国调查，ACS和全国健康访谈调查(NHIS) [gydF4y2Ba2gydF4y2Ba，gydF4y2Ba25gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

从ACS和NHIS中选择了八个潜在的加权变量，这些变量与问卷中出现的三个终生测量指标的关联:任何非法药物使用、任何处方止痛药NMU和任何处方NMU。三个人口统计变量(年龄、性别、居住人口普查地区)和两个家庭特征(家庭收入和家庭人数)来自ACS。三个与健康相关的特征(一般健康自我评估、日常活动限制和吸烟)来自NHIS。为了匹配成人人口的基本人口统计数据，每个模型中都包含三个人口统计变量。耙对所有剩余组合(33种可能方案)进行了测试。gydF4y2Ba

为了评估33种可能的方案，在NMURx计划和四个国家调查(ACS、NHIS、NSDUH和国家健康和营养检查调查)之间比较了26个基准国家估计[gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba4gydF4y2Ba]。相对差的绝对值(DgydF4y2Ba_我gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba^thgydF4y2Ba基准之间的NMURx计划估计(pgydF4y2Ba_我gydF4y2Ba)和全国调查估算值(πgydF4y2Ba_我gydF4y2Ba)计算(gydF4y2Ba图2gydF4y2Ba，公式2)。这些是在26个基准估计值(gydF4y2Ba图2gydF4y2Ba，方程3，其中bgydF4y2Ba_ngydF4y2Ba是基准的数量)。gydF4y2Ba

评估了与健康相关的基准估计值(住院过夜、止痛药使用、非法药物使用和酒精使用)与非健康相关的基准估计值(种族/民族、婚姻状况、教育、就业和保险状况)的加权方案之间的平均相对差异。最终的分析权重表示调查对象在美国代表的成年人数量，得出全国患病率估计，95%的置信区间使用方差估计通过泰勒系列线性化[gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

伦理审查gydF4y2Ba

该议定书和调查工具由科罗拉多州多机构审查委员会审查和批准;2016年7月5日获得豁免证书。gydF4y2Ba

参与招聘gydF4y2Ba

共有148274人收到了邀请，4021人(26.99%)发起了调查。经资格评估后，74.96%(29,998/40,021)已填妥的问卷可供分析(gydF4y2Ba图3gydF4y2Ba)。剔除粗心大意的回答后，最终的参与率为20.13%(29841 / 148274)。在美国910个3位数的邮政编码中，883个邮政编码至少有一个被调查者。排序效应存在，个别活性药物成分的认可可能性与该项目在问卷中出现的位置有关(gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba， D部分)。gydF4y2Ba

排除标准的评估gydF4y2Ba

157名受访者(占样本的0.52%)因粗心或不可能的回答(gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba最终样本的平均完成时间为10分40秒。对于标准1，仅确定了27个答复，其中42个药物使用问题中有一半以上连续认可(gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba)。与建议一致[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba]，这个分界点要求被调查者在连续的“是”回答中至少支持两种不同的药物类别，才能排除。交替回答的标准2和标准3分别导致33个和17个调查被排除。对于总药物批准的标准4,91.01%(27,301/29,998)在过去12个月内未批准任何NMU。在至少认可一种产品的患者中，在298种可能的产品中，被认可的产品中位数为3(四分位数范围为1至7)。考虑到高度倾斜的分布，通过马氏距离、问题完成时间和矛盾答案的目视检查，我们选择了过去12个月内被认可为保守切点的35种产品(gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba(F部分)，结果排除了96份回复。多个标准之间几乎没有重叠。有6个应答者符合标准1和标准4。根据标准2和标准3，共有10个应答者被确定。gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba证明了被每个标准排除在外的应答者群体也表现出了其他表明粗心反应的行为。被排除在外的受访者回答问题的速度更快。被排除的受访者有更大的平均马氏距离，被排除的受访者在调查中提供至少一个矛盾答案的比例与被纳入的受访者提供矛盾答案的比例非常不同(分别为67/157 42.7%和224/ 29841 0.75%)。与未被排除的受访者相比，被排除的受访者更多地报告为男性、年轻人和西班牙裔，尽管没有对差异进行统计检验。gydF4y2Ba

虽然一小部分回复被排除(157/29,998,0.52%)，但这些排除对低容量活性药物成分的未加权认可有更大的影响(gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba)。赞成阿片类药物成分NMU的应答的相对下降百分比与配药量呈负相关(Spearman ρ= - 0.88，gydF4y2BaPgydF4y2Ba<.001)，证实了我们的假设，即由于粗心的反应而导致的错误分类将对小批量产品产生更大的影响。gydF4y2Ba

