Lege versus datamaskinkoding av verbale obduksjoner

BAKGRUNN

De fleste dødsfall i lav- og mellominntektsland skjer utenfor sykehus og uten legehjelp og sertifisering på dødstidspunktet. Derfor mangler informasjon om dødsårsaker (COD). I disse settingene kan verbale obduksjoner (VA), typisk involverer ikke-medisinske lekeintervjuer av levende familiemedlemmer eller nære medarbeidere til den avdøde om detaljene rundt døden, med påfølgende tildeling av COD av legen, brukes til å estimere COD-mønstre.

Selv om VA ofte brukes til å innhente fellesskapsbaserte COD-data, kan anvendelsen og tildelingsmåten for COD variere. Valget av legesertifisert verbal obduksjon (PCVA) koding versus datakodede verbal obduksjonsmetoder (CCVA) har vært mye diskutert. Begge disse metodene har begrensninger. Mens PCVA-metoder lider av inter- og intra-observatørforskjeller i koding i tillegg til legens tidsforbruk og utgifter, har ikke nøyaktigheten av CCVA-metoder som er raskere og rimeligere enn PCVA blitt vurdert i forskjellige settinger. Et litteratursøk ga kun én studie som systematisk har vurdert ytelsen til fire datakodede verbale obduksjonsmetoder for COD-tildeling sammenlignet med legekoding av VA på 24 000 dødsfall i lav- og mellominntektsland (Miasnikof et al. 2015).

Her foreslår etterforskerne den første randomiserte kontrollstudien noensinne som vurderer PCVA versus CCVA på populasjonsnivå.

STUDERE DESIGN

Denne randomiserte kontrollstudien vil bli utført i tre delstater i India; totalt 12 500 dødsfall som har skjedd de siste fem årene vil bli samlet inn via VA. I hvert distrikt (fem distrikter på tvers av de tre statene - se nedenfor), er 50 % av dødsfallene tilfeldig valgt for PCVA og resten for CCVA. COD-fordelingen for begge grupper sammenlignes deretter innenfor hvert distrikt. Hvis ytelsen til PCVA og CCVA er sammenlignbare, bør de oppnådde distribusjonene være like.

Studiedistrikter i India (x antall forventede VA-er som skal samles inn fra ca. y antall husstander):

• Amravati, Maharashtra (2500 VAer fra ~12 500 husstander)
• Anand og Kheda distrikter, Gujarat (5000 VAer fra ~25 000 husstander)
• Sangrur og Mansa distrikter, Punjab (5000 VAer fra ~25 000 husstander)

MÅL

• Primært mål: Å vurdere lege versus datamaskinkoding av VAer på populasjonsnivå - Fungerer datamaskinalgoritmer like bra som legekoding av VAer når de bestemmer COD-fordelingen på populasjonsnivå.
• Sekundært mål: Å vurdere kvaliteten på innsamling av VA-data fra lege versus lekmann - Er kvaliteten på innsamlet symptominformasjon eller endelig COD-tildelt forskjellig når en lege versus en lekperson utfører VA-datainnsamlingen.
• Tertiært mål: Å vurdere husholdningens preferanse for kort VA-spørreskjema med narrativ versus et langt spørreskjema uten narrativ - Hvilket VA-instrument foretrekker husholdninger.

DATAINNSAMLING

Datainnsamlingen for studien vil foregå i to faser.

• Fase 1: Oppregning og VA (kort spørreskjema med narrativ, og langt spørreskjema med narrativ) av lekdatasamlere. VA-spørreskjemaer ble utformet basert på anbefalinger fra Verdens helseorganisasjon (WHO).
• Fase 2: Ny prøvetaking av lege for 50 % av VA-ene som skal brukes til PCVA. Dataene vil bli samlet inn ved hjelp av en bærbar PC/nettbrett i elektronisk format på det lokale språket.

Kvalitetskontroll/kvalitetssikring:

1. Tilfeldig 2-5 % av sakene vil bli gjenintervjuet av landmålere med kvalitetskontrollundersøkelsen
2. Det vil bli gjort lydopptak av hele datainnsamlingen for kvalitetskontroll og overvåking.

ANALYSEPLAN

• Primært mål: COD for 50 % av VAer vil bli tildelt av trente leger som bruker legekodesystemet Million Death Study (MDS); dette inkluderer dobbel, uavhengig koding av VA-poster, uenigheter løst ved forsoning og gjenværende saker ved avgjørelse av en tredje lege. Tildelingen av CODs vil være i tråd med den internasjonale klassifiseringen av sykdomsversjon 10 (ICD-10). De resterende 50 % av dødsfallene vil uavhengig bli tildelt COD av fem ledende CCVA-algoritmer. Hvis ytelsen til PCVA og CCVA er sammenlignbare, bør de oppnådde COD-fordelingene på populasjonsnivå være like, denne "likheten" vil bli vurdert ved å beregne Cause Specific Mortality Fraction (CSMF) nøyaktigheten for hver algoritmes COD-tilordning i hvert distrikt mot CSMF for PCVA-ene i det respektive distriktet.
• Sekundært mål: Halvparten av PCVA-ene i hvert distrikt vil bli intervjuet på nytt av leger, og COD-er vil bli tildelt disse re-intervjuerte VA-ene ved å bruke MDS-legekodesystemet beskrevet ovenfor. For å vurdere samsvar mellom COD-tildeling mellom lekperson og lege innsamlede VA-er, vil CSMF-nøyaktigheten beregnes for å bestemme samsvar på populasjonsnivå, mens Sensitivity and Partial Chance Corrected Concordance (PCCC) vil bli beregnet for å vurdere likheten mellom COD-tildelingen hos individet nivå.
• Tertiært mål: Respondentenes samarbeid med det korte VA-spørreskjemaet med narrativ versus det lange spørreskjemaet uten narrativ vil bli vurdert for å avgjøre hvilket VA-instrument husholdninger foretrekker. Det vil også bli gjennomført en fokusgruppe med landmålere for å få deres tilbakemelding på bruk av begge instrumentene i felt.

Resultatene av denne studien vil bli presentert som tre separate studier (ett forsøk per stat). Resultatene fra den første studien vil bli brukt til hypotesegenerering.