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% Maximum de FLAG dans les enquêtes SMART

Cette question a été affichée dans le forum de discussion Évaluation et Surveillance et a des réponses 2.

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Anaïs

Emergency Nutrition Advisor

Utilisateur régulier

28 janv. 2013, 07:34

Ceci a été traduit automatiquement.

Bon matin tout le monde,

Je voudrais savoir ce que sont le maximum% des Drapeaux SMART pour WHZ, HAZ et WAZ lors de l'analyse de la qualité d'une évaluation?
Dans le rapport de contrôle de plausibilité on nous donne une certaine WHZ, HAZ et WAZ%, mais comment les interpréter? Quand allons-nous commencer en disant que nous observons trop de drapeaux pour un indice?

Merci.

BLESSING T MUREVERWI

Consultant

Utilisateur régulier

28 janv. 2013, 09:52

Ceci a été traduit automatiquement.

Hie
Rien de moins que 5% pour les valeurs manquantes et battant pavillon est bon et rien en dessous de 10% est acceptable.
Cordialement

Mark Myatt

Consultant Epidemiologist

Utilisateur fréquent

28 janv. 2013, 15:22

Ceci a été traduit automatiquement.


Si ...

(1) Les données proviennent d'une enquête de la population plutôt que (par exemple) d'une cohorte de patients SAM.

(2) Enquête sur le personnel ont été bien formés dans pesée, de mesure et d'enregistrement.

(3) Vous avez fait à double entrée, suivi par un ou plusieurs validation, correction, les cycles de validation.

(4) Vous avez corrigé les erreurs évidentes (par exemple décimales égarés) ou des dossiers avec des données erronées clairement censuré.

(5) Vous utilisez par défaut raisonnable signalant critères (logiciels par défaut dans ENA et EpiInfo pourrait être utilisé

... Alors vous devriez voir très peu de dossiers marqués.

De mes propres enquêtes, je ne me souviens pas de cette jamais être plus d'une douzaine de dossiers dans des tailles d'échantillonnage de 700 ou plus (soit moins de 2%) pour WHZ. Vous pouvez voir plus que cela pour HAZ ou WAZ, car il est fréquent d'avoir de grandes erreurs dans l'âge.

En tout cas, vous devriez vérifier les enregistrements marqués contre les documents papier comme relevant peut-être dû à des erreurs ou des données miskeying copie.

J'espère que cela aide.

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