エチオピアの女性に対するドメスティック・バイオレンスを防止するためのコミュニティに基づく介入。準実験的実装研究のためのプロトコル

サンプルサイズの決定 サンプルサイズは、介入群と​​対照群の割合の両方を考慮して決定されます。 二分結果のサンプル サイズは、優越性試験の仮説検定の仮定に基づいて推奨されます。 研究者の仮説は、女性に対する家庭内暴力を防止するための新しい地域ベースの防止介入プログラムの実施は、公衆衛生の観点から、標準的な (既存の) 防止プログラムよりも大きな効果があるというものです。 したがって、対応する帰無仮説 (Ho) は次のとおりです。新しいコミュニティ ベースの予防的介入は、公衆衛生関連性に基づく比較グループよりも、女性に対する家庭内暴力を防ぐのに効果的ではありません。 さらに、サンプル サイズは、誤差範囲 5%、有意水準 95%、検出力 80% の仮定を考慮して決定されます。

どこ; N は各グループのサンプル サイズ、P は標準介入/対照群の有病率、d: 2 つの治療効果の実際の差 (d= Po-Px)。 22%-9%=13%=0.13); δ0: 統計的許容マージン (5%); ɑ: は 95% 信頼水準 (ɑ=1-0.95=0.05=1.645) の有意水準です。 ß: 80% パワー (ß=1-0.8= 0.2 = 0.845 を追加し、未達成のレート補償の可能性として 10% を考慮します。 グループの計算されたサンプル サイズは 364 です。 最終的に、複雑なサンプリング設計 (多段階、層別、および体系的なサンプリング) の結果として、設計効果が研究の検出力と精度を高めると考えられます。 エチオピア（Fagitalekoma 地区）で実施された複雑なサンプリング設計研究からの発見を使用して設計効果が計算され、DVAW の有病率は 78% であり、ウガンダで実施されたクラスター化無作為化対照試験では、女性の 22% が標準で物理的 IPV を経験したことが示されました。介入グループ。 3 つの腕の最終的なサンプル サイズは 1,758 人の女性で、各グループで 586 人を意味します。 定性調査の参加者数は、インタビュー中の情報飽和度および/またはフォーカス グループ ディスカッション (FGD) によって決定されます。 選択された各ケベレで、8 人から 10 人の討論者で構成される最低 2 つの FGD (男性グループ 1 つと女性グループ 1 つ) が開催されます。 情報が飽和するまで、地域のリーダーまたはその他の担当者が定性調査の参加者の選択に参加します。

サンプリング手順

多段階の階層化された体系的なサンプリングを使用して、この研究の研究参加者を選択します。 まず、Awi ゾーン管理、地区事務所、コミュニティ代表者から意図的に選択された研究参加者の間で文脈評価が採用されます。 地元の政治家、保健所、女性と子供の担当部署、地元の指導者、警察、医療提供者、非政府組織の代表者、その他の関係団体などの利害関係者が参加して、アドボカシー会議と文脈化に関与します。 次に、多段階層化確率サンプリング法を使用して、アウィ ゾーンの 9 つの地区から 3 つの地区の調査サイト (ケベレス) を選択します。 3つの実験グループのために3つの地区が選択されます。 包括的な介入のために 1 つの地区が選択されます。 第 2 地区は部分介入群に割り当てられ、第 3 地区は比較 (コントロール) として扱われます。 次に、3 つの地区から 6 つのケベレ (各地区から 2 つのケベレ) が、介入の適切性、リソース、および介入とコントロール グループ間の情報の汚染を制御するための地理的近接性を意図的に考慮して選択されます。

その後、ケベレはそれぞれの地区で都市ケベレと農村ケベレに階層化されます。 階層化は、意識レベル、情報へのアクセス、および都市部と農村部の居住者の間のコミュニティの伝統のジェンダー規範の変動性を制御するために使用されます。 その後、サンプルサイズのサイズ割り当て（ni）に比例して、各層に行われます。 最終的には、体系的なサンプリングを使用して、k 番目の間隔に基づいて世帯レベルで実際の研究参加者を選択します。 機密コードは、介入モニタリングとエンドライン評価の目的でインタビューのために選択される世帯に厳密に与えられます。 なお、一夫多妻制（一夫多妻制）の場合、一世帯に二人の既婚女性がいる場合は、抽選で一人の女性のみが面接に選ばれます。

