扩大免疫计划（EPI）--系统设计文件{ #imm-agg-design }¶
背景和目的{ #background-and-purpose }¶
本文件介绍了 DHIS2 中免疫接种模块的设计，该模块经过优化，可与国家 HMIS 系统相集成。已将扩大免疫规划（EPI）** 报告纳入 HMIS 的国家最广泛使用该模块。
该模块包括标准指标和仪表板，以支持世界卫生组织免疫规划管理人员卫生机构数据分析和使用指南建议的核心免疫规划分析。该模块包含月度汇总数据集，可根据系统成熟度灵活使用：
- 用于向 DHIS2 进行**例行直接报告**，设施数据仍基于纸质（数据录入可在设施或地区一级进行）；或
- **将 DHIS2 追踪器或其他系统中的个人电子数据**汇总到支持数据分析框架所需的预定义汇总维度中。
包装结构{ #package-structure }¶
| 资料集 | 描述 |
|---|---|
| 免疫接种 | **每月**数据集。 报告免疫接种活动（包括外联活动）、免疫接种后的不良事件、库存和冷链情况。 |
注
本数据集是使用 DHIS2 中的自定义表单设计的，特别是为了适应本数据集中的库存部分。如果使用分段表单，库存部分会超出大多数没有高分辨率显示器的用户的屏幕宽度，导致他们在该部分输入数据时不得不向左/右滚动。
目标用户¶
- ** 保健设施用户**：获取和报告有关免疫接种活动的关键数据
- 计划管理人员：国家和国家以下一级的管理人员可负责支持数据录入和分析。
- 国家和地方卫生当局：通过仪表板和分析工具监测和分析数据监测情况，进行风险评估和规划应对措施；为区域和全球报告生成报告
数据集详情{ #dataset-details }¶
外联会议{ #outreach-sessions }¶
外联会议数据录入](resources/images/imm-epiagg-1.0.0-001.png)
外联活动的信息是作为单独的数据元素设计的，没有任何分类，但如果需要，可以添加一个 catCombo。如果活动不包括外联会议，则可从数据集中删除该部分。
疫苗接种 - 儿童{ #vaccinations-children }¶
<1, >从分析的角度来看，这样可以快速添加年龄细目，并根据需要对其进行透视。总数会自动计算。 有些单元格，例如一岁以上儿童接种 0 号 OPV 的单元格，根据全球指导原则的指示--如 0 号 OPV 通常在出生时接种--被屏蔽和**灰化，以防止数据输入**。如果当地指南与全球指南不同，可根据需要取消单元格。
接种疫苗 - 育龄妇女{ #vaccinations-women-of-childbearing-age }¶
接种疫苗妇女的数据录入](resources/images/imm-epiagg-1.0.0-003.png)
本部分使用**孕妇分类（怀孕、其他）**进行配置。 从分析的角度来看，这种解决方案可以快速添加怀孕状态分类，并根据需要进行透视。如有需要，可以也应该对分类和疫苗列表进行本地编辑，以更好地反映实际需要。
免疫接种后的不良事件{ #adverse-events-following-immunization }¶
报告的 AEFI 数据录入](resources/images/imm-epiagg-1.0.0-004.png)
该基本表格按严重程度报告 AEFI 的数量。如果 AEFI 需要更详细的报告形式，DHIS2 全局软件包还包括一个[AEFI 跟踪器]（#aefi-design），可用于此目的并进行扩展。
分析和指标{ #analytics-and-indicators }¶
无论是缺乏可靠数据还是计算错误，人口数据及其在分母中的使用往往是一项艰巨的任务。
在 2.35.12 之前的任何 DHIS2 版本中，指标和覆盖率都是根据目标人群在时间（一年中的月份）内对其进行的抗原管理，目标人群累计除以 12（月），因为目标人群是按年输入的。指标本应根据分析周期（季度/年度/等）和报告目标人群的周期进行调整；而覆盖范围本应简单地基于指标的年度化。 建议使用超时累计总量指标，以确保准确计算覆盖率。在 2.35.12 以上版本的指标中，可以使用 periodOffset 函数。因此，覆盖率指标使用过去 12 个月的总和作为分子，而不是将指标按年计算。这是比按年计算覆盖率指标更准确的计算方法。