表1。被排除者和被纳入者的被调查者特征。gydF4y2Ba

特征gydF4y2Ba		标准1 (n=27)gydF4y2Ba	标准2 (n=33)gydF4y2Ba	标准3 (n=17)gydF4y2Ba	标准4 (n=96)gydF4y2Ba	所有被排除的受访者gydF4y2Ba^{一个gydF4y2Ba}(n = 157)gydF4y2Ba	包括受访者(n=29,841)gydF4y2Ba
男性，n (%)gydF4y2Ba		21日(77.78)gydF4y2Ba	25 (75.76)gydF4y2Ba	13 (76.47)gydF4y2Ba	75 (78.13)gydF4y2Ba	124 (78.98)gydF4y2Ba	16065 (53.84)gydF4y2Ba
年龄(以年计)，中位数(IQR)gydF4y2Ba^bgydF4y2Ba）gydF4y2Ba		34 (28,37)gydF4y2Ba	32 (28,37)gydF4y2Ba	35 (29,43)gydF4y2Ba	33 (28,37)gydF4y2Ba	33 (28,37)gydF4y2Ba	53 (35,66)gydF4y2Ba
种族/民族gydF4y2Ba^cgydF4y2Ba， n (%)gydF4y2Ba
	拉丁美洲裔(a)gydF4y2Ba	8 (29.63)gydF4y2Ba	12 (36.36)gydF4y2Ba	8 (47.06)gydF4y2Ba	26日(27.08)gydF4y2Ba	47 (29.94)gydF4y2Ba	2271 (7.61)gydF4y2Ba
	白色gydF4y2Ba	19日(70.37)gydF4y2Ba	26日(78.79)gydF4y2Ba	13 (76.47)gydF4y2Ba	72 (75.00)gydF4y2Ba	116 (73.89)gydF4y2Ba	24946 (83.60)gydF4y2Ba
	非裔美国人gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba^dgydF4y2Ba	5 (15.15)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba^dgydF4y2Ba	17 (17.71)gydF4y2Ba	27日(17.20)gydF4y2Ba	2838 (9.51)gydF4y2Ba
	亚洲gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba^dgydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba^dgydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba^dgydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba^dgydF4y2Ba	6 (3.82)gydF4y2Ba	1164 (3.90)gydF4y2Ba
	其他gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba^dgydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba^dgydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba^dgydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba^dgydF4y2Ba	10 (6.37)gydF4y2Ba	1649 (5.53)gydF4y2Ba
花在处方药使用问题上的总时间(秒)，中位数(IQR)gydF4y2Ba		106.06 (80.98, 172.65)gydF4y2Ba	73.26 (66.16, 89.73)gydF4y2Ba	82.48 (66.16, 98.60)gydF4y2Ba	97.77 (77.05, 143.40)gydF4y2Ba	93.99 (73.22, 127.81)gydF4y2Ba	116.31 (89.66, 159.53)gydF4y2Ba
马氏距离均值(SD)gydF4y2Ba		18.89 (3.67)gydF4y2Ba	28.45 (2.35)gydF4y2Ba	29.28 (3.15)gydF4y2Ba	24.15 (4.76)gydF4y2Ba	24.53 (5.05)gydF4y2Ba	6.60 (4.75)gydF4y2Ba
相互矛盾的答案，n (%)gydF4y2Ba		8 (29.63)gydF4y2Ba	15 (45.45)gydF4y2Ba	4 (23.53)gydF4y2Ba	46 (47.92)gydF4y2Ba	67 (42.68)gydF4y2Ba	224 (0.75)gydF4y2Ba

^{一个gydF4y2Ba}排除的应答者被确定为粗心反应的四个标准之一:长串处方药使用背书(标准1)、处方药使用的奇偶一致性(标准2)、非法药物使用(标准3)或全部产品背书(标准4)。gydF4y2Ba

