Kartlegging av slangebittrisiko i Ghana og Rwanda

Introduksjon

Bakgrunn Snakebite ble erklært en forsømt tropisk sykdom (NTD) av Verdens helseorganisasjon (WHO) i 2017, noe som gjenspeiler dens globale folkehelsepåvirkning. Over 95% av tilfellene forekommer i tropiske omgivelser, hovedsakelig i lav- og mellominntektsland (LMIC) i Sør-Asia, Afrika sør for Sahara og Sør-Amerika, og den største byrden faller på de mest utsatte befolkningen, inkludert de som bor i mindre robust bolig, jordbruksarbeidere med lave inntekter og barn. Snakebite envenoming antas å forårsake opptil 138 000 dødsfall per år og ikke-dødelige bitt fører til betydelig helsebyrde gjennom fysisk funksjonshemming, for eksempel alvorlig arrdannelse og amputasjon av lemmer, psykologisk innvirkning og sosial stigma, isolasjon og økonomisk tap som følge av disse konsekvensene. For å hjelpe til med å adressere folkehelsevirkningen av Snakebite, som lanserte sin strategi Snakebite envenoming - en strategi for forebygging og kontroll i 2019, med et ambisiøst mål å halvere død og funksjonshemming fra tilstanden innen 2030.

Snakebite -forebygging og styring er et utviklende felt. Betydelig arbeid er nødvendig for å utvikle effektive behandlinger mot envenomasjon av hele spekteret av medisinsk viktige slangearter til en pris som er rimelig for befolkningen i nød. Til tross for slike utfordringer, eksisterer tilnærminger for å forhindre og håndtere slangebitt og kan være effektive for å redusere belastningen av slangebitt i høyrisikosamfunn. Forebyggingsaktiviteter fokuserer på å bygge kunnskap i lokalsamfunnene på farene ved slangebitt envenoming, utdanning om hvordan du kan unngå slanger i hjemmet og på jobb, inkludert bruk av beskyttende fottøy, og promotering av viktigheten av å søke effektiv medisinsk behandling, hvis bitt, snarere enn å stole på tradisjonelle midler. Når en person opplever en slangebitt, kan styring av offeret dekke en rekke tiltak, inkludert enkle førstehjelpsteknikker som immobilisering og anvendelse av trykkbandasjer, støttende omsorg i et medisinsk anlegg, og om nødvendig og tilgjengelig behandling med antivenom som er effektiv mot arten av slangeansvarlige.

Data av høy kvalitet om slangebittbyrde er avgjørende for å sikre at ressursene for behandling og forebygging er rettet mot befolkningen som er mest utsatt. Imidlertid rapporteres slike data tynt rapportert, med datatilgjengelighet spesielt begrenset i land i Afrika sør for Sahara (SSA). De fleste Snakebite -data fra SSA kommer fra helseanleggsundersøkelser og rapportering. Snakebite er imidlertid ikke vidt utpekt som en varslende tilstand, og rutinemessige helsemessige data blir ofte ikke rapportert nasjonalt eller gjøres så inkonsekvent. Der det er tilgjengelige helsemessige anlegg, vil de sannsynligvis undervurdere slangebittbyrden, da de ikke fanger opp de mange slangebittofrene, enten ikke når helsemessige fasiliteter i tid eller søker tradisjonell behandling i samfunnet. Tverrsnittsundersøkelser av høy kvalitet kan hjelpe til med vurderingen av slangebittbyrde i fin skala, men det er veldig få som har blitt utført i SSA til dags dato, og ettersom de krever betydelig tid og ressurser og kan være vanskelige å gjennomføre i områder med utilgjengelig Terreng, svak infrastruktur for helsevesenet eller politisk ustabilitet, de gir ikke et gjennomførbart alternativ for å estimere belastning i den nødvendige skalaen. Bedre data er nødvendig for å karakterisere Snakebite -epidemiologi for å informere risikoredusering, forebygging eller eliminasjonsstrategier og uten robuste overvåkningssystemer, er det nødvendig med en alternativ tilnærming for effektivt å identifisere områder med høy risiko.

