La lente di lettura sui mezzi di sussistenza e la qualità della vita nelle zone rurali del Bangladesh

BRAC (precedentemente noto come Bangladesh Rural Advancement Committee) ha condotto uno studio sulla valutazione dell'impatto degli occhiali da lettura sui mezzi di sussistenza e sulla qualità della vita nel contesto del Bangladesh rurale nel 2017 con l'assistenza finanziaria e tecnica di VisionSpring. L'obiettivo è valutare l'impatto degli occhiali da lettura sul ritorno economico e sugli aspetti sociali per le persone nelle zone rurali del Bangladesh.

BRAC e VisionSpring hanno sviluppato una prova sperimentale per testare gli effetti degli occhiali da lettura. Lo studio utilizzerà i dati pre e post-intervento per identificare gli effetti causali. Uno studio di controllo randomizzato è considerato il metodo più rigoroso per determinare se esiste una relazione causale tra un intervento e l'esito. Questo è uno studio di controllo randomizzato (RCT) condotto a livello familiare.

In primo luogo, gli investigatori hanno selezionato 59 villaggi in Bangladesh dove la distribuzione di occhiali da lettura BRAC/VisionSpring non era presente. Nei 59 villaggi è stata effettuata un'indagine di censimento per identificare i malati di presbiopia idonei all'uso degli occhiali.

In secondo luogo, i partecipanti sono stati reclutati attraverso uno screening domestico per la presbiopia di individui di età superiore a 35 anni e inferiore a 65 anni. I partecipanti con malattie oculari croniche che richiedono un trattamento regolare e intensivo sono stati esclusi dallo studio.

Durante il sondaggio sul censimento è stato utilizzato un questionario strutturato in cui sono state chieste informazioni demografiche, reddito e occupazione. La randomizzazione è stata effettuata dopo il sondaggio del censimento ed è stato selezionato un campione di studio in base ai criteri di inclusione dello studio che sono: (1) oltre 35 anni di età, (2) presbiopia positiva, (3) non hanno mai usato occhiali da lettura, (4) Occupazione selettiva (sarto, barbiere, artigiano autonomo ecc.), (5) Disponibilità a fornire informazioni di contatto e dare il consenso informato.

La proposta di studio definisce due cicli di raccolta dati da condurre; la raccolta dei dati di riferimento è stata completata nell'agosto 2017 e i dati di follow-up saranno condotti nel marzo 2018. Un questionario quantitativo è stato distribuito durante l'indagine di base al fine di comprendere i mezzi di sussistenza e la qualità della vita prima dell'inizio dell'intervento. Per questo studio sono stati reclutati intervistatori qualificati e si è tenuta una formazione intensiva di tre giorni per rafforzare gli obiettivi dello studio. Il modulo di formazione è stato sviluppato in Bangla per guidare gli intervistatori sul campo. Domande relative alle caratteristiche socio-demografiche, alla condizione economica del nucleo familiare (es. reddito mensile), la produttività dell'intervistato e la qualità della vita sono state raccolte durante il basale e lo stesso questionario sarà utilizzato nell'indagine di riferimento.

In questo studio è stata utilizzata una tecnica di campionamento casuale semplice in più fasi. La dimensione del campione dello studio è predeterminata attraverso un calcolo della potenza, i criteri di inclusione dell'essere un paziente presbite. Poiché il nostro risultato primario è il reddito, un parametro non distribuito normalmente, è meglio confrontare le proporzioni che rientrano in vari quartili per i calcoli della dimensione del campione. Con un livello di significatività a due code di p=0·05 e una potenza dell'80%, per rilevare una differenza del 10% tra i gruppi nella proporzione nel più alto quartile di reddito (35% contro 25%), corrispondente a un odds ratio di 1,6, sarebbero necessari 349 partecipanti in ciascun gruppo. Supponendo un tasso di abbandono del 15% basato su studi precedenti in questa popolazione, sarebbe richiesto un campione totale di 822 persone (411 in ciascun gruppo).

Poiché lo studio è randomizzato a livello individuale, esiste la possibilità di avere un effetto di ricaduta. Per ridurre al minimo l'effetto di ricaduta, è stato selezionato un partecipante per ogni famiglia. Esiste il rischio che i membri del gruppo di controllo possano vedere i benefici sperimentati da altri nella loro comunità e acquistare un paio di occhiali da lettura durante lo studio. Nel tentativo di mitigare questo rischio, ai membri del gruppo di controllo sono stati promessi occhiali gratuiti alla fine dello studio.

Gli investigatori utilizzeranno un'analisi della differenza nella differenza per stimare l'impatto dello studio sugli occhiali da lettura in base al reddito mensile (esito primario) e alla qualità della vita correlata alla vista.

Per misurare la qualità della vita, gli investigatori utilizzeranno uno strumento standardizzato per esaminare le percezioni degli intervistati della loro struttura con l'assistenza, il lavoro domestico, la capacità (per coloro che sono alfabetizzati) di utilizzare il telefono cellulare, l'igiene personale e la dipendenza.

Le differenze nelle caratteristiche di base per gruppo di studio saranno analizzate utilizzando rispettivamente il test t o il test della somma dei ranghi di Wilcoxon per variabili continue con o senza distribuzione normale, il test esatto del chi quadrato o di Fisher (con frequenza di cella <5) per variabili categoriali binarie e regressione logistica ordinale per variabili categoriali ordinali. La normalità sarà verificata utilizzando istogrammi e grafici Q-Q.

I dati per l'esito primario saranno presentati come intervallo mediano e interquartile a causa della mancanza di normalità, la variazione del reddito mensile autodichiarato sarà classificata per quartili e gli effetti dell'intervento non aggiustati e aggiustati, odds ratio e 95% CI stimato utilizzando l'ordinale regressione logistica. Le differenze medie non aggiustate e aggiustate tra i gruppi saranno stimate per gli esiti secondari utilizzando la regressione lineare. Tutte le variabili con P<0.05 nell'analisi di regressione semplice saranno incluse in modelli di regressione multipla. Tutte le analisi statistiche saranno eseguite utilizzando un pacchetto software disponibile in commercio (Stata 15.1, StataCorp, College Station TX, USA).