Apêndice H: Formulários para o gerenciamento do levantamento · da amostragem de conglomerados...

Módulo 2: Avaliando as necessidades de saúde; apêndice H

203

Apêndice H: Formulários para o gerenciamento do levantamento Os dois formulários das páginas seguintes podem ser usados para: 1) enumerar entrevistados em potencial dentro de um conglomerado; 2) registrar a experiência com a entrevista, com entrevistados selecionados. O Formulário 1 (Enumeração de domicílios) deve ser usado no estágio final da amostragem de conglomerados para identificar todos os domicílios no conglomerado que incluem um entrevistado em potencial. Se houve 30 conglomerados então 30 desses formulários seriam preenchidos. A parte superior do formulário incluem dados rotineiros (nome do estudo, data, etc.), uma definição dos critérios de elegibilidade para os entrevistados (e.g., todas as mulheres casadas com idades 15-49; crianças abaixo dos 2 anos de idade) e o número do conglomerado e nome da comunidade (para tornar mais fácil a identificação). Ele também inclui as estimativas tiradas do desenho da amostra (veja Apêndice F) da população total do conglomerado, do número esperado de domicílios lá e o número esperado de entrevistados. Esses últimos números vão fornecer ao enumerador uma idéia da tarefa em mãos e pode servir para verificar as estimativas populacionais. O enumerador iria a cada domicílio do conglomerado e daria a ele um número de identificação (HH Nº). Se ele não tem um, o enumerador deve determinar se o domicílio está ocupado (HH Occ: Sim, Não). O enumerador deve então entrevistar um residente do domicílio para determinar quantos entrevistados em potencial moram lá (Elig Resp) e notar qualquer coisa incomum na coluna observações (e.g., de fora em férias por dois meses). Após todos os domicílios terem sido numerados em todos os conglomerados, a equipe de estudo usa a tabela de números aleatórios para selecionar um número desejado de entrevistados (e.g., sete) de cada uma dessas listas. Aqueles selecionados são assinalados no formulário (Selecionados). Aqueles domicílios seriam então transferidos para o Formulário 2. O Formulário 2 (Disposição do entrevistado) contém uma lista dos domicílios a serem contactados. Uma lista mestra pode ser feita no escritório e cópias dos domicílios designados distribuídas a cada entrevistador. Se houvesse 7 entrevistas por conglomerado e a um entrevistador fossem designados 3 conglomerados, então cada um dos dez entrevistadores receberia uma lista de 21 domicílios a contactar (3 conglomerados x 7 entrevistados). O entrevistador observa a data em que a primeira tentativa foi feita de entrevistar alguém (entrevista tentada). Se o entrevistado não está em casa ou por alguma razão não pode ser entrevistado, então até duas visitas de retorno devem ser feitas. O entrevistador escreve as datas dessas tentativas. Ele indica na coluna seguinte (Entrevistado Sim, Não) se o entrevistado foi entrevistado de


204

maneira bem sucedida e inclui qualquer comentário relevante (e.g., recusou, doente). Após completar as entrevistas, os totais para cada conglomerados devem ser calculados. Este exemplo parte do princípio de que não há substituição dos entrevistados que não estão em casa ou que não podem ser entrevistados. Se for permitida a substituição, então a lista de entrevistados em potencial pode ser aumentada. Por exemplo, em vez de selecionar 7 entrevistados aleatoriamente do Formulário 1, um número adicional (digamos três) pode ser acrescentado para ser entrevistado se um dos sete originais não puderem.

FORMULÁRIO 1: Enumeração dos domicílios CRITÉRIO DE ELEGIBILIDADE: ___________________ CONGLOMERADO Nº: _______ NOME DA COMUNIDADE: ____________ POPULAÇÃO ESTIMADA: _______________ HH: ____________

NOME DO ESTUDO: ___________________

DATA: ___________ ENUMERADOR: ______________________ ENTREVISTADOS POTENCIAIS: _________________

Nº de seq.

Nº de domicílio

Domicílio ocupado

Entrevist potencial

Selecionado Obs. Nº de seq.

Nº de domicílio

Domicílio ocupado

Entrevist potencial

Selecionado Obs

1 2 3 4 5 6 7 8 9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

#26 #27 #28 #29 #30 #31 #32 #33 #34 #35 #36 #37 #38 #39 #40 #41 #42 #43 #44 #45 #46 #47 #48 #49 #50

Total Total


205

FORMULÁRIO 2: Disposição dos entrevistados Entrevistador:

Nome do estudo: Data:

Cong Nº

Seq. Nº

Nº do Dom.

Entrevista tentada

Entrevista Obs. Cong Nº

Seq. Nº

Nº do Dom.

Entrevista tentada

Entrevista Obs.