^bgydF4y2BaIQR:四分位数范围。gydF4y2Ba

^cgydF4y2Ba受访者可能选择多个种族，因此百分比总和可能不等于100。gydF4y2Ba

^dgydF4y2Ba应答者少于5人的单元被禁止，以保护信息披露。gydF4y2Ba

表2。与药物可用性相比，排除后处方药非医疗使用背书的相对减少。gydF4y2Ba

有效药物成分gydF4y2Ba	不适用任何除外条款(n)gydF4y2Ba	所有适用的免责条款(n)gydF4y2Ba	相对减少(%)gydF4y2Ba	配药量(单位配药剂量)gydF4y2Ba
氢可酮gydF4y2Ba	905gydF4y2Ba	855gydF4y2Ba	5.52gydF4y2Ba	4570914825年gydF4y2Ba
羟考酮gydF4y2Ba	762gydF4y2Ba	708gydF4y2Ba	7.09gydF4y2Ba	3373604063年gydF4y2Ba
曲马多gydF4y2Ba	485gydF4y2Ba	434gydF4y2Ba	10.52gydF4y2Ba	2403511798年gydF4y2Ba
可待因gydF4y2Ba	742gydF4y2Ba	687gydF4y2Ba	7.41gydF4y2Ba	1986127916年gydF4y2Ba
吗啡gydF4y2Ba	320gydF4y2Ba	264gydF4y2Ba	17.50gydF4y2Ba	467226515年gydF4y2Ba
HydromorphonegydF4y2Ba	157gydF4y2Ba	114gydF4y2Ba	27.39gydF4y2Ba	184212536年gydF4y2Ba
TapentadolgydF4y2Ba	83gydF4y2Ba	53gydF4y2Ba	36.14gydF4y2Ba	48107328年gydF4y2Ba
芬太尼gydF4y2Ba	187gydF4y2Ba	137gydF4y2Ba	26.74gydF4y2Ba	36317430年gydF4y2Ba
羟吗啡酮gydF4y2Ba	150gydF4y2Ba	111gydF4y2Ba	26.00gydF4y2Ba	34595913年gydF4y2Ba
双氢可待因的gydF4y2Ba	78gydF4y2Ba	47gydF4y2Ba	39.74gydF4y2Ba	1889020年gydF4y2Ba

加权方案的选择gydF4y2Ba

其余29,841项调查用作校正加权。与加权估计相比，未加权的NMURx程序数据的平均相对差异为36.1% (gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba)。在33种加权方案中，添加变量导致平均相对差减小，而相对标准误差增加(gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba非健康相关基准的平均相对差异变化不大;然而，与健康相关的基准(gydF4y2Ba图4gydF4y2Ba)。五变量加权方案似乎最大限度地减少了相对差异，相对标准误差小幅增加，导致选择包括年龄，性别，地区，日常活动限制和烟草使用。与未加权方案相比，该方案的平均相对差减少了31.2%，产生了381个唯一权重，其中没有一个显得极端。中位权重为7782.2(四分位数间距为4690.2 ~ 12662.9)。gydF4y2Ba

