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Impact de la PCMA

Cette question a été affichée dans le forum de discussion Evaluation de la couverture et a des réponses 22. Rassurez-vous de laisser le sujet inchangé Répondre par email.

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Zoheb

WFP

Utilisateur régulier

5 déc. 2011, 10:20

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Je travaille comme coordonnateur provincial cellulaire de nutrition gouvernement du Baloutchistan (Pakistan). Nous avons mis en œuvre la PCMA dans les districts d'insécurité alimentaire de notre province depuis les 3 dernières années. Nous avons vu les résultats et les Communautés ont approuvé le programme. Cependant ce qui doit être évalué à ce stade est l'impact du programme dans son ensemble.
Quelqu'un peut-il nous aider à cet égard que la façon d'y aller ???

Mark Myatt

Consultant Epidemiologist, Brixton Health

Utilisateur fréquent

5 déc. 2011, 13:03

Ceci a été traduit automatiquement.

Si nous définissons «l'impact» que «comment bien que mon adresse de programme besoin?" alors nous pouvons nous en sortir en utilisant une combinaison de données de surveillance de routine et une estimation de la couverture.

Le calcul est simple:

    Besoin rencontré = Efficacité * La couverture

Nous pouvons le décomposer un peu. L'efficacité est la proportion des admissions qui sont rejetées comme guéri. Vous devriez avoir ce à partir des statistiques de suivi du programme de routine de votre programme mais attention à la façon dont vous traitez avec défaillants, car ils peuvent facilement se perdre, ce qui rend le programme plus efficace que l'air, il est vraiment.

La couverture est:

    Couverture = Nombre dans le programme / Nombre qui devrait être dans le programme

Par exemple, si votre programme a un taux de guérison de 85% (une valeur assez typique pour un programme de PCMA réunion SPHERE des normes minimales) et la couverture de 60% (une valeur réalisable dessus des normes minimales SPHÈRE pour un programme rural sédentaire) alors:

    Besoin rencontré = Efficacité * La couverture
    Besoin rencontré = 0,85 * 0,60
    Besoin rencontré = 0,51
    Besoin satisfait = 51%

La simplicité de ce calcul se cache une difficulté ... La couverture est généralement pas disponibles dans les statistiques de suivi du programme de routine. Vous aurez à dépenser temps et argent pour estimer la couverture.

Il ya quelques façons d'estimer la couverture. Les méthodes indirectes qui reposent sur ??des estimations du total de cas de numéros (par exemple) enquêtes SMART multiplié par un facteur de correction sont très pas cher, mais sont très inexactes et devraient (OMI) pas être utilisés. Les estimations directes de (par exemple) enquêtes SMART sont également problématique en raison des petits nombres de cas SAM trouvés. Par exemple, si la prévalence est de 2% et la taille de l'échantillon de l'enquête est de 700 alors il y aura environ 14 cas SAM permettant d'estimer la couverture de la PCMA (avec cette taille d'échantillon que vous obtiendriez un IC à 95% de l'ordre de +/- 30 points de pourcentage ce qui est très faible précision). Un des problèmes supplémentaires avec cette approche est que la méthode d'échantillonnage PPT choisit de préférence les grandes collectivités qui (i) peuvent avoir une faible prévalence de SAM que les petites communautés et (ii) où les cliniques sont de PCMA ont tendance à être situé. Cela aura tendance à donner des estimations biaisées de la couverture. Autres méthodes directes existent. Le plus pertinent ici sont probablement SCCS et SQUEAC. SLEAC pourrait être utile si vous êtes intéressé dans les estimations sur plusieurs unités de prestation de santé telles que les districts de santé. Toutes ces méthodes fournissent une estimation de la couverture et des données sur obstacles à l'accès. SQUEAC fournit une analyse plus en profondeur des obstacles et des boosters à l'accès. Disposer de données des obstacles est essentielle car elle permet d'utiliser pour optimiser la programmation afin de maximiser les besoins satisfaits.

Vous devez être conscient que toute méthode ne vous donnera une estimation de la façon dont le programme est en train de faire au moment de l'enquête. Si il ya des restrictions saisonnières d'accès (et ceux-ci sont assez fréquents), alors vous ne devriez pas prendre cela comme une estimation précise de la façon dont votre programme a fait dans le passé (bien que vous pourriez être en mesure de faire quelques ajustements raisonnables pour obtenir à ce utiliser certains des outils de SQUEAC).