1 2 3 S N 1 2 3 S N

TOTAL

Módulo 2: Avaliando as necessidades de saúde; apêndice I.1

207

Apêndice I: Modelos de tabulação e análise

Este apêndice inclui três ferramentas que podem ajudá-lo a organizar e executar sua análise mais facilmente. Elas são: Apêndice I.1: Plano de análise Apêndice I.2: Modelos para entrada de dados e análise Apêndice I.3: Modelo para estimativa do intervalo de confiança Apêndice I.1: Plano de análise O seguinte é um plano ilustrativo de análise para um levantamento rápido. O plano é uma lista de distribuições sugeridas de freqüências, médias e tabulações cruzadas. A primeira distribuição de freqüências mostra como uma tabela seria montada, com sub-classificações da variável (idade) e o número e a porcentagem das distribuições feitas. Os números entre parênteses referem-se aos números códigos das variáveis do questionário. QUESTIONÁRIO DE LEVANTAMENTO RÁPIDO: Aleitamento materno e monitorização do crescimento Distribuições de freqüência 1. Número de mulheres por idade (6) N e porcentagem

Categorias N % idade 15 a 19 anos idade 20 a 24 anos idade 25 a 29 anos idade 30 a 34 anos idade 35 a 39 anos idade 40 a 44 anos idade acima de 44 anos Total Idade média dos entrevistados:

_________ _________ _________ _________ _________ _________ _________ _________ _________

100% anos

2. Número de mulheres por número de crianças com idade abaixo de dois (7)

Número de crianças Uma criança Duas crianças Três ou mais crianças

(0) (1) (2) (3)

Módulo 2: Avaliando as necessidades de saúde, apêndice I.1

208

3. Número de mulheres atualmente AMAMENTANDO (8) Sim Não Não sabe

(1) (0) (9)

4. Tempo após o nascimento em que o ALEITAMENTO começou (9)

Dentro de 3 horas 3-12 horas 13-24 horas Mais de 24 horas NS/NR

(1) (2) (3) (4) (9)

5. Número de mulheres que ofereceram colostro ao bebê (10)

Sim Não NS/NR

(1) (0) (9)

6. Idade média em que o aleitamento parou ou vai parar: ___ meses (11) 7. Idade média em que as mulheres começaram/vão começar a oferecer

alimentos suplementares ___ meses (12) 8. Proporção de crianças abaixo dos 2 anos registradas na monitorização do

crescimento (13) Sim Não NS/NR

(1) (0) (9)

9. Proporção de mães que receberam explicação sobre a monitorização do

crescimento (14) Sim Não NS/NR

(1) (0) (9)

10. Proporção de mulheres que tiveram seus filhos pesados por um profissional

de saúde, enfermeira ou médico (15) Sim Não NS/NR

(1) (0) (9)


209

11. Proporção de mães que têm os cartões de vacinação em casa (16) Sim Não NS/NR

(1) (0) (9)

12. Proporção de mães com cartão que conseguiram encontrá-lo (17)

Sim Não NS/NR

(1) (0) (9)

13. Proporção de cartões com o peso e idade corretamente anotados (18)

Sim, corretamente anotados Anotados, mas incorretamente Não anotados NS/NR

(1) (2) (0) (9)

14. Número total de vezes que as crianças com os cartões foram pesadas (19)

Número médio de vezes pesadas: __________ 15. Número total de vezes que as crianças com os cartões foram pesadas no

último trimestre (20) Número médio de vezes pesadas: __________

16. Proporção de mães com cartões que podem explicá-lo corretamente (21)

Sim Não NS/NR

(1) (0) (9)

17. Proporção que sabem o nome do ACS local (22)

Sim Não NS/NR

(1) (0) (9)

18. Proporção daquelas que foram visitadas por um ACS nos últimos três meses

(23) Sim Não NS/NR

(1) (0) (9)


210

Tabulações cruzadas Tabulações cruzadas geralmente não são usadas em amostras de conglomerados porque as amostras não podem ser divididas em sub-amostras para comparação de um subgrupo com outro. Ou seja, as estatísticas produzidas pelas tabulações cruzadas não podem ser usadas. As tabulações cruzadas, entretanto, ainda podem ser úteis de uma maneira qualitativa. Elas podem dar ao gerente uma idéia das possíveis relações que poderiam ser examinadas mais de perto em investigações futuras. Se você está usando amostras estratificadas ou aleatórias, então as tabulações cruzadas são apropriadas como um dos tipos mais importantes de análise. As tabulações cruzadas propostas examinam a distribuição de uma variável independente (e.g., número de crianças) por uma variável dependente (idade) para ver se há uma correlação entre as duas variáveis. Isto é, o número de crianças varia de acordo com a idade da mãe? Os levantamentos rápidos tendem a incluir muito poucas variáveis dependentes. A idade é a predominante neste exemplo. Outras que podem ser importantes e podem ser incluídas incluem sexo, educação, alfabetização, raça, grupo étnico, nível de renda e localização. 1. Idade da mãe (6) por

Número de crianças (7) Número de mulheres que ofereceram colostro (10) Número de mulheres que têm o cartão de crescimento em casa (12) Número de crianças registradas pela monitorização do crescimento (13) Número de crianças pesadas ao menos uma vez (15) Número de mães cujo cartão está corretamente anotado (18) Número de mães que podem explicar o cartão de crescimento (21)

2. Visitas do agente comunitário de saúde (17) por Número de crianças (7) Número de mulheres que ofereceram colostro (10) Número de crianças registradas pela monitorização do crescimento (13) Número de crianças pesadas ao menos uma vez (15) Número de mães cujo cartão está corretamente preenchido (18) Número de mães que podem explicar o cartão de crescimento (21)