Problemerklæring og begrunnelse for studien

Estimater av høy kvalitet av den geografiske variasjonen i slangebittbyrde i SSA er nødvendig for å gå inn for ressurser for forebygging og styring av Snakebite, og for å samkjøre disse med befolkningen som er mest utsatt. Å anerkjenne de betydelige manglene i rutinemessige data og utfordringene med å stole på skreddersydde datainnsamlingsmetoder som skissert ovenfor, sier WHOs veikart for å avslutte forsømte tropiske sykdommer 2021-2030 sier at bedre data er nødvendige på Snakebite-risikidistribusjon i lavtryggsinnstillinger, Og for dette formål er nye tilnærminger og kartleggingsverktøy nødvendige for å oppnå et granulært syn på sykdomsepidemiologi '.

Romlig analyse og kartleggingsteknikker for sykdommer blir i økende grad anerkjent for sin effektivitet i å vurdere epidemiologien til NTD -er i områder der vurdering og overvåking av sykdomsbyrden møter datatilgjengelighetsutfordringer. Romlige analysemetoder hjelper til med å vurdere sykdomsbyrden ved å bruke informasjon om romlig varierende forklaringsvariabler, for eksempel geografiske, klimatiske og populasjonsbaserte variabler, og vurderer deres forhold til sykdomsbyrde-data samlet på kjente steder. Slike data utnyttes for å utvikle geostatistiske modeller for å forutsi sykdomsrisiko på usamplede steder.

Snakebite envenoming risiko påvirkes av de geografiske fordelingene av giftige slangearter og menneskelige bestander og av faktorer som påvirker sannsynligheten og arten av deres interaksjon. Som sådan kan Snakebite Prevention and Management -programmer dra nytte av anvendelsen av romlige analyseteknikker. Det er begrenset tilgjengelighet av nøyaktige data om distribusjon av slangearter i fin skala. Detaljerte datasett med faktorer som påvirker slanghabitatets egnethet, inkludert geografiske funksjoner som høyde, klimatiske variabler som nedbør og temperatur, og demografiske variabler som befolkningstetthet, fattigdom og by-landslige distribusjon har blitt stadig mer sofistikerte og offentlig tilgjengelig. Mange av disse datasettene inkluderer også historiske data, noe som gir mulighet for vurdering av tidsmessige trender. Tilgjengeligheten av slike kovariatdata og bruken av romlige analysemetoder gir en verdifull mulighet for å utnytte de begrensede Snakebite -forekomstdataene for å utvikle modeller for å forutsi variasjon i Snakebite -risiko mer vidt.

Dette prosjektet tar sikte på å forstå om romlig analyse og sykdomskartleggingsteknikker kan brukes til å forstå geografisk variasjon i slangebittrisiko og hjelpe til med prediksjonen av risiko på usamplede steder, og derved ta opp noen av utfordringene som genereres av den dårlige tilgjengeligheten av slangebittrisikodata i SSA og redusere avhengigheten av tradisjonelle datainnsamlingsmetoder og behovet for gjentatte undersøkelser over hele kontinentet. Den tar spesielt sikte på å ta opp følgende forskningsspørsmål:

1. I hvilken grad kan informasjon fra rutinemessig tilgjengelige snakebittforekomstdata og romlig refererte kovariater brukes til å forutsi geografisk variasjon i slangebittrisiko?

For å muliggjøre utvikling av geostatistiske modeller for å forutsi slangebittrisiko, er det nødvendig med tilstrekkelig data om forekomst av snakebitt og sosiale og naturlige miljødata fra det interesseområdet. Et begrenset antall eksisterende datasett på slangebittbyrde, samlet gjennom tidligere gjennomførte samfunns- og helsemessige studier er blitt identifisert og vil bli formelt bedt om for analyse. Ved siden av dette er det en økende tilgjengelighet av høykvalitets åpen kildekode-datasett på romlig refererte potensielle forklaringsvariabler, for eksempel miljø (inkludert landdekke, høyde), klima (inkludert nedbør, temperatur) og sosiodemografisk (inkludert fattigdom og befolkningstetthet) Faktorer, identifisert gjennom litteraturgjennomgang, er tilgjengelige.

