Gesundheitsüberwachungssysteme sind entscheidend für die Überwachung der Krankheitsprävalenz und die Anleitung von Interventionsstrategien in Uganda. Ihre Wirksamkeit kann jedoch durch verschiedene Faktoren auf unterschiedlichen Ebenen beeinflusst werden. Wir verwendeten ein multilevel-logistisches Regressionsmodell, um Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich nationaler Umfragen und Krankenhausakten, zu analysieren. Das Modell berücksichtigt sowohl individuelle Patienteneigenschaften (z.B. Alter, Geschlecht) als auch regionale Effekte (z.B. Klima, Gesundheitsinfrastruktur). Die Analyse ergab signifikante geografische Variationen in den Krankheitsprävalenzraten mit einer um 15 % höheren Inzidenz in ländlichen Gebieten im Vergleich zu städtischen Regionen. Unser Ansatz der multilevel-Regression bietet Einblicke in das komplexe Zusammenspiel von Faktoren, die klinische Ergebnisse innerhalb von Gesundheitsüberwachungssystemen beeinflussen, und bietet eine robuste Methode zur Systemevaluation und Interventionsplanung. Gesundheitsbeamte sollten die Ressourcenverteilung basierend auf geografischen Daten priorisieren, um die Krankheitsbekämpfung in Uganda zu optimieren. Gesundheitsüberwachung, multilevel-Regressionanalyse, klinische Ergebnisse, Uganda Der Behandlungseffekt wurde mit logit (pᵢ) =₀+^ Xᵢ geschätzt, und die Unsicherheit wurde mit konfidenzintervallbasierter Inferenz berichtet.
Mukasa et al. (Sat,) untersuchten diese Fragestellung.