研究デザインとデータソース
断面設計を使用し、2012年から2019年までセネガルの年間DHSとSPAから抽出された二次データを利用しました。DHSプログラムは、DHSやSPA調査などの国の特定の監視と評価のニーズに合わせて調整できるさまざまなデータ収集オプションをサポートしています。 [24]。
DHSは、サンプルを収集するために2段階の層別クラスターサンプリング設計を採用する全国的に代表的な世帯調査です。最初の段階では、列挙領域（EA）は、国勢調査ファイルのサイズに比例した確率でサンプリングすることにより、一次サンプリング単位として取得されます。第2段階では、各EA内の世帯が代表的に選択され、サンプルは都市部と農村部によって層別化されます [24]。 DHSは、4つのモデルアンケートを使用してデータを収集します。世帯アンケート、女性のアンケート、男性のアンケート、バイオマーカーアンケート。継続DHS（SCDH）は2012年以来セネガルで毎年実施されています。現在の分析では、女性のアンケートデータを使用して、各女性の背景特性、ANC訪問、およびIPTP-SP利用情報を特定しました。この分析では、調査期間中の妊婦の最後の妊娠に焦点を当てました。
SPAは、インフラストラクチャ、人員配置、提供されているサービス、およびケアを提供する準備をすることにより、国のさまざまな医療サービスの可用性と準備がWHOサービス準備指標を満たすかどうかを評価することを目的とした包括的な医療施設ベースの調査です。 [10, 25]。 SPA調査には、施設の在庫、クライアント観察プロトコル、出口インタビュー、ヘルスプロバイダーのインタビューの4つの標準的なデータ収集ツールが含まれます。セネガルは2012年に継続的なSPA（SCSPA）を実施し始め、地域レベルと国家レベルの両方で毎年代表的な機関のサンプルを収集しました。施設の在庫インタビューは、サンプリングされた機関のマネージャーに行われます。さらに、医療サービスプロバイダーは、各機関の調査日に出席したものから、設立サイズと部門タイプによるインタビューのためにランダムに選択されます。施設の在庫と保健プロバイダーのインタビューは毎年行われます。分析のために、施設の在庫と医療提供者のアンケートから収集されたデータを使用して、各施設のマラリアサービスの準備を特定しました。
DHSとSPAの間のリンク、および調査サンプル
2012年から2019年の調査ラウンド中に、DHS女性のアンケートから収集されたデータをSPA施設および医療提供者のアンケートから収集したデータとリンクし、女性の家の近くのサービス環境でのマラリアサービスの準備がIPTP-SPの使用にどのように影響するかについてのより大きな洞察を提供しました。セネガルでは、DHSとSPAの調査では、サンプリングに使用されているのと同じサンプルドメインを使用して、国家の管理境界に基づいて地域と都市/農村部を決定します。調査サンプルドメインは通常、最初の管理境界レベル（つまり、地域、州）であり、各地域内の都市/農村地域によってさらに定義できます。 SCSPAは、データベースリンクのためにすべての医療施設からの正確なデータにアクセスできないサンプリング調査を構成しています。それにもかかわらず、地域（サンプルドメイン）レベルで代表性を維持しています。さらに、2012年から2019年までの期間を通して、セネガルのDHSとSPA調査の両方が、各調査ラウンドでサンプリングドメインの一部と同じ地理的地域を持っています。サンプルドメインリンケージは、両方の調査がサンプリングドメインの一部と同じ地理的領域を持っている場合に適切なサンプルドメインレベルでそれらをリンクすることにより、DHSおよびSPAデータを接続する方法です。リンクをより適切にするために、DHSプログラムによって提案されたサンプルドメインリンケージを使用してデータベースをリンクしました [26]。
3段階のプロセスを使用して、SPAからDHS世帯調査データに医療施設のデータをリンクしました。まず、2012年から2019年までのDHS女性のアンケートのデータを縦断的に組み合わせて、調査期間中に妊娠が発生した女性をスクリーニングし、合計30,045人の女性が得られました。フィルタリング基準は、女性の最後の妊娠年は2012年以降でなければならないことを指定しました。最終妊娠年が正確に2012年であった人々のために、彼らの最後の妊娠月間は7月以降でなければならず、すべての女性のIPTP-SP使用が2012年以降に、DHSとSPAの調査年に沿っていたことを保証します。第二に、2012年から2019年までのSPA施設および医療提供者のアンケートからのデータは、縦断的に統合され、施設の識別番号に従って一致し、その後、年、地域、都市/農村の3つの指標によって崩壊し、合計192のサンプルドメインを取得しました。第三に、スクリーニングされたDHSデータ（30,045人の女性）は、年、地域、都市/農村ごとにSPAデータのサンプルドメインと一致し、29,917人の妊婦のリンクデータセットをもたらしました。この研究には、特徴の完全な情報を持つ女性のみが含まれていました（人口統計情報が欠落している2人の妊婦を除く）、最終的なサンプルサイズは29,915でした。調査をリンクし、適格な参加者を決定するために使用される包含および除外基準は、図1に概説されています。
図1
2012年から2019年に実施されたDHSおよびSPA調査のサンプルされた個人のフローチャート。 *フィルタリング基準：最終誕生年≥2012、最終出生年の場合：2012年最終生年月月≥7（すべての女性のIPTP-SP使用率が2012年以降に、DHSおよびSPAの調査年に並んでいることを保証します）
結果変数
