Estimation du nombre de vies sauvées par le programme PCMA

Cher Dr Oloyede,

Il existe un moyen rapide d'estimer en gros les décès évités qui peut être dérivé de données de routine. Cependant, il est important de noter que la méthode est basée sur plusieurs hypothèses, sur la base du PB uniquement, supposant un taux de rechute négligeable et peut ne pas être applicable à votre contexte ou ensemble de données spécifique.

La recherche de cas et la mobilisation communautaire sont encore négligées ou sont encore peu prioritaires dans de nombreux programmes PCMA. Quelle que soit la méthode de calcul utilisée, le message à retenir le plus important doit être que le dépistage vigoureux des cas et l'admission précoce au traitement ont un effet important sur la réduction de la mortalité .

Des recherches de 1986 à 1994 dans divers contextes (Briend & Zimicki, 1986; Briend, 1987; Vella et al, 1994) indiquent par exemple que le taux de mortalité de la MAS non traitée, à un PB de 110 mm, varie entre 10,5% et 21,1% (moyenne = 17,325%) des cas par an. Sur la base de ces estimations, nous pouvons approximer le nombre de décès évités pour une année donnée dans le cadre du programme PCMA.

Décès évités = nombre d'admissions en un an x 17,325% x taux de guérison

Par exemple pour 20000 admissions en un an avec un taux de guérison de 70%

Décès évités = 20 000 x 0,17325 x 0,7

Décès de MAS évités en un an = 2425 (fourchette: 1470 - 2954)

Il est probable qu'une proportion significative de résultats négatifs autres que la mort survit également, mais ceux-ci ne sont pas inclus dans cette estimation rapide ci-dessus. Par conséquent, interprétez le résultat de ce calcul rapide avec beaucoup de prudence.

Une discussion plus complète sur l'estimation des vies sauvées, les différentes hypothèses et objections à la méthode à prendre en compte / à prendre en compte se trouve ici :

https://www.ennonline.net/fex/50/deathsavertedcmamnigeria

J'espère que cela vous sera utile,

Paul

James,

Je pense que ce sera utile.

Il existe un moyen raisonnablement simple de procéder. Voir cet article FEX.

Une grande partie des données requises est souvent collectée sous forme de données de suivi de routine du programme (par exemple, nombre traité et proportion guérie).

Le calcul de la mortalité attendue nécessite des données différentes. Vous pouvez estimer le taux de létalité si vous connaissez le PB moyen à l'admission. Vous devrez peut-être collecter ces données à partir des registres des bénéficiaires (cela ne devrait pas être trop coûteux ou difficile dans un camp). Il est généralement disponible à partir des rapports SQUEAC ... Je les ai utilisés dans les analyses coût-efficacité de la PCMA au Niger et au Burkina Faso. Vous devrez également utiliser les estimations de mortalité provenant d'études de cohorte historiques. Vous les mettez ensemble en utilisant une procédure d'interpolation linéaire pour trouver une mortalité attendue. Vous ajustez ensuite cela pour tenir compte de la mortalité de fond en utilisant les estimations U5MR couramment disponibles. La Banque mondiale dispose d'une base de données accessible au public qui présente l'U5MR pour de nombreux pays.

La méthode décrite dans l'article FEX (estimation basée sur l'échantillonnage) utilise R (logiciel libre). Vous pouvez, comme alternative, utiliser des nombres triangulaires approximatifs pour gérer l'incertitude.

Ce manuel fournit un extrait des estimations de mortalité provenant d'études de cohorte historiques, un tutoriel sur la façon de travailler avec des nombres triangulaires approximatifs avec de nombreux exemples travaillés et un lien vers une calculatrice arithmétique approximative en ligne.

J'espère que cela vous sera utile.

Cher James

Juste pour ajouter que lorsque vous utilisez U5MR, il est essentiel de le ventiler par âge. La raison en est que près de 50% des U5MR surviennent pendant la période néonatale et une grande partie du reste avant l'âge de 12 mois. J'ai vu des gens comparer leurs chiffres pour les populations avec un âge moyen de 2 ans avec l' U5MR global, qui surestime largement la mortalité de fond pour le groupe d'âge étudié.

Jay