OBJECTIVE: To describe the electronic medical databases used in antiretroviral therapy (ART) programmes in lower-income countries and assess the measures such programmes employ to maintain and improve data quality and reduce the loss of patients to follow-up. METHODS: In 15 countries of Africa, South America and Asia, a survey was conducted from December 2006 to February 2007 on the use of electronic medical record systems in ART programmes. Patients enrolled in the sites at the time of the survey but not seen during the previous 12 months were considered lost to follow-up. The quality of the data was assessed by computing the percentage of missing key variables (age, sex, clinical stage of HIV infection, CD4+ lymphocyte count and year of ART initiation). Associations between site characteristics (such as number of staff members dedicated to data management), measures to reduce loss to follow-up (such as the presence of staff dedicated to tracing patients) and data quality and loss to follow-up were analysed using multivariate logit models. FINDINGS: Twenty-one sites that together provided ART to 50 060 patients were included (median number of patients per site: 1000; interquartile range, IQR: 72-19 320). Eighteen sites (86%) used an electronic database for medical record-keeping; 15 (83%) such sites relied on software intended for personal or small business use. The median percentage of missing data for key variables per site was 10.9% (IQR: 2.0-18.9%) and declined with training in data management (odds ratio, OR: 0.58; 95% confidence interval, CI: 0.37-0.90) and weekly hours spent by a clerk on the database per 100 patients on ART (OR: 0.95; 95% CI: 0.90-0.99). About 10 weekly hours per 100 patients on ART were required to reduce missing data for key variables to below 10%. The median percentage of patients lost to follow-up 1 year after starting ART was 8.5% (IQR: 4.2-19.7%). Strategies to reduce loss to follow-up included outreach teams, community-based organizations and checking death registry data. Implementation of all three strategies substantially reduced losses to follow-up (OR: 0.17; 95% CI: 0.15-0.20). CONCLUSION: The quality of the data collected and the retention of patients in ART treatment programmes are unsatisfactory for many sites involved in the scale-up of ART in resource-limited settings, mainly because of insufficient staff trained to manage data and trace patients lost to follow-up.

OBJETIVO: Describir las bases de datos clínicos electrónicas utilizadas en los programas de tratamiento antirretroviral (TAR) en los países de ingresos bajos y evaluar las medidas empleadas en esos programas para mantener y mejorar la calidad de los datos y reducir la pérdida de pacientes durante el seguimiento. MÉTODOS: Entre diciembre de 2006 y febrero de 2007 se llevó a cabo en 15 países de África, América del Sur y Asia una encuesta sobre la utilización de sistemas electrónicos de historias clínicas en los programas de TAR. Se consideraron perdidos para el seguimiento los pacientes participantes en los centros estudiados a los que no se había vuelto a ver en los doce meses anteriores. La calidad de los datos se evaluó calculando el porcentaje de variables clave omitidas (edad, sexo, fase clínica de la infección por VIH, recuento de linfocitos CD4+ y año de inicio del TAR). Las relaciones entre las características del centro estudiado (como el número de trabajadores dedicados a la gestión de datos), las medidas tendentes a reducir las pérdidas de seguimiento (por ejemplo la existencia de personal dedicado a localizar a los pacientes) y la calidad de los datos y las pérdidas de seguimiento fueron analizadas mediante modelos logit de varias variables. RESULTADOS: El estudio abarcó 21 centros que suministraron TAR a 50 060 pacientes en total (mediana de pacientes por centro: 1000; intervalo intercuartílico, IIC: 72-19 320). Dieciocho centros (86%) usaban bases de datos electrónicas para sus historias clínicas; 15 (83%) de esos centros utilizaban para ello software concebido para uso personal o de pequeñas empresas. La mediana del porcentaje de datos omitidos sobre variables fundamentales por centro fue de 10,9% (IIC: 2,0-18,9%) y disminuía con la capacitación para la gestión de datos (razón de posibilidades, OR: 0,58; intervalo de confianza del 95%, IC95%: 0,37-0,90) y las horas semanales dedicadas por un auxiliar administrativo a la base de datos por 100 pacientes sometidos a TAR (OR: 0,95; IC95%: 0,90-0,99). Se requerían unas 10 horas semanales por 100 pacientes sometidos a TAR para reducir los datos faltantes para variables clave a niveles inferiores al 10%. La mediana del porcentaje de pacientes perdidos para el seguimiento al cabo de un año de iniciado el TAR fue de 8,5% (IIC: 4,2-19,7%). Entre las estrategias aplicadas para reducir las pérdidas de seguimiento cabe citar los equipos de extensión, las organizaciones comunitarias y la verificación de los datos de los registros de defunción. La aplicación de esas tres estrategias permitió reducir sustancialmente las pérdidas durante el seguimiento (OR: 0,17; IC95%: 0,15-0,20). CONCLUSIÓN: La calidad de los datos reunidos y la retención de pacientes en los programas de TAR son insatisfactorias en muchos de los centros que participan en la expansión del TAR en entornos con recursos limitados, principalmente como consecuencia de la falta de personal suficiente con la preparación necesaria para gestionar los datos y localizar a los pacientes perdidos para el seguimiento.

