가나와 르완다의 스네이크 바이트 위험 매핑

소개

Snakebite는 2017 년 세계 공중 보건기구 (WHO)에 의해 전 세계 공중 보건 영향을 반영하여 소홀히 한 열대성 질환 (NTD)으로 선언되었습니다. 남아시아, 사하라 이남 아프리카 및 남아메리카의 저소득 및 중간 소득 국가 (LMIC)에서 주로 열대 환경에서 95% 이상의 사례가 발생하며 가장 강력한 인구를 포함하여 가장 취약한 인구에 가장 큰 부담이 있습니다. 수입이 적은 주택, 농업 노동자 및 어린이. Snakebite Envenoming은 연간 최대 138,000 명의 사망을 초래하는 것으로 생각되며 치명적이지 않은 물기는 심각한 흉터 및 사지 절단, 심리적 영향, 사회적 낙인, 고립 및 경제적 손실과 같은 신체 장애를 통해 상당한 건강 부담을 초래합니다. Snakebite Envenoming 전략을 시작한 Snakebite의 공중 보건 영향을 다루기 위해 2019 년 예방 및 통제 전략으로 2030 년까지 사망과 장애를 절반으로 줄이려는 야심 찬 목표입니다.

Snakebite 예방 및 관리는 진화하는 분야입니다. 도움이 필요한 인구에 저렴한 비용으로 의학적으로 중요한 뱀 종의 전체 범위에 의해 envenomation에 대한 효과적인 치료법을 개발하기 위해서는 중요한 작업이 필요합니다. 이러한 도전에도 불구하고, 뱀형을 방지하고 관리하는 데 도움이되는 접근법은 존재하며 고위험 지역 사회에서 뱀의 부담을 줄이는 데 효과적 일 수 있습니다. 예방 활동 예방 활동은 스네이크 바이트 envenoming의 위험에 대한 지역 사회 내에서 지식을 구축하는 데 중점을 둡니다. 보호 신발 사용을 포함하여 가정과 직장 내 뱀을 피하는 방법에 대한 교육, 물린 경우 효과적인 치료를 추구하는 것의 중요성에 대한 홍보 전통적인 치료법에 의존하는 것보다. 사람이 스네이크 바이트를 경험할 때, 피해자의 관리는 고정 및 압력 붕대의 고정 및 적용과 같은 간단한 응급 처치 기술, 의료 시설의 지원 치료 및 필요한 경우 반대 성으로 치료하는 것과 같은 다양한 조치를 취할 수 있습니다. 책임있는 뱀의 종에 효과적입니다.

뱀 부담에 대한 고품질 데이터는 치료 및 예방 자원이 가장 위험에 처한 인구를 대상으로하는 데 필수적입니다. 그러나 이러한 데이터는 드물게보고되며, 사하라 이남 아프리카 (SSA)의 국가 전체에 걸쳐 데이터 가용성이 제한되어 있습니다. SSA의 대부분의 Snakebite 데이터는 건강 시설 조사 및보고에서 나옵니다. 그러나 Snakebite는 알 수없는 상태로 널리 지정되지 않았으며 일상적인 건강 시설 데이터는 종종 전국적으로보고되지 않았거나 불일치하게 수행됩니다. 건강 시설 데이터를 이용할 수있는 경우, 많은 스네이크 베이트 피해자를 제 시간에 건강 시설에 도달하지 않거나 지역 사회에서 전통적인 치료를받는 많은 뱀 부 피해자를 포착하지 않기 때문에 뱀 부담 부담을 과소 평가할 가능성이 높습니다. 고품질의 단면 커뮤니티 조사는 뱀 부담 부담 평가에 미세한 규모의 평가에 도움이 될 수 있지만, 현재까지 SSA에서는 거의 수행되지 않았으며, 많은 시간과 자원이 필요하며 접근 할 수없는 지역에서는 수행하기 어려울 수 있습니다. 지형, 약한 의료 인프라 또는 정치적 불안정성으로 인해 필요한 규모의 부담을 추정하기위한 실현 가능한 대안을 제공하지 않습니다. 위험 완화, 예방 또는 제거 전략을 알리기 위해 Snakebite 역학을 특성화하는 데 더 나은 데이터가 필요하며, 강력한 감시 시스템이 없으면 고위험 영역을 효과적으로 식별하기위한 대안 적 접근이 필요합니다.

