Quelqu'un a-t-il une idée de la raison pour laquelle le calcul de la taille de l'échantillon pour U5DR dans l'enquête SMART est basé sur le CDR attendu et non sur l'U5DR attendu ?

Ma question est similaire à celle de l'op si je comprends l'op correctement, ce qui explique pourquoi je ne voulais pas créer de nouveau fil des discussion pour cela.

J'étais là à l'époque et je ne me souviens pas exactement pourquoi le taux de mortalité brut a été préféré au taux de mortalité des moins de cinq ans. Cela semble une décision plutôt étrange étant donné que la composante anthropométrie de SMART se concentre sur les enfants de moins de cinq ans. Je pense que la décision peut avoir été basée sur des problèmes de taille d'échantillon avec U5MR nécessitant un plus grand nombre de ménages que le taux brut de mortalité (CMR / Crude Mortality Rate). Il y avait également une certaine confusion sur la terminologie et les dénominateurs utilisés pour l'U5MR (voir le manuel de méthodologie SMART 2006) et les valeurs de référence pour l'U5MR n'étaient pas, à l'époque, bien établies (elles étaient basées sur le doublement des seuils CMR).

Une justification pour estimer la mortalité des moins de cinq ans plutôt que celle de tous les âges confondus est que la population des moins de cinq ans est une population d'alerte précoce (sentinelle) (c'est-à-dire que la mortalité est susceptible d'augmenter dans cette population avant d'augmenter dans la population générale). De plus, la mortalité des moins de cinq ans est moins influencée que la CMR par la structure par âge de la population. Différentes structures d'âge peuvent rendre les comparaisons entre différentes populations dénuées de sens sans normalisation en fonction de l'âge (par exemple, les pays développés peuvent avoir des CMR plus élevés que les pays en développement parce qu'ils comptent une proportion plus élevée de personnes âgées dans leur population). La normalisation nécessitera probablement la collecte de données démographiques supplémentaires dans les situations d'urgence.

Au fur et à mesure du développement de SMART, j'ai travaillé avec Save the Children UK et proposé une méthode d'estimation de l'U5MR adaptée de la méthode largement utilisée de «l'histoire des naissances précédentes». Cela a été présenté dans Field Exchange 17 (voir pages 13 - 16. Le commentaire de Woody est plus que juste).

Cela couvre certains aspects des calculs de la taille de l'échantillon pour les taux. Le calculateur de taille d'échantillon et la feuille de calcul de calcul des taux présentés dans l'article sont maintenant disponibles à partir de lien ici .

J'espère que cela sera utile à quelqu'un.

@Mark merci pour la réponse qui est très éclairante.

@Mark Je ne suis pas certain, mais y a-t-il des publications ou du matériel dont vous auriez connaissance pour justifier les unités d'expression du taux de mortalité. Il est courant d'exprimer le taux de mortalité en 10000 / jour, je suppose que ce n'est qu'une norme. Est-ce correct?

Je pense que ce n’est qu’une question de commodité. Nous avons vraiment besoin d'un moyen standard d'exprimer les taux de mortalité afin qu'ils puissent être comparés à des seuils, entre populations et entre périodes pour la même population.

Un certain nombre de formats standards sont utilisés:

décès / 1 000 habitants / an: Ceci est le plus souvent utilisé pour exprimer la mortalité dans des populations stables. Nous voyons souvent «1 000 populations» remplacé par «pour 1 000 naissances vivantes» dans les estimations de l'U5MR.

décès / 10 000 habitants / jour: c'est ce à quoi nous sommes habitués dans les populations humanitaires lorsque nous nous attendons à ce que la mortalité soit élevée et évolue rapidement.

décès / 1 000 / mois: pas d'usage courant mais peut être observé dans des camps stables (c'est-à-dire après la crise immédiate).

D'autres démoninateurs sont utilisés. Pour COVID, nous voyons souvent 100 000 dans le dénominateur:

Population New York City au 1er mai = 8 398 748
Estimation du nombre de décès par COVID au 1er mai = 23 430

Soit 23430/8398748 * 100 = 0,2789702% mort du COVID. Cela pourrait être exprimé comme suit:

0,002789702 * 100000 = 279/100 000

J'ai vu cela exprimé en décès / million d'habitants.

L'utilisation de ces formats standard facilite la comparaison des taux. Si nous n'avions pas ces formats standards, nous aurions à travailler sur des décomptes bruts. Par exemple. quelle est la bonne interprétation de ces deux taux ?

(1) 271 décès sur 158934 personnes en 13 jours

(2) 445 décès sur 72 072 personnes en 47 jours

Nous avons toutes les données dont nous avons besoin mais la vraie relation est que les deux taux sont similaires entre eux n'est pas évident à première vue:

(1) 271/158934 * 10000/13 = 1,31 / 10000 / jour

(2) 445/72072 * 10000/47 = 1,31 / 10000 / jour

Les formats standard rendent également assez facile la conversion entre les formats. Alors que (par exemple):

1,31 / 10 000 / jour

est le même taux de mortalité (risque de décès) que :

(1,31 * 365) / (10 000/1 000) = 47,8 / 1 000 / an

Passer de 100 000; 10 000 et 1 000 est simple. Passer d'une période de suivi à une autre est une arithmétique moins simple. Aucun problème avec une calculatrice / logiciel et en prenant soin de garder une trace du temps.

J'espère que cela vous aidera.

