For the complete DHIS2 documentation index, see llms.txt.

Data Quality and Use¶

Primárním účelem CHIS je generovat informace, které mohou být použity CHW a dalšími zainteresovanými stranami na různých úrovních ke zlepšení a posílení komunitních zdravotních programů, ke zlepšení zdraví populace.

Navzdory primární důležitosti umožnění využívání dat je to oblast, která zaostává v celkovém úsilí o posílení CHIS, protože se více zaměřuje na využití nových technologií a zařízení k automatizaci procesů sběru a přenosu dat. Tento modul se tak snaží porozumět tomu, co rozumíme používáním dat, jaké jsou jeho kritické determinanty a jak to lze celkově posílit.

The Virtuous Cycle of Data Use and Data Quality¶

„Začarovaný datový cyklus“ je scénář, kdy CHW a další zainteresované strany vidí CHIS jako nekvalitní data, takže jim nedůvěřují a nebudou je používat. Používají své vlastní zdroje, externí průzkumy, nebo, což je ještě horší, vytvářejí nové systémy (což zvyšuje fragmentaci) pro uspokojování svých informačních potřeb. Pokud nebudou používat data, bude CHIS dále zanedbáván, bude produkovat ještě horší kvalitu dat, což vede k dalšímu nevyužití.

Naštěstí to platí i obráceně, jak ukazuje „ctnostný datový cyklus“. Čím více se důvěřuje kvalitě dat, tím více se používá a to dále zlepšuje kvalitu dat. Jak ukazují zpětnovazební smyčky v diagramu, jedná se o pokračující, postupný proces, který vyžaduje čas a musí být řízen zvýšenou poptávkou po datech, místním vlastnictvím dat a viditelnými vazbami mezi daty a rozhodováním. Konečným výsledkem tohoto ctnostného datového cyklu je živá kultura využívání informací

This link between data quality and use requires CHIS developers to attack the problem of poor data use at both the demand and supply sides, and strengthening their interlinkages. The demand side involves improving awareness and capacities of stakeholders to use data for strengthening community health management, while the supply side implies improving the overall quality of the CHIS generated data. We see the DHIS2 as a tool that can help strengthening both these ends and their inter-linkages. But first we discuss what we mean by data quality, and how can the tools in DHIS2 help to strengthen quality.

Strengthening Supply Side: Essential Elements of Data Quality¶

Kvalitní data jsou ta, kterým osoby s rozhodovací pravomocí důvěřují a na jejichž základě se rozhodují. Mezi charakteristiky dobré kvality dat patří: správnost, úplnost, aktuálnost a konzistence

Correctness (accuracy) Does data accurately reflects the reality it seeks to measure?

Jsou data odrazem toho, co se skutečně děje v komunitě?
Jsou při zadávání dat chyby?
Jsou na příslušných místech zaznamenány správné hodnoty?
Pokud se vyskytnou chyby, jsou systematické (například z důvodu nepochopení definice indikátoru), náhodné (tj. náhodné) nebo úmyslné?
Dochází k chybám ve výpočtu?

Completeness Are all CHWs reporting on all the data elements they are supposed to report on?

Hlásí se všechny jednotky?
Vysílají všechny CHW všechny formuláře očekávané?
Jsou v každé zprávě uvedeny všechny požadované datové prvky?
Jaké je procento vykazování „nula“ (tj. u buněk, pro které neexistuje žádná služba, je zaznamenána nula namísto prázdného místa)?

Current (Timeliness) Is data being reported in a timely manner according to set norms?

Jsou zařízení hlášení do termínu hlášení stanoveného MZ?
Jsou vykazovaná období v celé zemi standardizovaná (tj. vykazované období začíná a končí ve všech zařízeních a okresech ve stejný den)?

Consistency Are the patterns of data reported, consistent, and not consisting of outliers?

Existuje ve srovnání s předchozími měsíci konzistentní vzorec (např. podobné rozložení případů onemocnění nebo úměrnost věku/pohlaví)?
Existují hodnoty z CHW, které se výrazně liší od hodnot z podobných CHW (tj. odlehlé hodnoty)?

Data Quality Tools in DHIS2¶

Kromě používání dat existuje v DHIS2 mnoho standardních nástrojů pro kvalitu dat:

Ověření vstupu dat: Nejzákladnější kontrolou kvality dat v DHIS2 je ujistit se, že zachycovaná data jsou správně naformátována. DHIS2 dává uživateli zprávu, že zadaná hodnota nemá správný formát a neuloží hodnotu, dokud nebude změněna na přijatelnou hodnotu. Např. text nelze zadat do číselného pole. Různé typy datových hodnot podporované v DHIS2 jsou vysvětleny v uživatelské příručce v kapitole o datových prvcích.

Minimální a maximální rozsahy: Aby se zabránilo překlepům při zadávání dat (např. psaní „1000“ místo „100“), DHIS2 zkontroluje, zda je zadávaná hodnota v rozumném rozsahu. Tento rozsah je založen na dříve shromážděných datech stejným zdravotnickým zařízením pro stejný datový prvek a skládá se z minimální a maximální hodnoty. Jakmile uživatelé zadají hodnotu mimo, uživatel bude upozorněn, že hodnota není akceptována. Aby bylo možné vypočítat přiměřená rozmezí, potřebuje systém nejméně šest měsíců (období) údajů.

Ověřovací pravidla: Ověřovací pravidlo definuje vztah mezi řadou datových prvků. Výraz tvoří podmínku, která by měla potvrdit, že jsou splněna určitá logická kritéria. Ověřovací pravidlo by například mohlo tvrdit, že celkový počet vakcín podaných kojencům je menší nebo roven celkovému počtu kojenců.

Ověřovací pravidla lze definovat prostřednictvím uživatelského rozhraní a později je spustit pro kontrolu existujících dat. Při spouštění ověřovacích pravidel může uživatel určit organizační jednotky a období, pro která se mají data zkontrolovat. Po dokončení kontrol bude uživateli předložena zpráva s porušením ověření s vysvětlením, které hodnoty dat je třeba opravit.

