携帯電話調査が周産期死亡率を明らかにする

2021年には約190万の赤ちゃんが死産で、約230万の子供が生まれて最初の月に亡くなったんだ。地域によってこの死亡数には大きな差があって、悲惨な数字を減らすための努力は、母親や年上の子供の死亡を減らすことに向けたものほど効果的じゃなかった。ユニセフはこの状況を「無視された悲劇」と呼んでる。多くの死は正しく記録されてないし、特に重要な統計や健康システムが弱い国ではそうなんだ。だから、死産や新生児の死亡の推定は、家計調査から得られることが多いんだ。

携帯電話の利用が急増する中、従来の対面インタビューの代わりに携帯電話を使って調査を行う新しい方法が出てきた。携帯電話調査はすぐにできて、面と向かって会う必要がないから、健康危機や緊急時に役立つんだ。でも、その人気が高まっているにもかかわらず、死産や新生児の死亡に関する情報を集めるために携帯電話調査は使われてない。今回の研究は、携帯電話調査が周産死の正確な推定を提供できるか、また、子供の死亡率を推定するのに携帯データを使った以前の研究を補完できるかを見ようとしてるんだ。

携帯電話調査を通じて死亡データを集めるにはいくつかの課題があるんだ。たとえば、調査が回答者にとってどれくらい受け入れられやすいか、サンプルがどれくらい代表的か、集めたデータの質など。これらの問題に影響を与える重要な要素の一つはインタビューの長さかもしれない。長いインタビューは回答者が気を散らしたり、集中を失ったりすることにつながることがあるんだ。証拠は限られてるけど、一般的に短いインタビューの方が良いとされてるんだ。今回の研究では、マラウイのラピッドモータリティモバイルフォン調査（RaMMPS）のデータを使って、出産可能年齢の女性たちが死産と新生児死亡を測るための異なるバージョンの質問表にランダムに割り振られたんだ。その中で質問表について異なる点の一つは長さだったんだよ。

フル妊娠履歴（FPH）質問表は、2020年から始まったDHS調査で使われていたモデルを基に適応されたもので、以前の生殖カレンダーを使った方法よりも死産を捉えるのに優れてると判断されたんだ。FPHは、最初の妊娠から発生した全ての妊娠について順番に質問するんだ。一方、トランケイテッド妊娠履歴（TPH）は設定された日付に到達するまでデータを逆順に収集するんだ。早期の異なる調査ツールの比較では結果が混在していたけど、最近の研究ではトランケイテッド履歴が子供の死亡率を過小評価するかもしれないと示唆されてる。

これから、データの集め方、分析に使った方法、RaMMPSの死亡率推定が以前の調査とどう比較されるかを話すね。

#データと方法

#データと調査ツール

この研究は、2022年1月から2023年7月の間に実施されたマラウイのRaMMPSのデータを使用してるんだ。この調査はマラウイの世論と研究のための機関によって組織された。サンプルを集めるために、研究者たちはランダムデジットダイヤリング（RDD）を使ってマラウイの携帯電話番号システムに基づいてランダムな電話番号を作成したんだ。登録された電話番号のデータベースと照合して、番号が使われているかを確認した。使えない番号をフィルタリングした後、訓練を受けたインタビュアーが年齢、性別、地域、都市または地方の居住地によって定義されたサンプリングストラタをモニタリングしながら、選ばれた個人に電話インタビューを行った。各ストラタの定量は最新の国勢調査のデータに基づいているんだ。

フィールドワークは四つのフェーズに分かれ、それぞれ4〜5か月続いたんだ。各フェーズの開始時に定量はリセットされた。インタビュアーは未成年者と話さないようにして、回答者から同意が得られることを確認した。参加者は調査を完了することで携帯電話の通話料をもらったんだ。インタビュアーは自宅から作業を行い、一部のインタビューは品質チェックのために録音されたんだ。

マラウイでは、携帯電話の所有率は他のサハラ以南のアフリカ諸国と比べて比較的低いんだ。2021年には、マラウイ人の約60％が携帯電話にアクセスできていたんだけど、田舎の地域ではもっと低くて、潜在的な回答者に到達するのが難しいんだ。この課題を助けるために、研究者たちは田舎の回答者をより良く特定するためにインタラクティブボイスレスポンス（IVR）調査を含めたんだ。