Analyse av tilgjengelige historiske data om forekomst av snakebitt og potensielle forklaringsvariabler vil gi en bedre forståelse av hvor du kan målrette tilgjengelige ressurser for effektiv primær datainnsamling for å validere eller avgrense den geostatistiske modellen.

2 I hvilken grad kan kombinasjonen av primære og sekundære data brukes til å validere og avgrense den geostatistiske analysen, og hva er den relative bruken av de forskjellige datakildene som er tilgjengelige for utviklingen av denne geostatistiske modellen?

Ytterligere Snakebite -data på utvalgte steder vil bli samlet inn for å validere eller avgrense vurderingen av assosiasjonen mellom forekomst av snakebitt og potensielle forklaringsfaktorer.

Eksisterende datainnsamlingsplattformer vil bli brukt til å samle inn data om forekomst av slangebitt. På dette stadiet vil et samarbeid planlegges med Global Health and Infectious Diseases Research Group ved Kumasi Center for Collaborative Research in Tropical Medicine (KCCR), Kumasi, for å gjennomføre Snakebite -undersøkelser ved siden av pågående datainnsamling i noen av de utvalgte studiedistriktene. Det er også potensialet til å samarbeide med Rwanda Biomedical Center i deres kommende helsevurdering på landsbynivå hvis det er mulig i løpet av studieperioden. I tillegg vil frittstående Snakebite-samfunnsundersøkelser på utvalgte komplementære steder bli gjennomført.

Innsamling av tilleggsdata vil muliggjøre foredling av den geostatistiske modellen og forbedre vurderingen av assosiasjonen mellom Snakebite -risiko og romlig refererte forklaringsfaktorer. Målet er å bidra til utvikling av en prediktiv risikomodell for slangebitt som kan brukes på studiestedene. I fremtidig arbeid, og med både nye eller eksisterende data, vil dette ha potensialet til å bli utvidet til og anvendt på videre steder på tvers av SSA. Utgangene til disse prediktive risikomodellene, i form av slangebittrisikokart, vil gi mye nødvendig kunnskap om geografisk variasjon i slangebittrisiko slik at ressurser til behandling og forebygging effektivt kan målrettes mot populasjoner i nød.

Gjennom dette arbeidet vil en vurdering av den relative bruken av lettere tilgjengelige datakilder, for eksempel helsemessige data og data samlet inn gjennom eksisterende undersøkelsesplattformer, sammenlignet med en gullstandard (data samlet inn gjennom samfunnsbaserte tverrsnittsundersøkelser) vil bli utført , slik at verdien av disse datakildene i prediksjonen av slangebittrisiko kan forstås bedre.

3. Påvirker endringer i miljøvariabler som klima, flom og arealbruk (landbruk, veier, demninger, bygningsinfrastruktur) forekomsten av slangebitt?

Miljøfaktorer som klima, flom og arealbruk kan endre habitat, distribusjon og oppførsel av slanger, noe som fører til økt sannsynlighet for kontakter med menneskelig-snitt på noen områder. Andre faktorer inkludert fuktighet, temperatur, høyde, nedbør og normalisert forskjell vegetasjonsindeks (NDVI) har også blitt knyttet til geospatial variasjon i forekomst av snakebitt, men bevisene er sparsomme i ressursbegrensede omgivelser, inkludert Ghana og Rwanda.

Ved å bruke åpen kildekode, romlig referert til naturlige og sosiale miljødata, vil studien vurdere sammenhengen mellom tidsvarierende miljødata og forekomst av slangebitt for å forstå de tidsmessige variasjonene i forekomst av snakebitt. Å forstå de tidsmessige variasjonene i forekomst av slangebitt er avgjørende, da det kan bidra til å forutsi årstider med økt slangebittrisiko og informere tidspunktet for forebyggende inngrep. Resultatene vil derfor praktisk talt informere miljøstyring og risikoreduserende tiltak i høyrisikoområder og være medvirkende til å spå fremtidige trender for den romlige-temporale variasjonen i snakebittforekomst på tvers av studieplassene og andre usamplede steder.

