Operational feasibility of lot quality assurance sampling (LQAS) as a tool in routine process monitoring of filariasis control programmes

    loading  Checking for direct PDF access through Ovid

Abstract

Summary

Lot quality assurance sampling (LQAS) with two-stage sampling plan was applied for rapid monitoring of coverage after every round of mass drug administration (MDA). A Primary Health Centre (PHC) consisting of 29 villages in Thiruvannamalai district, Tamil Nadu was selected as the study area. Two threshold levels of coverage were used: threshold A (maximum: 60%; minimum: 40%) and threshold B (maximum: 80%; minimum: 60%). Based on these thresholds, one sampling plan each for A and B was derived with the necessary sample size and the number of allowable defectives (i.e. defectives mean those who have not received the drug). Using data generated through simple random sampling (SRSI) of 1750 individuals in the study area, LQAS was validated with the above two sampling plans for its diagnostic and field applicability. Simultaneously, a household survey (SRSH) was conducted for validation and cost-effectiveness analysis. Based on SRSH survey, the estimated coverage was 93.5% (CI: 91.7–95.3%). LQAS with threshold A revealed that by sampling a maximum of 14 individuals and by allowing four defectives, the coverage was ≥60% in >90% of villages at the first stage. Similarly, with threshold B by sampling a maximum of nine individuals and by allowing four defectives, the coverage was ≥80% in >90% of villages at the first stage. These analyses suggest that the sampling plan (14,4,52,25) of threshold A may be adopted in MDA to assess if a minimum coverage of 60% has been achieved. However, to achieve the goal of elimination, the sampling plan (9, 4, 42, 29) of threshold B can identify villages in which the coverage is <80% so that remedial measures can be taken. Cost-effectiveness analysis showed that both options of LQAS are more cost-effective than SRSH to detect a village with a given level of coverage. The cost per village was US $76.18 under SRSH. The cost of LQAS was US $65.81 and 55.63 per village for thresholds A and B respectively. The total financial cost of classifying a village correctly with the given threshold level of LQAS could be reduced by 14% and 26% of the cost of conventional SRSH method.

La méthode LQAS (échantillonnage par lots pour l'assurance de qualité) avec un échantillonnage en deux phases a été appliquée pour la surveillance de la couverture après chaque séance d'administration de médicament en masse. L'étude a été basée dans un centre de soin primaire comprenant 28 villages dans le district de Thiruvannamalai à Tamil Nadu. La méthode LQAS (échantillonnage par lots pour l'assurance de qualité) avec un échantillonnage en deux phases a été appliquée pour la surveillance de la couverture après chaque séance d'administration de médicaments en masse. L'étude a été basée dans un centre de soin primaire comprenant 28 villages dans le district de Thiruvannamalai à Tamil Nadu. Deux seuils ont été fixés pour l'étendue de la couverture: le seuil A (maximum: 60%, minimum: 40%) et le seuil B (maximum: 80%, minimum: 60%). Sur base de ces deux seuils, un plan d'échantillonnage correspondant à A et à B a été calculé pour la taille de l'échantillon et le nombre acceptable de défectueux (i.e. ceux qui ne recevront pas le médicament. En utilisant les données générées à partir d'un échantillonnage randomisé simple de 1750 individus de la régions, la méthode LQAS a été validée sur les deux plans d'échantillonnage, pour son diagnostic et son applicabilité sur le terrain. Simultanément, une enquête dans les familles a été menée pour la validation et pour une analyse du rapport coût-efficacité. Sur base de l'enquête dans les familles, la couverture a été estimée à 93.5% (IC: 91.7–95.3). L'application de la méthode LQAS avec le seuil A à révélé qu'en échantillonnant un maximum de 14 individus et en acceptant 4 défectueux, l'estimation que la couverture était ≥ 60% et pouvait être faite dans plus de 90% des villages dès la première phase. De la même façon, avec le seuil B, en échantillonnant un maximum de 9 individus et en acceptant 4 défectueux, l'estimation que la couverture était ≥ 80% et pouvait être faite dans plus de 90% des villages dès la première phase. Ces analyses suggèrent que le plan d'échantillonnage (14,4,52,25) du seuil A pouvait être adopté dans l'administration en masse de médicament pour évaluer si une couverture minimale de 60%était atteinte. Toutefois, pour atteindre l'objectif d'élimination, le plan d'échantillonnage (9,4,42,29) du seuil B peut être adopté pour identifier les villages dans lesquels la couverture serait moins de 80%, afin de pouvoir adopter des mesures de remède. L'analyse du rapport coût-efficacité a montré que les options LQAS étaient meilleures en terme de coût-efficacité par rapport à l'enquête dans les familles, pour détecter un village avec un certain niveau de couverture. Le coût pour l'enquête dans les familles était de 76,18 dollars US par village et de 65,81 dollars US ou 55,63 dollars US pour la méthode LQAS au seuil A ou au seuil B. Le coût total pour la classification correcte d'un village en utilisant un certain seuil de LQAS pourrait être réduit de 14% ou de 26% sur le coût de la méthode conventionnelle basée sur l'enquête dans les familles.

