Contexto del estudio y enfoque common de estimación.
El PSE se planificó como parte de un ensayo controlado aleatorio cuasiexperimental (NCT04094727; 19 de septiembre de 2019) para evaluar el impacto de un paquete personalizado de intervenciones sobre la malaria y los resultados de la cobertura en trabajadores agrícolas y pastores de ganado en el norte de Namibia. El estudio se llevó a cabo durante la temporada de malaria 2019-2020 (noviembre-junio) en ocho áreas de captación de centros de salud (HFCA) en las regiones de Zambezi y Ohangwena, en el norte de Namibia (Fig. 1) donde la población complete period respectivamente 23.022 y 9995. El ensayo principal comprendió seis componentes: (1) mapeo de referencia de los lugares de trabajo; (2) encuesta de base a los trabajadores; (3) ejecución de intervenciones contra la malaria en HFCA aleatorizados; (4) detección reactiva de casos (RACD) en los lugares de trabajo; (5) mapeo remaining de los sitios de trabajo; (6) encuesta remaining a trabajadores. Estos componentes diferían para las dos poblaciones y regiones objetivo, como se describe a continuación. La recopilación de datos para respaldar la estimación del tamaño se incorporó a cada componente desde la concepción inicial del estudio. El PSE basado en mapas se basó en los datos cartográficos de referencia y finales; el PSE de captura-recaptura de múltiples fuentes se basó en los datos de la encuesta y la intervención. Mesa 1 enumera los criterios para definir a los trabajadores agrícolas y pastores de ganado de alto riesgo en cada encuesta.
Área de estudio y cronograma de estudio. Arriba: cronograma del estudio con intervención y RACD realizados entre el mapeo inicial y remaining y las encuestas a los trabajadores. Abajo: área de estudio en la que se asignaron aleatoriamente 8 HFCA a un brazo de intervención o de management. Para el mapa base se utilizaron imágenes ESRI de los paquetes R del folleto.
Fuentes de datos
Mapeo de línea base y remaining de los sitios de trabajo
Se realizó un mapeo de los lugares de trabajo para generar un marco de muestreo para las encuestas y los sitios a los que dirigirse la intervención. Específicamente, se llevaron a cabo reuniones con trabajadores de salud comunitarios y líderes comunitarios en cada región para desarrollar una lista de todas las granjas y/o puestos ganaderos que se pensaba cumplían con los criterios de riesgo. En Ohangwena, se consultó una base de datos de servicios veterinarios para identificar posibles lugares de trabajo; Los líderes locales se basaron en esta lista y en su conocimiento de los permisos que habían otorgado a los propietarios de ganado para autorizar el transporte de su ganado hacia y desde Angola con el fin de limitar la lista a los puestos ganaderos donde los trabajadores pueden realizar viajes transfronterizos. Luego, los equipos de campo realizaron un cuestionario administrado por un entrevistador al propietario o gerente de todos los lugares de trabajo así identificados, y los datos se recogieron mediante una tableta. Los datos obtenidos incluyeron el número de trabajadores que se esperaba que cumplieran con los criterios de población de alto riesgo definidos en la Tabla 1durante el transcurso de la temporada de malaria (es decir, de noviembre a mayo).
Encuestas de trabajadores de línea base y remaining
Las encuestas de base y remaining se realizaron entre trabajadores de una muestra aleatoria de los lugares de trabajo identificados por el mapeo. Las encuestas fueron administradas por un entrevistador con recolección de datos mediante tableta. Las encuestas de referencia y remaining se realizaron al principio (noviembre-enero) y al remaining (mayo-junio) de la temporada de malaria, respectivamente. Los criterios de elegibilidad fueron similares a los utilizados en el mapeo, sin embargo con un período de referencia más estrecho para la actividad de riesgo (ver Tabla 1).
