방글라데시 농촌의 성장 모니터링 및 홍보 활동 강화 효과 평가 (GMP)

소개 및 목표:

방글라데시는 영양에 대한 밀레니엄 개발 목표를 부분적으로 달성했으며 지속 가능한 개발 목표 목표를 달성하기 위해 노력하고 있습니다. 1997년에서 2014년 사이에 전국적으로 아동 발육 부진은 60%에서 36%로 감소했고, 소모는 21%에서 14%로 감소했습니다. 그러나 640만 명의 아동이 발육부진 상태로 남아 있어 신체적, 정신적 잠재력을 충분히 발휘하지 못하고 있습니다. 영양 부족의 높은 부담을 해결하기 위해 방글라데시 정부는 국가 영양 서비스 운영 계획의 우선 순위 활동으로 성장 모니터링 및 촉진(GMP)을 확인했습니다. GMP는 정부 보건 시스템의 모든 1차 의료 시설에서 시행됩니다. 성장 모니터링 및 촉진(GMP)은 아동 성장에 대한 인식을 높이고 돌봄 관행을 개선하는 촉진(일반적으로 상담)과 연결된 성장 모니터링으로 구성된 예방 활동입니다. 이상적으로는 GMP에서 일반적으로 2세 미만 아동의 체중을 주기적으로(예: 월별 또는 격월 기준) 측정합니다. 측정은 출생 시 시작하여 성장 차트에 정확하게 기록하고 간병인에게 해석 및 설명할 수 있습니다. 또한 보건 종사자들은 카운셀링을 통해 정보를 제공하고, 의사소통을 촉진하며, 아동 성장을 촉진하기 위한 적절한 산모 조치를 생성하는 것을 목표로 하는 방식으로 산모와 상호 작용합니다. 최근의 체계적인 검토는 일반적으로 GMP 프로그램의 효과와 관련성에 의문을 제기합니다. 현재 주로 아픈 아동에게 초점을 맞춘 GMP GMP는 NGO 또는 기부자가 자금을 지원하는 기타 프로그램의 지원을 받는 커뮤니티 클리닉(CC)을 통해 구현되고 있습니다. 게다가 비정부기구(NGO)나 기부자 지원 활동이 없는 지역에서도 GMP가 이뤄지고 있다. 그러나 GMP와 관련된 영양자료의 질은 만족스럽지 못한 것으로 판단된다. 이러한 배경에서 GMP 이행과 2세 미만 아동의 성장에 미치는 영향을 평가하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구는 방글라데시 시골 지역의 2세 미만 아동의 성장 및 영유아 수유(IYCF) 관행 개선에 있어 GMP 활동 강화의 효과를 검토할 수 있는 유용한 기회를 제공할 것입니다.

연구 장소 선택:

조사관은 NGO 프로그램이 공유한 논의 및 하위 지구 목록에서 2018년 1월부터 프로그램이 시행될 3개 하위 지구를 선택했습니다. 조사관은 (a) 프로젝트 일정과 일치하는 프로그램 시행 시간; (b) 이 하위 지구에서 NGO 프로그램에 의한 가용 직원 및 물류 지원; (c) 필요한 수의 연구 참여자와 간병인을 만족시키기 위해 이러한 소구역에 많은 수의 커뮤니티 클리닉이 있습니다. 또한 조사관은 개입 파급 효과를 피하기 위해 적절한 완충 구역을 유지하는 통제 구역으로 3개의 하위 구역을 선택했습니다. 조사관은 프로그램의 효과를 극대화하기 위해 커뮤니티 점수 시스템을 통해 이러한 하위 지구에서 30개의 커뮤니티 클리닉을 선택합니다.

연구 참여자 선택: 커뮤니티 클리닉(CC)과 집수 지역은 클러스터로 간주됩니다. 커뮤니티 클리닉 목록에서 필요한 클러스터 수는 비례 샘플링을 통해 무작위로 선택됩니다. 무작위로 선택된 CC에서 가구 목록을 수행한 후 필요한 수의 연구 참가자가 등록됩니다.

데이터 수집 절차: 아동은 커뮤니티 클리닉의 집수 구역에서 등록되고 12개월 동안 추적 관찰됩니다. 후속 조치 기간 동안 아동을 정기적으로 방문하여 GMP 서비스에 대한 노출과 수유 관행을 평가합니다. 인체 측정 측정은 기준선에서 수행된 다음 12개월 후속 기간이 끝날 때까지 3개월마다 수행됩니다. IYCF 문제에 대한 어머니의 지식과 태도는 기준선과 종점 설문조사에서 평가됩니다. GMP에 대한 서비스 제공자의 기술과 인식은 기준선과 마지막 단계에서 평가됩니다. GMP 구현의 품질은 기준선에 있으며 후속 조치 기간 동안 주기적으로 수행됩니다.

데이터 수집 도구: 가구 조사, 핵심 정보원 인터뷰(KII) 및 관찰.

데이터 분석 조사 데이터는 STATA 소프트웨어(버전 13)를 사용하여 분석됩니다. 요약 통계는 적절한 경우 95% 신뢰 구간(CI)과 함께 표준 편차, 중앙값 또는 백분율을 사용하여 평균으로 표현됩니다. 공장 간의 평균 차이를 평가하기 위해 ANOVA 및 범주별 결과에 대해 95% 신뢰 구간 비율의 카이제곱 통계 비교가 계산됩니다. 정량적 결과 데이터의 차이 차이(DID) 분석이 수행됩니다. 주요 결과 지표와 관련된 중요한 예측 변수를 식별하기 위해 이변량 및 다중 회귀 분석이 사용됩니다.

참여자의 간병인 면담, 주요 정보 제공자 면담, 관찰을 통해 수집된 질적 정보에 대해 주제별 분석을 진행한다. 성적 증명서를 준비한 후 응답은 주제(선험적), 하위 주제 및 긴급한 문제(있는 경우)에 따라 코딩됩니다. 질적 정보를 검증하기 위해 다양한 방법에서 파생된 데이터의 삼각측량이 수행됩니다.