MNCHでのカバレッジの測定：総調査エラーと家庭調査からの介入範囲の推定値の解釈

全国的に代表的な世帯調査は、低および中所得国の人口レベルでの母親、新生児、および子どもの健康（MNCH）介入補償を測定するためにますます依存しています。調査は、この目的のために私たちが持っている最高のツールであり、国内および世界の意思決定の中心です。ただし、すべての調査ポイントの推定値には、サンプリングと非サンプリングエラーを含む一定レベルのエラー（合計調査エラー）があります。どちらも意思決定の調査結果を解釈するときに考慮する必要があります。このレビューでは、文脈を提供するために国家調査の関連例を使用して、家計調査から派生したMNCH介入範囲の推定値を解釈する際に、これらのエラーを考慮することの重要性について説明します。サンプリングエラーは通常、ポイント推定の精度と考えられており、測定可能な95％の信頼区間で表されます。信頼区間は、推定パラメーターがパラメーターの実際の値とは異なる可能性があるかどうかについて判断を通知できます。したがって、調査レポートでは、主要なカバレッジインジケーターの信頼区間を常に提供することをお勧めします。対照的に、非サンプリングエラーの方向と大きさはほとんど常に測定不可であり、したがって不明です。情報エラーとバイアスは、世帯調査の見積もりにおける非サンプリングエラーの最も一般的なソースであり、調査データに基づいてMNCH介入範囲を解釈する際には常に慎重に検討することをお勧めします。全体として、MNCH介入カバレッジの測定に関する将来の研究では、調査ベースのカバレッジの推定値の改良と改善に焦点を当てて、結果を解釈および使用する方法をよりよく理解することに焦点を当てることをお勧めします。

Nationally representative household surveys are increasingly relied upon to measure maternal, newborn, and child health (MNCH) intervention coverage at the population level in low- and middle-income countries. Surveys are the best tool we have for this purpose and are central to national and global decision making. However, all survey point estimates have a certain level of error (total survey error) comprising sampling and non-sampling error, both of which must be considered when interpreting survey results for decision making. In this review, we discuss the importance of considering these errors when interpreting MNCH intervention coverage estimates derived from household surveys, using relevant examples from national surveys to provide context. Sampling error is usually thought of as the precision of a point estimate and is represented by 95% confidence intervals, which are measurable. Confidence intervals can inform judgments about whether estimated parameters are likely to be different from the real value of a parameter. We recommend, therefore, that confidence intervals for key coverage indicators should always be provided in survey reports. By contrast, the direction and magnitude of non-sampling error is almost always unmeasurable, and therefore unknown. Information error and bias are the most common sources of non-sampling error in household survey estimates and we recommend that they should always be carefully considered when interpreting MNCH intervention coverage based on survey data. Overall, we recommend that future research on measuring MNCH intervention coverage should focus on refining and improving survey-based coverage estimates to develop a better understanding of how results should be interpreted and used.