{"id":1716,"date":"2021-03-09T20:39:22","date_gmt":"2021-03-09T18:39:22","guid":{"rendered":"http:\/\/www.orlux-ag.ch\/?page_id=1716"},"modified":"2025-03-19T00:22:50","modified_gmt":"2025-03-18T22:22:50","slug":"sozialepidemiologie-des-drogenkonsums-kapitel-4-1","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.orlux-ag.ch\/?page_id=1716","title":{"rendered":"Sozialepidemiologie des Drogenkonsums Kap. 4.1"},"content":{"rendered":"\n

Weiterlesen: Kapitel 4.2<\/strong><\/a>
\u00a9 ProLitteris, Josef Estermann<\/p>\n\n\n

\n
\"beschreibung\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

4 Quantitative Analysen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

4.1 Methodologische Grundlagen der Gruppengr\u00f6\u00dfensch\u00e4tzung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Der Umfang von Drogenszenen mit den wesentlichen soziostrukturellen Parametern kann nicht auf herk\u00f6mmliche Weise gesch\u00e4tzt werden. Die Gr\u00fcnde liegen in dem doch kleinen Anteil der Drogenkonsumierenden an der Gesamtbev\u00f6lkerung der Schweiz von unter einem Prozent und in dem stigmatisierenden Charakter von Dro\u00adgensucht.<\/p>\n\n\n\n

Systematische Auswahlverfahren etwa von Sch\u00fclern, Soldaten oder Gef\u00e4ngnisinsas\u00adsen verbieten sich als alleinige Grundlage, weil die notwendigen Sch\u00e4tzfunktionen zu deren Umrechnung auf die Normalbev\u00f6lkerung nicht bekannt sind. Jede systema\u00adtische Auswahl w\u00fcrde im Hinblick auf eine unverzerrte Sch\u00e4tzung ihr angestrebtes Ergebnis bereits als Voraussetzung ben\u00f6tigen, ein Umstand, der erst nach einer Reihe sorgf\u00e4ltiger Untersuchungen \u00fcber eine bestimmte Region aufgeho\u00adben werden k\u00f6nnte.<\/p>\n\n\n\n

Um die Darstellung der Verfahren zu systematisieren, hier als erstes eine \u00dcbersicht der verwendeten Bezeichnungen. In diesem Kapitel erscheinen folgende Notationen:<\/p>\n\n\n\n

wx<\/sub> Wahrscheinlichkeit eines Individuums der Population x, in einer bestimmten Stichprobe oder Subpopulation zu erscheinen.<\/p>\n\n\n\n

mi<\/sub> Anzahl der bereits bekannten im Zeitraum i identifizierten Personen.<\/p>\n\n\n\n

zi<\/sub> Anzahl der im Zeitraum i registrierten Vorg\u00e4nge.<\/p>\n\n\n\n

mij<\/sub> Anzahl der im Zeitraum i identifizierten Personen, die bereits im Zeitraum j identifiziert wurden.<\/p>\n\n\n\n

Mij<\/sub> Anzahl der Personen im Zeitraum i, die im Zeitraum j identifiziert wurden.<\/p>\n\n\n\n

ri<\/sub> Anzahl der im Zeitraum i identifizierten Personen, die in die Population zu\u00adr\u00fcckgef\u00fchrt werden.<\/p>\n\n\n\n

bi<\/sub> Proportion der Population im Zeitraum i+1, der zwischen dem Zeitraum i und dem Zeitraum i+1 hinzugef\u00fcgt wurde (Wachstumsrate beziehungsweise Zu\u00adgangsrate oder proportionale Inzidenz).<\/p>\n\n\n\n

\uf066i<\/sub> Proportion der Population im Zeitraum i, die bis zum Zeitraum i+1 nicht aus der Population ausscheidet (\u00dcberlebensrate, Survivalrate beziehungsweise Verbleibsrate). Der Ausdruck 1-\uf066i<\/sub> stellt die Remissions- beziehungsweise Sterbe- oder Abgangsrate dar.<\/p>\n\n\n\n

ni<\/sub> Anzahl der im Zeitraum i oder in der Stichprobe i identifizierten Personen.<\/p>\n\n\n\n

Gesch\u00e4tzte Anzahl Personen in der Population insgesamt.<\/p>\n\n\n\n

Ni<\/sub> Anzahl der Personen im Zeitraum i oder in der Gesamtpopulation i.<\/p>\n\n\n\n

Gesch\u00e4tzte Anzahl der neu zur Population gesto\u00dfenen Personen (Inzidenz).<\/p>\n\n\n\n

Viele Gruppengr\u00f6\u00dfensch\u00e4tzungen beruhen im wesentlichen auf capture-recapture<\/em> Verfahren (R\u00fcckfangmethoden)1<\/sup><\/a><\/sup>, also auf der numerischen Analyse von Wiederholungen, von Auff\u00e4lligkeiten r\u00e4umlicher (Auff\u00e4lligkeiten in verschiedenen Gebietseinheiten), sozialer (Auff\u00e4lligkeiten in verschiedenen Institutionen oder so\u00adzia\u00adlen R\u00e4umen) und diachroner Art (Auff\u00e4lligkeiten im selben Raum und in der\u00adsel\u00adben Institution zu unterschiedlichen Zeitpunkten). Bevor solche Verfahren ver\u00adwendet werden, m\u00fcssen die einzelnen Personen in ihren sozialen R\u00e4umen identifi\u00adziert wer\u00adden (Fallidentifizierung oder Fallsuche). Das hei\u00dft, da\u00df der Sch\u00e4tzung eine Z\u00e4hlung oder eine Recherche von Datenbest\u00e4nden vorausgehen mu\u00df und da\u00df die gez\u00e4hlten Personen in einem anderen Datenbestand reidentifizierbar sein m\u00fcssen. Dazu ist nicht unbedingt die Kenntnis des Namens erforderlich. Die Vergabe eines m\u00f6glichst eindeutigen Codes reicht aus. Eindeutigkeit ist nie absolut gegeben, auch nicht bei Kenntnis des Namens und des Geburtsdatums. F\u00fcr die sp\u00e4tere Durchf\u00fch\u00adrung der R\u00fcckfangmethode ist es von gro\u00dfem Vorteil, die bei der Fallsuche gefunde\u00adnen Popu\u00adlationen nach ihren zentralen soziodemographischen Variablen zu be\u00adschreiben, also diese Variablen wo immer m\u00f6glich zu erheben. Bei den von uns ver\u00adwendeten Daten, den Daten des Repressionssystems und der Drogentodesf\u00e4lle, war die Erhebung von Alter und Geschlecht m\u00f6glich.<\/p>\n\n\n\n

Die im qualitativen Material abgesch\u00e4tzten \u00dcbergangswahrscheinlichkeiten wq<\/sub> k\u00f6n\u00adnen in direkte Verbindung mit der Gr\u00f6\u00dfe der gefundenen Populationen n gesetzt werden, wobei n die Gesamtgr\u00f6\u00dfe dieser gefundenen Population, beispielsweise alle polizeilich verzeigten Personen oder alle Methadonempf\u00e4nger und -empf\u00e4ngerinnen darstellt. Die Gruppengr\u00f6\u00dfe ist dann zu sch\u00e4tzen mit<\/p>\n\n\n\n

