Experience with digital entry of national iodine survey data in Senegal
Notice bibliographique
Résumé
There is growing evidence and enthusiasm for the use of technology to enhance accuracy and speed and minimize the costs of quantitative data surveys. Handheld computers have the potential to facilitate high quality data collection and timely analysis for large complex surveys in developing country contexts. The objective of this paper is to document the experience of using handheld computers for direct data capture in a national survey to monitor progress toward universal salt iodization in Senegal. Twenty-five personal digital assistants (PDAs) were programmed and used by five teams across 13 regions for entering data from 3768 households over a period of three weeks. The health staff selected to collect the data learned how to manipulate the PDAs within a short amount of time. The PDAs contributed to improved quality of data collection due to automatic skipping of non-applicable questions and selection of individuals eligible for goitre assessment. The PDAs also were programmed to randomly select one woman and one school-age child within each household for biochemical sample collection. Data on geographic locations were collected for 82% of households surveyed using the PDA’s in-built Global Positioning System (GPS) functionality, which showed the geographical dispersion of these households and which will be used for analysis of results for key indicators by location. Problems with household selection processes, identification coding and standardized interview methods were observed. While costs for printing questionnaires and manual data entry were saved, significant costs were incurred for PDA technical support by an international consultant. The use of PDAs significantly reduced data processing time. Data were stored and downloaded to a central database, with the full dataset and preliminary results available to stakeholders within one week following the survey completion. The PDAs are an excellent tool for enhancing capacity to collect complex household survey data and make it available for analysis in a timely manner. Quality training and adequate pre-testing of questionnaires are still essential. Increased use of direct data capture methods in health program design, monitoring and evaluation is recommended, along with efforts to build local technical capacity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».