Tableau de bord de la qualité des données de la Tuberculose¶
Objectif et champ d'application¶
Ce document présente les procédures standard à suivre pour contrôler la qualité des données de surveillance de la tuberculose régulièrement déclarées dans DHIS2. L'objectif de ce document est de fournir des conseils à tous les niveaux d'utilisation du système national d'information de gestion de la santé (HMIS).
Le tableau de bord « Qualité des données » (QD) de la tuberculose a pour but d'aider les pays à améliorer la qualité de leurs données. Il contient des conseils de base et les étapes à suivre pour s'assurer que les données collectées sont d'une bonne qualité afin d'analyser les tendances des indicateurs de base.
Utilisateurs cibles¶
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Il est principalement destiné aux coordonnateurs de programme au niveau infranational pour contrôler la qualité des données et détecter les établissements où une amélioration de la qualité des données peut être nécessaire. Le tableau de bord peut être utilisé pour soutenir les examens de routine des données, en vérifiant les erreurs de qualité des données et en les nettoyant (conformément aux politiques nationales et aux procédures opérationnelles normalisées SOP). Le tableau de bord peut également être utilisé pour fournir un retour d'information rapide et succinct aux établissements, ainsi que pour évaluer les plans d'amélioration de la qualité des données.
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Les gestionnaires des établissements de santé peuvent visualiser et contrôler leurs performances par rapport à d'autres établissements, en ce qui concerne l'exhaustivité et la cohérence des données déclarées.
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Les responsables du S&E au niveau national pourraient utiliser le tableau de bord pour contrôler la qualité des données, comprendre les problèmes et les limites des établissements de santé, élaborer des plans nationaux d'amélioration de la qualité des données, développer des supports de formation et fournir une assistance technique pour améliorer la capacité du niveau sous-national à analyser et à utiliser les données qu'ils rapportent régulièrement.
Le tableau de bord de la QD¶
Gérer les divergences¶
Lorsque des divergences et des erreurs de données sont identifiées, elles doivent être documentées conformément aux directives nationales sur la qualité des données (telles que les listes de contrôle de l'AQD) et le responsable de la saisie des données désigné pour le district ou l'établissement de santé doit en être informé. Il est important d'aborder les enquêtes sur les divergences de données sous l'angle de l'amélioration des processus, en examinant les possibilités d'encadrement et d'action corrective au niveau de l'organisation, plutôt que de les considérer comme une mission de recherche de fautes du personnel.
Désagrégation¶
Le tableau de bord de la qualité des données propose des options pour filtrer et afficher des résumés de sous-groupes, tels que des résumés pour des zones géographiques de niveau inférieur, et par sous-unités du secteur privé par rapport au secteur public. Cette fonction est utile au coordinateur du programme au niveau sous-national pour enquêter sur les problèmes liés aux données déclarées.
Composantes du tableau de bord¶
Complétude des Rapports et Respect des délais, Notifications et Résultats de la tuberculose¶
L'interprétation des tendances des notifications de tuberculose et de leurs résultats dépend en grande partie de la cohérence et de l'exhaustivité des rapports fournis par les unités de gestion de base. Les deux premiers graphiques du tableau de bord indiquent : a) en vert, la proportion (en pourcentage) des sous-unités de notification attendues (unités de gestion de base de la tuberculose) qui ont rempli et soumis le formulaire de saisie pour la notification de la tuberculose (graphique 1) et les résultats (graphique 2). b) en bleu, la proportion (en pourcentage) des sous-unités de notification attendues (unités de gestion de base de la tuberculose) qui ont rempli et soumis le formulaire de saisie pour la notification de la tuberculose (graphique 1) et les résultats (graphique 2), dans les délais de notification stipulés.
Dans DHIS2, les indicateurs d'exhaustivité des formulaires de saisie ne sont déclenchés qu'au moment de la soumission du formulaire. Les formulaires qui ne signalent aucun cas sont pris en compte s'ils ont été soumis.
- Nombre de rapports attendus = Nombre d'unités de gestion de base auxquelles ce formulaire a été affecté
- Nombre de rapports reçus = Formulaires de saisie de données sur lesquels le bouton " terminé" a été cliqué
Dans certains contextes, l'actualité peut être le reflet du système hiérarchique de transmission des rapports des établissements de santé aux unités administratives de niveau inférieur et de la rapidité avec laquelle ces dernières peuvent saisir les données dans le système. Dans d'autres contextes, les données peuvent être saisies au niveau de l'établissement de santé et la rapidité de la saisie des données refléterait davantage le calendrier réel des rapports.
