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LQAS PARA PROGRAMAS Y LQAS PARA PROGRAMAS Y PROYECTOSPROYECTOS

Anibal Velásquez MD, MScAnibal Velásquez MD, MSc

anibal.velasquez@gmail.comanibal.velasquez@gmail.com

¿Qué es LQAS?

• Es un método de muestreo que puede ser usado para identificar áreas prioritarias (Ej. Servicios, médicos, etc.) o indicadores que no alcanzan coberturas promedio o que no alcanzan a la meta

•

• LQAS, consiste en dividir el ámbito de intervención en áreas de supervisión (lote). Los criterios para hacer la división en:

Tamaño de la muestra de LQAS

• LQAS utiliza pequeñas muestras

– Más frecuentemente usa 19

– Mayores tamaños de muestra raramente son necesarias

• LQAS fue inicialmente utilizado en 1920s para el control de calidad industrial

Más bajo del promedio o de la meta

Identificar las razones de la baja cobertura

Desarrollar soluciones o acciones focalizadas

Mantener el programa en el nivel actual

Identificar supervisores y trabajadores de saludque pueden ayudar en las áreas de menor cobertura

Cumplen la

Meta de cobertura

10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% 55% 60% 65% 70% 75% 80% 85% 90% 95%

N/A N/A 1 1 2 2 3 4 5 5 6 7 7 8 8 9 10 11N/A N/A 1 1 2 3 3 4 5 6 6 7 8 8 9 10 11 11N/A N/A 1 1 2 3 4 4 5 6 7 8 8 9 10 11 11 12N/A N/A 1 2 2 3 4 5 6 6 7 8 9 10 10 11 12 13N/A N/A 1 2 2 3 4 5 6 7 8 9 9 10 11 12 13 14N/A N/A 1 2 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15N/A N/A 1 2 2 3 5 6 7 8 9 10 11 11 12 13 14 16N/A N/A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

N/A N/A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11 12 13 14 15 16 17N/A N/A 1 2 3 4 5 6 8 9 10 11 12 13 14 16 17 18N/A N/A 1 2 3 4 5 7 8 9 10 12 13 14 15 16 18 19N/A N/A 1 2 3 4 6 7 8 10 11 12 13 14 16 17 18 20N/A N/A 1 2 3 4 6 7 9 10 11 13 14 15 16 18 19 21N/A 1 2 2 4 5 6 8 9 10 12 13 14 16 17 18 20 21N/A 1 2 3 4 5 6 8 9 11 12 14 15 16 18 19 21 22N/A 1 2 3 4 5 7 8 10 11 13 14 15 17 18 20 21 23N/A 1 2 3 4 5 7 8 10 12 13 15 16 18 19 21 22 24N/A 1 2 3 4 5 7 9 10 12 13 15 17 18 20 21 23 25N/A 1 2 3 4 5 7 9 11 12 14 16 17 19 20 22 24 26

Alpha and Beta Errors are > 10%

Alpha and Beta Errors are > 15%

N/A = Not Applicable -- Indicates that LQAS should not be used since coverage is too low for LQAS to detect.

2829

For all coverage benchmarks (except where noted) LQAS is at least 92% sensitive and specific

27

2425

30

23

2021

26

19

1617

22

15

1213

18

LQAS Table: Decision Rules for Sample Sizes of 12-30 and Coverage Benchmarks or Average Coverage of 10% to 95%

Sample Sizes

Coverage Benchmarks or Average Coverage

14

Qué nos puede decir una muestra de 19

• Bueno para establecer áreas prioritarias • Bueno para establecer coberturas de AS• Bueno para decidir dónde intensificar la supervisión y dónde

invertir más recursos• Bueno para identificar coberturas de conocimientos y

prácticas de las de bajas coberturas

Qué no nos puede decir una muestra de 19

• No es bueno para calcular coberturas exacta en un área de supervisión; pero puede ser utilizada para calcular coberturas para un programa entero

• No es bueno para establecer prioridades de supervisión cuando las coberturas tienen pocas diferencias de coberturas

Por qué usar una muestra de 19• Una muestra de 19 provee un nivel aceptable de error para

tomar decisiones; al menos 92% de las veces, identifica si una meta de cobertura ha sido alcanzada o si un AS es substancialmente más bajo del promedio de cobertura de un área programa

• Muestra mayores de 19 tienen prácticamente la misma precisión estadística. No proporcionan mejor información y cuestan más

