Оцените влияние инициативы Planet Water Foundation в области чистой воды, санитарии и гигиены

Для достижения целей в области развития, сформулированных в Декларации тысячелетия (ЦРТ), необходимо применять многоаспектный подход, касающийся знаний, подходов и практики в области гигиены воды и санитарии. ЦРТ по снижению детской смертности к 2015 г. потребует повышенного внимания к странам и регионам с самыми высокими показателями детской смертности, а также нового обязательства по охвату наиболее уязвимых детей (ООН, 2013 г.). На Индию и Нигерию приходится более одной трети всех случаев смерти детей в возрасте до пяти лет (UN, 2013). Используя сочетание обзора литературы, основанного на исследованиях, мнений экспертов и отчетов о политике, была разработана многофакторная модель для определения необходимых переменных, которые необходимо учитывать, чтобы можно было разработать комплексный подход к проблемам, связанным с ВСГ.

Были определены переменные, влияющие на результаты WASH. Эти переменные были разделены на несколько категорий, включая:

1. Социально-демография
2. Окружающая среда и доступ
3. Знания, отношения и практика
4. Профиль здоровья семьи
5. Характеристики школы

Предлагаемое исследование заключается в проведении рандомизированного контролируемого клинического исследования для достижения общих целей исследования путем оценки программы Фонда «Планета Воды» с помощью разработанной многомерной структуры. Предлагаемое клиническое испытание будет включать 12 школ (6 жилых и 6 нежилых). Шесть школ (n = 3 жилых; n = 3 нежилых) будут включены в группу 1 (без вмешательства Planet Water) и группу 2 (с вмешательством Planet Water) из двух мест, включая районы Пуна и Тейн в штате Махараштра. Места были сопоставлены на основе аналогичных источников воды в школе, туалетов, проверки качества воды, методов очистки воды, географического положения и географической численности населения.

Программа Planet Water Foundation (PWP) представляет собой школьную программу, направленную на улучшение показателей здоровья детей с использованием трех компонентов: (а) доступ к безопасной воде, (б) доступ к приспособлениям для мытья рук и (в) доступ к воде. - санитарно-гигиеническое просвещение. В рамках PWP доступ к безопасной воде обеспечивается за счет использования AquaTower с системой ультрафильтрации (UF). Образовательная программа PWP по водному здоровью и гигиене представляет собой четырехнедельную программу, включающую четыре модуля: (1) важность чистой воды, (2) как мыть руки, (3) когда мыть руки и (4) защита от микробов. через практическую программу, основанную на деятельности, которая включает в себя игры, драмы, песни и танцы.

Использовался смешанный подход с открытыми и многовариантными вопросами в форме анкет. Анкеты были переведены с английского на местный язык (маратхи) и обратно переведены на английский для анализа Фондом исследований развития БАМЭ в Индии. Учащимся, опекунам/родителям и учителям были розданы отдельные анкеты. Было проведено три разных интервью: (1) анкета для домохозяйств, проводимая дома у каждого учащегося, включенного в исследование, (2) анкета для учителей, проводимая в школах, и (3) анкета для учащихся, проводимая интервьюером индивидуально для каждого учащегося. в отдельной комнате вдали от других студентов. Группе 1 и группе 2 были розданы одинаковые анкеты. Все анкеты были проведены в сотрудничестве с BAIF Development Research Foundation, местным фондом в Индии. Фонд прошел обучение сбору данных и вводу данных до начала исследования. Данные будут собраны в бумажных формах, и все данные будут введены в Microsoft Excel®. Онлайн-репозиторий данных будет храниться в зашифрованном виде и защищен паролем. Информация будет храниться за безопасным брандмауэром, предоставленным местным исследовательским фондом в Индии. Все данные, собранные на бумажных бланках, будут храниться в запираемом шкафу, а доступ к информации получат только те лица, которые непосредственно участвуют в исследовании. Согласие будет получено при условии, что (1) в процессе получения согласия присутствует только утвержденный персонал, (2) как можно меньшему количеству лиц известно об участии субъекта в исследовании, и (3) исследовательская деятельность осуществляется в частном порядке место по возможности.

