私たちはプログラムの標準化されたプロトコルに従いました [14] ネパール全土の学校で実施された横断調査での結果。生徒たちは、学校職員の監督の下、授業中に体系化されたアンケートに記入しました。
倫理と承認
倫理的承認に従って、すべての参加者（生徒と教師）は研究の性質と目的を口頭で知らされ、登録前に口頭で同意を与えました。継続的な同意は、アンケートへの積極的な回答によって証明されました。研究の非介入的性質を考慮して、治験審査委員会も学術当局も行政当局も親の同意を求めなかった。
データは匿名で記録され、現地のデータ保護規制に従って管理されました。
サンプリングと採用
この調査は2022年3月から11月まで実施されました。
公開されているガイドラインに従って [14, 15]私たちはクラスター サンプリング手法を採用し、2,100 人の参加者 (各年齢から約 175 人) を目標としました。
海抜 70 メートルから 2,860 メートルまでの社会経済的範囲にわたる都市部と農村部の人口が混在する 9 校を対象にしました。それらはネパールの9つの地区にあり、それぞれがネパールの7つの州のうち6つの行政の中心地（第1州のビラートナガルとルクラ、第2州のジャナクプル、第3州のカトマンズとドゥリケル、第4州のポカラとベシサハル、第5州のブトワル、第6州のドゥナイ）に位置していた。 [Fig. 1]）。極西部の第 7 州には連絡がつかず、州内の学校からの行政承認も得られませんでした。
図1
ネパールの9つの地区における選ばれた学校の分布
悪天候のため、ルクラでのデータ収集のスケジュールを 3 回変更しました (ルクラ空港は世界で最も危険な空港の 1 つとみなされており、視界が良好な場合にのみ飛行が許可されています)。ベシサハルでは、未舗装の道路に影響を与える地滑りのニュースがあったため、予定を2回変更しました。
対象となる各学校では、調査当日に出席していた 6 ～ 11 歳 (児童) または 12 ～ 17 歳 (青少年) の生徒が対象となる資格があり、参加するよう招待されました。辞退した方、または参加できなかった方は不参加者としてカウントしました。調査日に学校を欠席した人は対象に含まれないため、不参加者としてカウントされませんでした。
データ収集
私たちは、それぞれ 45 の質問を含む、頭痛による制限、障害、社会的ハンディキャップ、および参加障害 (HARDSHIP) アンケートの児童および青少年バージョンを使用しました。 [14]。これらは、一般文書に対するグローバル キャンペーンの翻訳ガイドラインに従ってネパール語に翻訳されました [16]155 人の子供と 119 人の青少年を対象としたパイロット研究で、これらの年齢層における使いやすさとわかりやすさを評価しました。アンケートは人口統計に関する質問から始まり、頭痛のスクリーニング質問が続きました。前年に頭痛を報告した人には、ICHD-3 基準に基づいて診断質問が提示されました。 [17]続いて、帰属負担に関する調査が行われます（ここでは報告されていません）。これらの質問の期間は過去 1 年と 4 週間 (28 日間) でしたが、前日の頭痛 (昨日の頭痛) に関する追加の質問も行われました。 [HY]) リコールエラーを特定して回避するために含まれていました [15]。
アンケートはクラスの生徒に配布され、生徒は研究者とクラス教師の監督の下で回答しました。必要に応じてガイダンスと説明が提供されました。
教師が記入した別のアンケートでは、各学校の場所（都市部か田舎か）と標高、低所得家庭の出身で毎日 1 時間以上移動する生徒の推定割合が尋ねられました。
頭痛の診断
データ管理
アンケートはトリブバン大学教育病院神経科で安全に保管されました。データは SPSS ソフトウェア プラットフォーム 25.0 に入力されました。正確性を確保するために、二重のデータ入力が実行され、元のデータと相互参照することで矛盾が調整されました。
分析
私たちは学校を場所（都市部、半田園部、田舎）ごとに分類し、社会経済的指標として、低所得家庭出身の生徒の割合に関する教師の推定値（移動時間 1 時間）によって学校を分類しました。
代表性を確立するために、世界銀行のデータを使用して、サンプルとネパールの 6 ～ 17 歳の人口統計変数を比較しました。 [19]。
記述統計の場合、連続変数には平均と標準偏差 (SD) を使用し、カテゴリ変数には 95% 信頼区間 (CI) を持つ割合 (%) を使用しました。
診断上の質問に対する欠落した応答に対して保守的な代入を使用しました。頭痛の強さは中等度であると想定されました (これは片頭痛と TTH の間で中間です)。頭痛の性質は、片頭痛のアルゴリズムを適用した場合は切迫したもの（TTH の傾向）、TTH のアルゴリズムを適用した場合はズキズキとしたもの（未分類の傾向）と想定されました。吐き気と嘔吐は存在しないものと想定されました (存在する場合は報告される可能性が非常に高いため)。
私たちはサンプル内で観測された各頭痛タイプの有病率を計算し、やはり世界銀行のデータを使用して性別と年齢を調整して人口推定を行いました。 [19]。頭痛の種類と性別、年齢、住居の高度、都市部または地方の居住地との関係を調べるために、オッズ比 (OR) を報告する二変量解析と、調整済み OR (aOR) を報告する二値ロジスティック回帰の両方を実行しました。
HYを報告するサンプル全体の割合として、頭痛の1日の有病率を計算しました。また、前年に頭痛を患った人（あらゆる種類の頭痛）の HY を報告した割合と、「先週のうち何日頭痛がありましたか?」という 2 つの質問への回答から HY があると予測される割合も計算しました。 「過去 4 週間で何日頭痛がありましたか?」頭痛のタイプ別の分析では、HY が以前の質問で説明されたタイプであると仮定しました。
すべての分析の有意水準は次のように設定されました。 p
1760604522
#ネパールの小児および青少年における頭痛障害の有病率学校ベースの横断研究 #頭痛と痛みのジャーナル
2025-10-16 08:42:00