Introdução¶

Tracker is the app within the DHIS2 platform that enables the capture and use of individual, longitudinal data. The functionality of Tracker covers a wide spectrum of needs, from monitoring the quality and availability of water wells, to collecting student attendance in a classroom, to capturing patient data in a shared health record. For the purposes of this guide, many of the examples will come from health systems, although Tracker is also widely used for education systems, environmental systems, logistics, and more.

Many countries and programs are making use of increased network availability and the widespread presence of mobile devices and other hardware to push information systems closer to the level where primary data are generated. Individual-level data adds granularity and nuance to datasets captured in routine information systems, providing opportunities for ad hoc analysis, shifting indicators over time, and improving data quality. Beyond its usefulness for reporting and analysis, individual-level data can also be used to eliminate reporting redundancies, empower lower level staff with better decision-making tools, and place the client at the center of the information system. In short, individual-level data is the smallest data unit, and as such can be repurposed in many ways to satisfy the various competing needs in national information systems.

The purpose of this guide is to help determine if Tracker is the right fit for a potential use case and provide practical guidance for planning successful implementations. The use of Tracker at scale introduces additional factors that should be planned for beyond what may already be in place for an existing aggregate DHIS2 instance. The opportunities and potential benefits from information systems increase as a system goes from aggregate data → tracked anonymous data → data from identifiable individuals → real-time patient data at the point of care. Those planning for a Tracker implementation should recognize that the challenges increase along with the benefits.

Este guia de implementação fornecerá recomendações para ajudá-lo:

• determinar se o Tracker atenderá às suas necessidades
• avalie a prontidão do seu ambiente para a introdução da coleta de dados em nível individual
• entender como a implementação do Tracker difere do agregado DHIS2
• address concerns specific to individual-level data systems, including privacy and security
• reveja as lições aprendidas e as melhores práticas derivadas de casos de uso do mundo real
• plan for the introduction of your Tracker program(s) at the desired scale
• estabelecer a infraestrutura que manterá um programa Tracker ao longo do tempo

O guia é dividido em duas seções básicas:

• ** Is My Project Ready For Tracker? ** descreve cinco fatores contextuais importantes que devem ser bem compreendidos para o seu ambiente antes de prosseguir com o planejamento de uma implementação do Tracker

  • Apoio e adesão institucional
  • Financiamento
  • Legislação e políticas
  • Capacity and competency
  • A infraestrutura

• ** Construindo seu (s) programa (s) Tracker ** fornece orientações e recomendações específicas para nove aspectos diferentes da implementação do Tracker

  • Determinando escala
  • Processo de design e configuração
  • Determinando sua estrutura de M&A
  • Entrada de dados em tempo real vs. secundária
  • Mobile vs web
  • Construção de infraestrutura de suporte de RH
  • Hospedagem
  • Treinamento e implementação
  • Relacionando o Tracker ao seu sistema agregado

Links de ferramentas de planejamento específicas são fornecidos ao longo do documento e no apêndice.

O que o Tracker pode ser usado?¶

As with the rest of the DHIS2 platform, Tracker has a generic data model that allows it to be configured by the user for many different purposes. At its most basic, Tracker allows the user to define a particular kind of thing (person, commodity, lab sample, catchment area, etc.) that they want to follow over time (a tracked entity), define the data that they want to collect about this entity (attributes, data elements), place the data elements in a specific order with accompanying conditions or logic (program stages, program rules), and determine the analytics that should be produced (program indicators, event reports, data visualizations, etc.)

An example of a simple Tracker program could be a program for collecting malaria case information at the point of care. The tracked entity would be a person, defined by attributes such as first name, last name, date of birth, or village. In general, attributes are data about the tracked entity (i.e. person) that are reasonably expected to stay the same over the period of follow-up and are often used to uniquely identify the entity (person). The program would contain data elements such as symptoms, test used and result, treatment provided, etc. These data elements might have pre-configured options for possible responses, such as possible tests available, or logic helping to ensure data quality, such as possible minimum and maximum values for a given data element. The data collected would be visible to the clinical user as a part of the malaria patient’s shared health record, but could also be used to generate monthly reports required by the national malaria control program, provide decision support to the clinician, generate SMS reminders to the patient to promote adherence to treatment, or populate a clinic-facing dashboard containing key performance indicators. For all these purposes, the data were collected only once -- during the patient visit -- but were reused many times for different needs.