Im Idealfall w\u00fcrde die so gesch\u00e4tzte Gruppengr\u00f6\u00dfe mit derjenigen der rein numeri\u00adschen Verfahren genau \u00fcbereinstimmen. Da aber, wie sich in Kapitel 3 ergibt, die Variabilit\u00e4t von wq<\/sub> au\u00dferordentlich gro\u00df ist, kann diese Sch\u00e4tzung blo\u00df eine heu\u00adristische Funktion haben. Sie darf keinesfalls als best\u00e4tigte Sch\u00e4tzung der Anzahl Drogenkonsumierender bezeichnet werden. \u00c4hnliches gilt f\u00fcr analoge Sch\u00e4tzungen aufgrund der blo\u00dfen Drogentodesfallzahlen. Zentral ist sie jedoch bei der Be\u00adstimmung der Subpopulationen, des Grades der Immunit\u00e4t und der Suszeptibilit\u00e4t. Je st\u00e4rker wq<\/sub> variiert, desto gr\u00f6\u00dfer ist die Heterogenit\u00e4t der zugrundeliegenden Popu\u00adlation.<\/p>\n\n\n\n

4.1.1 Geschlossene Populationen: capture – recapture Modelle und deren Modi\u00adfikationen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

capture-recapture<\/em> Verfahren wurden in der Biologie zur Sch\u00e4tzung des Umfangs von Tierpopulationen entwickelt. Sie basieren auf zwei oder mehr (multicapture) Stichproben (F\u00e4nge) aus der betrachteten Population. Die Individuen des ersten Fangs werden geeignet markiert und k\u00f6nnen so im n\u00e4chsten Fang wiedererkannt werden. Der Anteil der in der zweiten Stichprobe gefundenen Individuen, die schon in der ersten markiert wurden, liefert ein Ma\u00df f\u00fcr die Gr\u00f6\u00dfe der Population insge\u00adsamt. Sofern beide Stichproben eines capture-recapture<\/em> als reine Zufallsstich\u00adproben aus der interessierenden Gesamtheit realisiert werden k\u00f6nnen, sollte der An\u00adteil der markierten Individuen in der gesamten Population etwa gleich dem Anteil in der zweiten Stichprobe sein. In diesem Fall gilt also n\u00e4herungsweise<\/p>\n\n\n\n

woraus f\u00fcr den Sch\u00e4tzer2<\/sup><\/a><\/sup> <\/sup>des Umfangs der Population folgt:<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr dessen Standardabweichung ergibt sich3<\/sup><\/a><\/sup><\/p>\n\n\n\n

Dabei bezeichnet M die Anzahl der nach der ersten Stichprobe markierten Individu\u00aden, n die Anzahl der Individuen der zweiten Stichprobe und m die Anzahl der in der zweiten Stichprobe gefundenen markierten Individuen. Offenbar spielt die erste Stichprobe stochastisch keine Rolle. Der einfache Petersen-Sch\u00e4tzer unterstellt le\u00addiglich, da\u00df die Anteile der markierten Individuen in Population und Stichprobe \u00fcbereinstimmen. Man kann also auch M Markierungen beliebig vornehmen bezie\u00adhungsweise M markierte Elemente neu hinzuf\u00fcgen und nach deren Durchmischung mit der Population in einer Stichprobe m\/n bestimmen.<\/p>\n\n\n\n

Das einfache capture-recapture<\/em> unterstellt eine Reihe von Bedingungen, die sich folgenderma\u00dfen zusammenfassen lassen:<\/p>\n\n\n\n

\uf0b7 Die Erfassungswahrscheinlichkeit ist f\u00fcr alle Elemente in jeder Stichprobe gleich.<\/p>\n\n\n\n

\uf0b7 Die Markierungen gehen nicht verloren.<\/p>\n\n\n\n

\uf0b7 Markierungen \u00e4ndern die Erfassungswahrscheinlichkeit nicht.<\/p>\n\n\n\n

\uf0b7 Zwischen beiden Stichproben finden weder Ab- noch Zug\u00e4nge statt.<\/p>\n\n\n\n

Heterogenit\u00e4t der Erfassungswahrscheinlichkeiten f\u00fchrt in der Regel zu Unter\u00adsch\u00e4tzungen des Umfangs der Population.4<\/sup><\/a><\/sup> Kommen in einer Population Zug\u00e4nge aber keine Abg\u00e4nge vor, so f\u00fchrt dies beim Petersen-Sch\u00e4tzer tendenziell zu einer \u00dcbersch\u00e4tzung des Umfangs der Population. Im umgekehrten Fall, bei dem real Ab- aber keine Zug\u00e4nge stattfinden, erh\u00e4lt man entsprechend Untersch\u00e4tzungen. \u00c4ndert die Erfassung in der ersten Stichprobe die Erfassungswahrscheinlichkeit f\u00fcr weitere Stichproben, so f\u00fchrt dies zu schwer kalkulierbaren Verzerrungen, sofern diese \u00c4n\u00adderung nicht extern abgesch\u00e4tzt werden kann.<\/p>\n\n\n\n

Die Genauigkeit der Sch\u00e4tzung h\u00e4ngt von der Anzahl der Elemente ab, die in beiden Stichproben vorkommen. Deutlich wird auch, da\u00df bei kleinen Stichprobenumf\u00e4ngen die Resultate ohne Aussagekraft bleiben.<\/p>\n\n\n\n

Eine erste Verallgemeinerung des einfachen capture-recapture<\/em> in geschlossenen Populationen besteht in der Einbeziehung von mehr als zwei Stichproben. Zu- oder Abg\u00e4nge werden hier noch nicht modelliert. In der i-ten Stichprobe wer\u00adden ni<\/sub> Indi\u00adviduen gefangen, von denen mi<\/sub>( \u00a3 ni<\/sub>) bereits \u00fcber eine Markierung aus einer fr\u00fche\u00adren Stichprobe (i‘ \u00a3 i) verf\u00fcgen. Die noch nicht markierten Individuen werden nun markiert und zusammen mit den bereits markierten entlassen, das hei\u00dft in die Popu\u00adlation zur\u00fcckgegeben. Im Zuge der i-ten Stichprobe werden somit (ri<\/sub> – mi<\/sub>) neue Marken der Population hinzugef\u00fcgt. Mit ri<\/sub> wird die Anzahl der wieder in die Popu\u00adlation entlassenen, markierten Individuen bezeichnet. Offenbar gilt ni<\/sub> = ri<\/sub> genau dann, wenn durch die Markierung keine Individuen eliminiert werden. Unmittelbar vor der i-ten Stichprobe befinden sich somit<\/p>\n\n\n\n

Mi<\/sub> <\/sub>: = r1<\/sub> + (r2<\/sub> – m2<\/sub>) + (r3<\/sub> – m3<\/sub>) + … + (ri-1<\/sub> – mi-1<\/sub>)<\/p>\n\n\n\n

markierte Individuen in der Population. Die Anwendung des oben angef\u00fchrten Sch\u00e4tzers liefert f\u00fcr den Umfang der Population zum \u00abZeitpunkt\u00bb der i-ten Stich\u00adprobe<\/p>\n\n\n\n

