培训和社区健康志愿者的能力评估模型在人体测量使用拉希叠加和货架分析

文摘

背景。不恰当的人体测量婴幼儿营养状况导致的误分类和损失的重要干预措施。考虑到实践进行了在一个国家在这个程序中,必须考虑其对数百万儿童的影响。本研究评估社区健康志愿者的能力从而在婴幼儿人体测量之前和之后的培训。方法。本研究采用定量方法quasiexperimental和pretest-posttest设计。的预处理和posttraining评估从而进行了标准化的运动鞋使用工具开发根据世卫组织标准。有11和13声明项婴儿和初学走路的孩子在人体测量指标的评估,分别。评估的结果是使用拉希建模分析与叠加和货架数据分析技术。结果。从而的技能在培训远未足够。尽管广泛多样,所有学员提高自己的能力。叠加分析表明,所有的技能从而测量婴幼儿增加了2.68和3.34分对数( ),分别。货架分析显示减少困难的所有项目由2.61和3.07分对数为婴儿和蹒跚学步的测量,分别为( )。货架的结果分析表明,很难测量人体计测蹒跚学步的婴儿下降更多。结论。从而监测儿童生长的能力必须定期刷新。标准化和开发适当的培训和评估从而可靠的人体测量婴幼儿。

1。介绍

印尼,一个亚太地区国家,儿童发育迟缓患病率很高(36.4%)在尼泊尔(37.4%)、老挝人民民主共和国(43.8%)、巴基斯坦(45%),也门(46.5%),和巴布亚新几内亚(49.5%)1]。根据基本卫生研究的结果由卫生部在2018年,印度尼西亚发育不良的患病率已下降到30.8% (2]。

印尼政府做出了一些努力减少与nutrition-specific发育不良的患病率和敏感的干预措施。nutrition-specific干预措施之一是生长监测(GM)计划,在社区健康志愿者进行人体测量从而综合医疗岗位(IHP) [3]。据世界卫生组织统计,经济增长需要人体测量和评估结果与参考标准(4]。人体测量过程是至关重要的,因为测量精度是一个重要的指标来获得准确和高质量的数据;此外,这些测量中的错误会影响解释(5]。

联合国儿童基金会促进通用,这是一个活动在儿童保健进行普遍6]。通用图已经被各国广泛应用在全球范围内(6]。这是一个具有成本效益的项目减少儿童发育迟缓患病率(7]。目前,许多学者怀疑独自实现通用的有效性(8等),考虑因素从而未能提供教育父母的儿童营养状况问题;因此,他们认为进行生长监测和推广(GMP)是更好的(9,10]。

从而在印尼儿童测量任务被分配到运行IHP接受培训后的社区卫生中心(CHCs)。不过,没有系统的评价来评估从而是否有适当的技能。GMP是采用通用(即预防活动。,measuring and monitoring growth and development) to facilitate communication and interaction between CHVs and parents/caregivers to prompt adequate actions that encourage children’s growth and development. GMP is essential in child care as it measures, records, and interprets growth to provide counseling, therapy, and follow-up [11]。

印尼拥有9993 CHCs位于街道。附有283370肛CHCs,大约1416850从而存在在所有地区和城市12]。此外,89%的农村地区和11%的城市构成印度尼西亚。几个方面,如能力,教育水平,从而“培训在城市地区,比在农村地区(13]。然而,没有多少信息的能力的差异从而在农村和城市地区。从而有能力是一个关键因素在CHCs提供服务,特别是在进行人体测量。

通用活动由社区卫生志愿者志愿服务在社区提供医疗服务。从而是家庭主妇,他们同意成为社区卫生志愿者。平均而言,他们有做从而大约三年了。在进行通用汽车之前,所有从而被CHCs训练;不幸的是,这种培训体系没有任何形式的评估,评估,详细,从而在进行人体测量实践的能力和理解婴幼儿。从而没有收到任何训练因为他们取代其他从而辍学。此外,大多数CHC军官提供这些培训尚未接受标准化的培训。