4. Hvordan kan epidemiologiske data hjelpe til med passende fordeling av antivenom?

Innenfor et modellbasert geostatistikkramme kan epidemiologiske data fra samfunnsundersøkelser gi pålitelige estimater av belastningen og risikoen for slangebitt. Ved å kartlegge begge områdene med økt snakebittforekomst og forutsi sesongvariasjon (perioder med økt risiko), kan slike epidemiologiske data bidra til å identifisere sesongvariasjon i hotspots der de kan være økt etterspørsel etter antivenom. For å svare på dette forskningsspørsmålet, vil tilgjengelige data om helsemessige plasseringer og antivenom -distribusjon bli brukt til å generere et kart over den nåværende strategien for antivenom -distribusjon. Snakebite risikokart vil bli sammenlignet med kart over den nåværende antivenom -distribusjonsstrategien. Denne informasjonen vil veilede den rettferdige tildelingen og distribusjonen av antivenom til sykehus i høyrisikononer for å forbedre slangebittresultatene.

Forskningsmetodikk

Studiedesign

Denne studien vil bruke et tverrsnittsdesign. Det vil omfatte en analytisk observasjonsstudie som vurderer kvantitative data om slangebittepidemiologi, romlig fordeling av forekomst av snakebitt og antivenom distribusjonsstrategi samlet gjennom:

1. Samfunnsbaserte tverrsnittsundersøkelser
2. Vurdering av forekomst av slangebitt gjennom en analyse av rutinemessige helsemessige data

3. Vurdering av anleggsnivå av landomfattende antivenom distribusjon

   Prøvestørrelse og prøvetakingsmetode

   Ghana En flertrinns prøvetakingsmetode vil bli brukt til å velge husholdningsenheter for deltakelse på undersøkelsen. Dette vil bli implementert i en hierarkisk design på fire nivåer i synkende rekkefølge som følger: økologiske soner, distrikter i økologiske soner, oppregningsområder (EAS) i distrikter og husholdninger innen EAS.

   Ghana er delt inn i fem viktigste økologiske soner. Landet er også delt inn i 16 geografiske regioner, som er videre segmentert i 261 distrikter (nærmere bestemt 144 vanlige distrikter, 111 kommunale distrikter og 6 storbydistrikter). For praktiske prøvetakingsformål vil alle de 6 storbyens distrikter bli ekskludert fra prøvetakingsprosessen, da det ikke forventes realistisk snakebite i disse områdene. Hvert distrikt er inndelt i EAS-An EA er definert som den minste geografiske enheten med distinkte grenser som er utpekt for folketelling. Folketellingen i 2021 og boligopptelling oppførte 51.917 EAS, med et gjennomsnitt på omtrent 199 EAS per distrikt.

   Av de 255 gjenværende distriktene vil 20 bli valgt tilfeldig for å spenne over rekkevidden for forekomst av rå slangebitt i de fem økologiske sonene. Alle distrikter vil bli kategorisert som høye (≥100), mellomtoner (50-99) eller lav (<50) basert på 2023 årlige Snakebite-tilfeller. Enkel tilfeldig prøvetaking uten erstatning ved hjelp av en stemmeseddingsteknikk vil bli brukt til å velge distrikter i hver økologiske sone. For å sikre landomfattende geografisk spredning, vil etterfølgende distriktsvalg etter den første bli underlagt betingelsen at de ikke er sammenhengende for tidligere prøvetakede distrikter; Hvis denne tilstanden ikke blir oppfylt, vil det aktuelle distriktet bli kastet. Distrikter med høy sak vil bli oversamplet for å oppnå mer presise slangebittestimater. Totalt 8 høye, 6 mellomtoner og 6 distrikter med lavt sak vil bli inkludert i tildelingene for hver økologiske sone for hvert inkludert distrikt, 25 EA i distriktet som prøvetakingsramme. Innenfor hver valgte EA vil 40 husstander bli valgt til undersøkelsesdeltakelse. Husholdningslisten vedlikeholdes av Ghana Statistical Service vil bli brukt som prøvetakingsramme. For hver inkludert EA vil en datastyrt tilfeldig tallgenerator bli brukt til å velge 40 husstander for inkludering i undersøkelsen. Husholdninger som er inkludert i det første tilfeldige settet som avtar undersøkelsesdeltakelse, vil bli erstattet med en annen husholdning fra en back-up-liste over tilfeldig utvalgte husholdninger som ikke er inkludert i det første settet. Denne prøvetakingsdesignen forventes å gi totalt 20 000 husstander i alle de 20 utvalgte distriktene i Ghana.