表3。基准估计的相对差异。gydF4y2Ba

特征gydF4y2Ba			处方药非医疗使用调查项目gydF4y2Ba				全国调查基准，% (95% CI)gydF4y2Ba
			未加权的gydF4y2Ba		加权gydF4y2Ba
			估计，n (%)gydF4y2Ba	相对偏差gydF4y2Ba^{一个gydF4y2Ba}(％)gydF4y2Ba	估计，% (95% CI)gydF4y2Ba	相对偏差gydF4y2Ba^{一个gydF4y2Ba}(％)gydF4y2Ba
Nonhealth基准gydF4y2Ba
	种族/民族gydF4y2Ba^{b, cgydF4y2Ba}
		拉丁美洲裔(a)gydF4y2Ba	2271 (7.61)gydF4y2Ba	-52.39gydF4y2Ba	8.19 (7.82 - -8.56)gydF4y2Ba	-48.78gydF4y2Ba	15.99 (15.92 - -16.05)gydF4y2Ba
		白色gydF4y2Ba	24946 (83.60)gydF4y2Ba	10.14gydF4y2Ba	82.20 (81.69 - -82.71)gydF4y2Ba	8.30gydF4y2Ba	75.90 (75.83 - -75.97)gydF4y2Ba
		非裔美国人gydF4y2Ba	2838 (9.51)gydF4y2Ba	-27.66gydF4y2Ba	9.94 (9.55 - -10.34)gydF4y2Ba	-24.35gydF4y2Ba	13.15 (13.09 - -13.21)gydF4y2Ba
		亚洲gydF4y2Ba	1164 (3.90)gydF4y2Ba	-40.40gydF4y2Ba	4.70 (4.41 - -4.99)gydF4y2Ba	-28.16gydF4y2Ba	6.54 (6.51 - -6.58)gydF4y2Ba
		美国印第安人或阿拉斯加原住民gydF4y2Ba	538 (1.80)gydF4y2Ba	13.81gydF4y2Ba	1.61 (1.45 - -1.77)gydF4y2Ba	1.61gydF4y2Ba	1.58 (1.56 - -1.60)gydF4y2Ba
		夏威夷原住民或其他太平洋岛民gydF4y2Ba	108 (0.36)gydF4y2Ba	-5.11gydF4y2Ba	0.37 (0.29 - -0.45)gydF4y2Ba	-3.31gydF4y2Ba	0.38 (0.37 - -0.39)gydF4y2Ba
		其他gydF4y2Ba	1047 (3.51)gydF4y2Ba	-29.90gydF4y2Ba	3.88 (3.62 - -4.15)gydF4y2Ba	-22.43gydF4y2Ba	5.01 (4.97 - -5.04)gydF4y2Ba
	婚姻状况gydF4y2Ba^cgydF4y2Ba
		结婚了gydF4y2Ba	15640 (52.41)gydF4y2Ba	4.45gydF4y2Ba	51.93 (51.29 - -52.57)gydF4y2Ba	3.49gydF4y2Ba	50.18 (50.10 - -50.26)gydF4y2Ba
		丧偶的gydF4y2Ba	1928 (6.46)gydF4y2Ba	7.60gydF4y2Ba	5.17 (4.92 - -5.43)gydF4y2Ba	-13.82gydF4y2Ba	6.00 (5.97 - -6.04)gydF4y2Ba
		离婚了gydF4y2Ba	3969 (13.30)gydF4y2Ba	16.08gydF4y2Ba	11.50 (11.12 - -11.89)gydF4y2Ba	0.40gydF4y2Ba	11.46 (11.41 - -11.51)gydF4y2Ba
		分离gydF4y2Ba^dgydF4y2Ba	576 (1.93)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba	1.76 (1.60 - -1.93)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba	2.02 (1.99 - -2.04)gydF4y2Ba
		从来没有结过婚gydF4y2Ba	7728 (25.90)gydF4y2Ba	-14.65gydF4y2Ba	29.63 (29.02 - -30.24)gydF4y2Ba	-2.35gydF4y2Ba	30.34 (30.27 - -30.42)gydF4y2Ba
	教育gydF4y2Ba^cgydF4y2Ba
		高中以下gydF4y2Ba	834 (2.79)gydF4y2Ba	-76.84gydF4y2Ba	2.69 (2.48 - -2.90)gydF4y2Ba	-77.73gydF4y2Ba	12.07 (12.01 - -12.12)gydF4y2Ba
		高中毕业或GEDgydF4y2Ba^egydF4y2Ba	5846 (19.59)gydF4y2Ba	-29.12gydF4y2Ba	18.65 (18.16 - -19.15)gydF4y2Ba	-32.50gydF4y2Ba	27.64 (27.57 - -27.71)gydF4y2Ba
		大专或大专以上学历gydF4y2Ba	10003 (33.52)gydF4y2Ba	8.69gydF4y2Ba	32.98 (32.38 - -33.58)gydF4y2Ba	6.95gydF4y2Ba	30.84 (30.77 - -30.91)gydF4y2Ba
		本科及以上学历，大专以上学历gydF4y2Ba^dgydF4y2Ba	13158 (44.09)gydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba^fgydF4y2Ba	45.68 (45.04 - -46.31)gydF4y2Ba	N/AgydF4y2Ba	29.45 (29.38 - -29.52)gydF4y2Ba
