Ceci est une très bonne question. Les travaux se poursuivent (dirigé par André Briend et Claudine Prudhon) pour enquêter sur la meilleure façon de tirer un facteur de correction. Je vous suggère de communiquer directement avec eux (je peux vous mettre en contact avec ensuite, si nécessaire).

À l'heure actuelle, je pense que le conseil est d'utiliser 2 à 3 (donc ... 2.5).

Vous devez également prendre en compte la couverture prévue dans vos calculs de sorte que vous pouvez obtenir à des «besoins de programme» (par exemple, combien d'ATPE sera nécessaire). Ce ne sont pas facile à faire. Règles de base sont de 5% pour les programmes basés centres, 20% pour OTP sans une mobilisation de la communauté (ce qui est assez certain),> 60% pour les programmes de la CCT bien gérées.

Il est tous assez approximative puisque l'estimation de la prévalence du SAM sera imprécise (environ 50% précision relative ou pire avec une enquête standard), l'estimation de la taille de la population aura une erreur (beaucoup d'erreur si il ya eu déplacement et / ou une mortalité élevée), la couverture prévue est un peu une proposition, et la prévalence de l'incidence facteur de correction sera également imprécis. Toutes ces erreurs va ajouter.

Je pense, donc, qu'il est important de surveiller de près la couverture et d'adapter les estimations des besoins au fil du temps.

Juste mon tuppence.

Estimation de l'incidence de la prévalence est un exercice périlleux. Personnellement, je suggère d'augmenter la prévalence de 60%. Ce chiffre provient de l'abstrait ci-dessous suggérant une durée moyenne de traitée SAM de 7,5 mo. L'idée est la suivante:

Dans des conditions stables, avec de nombreux hypothèse rencontré,

Incidence = prévalence durée / moyenne de la maladie

Dans ce cas, la durée de la maladie dans l'année est de 7,5 / 12

incidence = prévalence * 12 / 7,5 = 1,6 x la prévalence

Je entendu dire que certaines ONG utilisent un facteur de correction plus élevée, jusqu'à 2 ou même plus. Il est tout à fait possible en effet que l'étude Garenne et al surestimé la durée SAM car elle est basée sur l'étude de 6 mois d'intervalle, la censure de courts épisodes. En tout cas, un défi majeur est de prendre en compte l'effet de vairations saisonnières de SAM. La même prévalence sera associée à des incidences différentes si elle a lieu juste avant ou juste après la saison de la faim. Important pour trianguler votre devis avec d'autres informations Ré. approvisionnement / de la récolte et ainsi sur la nourriture. En effet, avec Claudine Prudhon, nous étudions actuellement cette question.

Garenne M, Willie D, Maire B, Fontaine O, Eeckels R, Briend A, Van den Broeck J. incidence et la durée de l'émaciation sévère dans deux populations africaines. Pub Santé Nutr 2009.

OBJECTIF: La présente étude visait à comparer deux situations de malnutrition endémique chez les <5 ans, les enfants africains et d'estimer l'incidence, la durée et le taux de létalité des épisodes de dépérissement grave. CONCEPTION: analyse secondaire des études longitudinales, réalisée il ya plusieurs années, ce qui a permis incidence et la durée pour être calculés à partir des taux de transition. Le premier site était Niakhar au Sénégal, une zone sous surveillance démographique, où nous avons suivi une cohorte d'enfants en 1983-5. Le deuxième site était Bwamanda en République démocratique du Congo, où nous avons suivi une cohorte d'enfants en 1989-1992. Les deux études inscrits environ 5000 enfants, qui ont été suivies par des visites de routine et l'évaluation anthropométrique systématique, tous les 6 mois dans le premier cas et tous les 3 mois dans le second cas. RÉSULTATS: Niakhar avait moins de retard de croissance, plus de gaspillage et de taux de mortalité plus élevés que Bwamanda. Les différences de mortalité par cause inclus maladies diarrhéiques plus, plus le marasme, mais moins le paludisme et l'anémie sévère à Niakhar. Émaciation sévère avait une incidence plus élevée, une prévalence plus élevée et un profil d'âge plus marquée à Niakhar. Cependant, malgré les différences, les durées moyennes estimées d'épisodes de dépérissement grave, calculés par la table de vie multi-état, étaient similaires dans les deux études (7,5 mois). Il convient de noter sont les différences dans la prévalence et l'incidence de émaciation sévère selon l'indicateur anthropométrique (poids-pour-taille Z-score <ou = -3.0 ou mi tour de bras <110 mm) et le système de référence (Centre national pour la santé Statistiques 1977 Centers for Disease Control and Prevention Study 2000 ou la référence de croissance multicentrique 2006). CONCLUSIONS: émaciation sévère apparu comme l'une des principales causes de décès chez les moins de cinq ans: elle avait une incidence élevée (environ 2% par enfant-semestre), longue durée des épisodes et des taux de létalité élevés (de 6 à 12%).