연구에 대한 문제 진술과 정당화

SSA의 뱀 부담의 지리적 변화에 대한 고품질 추정치는 뱀의 예방 및 관리를위한 자원을 옹호하고 이들을 가장 위험에 처한 인구와 조정하기 위해 필요합니다. 일상적인 데이터의 중요한 결함과 위에서 설명한대로 맞춤형 데이터 수집 방법에 의존 해야하는 과제를 인식하면서, 무시 된 열대성 질병을 종식시키기위한 WHO의 로드맵 2021-2030. 이를 위해 '질병 역학에 대한 세분화 된 견해를 얻으려면'새로운 접근법과 매핑 도구가 필요합니다 '.

공간 분석 및 질병 매핑 기술은 질병 부담의 평가 및 모니터링이 데이터 가용성 문제에 직면하는 영역에서 NTD의 역학을 평가할 때의 효과에 대해 점점 더 인식되고 있습니다. 공간 분석 방법은 지리적, 기후 및 인구 기반 변수와 같은 공간적으로 다양한 설명 변수에 대한 정보를 활용하고 알려진 위치에서 수집 된 질병 부담 데이터와의 관계를 평가함으로써 질병 부담의 평가를 지원합니다. 이러한 데이터는 샘플링되지 않은 위치에서 질병 위험을 예측하기 위해 지구 학적 모델을 개발하기 위해 활용됩니다.

Snakebite Envenoming 위험은 독사 종과 인간 인구의 지리적 분포와 상호 작용의 가능성과 특성에 영향을 미치는 요인에 의해 영향을받습니다. 따라서 Snakebite 예방 및 관리 프로그램은 공간 분석 기술의 적용을 통해 이익을 얻을 수 있습니다. 미세한 규모로 뱀 종 분포에 대한 정확한 데이터의 가용성은 제한적입니다. 고도, 강우 및 온도와 같은 기후 변수, 인구 밀도, 빈곤 및 도시 농촌 분포와 같은 인구 통계 학적 변수와 같은 지리적 특징을 포함하여 뱀 서식지 적합성에 영향을 미치는 요인의 상세한 데이터 세트가 점점 정교 해지고 공개적으로 이용 가능해졌습니다. 이러한 데이터 세트 중 다수에는 역사적 데이터도 포함되어 시간적 경향을 평가할 수 있습니다. 이러한 공변량 데이터의 가용성과 공간 분석 방법의 유용성은 제한된 뱀 부산 입사 데이터를 활용하여 뱀 부트 위험의 변화를보다 널리 예측하기위한 모델을 개발할 수있는 소중한 기회를 제공합니다.

이 프로젝트는 공간 분석 및 질병 매핑 기술을 사용하여 Snakebite 위험의 지리적 변화를 이해하고 샘플링되지 않은 위치에서 위험 예측을 돕기 위해 SSA에서 Snakebite 위험 데이터의 열악한 가용성에 의해 생성 된 몇 가지 문제를 해결하는 데 도움이됩니다. 전통적인 데이터 수집 접근 방식에 대한 의존성과 대륙 전체의 반복 조사의 필요성을 줄입니다. 특히 다음 연구 질문을 해결하는 것을 목표로합니다.

1. 일상적으로 이용 가능한 뱀 부산 발생률 데이터와 공간적으로 참조 된 공변량의 정보는 뱀 부트 위험의 지리적 변화를 예측하는 데 어느 정도까지 사용될 수 있습니까?