211

Apêndice I.2: Modelos para introdução e análise de dados Os modelos impressos que se seguem ilustram como os modelos de dados podem ser introduzidos numa planilha de cálculos pré formatada que computará automaticamente a maioria das contagens básicas, médias e distribuições de freqüência que você vai precisar. A primeira planilha de cálculos (MINIGM.WK1) pode ser usada para resumir os dados para os 30 conglomerados com até 11 variáveis além dos descritores. A segunda (RAPIDANC.WK1) cobre 14 variáveis, mais descritores e inclui perguntas de múltipla escolha. Ela pode ser usada para introduzir todas as 210 respostas dos 30 conglomerados. Este mesmo formato pode ser usado para introduzir os dados à mão. Simplesmente utilize diversas folhas de papel pautado, risque linhas verticais para separar as colunas, dê títulos às variáveis na parte de cima e introduza os dados em cada linha. O formato e a construção desses modelos são idênticos; a única diferença é o número de variáveis e entrevistados. O arquivo MINIGM foi estabelecido para resumir dados de 30 conglomerados. O arquivo RAPIDANC foi estabelecido para 210 entrevistados. Ambos podem ser aumentados ou reduzidos simplesmente introduzindo-se ou deletando-se o número apropriado de colunas. As variáveis podem ser acrescentadas ou deletadas também, embora isto seja um pouco mais complicado, uma vez que cada variável vai ter sua própria estrutura de codificação. A borda superior de ambos os modelos mostra um resumo das variáveis e seus códigos correspondentes ou abreviaturas para referência fácil. Aqueles códigos ou abreviações são repetidos na coluna abaixo. Por exemplo, na planilha de cálculo MINIGM Ch refere-se à variável 6: Número de crianças com idade abaixo de 2 anos. Na planilha de cálculo RAPIDANC o número de código da variável (9, 12 etc.) é usado em vez das abreviações. Para introduzir os dados, o entrevistador simplesmente precisa digitar os dados pré-codificados de um conglomerado ou questionário numa coluna. Por exemplo, começando à direita da pergunta 1 na Planilha de cálculo MINGM, introduza a data abaixo da variável 4, então o número de identificação do conglomerado na coluna seguinte (5), o número total de crianças que os entrevistados têm abaixo de 2 anos na coluna seguinte (6) e assim por diante até o item (17). Repita este processo até que todos os dados de todos os questionários tenham sido introduzidos. Muitas entradas serão simplesmente codificadas 1 para "Sim", O para "Não", e 9 para "Não sabe/Nenhuma resposta". Alguns itens de múltipla escolha podem ter códigos adicionais (veja, por exemplo, variáveis 9, 10, 11, 13, 15 e 17 na planilha de cálculo RAPIDANC). Se o item está em branco no questionário, ele deve ser deixado em branco na planilha de cálculo. Não introduza 0, uma


212

vez que isto é usualmente uma resposta negativa e será contada como tal. Não aperte a tecla de espaço, uma vez que ela introduz um apóstrofo invisível ('). Na verdade, não introduza nada, uma vez que o programa conta todos os espaços que não estejam em branco quando ele faz as tabulações. Este programa não tem características que permitam a verificação de erros, assim será importante verificar as entradas para se certificar de que elas estejam corretas. Há duas maneiras simples de fazê-lo: 1) introduzir os dados duas vezes em arquivos separados, imprimi-los e comparar as entradas; e 2) usar uma equipe de duas pessoas para introduzir os dados, com a primeira lendo os dados e verificando o que a segunda pessoa introduz.


213

MINI-QUESTIONÁRIO DE LEVANTAMENTO, MONITORIZAÇÃO DO CRESCIMENTO 16/Janeiro/1991

Estudo Nº____________________ (1)

ID Identidade Nº Ch<2 Crianças abaixo de dois anos BF Amamentando bebê SBF Idade em que interrompe o aleitamento

Província______________________ (2)

BSup Inicia alimentos suplementares RGM Registrado na monitorização do crescimento W Já pesado CH Cartão do crescimento em casa

Entrevistador________________ (3) SH Mostra o cartão # WT Vezes pesado WLQ # Pesos no último trimestre EXC Pode explicar o cartão

(4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (14) (15) (16) (17) Ques Data ID Ch 2 BF SBF BSup RGM W CH SH #Wt WQL EXC

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Total

24/abril/1990 24/abril/1990 24/abril/1990 24/abril/1990 24/abril/1990 24/abril/1990 24/abril/1990 24/abril/1990 24/abril/1990 24/abril/1990 24/abril/1990 24/abril/1990 26/abril/1990 26/abril/1990 26/abril/1990 26/abril/1990 26/abril/1990 26/abril/1990 27/abril/1990 27/abril/1990 27/abril/1990 27/abril/1990 27/abril/1990 27/abril/1990 27/abril/1990 27/abril/1990 27/abril/1990 27/abril/1990 27/abril/1990 27/abril/1990

30

101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 30

1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1

30

1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1

30

24 14 16 4

12 15 18 21 22 25 32 12 14 16 18 15 13 17 22 21 13 14 16 18 22 21 24 26 22 14 30

6 4 7 8 9 5 7

12 2

14 13 10 8 5 9

12 16 8 9 6

11 14 6 9 9 6 5 4

12 10 30

1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

30

1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1

30

1 0 9 9 0 0 1 1 1 0 1 0 1 9 0 1 0 9 0 1 0 9 0 1 1 1 0 1 0 9

30

0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1

12

3 2 3 4 2 1 4 3 4 9

1 1 1 1 1 1 2 1 1 9

1 1 0 1 1 1 1 0 1 9


214

Número Média

37 1.23

5.41

2.89

26 2.89

10 1.11

Distribuições de freqüência: 1 Sim 0 Não 9 NS/NR

BF 26 4 0

RGM 25 5 0

W 26 4 0

CH 12 12 6

SH 9 3 0

7

EXC

2 0

ILUMINADOR DE PROBLEMA: SE NÃO > 10 PROBLEMA É ANOTADO ABAIXO COMO 1 PROBLEMA = 1:

0 0 0 1 0 0

Distribuições de porcentagens: 1 Sim 0 Não 9 NS/NR

EP 86.7

% 13.3

% 0%

RGM 83.3% 16.7%

0

W 86,7% 13.3%

0

CH 40.0% 40.0% 20.0%

SH 75.0% 25.0% 0.0%

EXC 77.8% 22.2% 0.0%

Instruções para faixa de base de dados:

BF 1 BF 0 BF 9

RGM 1

RGM 0

RGM 9

W 1

W 0

W 9

CH 1

CH 0

CH 9

SH 1

SH 0

SH 9

EXC 1

EXC 0

EXC 9

INFORMAÇÃO PARA O GRÁFICO Três gráficos foram preparados para esta planilha de cálculo. Um está sempre ativo. Aperte F10 para visualizá-lo e F10 novamente para retornar à planilha de cálculo. Para visualizar os outros gráficos aperte /,Graph, Name, (ilumine o nome desejado). Nome dos gráficos: % Brstfed % WEIGHED REG_GM

Porcentagem de crianças amamentadas Porcentagem de crianças pesadas alguma vez Porcentagem de crianças registradas pela monitorização do crescimento


215

Quando todos os dados tiverem sido introduzidos, aperte F9 para calcular (ou recalcular) os totais, médias e distribuições de freqüências. Eles são mostrados na parte de baixo de cada planilha de cálculo, após o questionário do último entrevistado. A grande planilha de cálculo (RAPIDANC) inclui uma macro para se mover rapidamente para esta área (aperte <Alt + F>). Há diversos tipos de cálculos, a maioria dos quais são mostrados na mesma coluna dos dados para uma dada variável. Por exemplo, a computação do número médio de crianças abaixo dos dois anos de idade está diretamente sob as entradas de dados para aquela variável na Coluna D.

Contagens (totais das colunas) 30 entrevistados para as questões 5-12 12 entrevistados para a questão 14 37 crianças > 2 anos

Médias 1,23 crianças < 2 por entrevistado Interrompem amamentação em 18,03 meses Crianças pesadas 2,89 vezes

Distribuições percentuais de freqüência 26 mulheres (86,7%) amamentando 4<mulheres (13,3%) não amamentando Iluminador de problemas Mais de 10 entrevistados não tinham um cartão de crescimento em casa O "Iluminador de problemas" permite que o gerente defina um nível sobre o qual uma resposta em particular é considerada um problema. Na planilha de cálculo MINIGM, este nível é definido em 10 (espaço F54). O nível pode ser definido em qualquer número simplesmente digitando-o no espaço. O programa compara o número de respostas não em cada coluna com 10 e coloca um 0 ou um 1 na coluna seguinte. O 0 indica nenhum problema (10 ou menos); o 1 indica um problema (11 ou mais). Três gráficos estão incluídos na planilha de cálculo MINIGM. Aperte F10 para visualizar o primeiro. Instruções para mudar para os outros gráficos são encontradas no espaço A70. A planilha de cálculo RAPIDANC está estruturada da mesma maneira, exceto em que as distribuições das freqüências de múltipla escolha estão colocadas na parte de baixo da planilha porque elas requerem mais espaço. Neste exemplo, variável 9, 10, 11, 13 15 e 17 são apresentadas. O excerto ilustrado aqui mostra somente as primeiras dessas três distribuições, em virtude das limitações de espaço.


216

Na parte mais baixa de cada planilha está um bloco de instruções para "base de dados" que o programa Lotus 1-2-3 precisa para computar as distribuições de freqüências e porcentagens. Elas não precisam ser impressas para o relatório, mas elas precisam ser incluídas em qualquer cópia que seja feita desses arquivos de computador. MODELO PARA TABULAÇÃO E ENTRADA DE DADOS PARA LEVANTAMENTO RÁPIDO ARQUIVO: RAPDANC.WK1 Data: 16/Janeiro/1991

Aperte Alt + F = Go to DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA

PRÉ-NATAL

Estudo Nº _______________ (1) Entrevistador ____________ (3) 5 ID Nº (Clstr + Rspndnt) 6 Idade das mulheres 7 Receberam pré-natal na última gestação 8 Nº de vezes que receberam pré-natal 9 Mês da gravidez iniciaram o pré-natal 10 Local em que receberam pré-natal 11 Recomendadas a obter pré-natal

Província ________________ (2) 12 Receberam TT na última gestação 13 Nº de vacinas recebidas 14 Tomou comprimidos de ferro 15 Resultado da gestação 16 Onde deu à luz 17 Auxiliado por: 18 Nome do ACS

19 Visita do ACS nos últimos três meses

Quest. Date(4) 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 1 2 3 4 5 6 7 8

24/abril/1990 24/abril/1990 24/abril/1990 24/abril/1990 24/abril/1990 24/abril/1990 24/abril/1990 24/abril/1990

101 102 103 104 105 106 107 201

23 24 25 26 27 28 30 35

1 0 9 9 0 0 1 1

1

2 1

1

2 1

1 3 4 5 2 2 3 4

1 5 6 3 2 4 3 2

1 0 0 0 9 0 0 1

1

1

0

0

1 3 2 2 1 1 2 3

1

1 1 1 1 2

1

2 3 2 4

9 9 0 1 0 9 0 0

1 0 0 0 0 0 0 0

207 208 209 210 Total:

27/abril/1990 27/abril/1990 27/abril/1990 27/abril/1990 210

3004 3005 3006 3007

30 30 30 28 30

1 1 1 9

210

2 2 2

97

1 1 1

98

1 1 1 1

210

3 3 3 6

210

1 1 1 9

210

1 1 1 2

96

9 9 9 1

96

3 3 3 2

210

1 1 1 2

152

3 3 3

122

0 0 0 0

210

9 9 9 0

210

VARIÁVEL Nº Número Média

(6)

****

(8)

197

****

(13)

295

3.07

Distribuição de Frequências ..... VARIÁVEL: 1 Sim 0 Não 9 NS/NR

(7)

97

85

28

(12)

97

84

29

(14)

12

35

49

(16)

121

32

0

(18)

48

134

28

(19)

24

158

26


217

ILUMINADOR DE PROBLEMA:

100

PROBLEMA É ANOTADO ABAIXO COMO 1

PROBLEMA = 1

0 1 1 1 1 1

Distribuições de porcentagens 1 Sim 0 Não 9 NS/NR

(7) 46.2% 40.5% 13.3%

(12) **** **** ****

(14) 12.5% 36.5% 51.0%

(16) 79.6% 20.4% 0.0%

(18) 22.9% 63.8% 13.3%

(19) 11.4% 75.2% 13.3%

(9) Meses de gestação antes do pré-natal

(10)

Local onde recebeu pré-natal (11)

Pré-natal recomendado por:

1. 3 meses 2. 4-6 meses 3. 7-9 meses 9. NS/NR

49 26

12 11

50.0%

26.5%

12.2

% 11.2

%

1 2

3 4 5 9

1 Hospital 2 Centro de saúde/clínic. 3 Hospital/clín. privada 4 PT/Curandeiro local 5 Outro local 9 NS/NR

50 38 47 29 16 30

23.8% 18.1% 22.4% 13.8% 7.6% 14.3%

1 2 3 4 5 6 7 9

Médico, enfermeira Enfermeira comunitária/parteira ACS/voluntário PT Mãe/parente Amiga/vizinha Outro NS/NR

20 48 47 21 37 25 0 12

9.5% 22.9% 22.4% 10.0% 17.6% 11.9% 0.0% 5.7%

(13) Número de vacinas recebidas

(15) Resultado da gravidez

(17) Pessoa que assistiu o parto

1 uma 2 duas 3 três 9 NS/NR

61 3

10 22

63.5%

3.1% 10.4

% 22.9

%

1 2 3 9

Nascido vivo Natimorto Abortoprovoc./espont. NS/NR

104 43 44 19

49.5% 20.5% 21.0% 9.0%

1 2 3 4 5 6 9

GHW PT Sem assistência Provedor privado ACS CN/NMW NS/NR

11 35 35 15 14 0 12

9.0% 28.7% 28.7% 12.3% 11.5% 0.0% 9.8%


218

Ajustando as planilhas de cálculo Deletando e introduzindo colunas Como notado acima, é muito fácil expandir ou contrair as planilhas para se adaptar ao número de entrevistados em qualquer levantamento dado. 1) Para DELETAR linhas: coloque o cursor sobre qualquer linha de dados exceto

a primeira e a última. Aperte </>, Worksheet, Delete, Row, (ilumine o número de colunas a deletar), <Enter>. Todas as fórmulas serão ajustadas automaticamente. Entretanto, se você deletar a primeira ou última linhas, haverá um erro e as fórmulas precisarão ser reintroduzidas.

2) Para INTRODUZIR linhas adicionais: coloque o cursor sobre qualquer linha de dados exceto a primeira e a última. Aperte </>, Worksheet, Insert, Row, (ilumine o número de linhas a serem introduzidas), <Enter>. A seguir, você deve copiar uma coluna já formatada nos espaços em branco </>, Copy, (ilumine todos os espaços na linha a ser copiada), <Enter>, (coloque o cursor na primeira coluna em branco, aperte o ponto final/decimal [.] e mexa a iluminação para baixo até a última linha em branco), <Enter>. Isto vai preencher as linhas em branco e as fórmulas com os totais, médias, distribuições de freqüência serão ajustadas automaticamente.

Deletando e introduzindo colunas É ligeiramente mais complicado deletar e, especialmente, introduzir novas linhas ou variáveis. Assim é, porque os códigos e fórmulas usualmente precisarão ser reajustados. Seria prudente ter o auxílio de alguém familiarizado com as funções e fórmulas do Lotus 1-2-3. Duas maneiras fáceis de se fazer ajustamento: 3) Em vez de DELETAR colunas não desejadas, simplesmente deixe-as em

branco ou apague (em vez de deletar) a porção da coluna que contém os dados e tabulações (</>, Range, Erase, [ilumine a área a ser apagada], <Enter>).

4) Em vez de INTRODUZIR novas colunas encontre uma que tenha a mesma estrutura de codificação daquela que você deseja introduzir (e.g., Sim = 1, Não = 0, NS/NR = 9), copie a porção da coluna que contém os dados, tabulações e as instruções para base de dados na primeira coluna em branco, à direita da planilha de cálculo: </>, Copy, (ilumina a área a ser copiada), <Enter>, (mova o cursor para a localização), <Enter>. Você vai precisar mudar o nome da variável na parte de cima da coluna e.g., EXC na Coluna N da planilha de cálculos MINIGM e nas instruções da base de dados nas parte de baixo da planilha de cálculos. Por exemplo, se o nome da nova variável é TRO, modifique EXC para TRO onde quer que apareça na coluna.


