잠비아의 산부인과 집 접근에 대한 영향 평가 (MAHMAZ)

배경: 잠비아의 산모 사망률은 2007년(2007 Zambia DHS) 이후 100,000명의 출생당 591명의 산모 사망에서 감소했지만, 2014년의 산모 사망률은 100,000명의 출생당 398명의 산모 사망으로 받아들일 수 없을 정도로 높았습니다. WHO는 산모 사망을 줄이기 위한 전략으로 '출산할 때마다 숙련된 관리'를 강력히 권장합니다. 그러나 특히 거리가 멀고 열악한 교통 서비스로 인해 치료에 대한 접근성이 심각하게 제한되는 시골 및 외딴 지역에서 고품질의 출산 및 산후 관리를 가장 잘 제공하는 방법은 아직 답이 없습니다.

잠비아 공화국 정부(GRZ)는 산모의 건강을 개선하기 위해 최선을 다하고 있으며 이를 목표로 보건부(MOH), 지역 사회 개발부, 모자 보건부(MCDMCH), 및 여러 지역 및 국제 조직. 이러한 맥락에서, MHs-만삭이 임박한 임산부를 위한 전문적인 관리를 제공하는 의료 시설 근처에 위치한 임시 숙소는 특히 의료 시설에서 가장 멀리 거주하는 사람들을 위해 숙련된 산과 진료에 대한 접근성을 개선하는 잠재적으로 유용한 전략을 나타냅니다. MH는 산모가 진통이 시작되기 훨씬 전에 미리 계획하고 의료 시설로 이동할 수 있는 옵션을 임산부에게 제공하며 1950년대부터 다양한 형태로 존재해 왔습니다. 그러나 배달 서비스에 대한 접근성을 개선하고 산모의 결과를 개선하는 데 있어 MH의 효과에 대한 증거는 불충분합니다. 일부 증거는 MH 활용이 개선된 산모 건강 결과(Gaym, Lori)와 상관관계가 있음을 시사하지만, Cochrane 검토에서는 자원이 부족한 환경에서 MH의 효과를 평가하는 무작위, 준 무작위 또는 군집 무작위 시험을 발견하지 못했습니다(van Lonkhuijzen L). 산모 및 주산기 건강 결과에 대한 MH의 영향에 대한 엄격한 증거가 필요합니다.

MHA(Maternity Homes Alliance) - GRZ와 교육 기관과 협력하는 구현 파트너 간의 파트너십 및 평가 고문은 여성에게 품질에 대한 접근을 제공한다는 가설을 가지고 MH를 구현하여 여성이 "거리 문제"를 극복하도록 돕고자 합니다. MH는 여성을 시설 기반 분만 및 산후 관리에 더 가깝게 만들어 궁극적으로 건강 결과를 개선할 것입니다. 최적의 유지 관리, 관리 및 지역 사회 수용성 및 활용도와 함께 대규모로 체계적으로 구현되면 MH는 거리 장벽을 제거하고 의료 시설에서 가장 멀리 거주하는 여성의 안전한 출산에 대한 접근성을 높일 수 있습니다.

개입: 이 프로젝트는 가장 취약한 여성들 사이에서 양질의 산후 관리에 대한 접근성을 높이기 위한 노력의 일환으로 남부, 동부 및 루아풀라 주에서 고품질 MH를 시행할 것입니다. MH가 잠비아 시골 지역에서 안전한 출산에 대한 접근성을 개선하는 데 수용 가능한 옵션이 될 수 있다는 형성적 평가에 따라 국내 파트너인 ZCAHRD와 Africare는 각각 10개 사이트, 총 20개 개입 사이트에서 핵심 산부인과 가정 개입 모델을 구현할 것입니다.

목적: 평가의 주요 목적은 MH가 특히 의료 시설에서 가장 멀리 거주하는 여성의 안전한 출산에 대한 접근성을 효과적으로 높일 수 있는지 이해하는 것입니다. 이 평가 결과는 산부인과 가정 모델의 구현에 관한 프로그램 결정을 알리고 해당되는 경우 산부인과 가정 모델이 이 프로젝트에 대해 제안된 지구를 넘어 확장됨에 따라 프로그램 개선을 옹호하는 데 사용될 것입니다.

기본 질문:

1. 최소 핵심 조산원 모델은 조산원 서비스가 개선되지 않은 시설에 비해 시설에서 10km 이상 떨어진 곳에 거주하는 산모의 시설 분만 횟수를 늘립니까?