Merci Mark pour votre reply.You peut me mettre en contact avec André Briend et Claudine Prudhon

Roger, André a déjà répondu. Si vous voulez continuer à lui ou Claudine contacter directement alors je vais vous présenter. Envoyez-moi un e-mail (mon adresse est "marque - AT brixtonhealth - DOT - com").

Suite à mon précédent post, je reçu le commentaire suivant de Hedwige de Coninck (Fanta 2). Avec son persmission, je reproduis ci-dessous. Je pense que ce sont des considérations intéressantes et illustrent la difficulté de la question.

Je l'ai lu avec intérêt votre réponse à la question sur l'incidence ENN SAM, et avant d'exposer cette discussion sur ENN:

Citation:

Vous très clairement incidence défini sur la base de preuves, mais je pense que les gens veulent entendre votre opinion sur le calcul de la charge cas, d'aller plus loin que l'incidence, donc donner des conseils sur la façon de calculer les cas de charge. Je l'ai appris que ce ne est pas une étape facile pour beaucoup.

Une suggestion pourrait être:

Pour estimer SAM cas de charge à des fins de planification, pour une période de 12 mois nous fondons sur les estimations:

cas load = prévalence (cas prévalents prendre au début du programme) + incidence (nouveaux cas attendus ajouter sur période de 12 mois, sur la base),

et

incidence = prévalence / durée de la maladie (avec durée de la maladie estimé à 7,5 mois ou 7,5 / 12)

Ainsi, nous vous conseillons d'utiliser:

cas load = prévalence + incidence, ou

cas load = prévalence + prévalence x 1,6.

La prochaine étape devrait prendre en compte, par exemple, la couverture prévue

Exemple de planification de traitement de la MAS pour l'année 2010 dans une population d'enfants 10.000:

- Si le taux de prévalence estimé SAM à partir d'une enquête réalisée en Décembre 2009 est de 1,2 pour cent

Le 1er Janvier 2010, il ya 120 enfants avec SAM

- Le nombre de nouveaux cas qui seront attendues à se développer durant l'année, soit 12 mois incidence = prévalence / durée de la maladie = prévalence x 12 / 7,5

Les cas incidents sont ensuite attendus à 1,2 x 1,6 = 1,92 ou 192 enfants

- Ensuite, pour un programme de 12 mois, nous prévoyons de traiter les cas prévalents de 120 enfants et ajouter les cas d'incidents sur une période de 192 enfants de 12 mois, et le plan pour le traitement de 312 enfants

- Si la couverture est de 100%, y compris, par exemple, plusieurs autres mises en garde sur la saisonnalité vs stabilité, la précision de l'estimation de la prévalence, sur les indicateurs utilisés pour la prévalence vs admission ou une combinaison de plusieurs

Habituellement, la charge de travail est un nombre plus élevé alors prévalence x3, et pour tenir compte d'une couverture inférieure à 80%, nous finissons souvent en utilisant la prévalence x2.

Il reste encore une estimation approximative, mais au moins on en apprend sur les cas prévalents et incidents et les autres hypothèses à prendre en compte.

