在资源匮乏环境下对孕产妇、新生儿和婴儿结果的研究中实施有效的基于社区的监测

背景

全球通过的健康和发展里程碑不仅鼓励改善全世界妇女和婴儿的健康和福祉，而且还更好地了解关键结果的流行病学，并在这些弱势群体中制定有效的干预措施。为跟踪里程碑而监测孕产妇和儿童健康结果需要长期收集高质量数据，这在资源匮乏的环境中可能特别具有挑战性。尽管在进行实地试验方面有丰富的一般性建议，但在设计和实施针对母亲和婴儿的研究方面缺乏具体指导。在建立监测系统以大规模获取有关怀孕、怀孕结果以及孕产妇和婴儿健康结果的实时信息时，还需要考虑其他因素。

主体

根据加纳Kintampo卫生研究中心和伦敦卫生和热带医学院20年的合作研究经验，我们提出了在设计和实施妊娠监测系统以及在研究中确定和分类母婴结果时要考虑的关键项目清单。这些问题可以概括为四个关键标题:了解你的人群;规划数据收集周期;增加数据收集方法，加强日常监测;设计实时适应性的数据收集和管理系统。

结论

在资源匮乏社区开展高质量的基于人群的研究，对于确保继续改善健康指标和减少母婴结果不平等至关重要。我们希望本文中描述的经验教训将有助于研究人员规划和实施他们的研究。

通过了解关键结果的流行病学和制定有效的干预措施，研究证据有助于改善全世界妇女和婴儿的健康和福祉。它还发现了重要的知识缺口。在许多情况下，孕产妇和新生儿死亡率和死产仍然高得令人无法接受，这主要是由于可预防的原因[1，2，3.]以及缺乏优质医疗服务[4］．为跟踪里程碑而监测孕产妇和儿童健康结果需要长期收集高质量数据，这在资源匮乏的环境中可能特别具有挑战性。精心设计的研究研究有助于应对这些挑战，包括前瞻性观察研究，以监测趋势和量化不平等现象，以及干预研究，为新政策和规划提供信息和评估[4，5］．

通过高质量的实地调查、数据管理和监测建立以人口为基础的实际监测系统对此类研究的成功至关重要。现有的资源为在低资源环境下进行实地研究的设计和实施提供了指导(例如，Smith等人)。6])。其中包括与社区发展合作关系的详细信息;确定和培训外地工作人员;统计人口的;以及找出及绘制合资格的住户[7，8］．还就外地工作的规划和组织提供咨询意见，包括外地结构和监督;开发稳健的数据管理系统[9，10］．我们在表中总结了这些一般性问题1因为它们是所有研究设计的基础。

尽管有这些丰富的一般性建议，但缺乏关于设计和实施母亲和婴儿研究的具体指导。在建立监测系统以大规模获取有关怀孕、怀孕结果、母婴健康结果的实时信息以供研究时，还需要考虑其他因素。本文利用加纳Kintampo卫生研究中心(KHRC)和伦敦卫生和热带医学学院(LSHTM)之间20年的研究合作，为在低资源环境中规划基于社区的研究的研究人员提供结构化指导。根据设计和运行ObaapaVitA、Newhints和Neovita试验的团队的经验[11，12，13]，我们建议在建立和实施需要妊娠监测以及确定和分类母婴结果的研究时考虑的关键项目清单。

表格2总结了这些试验中监测系统的设计和现场工作程序。简单地说，ObaapaVitA是一项集群随机、安慰剂对照试验，旨在检查每周给育龄妇女补充低剂量维生素a对母婴结局的影响。Newhints是一项集群随机对照试验，旨在研究家访策略对新生儿死亡率和新生儿护理实践的影响。Neovita是一项单独随机、安慰剂对照试验，旨在研究新生儿补充维生素A对补充后死亡率和婴儿住院率的影响。

这些都是复杂的试验。它们为未来的研究提供了有价值的见解，因为它们:

1. 1.

   具有非常大的样本量(ObaapaVitA的实地工作人员每月访问12万名妇女，在近8年的实地工作中进行了800多万次家访);

2. 2.

   检查罕见结局(ObaapaVitA的主要分析基于近80,000例妊娠中286例妊娠相关死亡);

3. 3.

   将更广泛的卫生系统纳入试行(Newhints家访干预措施是与7个地区卫生管理小组(DHMTs)联合设计的，由现有的基于社区的监测志愿者(CBSVs)提供，监测数据由以DHMTs为基础的监督员收集);而且

4. 4.