스네이크 바이트 위험을 예측하기위한 지구 기신 모델의 개발을 가능하게하기 위해서는 뱀의 발생률에 대한 충분한 데이터, 관심 영역의 사회적 및 자연 환경 데이터가 필요합니다. 이전에 수행 된 지역 사회 및 건강 시설 연구를 통해 수집 된 Snakebite Burden에 대한 기존 데이터 세트가 제한되어 있으며 공식적으로 분석을 요청할 것입니다. 이와 함께, 환경 (토지 커버, 고도 포함), 기후 (강우, 온도 포함) 및 사회 인구 통계 (빈곤 및 인구 밀도 포함)와 같은 공간적으로 참조 된 잠재적 인 설명 변수에 대한 고품질 오픈 소스 데이터 세트가 증가하고 있습니다. 문헌 검토를 통해 식별 된 요소가 가능합니다.

Snakebite 발생률 및 잠재적 인 설명 변수에 대한 사용 가능한 과거 데이터를 분석하면 Geostatistical 모델을 검증하거나 개선하기 위해 효과적인 1 차 데이터 수집을 위해 사용 가능한 자원을 대상으로하는 위치를 더 잘 이해할 수 있습니다.

2 1 차 및 2 차 데이터의 조합을 어느 정도까지 사용하여 지구 기신 분석을 검증하고 개선 할 수 있으며,이 지질기구 모델의 개발에 이용 가능한 다양한 데이터 소스의 상대적 유용성은 무엇입니까?

선택된 위치에서의 추가 Snakebite 데이터는 수집되어 Snakebite 발생률과 잠재적 인 설명 요인 사이의 연관성 평가를 검증하거나 개선 할 수 있습니다.

기존 데이터 수집 플랫폼은 Snakebite 발생률에 대한 데이터를 수집하는 데 사용됩니다. 이 단계에서 Kumasi의 KCCR (Collaborative Research)의 Kumasi Center (Kumasi)의 Kumasi Center (Kumasi)의 글로벌 건강 및 전염병 연구 그룹과 협력하여 선택된 연구 지구의 진행중인 데이터 수집과 함께 Snakebite 조사를 수행합니다. 연구 기간 내에 실현 가능한 경우 다가오는 마을 수준의 건강 평가에서 르완다 생물 의학 센터와 협력 할 수있는 잠재력도 있습니다. 또한 선택된 보완 위치에서 독립형 Snakebite 커뮤니티 조사가 수행됩니다.

추가 데이터의 수집은 지구 학적 모델의 개선을 가능하게하고 뱀파이트 위험과 공간적으로 참조 된 설명 요인 사이의 연관성 평가를 향상시킬 것입니다. 목표는 연구 위치에 적용될 수있는 뱀에 대한 예측 위험 모델의 개발에 기여하는 것입니다. 향후 작업과 신규 또는 기존 데이터를 통해 SSA의 추가 위치에서 확장되고 적용될 가능성이 있습니다. 이 예측 위험 모델의 생산량은 뱀 부트 위험 맵의 형태로 뱀 부트 위험의 지리적 변화에 대한 많은 지식을 제공하여 치료 및 예방을위한 자원이 도움이 필요한 인구를 효과적으로 목표로 삼을 수 있습니다.

이 작업을 통해 골드 표준 (커뮤니티 기반 단면 조사를 통해 수집 된 데이터)과 비교하여 기존 설문 조사 플랫폼을 통해 수집 된 데이터와 같은 건강 시설 데이터 및 기존 설문 조사 플랫폼을 통해 수집 된 데이터와 같은보다 쉽게 ​​이용 가능한 데이터 소스의 상대적 유용성에 대한 평가가 수행됩니다. , 뱀 부트 위험 예측에서 이러한 데이터 소스의 가치를 더 잘 이해할 수 있도록.

3. 기후, 홍수 및 토지 이용 (농업, 도로, 댐, 건물 인프라)과 같은 환경 변수의 변화가 뱀의 발생률에 영향을 미칩니 까?

기후, 홍수 및 토지 이용과 같은 환경 적 요인은 뱀의 서식지, 분포 및 행동을 바꿀 수있어 일부 지역에서 인간의 접촉 가능성이 높아집니다. 습도, 온도, 고도, 강우 및 정규화 된 차이 식생 지수 (NDVI)를 포함한 다른 요인들도 Snakebite 발생률의 지리 공간 변화와 관련이 있었지만 가나와 르완다를 포함한 자원 제한 환경에서는 증거가 드물다.