Curva de probabilidades de los diversos valores de incumplimiento que podemos encontrar en una muestra de 15 casos extraída de

una población con un nivel de incumplimiento de 15%

Curvas de probabilidad de los diversos valores posibles de incumplimientos en una muestra de 15 casos si los estándares de incumplimiento en una muestra de 15 casos si los estándares de

incumplimiento son de 15% y 50%

Ejercicio de LQAS

Técnica de muestreo de LQAS• Paso 1. Lista de las unidades de información y

población total• Paso 2. Cálculo de la población acumulativa• Paso 3. Calcular el intervalo de muestreo• Paso 4. Elegir un número aleatorio• Paso 5. Iniciar con el número aleatorio y usar el

intervalo de muestreo para identificar a las unidades observacionales para las 19 entrevistas o auditorías

Ejemplo

Paso 1. Lista de servicios y población total

Servicio Unidades 1A 170 1B 213 2A 153 2B 113 3A 170 3B 160 3C 150 3D 170 4A 150 4B 150 5A 95 5B 89 6A 150 7A 124 7B 128 7C 125 8A 320

Paso 2. Cálculo de la población acumulativa

263032017

231012516

278512815

205712414

193315013

17838912

16949511

159915010

14491509

12991708

11391507

9791606

8191705

6491134

5361533

3832132

1701701

ACUMULADO

263032017

231012516

278512815

205712414

193315013

17838912

16949511

159915010

14491509

12991708

11391507

9791606

8191705

6491134

5361533

3832132

1701701

ACUMULADO

Paso 3. Calcular el intervalo de muestreo (IM)

• Total de unidades de observación/19

• IM= 2630/19= 138

Paso 4. Elegir un número aleatorio• No. aleatorio= 77

• EXCEL: ALEATORIO( )• Para generar un número real aleatorio entre a y b, use:

ALEATORIO()*NÚMERO MÁXIMO

• Ejemplo

• ALEATORIO()= número de 0 y 1

• ALEATORIO()*100= un número aleatorio igual o superior a 0 pero menor que 100

Paso 5. selección de historias clínicas

• Se comienza a seleccionar a partir del # aleatorio obtenido

2423 - 25612630

22852310

21472185

20092057

18711933

17331783

NO2694

1457 - 15951599

13191449

11811299

10431129

905979

767819

629649

491536

215 - 353383

77170

CASA/APTOACUM

NUMERO DE VIVIENDA

2423 - 25612630

22852310

21472185

20092057

18711933

17331783

NO2694

1457 - 15951599

13191449

11811299

10431129

905979

767819

629649

491536

215 - 353383

77170

CASA/APTOACUM

NUMERO DE VIVIENDA

Ejercicio

Paso 1Servicios Historias1A 4202A 4803A 3603B 3304A 1705A 1705B 1706A 1707A 1007B 130

Paso 2Número Historias Acumulado1 4202 4803 3604 3305 1706 1707 1708 1709 10010 130

Paso 3• Total de HC/19

• IM=

Paso 4. Elegir un número aleatorio

• Número aleatorio =

Selección de HCNúmero Acumulado Historia

seleccionada

12345678910

Análisis de la información del

LQAS

Ficha de tabulaciónCorrecto= 1 Incorrecto=0 Omitido=S error=X # Indicador Respuesta

correcta 1

2

3

4

5

6

7

8

9

1 0

1 1

1 2

1 3

1 4

1 5

1 6

1 7

1 8

1 9

Total correctas

Total tamaño de la muestra

1 Cobertura vacunación

95%

2 Lactancia materna niños < 6 meses

100%

Tabla resumen de tabulación de todas las AS para línea de base

Total de respuestas correctas en cada lote/regla de decisión

Tamaño de muestra

#

Indicador

1

2

3

4

5

Total correctas en el programa

1 2

3

4

5

Total tamaño de muestra en el programa

Cobertura promedio/ total correctas/tamaño muestra

1

2

3

Tabla de decisión

Uso de la tabla de decisiones• Después de la línea de base se definen el

resultado final y metas anuales

• Ejemplo– Línea de base: 10%– Año 1: 30%– Año 2: 50%– Año 3: 70%– Final: 80%

SeguimientoResúmen del tabulado: monitoreo

Total de respuestas correctas en cada lote/regla de decisión

Tamaño de muestra

#

Indicador

1

2

3

4

5

Total correctas en el programa

1

2

3

4

5

Total tamaño de muestra en el programa

Cobertura promedio/ total correctas/tamaño muestra

Cobertura objetivo o Meta

1

2

3

Ejemplo

Ejemplo de seguimiento

¿Cómo definir prioridades con LQAS?

Resultados de LQAS en las áreas de supervisión o lotes

Estado de prioridad

Debajo de la meta o cobertura esperada

Debajo del promedio de la muestra de línea de base (LB)

Muy alto

Debajo de la meta o cobertura esperada

No debajo del promedio de la LB

Segundo más alto

No debajo de la cobertura esperada

Debajo del promedio de la LB

Segundo más alto

No debajo de la cobertura esperada

No debajo del promedio de la LB

No es prioridad