OBJECTIF: Décrire les bases de données médicales électroniques utilisées par les programmes de traitement antirétroviral (ART) dans les pays à faible revenu et évaluer les mesures que ces programmes appliquent pour préserver et améliorer la qualité des données et réduire le nombre de patients perdus de vue. MÉTHODES: Une étude a été menée de décembre 2006 à février 2007 dans 15 pays d'Afrique, d'Amérique du Sud et d'Asie sur l'utilisation des systèmes d'enregistrement électronique des données médicales dans le cadre des programmes ART. Les patients recrutés sur les sites au moment de l'enquête qui n'avaient pas été vus pendant les 12 derniers mois ont été considérés comme perdus de vue. On a évalué la qualité des données en calculant le pourcentage de variables clés manquantes (âge, sexe, stade clinique de l'infection à VIH, numération des lymphocytes CD4+ et année de mise en route du traitement ART). On a analysé les associations entre les caractéristiques des sites (telles que le nombre de membres du personnel affectés à la gestion des données) et les mesures pour réduire le nombre de perdus de vue (telles que la présence de personnel chargé de retrouver les patients) d'une part et la qualité des données et le nombre de perdus de vue, d'autre part, à l'aide de modèles logit multivariés. RÉSULTATS: Vingt-une sites, fournissant globalement un traitement ART à 50 060 patients, ont participé à l'étude (nombre médian de patients par site : 1000 ; intervalle interquartile, IIQ : 72 - 19320). Dix-huit de ces sites (86 %) ont utilisé une base de données électronique pour l'enregistrement des données médicales et 15 (83 %) d'entre eux ont fait appel à des logiciels destinés aux petites entreprises ou à un usage individuel. Le pourcentage médian de données manquantes pour les variables clés était de 10,9 (IIQ : 2,0 - 18,9 ) et diminuait avec le degré de formation à la gestion des données (odds ratio, OR : 0,58 ; intervalle de confiance à 95 , IC : 0,37-0,90) et avec le nombre d'heures par semaine consacrées par des employés à la base de données pour 100 patients sous traitement ART (OR : 0,95 ; IC à 95 % : 0,90-0,99). Il fallait environ 10 heures par semaine pour 100 patients sous traitement ART pour amener le pourcentage de données manquantes concernant les variables clés à moins de 10 . Le pourcentage médian de patients perdus de vue 1 an après la mise en route du traitement ART était de 8,5 % (IIQ : 4,2-19,7 ). Parmi les stratégies employées pour réduire le nombre de perdus de vue, figuraient le recours à des équipes de proximité et à des organisations communautaires, ainsi que le contrôle des données d'enregistrement des décès. La mise en œuvre de ces trois stratégies a permis de diminuer substantiellement les nombres de perdus de vue (OR : 0,17 ; IC à 95 % : 0,15-0,20). CONCLUSION: La qualité des données recueillies et la rétention des patients dans les programmes de traitement ART étaient insatisfaisantes pour de nombreux sites participant à l'extension du traitement ART dans les pays à ressources limitées, en raison principalement de la formation insuffisante du personnel à la gestion des données et au traçage des patients perdus de vue.

This work is an introduction to repeated measurement analysis for longitudinal studies. It uses a two stage modelling framework, using hierarchical linear models with two levels. The first level pertains to the repeated measures, the second level pertains to the individual. For the last 25 years, hierarchical linear models have been used in the Social Sciences to analyse data coming from organizations with multiple levels. Their applications have been extended to the study of change in populations, both to describe the average change in an outcome variable in a population and to analyse the factors associated with variability in the individual trajectories of change. In this article, the basic concepts are introduced: between subjects and within subjects variability, the person-specific model for the individual trajectory and the between person model to describe how individuals vary in their trajectories, fixed and random effects, linear and quadratic growth models. At the end of each section, an illustration is given for the study of cognitive function of the older people cohort «Aging in Leganés», followed in four occasions between 1993 and 1999. Results from fitting the models to answer the most frequently asked research questions in the description and analysis of individual change are presented. Lastly, we present possible generalizations of these linear models to non linear situations which arise when outcomes are dichotomous, nominal or ordinal.