공간적으로 참조 된 자연 및 사회적 환경 데이터를 사용하여,이 연구는 시변 환경 데이터와 뱀파이트 발생 사이의 연관성을 평가하여 뱀파이트 발생률의 시간적 변화를 이해합니다. 스네이크 비산 발생의 시간적 변화를 이해하는 것은 뱀 부트 위험이 높아지고 예방 중재시기를 알리는 데 도움이 될 수 있으므로 중요합니다. 따라서 결과는 위험이 높은 지역의 환경 관리 및 위험 완화 조치를 실질적으로 알리고 연구 위치 및 기타 샘플링되지 않은 위치에 걸쳐 뱀파이트 발생률의 시공간 변동의 미래 추세를 예측하는 데 중요한 역할을합니다.

4. 역학 데이터는 어떻게 적절한 항로 놈의 분포에 도움이 될 수 있습니까?

모델 기반 지구 통계학 프레임 워크 내에서, 지역 사회 조사의 역학 데이터는 뱀의 부담과 위험에 대한 신뢰할 수있는 추정치를 제공 할 수 있습니다. 증가 된 스네이크 비산 발생률의 두 영역을 매핑하고 계절적 변화 (위험 증가 기간)를 예측함으로써, 이러한 역학적 데이터는 핫스팟의 계절 변화를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 연구 질문에 답하기 위해 건강 시설 위치 및 항로 놈 분포에 대한 이용 가능한 데이터를 사용하여 현재 항의 분포에 대한 현재 전략의 맵을 생성 할 것입니다. Snakebite Risk Map는 현재 Antivenom 분포 전략의지도와 비교됩니다. 이 정보는 뱀의 결과를 개선하기 위해 고위험 구역의 병원에 항의 할당 및 분포를 안내합니다.

연구 방법론

학습 디자인

이 연구는 단면 디자인을 사용합니다. 그것은 뱀형 역학에 대한 정량적 데이터를 평가하는 분석적 관찰 연구, 뱀 부산 발생의 공간 분포 및 수집 된 항로판 분포 전략을 포함 할 것이다.

1. 지역 사회 기반 단면 조사
2. 일상적인 건강 시설 데이터 분석을 통한 뱀 부각 발생률 평가

3. 국가 전역의 안 반 유통에 대한 시설 수준 평가

   샘플 크기 및 샘플링 방법

   가나 다단 단계 샘플링 방법은 설문 조사 참여를 위해 가구 단위를 선택하는 데 사용됩니다. 이것은 생태 구역, 생태 구역 내의 지역, 지역 내 열거 지역 (EAS) 및 EAS 내의 가구와 같이 4 단계 계층 적 설계 내에서 내림차순으로 구현 될 것입니다.

   가나는 5 개의 주요 생태 지역으로 나뉩니다. 이 나라는 또한 16 개의 지리적 지역으로 나뉘며,이 지역은 261 개 지구 (특히 144 개의 일반 지구, 111 개의시 지구 및 6 개의 대도시)로 더 분류됩니다. 실용적인 샘플링 목적으로, 6 개의 대도시 지구는 해당 지역에서 현실적으로 예상되지 않기 때문에 샘플링 프로세스에서 제외 될 것입니다. 각 지구는 EAS-an EA로 세분화되어 인구 조사 목적으로 지정된 뚜렷한 경계를 가진 가장 작은 지리적 단위로 정의됩니다. 2021 년 인구와 주택 인구 조사는 51,917 EAS를, 지구당 평균 약 199 개의 EAS를 기록했습니다.