L'écart entre l'incidence et la prévalence peut être attribuée à la classification des cas de SAM et les cas de MAM dans les rapports d'enquête, que les cas sont signalés dans les enquêtes que MAM basé sur la classification de 70-80% de la médiane (les enquêtes Voici les outils qui peuvent parler sur la prévalence), tandis que les critères d'admission pour les centres d'alimentation pour le SAM est inférieure à 75% de la médiane selon le nouveau tableau brut de l'OMS (les critères d'admission ici est l'outil pour indiquer l'incidence), il est de 5% des cas dans la prévalence considérés comme cas de MAM (70-75%) alors qu'ils sont au niveau de traitement apparaissant comme cas SAM qui rend les chiffres doublé ou troublé, en unifiant les mesures des outils de l'expression de la prévalence et de l'admission critères feront la planification pour les besoins plus facile de fournitures.
Nouvelle classification pour le SAM et MAM dans les enquêtes selon les critères d'admission sont nécessaires.

En effet, comme mentionné dans le post précédent, il est important lors de l'estimation PCMA a besoin d'utiliser des enquêtes anthrometric utilisant la même définition SAM que celui utilisé pour l'admission pour le traitement. À cet égard, il peut y avoir un problème lors de la FMH est utilisé pour estimer la prévalence SAM dans les zones où les programmes de PCMA utilisent le PB comme critères d'admission.

Pour éviter ce problème, l'OMS recommande désormais de mesurer le périmètre brachial (avec poids et la taille) dans les enquêtes anthropométriques dans les zones où un programme de PCMA utilise PB comme critères d'admission. Et aussi la même définition de la FMH de SAM pour les enquêtes et les critères d'admission (FMH <-3). Voir: http://www.who.int/nutrition/publications/severemalnutrition/9789241598163/en/index.html

Salut,

Alors que la charge de travail a été décrit comme:
la prévalence + incidence (qui est la prévalence x 1,6) x la couverture je voulais vérifier nos travaux comme quand vous apportez dans la durée du programme, les statistiques sont source de confusion.

S'il vous plaît voir ci-dessous pour un exemple travaillé - s'il vous plaît les gens peuvent commenter si elle est correcte? Serait vraiment heureux pour toutes les pensées.

Si pop rurale est de 200.000 et 20% ont moins de 5, GAM est de 15%, SAM est de 2% (MAM est alors de 13%) et la couverture est de 50% et la période de financement de la proposition est de 9 mois puis:

Pour travailler sur SAM charge de travail de notre proposition:
20% des 200 000 est de 40.000 Moins de 5 ans
2% des 40.000 SAM a = 800
L'incidence est de 800 x 1,6 = 1280
Sur une période de 9 mois est de 1280 cette divisé par 12 mois = 106,6 pour obtenir le nombre par mois et ensuite multiplié par le nombre de 9 mois = 960
Donc, la charge de travail est 800 + 960 = 1760
La couverture est de 50% alors diviser par 2 = 880
Vous vous attendriez à 880 comme nombre de cas sur 9 mois ..

Permettez-moi de travailler à travers vos chiffres à nouveau:

Nombre d'enfants = 200 000 * 0,2 = 40000
Les cas prévalents = 40000 * 0,02 = 800
Les cas incidents de plus de 9 mois = 800 * 1.6 * (9/12) = 960
Estimation cas-load = (800 + 960) * 0,5 = 880

Quels accord avec vos chiffres.

Un peu déprimant que vous visez seulement pour atteindre le minimum SPHERE pour une couverture quand on sait que la PCMA est capable de bien plus que cela.

Pour la planification au sein de la PCMA SFP, est-il un facteur de correction si les enfants de MAM sont admis sur le MUAC, mais les seules données disponibles sont W / H?

