Recolección de datos para obtener información sobre planificación familiar

En el mundo de la planificación familiar, saber cuántas mujeres están usando métodos modernos de anticoncepción es un gran tema. No es solo una estadística; es una herramienta que ayuda a los países y organizaciones a ver cómo les va en salud y educación. Cuando miramos esta información, podemos ver dónde se necesitan mejoras y qué tan cerca estamos de alcanzar metas importantes, como las que han establecido países alrededor del mundo para el desarrollo sostenible.

#El reto de la recolección de datos

Ahora, aquí está la cosa. Reunir datos precisos en diferentes países no es tan fácil como parece. Los países pueden tener diferentes formas de recoger información, y algunos lugares simplemente no tienen los recursos. Entonces, ¿cómo lo hacemos? Usamos Modelos estadísticos, que son maneras sofisticadas de combinar diferentes fuentes de datos para obtener mejores estimaciones y pronósticos.

Piénsalo como hacer un batido. Tiras todas las frutas que puedes encontrar—algunas fresas de un lugar, algunos plátanos de otro—y las mezclas para hacer algo delicioso. En nuestro caso, ¡las "frutas" son las diferentes fuentes de datos!

#Desglose de las fuentes de datos

Obtenemos nuestra información de varios tipos de recolección de datos:

• Encuestas: Estas son las más comunes. Se les pregunta a las mujeres sobre su uso de anticonceptivos directamente.
• Registros de Salud: A veces, los hospitales proporcionan información sobre qué métodos se están utilizando.
• Sistemas de registro vital: Estos rastrean nacimientos y muertes y pueden proporcionar información indirecta sobre la planificación familiar.

Cada una de estas fuentes tiene sus propias particularidades. Tal vez una encuesta se saltó a algunas personas, o otra tenía un tamaño de muestra menor. Pero cuando las combinamos inteligentemente, podemos tener una imagen más clara.

#Entra el modelo estadístico

Cuando hablamos de modelos, no nos referimos a los que están en la pasarela. En cambio, estamos viendo un tipo de marco estadístico que nos ayuda a entender la relación entre los datos de la vida real y lo que creemos que está pasando detrás de escena.

La idea básica es que hay dos partes en estos modelos. El modelo de proceso describe cómo esperamos que los números verdaderos cambien con el tiempo. Asumimos que las cosas no simplemente saltan de un lado a otro, sino que crecen o disminuyen gradualmente. El modelo de datos, por otro lado, explica cómo las observaciones desordenadas de la vida real se relacionan con esos números verdaderos.

#Una mirada al modelo que usamos

Hemos creado un tipo especial de modelo llamado modelo Normal-con-Reducción-Opcional (NOS). Suena fancy, ¿verdad? Aquí está la info clave:

1. Este modelo nos ayuda a fusionar datos de varias fuentes, incluso cuando tienen problemas como información faltante o Errores de Medición—como armar un rompecabezas con algunas piezas faltantes.

2. Tiene en cuenta la incertidumbre inherente en cada fuente de datos. Algunas encuestas son mejores que otras, y necesitamos tener eso en cuenta.

3. El modelo ayuda a identificar valores atípicos—esos puntos de datos raros que destacan—y nos dice si deberíamos confiar en ellos o no.

#El ejemplo en el mundo real: Tasa de prevalencia de anticonceptivos modernos ([MCPR](/es/keywords/tasa-de-prevalencia-de-anticonceptivos-modernos--kwl6r8l))

Centremonos en una medida específica: la tasa de prevalencia de anticonceptivos modernos (mCPR). Esto simplemente pregunta, "¿Qué parte de las mujeres de 15 a 49 años que están casadas o viviendo con una pareja están usando anticoncepción moderna?"

Entonces, ¿qué significa "moderno" aquí? Incluye métodos como:

• Píldoras anticonceptivas
• Condones
• Dispositivos intrauterinos (DIUs)
• Esterilización
• Y otros que ayudan a las familias a planear su futuro.

#¿De dónde viene esta data?

Para obtener los números de mCPR, recopilamos datos de varias encuestas de hogares, como:

• Encuestas Demográficas y de Salud (DHS)
• Monitoreo del Desempeño para la Acción (PMA)
• Encuestas de Múltiples Indicadores de UNICEF (MICS)

Estas encuestas preguntan a las mujeres si están usando anticonceptivos modernos, pero vienen con algunos desafíos. Por ejemplo, la forma en que se hacen las preguntas puede influir en las respuestas, y a veces el grupo encuestado no es exactamente igual a la población objetivo.