Se aplicó el método del muestreo de aceptación de lotes (MAL) (Lot Quality Assurance Sampling) con un plan de muestreo en dos etapas para realizar una monitorización rápida de la cobertura después de cada ronda de administración masiva de medicamentos (AMM). Se seleccionó como área de estudio un centro de atención primaria (CAP), que cubría 29 poblados, en el distrito de Thiruvannamalai, Tamil Nadu. Se utilizaron dos umbrales de nivel de cobertura: Umbral A (máximo 60%; mínimo 40%) y Umbral B (máximo 80%; mínimo 60%). Basándose en estos umbrales, se derivó un plan de muestreo para A y otro para B, incluyendo el tamaño muestral necesario y el número de imperfecciones permitidas. (En este caso una imperfección quiere decir aquellos que no recibieron el tratamiento). Utilizando datos generados através de un muestreo simple al azar (MSA) de 1750 individuos en el área de estudio, la técnica MAL fue validada con los dos planes de muestreo descritos anteriormente para su aplicación en el diagnóstico y en el campo. Simultáneamente, se realizó una encuesta domiciliaria (ED) para una validación y un análisis de costo efectividad. Basándose en la ED, la cobertura estimada era de 93.5% (IC 91.7–95.3%). La aplicación de la estrategia del MAL con un umbral A, reveló que haciendo un muestreo máximo de 14 individuos y permitiendo cuatro imperfecciones, se podría tomar la decisión de que la cobertura fue mayor o igual al 60% en más del 90% de los poblados durante la primera etapa. De forma similar, con un umbral B y con una muestra de un máximo de 9 individuos y permitiendo cuatro imperfecciones, se podría tomar la decisión de que la cobertura era mayor o igual al 80% en más del 90% de los poblados durante la primera etapa. Estos análisis sugieren que el plan de muestreo (14,4,52,25) del umbral A puede adoptarse en AMM para evaluar si se ha alcanzado una cobertura mínima del 60%. Sin embargo, para alcanzar la meta de la eliminación, se puede adoptar el plan de muestreo (9,4,42,29) del umbral B, identificando poblados en los que la cobertura es menor del 80% para buscar soluciones y tomar medidas. El análisis de costo efectividad mostró que ambas opciones son más costo efectivas que la ED para detectar un poblado con un nivel de cobertura dado. El costo por poblado fue de US $ 76.18 para la ED. El coste de MAL fue de US $ 65.81 y 55.63 por poblado para los umbrales A y B respectivamente. El costo financiero total de clasificar correctamente un poblado mediante MAL con un umbral dado puede reducirse por 14% y 26% con respecto al costo del método convencional ED.

Related Topics

    loading  Loading Related Articles