MedElevator
Войти в исследования Оценка после классификации на основе отбора проб для обеспечения качества партии: внесение исправлений в сокращенные выборки с применением для оценки кампаний по вакцинации от полиомиелита.
Аннотация
ЦЕЛИ: Оценить погрешность, возникающую при игнорировании сокращения отбора проб для обеспечения качества лоты, представить беспристрастные оценки, рассмотреть воздействие группового отбора путем моделирования и применить наш метод к опубликованным данным иммунизации от полиомиелита из Нигерии.
МЕТОДЫ
Мы представляем оценки охвата при использовании двух видов ограниченных стратегий LQAS: полуконтактные и сокращенные. Мы изучаем предлагаемые оценочные данные с использованием независимых и группированных данных с использованием трех опробованных на местах схем LQAS для оценки охвата вакцинацией от полиомиелита, с выборками размера 60 и правилами принятия решений 9, 21 и 33, и сравниваем их с необъективными оценками максимальной вероятности. И наконец, мы представляем оценки охвата вакцинацией от полиомиелита на основе ранее опубликованных данных в 20 местных органах власти (ЛГБ) из пяти штатов Нигерии.
Результаты
Симуляции свидетельствуют о значительном отклонении в том случае, если игнорируется схема сокращенного отбора проб. Предлагаемые оценки не свидетельствуют о предвзятости. Группирование не влияет на необъективность этих оценок. В процессе моделирования стандартные погрешности указывают на признаки инфляции по мере увеличения кластеризации. Ни стратегия выборочного обследования, ни проект LQAS не влияют на оценки охвата вакцинацией от полиомиелита в 20 нигерийских НПВ. В тех случаях, когда охват является низким, полуконтактные стратегии ЛОКАС значительно сокращают размер выборки, требуемой для принятия решения. Конструкции LQAS в дискретном виде еще больше сокращают размер выборки при высоком охвате.
ВЫВОДЫ
Представленные результаты устраняют неправильное представление о том, что сокращение данных ОУКВ не подходит для оценки. Эти выводы повышают полезность LQAS в качестве инструмента контроля за усилиями по вакцинации, демонстрируя, что беспристрастная оценка с использованием ограниченных конструкций не только возможна, но и уменьшает размер выборки.
Название и аннотация на языке оригинала
Estimation after classification using lot quality assurance sampling: corrections for curtailed sampling with application to evaluating polio vaccination campaigns.
OBJECTIVES
To assess the bias incurred when curtailment of Lot Quality Assurance Sampling (LQAS) is ignored, to present unbiased estimators, to consider the impact of cluster sampling by simulation and to apply our method to published polio immunization data from Nigeria.
METHODS
We present estimators of coverage when using two kinds of curtailed LQAS strategies: semicurtailed and curtailed. We study the proposed estimators with independent and clustered data using three field-tested LQAS designs for assessing polio vaccination coverage, with samples of size 60 and decision rules of 9, 21 and 33, and compare them to biased maximum likelihood estimators. Lastly, we present estimates of polio vaccination coverage from previously published data in 20 local government authorities (LGAs) from five Nigerian states.
RESULTS
Simulations illustrate substantial bias if one ignores the curtailed sampling design. Proposed estimators show no bias. Clustering does not affect the bias of these estimators. Across simulations, standard errors show signs of inflation as clustering increases. Neither sampling strategy nor LQAS design influences estimates of polio vaccination coverage in 20 Nigerian LGAs. When coverage is low, semicurtailed LQAS strategies considerably reduces the sample size required to make a decision. Curtailed LQAS designs further reduce the sample size when coverage is high.
CONCLUSIONS
Results presented dispel the misconception that curtailed LQAS data are unsuitable for estimation. These findings augment the utility of LQAS as a tool for monitoring vaccination efforts by demonstrating that unbiased estimation using curtailed designs is not only possible but these designs also reduce the sample size.
Предметные рубрики MeSH
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.