Das mit mi<\/sub> gewichtete Mittel dieser Sch\u00e4tzer ergibt:<\/p>\n\n\n\n

Die Standardabweichung dieses gewichteten Mittels betr\u00e4gt<\/p>\n\n\n\n

4.1.2 Offene Populationen: Verfahren nach Jolly und Seber<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Eine andere Erweiterung des einfachen capture-recapture<\/em> in Richtung auf ein multi-capture sampling<\/em> mit der M\u00f6glichkeit der Sch\u00e4tzung von Zu- und Ab\u00adgangsraten wurde unter anderen von Jolly (1965) und Seber (1973) entwickelt. Ge\u00adnerell werden im multi-capture<\/em> Verfahren sukzessiv Stichproben gezogen. Bei jeder Stichprobe werden die noch nicht markierten Individuen mit der Marke verse\u00adhen und zusammen mit den bereits markierten Elementen wieder in die Population entlassen. In Analogie zum einfachen capture-recapture gilt hier f\u00fcr die i-te Stichprobe<\/p>\n\n\n\n

und die f\u00fcr Anzahl der jeweils j\u00fcngsten Markierungen Mi<\/sub> erh\u00e4lt man<\/p>\n\n\n\n

Hierbei bedeutet zi<\/sub> die Anzahl aller vor der i-ten Stichprobe bereits markierten Ele\u00admente, die nicht in der i-ten Stichprobe, wohl aber in einer der sp\u00e4teren Stichproben wieder gefunden werden, w\u00e4hrend ri<\/sub> die Anzahl der Elemente mit einer frischen Markierung aus der i-ten Stichprobe bezeichnet. Der Term yi<\/sub>( \u00a3 ri<\/sub>) bezeichnet die Anzahl der Individuen unter den ri<\/sub>, die nach der i-ten Stichprobe mindestens noch einmal gefunden werden. Durch die Parameter<\/p>\n\n\n\n

und <\/sup><\/sup><\/p>\n\n\n\n

kann die Dynamik der Zu- und Abwanderungen gesch\u00e4tzt werden.<\/p>\n\n\n\n

4.1.3 Offene Populationen: Sch\u00e4tzer nach Jackson<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Jackson’s positive beziehungsweise negative Methode5<\/sup><\/a><\/sup> stellen zwei Alternativen an\u00adderer Art zum eingangs skizzierten einfachen capture-recapture<\/em> Modell dar. Jackson’s positive Methode ist f\u00fcr den Fall m\u00f6glicher Zug\u00e4nge zur Population ge\u00adeignet, w\u00e4hrend Jackson’s negative Methode die Sch\u00e4tzung von Abgangsraten aus der Population erm\u00f6glicht. Nach der positiven Methode werden nach dem ersten Fang r0<\/sub> markierte Individuen wieder in die Population entlassen. In den folgenden F\u00e4ngen vom Umfang n1<\/sub>, n2<\/sub>, … wird – ohne weitere Markierungen – lediglich die An\u00adzahl mi<\/sub> der markierten Individuen in der i-ten Stichprobe bestimmt. Hieraus ergibt sich der Anteil der markierten Individuen<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr den Umfang der Population zum Zeitpunkt der ersten Stichprobe gilt – mit unbe\u00adkanntem q0<\/sub><\/p>\n\n\n\n

Bezeichnet schlie\u00dflich b die \u00fcber alle Stichproben konstante Zugangsrate, dann folgt mit der evidenten Beziehung<\/p>\n\n\n\n

die lineare Regression<\/p>\n\n\n\n

Hieraus lassen sich ln q0<\/sub> und ln(1-b) als Kleinst-Quadrate Sch\u00e4tzer elementar be\u00adstimmen.<\/p>\n\n\n\n

Im Gegensatz zu Jackson’s positiver Methode ben\u00f6tigt Jackson’s negative Methode eine Folge von Stichproben, wobei eine abschlie\u00dfenden Stichprobe die Anzahl der Individuen mit den Marken aus den jeweiligen Stichproben erfa\u00dft. Analog zur Zu\u00adgangsrate in Jackson’s positiver Methode kann Jackson’s negative Methode die Ab\u00adgangs- beziehungsweise Survivalrate des Prozesses sch\u00e4tzen.<\/p>\n\n\n\n

Betrachten wir beispielsweise f\u00fcnf Stichproben, von denen die ersten vier blo\u00df zur Markierung dienen. Sie produzieren r1<\/sub>, r2<\/sub>, r3<\/sub> beziehungsweise r4<\/sub> markierte Indivi\u00adduen, die in die Population entlassen und teilweise in der f\u00fcnften Stichprobe wieder gefunden werden. Bezeichnet n5<\/sub> den Umfang der f\u00fcnften Stichprobe, m5<\/sub> die Anzahl der Individuen mit einer Marke und N5<\/sub> den Umfang der Population zur Zeit der f\u00fcnften Stichprobe, so ergibt sich bei konstanter Survivalrate f mit der Unterstellung, da\u00df das Verh\u00e4ltnis der markierten Individuen in der f\u00fcnften Stichprobe dem entspre\u00adchenden Anteil in der gesamten Population entspricht<\/p>\n\n\n\n

Unterstellt man ferner, da\u00df die mittlere Verweildauer der Individuen in der f\u00fcnften Stichprobe mit dem mittleren \u00abAlter\u00bb aller markierten Individuen identisch ist, so ergibt sich zur Bestimmung der Survivalrate f<\/p>\n\n\n\n

worin m5i<\/sub> die Anzahl der in der f\u00fcnften Stichprobe gefunden Markierungen aus der i-ten Stichprobe und die Summe der Verweildauer aller markierten Individuen bezeichnen.<\/p>\n\n\n\n

Mit der aus der ersten dieser Gleichungen gesch\u00e4tzten Survivalrate f kann und folglich gesch\u00e4tzt werden<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr die Standardabweichung des Populationssch\u00e4tzers sowie des Sch\u00e4tzers der Survivalrate ergibt sich6<\/sup><\/a><\/sup><\/p>\n\n\n\n

beziehungsweise<\/sup><\/p>\n\n\n\n

4.1.4 Offene Populationen: triple catch Verfahren<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mit dem sogenannten triple catch verf\u00fcgen wir \u00fcber eine weitere Alternative zum einfachen capture-recapture. Diese Methode7<\/sup><\/a><\/sup> ben\u00f6tigt drei Stichproben und ge\u00adstattet eine Sch\u00e4tzung von Ab- und Zugangsraten. Sie ist geeignet, eine offene Popu\u00adlation abzusch\u00e4tzen. Dabei wird vorausgesetzt, da\u00df zu drei unterschiedlichen Zeit\u00adpunkten mit gleichen Intervallen jeweils Individuen identifiziert und anschlie\u00dfend als markierte Individuen in die Population zur\u00fcckgef\u00fchrt werden. Dieses Modell ist f\u00fcr die Analyse von Daten des Repressionssystems bestens geeignet. Es ist von der Da\u00adtenlage her m\u00f6glich, die Anzahl der Personen, die w\u00e4hrend eines Jahres von der Po\u00adlizei identifiziert wurden, die Anzahl der in zwei sukzessiven Jahren identifizierten und die Anzahl derjenigen, die bei der Identifizierung sich als bereits fr\u00fcher identifi\u00adziert erweisen, numerisch zu benennen.<\/p>\n\n\n\n

Das Sch\u00e4tzverfahren setzt allerdings \u00dcberlebens- und Wachstumsraten zwischen t0<\/sub> und t1<\/sub> mit denjenigen zwischen t1<\/sub> und t2<\/sub> gleich und reagiert auf Ver\u00e4nderungen in der Verfolgungsintensit\u00e4t. Diese Voraussetzung kann bei Kenntnis mehrerer Triplets sukzessive aufgehoben werden.<\/p>\n\n\n\n