从而有不同的社会经济背景和教育水平,所以他们进行人体测量的能力差别很大。使用通用月报,从而CHCs和地区和省级卫生办公室日常数据报告给卫生部。CHC负责确保质量和容量从而。此外,CHC也正式负责监督0 - 2岁婴儿和学步儿童的营养状况> 2 - 5岁,工作区域。

不恰当的人体测量婴幼儿营养状况会导致误分类,计划干预,和推荐,会把父母的关注14]。更进一步的营养状况会导致不适当的干预。婴儿是谁严重的阻碍但并被错误地归类为发育不良的将得到不恰当的干预。误分类也影响转诊过程。例如,一个婴儿患有严重发育不良可能需要监测由儿科医生;然而,由于营养状况,因为孩子没有咨询。此外,如果一个发育不良的婴儿是错误地分类为正常的,父母可能错误信念。必然地,他们会把他们的孩子不考虑营养和健康状况。

人体测量的测量幼儿进行定期在一个村庄人口可以描绘增长,营养状况,和健康。此外,它可以是一个可靠的工具来评估一个村庄的健康和社会问题(15,16]。此外,人体测量更容易比其他先进方法确定营养状况(17]。测量用于增长指标重量,长度,高度,(MUAC)头围,中上臂围。

标准化培训是可靠的先决条件从而将人体测量婴幼儿。根据世界卫生组织的、标准化的培训必须实现高精度测量(18]。从而高度需要定期培训执行测量精度高。根据阿罗约et al .,周期性的营养师培训甚至要求最小化错误当执行人体测量(19]。根据Mwangome et al .,从而可以被训练来衡量MUAC,长度和重量的6个月以下的婴儿产生可靠和准确的结果20.]。

不恰当的人体测量会导致误分类和营养状况的误诊,导致失去适当的干预措施。考虑到作为一个项目进行的实践是在一个国家,我们可以想象对数以百万计的儿童和几代人的影响。本研究评估CHV训练后进行人体测量的能力。培训和评估模型将随后政府提倡。

2。材料和方法

2.1。研究设计

本研究采用定量方法与quasiexperiment pretest-posttest设计。从而/ IHP有人体的志愿者培训,如测量身高、体重、上臂围、头围的婴幼儿,在练习人体技能评估。评估培训前后进行,观察使用标准化的工具。

拉希叠加和货架数据分析技术用于这项研究[21- - - - - -23]。迄今为止,许多研究已经进行了评估的影响人体CHV培训的能力。然而,更多的强调团体统计和分析不能给分析CHV的个体层面和个人物品的困难。另外,拉希叠加和货架数据分析技术可以区分CHV之前和之后的个人能力培训。此外,使用这种技术的人体测量方面是最难以理解的CHV可以识别和纠正。

2.2。伦理批准

本研究实现赫尔辛基宣言,伦理道德委员会的间隙医学院意大利Padjadjaran,作品1481号/ UN6.KEP / EC / 2019。从所有受试者之前获得知情同意参与这项研究。

2.3。位置和主题

研究地点在西爪哇省Cirebon区,发育不良的位点由印度尼西亚共和国卫生部。人体测量的培训是在10个农村进行分区和发育不良的问题。三的10个分区被随机选中的数据收集在这个研究。有41个女性从而从三个分区参与这项研究。CHV的最低年龄是19年,至少小学毕业。本研究的人口数据是一个平均年龄40岁,三年的经验对于大多数从而;有五个(12%)的人毕业于一所小学,剩下的(36或88%)初中以上毕业。

2.4。培训和评估

有10个运动鞋作为主持人和20个观察员在这项研究提供为期一天的培训,41从而,分为2类。首先,从而被训练使用标准的材料从世卫组织和卫生部24,25在人体测量婴儿(0 - 2年)和幼童(> 2 - 5年)。在培训之前,从而被告知,会有预备考试和期末测验。在预备考试期间,41从而被要求衡量婴幼儿的身高、体重、上臂围、头围。观察家们评估他们的人体测量技能。