Cher Kelvin,

La convention d'exprimer les taux de mortalité en nombre de décès pour 10 000 habitants par jour a été lancée il y a plusieurs décennies par Mike Toole et d'autres. Il a été recommandé uniquement pour, et est utilisé presque exclusivement dans les situations d'urgence humanitaire aiguë. Ce format de taux de mortalité peut être utilisé pour la population dans son ensemble ou pour un groupe d'âge spécifique, comme les enfants de moins de 5 ans. Dans les urgences aiguës, il est recommandé de mettre en place un système de surveillance active de la mortalité afin que le nombre de décès puisse être calculé à très court terme, souvent tous les jours. Ceci est fait parce que les taux de mortalité peuvent fluctuer rapidement et que les programmeurs ont besoin de données immédiates pour juger de l'efficacité à court terme de leurs programmes. Ainsi, il n'est pas judicieux de calculer un taux de mortalité à court terme comme le nombre de décès par population et par an, même si un tel calcul est tout à fait valide et équivaut arithmétiquement à calculer un taux par jour. Mais il peut sembler drôle de calculer chaque jour un taux de mortalité utilisant un dénominateur si long.

La constante de population à utiliser dans un taux de mortalité dépend du taux de mortalité calculé. En général, nous aimons avoir les taux de mortalité à un ou deux chiffres. Donc, si nous calculons un taux de mortalité pour une cause spécifique pour une maladie relativement rare, nous ne souhaitons pas vraiment présenter un taux de mortalité par cause de 0,006 décès / 1 000 / an. Au lieu de cela, en augmentant la constante de population à 1 million, nous pouvons présenter un taux de 6 décès / 1 000 000 / an, ce qui peut être un peu plus intuitivement compréhensible. D'un autre côté, un taux de mortalité pour une maladie plus courante de 8 928 décès / 1 000 000 / an semble également bizarre; 8,9 décès / 1 000 / an, est mieux. Mais bien sûr, tous ces taux sont arithmétiquement interchangeables, et ils sont tous entièrement corrects.

Bien que votre question ne portait pas directement sur ce sujet, je ne peux pas laisser passer l'occasion de parler de la confusion entre les taux de mortalité par âge et le risque cumulatif de décès avant le 5e anniversaire. L'UNICEF utilise principalement une mesure de la mortalité chez les jeunes enfants qui est la proportion d'une cohorte hypothétique de 1 000 nouveau-nés vivants qui décèdent avant leur 5e anniversaire. Bien qu'il ne s'agisse pas vraiment d'un taux de mortalité (le dénominateur ne reflète pas la population à risque tout au long de la période de cinq ans), l'UNICEF insiste pour l'appeler "taux de mortalité des moins de 5 ans", ce qui crée une confusion avec le taux de mortalité par âge. chez les enfants de moins de 5 ans. Un taux de mortalité par âge est le nombre de décès dans un groupe d'âge donné divisé par le nombre d'individus de ce groupe d'âge par unité de temps; par exemple, 2,3 décès d'enfants de moins de 5 ans / 1 000 enfants de moins de 5 ans / an. Il s'agit d'un nombre très différent du risque cumulé de décès de l'UNICEF avant le 5e anniversaire. Je ne peux pas compter le nombre de fois où j'ai vu un taux de mortalité par âge pour les enfants de moins de 5 ans dérivé d'une enquête basée sur la population par rapport au risque cumulé de décès avant le 5e anniversaire présenté dans la rubrique State of the World's Children de l'UNICEF. Bien sûr, ce dernier est beaucoup plus élevé, de sorte que les responsables de l'enquête concluent à tort que la mortalité a considérablement diminué (ce qui est assez incroyable) dans leur population étudiée

Bon, j'espère que cela apporte des éclaircissements supplémentaires.

Boisé,

Merci pour cette réponse des plus instructives.

Plusieurs significations pour U5MR prêtent à confusion. Avez-vous un bon moyen de convertir entre les taux en utilisant le dénominateur décès / 1 000 naissances vivantes et les décès / 10 000 enfants de moins de 5 ans? J'ai utilisé une méthode assez grossière disponible pour ce faire. On divise l'U5MR de l'UNICEF par 5000 pour donner la proportion d'enfants de moins de cinq ans qui meurent chaque année. Multiplier par 10000 et diviser par 365 devrait donner des décès / 10000 / jour. C'est très approximatif et disponible - beaucoup d'hypothèses quelque peu idiotes - et le «décès / 10 000 / jour» ne correspond pas bien à une estimation de la mortalité moyenne sur une période de cinq ans.

Aussi ... Je ne pense pas que nous ayons même besoin d'une "enquête de mortalité" décidée pour estimer la statistique U5MR de l'UNICEF. Je pense que nous pouvons le faire en utilisant des données d'enquête qui peuvent être utilisées pour décrire la répartition par âge de la population (par exemple, des données d'enquête SMART sur l'âge des enfants) et ensuite adapter un modèle de régression :

log (n) = a + b * t

où n est le nombre à chaque âge et t est l'âge. Nous pourrions le faire avec des groupes d'âge. La valeur absolue de la valeur de b serait une estimation du taux de mortalité.

Je pense que cela devrait marcher pour les moins de cinq ans.

Qu'est-ce que vous en pensez ?

L'outil Profils FANTA a une feuille de calcul Excel qui examine la mortalité :

Project, USAID’s FANTA. “Manual for Country-Level Nutrition Advocacy Using PROFILES and Nutrition Costing.” Food and Nutrition Technical Assistance III Project, avril 2018. https://www.advancingnutrition.org/sites/default/files/2020-03/nutrition-advocacy-profiles-manual-apr2018.pdf .