   需要真正的实时数据(Neovita的22,955名婴儿必须在出生后72小时内接受新生儿补充剂)。

表格3.总结了从这些研究中吸取的主要经验教训。这些问题分为四个标题，并附有要考虑的项目和可能的解决方案的清单。虽然许多问题与任何领域的研究相关，但我们的重点是需要怀孕及其结果的完整数据的情况。

为了规划适当的监测系统和干预实施机制，必须了解所研究人群中与怀孕、分娩和婴儿护理实践有关的文化和社会规范和行为。在实地调查开始之前，进行了广泛的形成性研究，以建立ObaapaVitA试验监测系统(该系统构成了后续Newhints和Neovita试验的基础)，以探索这些问题以及可能影响采用或坚持感兴趣的干预措施的因素[14，15，16］．

在人群中披露怀孕的文化和社会规范是什么?

确定一个女人何时怀孕，尤其是在怀孕初期，是很困难的。17］．与其他情况一样，本研究区域的女性不愿讨论早孕流产和人工流产[15］．尽管这些规范带来了挑战(例如，妇女向实地工作人员透露怀孕情况时，平均怀孕5至6个月)，但最有效的缓解战略与实地工作人员的特点、地点、监督和培训有关。在可能的情况下，实地工作人员在实地工作期间走访同一批妇女，以建立信任。他们住在他们工作的地区，融入社区，并了解在例行监测访问之间发生的结果。在向社区派遣实地工作人员时，考虑到种族和宗教，其他人也承认这一点很重要[7］．实地工作人员是女性还是男性在这种情况下没有影响，但在其他情况下可能是重要的考虑因素[18］．

在实地工作人员培训期间，强调了与妇女及其家庭发展良好关系的必要性。研究中包括沟通技巧和道德行为的课程[19］．现场工作人员接受了培训，以便在任何可能不被人听到的地点采访妇女。通过每周实地会议和日常实地监督提供持续培训，根据从社区收到的反馈意见和通过不断的数据质量审查，每年至少提供一次进修课程。例如，我们举办了培训课程，目的是利用新方法，例如讨论产妇死亡对家庭的影响和角色扮演，提高确定关于早期怀孕死亡和与怀孕有关的死亡信息的完整性和敏感性。

人口中与分娩有关的文化和社会规范和行为是什么?

分娩前后和产后期间的行为和做法也影响到及时收集数据和提供干预措施。人口流动对全球疾病流行病学的影响[20.]以及监测系统中后续工作的损失[21]是很好理解的，但研究中由临时迁移引起的问题却很少被广泛讨论。在这个研究领域，怀孕后期的移民很常见，因为妇女搬到离医疗机构更近的地方，或在生产时住在亲戚家里。必须调整实地工作实践，以便在每次访问时收集和核实有关该妇女的研究识别号的信息。这确保了来自新地点的数据可以与之前的监控数据相关联，并且当该女子搬回原来的家庭时，结果不会被重新计算。

在ObaapaVitA中，这种迁移对维生素A或安慰剂胶囊的干预递送具有重要意义。由于聚类随机化、人口密度低和涉及的面积大，不可能确保妇女接受与以前居住地相同的试验组的补充剂。这导致大约一半的迁移妇女的治疗组发生了变化，并减少了符合纳入初步分析的人数(参见结果论文，了解这些问题的详细讨论[11])。相比之下，这对Neovita来说不是问题，因为这是一项单独的随机对照试验，干预措施是在出生后不久服用一剂。

在一项研究的形成阶段，探索一个研究地区围绕分娩的移民实践，收集关于妇女分娩计划的数据(包括当时的计划居住地和预期分娩地点)，可以缓解这些问题，Newhints实施的一种方法允许对干预措施的实施进行更改。

为了获取研究人群中所有怀孕的信息，我们将所有育龄妇女纳入常规监测系统。这样就可以全面和及时地确认怀孕情况;精确的日期测量(胎龄和基于时间的定义);新生儿的快速鉴定(纽惠特人和新维塔人);完整和及时的干预分娩，包括产前(在ObaapaVitA和Newhints)。下文将说明确保这一点的实地工作程序，包括访问频率和其他数据收集机制等问题。

学习访问应该多频繁?