Intervención
Las intervenciones se implementaron en cuatro HFCA seleccionadas al azar entre el inicio y el remaining, durante febrero y marzo. Incluyeron el suministro de tratamiento presuntivo con arteméter-lumefantrina a los trabajadores en los lugares de trabajo, la fumigación residual inside (IRS) de las estructuras de los lugares de trabajo y el suministro de un paquete de management de vectores a los trabajadores en Zambeze que no durmieron en una estructura fumigada. Las intervenciones se realizaron en coordinación con los empleadores, en visitas realizadas independientemente de las encuestas iniciales, finales y RACD. Se evaluó la elegibilidad de los participantes de la intervención (ver Tabla 1). Una segunda ronda de intervención planificada fue interrumpida por la pandemia de SARS-CoV-2 en abril de 2020 y suspendida cuando Namibia entró en confinamiento.
RACD
El equipo de estudio visitó los lugares de trabajo para examinar y entrevistar a los compañeros de trabajo sobre los casos de malaria notificados por los centros de salud. Ver tabla 1 para conocer los criterios de elegibilidad. La RACD se realizó tanto en las áreas de intervención como en las de management desde febrero de 2020 hasta marzo de 2020, cuando se suspendió debido a la pandemia de SARS-CoV-2.
Método PSE 1: mapeo social
Las estimaciones de tamaño basadas en mapas se calcularon en tres pasos según el recuento de trabajadores obtenido de los propietarios de los lugares de trabajo. Primero, el recuento retrospectivo informado por los propietarios al remaining de la línea se sumó en todos los lugares de trabajo, según la pregunta: «¿Cuántos trabajadores en complete hay?» [meeting the respective risk criteria] ¿Tuviste desde noviembre de 2019 hasta mayo de 2020?”.
En segundo lugar, para tener en cuenta a los trabajadores en los lugares de trabajo que ya no están operativos según el mapeo remaining, calculamos un conteo prospectivo complete informado durante las entrevistas de referencia en estos sitios, basado en una pregunta sobre el número de trabajadores. esperado para cumplir con los criterios de riesgo entre noviembre de 2019 y junio de 2020, que por lo demás period idéntico al elemento remaining. Luego, esta suma se corrigió por el posible error de proyección teniendo en cuenta cómo diferían los recuentos de trabajadores prospectivos y retrospectivos en los sitios que se incluyeron tanto en la línea de base como en la línea remaining. Específicamente, la suma se multiplicó por la proporción del complete remaining dividido por el complete inicial. A continuación, este recuento corregido se agregó a la suma de los sitios finales calculada en el primer paso.
Finalmente, el resultado de lo anterior se corrigió por el posible doble conteo de trabajadores que habían trabajado en múltiples sitios en la región respectiva durante el período dividiendo por un issue de movilidad, que se calculó como el número medio de sitios de trabajo por trabajador, basado en respuestas a la pregunta remaining de la encuesta: “¿Cuántos empleadores/lugares de trabajo hay en el [study region] ¿Has trabajado entre noviembre de 2019 y hoy?”. Los factores de ajuste de la movilidad y sus intervalos de confianza (IC) del 95% asociados se estimaron para cada región y, en Zambezi, por separado para los trabajadores agrícolas y los pastores de ganado. Al dividir cada recuento sumado por la estimación de puntos de movilidad respectiva y sus límites de IC del 95 %, se obtuvo la estimación de puntos de PSE correspondiente y su IC del 95 %.
Método 2 de PSE: captura-recaptura de múltiples fuentes
El método de captura-recaptura de fuentes múltiples se basa en tres o más muestras estadísticamente independientes de la población objetivo (todas las cuales pueden ser muestras no probabilísticas) y aplica una regresión log-lineal para estimar el tamaño de la población basándose en patrones de superposición de individuos entre estas. fuentes de datos o “capturas”18,19. En este caso, cuatro encuestas (realizadas al inicio y al remaining, durante la intervención y durante la RACD, respectivamente) sirvieron como capturas en cada región.
Gestión de datos y vinculación de registros.
