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Projet: Surveillance de l'Équité N°1

Un Nouvel Algorithme basé sur des Clusters pour Estimer le Statut Socio-Économique de la Surveillance de l'Équité en Santé en Afrique Subsaharienne

Notre objectif à long terme est d'améliorer l'équité en santé

Alors que les disparités en matière de santé se creusent à l'échelle mondiale, il est urgent d'améliorer l'équité en santé entre et au sein des régions. Actuellement, en Afrique subsaharienne( ASS), la surveillance de l'équité en santé n'est pas régulièrement mise en œuvre, en grande partie en raison de la difficulté à mesurer le statut socioéconomique (SSE). L'absence d'une métrique rapide et fiable du SSE entrave gravement la capacité des chercheurs à étudier et à réduire les disparités en matière de santé.

Notre objectif global est d'appliquer un nouvel algorithme basé sur des clusters pour estimer le statut socio-économique de la surveillance de l'équité en santé en Afrique subsaharienne.

Nous avons développé un algorithme basé sur le clustering k-medoids qui génère des modèles simples et spécifiques à la population de statut économique en utilisant seulement quatre ou cinq des 29 à 36 variables d'actifs de l'Enquête Démographique et de Santé (EDS) au Cameroun et au Ghana. La richesse de la population de chaque grappe est objectivement classée en fonction de variables connues pour être associées à la pauvreté: score Z moyen de la taille de l'enfant pour l'âge (HAZ) et mortalité infantile. Dans les deux pays, le modèle des grappes économiques efficientes représentait une proportion similaire de la variance de la mortalité infantile et de la mortalité infantile que le modèle de l'Indice de richesse variable EDS >25. Cette métrique du SSE adaptative aux données dérivée d'enquêtes DHS accessibles au public sélectionne les variables les plus appropriées pour chaque pays, minimisant les ressources nécessaires à la surveillance longitudinale de l'équité en santé.

Notre objectif global sera atteint à travers les Objectifs spécifiques suivants

  • VISER UN

    Développer des modèles de Clusters économiques pour 37 pays d'Afrique subsaharienne avec des données d'Enquête Démographique et de Santé (EDS) depuis 2010. L'algorithme des clusters économiques exécute des clusters k-médoïdes pondérés sur toutes les combinaisons possibles de quatre variables d'actifs DHS. Des critères d'optimalité sont utilisés pour sélectionner les quatre variables qui définissent les groupes économiques les plus distincts de cette population. Nous appliquerons des clusters économiques aux données DHS représentatives au niveau national de 37 pays pour définir des groupes économiques spécifiques à la population.

  • VISER DEUX

    Valider les modèles de clusters économiques pour chaque pays en utilisant des métriques DHS établies connues pour être constamment corrélées avec le statut socio-économique: proportion d'enfants d'une femme décédés, si les soins de santé sont recherchés dans des établissements publics ou privés, et niveau d'éducation. Nous comparerons la taille de l'effet des Grappes économiques à celle des modèles d'Indice de richesse DHS pour ces résultats afin de déterminer la capacité des modèles de grappes économiques à distinguer les disparités économiques. Nous accepterons le modèle des grappes économiques comme ayant une performance égale à supérieure à celle de l'Indice de richesse si la taille de l'effet pour au moins deux résultats est considérée comme équivalente ou meilleure sur la base de l'heuristique de Cohen.

  • VISER TROIS

    Caractériser les inégalités dans l'accès aux soins de traumatologie et les résultats au Cameroun, en Afrique du Sud et en Ouganda en mettant en œuvre la stratégie des clusters économiques dans la collecte de données sur les registres de traumatologie. Les variables des clusters économiques pour chaque pays seront incorporées dans la collecte de données du registre des traumatismes pendant 12 mois. Nous estimerons les associations entre SES et: (1) gravité de la blessure; (2) subir une intervention chirurgicale; et (3) mortalité hospitalière. Ces données peuvent également être utilisées par les stagiaires en bourse de démarrage.

  • OBJECTIF QUATRE

    Développer une boîte à outils gratuite et accessible au public pour aider les chercheurs à utiliser la stratégie des modèles de clusters économiques dans leurs propres recherches. Un serveur hébergera (1) une interface utilisateur et (2) outils téléchargeables pour les chercheurs effectuant des recherches en Afrique subsaharienne afin de déterminer le statut économique relatif de leurs propres sujets d'étude. Les données du registre des traumatismes (objectif 3) seront utilisées pour tester la plateforme sur le terrain.

Résultats attendus

Les chercheurs qui étudient les disparités en matière de santé peuvent utiliser des grappes économiques pour suivre le SSE avec des modèles économiques spécifiques à la population qui fonctionnent aussi bien que l'Indice de richesse DHS, mais sont plus réalisables dans des contextes limités dans le temps. Une trousse d'outils gratuite avec des variables et des algorithmes correspondants sera partagée via une plate-forme gratuite à l'usage des chercheurs intéressés par la recherche sur l'équité en santé.

Investigateurs principaux

Ce projet sera dirigé par les chercheurs principaux et co-chercheurs suivants.

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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