   Rwanda for Rwanda, samplingsmetoden med flere trinn vil også bli implementert i en hierarkisk design på fire nivåer i synkende rekkefølge som følger: økologiske soner, distrikter innen økologiske soner, landsbyer i sektorer og husholdninger i landsbyer.

   Rwanda er delt inn i 10 økologiske soner. Landet er også delt inn i 5 provinser, som er videre segmentert i 30 distrikter. Distriktene er inndelt i 416 sektorer. På grunn av den betydelige overlappingen av distrikter over de økologiske sonene, og for å oppnå tilstrekkelig geografisk spredning, vil det imidlertid være tillatt sammenheng med noen distrikter. Hver sektor er delt inn i celler og videre inn i landsbyer. Folketellingen i 2022 og boligopptelling listet opp 14 837 landsbyer.

   Tolv (12) av de 30 distriktene vil bli valgt tilfeldig for å spenne over rekkevidden av rå slangebittforekomst i de økologiske sonene. Alle distrikter vil bli kategorisert som høye (≥100), mellomtoner (50-99) eller lav (<50) basert på 2022 årlige Snakebite-tilfeller. Enkel tilfeldig prøvetaking uten erstatning ved bruk av en stemmeseddingsteknikk vil bli brukt til å velge distrikter i hver økologiske sone, slik at 4 sammenhengende par distrikter som overlapper forskjellige økologiske soner, for å oppnå geografisk spredning.

   For hvert inkludert distrikt vil 25 landsbyer bli prøvetatt tilfeldig ved hjelp av en tilfeldig tallgenerator, med hovedlisten over landsbyer vedlikeholdt av National Institute of Statistics of Rwanda som prøvetakingsramme. Innenfor hver utvalgte landsby vil 40 husstander bli valgt til undersøkelsesdeltakelse ved hjelp av en datastyrt tilfeldig tallgenerator, med Census husholdningslisten som prøvetakingsramme. Husholdninger som er inkludert i det første tilfeldige settet som avtar undersøkelsesdeltakelse, vil bli erstattet med en annen husholdning fra en back-up-liste over tilfeldig utvalgte husholdninger som ikke er inkludert i det første settet. Denne prøvetakingsdesignen forventes å gi totalt 12 000 husstander i alle de 12 utvalgte distriktene i Rwanda.

   Rutinemessige datarutinemessige helsemessige data fra helsefasilitetene fra helseinformasjonsstyringssystemene i begge land, som dekker de foregående 5-10 årene, vil bli innhentet for sekundær analyse der poster er tilgjengelige.

   Prøvetakingsprosedyrer

   Frittstående samfunnsundersøkelser i samfunnet vil bli gjennomført på separate steder og vil bruke en flertrinns klyng-samplingstilnærming, med følgende komponenter:

   Prøvetakingsenheter i begge land vil bli valgt tilfeldig for å spenne over rekkevidden for forekomst av snakebitt som estimert fra tilgjengelige rutinemessige helsedata, samt dekning av miljø- og sosiodemografiske kovariater av interesse, identifisert gjennom litteraturgjennomgang og analyse av eksisterende data.

