ブルンジの栄養サービスに適用される業績ベースの資金調達スキームの効果の測定と理解 (NutriPBF)

バックグラウンド

ブルンジでは栄養失調が大きな問題になっています。 病院、保健センター、コミュニティ レベルでのサービスの提供を改善するために、保健省は、パフォーマンス ベースの資金調達 (PBF) スキーム内で栄養失調の予防とケアの指標の導入を試験的に行っています。 PBFがブルンジやその他の場所で他のいくつかのサービスのために行ったように、サービスの単位と質的指標に支払うことは、これらの栄養サービスの提供と質を向上させることが期待されています.

栄養PBF介入

この介入は、5 歳未満の子供に焦点を当てています。 これは、ブルンジの標準的な PBF モデルに従い、量的指標を組み合わせてサービス提供の増加を促進します (以下を参照)。 栄養活動の質は四半期ごとに評価され、質のスコアに応じて、施設が受け取った補助金にボーナスまたはペナルティが適用されます。

表: インセンティブ付き指標

コミュニティ ヘルス ワーカー (CHW) レベル

• スクリーニングされ、急性栄養失調（AM）のために保健センターに紹介された症例の数
• 良い栄養を促進するクラスの数

ヘルスセンター (HC) レベル

• 重度および中等度の AM をスクリーニングして治療した多数の症例
• 多数の成長フォローアップ

病院レベル

• 合併症を伴う治療を受けた重度のAM症例の数
• 滞在期間

栄養サービスを提供するすべての病院は、Nutrition PBF プログラムに該当します。 下位レベルでは、介入グループの HC とそれらを参照する CHW のみが栄養 PBF の対象となります。

変化の理論

PBF プログラムへの栄養活動の導入は、PBF が最終的に家庭や子供に影響を与える医療従事者、施設、またはシステムのパフォーマンスにいくつかの肯定的な変化を引き起こす可能性があるという政策立案者の信念を反映しています。 調査官は、医療施設のパフォーマンスに対する影響の伝達について 7 つの経路を特定しました。

• 所得トラック: 追加の財源の注入は、医療施設の管理者がより多くのスタッフを採用したり、施設の設備を整えたりすることができるため、栄養サービスにプラスの効果をもたらす可能性があります.
• キャッシュ トラック: 財源が医療施設の銀行口座に直接送金されるという事実により、医療施設は迅速かつ自律的に支出できます。
• インセンティブ トラック: 追加のリソースは、栄養活動のパフォーマンスが向上することを条件としています。これは、医療施設の収入と彼らの収入を高めるために、コミュニティの関係者とスタッフがパフォーマンスを改善するよう動機付けするはずです（ボーナスが医療従事者に分配されている場合）。 施設レベルでは、他のサービスへの影響は不明です。たとえば、栄養を担当するスタッフが以前は他のサービスを担当していた場合、現在は見落とされていますが、経済的に見返りが比較的少ないため、一部の人にとってはマイナスになる可能性があります。その他（範囲の経済がある場合 - つまり、栄養活動に専念し、相乗効果のおかげで他の活動に必要な努力を減らす）。
• 情報トラック: 契約、料金システム、および関連する説明会を通じて、スタッフは、栄養サービスに関する限り、パフォーマンスがどうあるべきかについてより明確な見解を持つことができます。 プログラムからのフィードバックも、改善するための決定を導く可能性があります。 研究者は、栄養サービスにプラスの効果があるという仮説を立てています。 ただし、インセンティブ トラックに関しては、報酬のない活動が重要ではないと認識される可能性があるというマイナスの影響が生じる可能性があります。
• 監督および執行トラック: 新しいスキームでは、検証が栄養活動にまで拡大されています。これは、スーパーバイザーと栄養担当者との間の相互作用が増えることを意味します。 その後の情報の転送の可能性に加えて (例: 良い実践に関するアドバイス）、監督は対人動機付けを活性化する可能性があります。
• プロバイダー レベル トラックの文化: PBF スキームは、医療施設の管理者に、イノベーション、柔軟性、責任、および起業家精神に有利な職場文化を開発するよう促します。 PBF は 5 年前から国家政策となっているため、ブルンジではすでにそうなっていると推測できます。 しかし、それが栄養部門により良い影響を与える可能性があることを排除することはできません.
• ヘルス システム トラック: PBF はいくつかのシステム効果を引き起こす可能性があると主張されています [1]。 ここで、これらの効果の一部は、影響評価の監督者からもたらされる可能性があります（たとえば、保健省はユニセフとWFPに栄養投入の改善を要求し、世界銀行は研究に影響を与える可能性のあるいくつかの問題を解決します）. 別の部分は、医療施設自体から提供される場合があります (例: 保健省内の栄養局に、より信頼できる応答性の高い供給者になるよう圧力をかける）。 調査官は、コミュニティの関係者がより多くの栄養失調の子供を保健センターに紹介し、保健センターがより重度の急性栄養失調の子供を紹介病院に紹介することを期待しています。 これにより、予期しないフィードバック ループが発生する可能性があります。