Este trabajo es una introducción al análisis de medidas repetidas en estudios longitudinales. Se utiliza un marco analítico con dos etapas, ajustando modelos jerárquicos lineales con dos niveles. El primer nivel corresponde a la ocasión (tiempo) de medida y el segundo al individuo. Estos modelos estadísticos proceden de las ciencias sociales, en las que se han utilizado durante más de 25 años para analizar datos en organizaciones con múltiples niveles. Su aplicación permite estudiar los cambios en alguna característica de interés (estado de salud o factor de riesgo) y analizar las circunstancias que explican la variabilidad en las trayectorias individuales. En este trabajo se introducen los conceptos básicos de este método: variabilidad entre individuos y dentro de cada individuo a lo largo del tiempo, modelo del nivel individual para describir la trayectoria de cada individuo y modelo «entre individuos» para describir cómo cambian las trayectorias entre individuos, efectos fijos y efectos aleatorios, modelos de crecimiento lineal y cuadrático. Para ello se ha realizado un análisis de los cambios en la función cognitiva de una cohorte de personas mayores, el estudio «Envejecer en Leganés», seguida cada dos años, entre 1993 y 1999. Se presentan los resultados de modelos ajustados para resolver las preguntas de investigación más frecuentes en la descripción y el análisis de las trayectorias de cambio individual. Por último, se comentan posibles generalizaciones de estos modelos lineales jerárquicos a situaciones en las que la variable de interés no es continua, como es el caso de las variables dependientes dicotómicas, nominales u ordinales.

This work is an introduction to repeated measurement analysis for longitudinal studies. It uses a two stage modelling framework, using hierarchical linear models with two levels. The first level pertains to the repeated measures, the second level pertains to the individual. For the last 25 years, hierarchical linear models have been used in the Social Sciences to analyse data coming from organizations with multiple levels. Their applications have been extended to the study of change in populations, both to describe the average change in an outcome variable in a population and to analyse the factors associated with variability in the individual trajectories of change. In this article, the basic concepts are introduced: between subjects and within subjects variability, the person-specific model for the individual trajectory and the between person model to describe how individuals vary in their trajectories, fixed and random effects, linear and quadratic growth models. At the end of each section, an illustration is given for the study of cognitive function of the older people cohort «Aging in Leganés», followed in four occasions between 1993 and 1999. Results from fitting the models to answer the most frequently asked research questions in the description and analysis of individual change are presented. Lastly, we present possible generalizations of these linear models to non linear situations which arise when outcomes are dichotomous, nominal or ordinal.

Este trabajo es una introducción al análisis de medidas repetidas en estudios longitudinales. Se utiliza un marco analítico con dos etapas, ajustando modelos jerárquicos lineales con dos niveles. El primer nivel corresponde a la ocasión (tiempo) de medida y el segundo al individuo. Estos modelos estadísticos proceden de las ciencias sociales, en las que se han utilizado durante más de 25 años para analizar datos en organizaciones con múltiples niveles. Su aplicación permite estudiar los cambios en alguna característica de interés (estado de salud o factor de riesgo) y analizar las circunstancias que explican la variabilidad en las trayectorias individuales. En este trabajo se introducen los conceptos básicos de este método: variabilidad entre individuos y dentro de cada individuo a lo largo del tiempo, modelo del nivel individual para describir la trayectoria de cada individuo y modelo «entre individuos» para describir cómo cambian las trayectorias entre individuos, efectos fijos y efectos aleatorios, modelos de crecimiento lineal y cuadrático. Para ello se ha realizado un análisis de los cambios en la función cognitiva de una cohorte de personas mayores, el estudio «Envejecer en Leganés», seguida cada dos años, entre 1993 y 1999. Se presentan los resultados de modelos ajustados para resolver las preguntas de investigación más frecuentes en la descripción y el análisis de las trayectorias de cambio individual. Por último, se comentan posibles generalizaciones de estos modelos lineales jerárquicos a situaciones en las que la variable de interés no es continua, como es el caso de las variables dependientes dicotómicas, nominales u ordinales.