Menu ENN Search
Changer la langue : English Français

Calcul des enfants de 6-23 mois de MAM groupe d'âge

Cette question a été affichée dans le forum de discussion Prévention et traitement de la malnutrition aigue modérée et a des réponses 1. Rassurez-vous de laisser le sujet inchangé Répondre par email.

» Afficher une réponse

Muhammad Khan

District Nutrition Coordinator-Merlin

Utilisateur régulier

3 mai 2015, 19:13

Ceci a été traduit automatiquement.

Dears

Nous mettons en œuvre le programme PCMA de quatre ans et à travers ce programme, nous couvrons 6-23 MAM mois d'âge des enfants à la SFP. Au début de l'année-3 dans le programme, nous avons atteint plus de 100% des enfants en SFP.
Pour cent de l'ensemble GAM pour moins de deux ans dans le programme est de plus de 80% (> 80% des cas de malnutrition aiguë globale sont identifiés dans les 6-23 mois de groupe d'âge). Cette tendance est similaire dans les deux autres districts du Sindh au Pakistan.
S'il vous plaît pouvez-vous suggérer techniquement comment calculer bénéficiaires GAM pour la tranche d'âge 6-23 mois? Est leur toute étude, l'expérience ou ligne directrice sur la situation?

Merci d'avance pour votre réponse ...

Mark Myatt

Consultant Epidemiologist, Brixton Health

Utilisateur fréquent

4 mai 2015, 07:58

Ceci a été traduit automatiquement.

Je pense que vous êtes confus.

Vous ne pouvez pas avoir une couverture de plus de 100%. Cette sorte de figure est généralement cité lorsque la couverture est estimée en utilisant (très imprécises) des méthodes indirectes qui confondent la prévalence de l'incidence.

Le fait que> 80% des cas de malnutrition aiguë globale sont âgés entre 6 et 23 mois ne signifie pas que la prévalence du GAM dans ce dans ce groupe d'âge est de 80%. Vous devez avoir la prévalence. Enquêtes de type SMART fournissent habituellement des estimations de la prévalence par âge pour ce groupe d'âge.

Quoi qu'il en soit ... L'approche standard à votre problème est d'appliquer la formule:

  cas load = N * P * K * C

où:

N est la taille de la population dans la zone de programme. Une valeur appropriée pour N est habituellement dérivée à partir des données de recensement.

P estime la prévalence. Cela est généralement estimée à l'aide d'une enquête de anthropométrie nutritionnelle (par exemple une enquête SMART). Il est important que la prévalence est estimée pour l'admission de la définition de cas du programme.

K est un facteur de correction pour tenir compte de nouvelles (cas incidents) sur une période de temps donnée. Ceci est habituellement prise à 2,6 sur un an.

C est la couverture du programme moyen prévu sur une période de temps donnée. Vous avez une estimation indirecte mais cela est une surestimation claire. Vous pouvez corriger ce que vous avez en devinant par K (ci-dessus). Si vous avez une estimation indirecte de couverture de 120%, alors vous pourriez utiliser:

  C = 120 / 2,6 = 46% = 0,46 (en pourcentage)

Si nous supposons:
         Population (N) = 10501
         Prévalence (P) = 0,087 = 8,7% (en pourcentage)
         Correction (K) = 2,6
  Couverture prévue (C) = 46% = 0,46 (en pourcentage)

Nous obtenons une charge de travail de un an:
  cas load = N * P * K * C
  cas load = 10501 * 0,087 * 2,6 * 0,46
  cas-load = 1093

Vous pouvez utiliser l'IC à 95% sur P pour obtenir un nominal de 95% CI sur le cas de charge.

Je espère que cela est d'une certaine utilité.

Le matériel présenté en réponse est basée sur:

Garenne M, Willie D, Maire B, Fontaine O, Eeckels R, Briend A, Van den Broeck J, incidence et la durée de l'émaciation sévère dans deux populations africaines, de la santé publique Nutr. Nov 2009; 12 (11): de 1974 à 1982

Anon, l'OMS, l'UNICEF, le PAM et le HCR Consultation sur les aspects programmatiques de la gestion de la malnutrition aiguë modérée chez les enfants de moins de cinq ans d'âge 24-26 Février 2010, l'OMS, Genève, 2010

MacMahon B, Pugh TF, Principes et méthodes épidémiologiques, Little Brown & Company, Boston, États-Unis 1970

Miettinen O, estimabilité et l'estimation dans les études cas-témoins, American Journal of Epidemiology, 1976; 103 (2): 226-235

Retour en haut de page

» Afficher une réponse