この研究の結果変数は、前回の妊娠中にANC中に妊婦が受け取ったIPTP-SPの数です。測定には、DHSの女性のアンケートからの2つの質問が含まれていました。「この妊娠中に出生前ケアについて相談しましたか？」 「妊娠中にSPを何回服用しましたか？」 ANCに参加した妊婦が受け取ったIPTP-SPの数は、この研究の結果変数として選択されましたが、ANCに参加しなかった人の結果変数は欠損値としてコード化されました。
関心の主な予測因子
表1マラリアサービスの準備の定義
共変量
交絡を制御するために、以前の研究と一致して、回帰モデルには個人レベルの共変量が含まれ、年齢（15-19、20–24、25–29、30–34、35–39、40〜49歳）に分類されます）、教育レベル（なし、プライマリ、および二次およびより高い）、世帯の富 – 貧しい人々など居住地（都市部または農村）と5歳以下の子供の数 [5,6,7,8,9]。家庭の富のインデックスは、家庭用アメニティの所有権、飲料水の入手可能性、メインハウスで使用されるフローリング材料の種類などのさまざまな要因を考慮して、主成分分析を使用して生成されました。 [29]。
データ分析
説明的な分析を使用して、女性の特徴を説明しました。都市部と農村部によってグループ化されたBoxPlotsを使用して、マラリアサービスの準備とIPTP-SPの利用における都市農村の違いの空間的変化を分析するために使用されました。カテゴリ変数は、周波数（n）および割合（％）として表されました。連続変数は、平均±標準偏差（SD）として報告されました。
結果変数の定義によれば、ANCの訪問に参加した女性のみがIPTP-SPの取り込みを観察することができ、他のケースでは値が欠落しています。これに関連して、結果変数の欠損値は非ランダムリーで生成され、欠損値を無視するとサンプル選択バイアスにつながる可能性があります。このサンプル選択バイアスに対処するために、Heckman選択モデルを使用して、2つの仕様でIPTP-SP使用の決定要因を推定しました [30]。最初の仕様では、マラリアサービスの準備が主な説明変数として使用され、女性の特性を調整しました。 2番目の仕様では、都市部の農村の設定とマラリアサービスの準備ができている間の相互作用が追加されました。
2つの方程式モデルであるHeckman選択モデルについては、最初のステップで、完全なサンプルのANC訪問の確率について次のプロビットモデルを推定します。
$$ text {pr} left（{z} _ {i} = 1 right）= phi（{ gamma w} _ {i}+{ nu} _ {i}）$$
（1）
従属変数、（{z} _ {i} ）は、「最後の妊娠でANCが出席したかどうか」として定義され、「0」=「ANC」または「1」=「最後の妊娠で少なくとも1つのANC訪問」として定義された二元変数である場合。 （ phi（。））は、標準正規分布の累積分布関数です。 （{w} _ {i} ）は、準備指数、宗教、年齢、家庭レベル、教育レベル、家庭富のインデックス、年、居住地のタイプを含む（{z} _ {i} ）に影響する可能性のある一連の変数です。 （ gamma ）は、推定するパラメーターを示し、（{ nu} _ {i} ）はエラー用語です。
選択式の推定パラメーターから、ヘックマンによって定義されている非選択ハザード（ヘックマンによって定義されている逆ミルズ比（IMR））を計算します。 （1）ANCの女性の出席者：
$$ { text {immr}} = frac { phi（{ gamma w} _ {i}+{ nu} _ {i}）} { phi（{ gamma w} _ {i}
（2）
ここで、（ phi（。））は確率密度関数です。
2番目のモデルでは、堅牢な標準誤差を備えた通常の最小二乗（OLS）回帰を使用し、ANC訪問に参加する妊婦が含まれ、次のようにIMRを方程式に組み込みました。
$$ {y} _ {i} = beta {x} _ {i}+{ lambda { text {imr}}} _ {i}+{ mu} _ {i} $$
（3）
ここで、従属変数（{y} _ {i} ）は、ANC訪問中に受け取ったIPTP女性の数を示します。 （{x} _ {i} ）は、（{y} _ {i} ）に影響する可能性のある一連の独立変数です。重要な独立変数は、マラリアサービスの準備です。その他の制御変数は、居住、教育レベル、宗教、年齢、および家庭の富 – インデックスです。 （ beta ）は、推定されるパラメーターを表します。 l IMRの推定量であり、（{ mu} _ {i} ）は、平均ゼロと標準偏差（ upsigma ）の正規分布のエラー項です。もし l ゼロではないとテストされており、サンプル選択バイアスが存在します。それ以外の場合、サンプル選択バイアスは存在しません。ネガティブ l ANCの出席者の増加が観察されていない要因は、IPTP-SPの減少に関連していることを意味します。これにより、通常のOLSの推定値は、マラリアサービスの準備の影響を誇張するようになります。ポジティブ l ANCの出席者を増やすことのない因子の増加は、より高いIPTP-SP用量にリンクされており、通常のOLが真の効果を過小評価することを意味します。
歪度 – 頭蓋症検定およびQQプロット（追加ファイル1：図S1）を使用して、OLS残差の正常な仮定を評価しました。残留診断は、正常性の許容範囲内で歪度（0.04）と尖度（2.61）を備えた近似正常性を示しました。
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#セネガルでの妊娠中のマラリアケアにおける都市部の格差の橋渡し家庭および医療施設調査からの証拠貧困の感染症
2025-07-20 02:54:00