Kontroly pravidel ověřování jsou také zabudovány do procesu zadávání dat, takže když uživatel vyplní formulář, lze pravidla spustit a zkontrolovat data pouze v tomto formuláři před uzavřením formuláře.

WHO DQA a aplikace pro analýzu odlehlých hodnot: V DHIS2.27 a novějších je k dispozici aplikace WHO DQA. Jedná se o výkonný nástroj pro analýzu konzistence dat v průběhu času a identifikaci odlehlých hodnot. Analýza odlehlých hodnot založená na směrodatné odchylce poskytuje mechanismus pro odhalení hodnot, které jsou numericky vzdálené od zbytku dat. Odlehlé hodnoty se mohou vyskytnout náhodně, ale často indikují chybu měření nebo velmi omezené rozdělení (vedoucí k velmi vysokým číslům). V prvním případě je chceme vyřadit, zatímco v druhém případě bychom měli být opatrní při používání nástrojů nebo interpretací, které předpokládají normální rozdělení. Analýza je založena na standardním normálním rozdělení.

Zprávy o úplnosti a včasnosti: Zprávy o úplnosti ukazují, kolik datových sad (formulářů) bylo předloženo organizační jednotkou a obdobím. Existují tři různé způsoby výpočtu úplnosti:

Na základě tlačítka úplnosti v zadávání dat.
Na základě souboru definovaných povinných datových prvků.
Na základě celkových registrovaných hodnot dat pro sadu dat.

Zpráva o aktuálnosti je založena na systémovém nastavení nazvaném „Dny po skončení období, aby bylo možné včas odeslat data“ a zobrazuje

které organizační jednotky v oblasti podávají zprávy včas,
procento zařízení pro včasné hlášení v dané oblasti.

Additional Data Quality Resources¶

Find these resources located in the appendices of this document.

Zlepšování kvality zdravotních údajů, doporučení a pokyny. "[Tato] zpráva se zaměřuje na opatření, která by měla být zavedena ke zlepšení kvality údajů. Navrhovaná vylepšení jsou založena na zkušenostech získaných v Malawi, které mají platnost i po národní zkušenost."
Příručka pro kvalitní nástroj DHIS2. Toto je příručka pro základní použití nástroje kvality DHIS2. Manuál vysvětluje možnosti nástroje kvality jako vstup pro budování kapacit a dílen. Nástroj pro kvalitu dat nejen zobrazuje potenciální chyby v datech, ale také přispívá k lepšímu pochopení kvality dat.
Pokyny pro kvalitu dat CBHIS pro mobilní zařízení. Jedná se o komplexní obecné pokyny pro komunitní zdravotnické informační systémy. Skládá se ze 3 sekcí:
- Navrhování mobilních systémů sběru dat pro lepší kvalitu dat. Tato komponenta zahrnuje pokyny pro navrhování mobilních systémů sběru dat spolu s kontrolním seznamem pro posouzení formulářů a systémů mobilního sběru dat v systému.
- Implementace programů pro zvýšení vlastnictví a závazku ke kvalitě dat. Tato složka zahrnuje pokyny pro vytváření odpovědnosti a vlastnictví za kvalitu dat, spolu s kontrolním seznamem pro posouzení zpětné vazby a pro motivaci předních zdravotnických pracovníků v otázkách kvality dat.
- Ověřování dat CBHIS na úrovni pole. Tato součást obsahuje pokyny, jak přizpůsobit nástroj Community Trace and Verify (CTV) k ověření, zda jednotlivci, kteří jsou hlášeni jako poskytovatelé služeb, je skutečně obdrželi.“
Nástroj pro audit kvality dat. Nástroj DQA se zaměřuje na (1) ověření kvality vykazovaných dat a (2) posouzení základních systémů správy dat a vykazování pro standardní výstupní ukazatele na úrovni programu. Byly vyvinuty dvě verze nástroje DQA:
- "Nástroj pro audit kvality dat", který poskytuje pokyny, které má používat externí auditorský tým k posouzení schopnosti programu/projektu vykazovat údaje o kvalitě; a
- "Rutine Data Quality Assessment Tool" (RDQA), což je zjednodušená verze nástroje DQA, která umožňuje programům a projektům hodnotit kvalitu jejich dat a posilovat jejich systémy správy dat a výkaznictví."

Strengthening Demand Side: Understanding Levels of Data Use¶

Obrázek 3 Informační trojúhelník zobrazující tři úrovně využití informací

Jak je vidět na obrázku 2, data se pro CHIS používají na třech úrovních, z nichž každá musí spolupracovat s ostatními úrovněmi.

Client/Beneficiary Level¶

Jednotlivec, který přistupuje ke zdravotním službám z CHW, se nazývá klient nebo příjemce a měl by být hlavní akční úrovní pro CHW a zainteresované strany komunity, aby poskytovali preventivní, podpůrnou, rehabilitační nebo léčebnou péči. Příjemci jsou těhotné ženy, děti do pěti let, komunity realizující zdravotní programy a jednotlivé domácnosti s chronickými infekčními a nepřenosnými nemocemi. Různé programy zdravotního systému často zacházejí s těmito příjemci izolovaným způsobem v závislosti na programech péče, do kterých jsou zařazeni, s dopady na CHIS a omezujícím vytvářením holistického obrazu potřeb péče a blahobytu.

Jedním z cílů CHIS je poskytnout holističtější perspektivu, a to jak z pohledu potřeb příjemců, tak z pohledu různých zdravotních služeb, které jsou jim poskytovány.

Facility Level¶

Odpovědné zařízení používá data k zajištění adekvátních zdrojů na podporu komunitních aktivit a k zajištění podpůrného dohledu. Zařízení jsou spojovacím článkem mezi komunitami a zdravotním systémem a manažeři zařízení slouží jako první bod výzvy pro CHW, aby obdrželi náležitý dohled a informovanou zpětnou vazbu a radu ohledně poskytování lepší zdravotní péče příjemcům.