下面举例说明目前可用于更好地计算覆盖率的指标类型。
| 指示符 | EPI - BCG 覆盖率（%） - 期间抵消 |
| 用户标识 | lnC0fWd3sD4 |
| 分子 | ** 卡介苗剂量< 1 year this month plus last 11 months** EPI - 卡介苗剂量<1年 + EPI - 卡介苗剂量<1年.periodOffset(-1) + EPI - 卡介苗剂量<1年.periodOffset(-2) + EPI - 卡介苗剂量<1年.periodOffset(-3) + EPI - 卡介苗剂量<1年.periodOffset(-4) + EPI - 卡介苗剂量<1年.periodOffset(-5) + EPI - 卡介苗剂量<1年.periodOffset(-6) + EPI - 卡介苗剂量<1年.periodOffset(-7) + EPI - 卡介苗剂量<1年.periodOffset(-8) + EPI - 卡介苗剂量<1年.periodOffset(-9)EPI - 卡介苗给药剂量 <1 year.periodOffset(-8) + EPI - 卡介苗给药剂量 <1 year.periodOffset(-9) + EPI - 卡介苗给药剂量 <1 year.periodOffset(-10) + EPI - 卡介苗给药剂量 <1 year.periodOffset(-11) |
| 分母 | ** 活产** GEN - 人口活产数 |
在 "免疫效果"的前面，软件包现在包含了对不同 OU 的评分。该分数是通过公式中的逻辑语句（从 2.36 版开始可能），根据抗原的覆盖率和辍学率综合得出的。
验证规则¶
免疫接种软件包的验证规则归入 "免疫接种 "验证规则组。 这些规则将在数据输入级别运行（运行验证按钮），以标记数据输入中的任何潜在错误。
数据验证标记的错误示例](resources/images/imm-epiagg-1.0.0-007.png)
仪表板¶
免疫接种软件包包括一个预定义仪表盘。下表列出的项目仅包含实施软件包和设置仪表盘时需要注意的事项。
| 项目 | 评论 |
|---|---|
| 按地区对免疫接种情况进行分类 | 根据绩效情况将机关单位分为四类（1,2,3,4）： - 1：覆盖率 > 90% / 辍学率< 10% - 2：覆盖率 > 90% / 辍学率 > 10% - 3：覆盖率< 90% / Dropout rate < 10% - 4：覆盖率< 90% / Dropout rate > 10% |
免疫应用程序的可视化{ #visualizations-from-the-immunization-app }¶
在过去的几个 DHIS2 版本中，一直在努力扩展核心分析功能，以满足开发定制免疫分析的要求。 仪表板中 "免疫分析应用程序"的代表性可视化内容包括
- EPI - 各抗原的剂量和覆盖率 - 今年的月份
- 1 岁以下儿童抗原监测表 - 今年月份
- 新生儿抗原监测表 - 今年月份
- 覆盖率和辍学率分类 - 过去 12 个月
- 过去 12 个月各地区免疫接种情况分类
在每个可视化的描述中，您可以找到有关内容和结构的相关信息
用户组{ #user-groups }¶
作为软件包配置的一部分，已创建了用户组，用于管理所有模块元数据中的共享设置。使用这些共享设置的核心元数据主要包括数据集、仪表盘、指标和数据元素。
创建的三个用户组包括
| 用户组 | 仪表板 | 计划元数据 | 计划数据 |
|---|---|---|---|
| EPI-Admin | 可以编辑和查看 | 可以编辑和查看 | 只能查看 |
| EPI-Access | 只能查看 | 只能查看 | 只能查看 |
| EPI 数据采集 | 无法访问 | 只能查看 | 可以捕捉和查看 |
- EPI-Admin - 该组中的用户将拥有共享设置，可查看/编辑访问元数据，并可查看数据集中的数据值。
- EPI-Access - 该组中的用户具有共享设置，只能查看数据集中的元数据和数据值。