方法

研究デザインは、逐次説明デザインを採用した混合方法モデルで構成されています。 定量的要素は、クラスター無作為化された制御評価デザインです。調査のために選択された 90 の保健センターのうち、半分は栄養失調活動の結果に関連する支払いを受け取り (栄養 PBF 介入グループ)、残りの半分は予算配分を受けます (コントロール グループ)。 ）。 定性調査は、主に定量評価の最後に実施されます。 評価の目的は、プロジェクトが地域社会の栄養失調のアウトカムと保健センターレベルでのアウトプット（栄養失調ケアのアウトプット）に与える影響の最良の推定値を提供し、起こった（または起こらなかった）変化を量的および質的に説明することです。プログラムの結果として保健センター内に配置されます。

データ収集

量的データ収集は、保健センターと世帯調査の 2 つのラウンドで構成されます。介入実施前のベースライン調査と、2 年後のエンドライン調査です。

世帯調査では、選択された生後 6 ～ 23 か月の各子供の栄養および健康状態に関する情報と、世帯に関する一般的な情報 (社会経済学、食料安全保障指標を含む) を収集します。

医療施設の調査は、さまざまなツールで構成されています。 栄養失調の回復率に関する情報を得るために、中度急性栄養失調 (MAM) ケア プログラム (12 ファイル) と重度急性栄養失調 (SAM )過去6ヶ月間のケアプログラム(12ファイル)を転記しています。 さらに、ヘルスセンターと栄養サービスの組織的側面は、管理者へのインタビューを通じて記録されます。 サービスの質を評価するために、研究者は 2 つの手法を組み合わせます。6 回の小児科の診察で実施される患者と医療提供者の観察 (最大 2 人の医療従事者によって行われます) と、これらの観察された各診察の最後に退場時インタビューを行うことです。満足度に関する情報だけでなく、子供たちの人体測定を記録します。 最後に、観察された医療従事者の知識を評価するために、調査員はビネットを使用して、実行するさまざまなタスクに関する実践的な知識を測定します。小児科の相談のパターンが提案され、医療従事者はすべての質問をすることができます (病歴と身体検査に関連する) ) 診断に到達し、治療を提案するために必要です。 相談で観察されたすべての医療従事者に 3 つのビネットが投与されます。

両方の調査ラウンド中に、現場コーディネーターによってロットの品質保証調査が定期的に実施され、記録内の人体計測データの正確性が評価されます。 ほとんどのデータは「リアルタイム」で入力され、不規則性はフィールド コーディネーターによって継続的に検出および修正されます。 データ入力は、電子デバイスを使用して行われます。 この目的のために、Open Data Kit ソフトウェアと ONA インターネット データ管理プラットフォームを備えた Android スマートフォンが選択されました。 電子データ入力には、(自動有効性チェックのおかげで) 回答を記録する際のエラーのリスクが軽減され、紙からソフトウェアへの転記への二重のデータ入力の必要性がなくなり、転記の時間が大幅に短縮されるという利点があります。 ただし、一部のアンケートは紙で行う必要があります (紙の観察グリッドを使用した患者と医療提供者のコンサルテーションなど)。入力エラーを避けるために、二重入力セッションが編成されます。

