Arts versus computercodering van verbale autopsies

ACHTERGROND

De meeste sterfgevallen in lage- en middeninkomenslanden vinden plaats buiten het ziekenhuis en zonder medische zorg en certificering op het moment van overlijden. Daarom ontbreekt informatie over doodsoorzaken (COD). In deze omgevingen kunnen verbale autopsies (VA's), meestal met niet-medische interviews met leken van levende familieleden of naaste medewerkers van de overledene over de details van het overlijden, met daaropvolgende toewijzing van COD door de arts, worden gebruikt om COD-patronen te schatten.

Hoewel VA vaak wordt gebruikt voor het verkrijgen van op de gemeenschap gebaseerde COD-gegevens, kunnen de toepassing en wijze van toewijzing van COD variëren. De keuze van door een arts gecertificeerde verbale autopsie (PCVA) codering versus computergecodeerde verbale autopsiemethoden (CCVA) is veel besproken. Beide methoden hebben beperkingen. Hoewel PCVA-methoden last hebben van inter- en intra-waarnemersverschillen in codering naast het tijdsverbruik en de kosten van de arts, is de nauwkeurigheid van CCVA-methoden, die sneller en goedkoper zijn dan PCVA, niet in verschillende omgevingen beoordeeld. Een literatuuronderzoek leverde slechts één studie op waarin de prestaties van vier computergecodeerde verbale autopsiemethoden voor CZV-toewijzing systematisch werden beoordeeld in vergelijking met de codering door artsen van VA's op 24.000 sterfgevallen in lage- en middeninkomenslanden (Miasnikof et al. 2015).

Hier stellen de onderzoekers de allereerste gerandomiseerde controleproef voor die PCVA versus CCVA op populatieniveau beoordeelt.

STUDIE ONTWERP

Deze gerandomiseerde controleproef zal worden uitgevoerd in drie staten van India; via VA worden in totaal 12.500 sterfgevallen van de afgelopen vijf jaar geïncasseerd. In elk district (vijf districten in de drie staten - zie hieronder) wordt 50% van de sterfgevallen willekeurig geselecteerd voor PCVA en de rest voor CCVA. De CZV-verdeling voor beide groepen wordt vervolgens binnen elk district vergeleken. Als de prestaties van PCVA en CCVA vergelijkbaar zijn, zouden de bereikte verdelingen vergelijkbaar moeten zijn.

Bestudeer districten in India (x aantal verwachte VA's dat moet worden verzameld van ca. y aantal huishoudens):

• Amravati, Maharashtra (2500 VA's van ~ 12.500 huishoudens)
• Districten Anand en Kheda, Gujarat (5000 VA's van ~ 25.000 huishoudens)
• Sangrur- en Mansa-districten, Punjab (5000 VA's van ~ 25.000 huishoudens)

DOELSTELLINGEN

• Primaire doelstelling: de codering van VA's door artsen versus computer op populatieniveau beoordelen - Presteren computeralgoritmen even goed als codering van VA's door artsen bij het bepalen van de CZV-distributie op populatieniveau.
• Secundair doel: de kwaliteit beoordelen van de verzameling van VA-gegevens door een arts versus een lekenonderzoeker - Verschilt de kwaliteit van de verzamelde symptoominformatie of de uiteindelijk toegewezen COD wanneer een arts versus een leek de VA-gegevensverzameling uitvoert.
• Tertiaire doelstelling: de voorkeur van huishoudens bepalen voor een korte VA-vragenlijst met verhaal versus een lange vragenlijst zonder verhaal - Welk VA-instrument geven huishoudens de voorkeur.

GEGEVENSVERZAMELING

De gegevensverzameling voor het onderzoek zal in twee fasen verlopen.

• Fase 1: inventarisatie en VA (korte vragenlijst met verhaal en lange vragenlijst met verhaal) door lekengegevensverzamelaars. VA-vragenlijsten zijn ontworpen op basis van aanbevelingen van de Wereldgezondheidsorganisatie (WHO).
• Fase 2: Opnieuw bemonsteren door arts voor 50% van de VA's die voor PCVA zullen worden gebruikt. De gegevens worden verzameld met behulp van een laptop/tablet in een elektronisch formaat in de lokale taal.

Kwaliteitscontrole/Kwaliteitsborging:

1. Willekeurig 2-5% van de gevallen zal opnieuw worden geïnterviewd door landmeters met de kwaliteitscontrole-enquête
2. Er wordt een audio-opname van de gehele gegevensverzameling gemaakt voor kwaliteitscontrole en monitoring.

ANALYSE PLAN

• Primaire doelstelling: COD voor 50% van de VA's zal worden toegewezen door getrainde artsen met behulp van het Million Death Study (MDS) artsencoderingssysteem; dit omvat dubbele, onafhankelijke codering van VA-records, meningsverschillen opgelost door verzoening en resterende gevallen door berechting door een derde arts. De toewijzing van COD's zal in overeenstemming zijn met de internationale classificatie van ziekten versie 10 (ICD-10). De resterende 50% van de sterfgevallen zal onafhankelijk van elkaar worden toegewezen door vijf toonaangevende CCVA-algoritmen. Als de prestaties van PCVA en CCVA vergelijkbaar zijn, zouden de bereikte COD-verdelingen op populatieniveau vergelijkbaar moeten zijn. Deze "overeenkomst" zal worden beoordeeld door de Cause Specific Mortality Fraction (CSMF)-nauwkeurigheid te berekenen voor de COD-toewijzing van elk algoritme in elk district tegen de CSMF van de PCVA's in het betreffende district.
• Secundaire doelstelling: De helft van de PCVA's in elk district zal opnieuw worden geïnterviewd door artsen, en COD's zullen worden toegewezen aan deze opnieuw geïnterviewde VA's met behulp van het hierboven beschreven MDS-codeersysteem voor artsen. Om de concordantie van COD-toewijzing tussen leken en door artsen verzamelde VA's te beoordelen, wordt de CSMF-nauwkeurigheid berekend om de concordantie op populatieniveau te bepalen, terwijl Sensitivity en Partial Chance Corrected Concordance (PCCC) worden berekend om de gelijkenis van COD-toewijzing bij het individu te beoordelen niveau.
• Tertiaire doelstelling: De medewerking van respondenten aan de korte VA-vragenlijst met verhaal versus de lange vragenlijst zonder verhaal zal worden beoordeeld om te bepalen welk VA-instrument de huishoudens verkiezen. Er zal ook een focusgroep worden gehouden met landmeters om hun feedback te krijgen over het gebruik van beide instrumenten in het veld.

De resultaten van deze studie zullen worden gepresenteerd als drie afzonderlijke proeven (één proef per staat). De resultaten van de eerste proef zullen worden gebruikt voor het genereren van hypothesen.