Se utilizaron el lugar de nacimiento, el orden de nacimiento y tres variables de nombres (tradicional, cristiano y apellido) para identificar a las personas en todas las fuentes de datos. Consulte el apéndice para obtener más detalles.
Los registros se vincularon mediante un algoritmo versatile con una jerarquía de tres tipos de coincidencia posibles diferentes:
o.
o.
La vinculación de registros se llevó a cabo primero dentro de las encuestas para eliminar duplicaciones y luego entre conjuntos de datos para crear historiales de captura para todos los registros. Cuando fue necesario, se favorecieron las mejores coincidencias (por ejemplo, coincidencias perfectas sobre excelentes).
Análisis de sensibilidad para optimizar los parámetros de vinculación de registros.
Realizamos un análisis de sensibilidad para identificar la configuración óptima de los parámetros para los algoritmos de agrupamiento que se utilizaron para estandarizar los nombres y lugares de nacimiento informados por los participantes de la encuesta, como paso preliminar antes de vincular los registros. Los dos algoritmos de agrupamiento en OpenRefine20 software program fue el método de huellas dactilares de n-gramas (que requiere un parámetro norte) y el método del vecino más cercano de Levenshtein (que requiere un radio de 1, 2, 3 o 4 y una configuración de carácter de bloque de 3 o 4). Estos parámetros determinan la flexibilidad de la agrupación; Los entornos más estrictos pueden no identificar grafías similares de nombres que en realidad representan al mismo individuo, mientras que los demasiado flexibles pueden agrupar erróneamente los nombres de diferentes encuestados.
Seleccionamos los valores óptimos de los tres parámetros repitiendo el procedimiento de agrupación y vinculación de registros en las 24 combinaciones posibles de configuraciones. Luego, revisamos manualmente una muestra aleatoria de 100 registros cuyos resultados de vinculación diferían en los 24 escenarios de parámetros y clasificamos el rendimiento en cada configuración como correcto o incorrecto. Con base en estas muestras, calculamos la sensibilidad y la especificidad y trazamos una curva ROC para identificar las configuraciones de parámetros que produjeron el vínculo de registros más preciso.
análisis estadístico
Desarrollamos historiales de captura (es decir, recuentos de individuos que exhiben cada patrón posible de presencia o ausencia en las cuatro encuestas) a partir de los datos vinculados. Luego, los historiales de captura se analizaron mediante modelos de regresión log-lineal.18 usando RCapture19 paquete en software program estadístico R21 para producir estimaciones del tamaño de la población. Los modelos se desarrollaron bajo supuestos tanto de población cerrada (es decir, sin inmigración ni salida) como de población abierta. El primero permitió la heterogeneidad en las probabilidades de captura entre encuestas y entre individuos.
Dado que las encuestas y los resultados del modelo resultante reflejan las áreas de intervención en cada región, aplicamos un issue de ponderación al alza para extender las estimaciones de tamaño a las áreas de management (donde no se realizaron encuestas de intervención) en el área de estudio. Los factores de ponderación se calcularon como el inverso de la proporción de trabajadores de referencia encuestados en las áreas de intervención. Es importante destacar que se supone que la encuesta de referencia es una muestra representativa de los trabajadores en las áreas de estudio y que la proporción relativa de trabajadores en las áreas de intervención versus management es constante durante toda la temporada.
Ética
Este estudio fue aprobado por el Ministerio de Salud y Servicios Sociales de Namibia (aprobación n.° 17/3/3HN), por el Comité de Ética en Investigación de la Universidad de Namibia (aprobación n.° MRC/510/2019) y por la junta de revisión ética de la UCSF (aprobación n.° 19 -28530). El proceso de consentimiento informado fue consistente con las normas locales, y todas las áreas de estudio tuvieron reuniones de consulta y aprobación de los ancianos de la aldea. Todos los participantes dieron su consentimiento informado por escrito; los cuidadores dieron su consentimiento para todos los niños menores de 18 años. El estudio se realizó de acuerdo con los principios éticos de la Declaración de Helsinki de octubre de 2002.