보조 질문:

1. 최소 핵심 산부인과 가정 모델은 표준 치료와 비교하여 시설에서 10km 이상 떨어진 곳에 거주하는 사람들의 산모 및 신생아 건강 결과를 어느 정도 변경합니까?
2. 이 연구 기간 동안 의료 시설에서 10km 이상 떨어진 지역 사회의 MH에 ​​대한 인식과 인식은 어떻게 변합니까?
3. 건강 시설에서 10km 이상 떨어진 지역사회에 거주하는 임산부의 HF 관련 안전 분만 및 HF 분만 의도에 대한 인식과 인식은 시간이 지남에 따라 어떻게 변합니까?
4. MH의 사용이 그것을 사용하지 않는 여성에 비해 그것을 사용하는 여성의 가족에게 미치는 재정적 영향은 무엇입니까?
5. 치료의 질에 대한 인식은 개입 사이트와 비교 사이트 간에 어떻게 다릅니까?

연구 설계: 이것은 한 구현 파트너(BU/ZCAHRD)가 클러스터 무작위 일치 쌍 설계를 사용하고 한 구현 파트너(University of Michigan/Africare)가 비무작위 일치 쌍 디자인을 사용하는 준실험적 사전 사후 설계입니다. -쌍, 비교 디자인. 연구 설계의 프레임워크는 다음과 같습니다.

표 2: MH의 영향을 평가하기 위한 준실험적 연구 설계

BU/ZCAHRD UMich/Africare 전체 R O1 X O2 NR O1 X O2 NR O1 X O2 R O1 _ O2 NR O1 _ O2 NR O1 _ O2 X = 최소 코어 산부인과 가정(위 참조) O = 기준선에서 관찰(O1, in 2016) 및 중재(X) 및 비교(_) 사이트에서 종료선(O2, 2018). R = 클러스터 무작위화; NR = 무작위화되지 않음.

데이터는 분석을 위해 풀링되지만 샘플 크기는 BU/ZCAHRD 및 UMich/Africare 사이트를 별도로 분석할 수 있는 충분한 힘을 제공합니다.

데이터 소스: 다음 두 가지 주요 소스에서 데이터를 수집합니다.

1. 가구 조사
2. 심층 인터뷰

가구 조사(O1, O2): 정량적 가구 조사는 중재 및 비교 시설에서 10km 이상 떨어진 곳에 거주하는 최근 12개월 이내에 분만한 여성을 대상으로 기준선(2016)과 최종선(2018)에서 실시됩니다. 이 접근 방식은 집수지, 기타 시설에서 시설을 활용한 사람들과 배달을 위해 시설에 접근하지 않은 사람들의 경험을 포착하여 MH 개입의 영향을 보다 정확하게 추정할 수 있게 합니다.

심층 인터뷰(IDI)(O1, O2): IDI는 지역 사회 인식에 대한 더 깊은 이해를 얻기 위해 가구 조사를 위해 식별된 응답자 샘플 사이에서 수행됩니다. 콘텐츠에는 분만 및 분만 관행에 대한 인식, 치료 접근에 대한 장벽, MH에 대한 지식 및 인식, 조산원의 품질에 대한 인식, 시설에서 존중하는 관리에 대한 인식, 산후 관리, 비용 및 MH 소유권에 대한 인식이 포함됩니다.

연구 사이트: 선택 및 무작위화 BU/ZCAHRD는 CEmONC로의 전송 시간 및 클리닉 전달 볼륨과 일치하는 20개 사이트 또는 10쌍을 선택합니다. 쌍을 개입 그룹과 통제 그룹으로 무작위 배정하여 10개 개입 사이트와 10개 통제 사이트를 산출했습니다.

UMich/Africare는 의도적으로 10개의 개입 사이트를 선택하고 CEmONC로의 전송 시간 및 클리닉 볼륨과 일치하는 10개의 비교 사이트를 식별합니다. 얼라이언스 전체에 걸쳐 총 20개의 개입과 20개의 비교 사이트가 있습니다. 무작위화(BU/ZCAHRD의 경우) 및 일치(두 파트너 모두)의 단위는 시설과 집수 지역입니다.

샘플링 전략: 다단계 무작위 샘플링을 사용합니다. 먼저 각 연구 집수 지역에서 인구 규모에 비례하는 확률로 10개의 클러스터(시설에서 10k 이상 떨어진 집수 지역 내의 마을)의 샘플을 무작위로 선택합니다. 둘째, 선택한 마을의 모든 가구를 나열하고 무작위로 나열한 다음 순서대로 각 마을을 방문하여 자격을 심사하고 각 마을의 n 번째 자격이 있는 가구가 식별될 때까지 목록을 계속 아래로 내려갑니다. 셋째, 해당되는 경우 각 가정에서 적격 여성 한 명을 무작위로 선택합니다.

후속 조치: 각 관찰 지점(O1 및 O2)에서 동일한 방법론을 사용하여 새로운 단면 샘플을 선택합니다. 따라서 가구는 시간이 지남에 따라 추적되지 않습니다.