219

Isto é necessário de forma a que o programa possa adaptar as instruções à coluna apropriada. Adaptando as planilhas de cálculos aos outros tópicos de APS Para tornar a planilha de cálculo completamente utilizável, seria melhor conseguir alguém familiarizado com o Lotus 1-2-3 ou planilhas de cálculos similares para trabalhar com você. Basicamente você vai precisar de: • mudar o resumo das variáveis na parte de cima da planilha de cálculo; • introduzir os nomes das novas variáveis nas linhas acima da base de dados; • copiar, mover, ou introduzir o número apropriado e tipos de colunas para

cada variável; • introduzir ou deletar linhas para se adaptar ao número de entrevistados

esperados; • ajustar as fórmulas para as contagens, médias e distribuições de freqüência

na parte de baixo da planilha de cálculo; • definir as distribuições de freqüência para as questões de múltipla escolha; e • ajustar as instruções para a base de dados.


221

Apêndice I.3: Modelo para estimativa do intervalo de confiança Ralph Frerichs desenvolveu um modelo simples que pode ser usado para computar os intervalos de confiança para variáveis selecionadas. Um exemplo é mostrado na próxima página. Este modelo seria usado após os dados serem introduzidos e tabulados para determinar o erro padrão, o efeito do desenho, a correlação intra-classe e três intervalos de confiança (90, 95, e 99 por cento). Para usar o modelo, selecione uma variável a examinar. Neste exemplo, a variável é "a proporção de mulheres que receberam vacinação TT durante sua última gestação". Você deve primeiro contar o número de mulheres em cada conglomerado que foram entrevistadas e o número que respondeu "sim" ou "não" à variável. Então, simplesmente introduza esses números na Coluna B (número de mulheres amostradas) e Coluna C (Observado). No exemplo, houve 7 mulheres entrevistadas e 6 que responderam sim no primeiro conglomerado. Os números foram 7 e 6 no segundo conglomerado, 7 e 5 no terceiro e assim por diante. O único outro dado que você precisa introduzir é o número total do grupo-alvo da população. Neste caso, 24.653 (introduzido no espaço D45). Aperte F9 e o programa fará todos os cálculos. A proporção média que recebeu TT é mostrada na Coluna "Total" na coluna da extrema direita (espaço G42) como 0,694. Isto é, 69,4 por cento das mulheres amostradas receberam TT. Os intervalos de confiança são mostrados no canto inferior esquerdo da página. Por exemplo, nós temos uma confiança de 90 por cento que a proporção verdadeira das mulheres que receberam TT situa-se em algum lugar entre 61,3 e 77,4 por cento. Ou, colocado de outra maneira, a proporção é de 69,4 por cento, mais ou menos 8 pontos percentuais. Este modelo pode ser facilmente ajustado para aumentar ou diminuir o número de conglomerados. Simplesmente delete ou introduza o número apropriado de linhas na tabela. Veja as instruções na sessão anterior (Apêndice H2) para mais detalhes.


222

Levantamento de pré-natal, Sisaket, Tailândia Proporção que recebeu TT durante a última gestação ARQUIVO: TT.WK1 Nº de mulheres que

receberam TT Observado menos esperado ao quadrado

Proporção com TT em cada conglomerado

A Nº de Seqüência do conglomerado

B Nº de mulheres amostradas

C Observado

D Esperado

E F

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 6 7

6 6 5 6 7 6 7 7 1 2 5 6 7 7 3 7 4 5 3 4 4 2 1 4 7 4 4 5 3 7

4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.86 4.16 4.86

1.308 1.308 0.021 1.308 4.595 1.308 4.595 4.595 14.872 8.159 4.591 1.308 4.595 4.595 3.446 4.595 0.734 0.021 3.446 0.734 0.734 8.159 14.872 0.734 4.595 0.734 0.734 0.021 1.352 4.595

0.857 0.857 0.714 0.857 1.000 0.857 1.000 1.000 0.143 0.286 0.714 0.857 1.000 1.000 0.429 1.000 0.571 0.714 0.429 0.571 0.571 0.286 0.143 0.571 1.000 0.571 0.571 0.714 0.500 1.000

Total 209 145 145.00 102.088 0.694 Total de mulheres estimado num conglomerado Nº médio de mulheres/conglomerado Nº médio de conglomerados

24.653. 6,97 30

ERRO PADRÃO da proporção da amostra estimada para amostra de conglomerado Se amostra aleatória simples

= 0.049 = 0.032

Intervalos de confiança EFEITO DO DESENHO 90% 95% 99% Superior Inferior

0.774 0.613

0.790 0.597

0.821 0.567

CORRELAÇÃO INTRA-CLASSE ESTIMADO CORRELAÇÃO INTRA-CLASSE COEFICIENTE

Módulo 2: Avaliando as necessidades de saúde; referências

223

REFERÊNCIAS E BIBLIOGRAFIA • Bennett, Steve, Tony Woods, Winitha M. Liyanage, and Duane L. Smith. “A

simplified general method for cluster sample surveys of health in developing countries”. World health statistics quarterly. 44 (3): 100, 1991.

• David, Patricia H., Leila Bisharat, and Allan G. Hill. Measuring childhood mortality: A guide for simple surveys. Amman, Jordan: UNICEF, Regional Office of the Middle East and North Africa, 1990.

• Dean, A.G., J.A., Dean, A. H. Burton, and R.C. Dickers. EPI Info, Version 5: A word processing, database and statistics system for epidemilogy on microcomputers. Atlanta: Centers for Disease Control, and Geneva: World Health Organization, 1990.