Das Hauptproblem des Verfahrens besteht darin, da\u00df die Voraussetzungen der Un\u00adabh\u00e4ngigkeit und der Zuf\u00e4lligkeit der Stichproben nicht immer erf\u00fcllt werden k\u00f6n\u00adnen. Die Bedingungen sind dadurch definiert, da\u00df jedes Element i aus der Grundge\u00adsamtheit N die gleiche Wahrscheinlichkeit (Chance) p hat, in die Stichprobe zu kommen, also beispielsweise angezeigt zu werden oder in ein Methadonprogramm oder in ein sonstiges medizinisches Betreuungsangebot aufgenommen zu werden. Weiter soll die Wahrscheinlichkeit der Aufnahme in ein bestimmtes Programm un\u00adabh\u00e4ngig von der Wahrscheinlichkeit der Aufnahme in ein anderes Programm oder etwa von der Wahrscheinlichkeit einer polizeilichen Anzeige sein. Bei fl\u00e4chen\u00addeckenden Daten d\u00fcrften die Unterschiede dieser Wahrscheinlichkeiten innerhalb der offenen Szene nicht einer bedeutenden systematischen Verzerrung unterliegen. Geht man davon aus, da\u00df die Anzeigewahrscheinlichkeiten in der offenen Szene nicht wesentlich variieren, was bei der Intensivierung der polizeilichen T\u00e4tigkeit seit 1990 allerdings zunehmend der Fall sein d\u00fcrfte, liefert etwa ein capture-recapture von fl\u00e4chendeckenden Anzeigedaten in zwei aufeinanderfolgenden Zeit\u00adr\u00e4umen einen ersten Hinweis auf die Gr\u00f6\u00dfe der Population. Zum einen handelt es sich dabei um ein Fallidentifizierungsverfahren, wobei n1<\/sub>+n2<\/sub>-m21<\/sub> die Anzahl der in beiden Zeitr\u00e4umen gefundenen Personen darstellt. Zum anderen w\u00fcrde eine Verzer\u00adrung, die darauf beruht, da\u00df eine bereits angezeigte Person mit einer h\u00f6heren Wahr\u00adscheinlichkeit ein wiederholtes Mal angezeigt wird, zu einem Sch\u00e4tzer f\u00fchren, der unter dem wahren Wert liegt, mithin einen Minimalsch\u00e4tzer darstellt. Sollte jedoch die Migration der bereits angezeigten Personen sehr gro\u00df und die \u00dcberlappung klein sein, so da\u00df bereits angezeigte Personen seltener wiederholt angezeigt werden, w\u00fcrde die Population tendenziell \u00fcbersch\u00e4tzt. Dasselbe ist der Fall, wenn Inzidenz und Ausstieg (Remission oder Tod), also die Dynamik der Population, relativ sehr gro\u00df sind.<\/p>\n\n\n\n

Eine Ver\u00e4nderung der zugrunde liegenden Gruppengr\u00f6\u00dfe w\u00e4hrend der Untersu\u00adchungszeit f\u00fchrt zu einer \u00dcbersch\u00e4tzung der Population. Diese \u00dcbersch\u00e4tzung liegt in der Gr\u00f6\u00dfenordnung der Inzidenz, kann diese aber auch \u00fcbertreffen.<\/p>\n\n\n\n

Weitere Modellvoraussetzungen sind in Kapitel 4.1.5 diskutiert. Das Problem der \u00dcber- und Untersch\u00e4tzung wegen Abh\u00e4ngigkeit der Stichproben, wie es von Korf et al.8<\/sup><\/a><\/sup> angesprochen wird, ist zwar durchaus ernst zu nehmen, doch werden in dieser Kritik den Versuchen der Parametrisierung der Abh\u00e4ngigkeiten und der Kontrolle der zeitlichen Ausdehnung der Stichprobenziehung keine Beachtung geschenkt. Mittels klarer Definition der Grundgesamtheit, mittels ausgef\u00fchrter Hypothesen \u00fcber eventuelle Abh\u00e4ngigkeit und Tests mit verschiedenen Stichproben k\u00f6nnen die ange\u00adsprochenen Probleme eingegrenzt werden.<\/p>\n\n\n\n

Nun zur Entwicklung der Sch\u00e4tzung aus drei zeitlich abfolgenden Stichproben. Mit mij<\/sub> bezeichnen wir die Anzahl der Individuen, die in der i-ten Stichprobe mit der Marke \u00abj\u00bb gefunden werden. Analog bezeichne Mij<\/sub> die unmittelbar vor der i-ten Stich\u00adprobe in der Population insgesamt befindlichen Individuen mit der Marke \u00abj\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Nach der ersten Stichprobe werden r1<\/sub> Individuen mit der Marke \u00ab1\u00bb in die Populati\u00adon entlassen. Hiervon werden m21<\/sub> Individuen in der zweiten Stichprobe gefunden. Die noch nicht markierten n2<\/sub> – m21<\/sub>Individuen dieser zweiten Stichprobe werden nun mit einer \u00ab2\u00bb markiert und zusammen mit den anderen in die Population entlassen. Die Zahl der hier entlassenen Individuen bezeichnen wir mit r2<\/sub>. Dabei ist r2<\/sub> \u00a3 n2<\/sub>, da die \u00abMarkierung\u00bb selbst beispielsweise durch Haft bei Drogenkonsumierenden die Zahl der wieder in die Population entlassenen verringern kann. Bezeichnet M21<\/sub> (\u00a3 r1<\/sub>) die zum Zeitpunkt der zweiten Stichprobe in der Population befindlichen (noch le\u00adbenden) markierten Individuen, so ergibt sich zun\u00e4chst mit den bekannten Argumen\u00adten f\u00fcr den Sch\u00e4tzer des Umfangs zum Zeitpunkt der zweiten Stichprobe<\/p>\n\n\n\n

Mit der Survivalrate f1<\/sub> f\u00fcr den Zeitraum zwischen erster und zweiter Stichprobe folgt<\/p>\n\n\n\n

Zur Sch\u00e4tzung der Survivalrate f1<\/sub> ben\u00f6tigt man eine unabh\u00e4ngige Sch\u00e4tzung von M21<\/sub>. Im Verlauf der zweiten Stichprobe und den entsprechenden Markierungen wer\u00adden die m21<\/sub> Individuen mit einer \u00ab1\u00bb-Marke entfernt, so da\u00df sich hiernach M21<\/sub> – m21<\/sub> mit \u00ab1\u00bb markierte Individuen in der Population befinden. Nach Markierung der rest\u00adlichen Elemente aus der zweiten Stichprobe werden r2<\/sub> mit \u00ab2\u00bb markierte Individuen in die Population zur\u00fcckgegeben.<\/p>\n\n\n\n

Unter der Annahme, da\u00df die M21<\/sub> – m21<\/sub> mit \u00ab1\u00bb markierten Individuen sowie die in der zweiten Stichprobe neu markierten Individuen \u00fcber dieselbe Survivalrate bis zur dritten Stichprobe verf\u00fcgen, ergibt sich<\/p>\n\n\n\n

beziehungsweise<\/p>\n\n\n\n

Bezeichnet ferner b2<\/sub> die Zugangsrate in der gesamten Population zwischen der zweiten und dritten Stichprobe, wobei die m21<\/sub> Individuen wieder voll ber\u00fccksichtigt werden, gilt<\/p>\n\n\n\n