确定研究访问的频率涉及解决理想时间表和可用资源之间的紧张关系。其他地方建议至少每3-6个月进行一次检查，以捕获“合理的"出生和死亡资料[8］．然而，在ObaapaVitA和Newhints，实地工作人员每4周访问监测系统中的所有妇女。滚动访问方案可以收集、处理数据，并在下一次访问之前为下一次访问编制工作“清单”(表2)4)．尽管这种定期访问对资源有重大影响(这些项目在任何时候都雇用了360多名实地工作人员)，但它们导致监测中捕获的怀孕和与怀孕有关的死亡人数超过了当地地区卫生管理小组监测系统捕获的人数(依赖于6个月一次的清扫)(数据未公布，记录在ObaapaVitA试验指导委员会2006年会议的记录中)。这部分是因为它们确保了实地工作者和参与者之间的关系建立。此外，我们可以定期询问女性关于怀孕的情况(并以一种与典型的月经周期相一致的方式)，这提高了回忆的准确性，因为她们只需要记住上个月发生的事情。

干预措施的交付要求也影响了实地工作的设置和访问频率。在ObaapaVitA，干预包括每周服用一次胶囊。然而，每周访问20多万名妇女分发和观察胶囊服用情况是不可行的。将胶囊递送与4周数据收集相结合是一种可行的替代方案，这意味着女性每次就诊时给予可管理的胶囊数量(4个)，并且可以通过自我报告和检查剩余胶囊数量定期检查依从性。形成性研究还发现，女性更喜欢所有参与者在一周的同一天服用胶囊，因为这可以伴随着清晰简单的信息，意味着参与者可以互相提醒。14］．

在研究过程中，访视频率是否需要随着参与者的进展而改变?

在Neovita中，研究干预(维生素A或安慰剂)给予出生后72小时内的新生儿。因此，对未怀孕妇女进行实地调查的间隔可能会更长，每3个月进行一次家访，以确定怀孕状况。但是，需要在怀孕结束时增加实地考察，以确保迅速确定分娩。因此，所有孕妇在怀孕的第8个月之前每4周都会被检查一次，然后在怀孕的最后一个月每天检查一次，以确定分娩情况。还采用了其他战略来补充实地活动，包括监督人员每天对村庄(特别是认为妇女即将分娩的村庄)和保健设施进行扫查，并招募关键的社区线人，以便在婴儿出生后立即向实地小组报告。这些措施确保了招募的22955名新生儿中有四分之三在出生后24小时内接受了干预，99.8%在出生后72小时内接受了干预。

在给药后第1天和第3天也需要进行访问，以评估不良事件。这很有挑战性，因为在此期间妇女可以出院回家。由于外地办事处没有足够的计算设备或接入互联网络，因此无法使用电子清单来规划这项工作。取而代之的是，一旦知道了被注射婴儿的数量和位置，剂量小组每天晚上都会准备一个基于纸张的“被注射婴儿”清单系统。这种密集的系统确保了试验中99.5%的新生儿在补充后3天内收集了不良事件的数据[13］．

早期产后访视是Newhints干预的关键。这些访问由卫生部雇用的49个干预区400多名CBSVs进行，并由KHRC现场工作人员进行结果测量的监测数据收集独立管理。该试验旨在评估现实条件下干预的效果;虽然在4周监测系统中确定了怀孕和分娩，但这一信息没有与cbsv共享。他们负责这一鉴定工作，就像他们在一个常规方案中一样。CBSVs实现的干预访问覆盖率低于ObaapaVitA或Neovita实现的干预交付覆盖率;63%的女性报告至少有一次产后CBSV的检查。因此，研究人员需要明确他们的工作是旨在了解干预措施的有效性(如Neovita)还是有效性(如Newhints)，以便规划实施方法和实施强度以及所需的实地工作。请注意，由现场工作人员收集的结果数据总是很重要的，这些数据要么是在安慰剂对照试验中(如ObaapaVitA或Neovita)收集的，要么是独立于提供干预的人员(如Newhints)收集的。

您是否需要其他数据收集方法来提高两次访问之间的检出率?

如果没有足够的资源进行频繁监测，研究人员将需要考虑使用其他方法来增加数据收集，包括移动电话访谈、关键社区线人或在卫生设施中确定结果。所有这些都被用于Neovita，有助于非常高(98.9%)的主要结局数据完整性(6个月大的婴儿死亡率)。这些方法适用于出生或死亡等结果，但对于易于回忆或其他偏差的结果(如医疗保健利用数据)或收集敏感信息(如怀孕损失数据)则不太有用。

你需要在产妇生产前招募她们吗?