- EPI-数据采集 - 该组的用户将有共享设置，只能查看元数据和编辑数据集中的数据值。
虽然在安装此软件包时保留这些用户组非常重要，但也可根据主机实例中任何现有的用户组设置或策略对其进行审查。
特殊考虑{ #special-considerations }¶
人口数据{ #population-data }¶
准确的目标人群估计对于计算疫苗接种覆盖率至关重要。对于第一年以后接种的疫苗，目标通常是出生组群中存活儿童的估计数世卫组织，2020
如果尚未使用该数据集，则应将其与第二个数据集结合起来，以收集计算覆盖率等关键指标所需的人口数据，并监测活动和/或关键人口（如 5 岁以下儿童或孕妇）的重要目标。另外，与生命事件追踪 或国家民事登记和人口动态统计系统的连接也可提供最新的出生队列。
有关人口数据的更多信息，请参阅 "指标 "部分。
疫苗接种覆盖率和年龄组{ #vaccination-coverage-and-age-groups }¶
疫苗接种覆盖率通常按年龄组分列，这对监测和改进免疫接种计划至关重要。常见的分类包括 0-11 个月、12-23 个月和≥24 个月等年龄段泛美卫生组织，2017。 根据儿童年龄准确记录接种情况至关重要。例如，15 个月接种第一剂 MR 疫苗的儿童应记录为 MR1（12-23 个月）WHO, 2020。
世卫组织手册](https://www.technet-21.org/en/resources/guidance/who-handbook-on-the-use-collection-and-improvement-of-immunization-data) 强调了婴儿期以后免疫接种的重要性。最初，扩大免疫接种计划（EPI）的重点是一岁以下的儿童，但后来发展到包括新疫苗、加强剂量和终生接种。随着新疫苗的开发和推荐，免疫接种计划也应相应更新，以保护人们免受新出现的健康威胁，并保持终生免疫。 各国应采用综合免疫接种计划，考虑从出生到青春期再到成年期的疫苗接种。这种方法可确保在适当年龄接种加强剂量和新疫苗，保持持续免疫力，减少零剂量儿童的数量。生命周期方法对于确保持续预防疫苗可预防疾病至关重要。 此外，利用社区信息系统和整合健康数据来跟踪一段时间内的免疫状况也至关重要。监测系统必须进行调整，以跟踪不同年龄组的疫苗接种情况，确保疫苗在整个生命周期的全面覆盖泛美卫生组织，2017, 美国国际开发署。
公平与社会经济特征{ #equity-and-socio-economic-characteristics }¶
覆盖率调查通常从财富、种族、宗教和看护人受教育程度等社会经济方面来衡量覆盖率。这有助于了解和解决免疫不公平问题世卫组织，2020。 在拉丁美洲，电子免疫登记册和其他数据源被用来按公平维度对免疫数据进行分类，以确定零剂量和免疫接种不足儿童较多的亚群体或地区美国国际开发署。
及时性（找回的儿童）分析{ #timeliness-recovered-children-analyses }¶
疫苗接种的及时性是指按照建议的时间表接种疫苗，这对于最大限度地发挥疫苗的效力和减少儿童易患可预防疾病的时期至关重要。遵守这些时间表对于保持对传染病的持续保护至关重要。不按时接种虽然仍然有效，但接种年龄大大晚于建议年龄，可能会使儿童在更长的时间内得不到保护。
监测及时性对于免疫计划的有效决策也至关重要。及时率是按时提交的报告占预期报告的百分比计算的，对于及时决策和减少错误至关重要。数据的及时性和完整性对于准确监测和决策至关重要。报告的延迟或缺失会导致覆盖率评估不准确，并对计划的有效性产生负面影响。
与行政系统相比，调查和电子免疫登记（EIR）在监测及时性方面更为有效，因为行政系统往往会将接种疫苗归入宽泛的年龄类别，从而掩盖了详细的时间信息。对及时性的定义可能各不相同，但在建议年龄三个月内接种的疫苗通常被认为是及时的。
提高疫苗接种的及时性包括确保儿童在卫生部门规定的最佳年龄接种疫苗，最大限度地发挥疫苗的保护作用并降低疾病爆发的风险。准确、及时的报告对于准确评估疫苗接种覆盖率和做出知情决策以提高计划的有效性至关重要。WHO, 2020, PAHO, 2017, GAVI
