방글라데시 농촌의 생계와 삶의 질에 관한 독서용 유리

BRAC(이전의 방글라데시 농촌 발전 위원회)는 VisionSpring의 재정 및 기술 지원을 받아 2017년 방글라데시 시골의 맥락에서 독서용 안경이 생계 및 삶의 질에 미치는 영향 평가에 대한 연구를 수행했습니다. 목표는 방글라데시 시골 지역 사람들의 경제적 수익과 사회적 각도에 대한 돋보기의 영향을 평가하는 것입니다.

BRAC와 VisionSpring은 돋보기의 효과를 테스트하기 위한 실험적 시도를 개발했습니다. 이 연구는 개입 전 및 개입 후 데이터를 모두 활용하여 인과 관계를 식별합니다. 무작위 통제 시험은 개입과 결과 사이에 인과 관계가 존재하는지 여부를 결정하는 가장 엄격한 방법으로 간주됩니다. 이것은 가정 수준에서 수행되는 무작위 대조 시험(RCT)입니다.

먼저 조사관은 BRAC/VisionSpring 돋보기 배포가 없는 방글라데시의 59개 마을을 선택했습니다. 59개 마을을 대상으로 인구 조사를 실시하여 안경을 착용할 수 있는 노안을 가진 사람들을 파악했습니다.

둘째, 참가자는 35세 이상 65세 미만 개인의 가정 노안 선별검사를 통해 모집되었습니다. 정기적이고 집중적인 치료가 필요한 만성 안구질환자는 연구에서 제외하였다.

인구통계학적 정보, 소득, 직업을 묻는 구조화된 설문지가 인구 조사에서 사용되었습니다. 인구 조사 후 무작위 추출이 이루어졌으며 연구의 포함 기준에 따라 연구 샘플이 선택되었습니다. (1) 35세 이상, (2) 노안 양성, (3) 돋보기를 사용한 적이 없음, (4) 선택적 직업(재단사, 이발사, 자영업 장인 등), (5) 연락처 정보 제공 및 정보에 입각한 동의 제공.

연구 제안서는 수행할 데이터 수집의 두 라운드를 정의합니다. 기준 데이터 수집은 2017년 8월에 완료되었으며 후속 데이터는 2018년 3월에 수행될 예정입니다. 개입이 시작되기 전에 생계와 삶의 질을 이해하기 위해 기준선 조사에서 양적 설문지가 배포되었습니다. 본 연구를 위해 숙련된 면접관을 모집하고 연구 목표를 강화하기 위해 3일간의 집중 교육을 실시했습니다. 교육 모듈은 현장에서 면접관을 안내하기 위해 방글라에서 개발되었습니다. 사회 인구학적 특성, 가구의 경제적 지위(예: 월 소득), 응답자의 생산성과 삶의 질은 베이스라인 동안 수집되었으며, 동일한 설문지가 베이스라인 조사에 사용될 것입니다.

본 연구에서는 다단계 단순 무작위 샘플링 기법을 사용하였다. 연구의 샘플 크기는 검정력 계산, 노안 환자의 포함 기준을 통해 미리 결정됩니다. 주요 결과는 비정규 분포 매개변수인 소득이므로 표본 크기 계산을 위해 다양한 사분위수에 속하는 비율을 비교하는 것이 좋습니다. p=0·05의 양측 유의 수준과 80%의 검정력을 사용하여 승산비에 해당하는 소득의 최고 사분위수 비율(35% 대 25%)의 그룹 간 차이 10%를 탐지합니다. 1.6, 349 참가자는 각 그룹에 필요합니다. 이 인구에 대한 이전 연구를 기반으로 15%의 감소율을 가정하면 총 822명(각 그룹에서 411명)의 샘플이 필요합니다.

연구는 개인 수준에서 무작위 배정되므로 파급 효과가 있을 가능성이 있습니다. 파급 효과를 최소화하기 위해 각 가구에서 한 명의 참가자를 선택했습니다. 대조군의 구성원이 지역 사회의 다른 사람들이 경험한 혜택을 보고 연구 중에 돋보기 안경을 구입할 위험이 있습니다. 이 위험을 완화하기 위해 통제 그룹의 구성원은 연구가 끝날 때 무료 안경을 약속 받았습니다.

조사관은 월 소득(일차 결과) 및 근거리 시력 관련 삶의 질을 기반으로 한 독서 안경 연구의 영향을 추정하기 위해 차이 차이 분석을 사용합니다.

삶의 질을 측정하기 위해 조사관은 표준화된 도구를 사용하여 돌봄, 가사 노동, 휴대전화 사용 능력(문해력이 있는 사람의 경우), 개인 위생 및 의존성에 대한 시설에 대한 응답자의 인식을 살펴봅니다.

연구 그룹별 기준선 특성의 차이는 각각 정규 분포가 있거나 없는 연속 변수에 대한 t-검정 또는 Wilcoxon 순위합 검정을 사용하여 분석되며, 이진 범주 변수에 대한 카이 제곱 또는 피셔의 정확 검정(셀 빈도<5)을 사용하여 분석됩니다. , 순서 범주형 변수에 대한 순서 로지스틱 회귀. 정규성은 히스토그램과 Q-Q 플롯을 사용하여 확인됩니다.

1차 결과에 대한 데이터는 정규성이 부족하여 중간 및 사분위수 범위로 표시됩니다. 자가 보고 월 소득의 변화는 사분위수로 분류되며 조정되지 않은 개입 효과와 조정된 개입 효과, 승산비 및 95% CI는 서수를 사용하여 추정됩니다. 로지스틱 회귀. 조정되지 않은 조정된 평균 그룹 간 차이는 선형 회귀를 사용하여 2차 결과에 대해 추정됩니다. 단순 회귀 분석에서 P<0.05인 모든 변수는 다중 회귀 모델에 포함됩니다. 모든 통계 분석은 상용 소프트웨어 패키지(Stata 15.1, StataCorp, College Station TX, USA)를 사용하여 수행됩니다.