干预分娩要求还决定了妇女是否需要在妊娠结局前登记，或者她们及其婴儿是否可以在出生后登记。例如，在Neovita中，新生儿招募是有效的。事实上，将妊娠监测和“主动”出生确定相结合，对于减少只招募在设施中出生的婴儿或出生后最容易接触到的婴儿所带来的选择偏差是至关重要的。对于所有三个试验，我们还知道，由于上述妇女为分娩而迁移，使用仅产后监测模型可以捕获较少的婴儿结局。社区对孕妇的监测以及与孕妇建立关系也对确定围产期结果具有重要意义(例如，允许仔细采访哭闹的婴儿在出生后是否在短时间内移动或呼吸，以区分死产和早期新生儿死亡)，从而能够准确确定分子和分母信息。最后，一些干预措施可能需要孕前访问，这只有在所有育龄妇女都被纳入监测时才能实现，并且可能需要在监测中询问有关怀孕意图的其他问题。

考察什么时候结束?

母婴结局有基于时间的定义[5］．在这些时间段结束后，必须至少有一次计划的访问，以尽量减少随访的损失。这在持续监测中更容易做到，但我们也在监测结束后继续进行一些数据收集活动，以确保数据的完整性令人满意。例如，Newhints的婴儿随访于2009年12月完成，但口头解剖(VA)数据收集继续进行了12个月，减少了劳动力。这也发生在Neovita，以及多次有针对性的访问，以获得婴儿状况信息。人员配备计划须包括为这些重要的“扫荡”活动提供经费，同时须顾及员工人数和职系。在Newhints和Neovita，这些最后的随访访问变成了主管的责任，他们有摩托车(可以走更远的距离)，熟悉研究区域。

实地工作人员的定期家访可能不足以确保关于怀孕及其结果的完整和/或准确信息。我们使用了几个额外的数据源来增加数据收集。高级监督员驻扎在奥巴帕维塔和新维塔四家地方综合医院的产房。研究地区当时没有民事登记和人口统计系统进行数据关联。因此，在每项研究中都进行了VAs，以获得死亡原因信息。

你能否使用多种来源的数据来确定怀孕和结果，并进行三角测量?

医院的数据收集和VAs都允许确定其他地方没有报告的怀孕和死亡，特别是早孕(在奥巴阿维塔特别重要)。在Neovita，督查人员每天走访卫生设施，大大提高了分娩捕获的完整性。

结合不同来源的信息对三角测量也很重要。可以检查出生和死亡日期(例如，确认死亡是否符合结果分类所需的基于时间的定义)，以及用于结果定义的其他重要信息(例如，婴儿出生时是否哭泣或移动，以区分死产和新生儿早期死亡)。关于孕产妇和新生儿发病率的信息(已知妇女对这些信息的回忆和认识较差，[22，23])也得到了证实。

此外，通过比较来自VAs的编码信息与ObaapaVitA试验中一年数据的医院死亡原因信息，评估了VA工具在确定死产和新生儿死亡原因方面的诊断准确性[24］．总体而言，VAs对新生儿死亡的诊断准确性高于预期，>对所有主要原因的敏感性为60%，对出生窒息的特异性为76%，对早产和感染的特异性为85%。VA在死产诊断方面表现不佳，如先天性畸形和产妇出血。

因此，对来自不同来源的数据进行三角测量可以提高数据质量，但在征聘更多高级工作人员、提供更多培训、确保密切和定期监督外地工作人员以及数据管理要求所需的资源方面也具有挑战性。

您是否制定了处理不同来源之间不一致的策略?

我们预先指定了数据清理计划，用于调查和解决不同数据源之间的不一致。在ObaapaVitA中，目标是最大限度地发现被招募妇女的怀孕和与怀孕有关的死亡。因此，我们的计划允许包括由额外的数据收集来源确定的怀孕，但同样地，如果我们从社区监测中得知一名妇女怀孕了，或者她去世时刚刚分娩过，这一信息比未能确定怀孕的VA报告更有分量。

在将这些数据纳入研究数据库时，需要谨慎和敏感。例如，我们经常从医院的数据中得知，一名研究妇女在怀孕早期入院，在向她们的实地工作人员报告怀孕之前。重要的是要捕捉这些怀孕和任何相关的结果。然而，医院的数据没有用于更新产生田野调查清单的研究数据库，因为怀孕可能在入院期间结束，或者因为妇女可能没有告诉其他家庭成员怀孕。

是否需要对数据进行客观确认?

