疟疾 - 系统设计文件{ #mal-agg-design }¶
版本 2.1.0
背景和目的{ #background-and-purpose }¶
疟疾核心汇总系统设计文件概述了用于开发各国 HMIS 中疟疾常规汇总报告数字数据包的设计原则和指南。本文件旨在供国家和地区一级的 DHIS2 实施者使用，以支持该数据包的实施和本地化。疟疾元数据包可根据当地需求和国家指导方针进行调整。特别是，在本地化和采用本软件包中的程序时，应考虑当地的工作流程和国家指导方针。
所有数据集均基于世界卫生组织的建议和最佳实践范例或已发布的报告框架疟疾控制的疾病监测。
在许多情况下，必须对这些数据集进行不同程度的调整，以适应国家报告系统。一方面，可能会有一些在国家范围内非常重要的额外变量必须添加进去。另一方面，有些信息可能根本无法用于报告，例如，在临床层面的病例登记册中没有记录这些数据。
系统设计概述{ #system-design-overview }¶
包装结构{ #package-structure }¶
疟疾计划包括 3 个不同的数据集，可根据计划需要随时使用：
| 资料集 | 描述 |
|---|---|
| 疟疾年度数据 | 建议在所有环境中使用疟疾年度数据集。 如其名称所示，该信息每年只收集一次。 该数据集大多为扁平结构。 建议将数据集分配到地区一级，但根据人口数据的可用性，分配可在地方一级发生变化。 |
| 减少疟疾负担 | 这是一个月度数据集，适用于以减轻疟疾负担为优先事项的地区。 该数据集旨在报告组织单位层次结构中最低行政级别的数据。 |
| 消除疟疾 | 这是一个月度数据集，适用于以消除疟疾为优先事项的地区。 该数据集旨在报告组织单位层次结构中最低行政级别的数据。 |
***注**：
消除疟疾和减轻疟疾负担数据集既可单独使用，也可结合使用，这取决于在特定地理区域内实施的公共卫生应对措施的类型（即在一个地区可能使用减轻疟疾负担数据集，而在另一个地区可能使用消除疟疾数据集）。
数据元素¶
属于不同数据集的数据元素的完整列表可在疟疾元数据参考文件中找到。
请注意，还有一些数据元素可能会用于减少疟疾负担和消除疟疾数据集，但目前尚未分配给这两个数据集。这些数据元素可在疟疾未指定数据元素组中找到。
| 资料集 | 未分配的 DE |
|---|---|
| 减少疟疾负担 | 流动人口(MMP)阳性 在社区一级检测的疟疾病例 疟疾确诊病例(Mic + RDT) 恶性疟原虫(Mic + RDT) 在社区一级检测的疟疾阳性病例 流动人口(MMP) 追踪 14 天的流动人口 混合疟疾病种（Mic + RDT） 间日疟原虫（Mic + RDT） 经检测的疟疾病例（Mic + RDT） 在社区一级接受治疗的疟疾病例 混合/其他疟疾病种（Mic + RDT) |
| 消除疟疾 | 从跨界检测的疟疾病例 在准则（N1）时限内（24 小时）通报的疟疾病例 在准则（N2）*时限内调查的疟疾病例 从跨界检测的疟疾阳性病例跟踪 14 天 从跨界检测的疟疾阳性病例 其他疟疾种类（显微镜检查） |
目标用户¶
- ** 保健设施用户**：获取和报告有关疟疾防治活动的关键数据
- 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 - 疟疾年度数据{ #data-set-malaria-annual-data }¶
面临风险的人口{ #population-at-risk }¶
濒危人口](resources/images/MAL_POP_001.png)
人口的这一分类被设置为类别组合，因为按三个年龄类别选项对这一人口数据元素进行分类比单独创建三个数据元素更有效。
干预措施{ #interventions }¶
干预](resources/images/MAL_POP_002.png)
该部分采用扁平结构，重点介绍在目标地区和感染风险最高的群体中开展的预防性干预措施。与年度人口数据相反，这些信息是在发放长效驱虫蚊帐干预措施结束时编制的。
数据集 - 减少疟疾负担{ #data-set-malaria-burden-reduction }¶
减少疟疾负担数据集分为七个部分。其中两个部分在本数据集和消除疟疾数据集中完全相同：实验室、治疗。
