有效社区监控低资源环境妇幼结果研究

后台

全球卫生开发里程碑不仅鼓励改善世界范围妇幼健康和福利,而且加深理解关键结果流行病学和开发有效干预这些弱势群体监测妇幼保健结果里程碑跟踪需要长期收集高质量数据,这在资源不足环境中可能特别具有挑战性。尽管对现场试验提出了大量一般建议,但在设计与实施妇幼研究方面缺乏具体指导。建立监视系统以大规模获取有关怀孕、怀孕结果和妇幼健康结果的实时信息时,需要额外考虑。

主体

加纳Kintampo卫生研究中心与伦敦卫生热带医学学院20年协作研究经验的基础上,我们建议出一份关键项目清单,供设计和实施系统时参考,以监视怀孕并识别和分类研究中的妇幼结果归纳四大标题:理解您的人口规划资料收集周期增强例常监控方法设计实时适配数据采集管理系统

结论

低资源社区高质量人口研究对确保持续改善卫生度量并减少妇幼结果不平等至关重要。我们希望,本文描述的经验教训将有助于研究人员规划与实施他们的研究。

研究证据通过理解关键结果流行病学并开发有效干预方法,帮助改善全世界妇幼健康和福祉网络还发现重要的知识空白妇幼死亡率和死产在许多环境中仍然高得令人无法接受,这主要是由于可预防的原因[一号,2,3和缺少获取高质量保健4..监测妇幼保健结果里程碑跟踪需要长期收集高质量数据,这在资源不足环境中可能特别具有挑战性。设计周全的研究可帮助应对这些挑战,包括未来观察研究以监测趋势并量化不平等,干预研究以通报和评价新政策和方案4,5..

建立实用的面向人口的监视系统,高质量现场作业、数据管理和监测对此类研究的成功至关重要。资源的存在为低资源环境实地研究的设计和实施提供指导(例如Smith等[6))包括详细资讯开发社区协作关系识别训练实地工作人员计数人口确定并映射合格家庭7,8..现场工作包括现场结构监督的规划和组织咨询并开发稳健数据管理系统[九九,10..表格中归纳了这些一般性问题一号因为它们是基础 所有学习设计

尽管有丰富的一般建议,但在设计与实施妇幼研究方面缺乏具体指导。建立监控系统时需要额外考量,以大规模获取有关怀孕、怀孕结果、妇幼保健结果的实时信息供研究使用。论文利用加纳Kintampo健康研究中心与伦敦卫生热带医学院20年研究协作,为研究人员规划低资源环境社区研究提供结构化指导基于设计并管理ObaapatA、Newhints和Neovita审判队的经验11,12,13取关键项目清单供建立和实施研究时参考 研究需要怀孕监控 识别和分类母幼结果

表22总结监视系统设计以及这些试验现场工作程序ObaapaVitA是一个集群随机控制安眠药测试,以检查每周向育龄妇女提供低用维他命A补充对妇幼结果的影响Newhints是一个集群随机控试研究家庭访问策略对新生儿死亡和新生儿护理实践的影响Neovita个人随机控制安非他明测试新生维他命A补充对补充后死亡率和婴儿医院化的影响

这些都是复杂测试提供宝贵的洞见供未来研究使用

1. 开工

   样本规模大(ObaapataVita实地工作人员每月访问12万妇女,近八年来近800万次家访);

2. 二叉

   检验稀有结果(ObaapatVitA初级分析基于近80 000例怀孕中286例与妊娠有关的死亡);

3. 3级

   将大保健体系整合到实验实施中(Newhits家访干预与7个区卫生管理队联合设计,由现有社区监督志愿者提供并配有Dhmts内部监督员收集的监测数据)并

4. 4级

   所需实时数据(Neovita的22 955名婴儿必须在72小时内接受新生儿补充物)。

表23总结从这些研究中汲取的关键教益将它们归为四大标题下,并附项目清单供审议和可能的解决方案其中许多问题与任何领域研究相关,但我们的焦点是在哪些情况下需要完全数据说明怀孕及其结果

规划适当的监督体系和干预提供机制,关键是要理解受研究人群中与怀孕、分娩和婴儿护理实践有关的文化社会规范与行为ObaapaVita实验监视系统(构成随后Newhits和Neovita实验基础)启动前,进行了广泛的编程研究,探索这些问题以及可能影响采纳或坚持感兴趣干预的因素14,15,16..

