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Abstract
RÉSUMÉ
Introduction. Le Système d'Information de Gestion Sanitaire est un ensemble de données collectées régulièrement dans les établissements de santé pour répondre aux besoins de statistiques sur les services de santé. Les données de la vaccination dans le système d’information sanitaire doivent assurer le meilleur moyen pour les prises de décision. Objectif. Cette étude évalue les facteurs associés à la qualité des données du programme élargi de vaccination du district de Dioïla au Mali. Population et méthodes. Une étude transversale allant d’octobre 2021 à septembre 2022 avec comparaison de trois (3) sources (fiches de pointage, RMA, DHIS2) des données du BCG, PENTA, VAR1 et VAR2 de la routine couvrant la période 2021dans 8 Cscom, l’analyse a été faite par logiciels SPSS version 25. Résultats. Nous avons constaté que la cohérence des antigènes entre les différentes sources RMA * fiche de pointage, DHIS2 * RMA et DHIS2 * fiche de pointage la qualité était insuffisante avec tous les antigènes soit respectivement 100 % pour PENTA, BGC à 87.5 %, VAR1 ET VAR 2 à 75% et aussi une promptitude moyenne à 77,5% contrairement à 100% dans la complétude des rapports de données. Conclusion. La qualité des données du PEV de routine de dioila ne semble pas appropriée à être utilisées à la prise de décision malgré la présence du programme FBR. Cependant, la formation un suivi constat avec des superviseurs des agents responsables des collectes de données doit être régulier.
ABSTRACT
Introduction. The Health Management Information System is a set of data collected regularly in health facilities to meet the needs of health services statistics. Immunization data in the health information system should provide the best means for decision-making. Objective. This study assessed the factors associated with the quality of data from the expanded program on immunization in the Dioïla district of Mali. Patients and methods. A cross-sectional study from October 2021 to September 2022 with comparison of three (3) sources (tally sheets, RMA, DHIS2) of BCG and PENTA VAR1 and VAR2 data from the routine covering the period 2021 in 8 Cscom, the analysis was done by SPSS version 25 software. Results. We found that the consistency of antigens between the different sources RMA * scorecard, DHIS2 * RMA and DHIS2 * scorecard quality was insufficient with all antigens respectively 100% for PENTA, BGC to 87.5% , VAR1 AND VAR 2 to 75% to also an average promptness to 77.5% in contrast to 100% in the completeness of data reports. Conclusion. The quality of the routine EPI data from dioila does not appear to be appropriate for use in decision making despite the presence of the FBR program. However, training and follow-up with the supervisors of the agents responsible for data collection should be regular.
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This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
References
- L’expérience du Mali dans le déploiement du DHIS2 — MEASURE Evaluation [Internet]. [cité 14 juin 2021]. Disponible sur: https://www.measureevaluation.org/resources/publications/tr-20-407-fr.html.
- Nguefack-Tsague G, Tamfon BB, Ngnie-Teta I, Ngoufack MN, Keugoung B, Bataliack SM, et al. Factors associated with the performance of routine health information system in Yaoundé-Cameroon: a cross-sectional survey. BMC Med Inform Decis Mak. déc 2020;20(1):339.
- Mboera LEG, Rumisha SF, Mbata D, Mremi IR, Lyimo EP, Joachim C. Data utilisation and factors influencing the performance of the health management information system in Tanzania. BMC Health Serv Res. 25 mai 2021;21.
- Fore H. Grâce au travail effectué dans le cadre de notre Alliance, nous avons pu vacciner un plus grand nombre d’enfants, avec une gamme de vaccins qui n’a jamais été aussi étendue. 2016;52.
- Muhindo R, Joloba EN, Nakanjako D. Health management information system (HMIS); whose data is it anyway. Contextual challenges Rev Public Adm Manag. 2016;4(2):2.
- Mghamba JM, Mboera LEG, Krekamoo W, Senkoro KP, Rumisha SF, Shayo E, et al. Challenges of implementing an Integrated Disease Surveillance and Response strategy using the current Health Management Information System in Tanzania. Tanzania Journal of Health Research. 2004;6(2):57‑63.
- DiniAllewo I. Etat de lieu du Système d’information Hospitalier (SIH) de l’Hôpital Général Peltier. 2017;69.
- Shiferaw AM, Zegeye DT, Assefa S, Yenit MK. Routine health information system utilization and factors associated thereof among health workers at government health institutions in East Gojjam Zone, Northwest Ethiopia. BMC Medical Informatics and Decision Making. 7 août 2017;17(1):116.