进行预测后,主持人交付材料根据标准正确的测量方法。他们应该进行正确的测量,经常发生什么错误,以及如何避免这些错误。主持人演示/实践如何采取正确的测量,然后火车从而去做自己,如果需要改正。此后,CHV被要求执行人体测量使用模型玩偶真实的婴儿和初学走路的孩子。在人体测量实践,培训师提供修正和反馈在需要的地方,例如,错过一步,使用了错误的设备。完成,从而必须证明他们的人体测量技能评估的观察员。

2.5。仪器

评估在这项研究中使用的仪器是为婴幼儿标准化测量人体测量技能。仪器是基于人体测量理论和志愿者的技能能力26]。婴儿和蹒跚学步的人体测量技术指标是分为三个维度,包括11和13项。每个项目有三个评级应用如下:得分0 CHV谁不能执行,1为那些可以执行但并不好,和2如果他们可以执行得很好。评级数据顺序,不提供准确和精确的测量,拉希转换为区间数据使用的测量模型。

2.6。数据收集和分析

有41个志愿者评估20观察者使用仪器的预处理和后续测试的情况。收集的数据是有序类型,拨款使用拉希模型的方法。首先,收集到的原始数据被算作频率暗示一个奇怪的概率。在那之后,概率是使用对数转换成等距数据(27,28]。对数函数是用于生产测量相同的等距量表分对数尺度,这远比原始数据更好的测量精度和准确性。

拉希模型适用于测量潜在特质评估志愿者的人体测量技术(29日,30.]。数据叠加和货架是用来比较的人分对数之间的志愿者和后续测试,以及项目分对数的值(项目难度)两种情况。拉希模型可以提供为统计信息与变化分对数人与物品的价值。这表明社区卫生志愿者的训练和识别的有效性培训部分需要密切关注。这是一个不同的方法与常规推论统计相比,通常只通知情况对整个数据但不能提供信息是怎么回事在个体水平。

人分对数项分对数的值在预处理和后续测试的情况下使用莱特显示地图,它提供了大局的培训有效性。项分对数值之间的回归分析和后续测试显示了发生在每一项的变化的能力。

的心理属性预处理和后续测试的仪器如表所示1。仪器的unidimensionality被认为是优秀的原始方差是否超过40%,表明进行预测(51.5%)和期末测验(49.9%);此外,无法解释的方差的情况下低于15%。个人的可靠性指数和量表的阿尔法被认为是好的项目可靠性具有良好的内部一致性和可接受;此外,可靠性指数并不影响测量的质量,作为仪器的有效性产生了良好的指标。

项目分隔显示物品的数量和难度水平的工具。后续测试指数(2.17)低于预测指数(4.30),和两个指标被认为是可以接受的。值得注意的是,传播的项目难度很小,表明训练有效地提高了人体测量技能的志愿者。

3所示。结果与讨论

3.1。结果

3.1.1。叠加分析

叠加分析被用来获得的差异从而“人体测量技术,结合两个数据集,即预处理和后续测试评估。通过应用拉希模型测量的结果,分对数的值(LVP)派生,这表示他们的人体测量技术是多好。一个较低的值,比如−1.9分对数,显示技能是不够的,而更高的积极分对数表示从而”良好的性能。这种类型的分析被称为为中心统计,通知个人CHV的情况。

的结果的均值LVP如表所示2。CHV预备考试LVP意思是+ 0.36分对数测量婴儿(0 - 2年)。培训后(后续测试的),他们的LVP意味着+ 3.04分对数,这样的区别是2.68分对数。测量幼儿的差异甚至更高,3.34分对数。因此,培训在提高志愿者的人体测量技能有显著的影响。推论统计测试两组显著(表2)。

叠加分析的另一个结果是使用莱特地图提供了一个全面的视图的情况进行预测和后续测试从而LVP。图1显示的结果进行预测(代码与P)和期末测验(代码为0)LVP从而人体测量技术的测量婴儿。例如,LVP CHV P21在预备考试−1.8分对数和0.0分对数训练后,显示近20分对数尺度的改进。CHV P28′LVP(预测)大幅改变CHV 028(期末测验),显示技能改善急剧增加。