国家实例 [PAHO, 2017]（https://iris.paho.org/handle/10665.2/34510）： - 在危地马拉，一项分析表明，不同地区的白喉、破伤风和百日咳 1 型和白喉、破伤风和百日咳 3 型疫苗接种的及时性存在很大差异，这突出表明需要采取有针对性的干预措施，以提高及时接种的覆盖率。 - 在哥斯达黎加，数据质量自我评估发现，提高及时性对于准确的覆盖数据和有效的免疫计划至关重要
利用数据进行战略设计{ #use-of-data-for-strategy-design }¶
有效的数据使用需要整合多种数据来源，包括行政记录、调查和人口数据，以便对信息进行三角测量并做出明智决策WHO, 2020。免疫接种计划可以通过分析行政、监测和地理信息系统数据来了解免疫接种的不公平现象，并制定策略以覆盖零剂量和免疫接种不足的儿童，从而改进免疫接种计划。例如，地理空间技术有助于创建准确的计划目标并确定遗漏的社区泛美卫生组织，2017, USAID
国家示例： - 地理空间技术在尼日利亚根除脊髓灰质炎的工作中得到了广泛应用，使人口估计数和遗漏人口的识别更加准确。该技术通过更好的微观规划和识别无证居住区，在改善常规免疫接种方面显示出前景世卫组织，2020 - 肯尼亚在根除脊髓灰质炎的工作中使用了 GIS 工具，包括为疫苗接种活动制定数字微观计划。一项基于 GIS 数据的有针对性的挨家挨户移动战略在一年内使设施运行不佳和未接种疫苗的城乡居民中完全接种疫苗的儿童人数增加了 33.5%WHO, 2020。 - 基于地理信息系统的微观规划与社区动员、强化数据使用和后勤规划相结合，帮助印度城市地区的常规免疫覆盖率翻了一番。这种方法显示了在其他地区实施类似战略的潜力世卫组织，2020 - 疫苗分发规划人员利用地理信息系统数据应对埃博拉病毒爆发，并正在探索将其用于常规免疫规划，以更新刚果民主共和国的卫生区地图和人口估计数。已经实施了有当地卫生工作者参与的参与式制图方法，为微观规划提供信息世卫组织，2020
数据质量评估对于确保战略设计中所用数据的可靠性至关重要。定期的数据质量检查有助于保持准确的记录，提高免疫接种计划的整体效果。更多信息可查阅 DHIS2 数据质量 用户指南。
引用¶
- 世界卫生组织，（2018年），《卫生设施数据的分析和使用：免疫规划管理人员指南》。URL：https://www.who.int/publications/m/item/analysis-and-use-of-health-facility-data-guidance-for-immunization-programme-managers.[访问日期：2022年9月1日］
- 世界卫生组织，（2020 年），《世界卫生组织使用、收集和改进免疫数据手册》。URL: https://www.technet-21.org/en/resources/guidance/who-handbook-on-the-use-collection-and-improvement-of-immunization-data [访问日期：2024 年 7 月 23 日]
- 泛美卫生组织（2017 年），监测综合公共卫生干预覆盖率的工具。土壤传播蠕虫病疫苗接种和驱虫。网址：https://iris.paho.org/handle/10665.2/34510 [访问日期：23/07/2024]
- USAID, Landscape Analysis of Health Information Systems and Data Tools for Identifying, Reaching, and Monitoring Zero-Dose and Under-Immunized Children URL：https://usaidmomentum.org/resource/landscape-analysis-of-health-information-systems-and-data-tools-for-identifying-reaching-and-monitoring-zero-dose-and-under-immunized-children/ [Accessed on 23/07/2024]