摘要
数字技术解决方案为马拉维农村的肺部健康试验铺平了道路http://ow.ly/107F5s
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包括慢性肺病在内的非传染病在全球流行[1- - - - - -3.]。就慢性肺病而言,这一挑战体现在传染病特别是肺结核的高负担的背景下。
世界卫生组织的“肺部健康实用方法”(PAL)提供了一种解决慢性肺病和结核病双重挑战的方法[4]。我们设计分流+集群随机对照试验来确定使用朋友的一种适应性策略的影响结合参与非正式的卫生服务提供者的病例检出和治疗慢性肺部疾病和肺结核在马拉维农村(试验注册号码:PACTR201411000910192)。
在本研究信函中,我们描述了我们使用数字技术解决方案为分流加试验做准备的方式,包括绘制研究区域、获取受试者样本以及收集和管理受试者基线数据。
研究区是马拉维的Dowa和Ntchisi区,覆盖27个保健设施,人口估计为64万。
我们使用谷歌Earth Pro (www.google.com/intl/en_uk/earth/;(美国加州山景城谷歌Inc.)),我们将研究区域划分为集群,集群被定义为卫生设施的集水区。相邻集群之间创建了缓冲区,以减少集群之间的污染。每一组被划分为列举区域,以便列举每一组内的所有居住单位。集群和枚举区域的大小和形状由住宅密度、河流、山脉等自然地理特征和道路、建筑等人造建筑来确定。对于采样的枚举区域,我们使用了谷歌Earth Pro上的位置标记指针来识别地图上每个枚举区域内所有可能有人居住的结构图1)。每个潜在居住结构(居住单元)的GPS坐标被提取到Excel文档中(微软,美国华盛顿州雷德蒙),使用KMLCSV转换软件进行采样(将谷歌Earth的KML文件格式转换为逗号分隔值文件格式;http://kmlcsv-converter.soft112.com/)。
当将某一聚类划分为枚举区域,并统计了每个枚举区域的总户数后,根据与每个枚举区域的户数成比例的概率,选择每个聚类30个枚举区域。在枚举区域层面,选择了8个居住单元进行访问,如果最初选择的住宅被发现是无人居住的,则选择另外8个替代住宅。
通过分组,研究助理访问分配的住宅单位使用相应的坐标。这些坐标被输入三星Galaxy S3(三星电子,水原,韩国)智能手机,使用全球定位系统Essentials (www.gpsessentials.com),智能手机自动显示研究助手所在位置到目标住宅单元的距离和方向。一旦对居住单位进行了追踪,获得了访问同意书并填写了同意书,所有的访问都使用电子问卷进行,并使用ODK Collect (https://opendatakit.org)。电子问卷有自动跳过模式和数据验证检查,以尽量减少物理和逻辑数据收集错误。
每天结束时,主管检查保存的表格,并将其导出到异地备份的ODK汇总/公文包数据库中。
在谷歌Earth Pro地图上绘制枚举区域非常简单,因为图像的分辨率非常好,达到了所需的细节水平,而且山川、森林和河流等地理边界也很容易识别。我们面临的唯一挑战是一个区域的云层掩盖了细节,这一点通过从Bing maps(微软)导入受影响集群的卫星地图到谷歌Earth Pro中得到了解决。
按照上述方法在计数区域和居住单元水平进行抽样,没有遇到任何挑战。
在抽样采访的类似居住的单元中,大约有二十分之一是无人居住的。我们克服了这个挑战,为绘图团队进一步定位如何最好地识别无人居住的建筑,如教堂、学校街区和烟草谷仓。在实地,通过事先指定的替代家庭名单,直到访问和访问了所需的数目,从而克服了这一问题。另一个挑战是到达偏远且难以到达的家庭,这些家庭在谷歌Earth Pro上清晰可见,但由于自然屏障,比如在雨季车辆无法通过的森林地区,很难到达。通过使用智能手机进行家庭追踪指导和获得当地向导的协助,克服了这些挑战。
数据透过无线互联网连接到我们的地盘办事处,传送至数据库,使数据管理小组能够监察进度,并即时查看和绘制数据图。
我们报告了在为马拉维农村的集群级肺健康试验做准备时成功地使用数字技术进行绘图、采样、数据收集和管理的情况。使用谷歌Earth Pro提供的地图,我们能够划分集群边界、缓冲区和枚举区域,然后对单个居住单元进行采样,以便纳入研究。这项工作不需要任何野外工作。实地的数据收集是有效的,因为我们能够在实地考察之前很好地利用应急计划来规划实地工作。现场工作由数字技术指导,使现场工作人员能够导航到特定地点进行数据收集。将数据转移到中央数据库是一个简单的过程,即自动将数据从智能手机上传到数据库。
我们的研究增加了一个越来越多的证据基础,即容易获得和负担得起的数字技术可以有效地部署在具有挑战性的研究环境中,比如马拉维农村的研究环境[5- - - - - -9]。用于绘图、列表、家庭跟踪以及数据收集和传输的软件(GPS Essentials、KMLCSV转换器和ODK)是开源的,这意味着软件成本非常低。与更传统的基于纸张的方法相比,在人力资源(信息技术专业知识和编程)和硬件成本(笔记本电脑和智能手机)方面存在成本。虽然我们没有正式比较数字方法和传统方法的成本,但我们的印象是前者更具成本效益。由于采样是客观的、独立于现场条件的,而且对居住单元的访问均由该技术指导并进行跟踪,因此数字方法也为研究开展和减少偏差提供了潜在的优势。可以检查是否访问了特定的住房单位以及从哪些地方收集了数据。数据传输到学习办公室的即时性意味着这些质量控制措施,以及查询的提出和解决,可以实时实现。没有数据丢失的报告,因为数据直接从智能手机传输到数据库,并在每天结束时立即备份。与传统方法相比,我们只需要很少的纸张,这又节约了成本,也有利于环境。所采用的数字方法并非没有挑战,尽管如所述,这些挑战很小,而且很容易克服。
我们在此报告的数字技术解决方案,在不需要实地调查就能到达的马拉维农村地区,对潜在的研究参与者进行测绘和取样,效果很好,使我们能够计划实地调查,使我们能够立即看到进展并立即获得研究数据。我们推荐我们在这里报告的数字方法给其他计划类似野外工作的人。加快研究的建立和实施,进行实时的质量控制和保证工作,并以成本效益的方式进行,这些机会是巨大的。
确认
衷心感谢REACH Trust(马拉维)和利物浦热带医学学院(英国)的整个项目团队,感谢他们在卫生和医学、数据管理、计算机科学、研究和卫生经济学方面的专业知识,感谢他们富有洞察力的技术贡献和评论。感谢现场团队和回答者。
脚注
本研究注册于www.pactr.org标识号PACTR201411000910192。
支持声明:这项工作由NORAD和挪威LHL国际资助。该手稿的资金信息已存入FundRef。
利益冲突:无申报。
- 收到了2015年12月18日。
- 接受2016年2月9日。
- 版权©2016人队
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