Interprétation et Actions
Les actions du gestionnaire de données au niveau sous-national sont les suivantes :
i) Confirmer régulièrement que les unités de gestion de base incluses dans le dénominateur sont correctes. Par exemple, les établissements qui ne diagnostiquent ou ne traitent plus de cas de tuberculose ou ceux qui ne fonctionnent pas (et qui ne sont donc pas censés faire de déclaration) doivent être exclus, et une mise à jour doit être effectuée. Ceci est particulièrement important pour le secteur privé.
ii) Les données sont considérées comme déclarées lorsque le(s) formulaire(s) de saisie respectif(s) a (ont) été marqué(s) comme terminé(s) (ils ont cliqué sur le bouton "terminé" sur la page de saisie des données). Utilisez ce tableau pour suivre les périodes au cours desquelles la déclaration n'était pas terminée.
iii) En fonction de la configuration spécifique de DHIS2 d'un pays, les unités de gestion de base peuvent être autorisées à mettre à jour leurs rapports du trimestre précédent dans un délai déterminé. Cela signifie que les valeurs du numérateur de l'indicateur d'exhaustivité pour la dernière période de déclaration peuvent s'améliorer si un retour d'information est fourni dans les délais pour s'assurer qu'une unité de gestion de base complète la soumission de son rapport corrigé.
Exhaustivité des variables dans les rapports réels¶
Ces tableaux présentent une liste d'éléments de données clés et le degré de complétude au niveau de l'unité pour chacune des quatre dernières périodes de déclaration, pour les sous-unités de l'unité organisationnelle sélectionnée. Par exemple, le premier élément de données du tableau 3 « nouveaux cas de tuberculose pulmonaire bactériologiquement confirmés notifiés » fera l'objet d'une évaluation individuelle de l'exhaustivité en calculant les indicateurs prédéfinis pour chaque période de déclaration.
Ces listes peuvent être utilisées pour approfondir les incohérences avec les indicateurs qui font l'objet d'un suivi pour l'analyse des tendances et des variations géographiques. Les indicateurs surlignés en rouge, orange et jaune peuvent ne pas être fiables car moins de trois établissements sur cinq (<60%) auraient déclaré une valeur valide pour l'élément de données concerné.
La liste des variables du tableau 3 comprend :
- Le nombre de nouveaux cas de tuberculose pulmonaire, bactériologiquement confirmés notifiés
- Le nombre de cas de tuberculose pulmonaire récurrente/récidivante, bactériologiquement confirmés notifiés
- Le nombre de cas de tuberculose pulmonaire, confirmée bactériologiquement et déjà traitée ( hormis les rechutes), notifiés
- Le nombre de nouveaux cas de tuberculose pulmonaire diagnostiqués cliniquement, notifiés
- Le nombre de cas de tuberculose pulmonaire récurrente/récidivante diagnostiquée cliniquement, notifié -Le nombre de cas de tuberculose pulmonaire diagnostiquée cliniquement et déjà traitée ( hormis les rechutes) notifié
- Le nombre de nouveaux cas de tuberculose extrapulmonaire notifiés
- Le nombre de cas de tuberculose (nouveaux et récurrents/récidives) dont le statut VIH est documenté
- Le nombre de nouveaux cas de tuberculose dont la sensibilité à la rifampicine a été testée
- TB-LAB - Cas présumés testés par n'importe quel laboratoire de diagnostic
- TB - Cas présumés de tuberculose ayant été soumis à un test bactériologique
- HH - Contacts éligibles au TPT
- Nombre de nouveaux cas de tuberculose et de cas de rechute pour lesquels un résultat a été enregistré.
On s'attend à ce qu'il y ait un décalage d'un an et qu'il n'y ait donc rien (blanc) dans le trimestre le plus récent.
La liste des variables du tableau 4 comprend :
- Nombre de cas de tuberculose RR ou MDR confirmés en laboratoire
- TB - Nouveaux cas de Tuberculose testés pour la sensibilité à la rifampicine
- Nombre de cas enregistrés en traitement de deuxième ligne (cohorte de traitement).