   Primære prøvetakingsenheter (PSU) PSUer i distrikter vil være basert på de minste administrative enhetene og vil bli valgt ved hjelp av en tilfeldig tallgenerator, med antall valgt proporsjonal med distrikts populasjonsstørrelse. Befolkningsestimater og PSUer vil bli hentet fra de nyeste folketellingsdataene eller mer oppdaterte estimater hvis disse er tilgjengelige i landet. Folketellingsselskapsområder (EA) som beskrevet i befolkningen og folketellingen vil bli brukt.

   Sekundær prøvetakingsenhet (SSUs) SSUer vil være husholdningsenhetene. Hvis husholdningslistene er jevnt tilgjengelige, vil husholdningene i hver EA/EU bli valgt tilfeldig ved hjelp av en tilfeldig tallgenerator. Hvis husholdningslister ikke er jevnt tilgjengelige, vil sampling av kompakt segment bli brukt, slik at det kan gjennomføres revisjoner av fraværende husholdninger effektivt. En husholdningsenhet vil bruke følgende definisjon: en eller flere personer som bor i samme forbindelse (inngjerdet eller uegnet), er ansvarlig for samme hode, og dele en felles kilde til mat og/eller vanlig husholdningsbudsjett/inntekt. Et vanlig husholdningsmedlem i forbindelse med husholdningslisten er definert som noen som er til stede i husholdningen i mer enn 50% av måneden, inkludert hushjelp, losjere eller venner som vanligvis bor der.

   Revisits Hvis husholdningssjef eller ansvarlig voksen som kan handle på deres vegne ikke er til stede, vil en revisit bli planlagt til senere samme dag. Hvis det er gjennomførbart, innenfor de logistiske begrensningene i undersøkelsen, vil du besøke dagen etter om nødvendig, blir dette ordnet.

   Hvis et slangebittoffer blir identifisert, men fraværende, vil det bli arrangert en revisit som ovenfor. Hvis det ikke er mulig en revisit, vil spørreskjemaet Snakebite detaljer blir spurt om en ansvarlig voksen som er i stand til å svare på spørsmål om episoden så langt det er mulig.

   Hvis potensielle deltakere ønsker lenger å vurdere deres deltakelse, kan det også planlegges revisjoner innen tidsrammer som er skissert ovenfor.

   Fraværende husholdninger Hvis husholdningen ikke er til stede ved første forsøk eller besøker, vil den bli registrert som en fraværende husholdning. Informasjon om antall, alder og kjønn av medlemmer av den fraværende husholdningen vil bli søkt fra samfunnsguiden (Community Health Volunteer), som har informasjon om husholdningene i landsbyene de har tilsyn med, og dette vil bli registrert for analyse av skjevhet i data mangel.

   Husholdningsscreening I eksisterende demografiske og helseundersøkelser vil husholdningsscreeningsspørsmål være innebygd i spørreskjemaet som brukes av undersøkelsen. Disse spørsmålene vil vise alle husholdningsmedlemmer for en historie med slangebitt. En oppfølgingsundersøkelse vil bli gjennomført med de som rapporterer en historie med slangebitt.

   I frittstående Snakebite-undersøkelser vil det bli utført et eget spørreskjema for husholdningsscreening for å screene alle husholdningsmedlemmer for en Snakebite og dokumentere ytterligere sosiodemografiske detaljer om husholdningen. Det vil bli stilt spørsmål av trente datainnsamlere til husholdningssjefen eller, hvis de ikke er tilgjengelig, en ansvarlig voksen som er i stand til å svare på vegne av husholdningssjefen, i hver husstand.

   Data vil bli samlet inn ved hjelp av forhåndsprogrammerte datainnsamlingsskjemaer utviklet på REDCAP og montert på tabletter.