質的調査に関しては、意図的なサンプリング方法を使用して、詳細なインタビュー、重要な情報提供者インタビュー（KII）、および FGD の調査参加者を選択します。 コミュニティのリーダーは、詳細なインタビュー、重要な情報提供者のインタビュー（KII）、および FGD のために、最も知識が豊富で尊敬されているコミュニティの代表者の募集に相談し、積極的に関与します。 調査の目的は、質的調査参加者の募集に参加するコミュニティ リーダーに詳細に説明されます。 DVAW に対する個人の認識を評価するために、主に性交渉、意思決定、コミュニティのジェンダー規範、およびコミュニティでの妻の殴打態度に焦点を当てて実施されます。 さらに、DVAW に対するコミュニティの制裁 (対応) は定性的に評価されます。 主に、地元の指導者、宗教家、長老、警察、女性問題事務所、女性協会、医療専門家、保健普及員、女性弁護士などの立場（権威）にある人々から取り上げます。

データ収集

混合データ収集方法は、さまざまな文献から適応した構造化および半構造化アンケートを使用して実行されます。 ツールは事前にテストされ、ローカル コンテキストに合わせて変更され、研究目的に合わせて調整されます。 このツールは、カップルの人口統計学的、社会経済的特徴 (女性の自己申告プロファイル)、関係レベル、コミュニティ レベル、および家庭内暴力の社会レベルの要因で構成されます。 さらに、このツールには、心理的、身体的、性的暴力の経験に関する質問が含まれます。 さらに、半構造化されたアンケートは定性調査用に設計されます。 同様に、インタビューガイドは、予防的介入の実施を妨げる地域社会の根底にあるボトルネックを評価し、掘り起こすために使用されます。

データ収集手順

データは、ベースライン、介入のモニタリング/追跡、およびエンドラインの実装評価のために、連続した説明的な混合方法を使用して収集されます。 以下は、他の研究から適応された混合データ収集プロセスのフローチャートです。 必要なデータを収集するために、定量的（1と2）および定性的（1と2）の2つのプロセスが順次実行されます。 既婚女性または同棲女性への対面インタビュー、キーインフォーマントインタビュー、詳細インタビュー、フォーカスグループディスカッション、ミーティングおよびトレーニング時間のデータキャプチャを実施して、関連情報を取得します。 家庭内暴力評価ツールに加えて、インタビュー中に第三者が突然来る可能性がある場合の機密性の問題を確保するために、代替アンケートが作成され、データ収集者に提供されます。 女性のための非常に秘密の場所は、トレーニングとWHO VAWの研究倫理勧告に従って、データ収集者によって手配されます.

その後、ドメスティック・バイオレンスに関するコミュニティの認識、態度、規範、信念を調査するために、定性的なデータ収集 (KII、詳細なインタビュー、および FGD) が行われます。 ただし、文脈化のための小規模な（迅速な）質的データ収集は、地区およびゾーンの行政レベルで公式に行われています。 一方、コミュニティの動員戦略、既存の法的制裁、利用可能なトレーニングガイドライン、実施活動の協力と統合を見つけるために使用します。 これは、問題に取り組むための、正しく文化的に適合した介入資料を設計するために、主な研究のための適切なツールを設計するのにも役立ちます. KII は、女性代表、地区評議会メンバー、女性問題事務所、警察官、弁護士、長老、地元の政治家/指導者、医療提供者、非政府組織、および宗教指導者の間で開催されます。

女性に対するドメスティック・バイオレンスについての社会的認識を評価するために、男性と女性のグループについて、性別に特化した焦点を絞ったグループ・ディスカッションが行われます。 各フォーカス グループ ディスカッションは、8 人から 10 人の参加者で構成されます。 すべての参加者の社会人口学的データは、匿名でコード化された構造化アンケートを使用して取得されます。 FGD は、3 人のグループ (モデレーター、メモ作成者、主任調査員) によって進行されます。 ディスカッション中のボイスレコーダー、メモの取り方、非言語的コミュニケーション (身振り手振り) は、必要な情報を収集するために可能な限り記録されます。 1 回の FGD の実施に 60 ～ 90 分かかると見積もられます。 さらに、女性に対する家庭内暴力の予防的介入活動の実施は、継続的な質的調査方法を使用して監視/追跡されます。 最終的には、形成的評価と同じ構造化されたアンケート、データ収集者、監督者を使用して、介入実施のエンドライン評価が実施されます。 データは、12 名の女性医療専門家 (看護師、助産師または公衆衛生) によって収集されます。

データ品質保証

参加者の割り当て: 介入群と対照群の研究参加者の割り当ては、情報の汚染を最小限に抑えるために地理的に近接していると見なされます。 代表的なサンプルは、科学的に健全な手順を使用して採取されます。

適切なデータ収集者の募集: データは、信頼性と倫理的懸念から、コミュニティの地域住民ではない 12 人の訓練を受けた卒業証書以上の資格を持つ女性の看護師、助産師、または公衆衛生担当者によって収集されます。 公衆衛生学修士（MPH）を持ち、現地調査の経験が豊富な 4 名のスーパーバイザーを採用する。