文化社会规范显示居民怀孕

确定妇女怀孕时,特别是在初级阶段很难确定[17..与其他环境相同,本研究区妇女对讨论早孕损耗和引产保持静默[15..虽然这些规范构成挑战(例如,当妇女向田工透露怀孕情况时平均怀孕5至6个月),但最有效的缓解策略与田工特征、定位、监督培训相关现场工作人员尽可能在实地工作期间访问同一批妇女,以发展信任并学习例行监视访问期间产生的结果。向社区派出实地工作人员时,考虑族裔和宗教问题,其他人也承认这一点[7..田工是女性还是男性在这一环境没有影响力,但在其他环境可能很重要[18号..

实地工作者培训期间,强调需要发展同妇女及其家庭的良好关系。学习中通信技巧和道德行为课程19号..实地工作人员接受培训,在无法尽可能监听的地方与妇女面谈。持续培训通过每周现场会议和例行现场监督提供,每年至少提供一次复习课程,响应社区反馈并持续数据质量审查例如,我们开发培训课,目的是使用新手法提高确定早孕损耗和与怀孕有关的死亡信息的完整性和敏感性,例如讨论产妇死亡对家庭的影响和角色扮演

文化社会规范与行为与人民实现相关

围绕分娩和产后阶段的行为和做法也影响及时数据收集和干预交付人口移动对全球疾病流行病学的影响20码和损失跟踪监视系统21号深入理解 由研究内临时迁移引起的问题 讨论较少研究区后期迁移常见,因为妇女迁移到离保健设施近处或与亲生子女住在一起。实地作业实践必须调整,以便每次访问时都收集并验证有关该妇女学习识别号的信息。保证新定位数据可与其先前监视数据连接,当该妇女返回原居时结果不计数

ObaapaVita对干预提供维他命A或安慰胶囊有重要影响由于聚类随机化、低人口密度和大片面积问题,无法保证妇女从原居地从同一块试臂得到补充物。这使得约半数迁移妇女治疗组变换,并减少了有资格列入初级分析数(见结果文件详细讨论这些问题[11))相形之下,这不是Neovita的问题,因为这是单例随机控制试验,干预是出生后不久单剂量

研究阶段探索环游交付区迁移实践并收集妇女交付计划数据(包括当时计划居住地和预期交付地)可缓解这些问题,新信实施方法允许修改干预实施

获取所有受研究人群怀孕信息时, 我们招所有育龄妇女加入常规监控系统允许完整和及时识别怀孕精确日期测量法(妊娠年龄和时间定义法)快速识别产物(Newhints和Neovita)并完全及时提供干预,包括产前期间(ObaapatVita和Newhits)。现场工作程序确保这一点,包括访问频率和额外数据采集机制等问题说明如下。

学习访问频率多高

确定研究访问频率需要解决理想时间与可用资源之间的紧张关系其他地方建议至少每3-6个月需要访问捕捉 " 。合理性生死信息8..ObaapaVita和Newhints的实地工作人员每4周访问监听系统所有妇女。滚动访问程序允许为下次访问收集、处理和工作名目4)尽管定期访问有重大资源影响-这些项目在任何时候雇用360名实地工作人员-结果在监控中捕获的怀孕和与怀孕有关的死亡比本地区卫生管理队监视系统捕获的多(依赖6次月扫描)(数据未发布,记录在ObapaVita实验指导委员会2006年会议记录中)。部分原因在于他们确保实地工作者与参与者建立关系此外,我们可以定期(并以一种与典型月经周期一致的方式)向妇女询问怀孕问题,这样可以提高召回精度,因为她们只需记住上个月发生的事件。

干预交付需求还影响现场工作搭建和访问频率ObaapataVita干预由胶囊组成,每周取一次然而,每周访问200 000多位妇女分发并观察胶囊摄取不可行。将胶囊交付与4周收集资料合并是一种可行的替代方法,这意味着每次访问都给妇女可控胶囊数(4),并可以通过自报和查取剩余胶囊数定期检查守约情况。造型工作还发现,如果所有参与者都于周同一天取胶囊,则妇女优先使用胶囊,因为这可伴之以清晰简单消息并意味着参与者可相互提醒14..

访问频率需要改变吗?