Interprétation et Actions
Les actions du gestionnaire de données au niveau sous-national serait les suivantes :
i) Vérifier l'absence répétée d'éléments dans des unités de gestion de base spécifiques, afin d'y remédier dans le cadre d'une supervision de soutien ou d'interventions d'amélioration continue de la qualité. Le statut non terminé d'un élément peut être dû à une mauvaise compréhension du calcul de l'élément de données ou de la nécessité d'une déclaration zéro pour des éléments de données spécifiques.
ii) recommander l'application de champs obligatoires avec identification des erreurs, au moment de la soumission du formulaire. Dans DHIS2, si des éléments de données clés sont constamment manquants, il peut être préférable de rendre ces éléments obligatoires au moment de la saisie des données. Une modification des formulaires devrait néanmoins s'accompagner d'un suivi permanent pendant la période de déclaration, afin d'aider le personnel chargé de la saisie des données à se familiariser avec les messages d'erreur et les mécanismes correctifs.
Cohérence interne¶
Ce tableau présente certains des indicateurs de base utilisés pour évaluer la cohérence interne des données sur la tuberculose collectées régulièrement. Il est utilisé pour mettre en évidence les divergences dans les données qui peuvent nécessiter un suivi plus approfondi. Tous les indicateurs énumérés dans ce tableau devraient être relativement cohérents au fil du temps dans un système de surveillance solide et efficace, avec une bonne validation des données, à moins qu'une intervention majeure ou des changements dans les pratiques et/ou les services de diagnostic et de traitement n'aient eu lieu, en particulier ceux qui ciblent ou affectent des populations spécifiques.
Les indicateurs suivants sont présentés dans ce tableau :
- La proportion de nouveaux épisodes de tuberculose pulmonaire confirmés par un examen bactériologique devrait se situer entre 70 et 90 %.
- La proportion de tous les cas de tuberculose qui ont déjà été traités
- La proportion de tous les cas de tuberculose qui ont déjà été traités
- Le taux de nouveaux épisodes de tuberculose chez les hommes et les femmes devrait être supérieur à 1
- La proportion de nouveaux épisodes de tuberculose chez les enfants de moins de 15 ans devrait se situer dans une fourchette de 5 à 15 % dans les pays à revenu faible et intermédiaire, et en dessous de 10 % dans les pays à revenu élevé
Interprétation et Actions
Toute tendance irrégulière de ces indicateurs, ou toute tendance constante en dehors des fourchettes prévues, doit être examinée afin de déterminer si elle résulte d'une déclaration incomplète ou d'une erreur de transcription dans le rapport d'un établissement particulier (par exemple, la permutation des lignes masculines et féminines lors de la saisie des données ou la permutation des lignes nouvelles et de retraitement lors de la saisie des données). Il convient de noter que des activités programmatiques spéciales, telles que le dépistage en milieu scolaire, peuvent être associées à des changements réels dans certaines de ces tendances, et qu'il peut également être nécessaire d'enquêter à ce sujet pour expliquer les tendances irrégulières. Enfin, si la valeur du dénominateur est faible, il peut y avoir une variation accrue de l'indicateur. Dans ce cas, il serait préférable d'évaluer les contrôles de cohérence au niveau sous-national en utilisant des données annuelles agrégées plutôt que des données trimestrielles.
Les graphiques 3 et 4 offrent un autre moyen de visualiser et de comparer les variables pour assurer la cohérence lorsque les sources de données diffèrent. Un diagramme de dispersion est tracé pour les indicateurs suivants :
- Le nombre de nouveaux cas de tuberculose pulmonaire bactériologiquement confirmés notifiés constitue la variable de l'axe Y, tandis que les nouveaux cas de tuberculose dont la sensibilité à la rifampicine a été testée constituent la variable de l'axe X.
- Le nombre de nouveaux cas de tuberculose pulmonaire bactériologiquement confirmés notifiés constitue la variable de l'axe Y, tandis que le nombre de cas de tuberculose présumée testés bactériologiquement et positifs constitue la variable de l'axe X.