有些研究需要对女性报告的数据进行正式确认。例如，在孕妇妊娠试验呈阳性之前，干预分娩可能不会开始(例如，在一些产前微量营养素补充剂的试验中，[25，26])。结果可能还需要额外的确认，例如需要测量血压和尿蛋白来确认妊娠期高血压疾病[27］．如果需要，这些方法是资源密集型的，需要仔细规划以确定如何采集样品，并确保准确的测量。

临床试验的数据收集和管理系统需要能够有效地处理大量数据。它们还需要适应研究参与者状态的变化和研究方案的变化[28］．在我们的试验中，数据库中参与者状态的变化(如怀孕、分娩或迁移)被整合到四周的数据收集和处理周期中，如下所述。

哪些事件应该触发数据收集或干预程序的更改?

在监测系统中，大多数妇女在监测期的大部分时间内都没有怀孕。然而，当一名妇女报告怀孕时，我们需要问她们不同的问题(就像在ObaapaVitA中发生的那样)，改变她们的就诊频率(就像在Neovita中发生的那样)，或者在田野调查中引入新的元素(例如，在Neovita中进行干预)。所有三个试验都使用了每周在数据输入后自动更新的工作清单，在下一次访问到期之前激活任何必要的更改(表4)．这确保了实地监测工作人员在下一次访问时对已透露怀孕或已终止怀孕的妇女有正确的表格，并将这些资料纳入有关工作人员的工作时间表。我们还在这些列表的制作中加入了额外的规则，包括在标准的6周/40天哀悼期结束之前，不会出现VA请求。

您是否开发了一种报告和处理数据错误的机制，如果有必要，可以实时报告和处理数据错误?

虽然通过密切监督和密集的实地检查将实地错误减至最低，但由于实地访问的总量很大，需要进行大量的数据清理工作。灵活和自动化的机制确保从外地不断向数据处理中心反馈，反之亦然，这对于确保尽可能及时纠正错误和不一致是必不可少的。例如，在记录婴儿身份证号码时偶尔会出现错误，导致婴儿在数据库中与错误的母亲联系起来，因此要求现场工作人员填写错误的表格。现场工作人员每周通过正式的“问题表格”向数据处理中心提交错误和所需的解决办法，以便立即纠正。这对于确保避免让研究参与者感到痛苦的遭遇是很重要的。例如，同一家庭中的两名妇女可能在同一时间分娩。如果一个孩子死了，但婴儿的身份证号码搞混了，迅速解决这个问题是至关重要的，这样悲伤的母亲就不会被反复询问孩子的详细信息。双胞胎或三胞胎也会出现类似的情况，只有一个婴儿活了下来。现场工作人员经过训练，能够敏感地处理这些问题，但一个运作良好的数据管理系统也必不可少，以确保这些问题不再发生。

我们还遇到了其他意想不到的错误，包括怀孕持续10个月或更长时间，以及同一名女性两次怀孕的时间太近。因此，在进行数据收集的同时进行检查，以标记这些问题。对于这些问题，最好的解决办法是由高级现场工作人员进行调查和解决，但也制定了在分析阶段检查和清除任何剩余错误的策略。例如，我们发现了一些女性报告早期怀孕失败，然后在大约6个月后生下一个出生体重合理的健康活产婴儿(这表明她们没有明显早产)。在这些情况下，我们假设没有早期妊娠丢失(因此从分母中去除这一结果)。怀孕时间过长的问题更难解决。在某些情况下，妇女在怀孕结束时产下了健康的婴儿。我们假设一些人因此经历了早期流产，然后很快又怀孕了，但我们很少能证实这一点(即使在这些密集的监测系统中)。尽管如此，了解这些潜在的错误是很重要的，这样研究数据和其他数据源之间的任何不一致都可以被解释和背景化。

在这篇论文中，我们总结了研究人员在四个关键标题下设计和实施母婴结果实地研究的建议:了解您的人群;规划数据收集周期;增加数据收集方法，加强日常监测;设计实时适应性的数据收集和管理系统。

该建议的概括性有一些限制。这些都是干预研究，许多经验教训来自于理解数据收集的现场程序和干预提供之间的相互关系。然而，所讨论的许多原则对于规划观察性研究是有用的，这些研究也需要通过复杂和完整的基于社区的监测系统进行高质量的数据收集和管理。数据收集以纸张为基础，关系数据库每周更新，以确保在正确的时间访问母亲和婴儿，并在访问期间采取适当的行动。电子数据收集现在越来越普遍。然而，我们仍然可以从这些试验的现场设置中吸取有价值的教训，因为尽管有些问题通过电子数据捕获解决了，但其他问题没有解决，或者可能被夸大了。例如，使用纸质表格，就可以直接将报告的出生情况与外地办事处已核对的怀孕登记册进行比较，从而调查和纠正错误(特别是必须手工填写的新出生表格上的识别号码)。当数据直接输入电子数据采集系统时，这些错误可能直到下一组访问时才被发现。