内维塔研究干预(vitaminA或a因此,有可能延长非怀孕妇女实地考察间隔期,每3个月作家访确认怀孕状况然而,实地工作访问需要增加接近结束妊娠时间,以确保快速识别出生因此,所有孕妇每4周接受检查直到怀孕8个月,然后在怀孕最后一个月每日接受检查以识别出生使用其他策略补充现场活动,包括监督员每日扫荡村庄(尤其是那些妇女被认为离分娩近的地方)和保健设施,并招聘关键社区线人一经出生即向现场团队报告综合起来,保证22 955名新人中四分之三在24小时内接受干预,99.8%在72小时内接受干预

请求访问后第1和3天评估不良事件这是一项挑战性工作,因为在此期间妇女可出院出院无法使用电子列表规划工作,因为外地办事处没有适当的计算设备或接入互联网sing团队每晚都编造纸张式的“剂量婴儿清单”,集中系统确保为99.5%的Neates在试验中收集3天内反向事件数据13..

早期产后访问是提供Newhints干预的关键由400多个CBSVs对DHMTs使用49个干预区进行访问,并独立管理KHRC现场工作人员对结果计量的监测数据采集测试设计 估计干预效果实战条件怀孕和生产在四周监控系统内确认,但CBSVs没有分享这一信息由他们负责识别程序,因为他们将按例编程CBSVs干预访问覆盖率低于Obaapativita或Neovita63%的妇女报告至少从CBSV访问一次研究者需要弄清楚他们的作品是否旨在理解干预效果(如Neovita)或效果(如Newhits)时规划交付方法及执行强度和实战需求注意实地工作人员收集结果数据总是重要的,如ObaapaVita或Neovita等安眠药控试中,或独立于Newhits等执行干预者收集结果数据

需要用其他方法收集数据提高访问间隔检测率吗

资源不足频繁监控时,研究人员需要考虑使用其他方法增强数据收集工作,这些方法可包括手机访谈、关键社区线人或保健设施结果识别所有这些都用在Neovita上,促成初级结果数据完整性极高(98.9%)(六个月时儿童死亡率)。这种方法对生或死等结果效果效果良好,但对容易召回结果或其他偏差作用较小,如保健利用数据或敏感信息收集如怀孕损耗数据

难产前你需要录用那些母亲吗

干预交付需求还确定妇女是否需要在妊娠结果前注册或她们和她们的婴儿出生后是否可以招生例如,Neovita从小招工合并监视怀孕和主动确认出生对减少选择偏差至关重要,而选择偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏题仅通过招聘设施内出生的婴儿或最易在出生后快速达标的婴儿来介绍。在所有三次试验中,我们也知道使用产后监测模型捕捉的婴儿结果较少,因为妇女迁移送货如上描述社区监控和与孕妇建立关系对确定围产期结果也有重要影响(例如,允许仔细访谈婴儿出生后短时间哭泣或吸气以区分死产和新生儿早死),允许精确识别数字和分母信息最后,有些干预可能需要先入为主访问,而这只有在所有育龄妇女被招入监控程序并可能要求在监控内对怀孕意图提出更多问题时才能实现。

学习访问何时结束

妇幼结果有时间定义5..必须在这些时段结束后至少计划一次访问,以尽量减少损失并采取后续行动持续监控更容易实现,但我们也在监控结束后继续开展一些数据收集活动,以确保数据完整性令人满意。举例说,Newhints对婴儿的后续跟踪工作于2009年12月完成,但口头解剖数据收集工作持续12个月,劳动力减少Neovita也发生这种情况,同时多次定向访问以获取婴儿状况信息。人员配置计划需要包括为这些基本`模拟'活动提供经费,同时考虑工作人员人数和职等Newhints和Neovita最后后续访问由监督员负责,监督员拥有摩托车(并可以长途旅行)并熟悉学习区

实地工作人员定期家访可能不足以确保完整和/或准确的怀孕信息及其结果多数据源增强数据采集高级监督员驻扎在ObaapatVita和Neovita四所局部综合医院的产房中。数据连接时研究区没有民事登记和生命统计系统因此,每次研究都进行VA获取死因信息

可使用多源数据辨识怀孕和结果并剖析三角

医院数据采集和VAs都允许识别别处未报告的怀孕和死亡,特别是早孕(ObaapatVita中特别重要)。Neovita监督员每日访问保健设施,大大增强完全抓取产物

组合不同源的信息对三角关系也很重要。可检查出生日期和死亡日期(例如确认死亡是否满足结果分类所要求的时间定义)以及其他重要结果定义信息(例如婴儿出生时哭泣或移动以区分死产和新生儿早死)。产妇和新生儿发病信息(据知妇女记错分辨不全22号,23号)确认使用这些源