データ収集の第二段階から、同意した18〜49歳の女性たちがTPHまたはFPHの質問にランダムに割り振られたんだ。FPHは各妊娠について詳しい質問をして、TPHは短くすることを意図していたので過去の妊娠の概要は含まれていなかった。TPHは調査から7年以内に終わった妊娠のみを扱い、逆順にデータを集めたんだ。

#ポストストラティフィケーションの重み付け

携帯電話調査からの死亡率の推定は、選択的な参加によってバイアスされる可能性があるんだ。特に、携帯電話の所有が特定の回答者の特性と相関する可能性があるからね。クオータは役立つけど、主要な人口統計資料と地理的要因に限定されるんだ。RaMMPSのサンプルが広い人口を代表することを確実にするために、研究者たちは反復的比例適合を用いたポストストラフィケーションを使ってるんだ。この方法は、RaMMPSのサンプルを、年齢、居住地、教育、家族の大きさ、電気へのアクセスなどの人口統計データにマッチさせるんだ。

使用された重みは大きく異なり、サンプル集団の回答と国の数字との違いを反映してる。分析では、一般に小さなサンプルに推奨されることが多いので、未加工の重みが使用されたんだ。

#死産と周産死亡率の推定

RaMMPSのデータを使用して、28週以降の妊娠による死亡率が計算されたんだ。これは、1,000件の出生あたりの死産数として示されるんだ。周産死亡率は、生後初めの1週間を含み、拡張された率は最初の28日をカバーしてる。これにより、UN機関の推定と比較しやすくなるんだ。UNの推定が死産については利用可能だけど、早期新生児死亡のための別の数字は公開されてないんだ。

RaMMPSと比較するために、DHSのサンプルは18〜49歳の女性に制限されたんだ。データはブートストラッピング法を使って分析され、推定に対する信頼区間が計算されたんだ。

合計で、56,072の電話番号にかけて、13,800人の回答者とのインタビューが成功裏に完了したんだ。この中で、最終的な分析に含まれたのは、18〜49歳の女性が4,203人で、TPHとFPHの質問表をほぼ同じ数ずつ受け取ったんだ。FPHを完了するまでの中央値は約3.20分、TPHは約2.11分かかったんだ。

#結果

RaMMPSからの死亡率の推定は、以前の調査と比較して、興味深いパターンを明らかにしたんだ。たとえば、FPHからの死産率の推定は約19.38パーセントで、これは以前の年のUNの推定に似てる。一方、TPHは30.25というはるかに高い率を示したけど、これはあまり信頼性がないかもしれない。

FPHからの周産死亡率は以前の推定より高いと見つかったけど、やっぱりその違いは統計的に有意じゃなかった。ポストストラフィケーションは推定を少し調整したけど、重要な変化は見られなかった。両者の方法からの拡張された周産死亡率の推定は、統計的に等しいように見え、他のソースと比較可能だったんだ。

FPHのデータを数年間見てみると、2014年から2020年の間に死亡率が減少していることを示唆していたけど、COVID-19パンデミックの間に死亡率が増加した兆候もあったんだ。ただ、このデータは変動があるから慎重に解釈する必要があるよ。

#データ品質チェック

集めたデータの質を評価するために、この研究では2つの重要な比率を見たんだ。それは、死産と新生児死亡率の比率、そして早期新生児死亡と新生児死亡率の比率だんね。FPHからの比率は以前の調査と一致しているようで、データの質は良さそうだ。ただし、TPHツールは通常とは異なる高い比率を示していたんだ。

#結論

この研究では、初めて周産死亡を推定するために携帯電話調査を使って、2つの異なる質問票タイプを使用したんだ。フル妊娠履歴のツールは、トランケイテッドツールよりもより信頼できる推定を提供したんだ。2つの調査方法の時間の違いが最小限だったので、将来の携帯電話調査にはFPHが優先されるべきだと思うね。

この研究は、携帯電話調査が従来のデータ収集が難しい地域で周産死亡データを集めるのに有効な方法であることを示してるんだ。でも、研究は小さなサンプルサイズや田舎の地域で誰がリーチされたかに関する潜在的なバイアスに関する課題に直面してたんだ。

これらの制約にもかかわらず、携帯電話調査は、特に出生および死亡登録システムが不十分な環境で重要な健康データを集める上での可能性を示してるんだ。全体として、このアプローチはさまざまな文脈で周産死亡を理解し、対処するのに役立つかもしれないね。