Whither RDS? An investigation of respondent driven sampling as a method of recruiting mainstream marijuana users.

Background: An important challenge in conducting social research of specific relevance to harm reduction programs is locating hidden populations of consumers of substances like cannabis who typically report few adverse or unwanted consequences of their use. Much of the deviant, pathologized perception of drug users is historically derived from, and empirically supported, by a research emphasis on gaining ready access to users in drug treatment or in prison populations with higher incidence of problems of dependence and misuse. Because they are less visible, responsible recreational users of illicit drugs have been more difficult to study. Methods: This article investigates Respondent Driven Sampling (RDS) as a method of recruiting experienced marijuana users representative of users in the general population. Based on sampling conducted in a multi-city study (Halifax, Montreal, Toronto, and Vancouver), and compared to samples gathered using other research methods, we assess the strengths and weaknesses of RDS recruitment as a means of gaining access to illicit substance users who experience few harmful consequences of their use. Demographic characteristics of the sample in Toronto are compared with those of users in a recent household survey and a pilot study of Toronto where the latter utilized nonrandom self-selection of respondents. Results: A modified approach to RDS was necessary to attain the target sample size in all four cities (i.e., 40 'users' from each site). The final sample in Toronto was largely similar, however, to marijuana users in a random household survey that was carried out in the same city. Whereas well-educated, married, whites and females in the survey were all somewhat overrepresented, the two samples, overall, were more alike than different with respect to economic status and employment. Furthermore, comparison with a self-selected sample suggests that (even modified) RDS recruitment is a cost-effective way of gathering respondents who are more representative of users in the general population than nonrandom methods of recruitment ordinarily produce. Conclusions: Research on marijuana use, and other forms of drug use hidden in the general population of adults, is important for informing and extending harm reduction beyond its current emphasis on 'at-risk' populations. Expanding harm reduction in a normalizing context, through innovative research on users often overlooked, further challenges assumptions about reducing harm through prohibition of drug use and urges consideration of alternative policies such as decriminalization and legal regulation.

Échantillonnage des distributions continues non uniformes en précision arbitraire et protocole pour l'échantillonnage exact distribué des distributions discrètes quantiques

La thèse est divisée principalement en deux parties. La première partie regroupe les chapitres 2 et 3. La deuxième partie regroupe les chapitres 4 et 5. La première partie concerne l'échantillonnage de distributions continues non uniformes garantissant un niveau fixe de précision. Knuth et Yao démontrèrent en 1976 comment échantillonner exactement n'importe quelle distribution discrète en n'ayant recours qu'à une source de bits non biaisés indépendants et identiquement distribués. La première partie de cette thèse généralise en quelque sorte la théorie de Knuth et Yao aux distributions continues non uniformes, une fois la précision fixée. Une borne inférieure ainsi que des bornes supérieures pour des algorithmes génériques comme l'inversion et la discrétisation figurent parmi les résultats de cette première partie. De plus, une nouvelle preuve simple du résultat principal de l'article original de Knuth et Yao figure parmi les résultats de cette thèse. La deuxième partie concerne la résolution d'un problème en théorie de la complexité de la communication, un problème qui naquit avec l'avènement de l'informatique quantique. Étant donné une distribution discrète paramétrée par un vecteur réel de dimension N et un réseau de N ordinateurs ayant accès à une source de bits non biaisés indépendants et identiquement distribués où chaque ordinateur possède un et un seul des N paramètres, un protocole distribué est établi afin d'échantillonner exactement ladite distribution.

A heuristic algorithm for the Capacitated Vehicle Routing Problem with Synchronized Pick-ups and Drop-offs : a case study for medications delivery and supervision in DR Congo

Dans des contextes de post-urgence tels que le vit la partie occidentale de la République Démocratique du Congo (RDC), l’un des défis cruciaux auxquels font face les hôpitaux ruraux est de maintenir un niveau de médicaments essentiels dans la pharmacie. Sans ces médicaments pour traiter les maladies graves, l’impact sur la santé de la population est significatif. Les hôpitaux encourent également des pertes financières dues à la péremption lorsque trop de médicaments sont commandés. De plus, les coûts du transport des médicaments ainsi que du superviseur sont très élevés pour les hôpitaux isolés ; les coûts du transport peuvent à eux seuls dépasser ceux des médicaments. En utilisant la province du Bandundu, RDC pour une étude de cas, notre recherche tente de déterminer la faisabilité (en termes et de la complexité du problème et des économies potentielles) d’un problème de routage synchronisé pour la livraison de médicaments et pour les visites de supervision. Nous proposons une formulation du problème de tournées de véhicules avec capacité limitée qui gère plusieurs exigences nouvelles, soit la synchronisation des activités, la préséance et deux fréquences d’activités. Nous mettons en œuvre une heuristique « cluster first, route second » avec une base de données géospatiales qui permet de résoudre le problème. Nous présentons également un outil Internet qui permet de visualiser les solutions sur des cartes. Les résultats préliminaires de notre étude suggèrent qu’une solution synchronisée pourrait offrir la possibilité aux hôpitaux ruraux d’augmenter l’accessibilité des services médicaux aux populations rurales avec une augmentation modique du coût de transport actuel.