Quant à "comment allez-y ???" ... Je pense que vous devriez communiquer avec l'un des organismes qui ont de l'expérience avec SCCS ou SQUEAC (SLEAC ne sera utile que sur une large zone qui pourrait être le cas pour vous) pour vous aider à faire la première enquête et de vous former et votre personnel dans la méthode (s). Les organismes qui peuvent vous aider comprennent Valid International Ltd, ACF, l'inquiétude, SC-Unis, VMI, et de l'Université Tufts. Il peut y avoir d'autres, mais ce sont celles que je l'ai travaillé.

Je espère que cela est d'une certaine utilité.

Zoheb

WFP

Utilisateur régulier

6 juin 2012, 11:17

Ceci a été traduit automatiquement.

Merci pour l'explication de détails

Franck

Epidemiologist

Utilisateur régulier

18 janv. 2013, 11:51

Ceci a été traduit automatiquement.

merci pour la proposition comme un indicateur de l'impact du programme. l'indicateur est un rapport ou de la proportion (je ne pense pas parce que le numérateur et non inclus dans le dénominateur). Quels sont les outils statistiques qui sont possibles à utiliser dans les comparaisons (par exemple statistique de test)?

Mark Myatt

Consultant Epidemiologist, Brixton Health

Utilisateur fréquent

18 janv. 2013, 19:53

Ceci a été traduit automatiquement.

L'indicateur est une proportion. Il est une estimation de la proportion des cas de SAM qui se trouvent, recrutés, conservés et guéries. Le sont deux proportions ... (1) la proportion de couverture et (2) la proportion guéri. Ceux-ci sont multipliés ensemble. Les deux proportions sont sujettes à l'incertitude qui qui habituellement être exprimée comme une source crédible (la confiance) 95% d'intervalle. Vous pouvez les utiliser pour créer un intervalle de crédibilité de 95% environ sur les besoins satisfaits. Par example:

   Proportion de couverture = 60% (IC 95% = 48%; 69%)
   Nombre durci en 6 mois précédents = 604
   Nombre de sorties en 6 mois précédents = 711
   Guéri = proportion de 85% (IC 95% = 82%; 87%)

   Nécessité = 0,60 * 0,85 = 0,51 (51%) se sont réunis
   Lower CL = 0,48 * 0,82 = 0,39 (39%)
   Haut-CL = 0,69 * 0,87 = 0,60 (60%)

Un "test" sur deux besoins satisfaits pourrait être fait par la recherche de non-chevauchement des IC.

De l'aide?

Franck

Epidemiologist

Utilisateur régulier

14 févr. 2013, 17:49

Ceci a été traduit automatiquement.

En données courantes, nous ne disposons pas des CI de guérison proportion. Il est a sens à havec CI car il est pas l'enquête mais Echantillonnage en analyse exhaustive de l'admission?. comment pouvons-nous l'obtenir, si elle est possible ?.
L'indicateur est une proportion comparaison mais le CI pas un test et nous peut avoir la situation indéteminé (de chevauchement des IC).
Quelqu'un peut-il avoir une idée sur l'utilisation de l'essai dans ce CAS
Vous tous Merci pour votre aide

Mark Myatt

Consultant Epidemiologist, Brixton Health

Utilisateur fréquent

15 févr. 2013, 07:49

Ceci a été traduit automatiquement.

Un poste: La proportion durci est pas une estimation dans le sens que nous pourrions estimer une proportion d'une enquête par échantillon, car elle est prise à partir d'un recensement (soit 100%) de l'échantillon des sorties sur une période de temps. Cela signifie que nous avons aucune erreur d'échantillonnage. Nous avons un risque d'erreur dans l'enregistrement des dates et de la classification des sorties (défaillants et les transferts par exemple, je l'ai vu systématiquement classés à tort comme guéri - il est une étude de cas dans le manuel de SQUEAC). Si vous pouvez éliminer ces erreurs, alors vous ne disposez pas d'une estimation de la valeur de la proportion réelle ... vous avez la valeur de la proportion réelle elle-même. Cela signifie que vous ne devez pas les tests de la CEI et des hypothèses. Si la proportion observée durci est (par exemple) 80% alors vous pouvez dire que la proportion réelle durci est de 80% et est supérieure à 75% (soit la norme minimale SPHERE). Si un programme a une proportion observée guéri de 80% et un autre a une proportion observée guéri de 90%, vous pouvez dire que le deuxième programme est mieux, en termes de taux de guérison, que la première. Je ne pense pas que ce soit une approche déraisonnable.

