Кратко — какие факторы включить, как собирать данные и какие модели применять.
1) Ключевые факторы для модели (с переменными-примерами)
- Социокультурные:
- доверие к медицине/врачам, уровень здравоохранительной грамотности, образование, религиозные/традиционные практики, стигма, нормы поведения, языковой барьер, информационное поле/медиа. (переменные: шкалы доверия, лет образования, индексы грамотности, индикаторы религиозной практики, индикаторы доступа к источникам информации).
- Институционные:
- доступность услуг (время/расстояние до ФАП/клиники), наличие кадров и графиков приёма, качество и согласованность клинических рекомендаций, страховое покрытие, логистика лекарств/материалов, регуляторная политика, программы просвещения, вмешательства НГО. (переменные: расстояние, плотность врачей/население, наличие страховки, индексы качества услуги).
- Экономические:
- доход на домохозяйство, стоимость лечения/проезд/упущенный заработок, бедность, безработица, неравенство, макроэкономические показатели. (переменные: ВВП на душу, доход, расходы на здравоохранение из кармана).
2) Измерение результата
- Чётко задать исход: бинарная соблюдение/несоблюдение рекомендаций у индивида или доля соблюдающих в популяции. Примеры: $p_1=0.75,p_2=0.45$, абсолютная разница $\Delta p=0.30$, относительный риск $RR=\frac{0.75}{0.45}\approx 1.67$.
3) Методы сбора данных
- Количественные:
- репрезентативные household surveys с модулем по соблюдению рекомендаций и перечисленными ковариатами;
- клинические регистры / административные данные (визиты, назначения, выписки, рецепты);
- обследования учреждений (Service Availability and Readiness Assessment);
- аптеки/продажи препаратов, платежные записи страховщиков;
- геопривязка (расстояния до сервисов), мобильные данные о передвижении.
- Качественные:
- фокус‑группы, глубинные интервью с пациентами и провайдерами, этнография — чтобы понять мотивации, барьеры и социальные нормы.
- Смешанные подходы: сопоставление индивидуальных ответов с административными данными (data linkage).
4) Модели и аналитические подходы
- Описательная статистика: разницы долей, доверительные интервалы.
- Мультиуровневые модели (hierarchical / mixed‑effects) для индивидуальных данных: логистическая регрессия с рандом‑эффектами по регионам/клиникам, чтобы учесть внутрикластерную корреляцию:
$$\text{logit}(P(Y_{ij}=1))={\beta }_0+\beta X_{ij}+u_j,u_j\sim N(0,{\sigma }_u^2).$$ - Модели для агрегированных долей: бета‑регрессия или обобщённая линейная модель с весами.
- Декомпозиция вкладов в разницу (Oaxaca–Blinder) для количественной оценки доли различия, объясняемой наблюдаемыми переменными.
- Структурное моделирование/SEM для латентных конструктов (доверие, знание), путей (медиа → знание → соблюдение).
- Кауза‑инференс методы для оценки эффектов политик/интервенций:
- difference‑in‑differences (если есть временные/политические различия между странами/регионами),
- инструментальные переменные (IV) при эндогенных ковариатах (например, расстояние до клиники как инструмент доступа),
- propensity score matching / weighting для сопоставления популяций,
- g‑computation, TMLE для робастной оценки средних причинных эффектов.
- Анализ взаимодействий (moderation) для проверки, меняется ли эффект факторов в зависимости от пола/урбанизации/возраста.
5) Проверки надёжности и чувствительности
- DAG для спецификации причинных связей и выбора ковариат;
- sensitivity analysis / E‑value для оценки влияния невключённых конфounders;
- внешняя валидация на других выборках/данных;
- тесты на мультиколлинеарность и проверка устойчивости оценок к разным спецификациям.
6) Практическая последовательность
- составить DAG, определить ключевые переменные и измерения;
- собрать/линковать данные (survey + registry + facility + гео);
- описательный анализ и визуализация разницы ($\Delta p=0.30$);
- построить многоуровневую модель и декомпозицию для атрибуции долей;
- применить каузальные методы при наличии квази‑экспериментов;
- дополнить качественными данными для интерпретации нерешённых вопросов.
Если нужно, могу предложить конкретную модельную спецификацию (формулы) и пример минимального набора переменных для опроса.