	上周受雇gydF4y2Ba^cgydF4y2Ba
		是的gydF4y2Ba	12005 (40.23)gydF4y2Ba	-34.89gydF4y2Ba	45.77 (45.13 - -46.41)gydF4y2Ba	-25.92gydF4y2Ba	61.78 (61.70 - -61.86)gydF4y2Ba
		没有gydF4y2Ba^dgydF4y2Ba	17836 (59.77)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba	54.23 (53.59 - -54.87)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba	38.22 (38.14 - -38.30)gydF4y2Ba
	私人健康保险gydF4y2Ba^ggydF4y2Ba
		是的gydF4y2Ba	19007 (63.69)gydF4y2Ba	-2.25gydF4y2Ba	64.81 (64.20 - -65.42)gydF4y2Ba	-0.54gydF4y2Ba	65.16 (64.21 - -66.11)gydF4y2Ba
		没有gydF4y2Ba^dgydF4y2Ba	10834 (36.31)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba	35.19 (34.58 - -35.80)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba	34.84 (33.89 - -35.79)gydF4y2Ba
健康标准gydF4y2Ba
	去年在医院过夜gydF4y2Ba^ggydF4y2Ba
		是的gydF4y2Ba	3609 (12.09)gydF4y2Ba	43.13gydF4y2Ba	9.65 (9.30 - -10.01)gydF4y2Ba	14.26gydF4y2Ba	8.45 (8.17 - -8.72)gydF4y2Ba
		没有gydF4y2Ba^dgydF4y2Ba	26232 (87.91)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba	90.35 (89.99 - -90.70)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba	91.55 (91.28 - -91.83)gydF4y2Ba
	过去12个月的酒精使用情况gydF4y2Ba^ggydF4y2Ba
		是的gydF4y2Ba	15554 (52.12)gydF4y2Ba	-3.88gydF4y2Ba	52.10 (51.46 - -52.74)gydF4y2Ba	-3.92gydF4y2Ba	54.23 (53.15 - -55.31)gydF4y2Ba
		没有gydF4y2Ba^dgydF4y2Ba	14287 (47.88)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba	47.90 (47.26 - -48.54)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba	45.77 (44.69 - -46.85)gydF4y2Ba
	止痛药的使用gydF4y2Ba^hgydF4y2Ba
		终身使用gydF4y2Ba	18287 (61.28)gydF4y2Ba	-5.55gydF4y2Ba	57.20 (56.57 - -57.84)gydF4y2Ba	-11.83gydF4y2Ba	64.90 (64.23 - -65.57)gydF4y2Ba
		过去一年使用情况gydF4y2Ba	9607 (32.19)gydF4y2Ba	-9.54gydF4y2Ba	27.32 (26.77 - -27.87)gydF4y2Ba	-23.24gydF4y2Ba	34.88 (34.21 - -35.55)gydF4y2Ba
		一生NMUgydF4y2Ba^我gydF4y2Ba	3928 (13.16)gydF4y2Ba	24.05gydF4y2Ba	11.13 (10.74 - -11.51)gydF4y2Ba	4.87gydF4y2Ba	10.45 (10.05 - -10.84)gydF4y2Ba
		过去一年gydF4y2Ba	2313 (7.75)gydF4y2Ba	76.58gydF4y2Ba	6.18 (5.89 - -6.47)gydF4y2Ba	40.78gydF4y2Ba	4.06 (3.82 - -4.30)gydF4y2Ba
		上个月NMUgydF4y2Ba	1222 (4.10)gydF4y2Ba	218.82gydF4y2Ba	2.96 (2.77 - -3.15)gydF4y2Ba	130.22gydF4y2Ba	1.21 (1.07 - -1.34)gydF4y2Ba
	使用非法药物gydF4y2Ba^hgydF4y2Ba
		终身使用gydF4y2Ba	6230 (20.88)gydF4y2Ba	-16.70gydF4y2Ba	17.53 (17.06 - -17.99)gydF4y2Ba	-30.07gydF4y2Ba	25.45 (24.85 - -26.05)gydF4y2Ba
		去年使用量gydF4y2Ba	1756 (5.88)gydF4y2Ba	54.63gydF4y2Ba	4.74 (4.49 - -5.00)gydF4y2Ba	24.61gydF4y2Ba	4.08 (3.85 - -4.31)gydF4y2Ba
		上个月使用量gydF4y2Ba	970 (3.25)gydF4y2Ba	111.67gydF4y2Ba	2.45 (2.27 - -2.63)gydF4y2Ba	59.31gydF4y2Ba	1.68 (1.53 - -1.84)gydF4y2Ba