Aby bylo možné tyto funkce a další podporu, jako je poskytování adekvátní infrastruktury, personálního obsazení, vybavení a zásob, umožnit, potřebují zařízení spolehlivá data CHIS.

Zařízení jsou také v první linii podpory „diskuzí o datech“, poskytujících zpětnou vazbu CHW a zúčastněným stranám o výkonu a dalších činnostech na podporu ctnostného datového cyklu. Data CHIS také poskytují zařízením obraz o celkových potřebných zdrojích a „chybějících datech“, která ukazují skutečnou nemocnost v jejich oblasti, a zajišťují, aby CHW poskytovaly služby nezbytné podle základního balíčku zdravotních služeb. Zařízení musí zkombinovat data CHIS s vlastními servisními daty, aby vytvořila integrovaný obrázek o zdraví spádové populace pro vzestupné hlášení okresu a vyšším úrovním.

Health Systems Level¶

Manažeři na vyšších (okresních a národních) úrovních využívají systémový přístup k posílení CHW systémů řízení, lidských zdrojů, poskytování služeb, infrastruktury, financí a informačních systémů. Údaje pocházejí z různých zdrojů, včetně CHIS, zařízení HIS, systémů specifických pro program, sčítání lidu a zdravotních průzkumů a používají se ke dvěma účelům.

rozvíjet zásady a plány, které formují CHIS, včetně decentralizace, distribuce zdrojů, standardních operačních postupů a podpory úkolů prováděných CHW.
sledovat a podávat zprávy o ukazatelích zdravotnického systému, jako jsou SDG, MDGs a klíčové ukazatele výkonnosti, které obsahují údaje CHIS.

Údaje CHIS se používají na několika úrovních a pro různé účely. Silný CHIS se tak stává pevným základem celkového národního HIS. Různé účely, které CHIS podporuje, lze propojit zpět s funkcemi záznamu, sledování a hlášení definovaných v kapitole 1. Zatímco záznam a sledování jsou základní funkce pro podporu služeb na úrovni klienta/příjemce, funkce hlášení staví na funkci záznamu, aby uspokojit informační potřeby na úrovni facility managementu a zdravotnických systémů.

Principles to Enhance Data Use¶

V této podčásti probíráme klíčové principy návrhu CHIS pro zlepšení využití dat. Tyto zahrnují:

Design pro decentralizované použití
Umožnění místního využití zapojením větší skupiny zúčastněných stran
Posílení mechanismů zpětné vazby
Design pro udržitelné využití dat
Vypracujte akční plány Společenství
Vyvinout rámec CHIS M&E
Vybudujte komunitní kapacitu pro využití dat

1. Decentralized Use¶

Čím dále se člověk vzdaluje od komunity, tím méně dat se používá k akci. Základním principem přístupu HISP CHIS je, že data by měla být používána co nejblíže bodu jejich generování. Decentralizovaný CHIS umožňuje CHW, supervizorům a komunitním vůdcům cítit vlastnictví a odpovědnost za program. Když lidé nejblíže zemi pocítí vlastnictví a odpovědnost za zdravotní výsledky programu, výsledky tohoto programu budou silnější. Snížení autority a odpovědnosti na nejnižší úrovně prokáže plnou užitečnost CHIS.

Čím více je CHIS navržen tak, aby posílil rozhodování na decentralizovaných místních úrovních, tím větší je šance, že informace budou požadovány a použity na nižších úrovních ke zlepšení poskytování služeb. Aby to bylo možné, musí CHIS poskytovat data s vysokou granularitou a uživatelsky přívětivými nástroji pro analýzu dat. CHIS, který je navržen primárně pro podporu rozhodování na místní úrovni, s některými daty, které proudí nahoru souběžně, zajistí vysokou šanci na zlepšení kvality dat a umožní efektivní místní využití dat pro informované rozhodování.

Example

Decentralized data use: The EPI example Anyone who has been to small, rural health facilities anywhere in the world will have seen EPI cumulative coverage graphs proudly pasted on the wall. This is a best practice achieved by one unit in Geneva that has convinced every country in the world to monitor EPI at facility level by drawing a simple graph that records key immunizations given every month towards a set target. This practice has been sustained over many years by a number of simple data use processes outlined in the virtuous data cycle above.

Facility staff are trained to fill the graphs using clear, simple SOPs in the local language.

Facility staff have a sense of pride in watching coverage increase every month.

Supervisors, even from other programs, check these graphs when they visit a facility.

Districts have resources to provide ready-printed graphs (photocopied if necessary) for every commodity at every facility, and to do supportive supervision of EPI.

National EPI units have been convinced that this is standard practice in all other countries, so they should do it too!

Community members when visiting the facility expect to be able to see how EPI is doing in their area.

2. Engaging Stakeholders¶

Různé místní samosprávy, nevládní organizace a skupiny občanské společnosti se zabývají zajišťováním zdraví komunity. Patří mezi ně náčelníci vesnic, místní političtí vůdci, ženské skupiny a nevládní organizace, které se zabývají činnostmi, jako je provádění programů, vedení školení, sledování dat, vyšetřování kritických událostí, jako jsou úmrtí matek a dětí a další. Zatímco primárním zainteresovaným subjektem pro CHIS je místní samospráva, zapojení těchto dalších zúčastněných stran do posílení kvality dat, zlepšení využití, otevření informací pro širší veřejnou kontrolu může při posilování CHIS výrazně přispět.

Example

Engaging Stakeholders: The Punjab example Recently, the state of Punjab in India developed a health transparency portal in which all public facilities and private facilities empaneled with the state would self-report details of their facility, including address, contact person, services offered and their respective costs, equipment available, and doctors on call. Using this information, a community member should be able to identify what health services he can access where and most cost-effectively. The citizen can then also provide a rating for the services that he/she has received, which can then also be used by other citizens to inform their choice of service access. By making this health facility information open to the public, the information use serves two key purposes. One, empower the health worker to make better choices on health care. Two, allows the state to identify what are their gaps in service delivery and take necessary corrective action.