Un autre poste: Nous avons un échantillon. Nous pourrions avoir (par exemple) choisi une période différente, a commencé un jour différent, & c. et nous aurions eu une autre série de sorties. Le jargon en est un échantillon consécutif qui est un échantillon systématique avec un intervalle d'une d'échantillonnage avec un point de départ arbitraire. Ce type d'échantillon est commune dans les applications cliniques de vérification. Il n'y a que les erreurs ci-dessus. Aussi, nous pourrions ne pas avoir tous les records pour la période. Nous aurions peut-être utilisé des enregistrements d'un sous-ensemble de cliniques qui avaient signalé ou que nous avions visité. Il nous avons erreur, nous avons l'incertitude. Nous utilisons couramment IC à exprimer l'incertitude. Si vous prenez cette position alors vous calculez le CI de la manière habituelle (ce qui est ce que je faisais dans mon post précédent).

Je préfère la deuxième approche parce qu'elle facteurs dans une certaine incertitude qui (sûrement) doit exister.

Un "test" simple pour une différence entre deux estimations de besoins satisfaits est de regarder pour la CEI ne se chevauchent pas sur les deux estimations. Si les IC des deux estimations se chevauchent alors pas de différence significative. Si il n'y a pas de chevauchement alors il ya de différence significative. Il est une approche "rudimentaire", mais réalisable. En utilisant des tests standards (par exemple, le z-test ou de tests de chi-carré) est pas simple puisque les estimations sont des estimations composés.

Je serais intéressé d'entendre ce que les autres pensent.

J'espère que cela aide.

Franck

Epidemiologist

Utilisateur régulier

15 févr. 2013, 13:12

Ceci a été traduit automatiquement.


Salut Mark grâce vous, vos réponses me heps

pouvons-nous dire "Si les IC des deux estimations se chevauchent alors pas de différence significative."?

Je pense qu'il est pas rigoureusement vrai de dire "Si les IC des deux estimations se chevauchent alors pas de différence significative". Nous avons besoin d'un test avant kown?

Est-il faux?

Merci encore une fois vous

Mark Myatt

Consultant Epidemiologist, Brixton Health

Utilisateur fréquent

15 févr. 2013, 14:34

Ceci a été traduit automatiquement.

En comparant deux estimations des paramètres, il est toujours vrai que si les intervalles de confiance ne se chevauchent pas alors une statistique de test sera significatif au 1 - niveau alpha (où alpha est le centile utilisé pour la CI - p <0,05 si deux IC à 95% ne pas se chevaucher). Le cas contraire (ie chevauchement signifie non-signification) est pas toujours vrai. Cela dépend du test statistique utilisé. Je vais commencer en utilisant l'exemple d'un test t.

Un test t de la différence entre deux moyens et le procédé de chevauchement CI peut produire des résultats contradictoires. Cela est dû à la différence entre comment "distance" est mesurée. Le CI utilise l'ampleur des erreurs standard, mais le test t utilise la racine carrée de la somme des carrés des deux erreurs standard. Si vous faites le calcul, vous verrez que la méthode de chevauchement CI est un test plus conservateur que le t-test. Le test t est un bien pour de petits échantillons (c.-à-n <60). Comme la taille de l'échantillon augmente, nous pouvons utiliser le test z. Ce test utilise la magnitude des deux erreurs types pour mesurer la distance et la méthode de CI chevauchement et le test z sera de retour les mêmes résultats pour tous les cas.

En se référant maintenant à la différence entre deux proportions. Le z-test pour la différence entre deux proportions utilise l'erreur-type. Un test du chi-carré sur un degré de liberté est tout simplement z-squared (par exemple z = 1,96 est khi-carré = 3,8416 ont tous deux p = 0,0499 pour un test bilatéral). Pour cette application, la méthode de CI chevauchement est identique à un z-test ou d'un test du chi-carré. Cela signifie que la méthode de CI chevauchement est bien élevé. Il est, je crois, le test que vous souhaitez. Notez que ces méthodes (z-test et le test du chi-carré) ont des contraintes. Ils ont besoin:

    n * p> 5
    n - (n * p)> 5

où «n» est la taille de l'échantillon utilisé pour chaque estimation et "p" est l'estimation de la proportion. Ces contraintes seront presque toujours être vrai pour cette application. Je pense, donc, qu'il est sécuritaire d'utiliser la méthode de CI se chevauchent pour cette application.

Qu'en pensent les autres?

Ici est un simple guide pratique à l'aide de la méthode de CI se chevauchent pour tester la différence entre deux proportions.

J'espère que cela aide.

Bradley A. Woodruff

Self-employed

Utilisateur fréquent

15 févr. 2013, 15:48

Ceci a été traduit automatiquement.