^{一个gydF4y2Ba}相对差异的计算使用比所提供的更重要的数字;由于四舍五入，这些结果可能与使用本表中提供的估计值计算不同。gydF4y2Ba

^bgydF4y2Ba可能会选择多个比赛，所以估计的总和可能不会是100%。gydF4y2Ba

^cgydF4y2Ba美国社区调查。gydF4y2Ba

^dgydF4y2Ba未包括在平均相对差计算中的估计水平。gydF4y2Ba

^egydF4y2Ba普通教育发展测试。gydF4y2Ba

^fgydF4y2Ba不适用。gydF4y2Ba

^ggydF4y2Ba全国健康访谈调查。gydF4y2Ba

^hgydF4y2BaNSDUH:全国药物使用和健康调查。gydF4y2Ba

^我gydF4y2BaNMU:非医疗用途。gydF4y2Ba

图4。33种加权方案显示了具有校准加权的非健康相关(A)和健康相关(B)基准的平均相对差异。gydF4y2Ba

外部验证结果gydF4y2Ba

加权后，NMURx计划的估计与人口统计和其他特征的国家基准(gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)。未加权的样本中老年人、男性、受过高等教育的人和家庭收入较低的人比例过高，这可能反映了互联网小组参与者的总体情况。加权后，样本的健康状况与国家估计更为相似。良好或优秀的自我评估健康状况和私人保险覆盖率的比例增加，而去年的DAST-10评分和慢性疼痛的估计比例下降。加权后，镇痛药的NMU从7.8%下降到6.2%，镇静剂从4.5%下降到3.4%，兴奋剂从2.4%下降到2.0%。此外，在比较带有类似问题的多个概率调查的药物使用和健康指标估计值时，基于概率的全国调查的估计值存在差异，NMURx方案的加权估计值与全国调查的范围相似(gydF4y2Ba图5gydF4y2Ba)。加权估计更接近基于概率的全国调查的估计。在全国调查中，对性别、年龄和种族的估计是相似的，置信区间通常是重叠的;对教育程度的估计略有不同，在许多情况下，置信区间并不重叠(gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba， H节)。gydF4y2Ba

表4。加权前后的特征和国家估计。gydF4y2Ba

特征gydF4y2Ba		NMURxgydF4y2Ba^{一个gydF4y2Ba}程序未加权n=29,841 n (%)gydF4y2Ba	NMURx程序加权n=252,063,800 % (95% CI)gydF4y2Ba	ACSgydF4y2Ba^bgydF4y2Ba加权n= 252,155,280% (95% CI)gydF4y2Ba
年龄(以年计)gydF4y2Ba^cgydF4y2Ba
	18 - 24gydF4y2Ba	2559 (8.58)gydF4y2Ba	12.23 (11.75 - -12.71)gydF4y2Ba	12.23 (12.18 - -12.29)gydF4y2Ba
	25 - 34gydF4y2Ba	4603 (15.43)gydF4y2Ba	17.80 (17.28 - -18.31)gydF4y2Ba	17.80 (17.73 - -17.86)gydF4y2Ba
	35-44gydF4y2Ba	4467 (14.97)gydF4y2Ba	16.39 (15.90 - -16.88)gydF4y2Ba	16.39 (16.33 - -16.45)gydF4y2Ba
	45 - 54gydF4y2Ba	4161 (13.94)gydF4y2Ba	16.77 (16.27 - -17.28)gydF4y2Ba	16.77 (16.71 - -16.83)gydF4y2Ba
	55 - 64gydF4y2Ba	5691 (19.07)gydF4y2Ba	16.66 (16.22 - -17.10)gydF4y2Ba	16.66 (16.61 - -16.72)gydF4y2Ba
	65岁或以上gydF4y2Ba	8360 (28.02)gydF4y2Ba	20.15 (19.71 - -20.59)gydF4y2Ba	20.15 (20.09 - -20.21)gydF4y2Ba
性gydF4y2Ba^cgydF4y2Ba
	男性gydF4y2Ba	16065 (53.84)gydF4y2Ba	48.67 (48.03 - -49.31)gydF4y2Ba	48.67 (48.59 - -48.75)gydF4y2Ba
	女gydF4y2Ba	13776 (46.16)gydF4y2Ba	51.33 (50.69 - -51.97)gydF4y2Ba	51.33 (51.25 - -51.41)gydF4y2Ba
美国人口普查地区gydF4y2Ba^cgydF4y2Ba
	东北gydF4y2Ba	5219 (17.49)gydF4y2Ba	17.74 (17.25 - -18.23)gydF4y2Ba	17.74 (17.68 - -17.80)gydF4y2Ba
	中西部gydF4y2Ba	6485 (21.73)gydF4y2Ba	20.90 (20.39 - -21.41)gydF4y2Ba	20.90 (20.83 - -20.96)gydF4y2Ba
	南gydF4y2Ba	11485 (38.49)gydF4y2Ba	37.74 (37.12 - -38.36)gydF4y2Ba	37.74 (37.66 - -37.82)gydF4y2Ba
	西gydF4y2Ba	6652 (22.29)gydF4y2Ba	23.62 (23.06 - -24.17)gydF4y2Ba	23.62 (23.55 - -23.68)gydF4y2Ba
家庭年收入gydF4y2Ba
	< 25000美元gydF4y2Ba	6166 (20.66)gydF4y2Ba	19.35 (18.84 - -19.85)gydF4y2Ba	14.03 (13.98 - -14.09)gydF4y2Ba
	25000 - 49999美元gydF4y2Ba	8426 (28.24)gydF4y2Ba	27.17 (26.61 - -27.74)gydF4y2Ba	19.00 (18.94 - -19.07)gydF4y2Ba
	50000 - 74999美元gydF4y2Ba	6545 (21.93)gydF4y2Ba	22.39 (21.86 - -22.93)gydF4y2Ba	17.49 (17.43 - -17.55)gydF4y2Ba
	75000 - 99999美元gydF4y2Ba	4070 (13.64)gydF4y2Ba	14.17 (13.72 - -14.62)gydF4y2Ba	13.60 (13.54 - -13.65)gydF4y2Ba
	$100,000或以上gydF4y2Ba	4634 (15.53)gydF4y2Ba	16.92 (16.43 - -17.41)gydF4y2Ba	32.75 (32.67 - -32.82)gydF4y2Ba
DAST-10gydF4y2Ba^dgydF4y2Ba分数gydF4y2Ba
	无报告，0gydF4y2Ba	18378 (61.59)gydF4y2Ba	63.36 (62.74 - -63.98)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba^egydF4y2Ba
	低水平，1-2gydF4y2Ba	9525 (31.92)gydF4y2Ba	31.48 (30.89 - -32.08)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba
	中等水平，3-5gydF4y2Ba	1396 (4.68)gydF4y2Ba	3.83 (3.60 - -4.07)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba
	实际水平，6-8gydF4y2Ba	428 (1.43)gydF4y2Ba	1.04 (0.92 - -1.15)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba
	严重等级，9-10gydF4y2Ba	114 (0.38)gydF4y2Ba	0.29 (0.23 - -0.35)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba
自我评估健康状况gydF4y2Ba
	可怜的gydF4y2Ba	754 (2.53)gydF4y2Ba	1.63 (1.49 - -1.76)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba
	公平gydF4y2Ba	4496 (15.07)gydF4y2Ba	11.48 (11.11 - -11.86)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba
	好gydF4y2Ba	11313 (37.91)gydF4y2Ba	37.10 (36.48 - -37.72)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba
	很好gydF4y2Ba	10162 (34.05)gydF4y2Ba	37.98 (37.35 - -38.61)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba
	优秀的gydF4y2Ba	3116 (10.44)gydF4y2Ba	11.81 (11.38 - -12.24)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba
最近12个月的慢性疼痛gydF4y2Ba
	是的gydF4y2Ba	20279 (67.96)gydF4y2Ba	74.28 (73.75 - -74.81)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba
	没有gydF4y2Ba	9562 (32.04)gydF4y2Ba	25.72 (25.19 - -26.25)gydF4y2Ba	- - - - - -gydF4y2Ba