3. Strengthening Feedback Mechanisms¶

When strong feedback mechanisms are implemented many profound phenomenon can occur, but two that stand out are:

Rychlosti podávání zpráv a přesnost dat se zlepšují, protože CHW vidí hodnotu kvalitních dat.
Pokud zúčastněné strany založené na komunitě sledují svůj vlastní výkon na místní úrovni, zlepšují také svůj výkon.

We know from the transformational feedback model that a strong feedback mechanism is one that:

Zlepšuje transparentnost informací. Lidé, kteří potřebují data, mají data. Nezpracovaná data lze převést na znalosti a lze s nimi dále jednat.
Umožněte obousměrný dialog. Mechanismy zpětné vazby musí propojit zúčastněnou stranu s programem zdraví komunity výkonnosti. Když se zainteresované strany rozhodují a provádějí akce na základě znalostí, které získávají z mechanismů zpětné vazby, ovlivňuje se zdraví komunity a následně se odráží v datech zobrazených v mechanismech zpětné vazby. Tento cyklický proces je formou obousměrného dialogu. Další formou zpětné vazby, která umožňuje obousměrný dialog, je podpora a dohled, které jsou popsány v kapitole 5. |
Umožňuje sítě pro učení. Vzhledem k tomu, že více zúčastněných stran v komunitě dostává zpětnou vazbu, mohou se propojit a navrhovat silnější a robustnější řešení zdravotních problémů komunity. Je běžnou mylnou představou, že projekty komunitního zdraví musí mít všechny odpovědi na všechny problémy, kterým komunita čelí, ale ve skutečnosti jsou nejsilnější programy komunitního zdraví takové, ve kterých se komunita učí od svých členů a vymýšlí tato vlastní informovaná řešení.

Mechanismy zpětné vazby minimalizují bariéry mezi daty, rozhodováním a akcemi, ale pouhé posouvání dat směrem k zainteresovaným stranám tento efekt mít nebude. Mechanismus zpětné vazby musí zúčastněným stranám umožnit přijímat data a následně je transformovat na informace. Informace mají význam, zatímco nezpracovaná data jsou obvykle vnímána jako abstraktnější a bezvýznamná. Poté je třeba informace zpracovat na znalosti. Znalosti jsou kontextové a použitelné, ale možné pouze tehdy, pokud zúčastněná strana důvěřuje a má důvěru ve zdroj informací, tedy nezpracovaná data. proto:

Každý mechanismus zpětné vazby musí být přizpůsoben tak, aby co nejlépe poskytoval informace zainteresované osobě na základě jejích charakteristik a rolí.

V důsledku toho nestačí předávání informací prostřednictvím ovládacího panelu v počítači. To platí zejména na úrovni zařízení a komunity, kde pravděpodobně nebudou mít přístup k počítači, čas ani možnost dolování dat. V těchto případech vysuňte pouze kritické indikátory, že nepotřebují počítač nebo přihlášení do aplikace.

Existuje několik typů mechanismů zpětné vazby. Níže je tabulka, která popisuje tyto různé typy. Výběr toho, který typ zpětné vazby použít, závisí na roli a akcích vašich identifikovaných zainteresovaných stran. Typicky může jeden zainteresovaný subjekt obdržet několik typů mechanismů zpětné vazby.

Figure 3.3: Feedback Mechanism Model

Guidance on Developing Feedback Mechanisms¶

Pro každou zúčastněnou stranu neexistuje jediné technologické řešení. Například CHW může obdržet automatickou textovou SMS, která jim připomene, aby poslali měsíční zprávu o sledování onemocnění. Mohou také obdržet automatickou zprávu ve formátu HTML prostřednictvím SMS, která ukazuje, jak si jejich komunita nebo povodí vede z hlediska zátěže nemocemi ve srovnání s okresem a jinými komunitami. V tomto příkladu CHW přijímá mechanismy zpětné vazby, které podporují jejich pracovní tok, ale také mechanismy, které podporují zásah nebo poskytování služeb. Oba jsou doručeny prostřednictvím SMS, protože to je nejpřímější způsob, jak se dostat k CHW. Jednoduchá textová zpráva vyzve k velmi specifické akci. Zpráva HTML nemusí CHW explicitně říkat, aby provedl konkrétní akce, ale může je vyzvat, aby udělali něco, o čem vědí, že zlepší výkon jejich povodí.

Při výběru nejlepší technologie a zasílání zpráv lze vzít v úvahu následující:

Jaké jsou indikátory, které poskytují informace, které zúčastněné strany používají pro svá rozhodnutí a jednání? -- Nejlepší praxí je upřednostnit seznam minimálních základních ukazatelů se zúčastněnou stranou, protože pro mnohé z nich je příliš hlučný a mechanismy zpětné vazby jsou zbytečné.
Jaká je technická schopnost CHW interpretovat data? -- Nejlepší praxí je zajistit, aby informace byly interpretovány dítětem s nízkým formálním vzděláním. „12letý test“ zajistí, že data prezentujete snadno srozumitelným a použitelným způsobem.
Jak často potřebují zúčastněné strany získávat informace? Existují cílené informace, které určité zúčastněné strany potřebují? Existují formální zprávy, které je třeba vytvořit pro různé zúčastněné strany (Newsletter, měsíční nebo čtvrtletní šíření informací)? Komu zainteresované strany předávají informace?
Osoba, která dělá data mining, není vždy stejná jako osoba, která dělá prezentaci a komunikaci, zeptejte se, kdo dělá prezentaci?
Jaký je nejpřímější způsob, jak jim prezentovat data? Pamatujte, že často nejpřímější způsob je prostřednictvím oznámení push, jako jsou e-mail a SMS. Překážkou v přístupu může být pouze povolení přístupu k datům prostřednictvím řídicích panelů v řídicích panelech DHIS2.
Jak bude indikátor zachycen? Pokud identifikujete indikátor pro mechanismy zpětné vazby, musíte zajistit, aby datové prvky tohoto indikátoru byly zachyceny na správné úrovni hierarchie a na správné frekvenci, aby byly zajištěny mechanismy zpětné vazby.