En ce qui concerne la détermination de la signification statistique de la différence (s) entre deux ou plusieurs estimations ponctuelles utilisant interals de confiance: Comparaison des intervalles de confiance pour deux estimations ponctuelles pour tenter de déterminer la signification statistique est semée d'embûches. Oui, si les deux séries d'intervalles de confiance ne se chevauchent pas, la différence entre les estimations ponctuelles est statistiquement significative au niveau utilisé pour calculer les intervalles de confiance (généralement 0,05). Cependant, l'inverse est impossible. Si les intervalles de confiance ne se chevauchent, la différence entre les estimations ponctuelles peut ou peut ne pas être statistiquement significatives. En effet, lorsque le calcul de la valeur de p pour la différence entre deux estimations ponctuelles, pondérée, moyenne calculée de la variance est utilisé qui se traduit par un écart-type inférieur à la somme des erreurs de norme distincte pour les deux estimations ponctuelles. Beaucoup a été écrit sur ce sujet avec plusieurs propositions sur la façon de déterminer la signification statistique à partir des intervalles de confiance (voir la liste de référence ci-dessous), mais la ligne de fond est que, si les intervalles de confiance se chevauchent, vous devez utiliser un test statistique, comme le t -test ou chi carré, ce qui est spécifiquement conçu pour tester la signification statistique.

Payton ME, et al. Intervalles de confiance se chevauchent ou des intervalles d'erreur standard: Qu'est-ce qu'ils signifient en termes de signification statistique? Journal of Insect sciences 03h24.

Braitman LE. Intervalles de confiance évaluer à la fois signification clinique et la signification statistique. Annals of Internal Medicine, 1999; 114 (6): 515- 517.

Berry G. de signification statistique et des intervalles de confiance. The Medical Journal of Australia 1986; 144: 618-619.

SR Cole, et al. Intervalles de confiance se chevauchent. J AM ACAD Dermatol 1999; 41 (6): 1051 à 1052.

PC Austin et al. Une brève note sur le chevauchement des con? Ance des intervalles. J Vasc Surg 2002; 36: 194-5.

Les intervalles de confiance Beaulieu-Prévost D.: de test de signification statistique pour les intervalles de confiance, les hypothèses de gamme et des effets substantiels. Tutoriels en méthodes quantitatives pour la psychologie, 2006; 2 (1): 11-19.

Wolfe R et J. Hanley Si nous sommes si différents, pourquoi continuons-nous de chevauchement? Lorsque 1 plus 1 ne fait pas 2. Canadian Medical Association Journal 2002; 166 (1): 65-66.

Cumming G et F. Fidler INTERVALLE estimations pour COMMUNICATION STATISTIQUE: problèmes et solutions possibles. IASE / ISI Satellite 2005.

Browne RH. Sur l'évaluation visuelle de l'importance d'une différence moyenne. BIOMETRIE 1979; 35: 657-665.

G. Cumming inférence à l'oeil: Lire le chevauchement des intervalles de con ance indépendants?. Étatiste. Med. 2009; 28: 205-220.

Schenker N et JF Gentleman. Sur juger l'importance des différences en examinant le chevauchement entre les intervalles de confiance. Le statisticien en Amérique 2001; 55 (3): 182-186.

Kevin Sullivan

Professor

Utilisateur régulier

15 févr. 2013, 16:39

Ceci a été traduit automatiquement.

Regarde erreur graphiques à barres avec des estimations ponctuelles et des limites de confiance peut être utile en termes d'évaluation et de précision pour faire des comparaisons entre deux ou plusieurs estimations. Si un test statistique est souhaitée, la p-valeur doit être calculée et ne pas deviner en comparant les limites de confiance.

Cependant, dans certaines situations, un enquêteur peut avoir deux estimations ponctuelles avec des limites de confiance de 95%, mais ne pas avoir accès aux données d'origine afin d'effectuer un test statistique. Il est encore possible d'effectuer un test statistique par "reverse" l'ingénierie des estimations de la variance. Un exemple pour une proportion peut être trouvé ici:

http://www.sph.emory.edu/~cdckms/compare%202%20proportions.htm

Mark Myatt

Consultant Epidemiologist, Brixton Health

Utilisateur fréquent

15 févr. 2013, 16:54

Ceci a été traduit automatiquement.

Dieu merci, quelqu'un comprend ce que nous parlons :)

Voilà une calculatrice très utile. Je l'ai fait le lien vers la calculatrice cliquable ici.

Franck

Epidemiologist

Utilisateur régulier

15 févr. 2013, 17:05

Ceci a été traduit automatiquement.