- Ministère de la santé publique et de la lutte contre le SIDA du Burundi (DSNIS). Rapport d’evaluation du système d’information sanitaire de routine par l’approche et les outils PRISM, Measure evaluation, par le Carolina population center de l’université de Caroline du Nord à Chapel Hill. 2015.
- Pemanakue J. Système national d’information sanitaire : Un outil pour la prise de décision. 2019;76.
- Ly M, N’Gbichi J, Lippeveld , T, Ye Y. Rapport d’évaluation de la performance du Système d’Information Sanitaire de Routine (SISR) et de la Surveillance Intégrée de la Maladie et la Riposte (SIMR) de Madagascar ,MEASURE Evaluation Carolina Population Center University of North Carolina at Chapel Hill400 Meadowmont. 2017.
- ZONGIA Patrick MD M. Evaluation de l’efficacité des interventions PBF dans l’amélioration de la qualité de l’information sanitaire cas du projet CORDAID dans la zone MUANDA de 2010 à 2015. 2016.
- Ngah PCMN, Essi MJ, Bela AC, Tchamgoue H, Soeters R. Financement Basé sur la Performance et Indicateurs de Santé Infantile: Cas du District de Santé de Messamena –Cameroun. HEALTH SCIENCES AND DISEASE [Internet]. 1 juill 2018 [cité 30 mai 2023];19(3). Disponible sur: https://www.hsd-fmsb.org/index.php/hsd/article/view/1090.
References
L’expérience du Mali dans le déploiement du DHIS2 — MEASURE Evaluation [Internet]. [cité 14 juin 2021]. Disponible sur: https://www.measureevaluation.org/resources/publications/tr-20-407-fr.html.
Nguefack-Tsague G, Tamfon BB, Ngnie-Teta I, Ngoufack MN, Keugoung B, Bataliack SM, et al. Factors associated with the performance of routine health information system in Yaoundé-Cameroon: a cross-sectional survey. BMC Med Inform Decis Mak. déc 2020;20(1):339.
Mboera LEG, Rumisha SF, Mbata D, Mremi IR, Lyimo EP, Joachim C. Data utilisation and factors influencing the performance of the health management information system in Tanzania. BMC Health Serv Res. 25 mai 2021;21.
Fore H. Grâce au travail effectué dans le cadre de notre Alliance, nous avons pu vacciner un plus grand nombre d’enfants, avec une gamme de vaccins qui n’a jamais été aussi étendue. 2016;52.
Muhindo R, Joloba EN, Nakanjako D. Health management information system (HMIS); whose data is it anyway. Contextual challenges Rev Public Adm Manag. 2016;4(2):2.
Mghamba JM, Mboera LEG, Krekamoo W, Senkoro KP, Rumisha SF, Shayo E, et al. Challenges of implementing an Integrated Disease Surveillance and Response strategy using the current Health Management Information System in Tanzania. Tanzania Journal of Health Research. 2004;6(2):57‑63.
DiniAllewo I. Etat de lieu du Système d’information Hospitalier (SIH) de l’Hôpital Général Peltier. 2017;69.
Shiferaw AM, Zegeye DT, Assefa S, Yenit MK. Routine health information system utilization and factors associated thereof among health workers at government health institutions in East Gojjam Zone, Northwest Ethiopia. BMC Medical Informatics and Decision Making. 7 août 2017;17(1):116.
Ministère de la santé publique et de la lutte contre le SIDA du Burundi (DSNIS). Rapport d’evaluation du système d’information sanitaire de routine par l’approche et les outils PRISM, Measure evaluation, par le Carolina population center de l’université de Caroline du Nord à Chapel Hill. 2015.
Pemanakue J. Système national d’information sanitaire : Un outil pour la prise de décision. 2019;76.
Ly M, N’Gbichi J, Lippeveld , T, Ye Y. Rapport d’évaluation de la performance du Système d’Information Sanitaire de Routine (SISR) et de la Surveillance Intégrée de la Maladie et la Riposte (SIMR) de Madagascar ,MEASURE Evaluation Carolina Population Center University of North Carolina at Chapel Hill400 Meadowmont. 2017.
ZONGIA Patrick MD M. Evaluation de l’efficacité des interventions PBF dans l’amélioration de la qualité de l’information sanitaire cas du projet CORDAID dans la zone MUANDA de 2010 à 2015. 2016.
Ngah PCMN, Essi MJ, Bela AC, Tchamgoue H, Soeters R. Financement Basé sur la Performance et Indicateurs de Santé Infantile: Cas du District de Santé de Messamena –Cameroun. HEALTH SCIENCES AND DISEASE [Internet]. 1 juill 2018 [cité 30 mai 2023];19(3). Disponible sur: https://www.hsd-fmsb.org/index.php/hsd/article/view/1090.