Automatické nástroje pro zpětnou vazbu -- DHIS2

Existuje mnoho způsobů, jak dostat informace k lidem. Je důležité si uvědomit, že data pro rozhodování musí být snadno dostupná. Níže jsou uvedeny některé příklady různých technologií používaných pro mechanismy zpětné vazby. Toto není úplný seznam, ale zdůrazňuje běžná řešení technologie zpětné vazby, jak byla aplikována na CHIS.

Automatické SMS: DHIS2 může odesílat automatické zprávy pro následující příležitosti:
Upozornění na pravidla ověření: Pravidla ověření můžete využít k mnoha účelům. Kontroly kvality dat jsou nejběžnější praxí, ale pravidla ověření lze použít i pro programatická upozornění. Například ověřovací pravidlo „Cholera Total Cases == 0“. V tomto případě bude každý případ, kdy bylo nahlášeno více než nula případů cholery, uživatelská skupina nastavená na příjem automatických ověřovacích pravidel upozorněn, že existují případy cholery, přesně tam, kde byly nahlášeny, a poté budou moci odeslat tým reakce na kontrolu nemocí.
Připomenutí k odeslání údajů: Osvědčeným postupem je vždy zasílat upomínky zdravotnickým pracovníkům zařízení a komunity, aby odeslali svá rutinní data prostřednictvím SMS. Komunitní zdravotničtí pracovníci často nesledují pečlivě den v měsíci nebo dokonce týden, takže je důležité ujistit se, že jsou upozorněni, aby poskytli svá data.
Připomenutí nadcházejících událostí pomocí trackeru: Toto lze použít při trasování pacientů na úrovni komunity prostřednictvím léčby, aby jim připomněla nadcházející schůzku. Mohlo by to být také použito k připomenutí komunitní zdravotnické práce, s kým se potřebují setkat pro následnou pomoc, jako v případě projektu sledování novorozenců.
Upozornění na zmeškanou schůzku pomocí nástroje pro sledování: Umožnění komunitním zdravotnickým pracovníkům sledovat lidi ve svých komunitách, kteří zmeškali schůzku, může být velmi efektivní, zejména pokud poskytovatelé klinické péče nejsou schopni sledovat pacienty, kteří zmeškali schůzku schůzky.
Zpráva ve formátu HTML: Zúčastněné strany často používají různé mobilní technologie, ale téměř všechna mobilní zařízení nyní mají základní webový prohlížeč. Pomocí iReports lze generovat standardní zprávy pro konkrétní zainteresované strany na základě jejich úrovní oprávnění v DHIS2. Můžete například vytvořit standardní zprávu, která se pošle všem náčelníkům. Vedoucí budou moci vidět pouze údaje pro organizační jednotky, které mají v této sestavě přiděleny. Odkaz na hlášení pak můžete vložit do automatické SMS, která se odešle všem náčelníkům. Vedoucí obdržel SMS a kliknutím na odkaz se webový prohlížeč automaticky otevře s vlastní sestavou šéfa.
Automatické e-maily: Podobně jako automatické SMS lze DHIS2 nakonfigurovat tak, aby odesílalo automatické e-maily pro následující příležitosti:
- Poskytování ovládacího panelu
- Upozornění na pravidla ověření
- Zprávy
- Sdílení výkladů
Veřejné webové stránky: Pomocí aplikace webového portálu nebo vlastní webové stránky lze publikovat veřejné analýzy na webové stránky. To se ukázalo jako nesmírně účinný způsob, jak poskytnout široké veřejnosti nebo vládním zaměstnancům, kteří mají přístup k internetu, přístup ke zdravotním údajům o jejich komunitách a projektech.
Standardizované a vlastní ovládací panely: DHIS2 umožňuje uživatelům se správnými oprávněními mít přístup k přizpůsobeným nebo standardním ovládacím panelům, které obsahují širokou škálu analýz (grafy, mapy, kontingenční tabulky, výsledkové tabulky, ligové tabulky atd.)
Zprávy ve formátu PDF: Pomocí standardních zpráv může DHIS2 vytvářet automatizované, přizpůsobené zprávy ve formátu PDF.
HTML Reporty: DHIS2 dokáže vytvářet automatizované HTML reporty. Tyto zprávy mohou být užitečné při výpočtu komplexních ukazatelů, které nejsou dostupné v DHIS2
Aplikace Dashboard pro Android: Aplikace Dashboard umožňuje komukoli s ovládacím panelem DHIS2 přistupovat k tomuto panelu prostřednictvím smartphonu se systémem Android.
Sdílení interpretací dat v DHIS2: Každý analytický nástroj vyvinutý v DHIS2 je možné komentovat a tyto komentáře lze zpřístupnit veřejnosti nebo určité skupině uživatelů. Jedná se o efektivní způsob sdílení informací se skupinami uživatelů a vyvolání diskuse o těchto datech. Může to být také způsob sdílení informací a přidělování úkolů více uživatelům
Aplikace Výsledkový list: Výsledkové listy jsou jednoduché, ale výkonné analytické nástroje pro rychlou prezentaci velkého množství dat snadno použitelným způsobem. Výsledkové listy byly speciálně navrženy pro vesnické zdravotnické týmy, které umožňují zúčastněným osobám v komunitním zdraví rychle získat jasnou představu o oblastech, kde komunitní zdraví nefunguje dostatečně.

