Врач против компьютерного кодирования словесных вскрытий

ФОН

Большинство смертей в странах с низким и средним уровнем дохода происходит вне больницы и без медицинской помощи и сертификации в момент смерти. Следовательно, информация о причинах смерти (COD) отсутствует. В этих условиях для оценки моделей ХПК можно использовать словесные вскрытия (ВА), обычно включающие немедицинские опросы живых членов семьи или близких людей умершего о подробностях смерти с последующим назначением ХПК врачом.

Хотя виртуальные активы обычно используются для сбора данных о наложенном платеже по месту жительства, его применение и способ присвоения наложенного платежа могут различаться. Выбор кодирования заверенной врачом вербальной аутопсии (PCVA) по сравнению с компьютерными методами вербальной аутопсии (CCVA) широко обсуждался. Оба эти метода имеют ограничения. В то время как методы PCVA страдают от различий между и внутри наблюдателя в кодировании в дополнение к затратам времени и затратам врача, точность методов CCVA, которые быстрее и дешевле, чем PCVA, не оценивалась в разных условиях. Поиск литературы выявил только одно исследование, в котором систематически оценивалась эффективность четырех компьютерно-кодированных методов вербальной аутопсии для назначения ХПК по сравнению с кодированием врачами VA на 24 000 смертей в странах с низким и средним уровнем дохода (Miasnikof et al. 2015).

Здесь исследователи предлагают провести первое в истории рандомизированное контрольное исследование, оценивающее PCVA по сравнению с CCVA на популяционном уровне.

ДИЗАЙН ИССЛЕДОВАНИЯ

Это рандомизированное контрольное исследование будет проводиться в трех штатах Индии; Всего через VA будет собрано 12 500 смертей, произошедших за последние пять лет. В каждом округе (пять округов в трех штатах — см. ниже) 50% смертей случайным образом выбираются для PCVA, а остальные — для CCVA. Затем распределение ХПК для обеих групп сравнивается в каждом районе. Если производительность PCVA и CCVA сопоставима, полученные распределения должны быть похожими.

Исследовательские районы в Индии (количество предполагаемых виртуальных активов, которые необходимо собрать из прибл. y количество домохозяйств):

• Амравати, Махараштра (2500 VA от ~12 500 домохозяйств)
• Районы Ананд и Кхеда, Гуджарат (5000 VA от ~25000 домохозяйств)
• Районы Сангрур и Манса, Пенджаб (5000 VA от ~25000 домохозяйств)

ЦЕЛИ

• Основная цель: оценить врачебное и компьютерное кодирование VA на уровне популяции. Могут ли компьютерные алгоритмы работать так же хорошо, как кодирование VA врачом при определении распределения ХПК на уровне популяции.
• Второстепенная цель: оценить качество сбора данных VA врачом по сравнению с непрофессионалом. Отличается ли качество собранной информации о симптомах или окончательного назначенного COD, когда врач и непрофессионал проводят сбор данных VA.
• Третичная цель: оценить предпочтение домохозяйствами короткой анкеты VA с описательной частью по сравнению с длинной анкетой без описательной части – какой инструмент VA предпочитают домохозяйства.

СБОР ДАННЫХ

Сбор данных для исследования будет проходить в два этапа.

• Фаза 1: Регистрация и VA (короткая анкета с описательной частью и длинная анкета с описательной частью) непрофессиональными сборщиками данных. Анкеты VA были разработаны на основе рекомендаций Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ).
• Фаза 2: Повторный отбор врачом 50% VA, которые будут использоваться для PCVA. Данные будут собираться с использованием ноутбука/планшета в электронном формате на местном языке.

Контроль качества/обеспечение качества:

1. Случайные 2-5% случаев будут повторно опрошены инспекторами с помощью Опроса контроля качества.
2. Аудиозапись всего сбора данных будет сделана для контроля качества и мониторинга.

ПЛАН АНАЛИЗА

• Основная цель: COD для 50% VA будет назначена обученными врачами с использованием системы кодирования врачей Million Death Study (MDS); это включает двойное независимое кодирование записей VA, разногласия разрешаются путем примирения, а оставшиеся случаи - по решению третьего врача. Назначение ХПК будет соответствовать Международной классификации болезней версии 10 (МКБ-10). Остальным 50% смертей будет независимо присвоена ХПК пятью ведущими алгоритмами CCVA. Если эффективность PCVA и CCVA сравнима, полученные распределения ХПК на уровне населения должны быть схожими, это «сходство» будет оцениваться путем расчета точности удельной смертности от причин (CSMF) для каждого назначения ХПК каждого алгоритма в каждом районе по сравнению с CSMF ОЦВА в соответствующем районе.
• Второстепенная цель: Половина PCVA в каждом районе будет повторно опрошена врачами, и этим повторно опрошенным VA будут присвоены COD с использованием системы кодирования врачей MDS, описанной выше. Чтобы оценить согласованность присвоения ХПК между неспециалистами и врачами, собранными VA, точность CSMF будет рассчитана для определения согласованности на уровне популяции, а чувствительность и согласованность с поправкой на частичный шанс (PCCC) будут рассчитаны для оценки сходства присвоения ХПК на индивидуальном уровне. уровень.
• Третичная цель: будет оцениваться сотрудничество респондентов с коротким вопросником по VA с описательной частью по сравнению с длинным вопросником без описательной части, чтобы определить, какой инструментарий VA предпочитают домохозяйства. Также будет проведена фокус-группа с геодезистами для получения их отзывов об использовании обоих инструментов в полевых условиях.

Результаты этого исследования будут представлены в виде трех отдельных испытаний (по одному испытанию на штат). Результаты первого испытания будут использованы для выработки гипотезы.