• Frerichs, Ralph R., Jack Reynolds, and Melinda Wilson. “Family planning survey and antenatal survey, Srisaket, Thailand.” December, 1987 (unplublished paper, URC/CHS); “Institutionalizing the use of rapid surveys for family planning decision-making, an Operations Research Proposal,” Gadja Mada University and University Research Corporation, November 1989; and “Primary Health Care Management Advancement Programme 1989-1992, a proposal of the Aga Khan Health Network and PRICOR”, November,1989.

• Frerichs, Ralph R. and Tar Tar; K. “Computer-assisted rapid surveys in developing countries”. Public health reports. 104: 14-23, 1989

• Graham, Wendy, William Brass and Robert W. Snow “Estimating maternal mortality: The sisterhood method.” Studies in family planning. 20 (3): 125-135, 1989.

• Henderson, R.H. and T. Sunaresan. “Cluster sampling to assess immunization coverage: A review of experience with a simplified method”. Bulletin of the World Health Organization, 60 (2): 253-260, 1982.

• Lamptey P. and P. Piot. The handbook for AIDS prevention in Africa. Family Health International, 1990.

• Lemeshow, S. and D. Robinson. “Surveys to measure programme coverage and impact: A review of the methodology used by yhe expanded programme ons immunization”. World health statistics quarterly. 38: 65-75, 1985.

• Smith, Gordon S. “Development of rapid epidemilogical assessment methods to evaluate health status and delivery of health services.” International journal of epidemiology. 18 (4 Supplement): S4, 1989.

Módulo 2: Avaliando as necessidades de saúde; referências

224

• Trussell, James and German Rodriguez. “A note of the sisterhood estimator of maternal mortality,” Studies in family planning, 21 (6): 344-346, November/December, 1990.

• United Nations, Manual X: Indirect techniques for demographic estimation. New York, 1983.

• United Nations, Step-by-step guide to the estimation of child mortality. Department of Economic and Social Affairs, 1990.

• World Health Organization. Diarrhoea morbidity, mortality and treatment practices, household survey manual. CDD/SER/86.2

• World Health Organization. Expanded programme on immunization, Training for mid-level managers: Coverage survey. WHO/EPI/MLM/COV/88, Revised 1988.

Módulo 2: Avaliando as necessidades de saúde; siglas e abreviaturas

225

Siglas e abreviaturas AIDS AKF AKHN AKHS AKU ARI BCG CMR DPT EPI GM IEC IMR KAP MIS MMR MOH NGO OPV ORS ORT PHC PHC MAP PNC PRICOR STD TB TBA TT UNICEF URC USAID WHO

Síndrome da Imuno-Deficiência Adquirida Fundação Aga Khan Rede de saúde Aga Khan Serviço de saúde Aga Khan Universidade Aga Khan Infecção Respiratória Aguda (IRA) Bacilo de Calmette e Guerin (Vacina contra tuberculose) Taxa de Mortalidade na Infância (Refere-se geralmente aos cinco primeiros anos de vida) Vacina contra difteria, coqueluche e tétano Programa Ampliado de Imunizações (PAI) Monitorização do Crescimento Informação, educação, comunicação Taxa de mortalidade infantil (No primeiro ano de vida) Conhecimento, atitudes, prática (comportamento) Sistema de Informações Gerenciais Taxa de mortalidade materna Ministério da Saúde (MS) Organização Não Governamental (ONG) Vacina oral contra o poliovirus (Vacina Sabin) Sais para Reidratação Oral (SRO) Terapia de Reidratação Oral (TRO) Atenção Primária à Saúde (APS) Programa Avançado de Gerenciamento em Atenção Primária à Saúde (PAG APS) Peri ou Pós-natal Pesquisa Operacional em Atenção Primária à Saúde Doença Sexualmente Transmissível (DST) Tuberculose Parteira tradicional (PT) Toxóide Tetânico Fundo das Nações Unidas para as Crianças Corporação de pesquisa universitária Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional Organização Mundial de Saúde (OMS)

(As siglas e abreviaturas foram mantidas em Inglês, exceto quando o equivalente em Português for de uso geral.)

Módulo 2: Avaliando as necessidades de saúde; glossário

226

Glossário Agente comunitário de saúde (ACS): Uma pessoa natural da comunidade que oferece serviços de saúde básicos e limitados aos membros da comunidade. Inclui agentes de saúde locais, guias sanitários e outros termos. Amostra aleatória: Seleção de entrevistados de forma a que todo o membro da população em estudo tenha chance igual de ser selecionado. Amostra por conglomerado: Uma amostra de uma população que é dividida num número especificado de grupos. Neste módulo, a amostra padrão por conglomerado consiste em 30 conglomerados, dos quais sete ou mais pessoas são selecionadas para entrevista. Atenção primária à saúde: Atenção sanitária essencial, acessível a custo razoável para a comunidade e para o país, baseada em métodos socialmente aceitáveis e cientificamente embasados. Inclui ao menos oito componentes: educação para a saúde, nutrição apropriada, suprimento de água, saneamento básico, atenção a saúde materno-infantil, imunização, controle de doenças e lesões comuns, prevenção de doenças endêmicas locais, drogas essenciais. Atributo: Uma qualidade ou característica de interesse, tal como a idade. Binomial: Refere-se a uma variável ou distribuição com somente dois valores possíveis, tais como Sim/Não, Certo/Errado, Para cima/Para baixo. Cobertura: A proporção de um grupo-alvo que recebeu um serviço ou está protegido contra uma doença ou problemas de saúde. Comunidade: Um grupo de pessoas com organização ou interesses comuns, ou vivendo no mesmo lugar sob as mesmas leis. Conglomerado: Um grupo, usualmente dentro de uma área geográfica específica. Eficácia: O grau com que os resultados desejados são alcançados. Eficiência: O grau com que os resultados desejados são alcançados sem desperdício de recursos. Entrevistado: Um indivíduo ao qual se fazem perguntas. Intervalo amostral: Em amostragem por conglomerados, este é o intervalo entre um conglomerado e o seguinte. O intervalo amostral é determinado dividindo-se a população da área em estudo pelo número de conglomerados necessários para o levantamento Gerenciamento: A arte e a ciência de se conseguir que as pessoas façam as tarefas. Objetivos: O resultado e/ou efeito que se espera que seu programa de APS tenha. Resultados: Resultados de seu programa de APS incluindo os outputs, os efeitos e os impactos.