Dashboards

Dashboards allow for the easy access of analytics with pre-defined parameters. Charts, tables, and maps are created once, gathered into thematic dashboards, and then posted on the DHIS2 home page. These visualizations are updated as new data come into the system. Anyone with access to this dashboard can easily find these visualizations as soon as they open DHIS2, encouraging them to revisit DHIS2 regularly, and dig deeper into data analytics.

Like feedback loop notifications, these visualizations can be customized for each user group and organization unit. When combined with "relative periods," powerful visualizations can be dynamically updated, and customized by the viewer's role and location. Imagine you are an obstetrician managing traditional birth attendants in a rural district. At the end of March, you might receive a static table from the MoH called "maternal mortality in the nation last year". If you open your DHIS2 dashboard, you might see an interactive bar chart titled "Maternal Deaths in My District Last Month, By Ward". This information is much more meaningful to you, and you can use it to inform you programs.

In 2014, the Ministry of Local Government and Housing in Zambia with UNICEF support launched the community lead total sanitation (CLTS) project. To engage community stakeholders, this project empowers local Chiefs with actionable community sanitation data via a DHIS2 dashboard widget on a tablet. The questions and answers below illustrate how it was decided what and how chiefs should be presented with this feedback mechanisms. 1. What are the indicators that provide the information stakeholders use to base their decisions and actions? Open defecation free status (ODF) is the measure of the household coverage of "adequate latrine." This indicator is able to tell the chiefs which areas are performing well and which ones are performing poorly. 2. What is there technical ability to analyze data? Chiefs in general have a low ability to analyze data. Therefore, Chiefs are only presented with one indicator: latrine coverage. Chiefs do want to know how they are performing against their neighboring chiefdoms so they are presented their whole chiefdom latrine coverage in a bar chart against their neighboring chiefdoms. They are also shown how their district compares against the whole country and how each village in their chiefdom performs. 3. How often do stakeholders need to get information? Chiefs meet with village headmen monthly, but chiefs may reach out to villages or perform inspections at any time, so chiefs need access to information at all times. 4. Who presents the data? Chiefs are able to understand the data directly from the widget. In some situations where the chief is unable a chief\'s advisor is trained on how to use the tablet and widget. 5. What is the most direct and efficient way to present and communicate that data to them? Chiefs need to be able to interact with this data at any time. All chiefs are able to use smart phones, but remembering log-in credentials was identified as a bottleneck to using applications. Therefore, Chiefs are presented with these analytics via a widget on a tablet which is provided by the project. 6. How is it planned for that data to be captured? ODF is calculated = (the number of adequate latrines/the number of households) X 100. Both the number of adequate latrines and the number of household are captured by the village sanitation action group monthly from individual households via paper records. Monthly a community champion aggregates the household data to the village level and the village aggregate are transmitted into the CHIS by the community champion via a DHIS2 application on a project feature phone. For more information on this use-case please see the Zambia Sanitation Use-Case in the annex. Figure 1 in this Case Study show Chiefs Mukobela's widget.

Figure 1: Example Widget from Chief Mukobela Chiefdom

4. Design for Sustainable Use¶

Aby bylo možné získat plnou hodnotu CHIS, musí poskytovat udržitelné využívání, což znamená, že procesy používání budou dlouhodobě podporovány a měly by být schopny se vyvíjet s měnícími se potřebami. Některé kroky k udržitelnému využívání zahrnují jasně definované cíle, cíle a indikátory a rámec CHIS M&E

A: Indikátory, cíle a cíle CHIS

Základním nástrojem pro podporu přechodu k informačním informačním systémům jsou široce dohodnuté cíle a na ně navázaný soubor indikátorů. Aby bylo zajištěno maximální využití, všechna data shromážděná CHIS by se měla přímo vztahovat k indikátorům vybraným pro sledování úsilí o zlepšení výkonnosti zdravotnického systému.

Indicators which are defined as a "variable that help to measure changes, directly or indirectly" ^[WHO, 1981] is at the core of promoting a culture of information use. Crafting indicators that are useful for communities is the center of the process of monitoring community health services and systems and is one of the most important skills required for CHIS design.

Dobrý indikátor poskytuje informace o široké škále podmínek prostřednictvím jediného opatření a umožňuje CHW a jejich nadřízeným porovnávat se s ostatními, kteří vykonávají podobnou práci. Indikátory pro komunitní aktéry (CHW, komunitní vůdci, komunitní zdravotní skupiny) musí být:

WHO^[WHO, 2017] a na regionální úrovni Západoafrická zdravotnická organizace vytvořila přehled norem a problémů měření pro 40 ukazatelů. Ty je třeba přizpůsobit kontextu země a znovu úrovni komunity.

5. Develop Community Action Plans¶

Komunitní akční plány se v jednotlivých zemích liší, ale základním cílem je mít společný soubor aktivit, na kterých se dohodly místní zainteresované strany a kterých bude dosaženo ve stanoveném časovém období. Tyto plány je třeba vyvinout na základě místně generovaných dat CHIS od počáteční analýzy situace, přes stanovení cílů, přidělování zdrojů a používání indikátorů pro sledování výsledků.

Traditionally, in most health systems the lowest level creating action plans is district, but a strong CHIS can drive reporting and feedback mechanisms to community level to develop action plans at that level. This can be a powerful way to bolster program performance, empower local authority, and instill ownership and accountability.

Existuje mnoho způsobů, jak vytvořit akční plány a ty se budou v jednotlivých zemích nebo dokonce komunitách lišit, ale existuje mnoho univerzálních osvědčených postupů komunitních akčních plánů, které je třeba zvážit, které jsou uvedeny níže:

Zveřejněte akční plán, abyste získali maximální odpovědnost
- Zveřejněte akční plán na místě shromažďování komunity, jako je zdravotnické zařízení, škola, vodní místo, tradiční obřadní oblast atd.
- Mít web, který umožní komukoli vidět výkon komunity. Ujistěte se, že všichni členové komunity vědí, jak mohou na web přistupovat.
- Zajistěte, aby o akčním plánu věděly i další komunitní organizace, jako je PTA, náboženské studijní skupiny, společenské/atletické kluby, ženské skupiny atd.
Proměňte akční plán ve smlouvu.
- Nechte členy komunity podepsat akční plán a potvrďte, že rozumí tomu, co se musí stát.
- Požadujte, aby komunita elektronicky předložila svůj akční plán do CHIS s jeho obrázkem nebo ručním zadáním.