Merci beaucoup pour vos réponses - Cela aide beaucoup.

THX

Mark Myatt

Consultant Epidemiologist, Brixton Health

Utilisateur fréquent

15 févr. 2013, 17:12

Ceci a été traduit automatiquement.

La réponse de Woody m'a incité à regarder à travers le "archive" EN-NET. Nous avons été ici avant et venir aux mêmes conclusions ... même avec un lien vers la calculatrice utile de Kevin ... voyons ici.

Bon à obtenir ce triés (à nouveau).

Franck

Epidemiologist

Utilisateur régulier

15 févr. 2013, 18:14

Ceci a été traduit automatiquement.

Je veux essayer de reprendre ce que je comprends après cette brainstroming

Quand nous comparateur IC-il toujours vrai que je dois différence quand CI est chevauchent pas, quand CI de chevauchement, nous devons faire attention à certains condictions.
Nous pouvons utiliser des graphiques à barres avec des estimations ponctuelles et des limites de confiance à long terme de l'évaluation de la précision et avoir une idée.

Il est sûr de réaliser un test statistique en "reverse" l'ingénierie des estimations de la variance (Par exemple, utilisez le lien: http: //www.sph.emory.edu/~cdckms/compare%202%20proportions.htm) avant de faire une conclusion finale

Il est un bon résumé de ce que nous parlons de

THX

Mark Myatt

Consultant Epidemiologist, Brixton Health

Utilisateur fréquent

16 févr. 2013, 04:29

Ceci a été traduit automatiquement.

Je pense que nous pouvons résumer ...

L'approche de CI se chevauchent est une approche de test mais il est ne fournit pas un test bien comportés. Plus précisément, le test est conservatrice dans le sens où il peut inappropriée ne pas rejeter l'hypothèse nulle (ie l'absence de différence). Ce sera un problème particulier lorsque les différences ne sont pas grandes et / ou les tailles des échantillons sont petites. Une meilleure approche pour cette application est d'utiliser l'approche qui est mis en œuvre dans l'application de la calculatrice de Kevin. Pour d'autres applications que vous pourriez utiliser le test z du test chi-sqaure.

Franck

Epidemiologist

Utilisateur régulier

16 févr. 2013, 08:23

Ceci a été traduit automatiquement.


Ok, merci Mark
Cordialement

Tamsin Walters

en-net moderator

Modérateur

17 févr. 2013, 13:54

Ceci a été traduit automatiquement.

S'il vous plaît rappelez-vous ceci est un forum public et des commentaires désobligeants ne sont pas appropriées.

Merci beaucoup.

Mark Myatt

Consultant Epidemiologist, Brixton Health

Utilisateur fréquent

17 févr. 2013, 14:28

Ceci a été traduit automatiquement.

Je peux voir aucun commentaires désobligeants. Tout ce qui précède semble bien élevé. Le commentaire de quelqu'un sachant ce dont ils parlent (qui semble avoir été supprimé) a été faite à mes propres frais. Cest est, je faisais un commentaire désobligeant à propos de moi-même. Tahnk vient de me protéger de mon propre humour boiteux (oups, là je vais encore une fois).

Tamsin Walters

en-net moderator

Modérateur

17 févr. 2013, 17:58

Ceci a été traduit automatiquement.

Excuses, Mark. Mon erreur. Il n'a pas été clair pour moi où le commentaire visait - et pourrait ne pas avoir été à d'autres utilisateurs.

Meilleurs voeux,
Tamsin

Mark Myatt

Consultant Epidemiologist, Brixton Health

Utilisateur fréquent

18 févr. 2013, 03:44

Ceci a été traduit automatiquement.

D'ACCORD. Pas de soucis. Je l'avais fait une erreur qui a été corrigée par des collègues. Il était une tentative maladroite d'humour à mes propres frais qui peuvent avoir été mal interprété. Aucune infraction prise.

Mark Myatt

Consultant Epidemiologist, Brixton Health

Utilisateur fréquent

2 sept. 2013, 08:40

Ceci a été traduit automatiquement.

Kevin,

Juste vérifier sur les messages précédents et de constater que ce lien:

http://www.sph.emory.edu/~cdckms/compare%202%20proportions.htm

semble être mort.

Y at-il un nouveau lien?

Marque

Mark Myatt

Consultant Epidemiologist, Brixton Health

Utilisateur fréquent

3 sept. 2013, 10:38

Ceci a été traduit automatiquement.

Juste fixant le lien vers la calculatrice de Kevin. Il est maintenant ici.

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