データ収集者のトレーニング: 主任研究者による研究アシスタント向けの 5 日間のトレーニングが提供されます。 トレーニングは主に、研究の目的、データ収集手順、インタビュー手法、サンプリング方法、機密保持の厳格な保護、VAW 研究の倫理的問題、およびデータ品質保証に焦点を当てます。 VAW の倫理的配慮は、機密性とデータの品質を維持するために研究助手に説明されます。 生物医学研究の倫理原則と、「女性の安全第一」と呼ばれる WHO (2001) ジェンダーに基づく暴力研究倫理ガイドライン勧告について簡単に説明します。 研究期間中、リフレッシュメントトレーニングと短いオリエンテーション/報告会が定期的に研究助手に提供されます。

プレテスト：データ収集ツールの互換性を確認するために、近隣地区の既婚女性のサンプル サイズの 5% に対してプレテストが行​​われます。 プレテストでは、質問に含まれるデリケートな言葉、時間、データ収集手順、インタビュー手法、一連の質問、研究参加者からの同意取得、および FGD ファシリテーション スキルとメモ取りに対処します。 必要な修正は、研究参加者からのフィードバック（テスト前のインタビュー中の言語的および非言語的表現）および研究補助者からのコメントに従って行われます。

実装者のトレーニング: 実装者には、集中的なトレーニングと支援的な監督が提供されます。 実施ファシリテーター 2 名と地域保健普及員 6 名を採用し、1 年（12 ヶ月）の契約雇用とする。 実装者は、介入ツールの検証に参加して、ツールに精通します。 主任研究員とファシリテーターによる定期的な議論と綿密な支援監督が行われます。

データ処理と統計分析

ベースライン、モニタリング、およびエンドラインで収集されたデータは、フィールドだけでなくオフィスでもチェックおよび編集され、不完全性や不一致がないか確認されます。 説明変数と結果変数は、データ入力の前に明確に事前定義されます。 データ入力中に、女性が身体的、心理的、または性的暴力のいずれかの経験を少なくとも 1 種類報告する場合、「はい = 1」および「いいえ = 0」としてコード化されます。 一方、女性が暴力やジェンダー不平等の規範を受け入れるかどうかは、6 つの質問/測定を使用して測定されます。また、女性が少なくとも 1 人が妻の殴打を正当化すると回答した場合も同様です。 同様に、女性の自律性は、女性の経済的意思決定の自律性、家族のヘルスケアと家族計画の意思決定の自律性、移動の自由の程度の自律性、パートナーの暴力に対する女性の態度など、4 つの構成要素の自律性指標で測定されます。 生データの定義とコーディングが完了した後。 データ入力テンプレートは、Epi データ ウィンドウ バージョン 3.5.1 で設計されます。 そしてデータ入力が行われます。

その後、データはさらに分析するために SPSS ウィンドウ バージョン (23.0) にエクスポートされます。 外れ値やその他のデータの異常を調査するために、ボックス プロットを使用して頻度を計算するデータ クリーニングが実行されます。 欠損データを処理するために複数の代入が行われます。 データ分布と統計分析への適合性について、さまざまな統計的仮定がチェックされます。 記述統計は、必要に応じていくつかの独立変数の有病率 (割合)、平均、中央値、および標準偏差を決定するために計算されます。 クロス集計 (カイ 2 乗) が採用されます。 二項ロジスティック回帰を実行して、説明変数と DVAW との関連性を確認します。 2 値ロジスティック回帰で p 値のスコアが 0.25 未満の説明変数を多重ロジスティック回帰分析に含めて、交絡変数を制御することにより、家庭内暴力の独立した決定要因を決定します。 さらに、DVAWレベルの全体的な変化を計算するために、治療意図分析（ITTA）が実行されます。 さらに、差の差（DID）が計算され、正味の介入効果が決定されます。 DID は、ベースライン データからエンドラインまでの介入群の結果から、ベースラインからエンドラインまでの対照群の結果の差を差し引いて計算されます。 最後に、介入効果の統計的有意性は、調整済み有病率、調整済みオッズ比/調整済みリスク比を 95% CI および 0.05 未満で使用して測定されます。

定性的なデータは、ボイスレコーダーの再生と再生、およびインタビューまたは FGD で取ったメモを参照することによって書き起こされます。 ボイスレコーダーの音声は、できるだけ静かな場所で何度も聞くようにしています。 参加者の逐語録に従って、リサーチアシスタントと主任研究員が独自に書き起こします。 次に、転写された質的データが現地語 (アムハラ語) から英語に翻訳されます。 その間、定性的データを読み返し、彼らが何を言いたいのかを理解します。 引用は、参加者のコードを使用してナレーションされ、引用されます。 インタビューと FGD から収集されたすべての定性的データは、テーマごとに整理されます。 類似のアイデアは色分けされ、それに応じてマージされます。 Nvivo のような定性データ分析 (QDA) ソフトウェアは、手動でコード化された定性データを整理または整理するために使用されます。