此外,VA确定死产和新生儿死亡原因工具诊断精度通过比较VAs编码信息与医院死亡原因信息来评估ObaapatVit24码..总体判断性As精度高于新生儿死亡预期值,敏感度大于60%所有主要原因和特性76%出生窒息症和85%出生前传染症VA验死诊断不良,如先天异常和孕产妇出血

从不同源码对数据进行三角分析可提高数据质量,但也具有挑战性,因为需要资源招聘更多高级工作人员,提供额外培训,确保对外勤人员进行密切和定期监督,并满足数据管理需求。

开发策略处理不同源间不一致性

预定义数据清理计划 调查并解决不同数据源间不一致性ObaapaVitA项目的目标是最大限度地检测应征妇女怀孕和与怀孕有关的死亡。故计划允许增量数据采集源识别怀孕情况, 并同样地, 如果我们从社区监控中知道一名妇女怀孕或刚分娩时死亡,

将这些数据输入研究数据库时需要谨慎和敏感性。举例说,我们常从医院数据中知道,一位学习妇女早孕入院,早孕前向田工报告。重要的是捕捉这些怀孕和任何相关结果医院数据不用于更新研究数据库生成现场作业列表,因为怀孕可能在入院期间结束或因为妇女可能没有通知其他家庭成员怀孕

是否需要客观确认数据

一些研究要求正式确认妇女报告的数据举例说,干预提供可能要等妇女验孕后才能开始(例如,一些测试中已经做过,例如,[25码,26))结果还可能需要额外确认,例如需要血压和尿蛋白测量确认孕期高压病27号..需要时,这些方法需要大量资源,并需要仔细规划以确定如何采样和确保精确测量

数据采集和管理系统临床测试需要能够高效处理大量数据。需要适应学习参与者状况变化和学习协议变化28码..测试中,数据库参与者状况变化(如怀孕、交付或迁移)整合到四星期数据收集处理周期内,详解如下

哪些事件应触发数据采集或干预程序变化

在监视系统内,大多数妇女大部分监视期间没有怀孕。或为现场工作引入新元素(例如在Neovita提供干预)三大实验都使用工作列表,在数据录入后每周自动更新,并启动下次访问到期前的必要修改(表表)。4)从而确保监外工作人员下次访问时有正确表格供那些披露怀孕或结束怀孕的妇女使用,这一信息被纳入相关工作人员的工作日程中。包括标准6周/40天哀悼期结束前未出现 VA请求

开发出机制报告并处理数据错误吗?

虽然通过密切监督和密集实地检查将现场误差控制到最小程度,但由于实地访问总量大,需要进行广泛的数据清理工作。灵活自动化机制以确保从现场向数据处理中心持续反馈,反之亦然,对于确保在可能的情况下实时纠正错误和前后不一至关重要。举例说,记录婴儿识别号时偶有错误,结果婴儿与数据库错误母亲连接,并因此要求田间工填写错误表表现场工作人员每周向数据处理中心提交错误和解决办法,形式化的“问题表”,允许立即校正这对于确保避免可能令学习参与者痛苦的相遇很重要。举例说,同家有两位妇女可能同时生孩子万一有一个孩子死亡,但识别婴儿数混淆,关键是要快速解决,以免难为难的母亲多次被问及有关其子的细节。双胞胎或三胞胎可能出现类似情况,只有一名婴儿在怀孕后幸存实地工作人员接受敏感处理这类问题培训,但运行良好的数据管理系统对确保这些问题不再发生也至关重要。

包括持续10个月或10个月以上的怀孕和同一位关系太近的妇女两次怀孕正在收集数据以标出这些问题时开发检验程序最佳解决办法是高级外勤人员调查和解决,但也制定策略检查和清除分析阶段遗留错误举个例子,我们发现多例妇女报告早孕下降,然后生出健康活生婴儿,出生体重合理6个月或6个月后(表示不明显过早)。在这些例子中,我们假设没有早孕损耗(从分母中消除这一结果)。难解决怀孕时间过长问题在一些情况下,妇女在这些怀孕结束时生产健康婴儿我们假设有些人因此经历早孕损失后快速再怀一次,但很少能证明这一点(即使在这些密集监视系统内也是如此)。尽管如此,重要的是理解这些潜在错误,这样研究数据与其他数据源之间的任何不一致之处都可以解释并联系上下文。