DHIS2 also supports the collection of individual data without longitudinal tracking using the Capture and Event apps. Non-longitudinal tracking (Event programs) will be referred to throughout this documentation as well. Event programs generally follow the same data model as Tracker, with the exception of defining a tracked entity which is not required for non-longitudinal tracking. An example of such an Event program could be the reporting of line-listing malaria case data. The line-listing data captured by an Event program would contain the same individual data as in the previous (tracked entity) program, but without linking these data to a tracked entity (patient) for longitudinal tracking over time. As such, the data would not become a part of a shared health record (or perhaps not used to generate SMS message reminders to the patient, or other features that rely on tracking an entity over time); however, the Event program would capture more granular data about malaria cases than an aggregate data model, in turn enhancing analytical capability.

As seen from the examples above, Tracker and the collection of individual data are quite different from traditional aggregate reporting for health management information systems (HMIS). Only one of the potential uses described above are satisfied by aggregate data collection -- that of monthly reporting -- whereas the patient-, clinician-, and facility-facing uses only become possible through the collection of individual data.

Even with regards to routine reporting, the collection of individual data introduces opportunities for improved data interpretation and analysis, and -- crucially -- for action to be taken. For example, an aggregate report might show that overall immunization coverage is 80%, but lacks detail as to whether the remaining 20% reflects errors in reporting, unintentional exclusion of certain individuals/groups (i.e. due to geographic or demographic factors), or other factors. The aggregate numbers also do not allow for the specific identification of non-vaccinated children that could be followed up with through a targeted outreach program. The aggregate numbers in this example address a basic need of Ministries of Health to report national progress on a global indicator, but not the needs of immunization program managers or providers to take specific actions to improve coverage.

One inherent benefit to using Tracker as an individual level system is the capacity for alignment with the existing aggregate DHIS2 system, which is already used in most lower- and middle-income countries as a national HMIS. Unlike a standalone Electronic Medical Record (EMR) or other application, Tracker encourages the collection of structured data that can natively aggregate upwards and be fed into the national HMIS, thus replacing secondary data entry and aggregation with primary source data.

Como um componente central da plataforma DHIS2, o Tracker é atualizado duas vezes por ano junto com o resto do software DHIS2. As contribuições que impulsionam as melhorias para o Tracker vêm de implementações em países reais e estão alinhadas com as recomendações globais, principalmente as [Diretrizes da OMS sobre intervenções digitais para fortalecimento dos sistemas de saúde] (https://www.who.int/reproductivehealth/publications/digital -interventions-health-system-Strengthen / en /). Das dez intervenções recomendadas, o Tracker tem funcionalidade específica para oferecer suporte ao seguinte:

• Notificação de nascimento
• Notificação de morte
• Notificação de estoque e gestão de mercadorias
• Comunicação direcionada ao cliente
• Apoio à decisão do trabalhador de saúde
• Rastreamento digital do estado de saúde do cliente e serviços combinados com suporte à decisão
• Rastreamento digital combinado com suporte à decisão e comunicação direcionada ao cliente
• Fornecimento digital de treinamento e conteúdo educacional para profissionais de saúde

Taking full advantage of such features requires that the data collected are systematic and adhere to normative standards. In health care, primary and public health services that are strongly driven by fixed guidelines and workflows are particularly suited for Tracker programs. For example in Antenatal Care (ANC), most countries have guidelines with algorithms for screening and patient management in response to test findings that can be incorporated in Tracker to follow a routine clinical workflow, supporting both the care provider and the reporting needs. In more complex areas of health care, with less documented and well-defined decision algorithms (such as in a referral hospital, for example) Tracker may be best used for simple data collection, allowing the clinician to determine the best use of the data for patient triage, and allowing the standardized data elements to be used for additional reporting or other purposes.

Exemplo de casos de uso do rastreador¶

Throughout this guide, we will refer to use cases to give real-world examples of planning principles, decision points, software and data utilization, common hurdles and issues, and lessons learned at different stages of the Tracker planning and implementation process. A short introductory summary of these individual use cases is provided here. Greater detail for some of the use cases can be found on www.dhis2.org.