De Vicky Sibson:

Cher Mark

Merci pour vos conseils. En fait, nous visons à dépasser les normes Sphère, mais il peut être très difficile. Nous menons actuellement une synthèse des évaluations de PCMA récents au sein de SCUK pour capturer les défis communs et de regarder comment les aborder. En fait, nous trouvons qu'il est difficile dans de nombreux contextes pour atteindre les normes Sphère minimales pour la couverture. Et cela non pas parce que les programmes sont mal gérés ou exécutés. Il ya plusieurs raisons couverture pourrait être contestée qui sont extrêmement difficiles à aborder; par exemple, la mobilité de la population, le manque de financement du donneur pour le service suffisamment décentralisée ou la mobilisation communautaire suffisante - considéré comme inapproprié pour les contextes de «développement». Nous pouvons prendre cette conversation une fois notre examen est fait.

Meilleurs voeux
Vicky (conseiller en nutrition SCUK)

Une récente étude intitulée «Les estimations de la durée de la malnutrition aiguë chez les enfants non traités du Niger"

http://imtf.org/blog/2011/04/18/niger-untreated-MAM

Cordialement

Le fil de discussion ci-dessus sur l'estimation de l'incidence des cas de SAM est utile. Nous sommes dans une phase de planification pour répondre MAM et il est probable que le traitement sera basé sur des mesures de la FMH si les mesures MUAC peuvent être utilisés pour dépister les enfants au niveau de la communauté avant référant aux établissements de santé. Il a été observé à partir des données d'enquête qui identifie MUAC proportion semblable ou légèrement plus élevé d'enfants souffrant de malnutrition aiguë en comparaison à la FMH. La question est-il le même pool d'enfants identifiés par les deux indicateurs ou y at-il des enfants différents aussi avec quelques chevauchements?

Aussi, voudrais confirmer si nous pouvions également suivre la même méthode tout en estimant le total le nombre de cas de MAM - dire la prévalence + prévalence x 1,6. Merci.

Si vous identifiez enfants souffrant de malnutrition modérée par MUAC dans la communauté pourquoi êtes-vous également ne pas les admettre sur le PB? Ce sera dommageable pour le programme et vous ne serez pas en mesure de réaliser une bonne couverture si vous utilisez différents critères de sélection et d'entrée. MUAC et la FMH sont 2 outils différents pour mesurer malnutrtion, mais si vous faites un programme communautaire de l'outil de choix est MUAC.

Si elle est parce que les Lignes directrices nationales dictent l'utilisation de la FMH, puis dans la plupart des circonstances, il est facile de convenir d'un compromis de critères de MUAC ou FMH entrée. Dans la pratique, la grande majorité des enfants sera sur le PB comme qui est la façon dont ils ont été identifiés et orientés en premier lieu.

Excusons, ce ne répond pas à votre question de prévalence! André est le mieux placé pour répondre alors espérons qu'il aura achance de répondre.

Merci pour votre réponse. Une clarification de mon côté - enfants identifiés avec des mesures de PB sera inscrit dans le programme de la FMH, mais sera également prise dans le cadre de l'examen de détail. Quoi qu'il en soit nous sommes dans une très préliminaires stade de la planification et de la mise en œuvre des détails doivent encore être correctement fonctionné.

Cher Sophiya,

Les enfants identifiés par faible périmètre brachial et basse de la FMH ne sont pas les mêmes, bien qu'il y ait un chevauchement considérable.

Enfants identifiés par un faible périmètre brachial ont tendance à être plus jeunes, comme MUAC augmente avec l'âge. Les personnes identifiées par une faible FMH ont tendance à avoir des jambes plus longues.

Enfants identifiés avec MUAC ont tendance à avoir un taux de mortalité plus élevé pour deux raisons. Tout d'abord, les jeunes enfants ont généralement un risque plus élevé de décès. Deuxièmement, le MUAC est étroitement liée à la masse musculaire, un déterminant clé de la survie. Ces deux facteurs peuvent agir ensemble pour sélectionner les enfants à haut risque, comme les jeunes enfants ont relativement une masse musculaire faible, ce qui explique sans doute leur vulnérabilité quand malnutrition.

Aussi, les enfants avec de longues jambes sont susceptibles d'être en meilleure santé et aussi sans doute pour avoir plus de muscle, afin de les cibler sur la base d'un faible FMH entre eux pourraient être quelque peu contre-productif.