   남아있는 255 개 지구 중 20 개는 5 개의 생태 지역 내의 원유 스네이크 비산 발생 범위에 걸쳐 무작위로 선택 될 것입니다. 모든 지구는 2023 년 연간 뱀파이트 사례에 따라 높은 (≥100), 중간 범위 (50-99) 또는 낮음 (<50)으로 분류됩니다. 투표 기술을 사용한 교체없이 간단한 무작위 샘플링은 각 생태 지역에서 지구를 선택하는 데 사용됩니다. 국가 전체의 지리적 확산을 보장하기 위해, 첫 번째 지구 선택 후 후속 지구 선발은 이전에 샘플링 된 지구와 인접하지 않다는 조건이 적용됩니다. 이 조건이 충족되지 않으면 해당 지구가 폐기됩니다. 보다 정확한 Snakebite 추정치를 얻기 위해 높은 사례 수 지구가 지나치게 샘플링 될 것입니다. 총 8 개의 높이, 6 개의 미드 레인지 및 6 개의 저급 카운트 지역이 포함 된 각 지구마다 각 생태 구역에 대한 할당에 포함되며, 25 EAS 샘플링 프레임으로 지구에서. 선택된 각 EA 내에서 설문 조사 참여를 위해 40 가구가 선정됩니다. 가나 통계 서비스가 유지 관리하는 가구 목록은 샘플링 프레임으로 사용됩니다. 포함 된 각 EA에 대해, 컴퓨터 화 된 랜덤 번호 생성기는 설문 조사에 포함 할 40 가구를 선택하는 데 사용됩니다. 쇠퇴 설문 조사 참여가 첫 번째 무작위 세트에 포함 된 가구는 첫 번째 세트에 포함되지 않은 무작위로 선택된 가구의 백업 목록에서 다른 가구로 대체됩니다. 이 샘플링 설계는 가나의 20 개 선택된 지구에 총 20,000 가구를 생산할 것으로 예상됩니다.

   르완다 용 르완다의 다단장 샘플링 방법은 다음과 같이 4 단계 계층 적 설계 내에서 내림차순으로 구현 될 것입니다.

   르완다는 10 개의 생태 지역으로 나뉩니다. 이 나라는 또한 5 개 주로 나뉘어져 있으며 30 개 지구로 더 세분화됩니다. 지구는 416 개의 부문으로 세분화됩니다. 그러나 생태 지역에 걸친 지역의 상당한 중복과 적절한 지리적 스프레드를 얻기위한 목적으로 일부 지역의 연속성이 허용됩니다. 각 부문은 세포와 마을로 세분화됩니다. 2022 년 인구와 주택 인구 조사에는 14,837 개의 마을이 등재되었습니다.

   30 개 지구 중 12 개 (12)는 생태 구역에 걸친 원유 스네이크 비산 발생 범위에 걸쳐 무작위로 선택 될 것입니다. 모든 지구는 2022 년 연간 뱀파이트 사례에 따라 높은 (≥100), 중간 범위 (50-99) 또는 낮음 (<50)으로 분류됩니다. 투표 기술을 사용한 교체없이 간단한 무작위 샘플링은 각 생태 지역에서 지구를 선택하는 데 사용되며, 4 개의 연속적인 지역 쌍의 다른 생태 구역이 겹치며 지리적 스프레드를 달성 할 수 있습니다.

   포함 된 각 지구마다, 25 개의 마을은 임의의 숫자 발전기를 사용하여 무작위로 샘플링되며, 르완다 국립 통계 연구소 (National Institute of Rwanda)가 샘플링 프레임으로 유지하고 있습니다. 선택된 각 마을 내에서, 컴퓨터 화 된 랜덤 숫자 생성기를 사용하여 설문 조사 참여를 위해 40 가구가 선정되며, 인구 조사 가정 목록은 샘플링 프레임입니다. 쇠퇴 설문 조사 참여가 첫 번째 무작위 세트에 포함 된 가구는 첫 번째 세트에 포함되지 않은 무작위로 선택된 가구의 백업 목록에서 다른 가구로 대체됩니다. 이 샘플링 설계는 르완다의 12 개 선택된 지구에 총 12,000 가구를 생산할 것으로 예상됩니다.

   일상적인 건강 시설 데이터 일상적인 건강 시설은 지난 5-10 년을 다루는 두 국가의 건강 정보 관리 시스템의 데이터를 통해 레코드를 이용할 수있는 보조 분석을 위해 얻을 것입니다.

   샘플링 절차

   독립형 커뮤니티 Snakebite 설문 조사는 별도의 위치에서 수행되며 다음 구성 요소와 함께 다단계 클러스터 샘플링 접근 방식을 사용합니다.

