Qualité des données
Garantir la qualité des données MNCH
Le suivi de l'état de santé d'une ville maternelle, nouveau-néet enfant Le programme de santé maternelle et infantile (MNCH) implique la collecte régulière de données et le suivi des progrès accomplis vers les résultats escomptés (CDC, 2014). L'une des principales sources de données disponibles dans la plupart des pays est le système d'information sur la gestion de la santé (HMIS), qui comprend une mine d'informations sur les produits et les résultats du programme MNCH au niveau de l'établissement, de la ville, de la région et du pays. Cependant, de nombreux défis se posent actuellement pour obtenir des données HMIS de haute qualité, notamment des données incomplètes en raison de mauvaises pratiques de déclaration, une qualité de données incohérente entre les établissements, l'absence de méthodes de collecte de données normalisées, la difficulté d'accéder à des données complexes et de les analyser, des ressources humaines limitées pour gérer les données et des biais potentiels dans la déclaration, ce qui rend difficile l'évaluation précise de l'utilisation des services de SMNI et des résultats en matière de santé (Samal & Dehury, 2016).
Cette intervention se concentre sur les étapes visant à améliorer la qualité des données MNCH en menant périodiquement des évaluations de la qualité des données (DQA) de l'enregistrement HMIS et des rapports au niveau de l'établissement. L'accent sera mis sur trois aspects principaux de la qualité des données :
- Disponibilité des données : Il s'agit de vérifier si les outils de données sont disponibles, s'ils sont remplis et s'ils le sont correctement.
- Cohérence des données : La cohérence des données permet de vérifier que les outils de données sont complétés de la même manière d'un mois à l'autre.
- Validité des données : Il s'agit de vérifier si les données sont correctement collectées et transférées d'un outil à l'autre, par exemple du registre journalier au formulaire de synthèse mensuelle.
Quels sont les avantages d'une meilleure qualité des données ?
- Renforce les données HMIS sur la santé maternelle et infantile, ce qui est bénéfique non seulement pour TCI mais aussi pour le pays et ses parties prenantes.
- Renforcer la capacité d'action au niveau local gouvernement pour mener à bien cette intervention, ce qui en facilite la durabilité.
- Il soutient les données pour la prise de décision en utilisant des données de haute qualité, en alignant les plans et les activités sur la situation réelle à laquelle il faut faire face.
Méthode de mise en œuvre
1. Phase préparatoire : Avant l'évaluation
- Préparer la liste de contrôle du CQD. L'équipe doit utiliser les outils locaux pour l'AQD s'ils sont disponibles. Si ce n'est pas le cas, l'outil doit être développé sur la base des normes mondiales/nationales relatives aux processus et à la qualité des données du SMIS.
- Extraire de la base de données HMIS (souvent le DHIS2) les données MNCH des établissements concernés pour la période d'évaluation.
- Organiser une réunion de formation et de planification de l'AQD avec les évaluateurs. L'équipe d'évaluation doit être composée de responsables des données au niveau de la région et de la ville, avec le soutien de l'équipe de l'TCI . Si un pays dispose déjà d'un processus d'AQD, TCI doit s'assurer que les évaluateurs prévus sont inclus dans la formation. La formation comprendra des présentations, des examens de documents, des jeux de rôle et des tests pré-post afin d'assurer un renforcement adéquat des capacités de l'équipe d'évaluation.
- Répartissez les évaluateurs en petites équipes de 2 à 3 personnes et désignez les installations à visiter.
- Aviser les installations des dates de visite.
- Prenez des dispositions logistiques pour l'équipe d'évaluation. Prévoyez de ne pas visiter plus de deux établissements par jour et préparez-vous à passer en moyenne 4 heures dans chaque établissement.
2. Phase d'évaluation : Dans l'établissement
- Visiter les établissements et administrer les listes de contrôle.L'équipe examinera les outils pertinents en fonction du contexte national, tels que les formulaires d'admission quotidiens, les registres MNCH quotidiens et les outils de rapport mensuel HMIS. Elle indiquera ensuite les scores appropriés sur la liste de contrôle du CQD.