   Snakebite detaljer spørreskjema Hvis en Snakebite rapporteres, vil et Snakebite detaljer spørreskjema bli administrert med det respektive husholdningsmedlemmet (eller en ansvarlig voksenrepresentant hvis offeret er mindreårig eller avdøde). I sammenheng med eksisterende helse- og demografiske undersøkelser, vil dette spørreskjemaet bli administrert samme dag, hvis det er mulig, eller som en del av en planlagt oppfølgingsperiode med identifiserte tilfeller i løpet av den påfølgende en måned. I frittstående Snakebite-undersøkelser vil dette spørreskjemaet umiddelbart følge husholdningsscreeningsspørreskjemaet, med mindre offeret er fraværende, og det blir bedt om en revisit.

   Datakvalitetssikring Datakvalitet og konsistens vil bli sikret av opplæring av undersøkelser av data Data i standardundersøkelsesprosedyrer og spørreskjemaadministrasjon. Data Collector -kompetanse vil bli gjennomgått under trening der de må demonstrere muligheten til å utføre standardiserte undersøkelsesprosedyrer før studien påbegynner.

   Når oppfølgingsundersøkelser gjennomføres med Snakebite-ofre, vil disse dataene bli gjennomgått regelmessig av PI for kvalitet og konsistens.

   Undersøkelsesskjemaer vil bli programmert med forhåndskodet responsvalg for å minimere inngangen med fri tekst. Undersøkelsesspørreskjemaet vil gjennomgå en pilotprøve med en liten gruppe av respondentene (15-20) for å identifisere eventuelle problemer, avgrense spørsmålsordlyd og adressere eventuelle uklarheter for å forbedre klarheten. Datainnsamlere vil være intensivt opplært i prosedyrer for datainnsamling, inkludert samtykkende prosess, undersøkelsesadministrasjon og håndtering av respondentenes spørsmål og bekymringer. Opplæringen vil omfatte rollespilløkter og hånlige intervjuer for å sikre at datainnsamlere fullt ut forstår spørsmålene og følger standard undersøkelsespraksis.

   Et dashbord vil også bli opprettet for å overvåke fremdriften med datainnsamling og hjelpe til med å identifisere datakvalitetsproblemer for rask oppløsning i nær sanntid. Data vil bli gjennomgått kontinuerlig for uoverensstemmelser og feil under datainnsamling. Spørringer om dataforhold, om noen, vil bli sendt til datainnsamlere for å løse på slutten av hver dag. Dupliserte oppføringer vil bli identifisert og fjernet, og eventuelle avvik eller outliers vil bli undersøkt og korrigert nøye.

   Det vil også bli gjennomført ukentlige teammøter for å identifisere eventuelle utfordringer og diskutere løsninger for å sikre den generelle kvaliteten på datainnsamlingsaktiviteter.

   Etter datainnsamling vil verifiseringsprosedyrer bli lukket, og databasen vil bli låst for å forhindre ytterligere dataoppføringer eller redigeringer på serveren.

   Dataanalysedata vil bli analysert ved bruk av R -statistisk programvare, hovedsakelig med Prevmap -pakken. En modellbasert geostatistisk tilnærming vil bli brukt. Utforskende analyse vil først bli utført ved bruk av standard lineær og generalisert lineær regresjon for å vurdere assosiasjonene mellom romlig refererte miljømessige og sosiodemografiske data og forekomst av slangebitt. Det vil også være mulig å bruke alle individuelle kovariate data samlet inn som en del av disse undersøkelsene her, ved å inkludere både individnivå og klyngnivåffekter. Den romlige strukturen til rester fra denne regresjonsmodellen vil bli vurdert, og informasjonen vil bli brukt til å bygge en prediktiv modell som tar hensyn til denne romlige korrelasjonen som ikke kan fjernes gjennom regresjonsjusteringer. Der det er mulig, vil varierende risikofaktorer bli innarbeidet, for eksempel i vurdering av helseanleggsdata.

   Tilsetningen av nyinnsamlede Snakebite-data fra undersøkelser i samfunnet og helsemessige anlegg vil kreve utvidelse av den modellbaserte geostatistiske analysen for å avgrense modellen. Når sammenlignbare undersøkelsesmetodikk og utfallstiltak brukes, kan felles modellering gjennomføres. Sannsynlighetskonturkart vil også bli produsert med å inkludere sannsynlighetsestimater som indikerer sannsynligheten for forekomst som overstiger en fast terskel.