   양국의 샘플링 부대는 이용 가능한 일상적인 건강 데이터로부터 추정 된 뱀 부산 발생 범위뿐만 아니라 기존 데이터의 문헌 검토 및 분석을 통해 식별 된 환경 및 사회 인구 통계 학적 공변량의 적용 범위에 대해 무작위로 선택 될 것이다.

   지구 내 1 차 샘플링 단위 (PSU) PSU는 가장 작은 관리 단위를 기반으로하며, 임의의 숫자 생성기를 사용하여 선택됩니다. 인구 추정치와 PSU는 가장 최근의 인구 인구 조사 데이터 또는이를 국내에서 사용할 수있는 경우 최신 추정치에서 가져옵니다. 인구 조사 영역 (EA) 인구 및 주택 인구 조사에 명시된 인구 조사 영역 (EA)이 사용됩니다.

   2 차 샘플링 장치 (SSUS) SSU는 가구 단위가 될 것입니다. 가구 목록이 균일하게 이용 가능하면 각 EA/EU의 가구는 랜덤 숫자 생성기를 사용하여 무작위로 선택됩니다. 가구 목록이 균일하게 이용 가능하지 않은 경우, 소형 세그먼트 샘플링이 사용되므로 가구가 부재하는 데 대한 재 방문을 효율적으로 수행 할 수 있습니다. 가구 단위는 다음과 같은 정의를 사용합니다. 같은 화합물 (울타리 또는 unfened)에 거주하는 한 명 이상의 사람들이 동일한 머리에 답할 수 있으며, 공통의 식량 및/또는 일반적인 가구 예산/소득을 공유합니다. 가구 명단의 목적을위한 일반적인 가구 구성원은 국내 하인, 롯지 또는 일반적으로 그곳에 사는 친구를 포함하여 한 달의 50% 이상 동안 가구에있는 사람으로 정의됩니다.

   재 방문 가정 책임자 또는 자신을 대신하여 행동 할 수있는 책임있는 성인이 참석하지 않으면 재 방문은 같은 날에 예정되어 있습니다. 설문 조사의 물류 제약 내에서 필요한 경우 다음 날을 다시 방문하는 것이 가능하다면, 이것은 배열됩니다.

   Snakebite 희생자가 확인되지만 결석하면 재 방문이 위와 같이 배열됩니다. 재 방문이 불가능한 경우, Snakebite 세부 사항 설문지는 가능한 한 에피소드에 대한 질문에 답할 수있는 책임있는 성인에게 요청됩니다.

   잠재적 인 참가자가 참여를 더 오래 고려하려면 위에서 설명한 기간 내에 재 방문이 예약 될 수 있습니다.

   가구가없는 경우 가구가 처음 시도하거나 재 방문 할 때 존재하지 않으면 부재 한 가구로 기록됩니다. 결석 가구 구성원의 수, 연령 및 성별에 대한 정보는 Community Guide (Community Health Volunteer)에서 찾을 수 있으며, 이들은 감독하는 마을 내에서 가구에 대한 정보를 보유하고 있으며, 이는 데이터 편견 분석을 위해 기록됩니다. 실종.

   기존 인구 통계 학적 및 건강 조사에서 가계 선별 검사, 가구 선별 질문은 설문 조사에서 사용한 설문지에 포함됩니다. 이 질문들은 뱀의 역사를 위해 모든 가구 구성원을 선별합니다. Snakebite의 역사를보고하는 사람들과 함께 후속 조사가 진행됩니다.

   독립형 Snakebite 설문 조사에서, 모든 가구 구성원에게 Snakebite를 선별하고 추가 가정 사회 인구 통계 학적 세부 사항을 문서화하기 위해 별도의 가구 선별 설문지가 수행됩니다. 훈련 된 데이터 수집가에 의해, 가계장 또는 이용 불가능한 경우 각 가정에서 가구장을 대신하여 대답 할 수있는 책임있는 성인에게 질문이 필요합니다.

   데이터는 RedCap에서 개발되고 태블릿에 장착 된 사전 프로그래밍 된 데이터 수집 양식을 사용하여 수집됩니다.