- Calculer les notes et identifier les lacunes.À la fin de l'évaluation, les notes de chaque établissement sont calculées. Les notes globales pour la ville sont également calculées. La saisie des données et les calculs doivent être effectués par les responsables des données de la région et de la ville, avec le soutien de l'équipe de l'TCI . Dans la mesure du possible, un premier retour d'information doit être fourni à l'établissement pour qu'il corrige immédiatement le tir.
3. Phase de diffusion : Après les évaluations
- Diffuser les résultats de l'évaluation.Les résultats de l'évaluation doivent être diffusés aux parties prenantes les plus aptes à combler les lacunes/problèmes identifiés, en fonction du contexte national. Il peut s'agir des responsables des établissements, des responsables des données de la ville et des responsables des programmes de santé maternelle et infantile de la ville. Le cas échéant, les établissements ayant obtenu les meilleurs résultats dans chaque ville doivent être félicités afin que les autres établissements puissent s'inspirer de leurs bonnes pratiques.
- Élaborer et mettre en œuvre un plan visant à combler les lacunes identifiées.Les aspects faibles, pour lesquels la plupart des établissements obtiennent de mauvais résultats, doivent être notés et traités. Un plan détaillé visant à combler les lacunes identifiées doit être élaboré et son exécution doit faire l'objet d'un suivi.
Quelles sont les preuves ?
L'amélioration de la qualité des données sur la santé maternelle et infantile dans le système d'information sur la santé aide les parties prenantes à faire des évaluations et à prendre des décisions appropriées pour renforcer leurs programmes locaux de santé maternelle et infantile.
Par exemple, les rapports HMIS incomplets, comme l'indique le tableau suivant Ressources de l'OMSL'amélioration des taux d'enregistrement des naissances, par exemple, affecte la précision des tendances des indicateurs MNCH. Les responsables de programmes peuvent penser qu'il y a des améliorations dans les accouchements en établissement, alors que la tendance est due à l'amélioration des taux de déclaration au fil du temps.
La ressource offre d'autres exemples de la manière dont l'exhaustivité, la cohérence et la validité des données peuvent influencer l'interprétation des résultats du programme, en soulignant l'importance d'utiliser des données de haute qualité pour la prise de décision.
Exploration de données incomplètes, de Considérations sur la qualité des données pour les gestionnaires de MNCAH.
Indicateurs clés
- Pourcentage d'établissements où l'AQD a été mené avec la régularité attendue (par exemple, tous les trimestres).
- Pourcentage d'établissements présentant des données HMIS de haute qualité sur la santé maternelle et infantile.
- Pourcentage d'établissements invités à participer à des activités de diffusion afin d'identifier les lacunes et les solutions.
- Pourcentage de villes disposant de plans d'amélioration de la qualité des données basés sur les résultats de l'AQD.
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Conseils
- S'il existe déjà des directives nationales/régionales pour les AQD à mener, travaillez avec le gouvernement local pour vous assurer qu'elles sont mises en œuvre régulièrement. Ne commencez pas de nouveaux processus d'AQD si TCI peut aider à renforcer les processus existants. Cela favorise l'appropriation locale et la durabilité.
- Garantir l'utilisation des outils locaux d'AQD lorsqu'ils sont disponibles. Cela permet à l'TCI de soutenir l'utilisation régulière des outils que les villes sont déjà censées mettre en œuvre.
- La préparation est la clé d'un CQD fructueux. Passez en revue les outils et les données HMIS de l'établissement, et formez les évaluateurs de manière adéquate avant de procéder aux évaluations.
Défis
- Manque de financement local pour mener l'AQD comme prévu (par exemple, tous les trimestres).
- Priorités concurrentes des responsables des données des villes et des régions.
- Difficultés de programmation avec les établissements, sans que cela n'affecte leur prestation de services.
Ressources clés
- Évaluation de la qualité des données sur le site : vérification des données et évaluation du système. WHO 2022
- Analyse et utilisation des données relatives aux établissements de santé : orientations pour les responsables de programmes de santé maternelle, néonatale, infantile et adolescente. WHO 2023
- Évaluation de la qualité des données des établissements de santé. OMS et République d'Ouganda 2011
- Santé numérique. OMS
- Ressources en matière de santé numérique. Santé numérique mondiale