^{一个gydF4y2Ba}处方药非医疗使用调查项目。gydF4y2Ba

^bgydF4y2Ba美国社区调查。gydF4y2Ba

^cgydF4y2Ba这些变量在加权方案中使用，因此边际估计将与ACS保持一致。gydF4y2Ba

^dgydF4y2BaDAST-10: 10项药物滥用筛选试验。gydF4y2Ba

^egydF4y2Ba不适用。gydF4y2Ba

图5。全国调查中可用估计数的比较。处方非医疗使用调查;NSDUH:全国药物使用和健康调查;全国健康访谈调查;全国健康和营养检查调查。gydF4y2Ba

主要研究结果gydF4y2Ba

虽然在流行病学研究中使用基于互联网的问卷调查先前已被描述[gydF4y2Ba31gydF4y2Ba-gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]，我们的研究说明了一种使用非概率在线面板来实现全国药物滥用流行率估计的新方法。我们能够克服使用非概率互联网样本的挑战[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba，gydF4y2Ba27gydF4y2Ba，gydF4y2Ba34gydF4y2Ba，gydF4y2Ba35gydF4y2Ba]，包括由于粗心或不可能的反应而导致的错误分类。与人口统计、健康指标和药物使用方面的大型全国性概率调查相比，重新加权调查数据的外部有效性显示出同步的效果。gydF4y2Ba