サンプルサイズの評価

世帯調査のサンプルサイズは、公衆衛生上の重要性があると考えられる主な結果の最小の差、つまり、介入センターの集水域における急性栄養失調の有病率の約 25% の減少 (絶対値で 2.5% ポイント) に基づいて計算されました。コントロールセンターのエリアと比較して。 介入により、生後 6 ～ 23 か月の子供の MAM の有病率が 10% から 7.5% に減少すると仮定し [2]、各保健センターの集水域で生後 6 ～ 23 ヶ月の子供 65 人が調査されると仮定します。 、5％のαエラーと20％のβエラーのために、90のヘルスセンターを介入グループまたは対照グループのいずれかに無作為化する必要がありました. 欠落または不完全なデータを考慮して、保健センターあたりの子供の数は 72 人に増加され、選択された 90 の保健センターで合計 6,480 人の生後 6 ～ 23 か月の子供がいます。 合計で 6,480 人の子供のサンプルがベースラインのために調査され、プログラムの開始から 2 年後に、生後 6 ～ 23 か月の 6,480 人の子供の別のサンプルが調査されます。

研究に参加するよう招待された保健センターの選択は、193 の適格な保健センター、つまり栄養サービス (SAM および MAM の治療) を提供する保健センターの中から単純な無作為化 (コンピューターベースの無作為選択) によって行われました。 選択された 90 の保健センターは、ベースライン調査中に測定された結果 (MAM リハビリテーション活動、活動量、集水地域の人口、および栄養失調の子供の回復率) に関連する組織と機能の重要なパラメーターでペアになっています。 これは、これらのパラメーターの潜在的な交絡効果を制御するために使用されます。 2014 年 12 月のワークショップで組織された抽選システムを使用して、45 組のそれぞれの中で、介入への割り当てがランダムに行われました。

保健センターの調査内の臨床ファイルのサンプルサイズは、介入センターで公衆衛生上の重要性を考慮できる主な結果の最小の差に基づいて計算されました。 介入により、24 か月未満の子供の急性栄養失調の回復率が 80% から 90% に増加すると仮定すると、α 誤差 5%、検出力 80%、およびクラスター間相関 (ICC) 0.15 [3]、過去 6 か月間に登録されたすべての子供の中で、保健センターごと、栄養サービス (MAM および SAM リハビリテーション サービス) ごとに最低 12 の臨床ファイルが必要でした [4]。

分析戦略計画

最初に、保健センターレベルでのブルンジにおける栄養失調管理と保健サービス全般の主な特徴を理解するために、いくつかの記述的分析が行われます。 設計の検証は、治療グループと対照グループを比較することにより、ベースライン調査データで実行されます。

第 2 に、両方の調査ラウンドのデータを使用して、医療センター レベルでのランダム効果を含むマルチレベルの統計モデルを使用して、介入の影響を評価します。 連続従属変数は混合効果回帰モデルで分析されますが、カテゴリ変数 (例: 回復はい/いいえ) は、ロジスティック回帰またはポアソン回帰モデルで分析されます。 人口レベルでは、家庭の食料安全保障、社会経済的地位など、子どもの栄養失調の他の要因が管理されます。 季節、子供の年齢と性別、発育阻害、社会経済的パラメータとの相互作用が分析されます。 介入が貧しい世帯と裕福な世帯のどちらに利益をもたらすかを理解するために、公平性分析も実行されます。 医療施設レベルでは、例えば医療施設スタッフの知識やノウハウなど、子どもの栄養失調回復の他の要因が管理されます。 子供の年齢と性別、発育阻害、MUAC との相互作用が分析されます。

議論

PBF スキームは低所得国で開花しつつありますが、特に有給指標のリストを改訂することの影響について、証拠が必要です。 この影響評価は、ブルンジの国家政策対話に役立つことが期待されていますが、既存の PBF スキームを持ち、戦略を栄養サービスに拡張する適切性に関する栄養失調の問題に直面している国に重要な証拠を提供することにもなります。