6. Develop CHIS M&E Framework¶

Měl by být vytvořen rámec pro monitorování a hodnocení (M&E) pro monitorování a hodnocení akčního plánu za použití stejných ukazatelů a parametrů jako plán.

Rámec M&E je systematická metoda organizování a definování ukazatelů, cílů a výchozích hodnot a cílů a je součástí standardních operačních postupů.

Rámec M&E bude určovat, jaké ukazatele mají zúčastněné strany k dispozici, a bude tvořit základ pro provádění přezkumu výkonnosti a vytváření akčních plánů.

Níže je šablona pro komunitní rámec M&E:

Program	Klíčový indikátor	Čitatel	Jmenovatel	Výchozí stav (datum)	Cíl 2020	Zdroj dat	Frekvence	Odpovědná osoba
Prenatální péče (ANC)	Pokrytí 1. návštěvy	ANC 1. návštěvy	Očekávaná těhotenství	72%	80%	CHIS	Měsíčně	CHW
Prenatální péče (ANC)	Pokrytí LLITN ANC	Distribuováno ANC LLITN	Očekávaná těhotenství	62%	80%	CHIS	Čtvrtletně	CHW
Porod a poporodní péče	Četnost porodů v zařízení	Porody v zařízení	Očekávané porody	43%	55%	CHIS	Měsíčně	Zařízení
Porod a poporodní péče	Pokrytí PNC	PNC \<48 hodin	Očekávané porody	52%	70%	CHIS	Měsíčně	CHW / Zařízení
PMTCT	Četnost testu ANC HIV	ANC testováno na HIV	ANC 1. návštěvy	72%	90%	HMIS	Měsíčně	Zařízení / CHW
EPI	Pokrytí spalniček	Podaná dávka spalniček	Děti \<1 rok	53%	75%	HMIS	Měsíčně	Zařízení
Malárie	Míra testů na malárii	Léčený případ malárie	RDT provedeno	47%	70%	CHIS	Čtvrtletně	CHW

Table 1 Template for Community M&E framework, with key performance indicators.

7. Build Community Capacity for Data Use¶

Existuje mnoho kreativních způsobů, jak podpořit využívání dat na místní úrovni. V této části identifikujeme některé, které se ukázaly být účinné. Tyto zahrnují:

Storytelling¶

Vyprávění příběhů je dovednost, která existuje ve všech komunitách a byla předávána generacemi. Je to dobrý způsob, jak sdělovat informace, protože vyprávění příběhů je základním způsobem, jak náš mozek zpracovávat a organizovat informace, a příběhy pomáhají propojit „proč“, základní hodnotu toho, co děláme, s „co“ a „kdy“. databáze.

CHIS a školení by měly být navrženy tak, aby pomohly zainteresovaným stranám CHW sdělit relevantní příběhy související s daty jejich komunitám jako hlavní součást zpětné vazby. CHIS by měl CHW pomoci porozumět kontextu publika, zvolit vhodný vizuál, který zaměří pozornost na klíčové problémy, a poté vyprávět příběh. Vytvoření příběhu je důležité a každý příběh by měl mít:

Začátek -- Představte zápletku a vytvořte kontext
The Middle -- Trávit čas zde. Mluvte o tom, „co by mohlo být“, s cílem přesvědčit publikum, že je potřeba jednat
The End -- Konec výzvou k akci

Storyboarding je užitečná dovednost, která pomáhá vytvořit strukturu, najít zaměření příběhu a zvýraznit důležité body

Encourage friendly competition¶

Srovnání mezi podobnými zpravodajskými jednotkami umožňuje konkurenci na úrovni komunity a je dalším způsobem, jak urychlit využití dat. Pokud CHW nebo komunity chápou konkrétní akce, které by mohly být podniknuty k vyřešení zdravotního problému komunity, umožní komunitám soutěžit a poskytne „cenu“ těm, kteří si vedou nejlépe.

Example

Competition - The Zambia Indoor Residual Spraying Example The National Malaria Control Center and partners using DHIS2 are able to track in real-time CHW performing indoor residual spraying of insecticides. They then provided a prize to the CHW that sprays the most houses and a prize to the village with the most houses sprayed. Then villages and CHW are encouraged to monitor the performance of their peers in real-time. This type of competitive game has a profound impact for minimal costs.

Empower Community Champions¶

Identifikace „šampionů“ v používání dat v rámci komunit je zásadní pro udržení CHIS. Šampioni se budou lišit od komunity ke komunitě, ale všichni by měli být aktivně propojeni s vedoucími programu a měli by dostat data, která mohou podpořit přijetí programu. Ve většině komunit existují tradiční nebo náboženští vůdci, kteří mají obrovský vliv a jsou schopni pravidelně hovořit s velkým počtem členů komunity. Zmocnit je daty a konkrétními akcemi, které by komunita mohla podniknout ke zlepšení, může být nejlepší způsob, jak vysílat program velkému počtu lidí.

Komunitní šampioni (tradiční, náboženští vůdci atd.) by měli mít vliv, aby nařídili, aby členové komunity dodržovali činy. Členové komunity, kteří nedodrželi akční plán nebo byli shledáni překážkami, mohou být potrestáni.

Example

Empowering Community Champions -The Zambia Sanitation Preachers In Zambia community pastors were given prepared sermons in local language with references to specific Bible passages on the value of community sanitation. These highly respected religious leaders are then able to reach a broad audience of community members.

