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Proyecto: Vigilancia Patrimonial N°1

Un Nuevo Algoritmo Basado en Conglomerados para Estimar el Estado Socioeconómico para la Vigilancia de la Equidad Sanitaria en África Subsahariana

Nuestro objetivo a largo plazo es mejorar la equidad en salud

A medida que las disparidades en salud se amplían a nivel mundial, lograr mejoras en la equidad en salud entre y dentro de las regiones es una prioridad urgente. Actualmente, en África subsahariana (ASS), la vigilancia de la equidad en salud no se implementa regularmente, en gran parte debido a la dificultad para medir el nivel socioeconómico (NSE). La falta de una métrica rápida y confiable de NSE dificulta gravemente la capacidad de los investigadores para estudiar y reducir las disparidades de salud.

Nuestro objetivo general es aplicar un nuevo algoritmo basado en clústeres para estimar el estado socioeconómico de la vigilancia de la equidad sanitaria en África subsahariana.

Hemos desarrollado un algoritmo basado en agrupamiento de k-medoids que genera modelos simples de estado económico específicos de la población utilizando solo cuatro o cinco de las 29 a 36 variables de activos de la Encuesta Demográfica y de Salud (DHS)en Camerún y Ghana. La riqueza de la población de cada grupo se clasifica objetivamente en función de variables que se sabe que están asociadas con la pobreza: puntuación Z (Z-score) de estatura media para la edad del niño del grupo (HAZ) y mortalidad infantil. En ambos países, el modelo de Conglomerados económicos eficientes representó una proporción similar de la varianza en la ZAC infantil y la mortalidad infantil que el modelo del Índice de Riqueza DHS variable >25. Esta métrica SES adaptable a los datos derivada de encuestas DHS disponibles públicamente selecciona las variables más apropiadas para cada país, minimizando los recursos necesarios para la vigilancia longitudinal de la equidad en salud.

Nuestro objetivo general se alcanzará a través de los siguientes Objetivos específicos

  • APUNTAR UNO

    Desarrollar modelos de Conglomerados Económicos para 37 países del África subsahariana con datos de Encuestas Demográficas y de Salud (DHS) desde 2010. El algoritmo de Clústeres económicos ejecuta clústeres ponderados de k-medoides en todas las combinaciones posibles de cuatro variables de activos DHS. Los criterios de optimalidad se utilizan para seleccionar las cuatro variables que definen los grupos económicos más distintos en esa población. Aplicaremos Agrupaciones económicas a los datos del DHS representativos a nivel nacional de 37 países para definir grupos económicos específicos de la población.

  • OBJETIVO DOS

    Valide los modelos de EconomicClusters para cada país utilizando métricas DHS establecidas que se sabe que están correlacionadas consistentemente con el estatus socioeconómico: proporción de hijos de una mujer fallecidos, si se busca atención médica en instalaciones públicas o privadas y logros educativos. Compararemos el tamaño del efecto de los Grupos Económicos con el de los modelos del Índice de Riqueza del DHS para estos resultados a fin de determinar la capacidad de los modelos de Grupos Económicos para distinguir las disparidades económicas. Aceptaremos que el modelo de Conglomerados Económicos equivale a un mayor rendimiento en comparación con el Índice de Riqueza si el tamaño del efecto de al menos dos resultados se considera equivalente o mejor según la heurística de Cohen.

  • OBJETIVO TRES

    Caracterizar la inequidad en el acceso y los resultados de la atención de trauma en Camerún, Sudáfrica y Uganda mediante la implementación de la estrategia EconomicClusters en la recopilación de datos del registro de trauma. Las variables de conglomerados económicos de cada país se incorporarán a la recopilación de datos del registro de trauma durante 12 meses. Estimaremos asociaciones entre SES y: (1) gravedad de la lesión; (2) someterse a una cirugía; y (3) mortalidad intrahospitalaria. Estos datos también pueden ser utilizados por los aprendices de Subvenciones Iniciales.

  • OBJETIVO CUATRO

    Desarrollar un conjunto de herramientas gratuito y disponible públicamente para ayudar a los investigadores a utilizar la estrategia de modelos de Conglomerados económicos en su propia investigación. Un servidor albergará (1) una interfaz de usuario y (2) herramientas descargables para investigadores que realizan investigaciones en la SSA para determinar el estado económico relativo de sus propios sujetos de estudio. Los datos del registro de trauma (Objetivo 3) se utilizarán para probar la plataforma en el campo.

Resultados esperados

Los investigadores que estudian las disparidades en salud pueden usar grupos económicos para rastrear NSE con modelos económicos específicos de la población que funcionan tan bien como el Índice de Riqueza del DHS, pero son más factibles en entornos con limitaciones de tiempo. Se compartirá un kit de herramientas gratuito con variables y los algoritmos correspondientes a través de una plataforma gratuita para que lo utilicen los investigadores interesados en la investigación sobre equidad en salud.

Investigadores principales

Este proyecto será dirigido por los siguientes Investigadores Principales y coinvestigadores.

Dr. Alan Hubbard

University of California Berkeley, CORE 2 LEAD

Dr. Nguefack Tsague Georges

University of Yaounde 1, CMR CORE 2 CO-LEAD

Catherine Juillard MD

University of California
Co-Investigator Project 1

Salome Maswime, MD

University of Cape Town
Co-Investigator, Project 1

Dr. Fanny Dissak-Delon

University of Bamenda, Cameroon.
Co-Investigator, Project 1

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