Zusammen ergibt sich<\/p>\n\n\n\n

und<\/p>\n\n\n\n

Im Zuge der Datenanalyse hat sich jedoch gezeigt, da\u00df diese direkte Sch\u00e4tzung von b2<\/sub> au\u00dferordentlich anf\u00e4llig ist gegen\u00fcber Ver\u00e4nderungen der Erfassungswahr\u00adschein\u00adlichkeit: Wird aus Gr\u00fcnden stark erh\u00f6hter Anzeigeintensit\u00e4t n3<\/sub> gegen\u00fcber n2<\/sub> und st\u00e4rker noch gegen\u00fcber n1<\/sub> \u00fcberproportional gro\u00df, wird m31<\/sub>.<\/sup>n2<\/sub> klein und n3<\/sub>.<\/sup>m21<\/sub> gro\u00df. In der Anwendung dieser Formel wird b2<\/sub> mit Werten nahe eins \u00fcbersch\u00e4tzt.<\/p>\n\n\n\n

Stabilere Sch\u00e4tzwerte lassen sich angeben wenn<\/p>\n\n\n\n

wobei m32<\/sub> unabh\u00e4ngig von eventuellen Marken aus r1<\/sub> erhoben wird, m31<\/sub> hingegen keine Individuen enth\u00e4lt, die eine Marke aus r2<\/sub> tragen, da diese in m21<\/sub> enthal\u00adten sind. mu\u00df aus einer anderen Sch\u00e4tzung gewonnen werden. Im fol\u00adgenden dienten dazu zeitlich verschobene Triplets oder extrapolierte Werte von b oder f. Die Vari\u00adanz von ist gegeben durch<\/p>\n\n\n\n

wobei die unbekannten Gr\u00f6\u00dfen N2<\/sub>, M21<\/sub> und B1<\/sub> durch ihre Sch\u00e4tzungen ersetzt werden.<\/p>\n\n\n\n

4.1.5 Ver\u00e4nderung der Erfassungswahrscheinlichkeit<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wolter stellt einen Sch\u00e4tzer vor, der die Annahme trifft, da\u00df die Wahrscheinlichkeit der Erstregistrierung f\u00fcr die erste und die zweite Ziehung eines Fang- und R\u00fcck\u00adfangprozesses gleich ist.9<\/sup><\/a><\/sup> Auf eine Verletzung dieser Annahme, etwa bei einer \u00c4nde\u00adrung der Verfolgungsintensit\u00e4t oder einer \u00c4nderung der R\u00fcckfangwahrscheinlichkeit durch den erfolgten ersten Fang, reagiert das Verfahren sehr empfindlich mit einer Abweichung des Sch\u00e4tzergebnisses von dem Ergebnis des einfachen Sch\u00e4tzers nach Petersen, . Das Verfahren bezieht sich auf eine geschlossene Population und be\u00adn\u00f6tigt zwei aufeinanderfolgende Stichproben:<\/p>\n\n\n\n

Der Ausdruck n2 <\/sub>– m21<\/sub> entspricht der Anzahl Personen, die sich in der zweiten, aber nicht in der ersten Stichprobe befinden. Die Kenntnis dieser Zahl und die Kenntnis der Gr\u00f6\u00dfe der ersten Stichprobe gen\u00fcgen zur Berechnung von .<\/p>\n\n\n\n

Es gilt wenn sich die Wahrscheinlichkeit des R\u00fcckfangs (recapture) in der zweiten Stichprobe f\u00fcr bereits in der ersten Stichprobe erfa\u00dfte Personen (capture) erh\u00f6ht, was wachsende Suszeptibilit\u00e4t bedeutet, oder wenn die Verfol\u00adgungsintensit\u00e4t w\u00e4chst.<\/p>\n\n\n\n

Umgekehrt gilt nat\u00fcrlich bei sich vermindernder Suszeptibilit\u00e4t oder sich vermindernder Verfolgungsintensit\u00e4t.<\/p>\n\n\n\n

Die Gruppengr\u00f6\u00dfe bei unterschiedlichen Registrierwahrscheinlichkeiten von bereits Registrierten in der zweiten Stichprobe ist mittels einer Modifikation der Petersen-Formel zu sch\u00e4tzen:<\/p>\n\n\n\n

Der Ver\u00e4nderungskoeffizient ist mit V bezeichnet. Einer Verdopplung der Regi\u00adstrierwahrscheinlichkeit f\u00fcr Personen, die schon in der ersten Stichprobe registriert wurden, entspricht V=2, einer Halbierung entspricht V=0.5.<\/p>\n\n\n\n

Der unkorrigierte Petersen-Sch\u00e4tzer reagiert sehr empfindlich auf eine Ver\u00e4nderung der Registrierwahrscheinlichkeit f\u00fcr bereits in der ersten Stichprobe registrierte Per\u00adsonen gegen\u00fcber in der ersten Stichprobe nicht registrierten Personen. Bei einer Verdopplung der Registrierwahrscheinlichkeit von 10% bei der ersten und 20% bei der zweiten Stichprobe f\u00fcr bereits Registrierte und bei einer tats\u00e4chlichen Gruppen\u00adgr\u00f6\u00dfe von N=10’000 ergibt sich =5’500 und bei einer Halbierung von 10% auf 5% =19’000. Keine Reaktion hingegen zeigt der Petersen-Sch\u00e4tzer auf eine blo\u00dfe Ver\u00e4nderung der Registrierwahrscheinlichkeit \u00fcberhaupt, also auf eine Ver\u00e4nderung der Verfolgungsintensit\u00e4t, die \u00abErstmalige\u00bb und \u00abbereits Bekannte\u00bb gleicherma\u00dfen trifft.<\/p>\n\n\n\n

Um die Gr\u00f6\u00dfenordnung solcher Verzerrungseffekte darstellen zu k\u00f6nnen, sind Mo\u00addellrechnungen n\u00fctzlich. Zu diesem Behufe nehmen wir nun an, da\u00df bei einer ur\u00adspr\u00fcnglichen Gruppe von 10’000 Individuen eine Registrierwahrscheinlichkeit bei der ersten Stichprobe von 20% gegeben sei, sowie eine Remissionsrate und eine In\u00adzidenzrate von je 20%, was 2’000 neu Eintretende und 2’000 die Population Ver\u00adlas\u00adsende bedeutet. Zus\u00e4tzlich nehmen wir an, da\u00df die Registrierwahrscheinlichkeit bei der zweiten Stichprobe 30% f\u00fcr noch nicht Registrierte und 40% f\u00fcr bereits Re\u00adgi\u00adstrierte betr\u00e4gt. Raten dieser Gr\u00f6\u00dfenordnung erwarten wir tats\u00e4chlich f\u00fcr den Zeit\u00adraum 1990 bis 1992. In unserer Modellrechnung betr\u00e4gt nun die reale zu sch\u00e4tzende Gruppengr\u00f6\u00dfe 12’000 Individuen; 10’000 urspr\u00fcngliche und 2’000 inzi\u00addente. Der Petersen-Sch\u00e4tzer hingegen liefert =9’875. Bei einer Korrektur mit V=4\/3 f\u00fcr die um einen Drittel erh\u00f6hte Wahrscheinlichkeit, als bereits registriertes Individuum wieder registriert zu werden, ergibt sich =12’500 mit einem Vertrau\u00adensintervall von 11’600 bis 13’400. Die gleichen Werte liefert der Petersen-Sch\u00e4tzer, wenn die Wahrscheinlichkeit der Wiedererfassung f\u00fcr bereits registrierte und noch nicht regi\u00adstrierte Personen gleich bleibt.<\/p>\n\n\n\n