   Den relative nøyaktigheten til hver datakilde og datainnsamlingsmetode vil bli sammenlignet for deres verdi ved å vurdere Snakebite-forekomst, med de klyng-samplede undersøkelsene som vurderes gullstandarden, for å bedre forstå den mest effektive måten disse datakildene kan brukes i den Nøyaktig prediksjon av slangebittrisiko.

   Modellvalidering Intern validering av den prediktive modellen vil bli utført ved hjelp av simulerte datasett for å vurdere den prediktive nøyaktigheten til den geostatistiske modellen. Den prediktive modellen vil bli eksternt validert ved hjelp av data fra nyutvalgte vaktposter som spenner over risikonivået. Der data blir tilgjengelig fra studier utenfor den undersøkte regionen, vil de bli brukt til å teste modellens generaliserbarhet.

   Håndtering av manglende data manglende data vil bli analysert for å vurdere om det kan ha ført til skjevhet når det gjelder den demografiske fordelingen av undersøkelsesprøven. Hvis detaljer om fraværende husholdningsstørrelse og alder/kjønn til husholdningsmedlemmer var tilgjengelig, vil dette bli sammenlignet med den inkluderte prøven. Hvis disse dataene ikke er tilgjengelig, vil den inkluderte prøven sammenlignes med den demografiske fordelingen av fylkesbefolkningen i henhold til den siste folketellingen.

   Etisk og regulatorisk veiledning Denne studien vil bli utført i samsvar med de etiske prinsippene som er angitt i erklæringen om Helsingfors og god klinisk praksis (GCP), og alle studieetterforskere vil bli pålagt å ha oppdatert trening i GCP.

   Studieprotokollen vil bli gjenstand for gjennomgang av forskningsetiske komiteer i Storbritannia og studieland, og godkjenning vil bli søkt før studiestart i det respektive landet.

   Research Ethics Committee (Rec) Gjennomgang Før studiestart vil godkjenning bli søkt fra Liverpool School of Tropical Medicine (LSTM) Research Ethics Committee i Storbritannia for studieprotokollen, informerte samtykkeskjemaer og andre studiedokumenter. Vi vil gi LSTM -sponsor- og forskningsetisk komité en årsrapport, som skal utgjør hvert år på den opprinnelige godkjenningsdatoen, og en slutt på studierapporten når alle aktiviteter er fullført.

   Tilsvarende REC -godkjenning vil også bli søkt i samarbeidende land:

   I Ghana vil etisk godkjenning bli søkt gjennom Ghana Health Service Ethics Review Committee. Én etikkapplikasjon vil bli sendt inn for å dekke alle datainnsamlingsaktiviteter. I Rwanda vil det bli søkt om etikkgodkjenning gjennom Rwanda National Ethics Committee.

   Protokollendringer Vi vil sikre at forskningen ikke avviker fra protokollen som er beskrevet. Hvis et protokollavvik forekommer, vil vi sende inn endringer til LSTM og myndighetene i landet for godkjenning.

   Forredning og anvendelse av resultater Etter gjennomføring av studien vil dataene bli analysert, og en endelig studierapport utarbeidet. Funn fra samfunnsundersøkelsene vil formelt bli delt med forskningspartnere og lokale interessenter (inkludert samfunnslederne og helsetjenesterpresentanter) for formidling til deltakersamfunnene etter fullføring av analyse gjennom online eller personlige verksteder.

   Studieresultater vil bli sendt inn i forskningsartikler for å fagfelle gjennomgåtte tidsskrifter og for presentasjon på passende vitenskapelige konferanser. Hovedetterforskeren vil ta ansvar for publisering; Publisering vil anerkjenne deltakerne, personell og finansieringsorgan hvis bidrag muliggjorde gjennomføring av studien.