데이터 품질 관리 전략: 품질 관리를 위해 먼저 열거자가 5일 교육에 참여합니다. 둘째, 열거자는 경험이 풍부한 감독자가 감독합니다. 이들은 매일 밤 설문조사의 품질을 검토합니다. 셋째, 감독관은 감독하는 각 열거자에 대해 가구의 5% 하위 표본을 무작위로 선택하고 이러한 가구를 다시 방문하여 설문 조사 질문의 하위 집합을 다시 수행합니다. 감독자가 수집한 데이터는 계수자가 원래 수집한 데이터와 비교하여 신뢰성을 확인합니다. 넷째, 데이터는 보스턴에 있는 데이터 분석 팀(아래 데이터 입력 및 저장 섹션 참조)에 밤마다 업로드 및 전송되며 분석 팀은 일관성과 품질을 실시간으로 검토합니다.

데이터 입력 및 저장: 설문조사 데이터는 태블릿에 캡처되어 태블릿의 내부 메모리에 저장됩니다. 매일 저녁 감독자는 설문 조사를 검토하고 암호화한 다음 SurveyCTO가 관리하는 보안 서버에 매일 밤 설문 조사를 업로드합니다. 프로젝트 팀은 SurveyCTO 클라이언트 소프트웨어를 사용하여 암호화된 데이터를 다운로드하고 BU/ZCAHRD 팀이 직접 생성한 암호 해독 키를 사용하여 데이터를 해독합니다.

프로젝트 직원은 정성 데이터의 데이터 입력, 관리 및 저장을 감독합니다. 모든 정성 데이터는 수집 후 1개월 이내에 영어로 번역 및 전사됩니다. 디지털 녹음기 및 질적 메모의 종이 사본은 완전히 번역 및 기록될 때까지 잠긴 캐비닛에 보관되며, 그 시점에서 오디오 파일은 삭제되고 메모는 파쇄됩니다. 전자 기록은 암호로 보호된 파일에 보관됩니다. 정성적 전사에는 식별 정보가 포함되지 않고 연구 ID 번호만 포함됩니다. 연구 팀만이 식별 가능한 양적 및 질적 데이터에 액세스할 수 있습니다.

표본 크기: 우리는 조사에 2,400명의 여성을 모집할 것이며, 4,800가구의 연구 표본과 각 라운드에서 50명의 파일럿을 위해 라운드당 각 연구 그룹에서 1,200명을 모집할 것입니다. 클러스터링된 샘플링 설계(이전 작업을 기반으로 ICC는 0.04로 추정됨)를 고려하고 알파를 .05로 가정한 후, 이 샘플은 시설 제공의 주요 결과에 대한 MH 개입의 예상 영향에서 최소 10% 포인트 차이를 감지할 수 있는 80% 검정력을 제공합니다.

IDI의 경우 기준선과 최종선에서 360개의 샘플을 추정하지만 전체 360개 전에 포화 또는 예측 가능성에 도달하면 중단됩니다.

데이터 분석: 모든 정량 분석은 SAS 버전 9.4(SAS Institute, Cary, NC)에서 수행됩니다. 우리의 정량적 분석 계획은 기술, 이변량 및 다변량 통계를 생성하는 세 가지입니다. 먼저, 가구 수준 특성 및 응답자 수준 인구 통계에 대한 표본의 설명적 분석부터 시작할 것입니다.

둘째, 일치하는 쌍 내에서 결과의 차이도 찾습니다. 범주형 변수는 셀 크기가 충분하면 카이 제곱 테스트를 사용하고 셀 크기가 작으면 피셔의 정확 테스트를 사용하여 개입 그룹과 대조군 사이에서 비교됩니다. 연속 변수는 정규 분포인 경우 t-테스트를 ​​사용하거나 분포가 비정규인 경우 비모수 Wilcoxon 순위 합계 테스트를 사용하여 비교됩니다.

셋째, 결과 변수에 따라 조잡하고 조정된 로지스틱 또는 선형 회귀 모델을 계산합니다. 불균형 공변량을 조정하여 중재와 대조군을 비교하여 상대 위험 또는 승산비를 계산합니다.

모든 정성적 데이터는 Nvivo 10 ©(Doncaster, Australia)에서 분석됩니다. 심층면접 녹취록 내용분석을 진행합니다. 코딩 주제는 면접 가이드의 개요에 따라 선험적으로 파악되었습니다. 추가 주제는 분석 중에 나타나는 경우 포함됩니다. 조사 결과를 정량적 데이터와 삼각 측량하여 일관성, 불일치 또는 탐색할 추가 주제를 식별합니다.