互联网样本的价值日益得到认可[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba，gydF4y2Ba27gydF4y2Ba，gydF4y2Ba35gydF4y2Ba，gydF4y2Ba36gydF4y2Ba我们的方法可能与药物使用监控有关。使用来自两个独立概率抽样研究的校准权重可以防止过拟合[gydF4y2Ba28gydF4y2Ba，gydF4y2Ba37gydF4y2Ba]。这项调查在8周的时间里进行，收集了至少3万份独特的回复，花费的费用只是全国概率样本的一小部分。从实地调查到全国估计的整个过程大约需要6周。在阿片类药物危机已进入第三阶段的背景下，能够以低成本迅速将新药物纳入调查是一项相当大的好处，其特点是海洛因-芬太尼致死[gydF4y2Ba38gydF4y2Ba]。除了阿片类药物，新的滥用药物也被记录在案(例如，天奈肽，克瑞托姆)[gydF4y2Ba39gydF4y2Ba，gydF4y2Ba40gydF4y2Ba]，而过去有问题的毒品(如甲基苯丙胺、可卡因)又重新出现[gydF4y2Ba41gydF4y2Ba]。有滥用可能的不受控制的(非计划的)处方药，如抗抑郁药[gydF4y2Ba42gydF4y2Ba]，抗惊厥药[gydF4y2Ba43gydF4y2Ba]，而新型精神活性物质目前没有被纳入国家概率调查，但可以很容易地添加到在线问卷中。新出现的给药途径(如动脉内注射)、传染病风险因素的波动以及减少危害策略的采用都可以深入研究。我们的研究结果还表明，随机化在减轻调查中的顺序效应方面是有用的，并且需要跳过逻辑来防止动机性少报，这两种情况在许多国家调查中都不是常见的做法。本文提出的方法不能取代传统的基于概率的调查;事实上，它有意地依赖于这些调查来创建优化的估计。但是，当需要及时、准确的国家数据时，这种方法可以弥补信息差距。gydF4y2Ba

限制gydF4y2Ba

表面上看，仅在线的设置在受访者和研究人员之间创造了匿名的感觉，并减少了面试官的偏见，但小组公司作为中介的角色和对数据泄露的恐惧可能会产生选择偏见。由于并非所有美国成年人都使用互联网，因此在抽样框架中存在假定的差距。在精度方面，95%置信区间不能代表真正的95%覆盖概率，因为从采样帧到样本的确切选择概率是未知的，这限制了纯粹频率主义背景下的统计推断。更确切地说，置信区间证明了抽样框架内估计的精度，当与对样本如何获得和加权的理解相结合时，推断是有用的。最后，该方法不包括非响应调整。使用在线小组的一个缺点是，没有回应的小组成员的信息是不可用的，这项工作的未来扩展将是通过其他方式获得足够的信息来解决这个问题。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

我们描述了一种实用的方法，提供了美国药物滥用的及时视角，并在调查问卷部署的6周内获得了结果。所提出的方法减轻了对使用非概率互联网面板的许多有效担忧，并可用于其他学科领域。gydF4y2Ba

致谢gydF4y2Ba

作者感谢科罗拉多大学公共卫生学院的Lori A Crane博士就问题发展和问卷结构提供咨询，并感谢Joshua Swanson为组织问卷做了大量工作。这项工作得到了RADARS系统的支持，该系统得到了药品制造商以及政府和非政府机构的订阅，以提供监测、研究和报告服务。RADARS系统是丹佛卫生和医院管理局的财产，这是科罗拉多州的一个政治分支。丹佛健康中心保留所有数据、数据库和系统的独家所有权。没有订阅者参与这个手稿的构思、分析、起草或审查。所有作者对这项工作贡献均等。gydF4y2Ba

利益冲突gydF4y2Ba

作者在工作期间受雇于丹佛市卫生和医院管理局。gydF4y2Ba

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多媒体附录1gydF4y2Ba

补充方法信息和支持结果。gydF4y2Ba

PDF档案(adobepdf档案)，1150kbgydF4y2Ba

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简介:gydF4y2Ba全国健康访谈调查gydF4y2Ba

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NSDUH:gydF4y2Ba全国药物使用和健康调查gydF4y2Ba

雷达:gydF4y2Ba研究滥用，转移和成瘾相关的监控gydF4y2Ba

G·艾森巴赫编辑;提交13.08.19;经X Chen, A Dregan同行评审;对作者05.09.19的评论;修订版本收到11.09.19;接受18.09.19;发表25.10.19gydF4y2Ba

©Joshua Curtis Black, Karilynn Rockhill, Alyssa Forber, Elise Amioka, K Patrick May, Colleen M Haynes, Nabarun Dasgupta, Richard C Dart。原载于医学互联网研究杂志(//www.mybigtv.com)， 2019年10月25日。gydF4y2Ba

这是一篇在知识共享署名许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)下发布的开放获取文章，该许可允许在任何媒介上不受限制地使用、分发和复制，前提是原始作品首次发表在《医学互联网研究杂志》上，并适当引用。必须包括完整的书目信息，到//www.mybigtv.com/上原始出版物的链接，以及版权和许可信息。gydF4y2Ba

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药物流行病学调查在线调查(处方药非医疗使用调查项目):验证研究gydF4y2Ba