Vous pouvez utiliser le logiciel EPI Info pour calculer la taille de l'échantillon. ca vous utilisez pour l'analyse des données et le calcul de l'échantillon size.I également utilisé, whe je mène mon efficacité de ASPE aux aigus enfants malnutris

Le terme «étude de la causalité» est un peu vague. Il ya un certain nombre d'approches pour enquêter sur la causalité de l'émaciation.

L'approche développée par l'UNICEF au Soudan et décrit par Mara Nyawo et moi-même dans un récent numéro (# 42) de Field Exchange est (probablement) l'option la plus simple et la moins coûteuse. Cette apporach niche une étude cas-témoins appariés dans un sondage SQUEAC de vraisemblance. Si vous ne faites pas SQUEAC vous pourriez adapter cette approche par:

(a) Prendre des histoires de soignants de cas dans les programmes de PCMA et l'aide d'entrevues semi-structurées avec des informateurs clés (par exemple, les médecins, les infirmières, les guérisseurs traditionnels, les accoucheuses traditionnelles, & c.) afin de construire le questionnaire de l'étude.

(b) Utilisation de cas de MAS dans les programmes de PCMA que vos cas (simples et bon marché) et en prenant quartier (c.-à-voisins de cas) témoins appariés par âge et sexe. Je voudrais éviter d'utiliser des contrôles cliniques, car ils peuvent introduire des biais impairs. Il peut aussi y avoir un biais dans l'utilisation de cas cliniques en raison de la nature de l'auto-sélectionnés de l'échantillon de sorte que vous pouvez également trouver des cas dans la communauté.

La taille de l'échantillon requis serait quelque chose comme 40 cas avec trois ou quatre témoins appariés par cas. Cela devrait être suffisant pour détecter modérément grands effets (rapport de cotes par exemple d'environ 3 ou plus). Une note sur le calcul de la taille de l'échantillon est disponible ici.

L'analyse des données exigerait l'utilisation de techniques qui peuvent expliquer la nature apparié de l'étude. La plupart des progiciels statistiques (par exemple, R, SAS, Stata, Epi-Info par l'intermédiaire d'un add-module) peuvent le faire.

Si vous n'êtes pas familier avec études cas-témoins et avec des techniques statistiques comme la régression logistique conditionnelle alors vous devriez probablement consulter un épidémiologiste ou biostatisticien avant de poursuivre.

Je espère que cela est d'une certaine utilité.

Merci beaucoup de votre réponse. Nous prévoyons de comparer bien nourri contre les enfants souffrant de malnutrition aiguë, utilisant à la fois le périmètre brachial et WHZ. Cependant, notre préoccupation est que nous pourrions ne pas être en mesure de trouver suffisamment d'enfants bien nourris pour faire un groupe de contrôle approprié, comme ce que vous suggérez.

Permettez-moi de deuxième recommandation de Mark de consulter un expert avant de se lancer sur une étude qui a l'intention d'enquêter sur la causalité potentiel, surtout si vous utilisez des méthodes de cas-témoins. Les données épidémiologiques de la causalité est souvent une chose difficile à développer et à interpréter. Et la littérature médicale est pleine d'exemples de bien intentionnés études cas-témoins avec défauts méthodologiques dont les résultats et les conclusions ont été réfutées par des études ultérieures. Études cas-témoins peuvent être soumis à de nombreux préjugés qui sont difficiles à éviter ou à détecter. Ne passez pas votre temps et d'argent, sauf si vous êtes raisonnablement certain de l'étude que vous ferez sera de produire des résultats utiles.

Cher anonyme 476

ACF travaille en collaboration avec l'Université Tufts et de l'IRD / PAM sur cette approche causale et proposera des lignes directrices début 2013, après une étude au Burkina.

Basé sur nos expériences sur le terrain, nous nous éloignons de la stratégie de statistiquement démontrer associations entre certains facteurs de risque et la dénutrition (association est pas la causalité; que certains facteurs de risque peuvent être mesurés; trop l'accent sur statistique ne suffit pas sur des informations qualitatives; temps et ressources qualifiées nécessaires dépassent nos potentiels habituels ...). Le soutien d'un épidémiologiste au début de l'enquête, comme mentionné dans importante.

Néanmoins, pour calculer votre taille de l'échantillon, vous devez préciser votre conception de l'étude (contrôle régression linéaire / cas / étude longitudinale?). Mark Myatt va certainement aider à ce sujet. Mais je vous conseille de stratifier les groupes d'âge; séparer vos modèles par des causes immédiates / sous-jacents et de base; prendre le temps de choisir vos indicateurs (nous avons compilé des indicateurs standard pour une analyse causale de la nutrition).

Comme travailler sur cette approche de causalité, je serais intéressé à en savoir plus sur votre étude et serais heureux de l'échange (nca@actioncontrelafaim.org)

bon chance
Julien Chalimbaud

Je pense que Julien a quelques bons points. Je ne recommanderais pas faire quoi que ce soit sans une première étape qualitative pour vous donner des informations contextuelles et une idée des facteurs de risque qui doit être étudiée et la meilleure façon de poser des questions. Ce serait une étape essentielle dans toute approche. Comme un épidémiologiste je dois un penchant pour les modèles tels que l'étude cas-témoins comme un outil pour les liens de causalité. Celles-ci ne doivent compétences considérables pour obtenir le droit. Cela dit, la collecte de données qualitatives et l'analyse exige aussi des compétences considérables pour obtenir le droit. Une bonne analyse de causalité est beaucoup plus que certaines personnes assises dans une salle faisant une analyse «arbre à problèmes», bien que peut-être l'une des nombreuses activités. Je voudrais inclure le travail quantitative parmi ces activités.

Je suis sceptique sur les causes sous-jacentes immédiates / / base. Je voudrais se concentrer sur les facteurs de risque qui se prêtent à l'intervention et risque marqueurs qui permettent d'identifier les groupes à risque afin que nous puissions cibler les interventions. Comme un épidémiologiste vieillissement ventilées par âge et par sexe (vieille blague) Je préfère laisser la révolution politique à ceux qui ont l'estomac plus fortes. Réduire l'incidence ou la gravité de la diarrhée (par exemple) est souvent plus faisable et moins salissant que le renversement des systèmes économiques.

L'analyse causale est beaucoup plus compliqué que (par exemple) une enquête de prévalence simple. Vous devriez prendre des conseils professionnels (ou équipe avec quelqu'un comme Julien) avant de faire quoi que ce soit.