自从进行这些研究以来，政策和研究环境都发生了变化。孕产妇和儿童健康方面的许多重要研究问题仍未得到解答，但为这种深入研究(建立和管理成本高昂)获得资金仍然具有挑战性。在资源匮乏的环境中，常规收集的数据越来越容易获得，包括改进的生命登记系统[29]、设施内的卫生管理信息系统，以及组织个人和家庭信息的社区卫生信息系统[4］．此外，香港亦有较成熟的人口监察系统[30.]及住户统计调查计划[31]在其中可以嵌入研究。成功将人口统计学和临床监测系统联系起来的研究实例越来越多[32］．这些数据源通过提供背景信息、研究设计所需的人口参数数据以及可能降低研究成本的现有基础设施，增加了大型研究的可行性。合作是互利的，因为从研究中投资和支持能力建设也有助于评估和改善这些常规监测系统的质量和可持续性。

在资源匮乏社区开展高质量的基于人群的研究对于确保持续改善和减少孕产妇和婴儿结果不平等至关重要。我们希望在这篇论文中所描述的经验教训有助于研究人员在规划和实施他们的研究时建立和发展我们的经验。

不适用。

CBSV:

社区监测志愿者

DHMT:

地区卫生管理小组

KHRC:

金坦坡卫生研究中心

LSHTM:

伦敦卫生和热带医学学院

弗吉尼亚州:

死因推断

我们感谢研究领域的首领、长老和意见领袖的支持，感谢参与试验的所有家庭的巨大贡献，感谢KHRC现场和数据处理工作人员的辛勤工作。最后，我们感谢LSHTM评估中心资助这篇论文的写作研讨会。

这项研究部分得到了来自伦敦卫生和热带医学学院评估中心的Seyi Soremekun博士和Betty Kirkwood教授的论文写作资助，以及比尔和梅林达·盖茨基金会通过世界卫生组织资助OPPGH5297和OPP1138582。资助者在这篇论文的概念化、写作或发现中没有任何作用。

作者指出

1. 贝蒂·柯克伍德和丽莎·赫特对这项研究贡献相同

作者及隶属关系

1. 影响和创新团队，CARE USA，百老汇115号，5楼，纽约，NY, 10006，美国

   凯特琳香农

2. 卡迪夫大学生物医学和生命科学学院试验研究中心，英国卡迪夫Heath Park Neuadd Meirionnydd

   克里斯伤害

3. 母婴健康干预研究小组，流行病学和人口健康学院，伦敦卫生和热带医学学院，伦敦，WC1E 7HT吉佩尔街，英国

   Seyi Soremekun和Betty Kirkwood

4. 伦敦国王学院妇女儿童健康系，斯特兰德，伦敦，WC2R 2LS，英国

   凯伦·埃德蒙

5. 加纳库马西夸梅·恩克鲁玛科技大学公共卫生学院

   山姆牛顿

6. 金坦波卫生研究中心，加纳卫生局，金坦波，波诺东部和波诺区，加纳

   Seeba Amenga-Etego & Charlotte Tawiah-Agyemang

7. 伦敦大学学院全球卫生研究所，英国伦敦市吉尔福德街30号，WC1N 1EH

   Zelee山

8. 加纳大学卫生科学学院公共卫生学院流行病学和疾病控制系，勒贡，加纳阿克拉邮政信箱LG 25号

   亚历山大·马努

9. 加纳大学卫生科学学院社会和行为科学系，加纳阿克拉

   本Weobong

10. 英国卡迪夫，CF14 4YS, Heath Park, neadd Meirionnydd，卡迪夫大学医学院人口医学部

    丽莎伤害

贡献

所有作者都对论文的内容和结构进行了初步讨论。CS和LH撰写了论文的初稿。所有作者都参与了初稿和后续草稿的编辑工作。所有作者均已阅读并批准最终稿。

相应的作者

对应到丽莎伤害．

伦理批准并同意参与

不适用。

发表同意书

不适用。

相互竞争的利益

作者宣称他们没有利益冲突。

出版商的注意

伟德体育在线施普林格自然对出版的地图和机构从属关系中的管辖权主张保持中立。

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