Dans les deux cas, les unités de prise en charge de base de la tuberculose sont représentées graphiquement et celles qui se situent en dehors de la fourchette spécifiée sont étiquetées pour faire l'objet d'une enquête plus approfondie. Ces tableaux permettent de repérer les unités de prise en charge de base dont les dossiers ne sont pas correctement mis à jour dans les différents registres, ou dont les données sur les patients ne sont pas saisies de manière homogène dans les différentes zones de prestation de services.
Interprétation et actions¶
Le diagramme de dispersion montre la corrélation entre différents points de données et comprend une ligne de guide visuel qui résume la relation linéaire moyenne, ainsi que deux lignes montrant les limites de la zone située à l'intérieur de deux écarts types de la moyenne. Ces lignes ne sont que des guides visuels et ne doivent pas être utilisées pour des analyses déductives. Des incohérences peuvent survenir pour diverses raisons autres qu'une déclaration non terminée. Les BMU situées dans le quadrant supérieur gauche du graphique doivent faire l'objet d'une enquête afin de déterminer si la documentation des résultats du dépistage et du diagnostic ou la mise à jour des registres des cas présumés posent problème. Les BMU situées dans le quadrant inférieur droit peuvent, quant à elles, faire l'objet d'une enquête pour des procédures inachevées liées à la documentation de l'orientation vers des sites de traitement.
Comparaison de la Notification par rapport aux Numéros de Cohortes des Résultats du Traitement¶
Ce graphique compare les cohortes de notification et les cohortes de traitement correspondantes. Ces lignes devraient être cohérentes en termes de direction et de tendance. Elles devraient se superposer au niveau national, mais ne correspondent pas nécessairement au niveau des établissements en raison des retards dans la comptabilisation des cas transférés en cours de traitement.
Interprétation et Actions
Les différences entre les nombres de cohortes de traitement doivent être examinées pour en déterminer les causes. Les différences peuvent être dues à une mauvaise compréhension/définition des périodes des cohortes de résultats de traitement, ou à une documentation insuffisante ou incohérente des résultats de traitement. Les cohortes de résultats de traitement sont définies sur la base de la période d'initiation du traitement et peuvent donc présenter de légères différences avec les notifications dans les cas où il y a des retards dans l'initiation du traitement.
Cohérence des données démographiques¶
Ce tableau permet de vérifier que les tendances démographiques au niveau sous-national sont cohérentes.
Détection des valeurs atypiques¶
La détection et l'élimination des valeurs atypiques sont également essentielles pour obtenir des données fiables. DHIS2 dispose d'un outil intégré de détection des valeurs atypiques qui a été amélioré dans la version 2.36. L'application QD de l'OMS est mieux équipée pour détecter et isoler les valeurs atypiques. ( Application QD : tableau de bord des valeurs atypiques).
Utilisation de l'application intégrée de détection des valeurs atypiques de DHIS2¶
Utilisez cette application pour
1) Ouvrir l'application Qualité des données et cliquer sur Détection des valeurs atypiques. 2) Sélectionnez un ou plusieurs ensembles de données. 3) Sélectionnez les unités d'organisation.
Il est possible de sélectionner plusieurs unités d'organisation. L'analyse porte sur les données brutes de toutes les unités d'organisation de la sous-hiérarchie des unités sélectionnées, et non sur des données agrégées. 4) Sélectionnez la date du début et la date de fin. 5) Définissez l'algorithme à utiliser.
Les algorithmes disponibles sont: Z-core (basé sur la moyenne des valeurs de données), Z-score modifié (basé sur la médiane des valeurs de données) et Valeurs Min-max (basé sur les valeurs de données min-max stockées). 6) Sélectionnez un seuil.
Ceci fait référence au nombre d'écarts-types par rapport à la moyenne autorisée au-dessus duquel les données sont identifiées comme valeurs abérrantes. 7) Sélectionnez Résultats maximaux.
Ceci fait référence au nombre maximum de valeurs atypiques listées dans les résultats. 8) Facultatif) Sélectionnez une date de début et une date de fin des données. Ces champs peuvent être utilisés pour effectuer une analyse de détection des valeurs atypiques sur un sous-ensemble de données dans la plage de dates fournie. S'ils sont laissés vides, les dates naturelles de début et de fin de l'ensemble de données seront utilisées (dans la section avancée). 9) (Facultatif) Sélectionnez une mesure à trier.