Выборка исследования будет включать шесть школ группы 1 (без вмешательства PWP) и шесть школ группы 2 (с вмешательством PWP), по 60 учащихся в каждой школе, всего 360 учащихся в школах группы 1 и 360 учащихся в школах группы 2. Размер выборки среди 12 школ был рассчитан с учетом коэффициента внутрикластерной корреляции p = 0,01, этот план обеспечивает мощность 80% (Donner and Klar, 1996) для обнаружения средней величины эффекта (Cohen 1992), равной 0,50. Размер выборки будет увеличен на 15% до 414 для вмешательства и контроля, чтобы учесть отсев.

Описательная статистика будет рассчитана для всех переменных, чтобы обеспечить качество данных и оценить предположения статистических тестов. Переменные распределения будут описаны с помощью гистограмм, коробчатых диаграмм, центральных тенденций, мер вариации и частотных распределений. Мы проверим предположение о нормальности показателей результатов в группе PWP и в контрольной группе. Кроме того, мы проверим предположение о том, что PWP и контрольные группы имеют одинаковую дисперсию. Обобщенные линейные смешанные модели (GLMM) с неравными дисперсиями (McCulloch et al., 2008) могут применяться, когда идеальные условия нормальности и равных дисперсий не выполняются. Проверка на равенство дисперсий доступна с оператором COVTEST, который основан на отношении остаточных правдоподобий или псевдоправдоподобий. Остатки на каждом уровне модели будут проверены для оценки соответствия модели. Обобщенные линейные смешанные модели, использующие SAS PROC GLIMMIX, также обеспечивают гибкость для моделирования различных типов переменных результатов (бинарных, счетных и непрерывных данных). Все анализы будут проводиться с использованием программного обеспечения SAS/STAT® для Windows версии 9.2 или выше.

Перед проверкой гипотез исследования мы изучим данные на возможные ковариаты. Потенциальные смешанные переменные будут контролироваться путем ввода этих переменных в качестве ковариат в модели регрессии. Эти независимые переменные улучшат обнаружение эффектов лечения за счет ввода этих переменных в качестве ковариат в GLMM. Эти переменные будут введены как ковариата, если однофакторный двусторонний критерий хи-квадрат, сравнивающий PWP и контрольные группы, значим на уровне альфа 0,20. В предварительном анализе мы рассмотрим потенциальные ковариаты, используя одноуровневую модель, однако мы также исследуем потенциальные ковариаты, используя иерархические линейные модели. Мы будем использовать либеральную альфу, равную 0,20, для принятия решения о корректировке ковариаты, чтобы не упускать из виду важные смешанные эффекты.

Иерархическая, коррелированная структура данных: подход иерархических линейных моделей (HLM) (Raudenbush and Bryk, 2002) будет использоваться для учета корреляции, вызванной повторными измерениями с течением времени для учащихся, проживающих в школах. Школа будет смоделирована как случайный эффект. Эти HLM будут реализованы в SAS с использованием обобщенных линейных смешанных моделей, которые можно применять для анализа бинарных, счетных и непрерывных повторяющихся данных измерений, собираемых через неравные интервалы времени в соответствии с иерархической структурой (McCulloch and Searle, 2001; Liang and Zeger, 1986). Эти модели обращаются к коррелированному характеру множественных измерений, поступающих от каждого субъекта с течением времени. Мы ожидаем, что обобщенные линейные модели будут соответствовать данным, но также будем исследовать с использованием метода обобщенных оценочных уравнений (GEE) (McCulloch and Searle, 2008). Метод GEE не требует допущений о нормальности и равных дисперсиях, но использует меньше информации, чем линейные смешанные модели, поскольку в GEE используются только первые два момента распределения.