Wenn nun aber eine Ausweitung der Verfolgung Gruppen trifft, die bisher von der Repression verschont geblieben sind, mit anderen Worten, wenn f\u00fcr bestimmte Gruppen die Immunit\u00e4t verloren geht, ist auch folgendes Szenario denkbar: Eine ur\u00adspr\u00fcnglich 10’000 Individuen gro\u00dfe Gruppe mit einer urspr\u00fcnglichen durchschnittli\u00adchen Erfassungsrate von 20%, deren einzelne Mitglieder eine sehr variable Erfas\u00adsungswahrscheinlichkeit besitzen und mit einer Inzidenz- sowie Remissionsrate von ebenfalls je 20%, erf\u00e4hrt eine Ausweitung der Repressionsintensit\u00e4t, die unter ande\u00adrem bisher nicht erfa\u00dfte Personen fokussiert. Die Erfassungswahrscheinlichkeit bis\u00adher nicht erfa\u00dfter Individuen erh\u00f6ht sich auf 40%, diejenige der bereits Erfa\u00dften auf 30%. Der Sch\u00e4tzer ergibt 16’000, wobei sich in der zweiten Stichprobe 3’360 noch nicht registrierte Individuen befinden, eine Zahl, welche die wahre Inzidenz der Basis des Modells um fast 70% \u00fcbertrifft. Eine entsprechende Korrektur mit V=3\/4 ergibt wiederum =12’500. Es zeigt sich, da\u00df die wahre Inzidenz der Grundpopu\u00adlation bei sich versch\u00e4rfender Repressionsintensit\u00e4t um einiges unter der Zahl der tats\u00e4chlich erfa\u00dften \u00abErstmaligen\u00bb liegen kann, auch wenn der Anteil der bereits Er\u00adfa\u00dften weniger als 50% betr\u00e4gt. Mit anderen Worten \u00fcbersch\u00e4tzt unter solchen Be\u00addingungen die Zahl der neu ge\u00adfundenen, noch nicht identifizierten Personen die Zahl der tats\u00e4chlich neu zu der Population gesto\u00dfenen. Genau dieser Mechanismus scheint im \u00fcbrigen tendenziell in der ersten H\u00e4lfte der neunziger Jahre gewirkt zu haben. Ein \u00e4hnliches Ph\u00e4nomen lie\u00df sich Mitte der achtziger Jahre bei der Statistik der HIV-positiven Testergebnisse beobachten,10<\/sup><\/a><\/sup> welches in der Schweiz zu der massiven \u00dcbersch\u00e4tzung der HIV\/AIDS-Epidemie in den sp\u00e4ten achtziger und in den neunziger Jahren beitrug.11<\/sup><\/a><\/sup> Epidemiologische Erkenntnisse \u00fcber die Rolle der injizierenden Drogenkonsumierenden bei der Verbreitung von HIV12<\/sup><\/a><\/sup> wurden als ar\u00adgumentative Unterst\u00fctzung zur Durchsetzung einer versch\u00e4rften Drogen\u00adrepression seit 1991 mi\u00dfbraucht, obwohl gerade unter dem gesundheitspolitischen Primat der sp\u00e4ten achtziger Jahren die Neuansteckungsraten in dieser Population sanken.<\/p>\n\n\n\n

Da der Wolter-Sch\u00e4tzer sehr sensitiv auf \u00c4nderungen der Verfolgungsstrategien reagiert, kann aus der Division der gesch\u00e4tzten Populationsgr\u00f6\u00dfe nach Wolter durch die gesch\u00e4tzte Populationsgr\u00f6\u00dfe nach Petersen ein Indikator J f\u00fcr die Verfolgungsin\u00adtensit\u00e4t gewonnen werden, der bei Werten gr\u00f6\u00dfer eins eine Intensivierung der Ver\u00adfolgung anzeigt:<\/p>\n\n\n\n

Als zus\u00e4tzliche Indikatoren f\u00fcr die Ver\u00e4nderung der Anzeigeintensit\u00e4t beziehungs\u00adweise der Repressionsintensit\u00e4t dienen die durchschnittlichen Anzeigenzahlen pro Person Y und deren j\u00e4hrliche Ver\u00e4nderung dY:<\/p>\n\n\n\n

Eine weitere Ma\u00dfzahl f\u00fcr die Verfolgungsintensit\u00e4t ist die polizeiliche Durchdrin\u00adgung der Konsumierenden PD. Sie ist definiert durch den Anteil der Erfa\u00dften unter den Erfassbaren:<\/p>\n\n\n\n

4.1.6 Die Erfassungs\u00adfrequenz und truncated poisson Verfahren<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ein weiteres Verfahren beruht auf der Ermittlung der j\u00e4hrlichen Erfassungswahr\u00adscheinlichkeit eines Individuums aus der Frequenz der Erfassungen eines Jahres. Dies kann unter Annahme und Pr\u00fcfung einer Poissonverteilung f\u00fcr ein bestimmtes p erfolgen.<\/p>\n\n\n\n

Im Gegensatz zum capture-recapture Modell werden im Rahmen des truncated poisson Modells die sukzessiven \u00abKontakte\u00bb der Elemente der zu sch\u00e4tzenden Population mit relevanten Stellen gez\u00e4hlt. Bei Drogenkonsumenten ver\u00adgeben die helfenden Stellen sowie der repressive Apparat die entsprechenden Mar\u00adken oder Signaturen. F\u00fcr einen gegebenen Zeitraums wird so jedem Element der Po\u00adpulation die Anzahl seiner Marken zugeordnet, die als sein \u00abZustand\u00bb bezeichnet wird. Unterstellt man, da\u00df die Wahrscheinlichkeit eines \u00dcbergangs vom Zustand i in den Zustand i+1 unabh\u00e4ngig vom Zustand selbst und identisch f\u00fcr alle Elemente ist, dann ergibt sich f\u00fcr den Anteil der Elemente im Zustand i, das hei\u00dft mit i Kontakten oder Signaturen nach dem Poissonmodell<\/p>\n\n\n\n

f\u00fcr (i = 0, 1, 2, …)<\/sup><\/p>\n\n\n\n

wobei l die Intensit\u00e4t des Prozesses bezeichnet, die f\u00fcr alle Individuen als gleich unterstellt wird. Die Anzahl beziehungsweise der Anteil der Individuen der Popula\u00adtion ohne Kontakte (i = 0) ist nicht bekannt. F\u00fcr die bei i = 0 abgeschnittene Pois\u00adsonverteilung der Beobachtungen ergibt sich<\/p>\n\n\n\n

f\u00fcr (i = 1, 2, …)<\/sup><\/p>\n\n\n\n

W\u00e4hrend eines gegebenen Zeitintervalls erleben die Individuen der Population kei\u00adnes, eins, zwei oder mehr \u00abEreignisse\u00bb des bestimmten Typs, beispielsweise einer Anzeige durch die Ordnungsbeh\u00f6rden. Die Anzahl der Individuen der betrachteten Population ohne ein Ereignis der betrachteten Art (i = 0) wird nicht direkt empirisch erfa\u00dft. Hierin verbirgt sich die Analogie zum capture-recapture. Dort ist zu\u00adn\u00e4chst auch die Zahl der Drogenabh\u00e4ngigen nicht bekannt, die noch in keiner der Stichproben gefunden wurden, was bei vorliegender Immunit\u00e4t beziehungsweise Re\u00adsistenz naturgem\u00e4\u00df zu einer Untersch\u00e4tzung der Population f\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n

