L'erreur la plus commune est de surestimer la prévalence de la MAS, il faut toujours préférer utiliser une prévalence inférieure par rapport aux dernières données (utilisez généralement la moyenne entre la prévalence et un CI faible). Je ne sais pas à combien de la taille minimale de votre échantillon vous vous trouvez, mais cela pourrait quand même vous convenir. Par contre, si vous voulez vraiment atteindre la taille de l'échantillon, la seule option est de ré-échantillonner des villages. Avez-vous vraiment besoin d'estimer la couverture, sinon, les obstacles / boosters identifiés suffisent pour renseigner le programme et les actions nécessaires à prendre?

Chers tous
Merci Dr. LEO de partager avec nous cet aspect de la prévalence. Nous utilisons souvent la prévalence des enquêtes SMART au niveau régional pour SQUEAC au niveau du district; nous devons donc ajuster la prévalence en fonction de la zone géographique, de la saisonnalité, etc.
Ce n'est pas facile.

Une autre source d'erreur potentielle est la taille moyenne d'une zone géographique étudiée (par exemple, le village). Si la liste des villages n'est pas exhaustive et si les données de population ne sont pas mises à jour, la taille moyenne est fausse et nous sélectionnons moins de villages qu'il ne le faudrait.

Parfois, l'estimation de la couverture n'est pas si importante, le plus important étant les enquêtes sur les barrières et les boosters... mais nous avons besoin d'une valeur de couverture pour les donneurs ou pour la satisfaction en matière physiologique.

J'espère que cela vous sera utile.