Módulo 2: Avaliando as necessidades de saúde; glossário

227

Produtos: Produtos e serviços fornecidos por um programa de APS. Efeitos: Modificações no conhecimento, habilidades, atitude e comportamento (incluindo cobertura) como resultado de um programa de APS. Impactos: Modificações no status sanitário (mortalidade, morbidade, incapacidade, fertilidade) como resultado de um programa de APS. Grupo-alvo: Grupos específicos de pessoas designadas para receberem um serviço de APS, tal como crianças abaixo de 3 anos. Impactos: Modificações no status sanitário (mortalidade, morbidade, incapacidade, fertilidade). Incidência: O número de novos casos de uma doença numa população definida durante um período específico de tempo. Incubação: O intervalo de tempo entre o contato inicial com o agente infeccioso e o aparecimento do primeiro sinal ou sintoma de doença. Indicador: Uma medida indireta de um evento ou condição. Por exemplo, o peso para a idade de um bebê é um indicador do seu status nutricional. Insumos: Recursos (humanos, materiais e suprimentos, equipamentos e instalações, informações e dinheiro). Intervalo amostral: Em amostragem por conglomerados, este é o intervalo entre um conglomerado e o seguinte. O intervalo amostral é determinado dividindo-se a população da área em estudo pelo número de conglomerados necessários para o levantamento. Por exemplo, se a população da área em estudo é de 45.000 e o número total de conglomerados necessários é de 30, o intervalo amostral é 1.500 (45.000/30= 1.500). Metas: O impacto que se espera seu programa tenha sobre a saúde. As definições das metas especificam a melhor desejada, o grupo-alvo, a magnitude da mudança esperada e o prazo para que isso tudo seja alcançado. Processos: Atividades ou tarefas executadas através do programa de APS. Sistema: Um grupo de componentes individuais, mas interdependentes, projetado para alcançar um ou mais objetivos. Tabular: Colocar dados em tabelas ou colunas. Arrumar sistematicamente.

COMITÊ GERENCIAL DO PAG APS Dr. Ronald Wilson * Aga Khan Foundation, Switzerland (Co-Chair) Dr. Jack Bryant * Aga Khan University, Pakistan (Co-Chair) Dr. William Steeler * Secretariat of His Highness the Aga Khan, France (Co-Chair) Dr. Jack Reynolds * Center for Human Services, USA (PHC MAP Director) Dr. David Nicholas * Center for Human Services, USA Dr. Duane Smith * Aga Khan Foundation, Switzerland Dr. Pierre Claquin * Aga Khan Foundation, Switzerland Mr. Aziz Currimbhoy * Aga Khan Health Service, Pakistan Mr. Kabir Mitha * Aga Khan Health Service, India Dr. Nizar Verjee * Aga Khan Health Service, Kenya Ms. Khatidja Husein * Aga Khan University, Pakistan Dr. Sadia Chowdhury * Aga Khan Community Health Programme, Bangladesh Dr. Mizan Siddiqi * Aga Khan Community Health Programme, Bangladesh Dr. Krasae Chanawongse * ASEAN Institute for Health Development, Thailand Dr. Yawarat Porapakkham * ASEAN Institute for Health Development, Thailand Dr. Jumroon Mikhanorn * Somboon Vacharotai Foundation, Thailand Dr. Nirmala Murthy * Foundation for Research in Health Systems, India

COMITÊ CONSULTOR TÉCNICO DO PAG APS Dr. Nirmala Murthy * Foundation for Research in Health Systems, India (Chair) Dr. Krasae Chanawongse * ASEAN Institute for Health Development, Thailand Dr. Al Henn * African Medical and Research Foundation (AMREF), formerly of de Harvard Institute for International Development Dr. Siraj-ul Haque Mahmud * Ministry of Planning, Pakistan Dr. Peter Tugwell * Faculty of Medicine, University of Ottawa, Canada Dr. Dan Kaseje * Christian Medical Commission, Switzerland, formerly of the University of Nairobi, Kenya

PESSOAL CHAVE DO PAG APS NO CENTRO PARA SERVIÇOS HUMANOS Dr. Jack Reynolds (PHC MAP Director) Dr. Paul Richardson Dr. David Nicholas Dr. Wayne Stinson Ms. Maria Francisco

Dr. Neeraj Kak Ms. Lori DiPrete Brown Ms. Pam Homan Dr. Lynne Miler Franco Ms. Mary Milar

MÓDULO 2 GUIA DO USUÁRIO Programa Avançado de Gerenciamento em Atenção Primária a Saúde

Apêndice H: Formulários para o gerenciamento do levantamento · da amostragem de conglomerados...

Documents

Transcript of Apêndice H: Formulários para o gerenciamento do levantamento · da amostragem de conglomerados...