Pacotes de rastreadores pré-configurados¶

De acordo com o [WHO’s Analysis and use of Health Facility Data Toolkit] (https://www.who.int/healthinfo/tools_data_analysis_routine_facility/en/), programas Tracker pré-configurados foram criados para cobrir uma série de tópicos de saúde. Esses pacotes pretendem ser o ponto de partida para os programas de país, permitindo uma configuração adicional para corresponder ao contexto local, enquanto mantém os padrões globais para indicadores e prática. Eles podem ser adicionados aos sistemas DHIS2 existentes, juntos ou individualmente. Esses pacotes podem ser acessados no link acima, bem como em who.dhis2.org. Os pacotes pré-configurados atuais cobrem os seguintes tópicos:

• Eventos adversos para imunização
• Notificação de nascimento, natimorto e morte para CRVS
• Causa da morte (incluindo códigos CID-10 da lista de mortalidade inicial)
• Investigação do local de reprodução da malária
• Diagnóstico, tratamento, caso e investigação domiciliar da malária
• Malaria Foci Investigation
• Campanhas de imunização em massa
• Registro de imunização de rotina
• Vigilância de casos de tuberculose

Pacotes adicionais que ainda estão em desenvolvimento podem ser acessados em https://who.dhis2.org/documentation/work_in_progress.html.

Botsuana: Programa de Nutrição e Imunização¶

O Botswana criou um programa combinado de nutrição e imunização que fornece serviços essenciais para crianças pequenas que recebem assistência nutricional, ao mesmo tempo que garante que as crianças atingem os seus indicadores de crescimento e recebem o conjunto completo de vacinas. Trabalhando com a equipe de Botswana, a plataforma Tracker foi aprimorada para produzir escores z padronizados, fornecendo uma avaliação rápida de peso para altura, peso para idade e altura para idade.

Gana: HIV / ART e outros módulos eTracker¶

Desde 2012, os Serviços de Saúde de Gana lideram um programa pioneiro em relatar dados de pacientes por meio de programas DHIS2 Tracker ("eTrackers"). Em 2019, eles estavam usando 8 módulos eTracker diferentes. Um excelente exemplo é o HIV / ART eTracker, que rastreia pacientes individuais por meio de testes e tratamento e torna mais fácil para o pessoal de saúde identificar e acompanhar os inadimplentes, ao mesmo tempo que dá suporte ao fluxo de relatórios para dados agregados de HIV, que tem estado em andamento em Gana desde 2006.

Palestina: eRegistry de saúde materno-infantil¶

Cada mulher na Palestina é designada a uma clínica de cuidados de saúde primários e, se essa clínica não fornecer os serviços de que necessita, ela é convidada a visitar uma clínica de nível superior. Este sistema de referência requer um eRegistry que controla o acesso aos arquivos clínicos do paciente, oferece suporte à continuidade do cuidado em diferentes locais de saúde, permite a entrada de dados de vários pontos diferentes e fornece análises para ajudar a conduzir decisões de acordo com as diretrizes de cuidados pré-natais da Palestina. Nossa colaboração com a Palestina começou em 2014. O desenvolvimento e implementação do eRegistry de saúde materno-infantil (MCH) incluiu uma abordagem iterativa e um diálogo dinâmico entre os desenvolvedores, legisladores, funcionários de saúde pública e prestadores de cuidados de saúde. Esta implementação apresenta o uso extensivo de mensagens SMS automatizadas para se comunicar com os pacientes, bem como painéis de melhoria de qualidade para medir o desempenho das clínicas e apoiar a prestação de cuidados de qualidade.

Zimbábue: Programa Nacional de Controle da Malária¶

A implementação do DHIS2 Android Tracker no Zimbábue começou em 2014 como um projeto colaborativo entre o Programa Nacional de Controle da Malária (NMCP) e a Universidade de Oslo, e desde então foi dimensionado para cobrir quase metade dos mais de 60 distritos do país. Esta implementação apresenta coleta de dados offline, dados de localização detalhados e coleta e análise de dados quase em tempo real, e é um exemplo de trabalho com várias partes interessadas em um nível global para desenvolver um programa com potencial de expansão em regiões geográficas e áreas de doenças.