   Snakebite 세부 설문지 뱀이보고되면 Snakebite 세부 사항 설문지는 해당 가구 구성원 (또는 피해자가 미성년자 또는 사망자 인 경우 책임있는 성인 담당자)과 함께 관리됩니다. 기존 건강 및 인구 통계 조사의 맥락 에서이 설문지는 같은 날, 실행 가능한 경우 또는 1 개월 이내에 확인 된 사례와 함께 계획된 추종 기간의 일부로 관리됩니다. 독립형 Snakebite 설문 조사에서,이 설문지는 피해자가 결석하지 않는 한 즉시 가계 심사 설문지를 따릅니다.

   데이터 품질 보증 데이터 품질 및 일관성은 표준 설문 조사 절차 및 설문지 관리에서 설문 조사 데이터 수집기를 교육하여 보장 할 것입니다. 데이터 수집가 역량은 훈련 중에 검토되어 연구 시작 전에 표준화 된 설문 조사 절차를 수행 할 수있는 능력을 보여 주어야합니다.

   Snakebite 피해자와 함께 후속 조사가 수행되면이 데이터는 PI에 의해 품질과 일관성을 위해 정기적으로 검토됩니다.

   설문 조사 양식은 프리 텍스트 입력을 최소화하기 위해 사전 코딩 된 응답 선택으로 프로그래밍됩니다. 설문 조사 설문지는 소규모 응답자 그룹 (15-20)과의 파일럿 테스트를 거쳐 모든 문제를 식별하고 질문 문구를 개선하며 명확성을 향상시키기 위해 모호성을 해결합니다. 데이터 수집기는 동의 프로세스, 설문 조사 관리 및 응답자의 질문 및 우려 처리를 포함하여 데이터 수집 절차에 대해 집중적으로 교육을받습니다. 교육에는 롤 플레잉 세션 및 모의 인터뷰가 포함되어 데이터 수집가가 질문을 완전히 이해하고 표준 설문 조사 관행을 따르도록합니다.

   또한 데이터 수집으로 진행 상황을 모니터링하고 즉각적인 실시간으로 데이터 품질 문제를 식별하는 데 도움을주기 위해 대시 보드가 생성됩니다. 데이터 수집 중 불일치 및 오류에 대해 데이터를 지속적으로 검토합니다. 데이터 불일치에 대한 쿼리는 매일 끝날 때 해결하기 위해 데이터 수집기로 전송됩니다. 중복 항목이 식별되고 제거되며 불일치 또는 특이 치가 신중하게 검사 및 수정됩니다.

   또한 주간 팀 회의는 도전을 식별하고 데이터 수집 활동의 전반적인 품질을 보장하기위한 솔루션을 논의하기 위해 수행됩니다.

   데이터 수집 후 확인 절차가 닫히고 데이터베이스가 잠겨 서 서버의 추가 데이터 항목 또는 편집을 방지합니다.

   데이터 분석 데이터는 주로 PrevMap 패키지와 함께 R 통계 소프트웨어를 사용하여 분석됩니다. 모델 기반 지구 기신 적 접근 방식이 사용됩니다. 탐색 적 분석은 먼저 표준 선형 및 일반화 된 선형 회귀를 사용하여 수행되어 공간적으로 참조 된 환경 및 사회 인구 통계 학적 데이터와 Snakebite 발생률 사이의 연관성을 평가합니다. 또한 개별 수준 및 클러스터 수준 효과를 모두 포함하여 이러한 설문 조사의 일부로 수집 된 개별 공변량 데이터를 활용할 수도 있습니다. 이 회귀 모델로부터의 잔차의 공간 구조가 평가되고 정보는 회귀 조정을 통해 제거 할 수없는이 공간 상관 관계를 고려한 예측 모델을 구축하는 데 사용될 것이다. 가능한 경우, 예를 들어 건강 시설 데이터 평가에서 시간의 다양한 위험 요소가 고려됩니다.

