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Couverture Estimation

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Anonyme 1527

ITA

Utilisateur régulier

23 juil. 2012, 09:16

Ceci a été traduit automatiquement.

Chers conseillers

Nous finalisons actuellement une évaluation de SQUEAC dans une zone de forte prévalence du SAM. En raison d'un certain nombre de raisons, nous avons décidé de ne pas faire l'étape 3, mais au lieu de mettre fin à l'évaluation SQUEAC avec l'essai de notre hypothèse. Néanmoins, la taille de l'échantillon, nous avons atteint au cours de la petite enquête sur la zone est assez grande (> 1000 cas) alors nous aimerions pour estimer la couverture de la zone basée uniquement sur ces résultats (et sans préalable). L'échantillon a été recueilli à partir des 4 zones étaient nous travaillons (1 sous-section de chacun, choisi au hasard), alors nous sommes confiants qu'il est représentatif. Quelques questions

1. Pouvons-nous faire cela (utilisation zone petit échantillon de l'enquête pour estimer la couverture globale si cela est très grand et spatialement représentant)?

2. Faut-il utiliser le BayesCalculator pour cela? Si oui, nous aurions besoin de changer le numérateur à plus de 256 (c.1200). Je suis arrivé sur BrixtonHealth et il affirme que cela peut être réalisé en changeant la TCL. Je ne sais pas comment cela se fait - toute orientation?

Ernest Guevarra

Valid International

Expert

24 juil. 2012, 10:15

Ceci a été traduit automatiquement.

Merci de partager votre expérience de la couverture actuelle. Je vais essayer de donner quelques indications et / ou des idées qui peuvent vous aider à arriver à une réponse / solution à vos questions. Je dois juste 2 requêtes de suivi:

1) Habituellement, lorsque nous testons notre hypothèse par le biais de petites enquêtes de la région, l'échantillonnage est téléologique-à-dire, nous sélectionnons les zones que nous croyons être une couverture élevée ou les zones que nous croyons être la faible couverture et ensuite trouver des cas dans ces domaines pour voir si nos hypothèses étaient correctes . Donc, quand vous dites que vous avez sélectionné une sous-section de manière aléatoire dans les 4 domaines dans lesquels vous avez travaillé, ce que l'hypothèse que vous testiez? Vous ne devriez pas avoir connu les zones que vous vouliez tester avance déjà à dessein?

2) Par représentativité, que voulez-vous dire? D'après votre description ici, il semble que vous aviez 4 zones de travail qui sont chacune divisées en sous-sections. Est-ce correct? Vous échantillonnés dans chacune des 4 zones de travail en choisissant au hasard une sous-section dans chaque? Est-ce correct?

Maintenant, pour essayer de répondre à vos questions, je vais supposer que vous testiez hypothèse que vous avez fait pour chacune des 4 zones que vous travaillez en choisissant au hasard un sous-section dans chacune des zones et puis en faisant cas exhaustive trouver dans chaque sous- section. Et en faisant cela, vous avez trouvé plus de 1.000 cas de SAM. Compte tenu de cette hypothèse, je dirai que l'échantillon que vous avez reçu est pas téléologique et peut être considéré comme représentatif comme vous le dites.

Donc, pour votre question (1), je vais dire que vous pouvez faire une estimation de la couverture étant donné la taille de l'échantillon, car cela est une grande taille de l'échantillon et vous donnera une très bonne précision de votre estimation.

Pour votre question (2), je vais dire que vous ne devez pas calculatrice BayesSQUEAC pour ce parce que vous avez juste besoin de faire des calculs simples de diviser vos total des cas Sam dans le programme par l'ensemble des cas de SAM que vous avez trouvés. Ce sera votre estimation de la couverture. Pour déterminer les intervalles de confiance à 95% (s'il vous plaît noter que ceci est un intervalle de confiance, pas comme avec intervalle de crédibilité BayesSQUEAC), il vous suffit d'utiliser la formule simple suivante pour le calcul de cet intervalle:


IC à 95% = 1,96 ± p {x sqrt (px (1 - p)) / n}

où p = proportion couverture
n = taille de l'échantillon (nombre total de cas SAM trouvés)

Si la formule ci-dessus ne voit pas clairement la façon dont il est présenté ici, cliquez ici pour obtenir une présentation beaucoup mieux formaté de la formule.

Cela signifie que vous ne devez pas vous embêter avec la modification du TCL de la calculatrice BayesSQUEAC.

Que pensent les autres?

J'espère que cela aide.

Saul Guerrero

Director of Nutrition

Expert

24 juil. 2012, 10:30

Ceci a été traduit automatiquement.

Salut Ernest

Merci pour cette réponse - l'équipe impliquée en seront reconnaissants.

Un point de précisions sur le processus: le projet fonctionne en 4 «secteurs» d'une ville. L'hypothèse était sur la couverture au sein de l'ensemble du secteur (c.-3 étaient secteurs élevés de couverture, 1 était le secteur faible de couverture). Chaque secteur a environ 4-5 sous-secteurs; ce que l'équipe a fait était de sélectionner au hasard un sous-secteur de chacun des 4 secteurs, et de faire de maison en maison, il ya la recherche de cas. Je souhaite que cela clarifie la façon dont le processus a été réalisée

Appréciez le support sur le calcul de la CI

S

Saul Guerrero

Director of Nutrition

Expert

24 juil. 2012, 10:30

Ceci a été traduit automatiquement.

Salut Ernest

Merci pour cette réponse - l'équipe impliquée en seront reconnaissants.

Un point de précisions sur le processus: le projet fonctionne en 4 «secteurs» d'une ville. L'hypothèse était sur la couverture au sein de l'ensemble du secteur (c.-3 étaient secteurs élevés de couverture, 1 était le secteur faible de couverture). Chaque secteur a environ 4-5 sous-secteurs; ce que l'équipe a fait était de sélectionner au hasard un sous-secteur de chacun des 4 secteurs, et de faire de maison en maison, il ya la recherche de cas. Je souhaite que cela clarifie la façon dont le processus a été réalisée

Appréciez le support sur le calcul de la CI

S

Mark Myatt

Consultant Epidemiologist, Brixton Health

Utilisateur fréquent

24 juil. 2012, 18:51

Ceci a été traduit automatiquement.

Je pense que vous pouvez simplement utiliser les données que vous avez.

En admettant que ...

    n = nombre de cas
    c = nombre de cas couverts

La couverture proportion p peut être estimée comme suit:
    p = c / n

c et n calculée pour le point de la période de couverture, le cas échéant.

Étant donné que vous avez une telle grande taille de l'échantillon, un CI de 95% peut être peut être calculée comme suit:

    IC à 95% = +/- 1,96 p * sqrt ((p * (1 - p) / n))

Un exemple travaillé:
         n = 600
    
         c = 240
    
         p = c / n
           = 240/600
           = 0,4

	IC à 95% = 0,4 +/- 1,96 * sqrt ((0,4 * (1 - 0,4) / 600))
	       = 0,4 +/- 1,96 * sqrt ((0,4 * 0,6) / 600)
	       = 0,4 +/- 0,0392
	       = 0,3608; 0,4392

Multipliez tous par 100 pour obtenir des pourcentages (dans l'exemple concret ... couverture = 40,0%, IC 95% = 36,1%; 43,9%).


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