Stimulate local action¶

Přimět zainteresované strany komunity, vůdce a agenty změn, aby udělali to, co plánovali udělat, je často samo o sobě velkým úzkým hrdlem. Pokud je organizace na komunitní úrovni špatná nebo CHW sami nereagují nebo jsou jednoduše přetíženi, může být velmi obtížné přimět komunitu, aby vykonávala činnosti, které si stanovila. Je důležité vštípit pocit odpovědnosti a vlastnictví za výsledky těchto činností. Níže jsou uvedeny některé osvědčené postupy, jak to zavést:

Telefonáty od nadřízených CHW nebo členům komunity s odpovědností.
Sledujte klíčové ukazatele, které ukazují dopad akcí.
Ukažte klíčové ukazatele z jiných komunit, aby mohly změřit svůj výkon a vytvořit konkurenci.
Odměňte nejlépe fungující komunitu ceremoniálem, certifikátem nebo trofejí.
Vytvářejte okresní/státní zpravodaj, který seřadí komunity na základě jejich výkonnosti a obsahuje příběhy o úspěších a osvědčených postupech.

Example

Local Action - Punishment to Improve Sanitation Access In Zambia, community members that would not build latrines were made to build latrines at the chief\'s palace every month until they built one at their own house. The latrines at the Chief's palace could then be available for traditional ceremonies, community meetings, and weddings, that often happen at the chief's palace.

Case study: Local use of Information in Indonesia |¶

Indonésie je hustě osídlená země s odhadovaným počtem 260 milionů obyvatel a dobře rozvinutou infrastrukturou s regionálními rozdíly. Administrativně je země rozdělena na 36 provincií a 514 okresů. Ministerstvo zdravotnictví (MZ) (známé také jako Kementerian Kesehatan) je vládní instituce, která v rámci indonéské vlády organizuje záležitosti veřejného zdraví. Základní zdravotní péče v zemi je do značné míry závislá na poskytování služeb ve zdravotnických zařízeních, která jsou spravována okresy. Větší zdravotnická zařízení, jako jsou veřejné nemocnice, jsou řízena přímo oddělením nemocničních služeb spadajícím pod MZ. Zapojení komunitní úrovně do zlepšování poskytování zdravotnických služeb bylo v Indonésii přijato prostřednictvím komunitních zdravotnických služeb (UKBM). Jednalo se o zřízení pustu (dílčího zdravotního střediska), posyandu (integrované zdravotní stanice) a poskesdes (vesnické zdravotní stanice) (Indonesia Health Profile 2014). Jak je typické pro většinu zemí, údaje o zdravotnictví v Indonésii se shromažďují na nižší úrovni většinou měsíčně a zasílají se na vyšší úroveň, přičemž většina rozhodování a plánování se provádí na vyšší úrovni s tlakem na nařízení a politiky shora dolů.

Ve snaze posílit CHIS se indonéské MZ spolu se zúčastněnými stranami pustilo do zavádění okresních informačních panelů jako integrované platformy pro šíření informací. Iniciativa se skládala z činnosti situační analýzy, v jejímž rámci bylo provedeno posouzení s cílem zjistit stávající infrastrukturu a vytvořit povědomí o okresních informačních tabulích. Hodnocení odhalilo několik zjištění, tato zpráva se však pokouší zdokumentovat zjištění zjištěná v souvislosti s využíváním místních informací na nižší úrovni.

Průtok dat Na úrovni komunity jsou shromažďované údaje zaměřeny především na zdraví matky a dítěte, protože právě tito dva členové rodiny musí být v rámci zdravotní péče upřednostňováni. Ve zdravotnickém zařízení se shromažďují údaje o ambulantních a hospitalizovaných pacientech spolu s dalšími údaji ze zdravotnických programů (HIV, TBC, malárie atd.). Údaje ve zdravotnických zařízeních jsou obvykle agregovány a zasílány na vyšší administrativní úroveň ke zpracování a analýze. Bylo zjištěno, že využívání zdravotnického informačního systému ke správě dat je velmi využívané s rozdíly na úrovni, na které systémy začínají. Například některá komunitní pracoviště měla přístup ke zdravotnickému informačnímu systému pro sběr dat a generování zpráv, zatímco pracoviště jiných komunit v jiných okresech sbírala a vykazovala data pomocí papíru a knih.

Obrázek 1: Tok dat z úrovně Společenství na národní úroveň

Používání místních informací - přístupy pozorované během hodnocení

Strategie šíření dat: Zdravotnická zařízení a pracoviště na úrovni komunit měly strukturované prostředky pro dokumentaci případů matek a dětí v rámci komunity. Obrázky 2 a 3 ukazují grafické a textové zprávy, které zařízení používají ke sledování případů matek v rámci své komunity. Grafický mechanismus rovněž kategorizuje případy do tří kategorií (tj. červené, zelené a žluté). Červené případy jsou případy vystavené rizikovým faktorům, žluté případy mají střední rizikové faktory a zelené případy jsou nízkorizikové. Případy jsou také umístěny v rámci svých vesnic a lokalit v ulicích, aby bylo možné je snadno sledovat.

Obrázek 2 a 3: Místní využití dat

Měsíční schůzky v PHC: Údaje od zdravotnických pracovníků na komunitní úrovni obvykle shromažďuje vedoucí programu na konci měsíce. Pravidelně se konají schůzky, na kterých manažeři programu prezentují pokrytí obcí a diskutují o zdravotních problémech v daném měsíci a prioritách. Více se diskutovalo o tom, jak zlepšit dosažené výsledky a oblasti s nízkým pokrytím, např. pokrytí očkováním.
Čtvrtletní setkání se zúčastněnými stranami: Čtvrtletně se na úrovni okresu koná meziodvětvové setkání, vedoucí zdravotnických zařízení prezentují zdravotní údaje za aktuální čtvrtletí, diskutují o úloze meziodvětvových zúčastněných stran (vedoucí podokresu, vedoucí obcí, náboženský vůdce, školy atd.) s cílem zlepšit komunitní služby.