J'espère que cela aide,

Merci André, très utile et intéressant. Je suppose que les enfants qui sont INDENTIFIED seulement par la FMH seront plus tard obtenir ramassé par MUAC également si leur aggrave la malnutrition aiguë. Aussi, lorsque vous dites de chevauchement «considérable», auriez-vous une estimation approximative de quelle proportion? Ou est-ce quelque chose qui varie entre la population?

Cher Sophiya,

Une discussion sur le chevauchement entre faible périmètre brachial et basse de la FMH est disponible dans le document:

Myatt M, T Khara, Collins S. Un examen des méthodes pour détecter les cas d'enfants sévèrement malnutris dans la communauté pour leur admission dans les programmes de soins thérapeutiques à base communautaire. Alimentation Nutr Bull. 2,006 septembre; 27 (3 Suppl): S7-23.

Voir figure 5.

Ce document est disponible gratuitement sur le site Web Food and Nutrition Bulletin.

Une discussion sur l'effet de la taille du corps de la sélection des enfants à faible FMH et faible périmètre brachial est disponible en:

Myatt M, A Duffield, Seal A, Pasteur F. L'effet de la forme du corps (et de la jambe lenth) sur le poids-pour-taille et la circonférence du bras à mi-hauteur des définitions de cas fondées de malnutrition aiguë chez les enfants éthiopiens. Ann Biol Hum. Jan 2009-Feb; 36 (1): 5-20.

Depuis W / H varie selon la forme du corps et de la forme du corps varie avec le climat (des jambes plus chauds = plus), l'altitude (plus élevé = jambes plus courtes, l'alimentation (meilleures = plus longues jambes. Plus de lait = jambes plus longues), et les gènes, il suit que le chevauchement sera diffèrent selon l'endroit où vous vous trouvez (par exemple parce que dans certains paramètres de la FMH sélectionnera les enfants âgés en bonne santé avec de longues jambes).

Je essayé cela sur une base de données de 538 études anthropométriques nutritionnels. Je censuré tous les cas d'œdème ou WHZ <-5 ou WHZ> -5 ou âge <6 mois ou âge> 59 mois. Je me suis alors appliqué la définitions de cas WHZ (OMS) <-3 et MUAC <115 mm et regardé le nombre de cas choisis par chaque définition de cas. Je résume ce par pays. J'ai:

Pays N MUAC FMH Soit les deux notes ----------------- - ---- ---- ---- ------ ---------- Afganistan 35 1165 822 1579 408 MUAC> FMH Angola 17 510 248 621 137 PB> FMH Burundi 14 255 174 342 87 MUAC> FMH Tchad 31 1009 1280 1825 464 MUAC> FMH RDC 33 642 508 945 205 PB> FMH Ethiopie 45 951 681 1349 283 MUAC> FMH Ethiopie (Somalie) 8 228 80 270 38 FMH> MUAC Haïti 27 249 159 340 68 MUAC> FMH Kenya (Somalie) 7 252 61 282 31 FMH> MUAC Liberia 30 653 557 958 252 PB> FMH Malawi 9 301 236 466 71 MUAC> FMH Mozambique 9 79 46 103 22 MUAC> FMH Myanmar 8 261 228 383 106 PB> FMH Niger 4 169 201 259 111 FMH> MUAC Pakistan 9 173 181 274 80 FMH ~ MUAC Rwanda 13 390 276 528 138 PB> FMH Sierra Leone 38 1641 1164 2157 648 MUAC> FMH Somalie 17 770 571 1119 222 FMH> MUAC Sir Lanka 3 17 66 74 9 FMH> MUAC Soudan (DEUX) 141 3683 5327 7379 1 631 FMH> MUAC Tadjikistan 5 220 157 310 67 MUAC> FMH Tanzanie 6 71 42 97 16 PB> FMH Ouganda 29 529 291 649 171 PB> FMH ----------------- - ---- ---- ------ ----- ---------- N: Nombre d'enquêtes PB: Nombre de cas avec MUAC <115 mm FMH: Nombre de cas avec WHZ <-3 Soit: Nombre de cas réunion, soit la définition de cas Tous les deux: Nombre de cas réunion, les deux

Comme vous pouvez le voir le degré de chevauchement varie d'un endroit à l'autre.