Bezeichnen wir nun mit n0<\/sub> die Anzahl der in einem bestimmten Zeitraum nicht be\u00adobachteten Individuen und mit n die Zahl der tats\u00e4chlich gefundenen F\u00e4lle, so ergibt sich f\u00fcr eine erste iterative Sch\u00e4tzung von n0<\/sub> und l:<\/p>\n\n\n\n

beziehungsweise<\/p>\n\n\n\n

Unter Verwendung von ergibt sich f\u00fcr die iterierten Sch\u00e4tzer<\/p>\n\n\n\n

beziehungsweise<\/p>\n\n\n\n

Das Verfahren konvergiert in der Regel sehr schnell und liefert hier bereits nach etwa zehn Schritten stabile Ergebnisse.<\/p>\n\n\n\n

4.1.7 Gepoolte Stichproben und loglineare Analysen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Skarabis und Patzak13<\/sup><\/a><\/sup> haben gezeigt, da\u00df sich aus der Verbindung mehrerer Stich\u00adproben sehr exakte Sch\u00e4tzer f\u00fcr die Gr\u00f6\u00dfe der Population gewinnen lassen. Der Sch\u00e4tzer bezieht sich auf suszeptible Personengruppen und liefert gute Ergebnisse, wenn Drogenberatungsstellen, medizinische Betreuung und Repression mit r\u00e4umli\u00adcher \u00dcberlappung einzubeziehen sind. Die Methode beruht auf loglinearen Anpas\u00adsungen multivariater Kontingenztabellen.<\/p>\n\n\n\n

Ein aus loglinearen Modellen resultierender Sch\u00e4tzer f\u00fcr die nicht beobachteten unter Ber\u00fccksichtigung von Abh\u00e4ngigkeiten der Stichproben eins und zwei sowie der Stichproben zwei und drei in einer geschlossenen Population kann bei\u00adspielsweise angegeben werden mit:<\/p>\n\n\n\n

wobei der Index \u00ab1\u00bb f\u00fcr das Vorhandensein des Elements in der Stichprobe, der In\u00addex \u00ab2\u00bb f\u00fcr das Fehlen des Elements in der Stichprobe steht.14<\/sup><\/a><\/sup> Das Verfahren lie\u00adfert aufgrund der M\u00e4ngel der bestehenden Datenlage \u00dcbersch\u00e4tzungen, da nicht ge\u00adn\u00fc\u00adgend sich r\u00e4umlich \u00fcberlappende Stichproben zur Verf\u00fcgung stehen. Nach Disag\u00adgregation der nationalen Repressionsdaten auf die einzelnen Kantone und Definition der Kantonsdaten als getrennte Stichproben und anschlie\u00dfender Aggregation in Gruppen finden sich Sch\u00e4tzer in der Gr\u00f6\u00dfenordnung von =60’000 Individuen. Diese \u00dcbersch\u00e4tzung der repressionssuszeptiblen Population findet ihre Ursache darin, da\u00df die zugrunde lie\u00adgende Population zwar migriert, jedoch keine homogene Durchmischung erreicht. Drogenkonsumierende m\u00f6gen zwar im selben Jahr auch in einem ihrem Wohnort benachbarten Kanton erfa\u00dft werden, doch ist die Wahrschein\u00adlichkeit, in einem ent\u00adfernten und peripheren Kanton aufzutauchen und dort identifi\u00adziert zu werden, kleiner als unter der Normalverteilungsannahme zu erwarten w\u00e4re. Dieses Migrationsverhal\u00adten spiegelt sich in der Aussage eines in einer Kleinstadt wohnenden Drogenkonsu\u00admenten wieder:\u00abIch bin in Zug aufgewachsen und da l\u00e4uft einfach nichts oder, und entweder bist du nach Z\u00fcrich oder nach Luzern und ja, da bist du eher nach Z\u00fcrich weil es einfach gr\u00f6\u00dfer ist<\/em>\u00bb (#14, 4\/37-38). Solche Muster f\u00fchren zu einer Reduktion der Wiederfangwahrscheinlichkeit und somit zu einer \u00dcbersch\u00e4t\u00adzung der Population im Vergleich der Gebietseinheiten, die sich auch im Petersen-Sch\u00e4tzer in \u00e4hnlich gelagerten F\u00e4llen widerspiegelt (vgl. Kapitel 4.4.3). Eine andere und f\u00fcr dieses Ver\u00adfahren ad\u00e4quate Situation hingegen liegt vor, wenn mehrere Stich\u00adproben in der glei\u00adchen Gebietseinheit gezogen werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

4.1.8 Problematik der Modellbildung und Datenlage<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die \u00dcbertragung der f\u00fcr die Biologie entwickelten Modelle auf Populationen von Drogenabh\u00e4ngigen ist bei aller \u00c4hnlichkeit der Fragestellung dennoch nicht ohne Probleme. Die Vielzahl der in der Literatur vorgeschlagenen Versuche, diesem und weiteren Problemen bei der Gruppengr\u00f6\u00dfensch\u00e4tzung zu begegnen, k\u00f6nnen in dieser Arbeit nicht umfassend referiert werden.<\/p>\n\n\n\n

Einige dieser Probleme seien im folgenden angedeutet: Die Population, deren Um\u00adfang gesch\u00e4tzt werden soll, mu\u00df geeignet definiert werden. Dies setzt voraus, da\u00df der Begriff des Drogenkonsums oder auch der \u00abDrogenabh\u00e4ngigkeit\u00bb klar festgelegt ist. Die lokale Zuordnung der betreffenden Personen zu der jeweils gemeinten Popu\u00adlation mu\u00df erkennbar sein. F\u00fcr die Gruppe der Drogenkonsumierenden – wie auch f\u00fcr Populationen in der Biologie – ist die Voraussetzung einer gleichen Erfassungs\u00adwahrscheinlichkeit aller Individuen der Gesamtpopulation bei jeder Stichpobe – wie auch schon in der Biologie – problematisch und in der Regel nicht haltbar. Es ist vielmehr davon auszugehen, da\u00df nicht alle Konsumierenden \u00fcber dieselbe Wahr\u00adscheinlichkeit verf\u00fcgen, dem helfenden oder dem repressiven Apparat im Umfeld einer Drogenszene bekannt zu werden, ganz abgesehen von sich ver\u00e4ndernden Er\u00adfassungsintensit\u00e4ten.<\/p>\n\n\n\n

Einmal bekannt gewordene, im erw\u00e4hnten Sinn \u00abmarkierte\u00bb Drogenkonsumie\u00adrende k\u00f6nnen m\u00f6glicherweise allein durch diesen Kontakt oder aus anderen Gr\u00fcnden ihr Konsumverhalten (eventuell Verlust der Markierung) oder bei gleichem Konsumver\u00adhalten die Wahrscheinlichkeit einer sp\u00e4teren Wiedererkennung erheblich \u00e4ndern.15<\/sup><\/a><\/sup><\/p>\n\n\n\n