#La importancia de combinar datos

¿Por qué necesitamos combinar datos de múltiples encuestas? Bueno, imagina intentar manejar un auto con una llanta desinflada—¡no vas muy lejos! Lo mismo pasa con nuestros datos. Las encuestas individuales pueden tener mucha incertidumbre, así que necesitamos agregar estimaciones de diferentes fuentes para obtener una comprensión confiable de las tendencias.

#Lecciones de Burundi y Etiopía

Echemos un vistazo a dos países: Burundi y Etiopía. Estos ejemplos ayudan a ilustrar los desafíos de la recolección de datos y cómo funciona el modelo.

#Burundi

En Burundi, la última encuesta nacional sugirió un gran salto en la mCPR que levantó cejas. Este aumento probablemente resultó de errores de medición. Es como cuando quieres creerle a tu amigo cuando dice que corrió un maratón, pero su tiempo parece un poco raro.

#Etiopía

En Etiopía, hay cierta inconsistencia entre los datos de la DHS y las encuestas PMA. La DHS sugiere alrededor del 41% de mCPR en 2019, mientras que la PMA dice que es solo alrededor del 35% en 2021. Con intervalos de confianza superpuestos, ¡se complica elegir cuál confiar!

#Entra el modelo NOS

¿Qué podemos hacer con este lío? Usando el modelo NOS, podemos mezclar estas diferentes estimaciones de manera inteligente. El modelo analiza las fortalezas y debilidades de cada fuente y ayuda a producir estimaciones más confiables.

#Manejo de errores de medición

Uno de los grandes problemas en estas encuestas es el error de medición. El modelo NOS está diseñado para tener en cuenta esto, lo que significa que puede ajustar las estimaciones basándose en problemas conocidos en la recolección de datos. ¡Es como tener una chuleta cuando estás haciendo un examen!

#Estudio de caso: Estimación de mCPR

Ahora, pongamos realmente en acción el modelo NOS. Podemos desarrollar una versión específica del modelo para estimar la mCPR de manera más precisa.

Así es como lo hacemos:

1. Transformar los datos: Comenzamos transformando los valores observados de mCPR para que sean más fáciles de trabajar.

2. Descomponer errores: Analizamos diferentes errores posibles como errores de muestreo, errores de medición y errores atípicos.

3. Tener en cuenta las características de la encuesta: Diferentes encuestas proporcionan datos de calidad variable. Por ejemplo, los datos de una encuesta nacional podrían ser menos fiables que los de una encuesta DHS.

4. Modelar valores atípicos: Si detectamos un valor atípico, evaluamos si es un error o si realmente debería incluirse en nuestras estimaciones finales. Usamos una técnica inteligente inspirada en la regularización para manejar estas observaciones peculiares.

#Poner el modelo a prueba

Una vez que el modelo está configurado, podemos producir estimaciones y pronósticos para mCPR en varios países. ¡Es como tener una bola de cristal para la planificación familiar!

En el estudio de caso, miramos a Bangladesh, Burundi y Zambia. En estos países, pudimos ver cómo las estimaciones están influenciadas principalmente por los datos de la DHS.

#El resultado

En última instancia, el modelo NOS nos ayuda a obtener estimaciones más claras que si simplemente confiáramos en encuestas individuales. Al suavizar discrepancias y tener en cuenta errores, llegamos a una mejor comprensión de la mCPR en estos países.

#Lecciones aprendidas

De nuestra exploración de la mCPR, aprendimos varias cosas clave:

• Las encuestas ofrecen perspectivas valiosas, pero pueden venir con errores.
• Combinar datos de múltiples fuentes proporciona una imagen más completa.
• Modelos como el NOS nos ayudan a navegar por las aguas turbulentas de los problemas de calidad de los datos.

#Los siguientes pasos

Entonces, ¿qué sigue? El campo del modelado de datos siempre está evolucionando. Esperamos que las técnicas que hemos desarrollado puedan ampliarse para abordar otros tipos de desafíos en la recolección de datos. Por ejemplo, podríamos crear modelos para abordar diferentes tipos de datos demográficos o sistemas que rastrean nacimientos y muertes.

#Conclusión

En conclusión, recolectar datos sobre el uso de anticonceptivos modernos es crucial para mejorar los resultados de salud globales. Mediante el uso de modelos estadísticos inteligentes, podemos convertir una colección desordenada de estadísticas en información útil que guíe los esfuerzos de planificación familiar alrededor del mundo.

Así que, la próxima vez que oigas sobre la mCPR o datos de planificación familiar, recuerda: ¡hay mucha magia en los números pasando tras bambalinas para darle sentido a todo esto!