Les valeurs atypiques peuvent être triées par Z-score ou par écart absolu par rapport à la moyenne (dans la section avancée). 10) Cliquez sur « Démarrer » La durée du processus d'analyse dépend de la quantité de données analysées. S'il y a des écarts types atypiques, ils seront affichés dans une liste.
Les résultats sont affichés sous la forme d'un tableau tel que celui ci-dessous
Utilisation du tableau de bord "Valeurs atypiques" dans l'application QD de l'OMS¶
L'outil facilite l'investigation des valeurs atypiques à des niveaux plus élevés et permet de creuser jusqu'à la source.
Utilisez le tableau de bord "Valeurs atypiques" pour identifier les valeurs suspectes au niveau des districts: Cliquez sur l'onglet "Valeurs atypiques". Si nécessaire, utilisez le menu pour définir une Désagrégation sur District. Pour libérer de l'espace sur la page, cliquez sur l'icône du menu pour faire disparaître le menu. La page affiche un tableau "Résultat" contenant beaucoup de lignes. Chaque ligne contient au moins une valeur surlignée en rouge. Quelle est la différence entre les valeurs surlignées en rouge et les autres valeurs de la même ligne? L'outil considère que les valeurs surlignées en rouge sont suspectes car elles sont nettement supérieures ou nettement inférieures aux autres valeurs de la ligne. Les lignes sont triées par ordre de "poids". Le "poids" peut être considéré comme étant la différence entre la valeur suspecte et la moyenne des autres valeurs de la ligne. A cause du nombre important de lignes, le tableau ne tient pas sur une seule page. Vous pouvez afficher les pages suivantes en cliquant sur les commandes au bas de la page.
Annexes¶
Liste de Contrôle de l'Examen des Tableaux de bord sur la Qualité des données à l'intention des Coordinateurs de Programmes au niveau Sous-national¶
Vérifier le mapping et les calculs des tableaux de bord
- Vérifier annuellement que les indicateurs du tableau de bord se réfèrent aux bons éléments de données.
- Si le pays modifie les éléments de données mappés sur les formulaires de saisie, les nouveaux éléments de données doivent être mappés en conséquence sur le tableau de bord de la qualité des données.
Vérifier annuellement que les unités organisationnelles affectées aux formulaires de saisie sont les unités de gestion de base actives et fonctionnelles de la tuberculose
- Accorder une attention particulière aux établissements du secteur privé
- Assurer la liaison avec le département ministériel chargé de la mise à jour de la liste principale des établissements, afin de s'assurer que les données sont à jour en ce qui concerne la disponibilité des services de lutte contre la tuberculose.
- Vérifier la disponibilité des données à l'aide des graphiques d'exhaustivité et d'actualité 1-2
Contrôler les rapports complets manquants et informer les unités respectives en temps opportun et dans la période convenue pour que les modifications soient saisies.
- Accorder une attention particulière aux unités du secteur privé afin de s'assurer que les rapports sont terminés
- Si votre région utilise des formulaires de rapport supplémentaires (par exemple, le formulaire de rapport de laboratoire, le formulaire de déclaration des contacts domestiques), vous pouvez ouvrir le panneau dans l'application de visualisation et modifier le champ de données du rapport en conséquence.
Vérifier l'exhaustivité au niveau de l'unité des variables des tableaux 1-2
- Examiner les éléments de données dont le niveau d'exhaustivité est faible, afin d'identifier les problèmes de qualité des données
- Surligner les établissements qui présentent des difficultés constantes, pour un suivi
Vérifier les ruptures de tendance des indicateurs énumérés dans le tableau 3 et les graphiques 3-6
- Pour chaque indicateur, si une valeur incohérente est repérée au cours du dernier trimestre, vous pouvez ouvrir le tableau de bord dans une fenêtre de navigation distincte et rechercher les erreurs de données dans les unités de gestion de base qui le composent.
Vérifier les valeurs atypiques à l'aide de l'application QD de l'OMS :
- Tous les éléments signalés ne seraient pas de vraies valeurs atypiques, et il faudrait donc
Veiller à ce que toutes les divergences constatées soient traitées
- Assurer le suivi des divergences avec les unités déclarantes lors des visites de supervision de soutien ou lors des activités d'amélioration continue de la qualité