本文总结研究者在四大标题下设计与实施妇幼结果实地研究的建议:理解您的人口规划资料收集周期增强例常监控方法设计实时适配数据采集管理系统

教程可泛性有一些限制这些都是干预研究,从理解数据收集现场程序与干预交付之间的相互关系中总结出许多教益然而,讨论的许多原则对规划观察研究有用,这也需要通过复杂和完整的社区监视系统收集和管理高质量数据。资料收集以纸张为基础,关系数据库每周更新,以确保母亲和婴儿在适当时间访问,并在访问期间采取适当行动。电子资料收集现在越来越常见。然而,从这些试验现场搭建中仍可吸取宝贵的教益,因为-尽管有些问题通过电子数据采集解决-其他问题不是或可能被夸大举例说,用纸质表格比较报告出生登记册与外地办事处整理并调查并纠正错误(特别是在新出生表识别号上,必须手写完成)。只有当下组访问数据直接输入电子数据采集系统时才能取出这些错误

自这些研究以来,政策和研究环境都发生了变化。妇幼保健方面许多重要研究问题仍未解答,但为这类深入研究获取资金(费用昂贵,难以建立和管理)仍具有挑战性。常规收集数据在低资源环境更易获取,包括改善生命登记系统29设施内卫生管理信息系统以及组织个人和家庭信息的社区卫生信息系统4..人口监视系统更多30码和户口调查程序31号学习可嵌入成功连接人口监视和临床监视系统的研究实例正在增加32码..这些数据源通过提供背景信息、研究设计所需人口参数数据以及可降低学习成本的现有基础设施提高大规模研究的可行性协作对双方都有利,因为从研究中投资支持能力发展也有助于评价和提高这些例行监测系统的质量和可持续性

低资源社区高质量人口研究对确保持续改善和减少妇幼结果不平等至关重要。我们希望本文件描述的经验教训帮助调查人员在规划与实施研究时积累并发扬经验

不适用

CBSV:

社区监控志愿者

DHMT:

区卫生管理队

KHRC:

金坦波健康研究中心

LSHTM:

伦敦卫生热带医学院

VA:

口交解剖

我们确认酋长、长老和舆论领袖对研究领域的支持,所有参加试验家庭的重大贡献,以及KHRC敬业现场数据处理工作人员的辛勤工作。最后,我们感谢LSHTM评价中心为编写论文讲习班提供资金。

这项研究得到伦敦卫生热带医学院评价中心向Seyi Soremekun博士和Betty Kirkwood教授写作赠款和Billand Melinda Gates基金会通过世界卫生组织提供OPPGH5297和OPP1138582部分支持。资助者在论文概念化、写作或发现方面不起作用

作者注解

1. 贝蒂Kirkwood和LisaHurt对本研究的贡献相等

作者和附属关系

1. 影响创新团队 美国援外社 115百老汇5楼

   卡特林香农

2. Cardiff大学生物医学和生命科学学院试验中心Neuadd Merionnydd

   克里斯赫特

3. 妇幼保健干预研究组,流行病学和人口卫生学院,伦敦卫生热带医学院,Keppel街,伦敦WC1E7HT

   seyiSoremekun和BettyKirkwood

4. 妇幼保健系伦敦Kings学院Strand伦敦WC2R2LS

   卡伦Edmond

5. 加纳库马西Kwame Nkrumah科技大学公共卫生学院

   Sam牛顿

6. Kintampo健康研究中心加纳卫生局Kintampo、Bono东区和Bono大区

   Seeba Amenga-Etego & Charlotte Tawiah-Agyemang

7. 全球卫生学院,伦敦大学学院30Guilford街,伦敦WC1N1EH

   泽勒山

8. 流行病和疾病控制系,加纳大学卫生科学院公共卫生学院,Legon,P.O插件LG25加纳阿克拉

   亚历山大马努

9. 加纳大学卫生科学院社会和行为科学系,加纳阿克拉

   本微

10. 人口医学系,Cardiff大学医学院,Neuadd Merionnyddd,Heath公园,Cardiff,CF144YS,UK

    丽莎赫特

交文

所有作者都为初步讨论论文内容和结构出力CS和LH写出论文初稿所有作者都为编辑第一稿和后续草稿出力所有作者阅读并批准最终手稿

对应作者

对应到丽莎赫特.

道德核准并同意参赛

不适用

协议发布

不适用

竞技兴趣

作者声明他们没有利益冲突

发布器注解

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