进行人体测量,从而为幼儿(> 2 - 5年),莱特地图显示(图略好情况2)。大多数从而显示增加LVP三分对数之间的规模和平均差进行预测和期末测验≥3分对数。例如,CHV P39(预测)分对数增加4分对数的后测LVP CHV 039。这表明培训确实改善了社区卫生志愿者的人体测量技术测量幼儿。赖特的地图的使用结合叠加方法分析培训的结果不仅显示了社区卫生志愿者的能力的排名,这些能力对技术指标的位置,被认为是困难的。

3.1.2。货架的分析

除了分析从而的改进,本研究应用分析工具,叫做货架分析。在这种情况下,货架相比,分析项目的难度(分对数项或分对数值项的价值(LVI))预处理和后续测试的情况。减少LVI意味着降低难度。换句话说,志愿者的技能提高,他们可以进行人体测量更准确。

表3显示的结果LVI的意思。在预备考试的技能在测量婴儿+ 1.31分对数,后续测试情况,难度降低了−1.31分对数,收益率的差异大约2.61分对数的规模。当测量幼儿,差异更大,也就是说,3分对数的规模。这表明从而的技能提高,减少总意味着LVI如图所示。推论统计测试两组显著(表3)。

进一步分析获得志愿者的技能的细节改进都使用了赖特的地图比较LVIs pre -和后续测试的情况。莱特的LVI地图测量婴儿(图显示一个稍微不同的情况3)。大多数LVI项目进行预测下降超过2分对数尺度在测验后的情况。这表明培训无疑提高了志愿者的人体测量技能;他们在进行人体测量技能变得更好。只有两项大于0分对数,即第9和第10项,表明这两个技能是不容易练习。

图4说明了LVI预处理和后续测试的变化。例如,项目一块(测量肩和联合距离)在预备考试但+ 1 + 5分对数分对数(代码o10)期末测验。这意味着技能在一块,视为挑战CHV练习的训练之前,可以表现的更好,正确训练后。换句话说,培训提高了社区卫生志愿者的技能项10,这是很少在日常实践中执行;同时,改善技能项9(高度测量记录)并不太考虑到大多数从而已经能够充分执行它。三个物品LVI≥0.0分对数具有挑战性的技能在测量婴儿;这些项目10、11和12,即测量的肩膀和联合距离,设置测量的中点,测量MUAC。

图5说明了改变预处理和posttraining的难度级别的评估从而进行人体测量婴儿(0 - 2岁)。虚线描绘了难度,往往是相同的,从而为预处理和后续测试的情况下评估观察者。项目上面的线代表困难项目,而线下项目往往是更少的困难。然而,技能的价值分为更加困难,并不意味着项目从而无法执行。更多细节可以看到地图上的变量(个人能力)。

项目9、10和11(即测量的位置,决心和文档头围测量)相比,从而被认为是更加困难的其他物品。村里的接生婆应该培训和监控技能有关头围测量从而从未在人体测量头围测量进行测量。

图6显示的变化前的难度级别和posttraining基于社区卫生志愿者的技能进行人体测量幼儿(2 - 5岁)作为评估观察者。所有项目MUAC测量(13项)被发现由从而更加困难,因为他们很少执行。要获得这些结果,教练必须重复执行。货架的使用分析有助于决策的教练更精确的后续培训。

4所示。讨论

结果显示,从而训练后的能力增加。结果,从而可以执行适当的测量在训练后,培训的时间虽然很短,但符合那些Mwangome等所做的研究。20.和苔藓等。31日]。然而,这项研究有差异和Mwangome et al .,苔藓et al .,和Ayele et al .,20.,31日,32]。Mwangome等人只观察MUAC测量Bland-Altman和皮特曼的分析(20.]。莫斯等人观察到上臂中部臂围又测量长度/高度测量使用技术测量误差(显微镜)Bland-Altman分析(31日]。货架和叠加分析的好处相比,上述方法的原始数据转换成等距量表(分对数)提供关于从而精密和准确测量的技能(如表所示2和3)。此外,分析与LVP(如图所示的数据1和2)提供为中心统计,通知大局的技巧变化,而传统的统计分析依靠团体的统计数据。