   커뮤니티 및 건강 시설 조사에서 새로 수집 된 Snakebite 데이터를 추가하려면 모델 기반 지질 측정 분석의 확장이 필요합니다. 비슷한 조사 방법론 및 결과 측정이 사용되는 경우 공동 모델링이 수행 될 수 있습니다. 확률 윤곽선 맵은 또한 설정 임계 값을 초과하는 발생률을 나타내는 가능성 추정치를 통합하여 생성됩니다.

   각 데이터 소스 및 데이터 수집 방법의 상대적 정확도는 Snakebite 발생률을 평가할 때의 가치와 비교됩니다. 클러스터 샘플링 된 조사는 금 표준으로 간주되어 이러한 데이터 소스를 Snakebite 위험의 정확한 예측.

   모델 검증 예측 모델의 내부 검증은 시뮬레이션 된 데이터 세트를 사용하여 지적 모델의 예측 정확도를 평가하기 위해 수행됩니다. 예측 모델은 위험 수준에 걸쳐 새로 샘플링 된 센티넬 사이트의 데이터를 사용하여 외부에서 검증됩니다. 설문 조사 지역 이외의 연구에서 데이터를 사용할 수있는 경우 모델 일반성을 테스트하는 데 사용됩니다.

   누락 된 데이터 누락 데이터 관리는 분석하여 조사 샘플의 인구 통계 분포 측면에서 편견을 초래했는지 여부를 평가할 것입니다. 가구 규모와 가구 구성원의 연령/성별에 대한 세부 사항을 이용할 수있는 경우 포함 된 샘플과 비교됩니다. 이 데이터를 사용할 수없는 경우 포함 된 샘플은 가장 최근 인구 조사에 따라 카운티 인구의 인구 통계 학적 분포와 비교됩니다.

   윤리 및 규제 지침이 연구는 헬싱키 선언 및 GCP (Good Clinical Practice)에 명시된 윤리적 원칙에 따라 수행 될 것이며 모든 연구 조사관은 GCP에 대한 최신 교육을 받아야합니다.

   연구 프로토콜은 영국의 연구 윤리위원회 (Research Ethics Committees)에 의해 검토 될 것이며, 연구 국가와 각 국가에서 연구 시작 전에 승인을 구할 것입니다.

   연구 윤리위원회 (REC) 검토 연구가 시작되기 전에, 연구 프로토콜, 정보 동의 양식 및 기타 연구 문서에 대한 영국의 LSTM (Liverpool School of Trobical Medicine) 연구 윤리위원회에서 승인을 구할 것입니다. 우리는 LSTM 후원자 및 연구 윤리위원회에 매년 최초의 승인 날짜에 매년 연례 보고서와 모든 활동이 완료되면 연구 종료 보고서를 제공 할 것입니다.

   동등한 리크 승인도 협력 국가에서도 추구 될 것입니다.

   가나에서는 가나 보건 서비스 윤리 검토위원회를 통해 윤리적 승인이 적용됩니다. 모든 데이터 수집 활동을 다루기 위해 하나의 윤리 응용 프로그램이 제출됩니다. 르완다에서는 르완다 국가 윤리위원회를 통해 윤리 승인이 적용됩니다.

   프로토콜 개정 우리는 연구가 설명 된 프로토콜에서 벗어나지 않도록 할 것입니다. 프로토콜 편차가 발생하면 승인을 위해 LSTM 및 국내 당국에 개정안을 제출합니다.

   연구 완료시 결과의 전파 및 적용, 데이터는 분석되며 최종 연구 보고서가 준비 될 것입니다. 커뮤니티 조사 결과는 온라인 또는 직접 워크샵을 통한 분석이 완료된 후 참가자 커뮤니티에 대한 보급을 위해 연구 파트너 및 지역 이해 관계자 (커뮤니티 리더 및 의료 담당자 포함)와 공식적으로 공유됩니다.

   연구 결과는 연구 논문에서 동료 검토 저널에 제출되고 적절한 과학 회의에서 발표 될 것입니다. 교장 수사관은 출판에 대한 책임을집니다. 간행물은 기여로 연구를 완료 할 수있는 참가자, 인사 및 자금 지원 기관을 인정합니다.