Die in dieser Arbeit verwendeten Verfahren tragen der Tatsache, da\u00df Drogenabh\u00e4n\u00adgigkeit – abgesehen von den angef\u00fchrten Definitionsproblemen – keine zeithomo\u00adgene Erscheinung ist, nur bedingt Rechnung. Ausf\u00fchrliche Versuche, die Dynamik auch der individuellen Drogenkarrieren in ein Sch\u00e4tzmodell einzubeziehen, finden sich bei Simeone.16<\/sup><\/a><\/sup><\/p>\n\n\n\n

Die Mehrzahl der in der Literatur genannten Modifikationen des capture-recapture beziehungsweise des truncated poisson-Modells ben\u00f6tigen Annah\u00admen \u00fcber die sozialen Interaktionen innerhalb einer regional begrenzten Drogen\u00adszene, Interaktionen zwischen verschiedenen benachbarten Gruppen und mit den relevanten helfenden, medizinischen oder repressiven, staatlichen oder privaten Insti\u00adtutionen.<\/p>\n\n\n\n

Bei aller Plausibilit\u00e4t der Modellannahmen fehlt jedoch allen Publikationen die Ve\u00adrifikation der Modelle durch entsprechende Simulationen bei bekannter, fiktiver Po\u00adpulationsgr\u00f6\u00dfe. \u00dcberdies sind Modelle mit diversen Modifikationen insofern empi\u00adrisch belastet, als die erforderlichen Parametrisierungen einen zus\u00e4tzlichen Bedarf an Daten erzeugen, der in der Regel nicht gedeckt werden kann. Simeone hat daher f\u00fcr Drogenszenen in den USA neben der eigentlichen Modellierung einen Plan zur Be\u00adstimmung der relevanten Daten vorgeschlagen, der nicht unerhebliche Anforderun\u00adgen an die mit dem Problem der Drogenabh\u00e4ngigkeit befa\u00dften Institutio\u00adnen darstellt.<\/p>\n\n\n\n

1<\/a> capture-recapture<\/em> Verfahren sch\u00e4tzen eine Population auf Grund der Zahl von Individuen, die nach Erfassung in einem Datenbestand markiert in die Population zur\u00fcckgef\u00fchrt werden und zu einem sp\u00e4teren Zeitpunkt oder in einem anderen Datenbestand erneut wieder auftreten.<\/p>\n\n\n\n

2<\/a> Es handelt sich um den sogenannter Petersen-Sch\u00e4tzer.<\/p>\n\n\n\n

3<\/a> N.T.J. Bailey: On estimating the size of mobile populations from capture-recapture data. Bio\u00admetrika, 38\/1951, S.294f. Diese Art der Berechnung ergibt gr\u00f6\u00dfere Konfidenzintervalle als die durch Begon (1979, a.a.O.) vorgeschlagene.<\/p>\n\n\n\n

4<\/a> Vgl. Woodward et al. (1985), Carothers (1973) und Gilbert (1973).<\/p>\n\n\n\n

5<\/a> C.H.N. Jackson: The analysis of an animal population. J. Anim. Ecol., 8\/1939, S. 238-246.<\/p>\n\n\n\n

6<\/a> N.T.J. Bailey: On estimating the size of mobile populations from capture-recapture data. Bio\u00admetrika, 38\/1951, S.294f.<\/p>\n\n\n\n

7<\/a> Vgl. Begon, Michael: Investigating Animal Abundance, Edward Arnold, Liverpool 1979, S. 19-23.<\/p>\n\n\n\n

8<\/a> Korf, D.J.; Reijneveld, S.A.; Toet, J.: Estimating the number of Heroin Users: A Review of Methods and Empirical Findings from the Netherlands. The International Journal of the Ad\u00addictions, 29(11), 1994, S. 1393-1417.<\/p>\n\n\n\n

9<\/a> Wolter, K.M.: Some coverage error models for census data. J.Amer.Statist.Ass. 81, 338-346 (1986).<\/p>\n\n\n\n

10<\/a> Estermann, J.; Sulliger, J.-M.; Skarabis, H.: Epidemiologie der HIV-Infektionen in der Schweiz und in der Bundesrepublik Deutschland – der Beitrag der amtlichen Erfassungssysteme, der anonymen Teststellen und des Blutspenderscreenings. Das Gesundheitswesen 54\/1992, S. 123. Estermann, J.: Erhebung der in bundesdeutschen Laboratorien durchgef\u00fchrten HIV-Teste. La\u00adbor-Medizin 10\/1990, S. 526.<\/p>\n\n\n\n

11<\/a> Vergleiche etwa die Arbeiten von Michael G. Koch, dem wissenschaftlichen Beirat der mit dem Verein f\u00fcr Psychologische Menschenkenntnis (VPM) verbundenen Aids-Aufkl\u00e4rung Schweiz, Gruppen, die hinter der radikal-prohibitiven Initiative \u00abJugend ohne Drogen\u00bb stehen.<\/p>\n\n\n\n

12<\/a> Estermann, J.; Gebhardt, M.; Paget, J.: Die heterosexuelle Transmission von HIV und AIDS in der Schweiz. AIDS-Forschung (AIFO) 10\/1992, S. 517-522.<\/p>\n\n\n\n

13<\/a> Skarabis, H.; Patzak, M.: Die Berliner Heroinszene. Eine epidemiologische Untersuchung. Weinheim und Basel, 1981, S. 101f.<\/p>\n\n\n\n

14<\/a> Bishop, Fienberg, Holland: Discrete Multivariate Analysis, The Massachusetts Institute of Technology, 1975, S. 241.<\/p>\n\n\n\n

15<\/a> Diese Umst\u00e4nde werden in den Sch\u00e4tzverfahren, die in der Biologie verwendet werden mit „trap avoiding“ beziehungsweise „trap addiction“ bezeichnet.<\/p>\n\n\n\n

16<\/a> Simeone, Nottingham, Holland: Estimating the size of a heroin-using population: An exami\u00adnation of the use of treatment admissions data, The International Journal of Addiction, 28(2), 1993, S. 107 – 128. ProLitteris<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Weiterlesen: Kapitel 4.2\u00a9 ProLitteris, Josef Estermann 4 Quantitative Analysen 4.1 Methodologische Grundlagen der Gruppengr\u00f6\u00dfensch\u00e4tzung Der Umfang von Drogenszenen mit den wesentlichen soziostrukturellen Parametern kann nicht auf herk\u00f6mmliche Weise gesch\u00e4tzt werden. Die Gr\u00fcnde liegen in dem doch kleinen Anteil der Drogenkonsumierenden an der Gesamtbev\u00f6lkerung der Schweiz von unter einem Prozent und in dem stigmatisierenden Charakter von … Sozialepidemiologie des Drogenkonsums Kap. 4.1<\/span> weiterlesen →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":284,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-1716","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.orlux-ag.ch\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/1716","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.orlux-ag.ch\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.orlux-ag.ch\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.orlux-ag.ch\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.orlux-ag.ch\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=1716"}],"version-history":[{"count":8,"href":"https:\/\/www.orlux-ag.ch\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/1716\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3483,"href":"https:\/\/www.orlux-ag.ch\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/1716\/revisions\/3483"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.orlux-ag.ch\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/284"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.orlux-ag.ch\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=1716"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}