La question ici est, je pense, si, WHZ est utile pour la PCMA. Il a déjà eu beaucoup de discussions de ce sur ces forums.

BTW ... Vous pouvez voir mu papier à la forme du corps:

http://www.brixtonhealth.com/MyattBodyShape.pdf

Merci pour cette analyse intéressante par Mark Myatt.

Dans ACF, nous sommes très intéressés par cette analyse, mais dans les pays asiatiques. Mais je vois que seul le Pakistan est inclus dans l'analyse de Mark. Quelqu'un similaire informations / l'analyse concernant les pays asiatiques?

Au ACF-Espagne, nous prévoyons une enquête SMART aux Philippines et nous évaluons la possibilité de mesurer la "hauteur d'assise" pour évaluer la "forme du corps" à travers SSR comme dans les enquêtes précédentes, nous avons trouvé MUAC ayant une très faible corrélation avec W / H . A anyones expérience sur le faire et pourrait partager avec nous?

Regardez encore ... Afghanistan, Myanmar, Sri Lanka, et le Tadjikistan sont les pays d'Asie aussi.

Voir:

http://www.brixtonhealth.com/MyattBodyShape.pdf

Pour une description d'une étude sur WHZ, PB, et SSR.

Si vous avez déjà des données sur tout le périmètre brachial et WHZ que vous pourriez regarder la prévalence par âge comme indiqué dans:

http://www.en-net.org.uk/question/543.aspx

sur ce site.

Vérifiez quelques données de la PCMA au Népal à la page 17
http://www.ennonline.net/pool/files/ife/nepal-concern-cmam-evaluation-saul(1).pdf

Ce forum a discuté de la charge de travail estimation précédemment en charge de travail = + incidence et la prévalence de prendre en considération la couverture.
Cependant, je ne suis pas clair si ce calcul est pour NEW (de démarrage) programmes uniquement, ou si elle est aussi pour les programmes en cours (où vous allez pour un financement supplémentaire), de sorte que vous êtes déjà à traiter les gens.

Dans ce cas, pour calculer la charge de travail future ne vous venez de prendre la prévalence d'être vos admissions actuelles?
Ou vous ignorez la prévalence et la seule estimation de votre charge de travail sur l'incidence future?

Cette approche est très simple et très approximative à l'estimation de la charge de travail.

En utilisant cette méthode, la charge de travail de la première année (c.-à vos "nouvelle start-up) programmes (") sera:
(prévalence + incidence) * couverture
en supposant que vous avez fait les calculs nécessaires pour transformer prévalence et l'incidence en nombres.

Nous pouvons habituellement seulement deviner incidence et estimer que quelque chose comme:
1.6 * prévalence
Alors .. le nombre de cas attendu est quelque chose comme:
(prévalence prévalence * + 1.6) * couverture
Pour un nouveau programme. Notez que le 1.6 applique une année entière.

Pour les programmes en cours après une période d'environ 7,5 mois après le démarrage le cas de la charge pourrait être estimation que:
la prévalence * 1.6
mais vous obtiendrez probablement une meilleure idée de ce qu'il faut attendre de l'expérience plus d'un an ou de quelque chose comme:
cas traités depuis le démarrage - (prévalence * la couverture)
Vous devriez avoir une meilleure idée de ce qui les attend dans un programme en cours.

Est-ce que ça a du sens?

ce qui sera objectif annuel (% de point de chute de la prévalence du retard de croissance et de perdre la ligne de base) pour un projet de deux ans. Quel autre facteur que nous devons chercher à fixer les objectifs de telles. quelles sont les preuves scientifiques pour cela?

mRsPqJ http://www.LnAJ7K8QSpfMO2wQ8gO.com