Ayele等人没有执行头围测量;他们的分析使用和计算几个再现性指标的测量,包括TEM (32]。本研究评估的结果测量的重量,长度/高,MUAC,头围,堆栈和架拉希模型。叠加分析可以概述个人CHV能力训练后的变化。

因此,肉干,IHP主管,应该为单独培养从而不断发展策略,尤其是对那些技能没有改善。苏格兰人等人进行的一项系统回顾显示,从而“能力相关的人体测量技能往往减少训练后,所以定期监督和后续需要刷新人体技能(33]。

个人的观察是至关重要的,因为他们可以确保由从而人体测量的质量。根据Anselmi et al .,叠加分析也可以用来衡量的变化感知积极变化规模从认知行为结果评估的结果评价34]。

货架分析可以说明的变化从而预定的技能维度和指标。因此,培训策略强调更多的方面,从而有轻微的变化能力。然而,这项研究的结果表明,MUAC测量难度高与其他人体测量相比,尽管从而训练。

这项研究的结果表明,从而“技能头围和MUAC测量更有挑战性的执行比重量,长度,或高度测量。它可以解释说,头围和MUAC测量IHP婴幼儿很少执行。因此,从而必须定期培训提高自己的能力,这应该由CHC监管。根据Tawfiq et al .,定期的培训课程可以改善学员的质量(35]。de oni等人指出,人体测量需要广泛的培训和监督以及重复培训,测量结果更精确(24]。的培训是指进行叠加和货架分析的结果。因此,从而他们仍然有足够的能力可以满足他们的能力在执行人体测量。

儿童人体测量的准确性决定数据的质量是一个关键因素对儿童的营养状况和干预措施将被执行19]。重大的变化测量结果可能导致测量偏差和导致误解的儿童营养状况的数据5]。

在印尼,从而执行的人体测量数据作为例行月度数据监控幼儿成长。因此,如果测量不准确的,它会导致一个不正确的决策决定。如上所述,Johnson et al .,可靠的儿童生长数据监控和改善儿童健康的先决条件(36]。如果测量结果是不可靠的,通用汽车不能报道因为营养状况的问题不能被检测到。

这项研究的结果符合研究通用的无效的策略防止和克服发育不良。从而进行人体测量的低能力不足会导致营养状况的识别和分类和诊断。必须增加的能力从而在人体测量及其后续的通用程序可以运行得更好。此外,从而也可以改进为母亲提供咨询的发育不良的婴儿和初学走路的孩子。

本研究的局限性是小样本的大小,因为并不是所有的社区卫生志愿者参与了这项研究。试验模型仅限于一个地区;城市和农村地区之间的差异应该评估他们有不同的特点。本研究使用的力量拉希模型技术与叠加和货架分析提供精确和准确的测量;因此,每个CHV能力的变化和测量项目困难从而可以发现使用这些分析。

5。结论

之前的能力从而(实习)培训是远离充足和显著提高这种训练模式后,即使训练过程是在一天内进行的。叠加分析促进教练员观察学员的个人能力,而货架分析变化的观察感知的变化由实习生人体测量的难度。

使用货架和堆垛与拉希建模技术允许更详细和准确的评估。这种分析方法可以用来提高人体测量的质量由从而对婴幼儿进行通用。

通用汽车项目可能导致失败的不足改善营养状况,从而限制孩子需要干预的机会。的能力,从而在儿童通用必须定期刷新。标准化、高效和适当的培训和评估应该发达让CHV可靠的人体测量婴幼儿。

缩写

CHV:	社区健康志愿者
人:	世界卫生组织
通用汽车:	增长的监控
GMP:	增长监控促销
CHC:	社区卫生中心
PPH:	公共的初级医疗保健
MUAC:	时周长
LVP:	分对数价值的人
LVI:	分对数人项
显微镜:	技术测量误差。

数据可用性

数据用于支持该研究可从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

dk概念化的研究理念和研究设计和准备手稿;DMDH、镍和通用性能分析研究,进行数据分析,并准备手稿;BS分析数据并准备手稿;dk、DMDH和BS回顾了手稿。

确认

所有的作者都感激每个社区健康志愿者,教练,观察者参与了这项研究。

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