患者量{ #patients-volume }¶
病人数量](resources/images/MAL_MBR_020.png)
年龄类别组合（0-4 岁、5-14 岁、15 岁以上）大大减少了数据元素的数量。所有这些数据元素的总数也可用于分析目的。
实验室{ #laboratory }¶
年龄/性别类别组合 { 年龄（0-4 岁、5-14 岁、15 岁以上）/性别（男性、女性）} 大大减少了数据元素的数量。所有这些数据元素的总计也可用于分析目的；允许您透视年龄和性别维度，并将其放置在需要的位置。
治疗{ #treatment }¶
疟疾的治疗](resources/images/MAL_MBR_003.png)
本节中的一些数据元素是彼此的子集。将这些数据进行合计没有意义。虽然这样做会增加数据元素的数量，但却更容易解释输出结果。
孕期间歇性预防治疗（IPTp）{ #intermittent-preventive-treatment-in-pregnancy-iptp }¶
虽然可以说这里可能会使用类别组合来输出施用剂量的总数，但在分析中应优先了解按剂量表分列的剂量数。因此，这里没有使用类别组合。
孕妇{ #pregnant-women }¶
孕妇](resources/images/MAL_MBR_006.png)
本节中的所有数据元素都有不同的定义。无需分类。
数据集 - 消除疟疾{ #data-set-malaria-elimination }¶
消除疟疾数据集分为七个部分。其中两个部分在本数据集和减少疟疾负担数据集中完全相同：实验室、治疗。
全因住院和门诊病人{ #all-cause-inpatients-and-outpatients }¶
IPD 和死亡人数](resources/images/MAL_ME_001.png)
年龄类别组合（0-4 岁、5-14 岁、15 岁以上）减少了数据元素的数量。这两个数据元素的总数也可用于分析目的。
案件调查{ #case-investigation }¶
案件调查](resources/images/MAL_ME_003.png)
年龄/性别类别组合 { 年龄（0-4 岁、5-14 岁、15 岁以上）/性别（男、女）} 大大减少了数据元素的数量。所有这些数据元素的总数也可用于分析目的。
实验室{ #laboratory }¶
年龄/性别类别组合 { 年龄（0-4 岁、5-14 岁、15 岁以上）/性别（男性、女性）} 大大减少了数据元素的数量。所有这些数据元素的总计也可用于分析目的；允许您透视年龄和性别维度，并将其放置在需要的位置。
主动案件检测{ #active-case-detection }¶
疟疾的治疗](resources/images/MAL_ME_008.png)
本节中的所有数据元素都有不同的定义。无需分类。 案件调查
疟疾病例调查](resources/images/MAL_ME_004.png)
年龄/性别类别组合 { 年龄（0-4 岁、5-14 岁、15 岁以上）/性别（男性、女性）} 大大减少了数据元素的数量。所有这些数据元素的总计也可用于分析目的；允许您透视年龄和性别维度，并将其放置在需要的位置。
治疗{ #treatment }¶
本节中的一些数据元素是彼此的子集。将这些数据进行合计没有意义。虽然这样做会增加数据元素的数量，但却更容易解释输出结果。
焦点调查{ #foci-investigation }¶
疟疾病灶调查](resources/images/MAL_ME_005.png)
本节中的一些数据元素是彼此的子集。将这些数据进行合计没有意义。虽然这样做会增加数据元素的数量，但却更容易解释输出结果。
病灶分类和响应{ #foci-classification-and-response }¶
疟疾病灶分类和应对措施](resources/images/MAL_ME_006.png)
病灶分类类别组合（活跃、残留、清除）允许根据三个病灶类别选项对数据元素进行简化分类。将该类别组合应用于数据元素时，其总数也可用于分析。
分析和指标{ #analytics-and-indicators }¶
指标和指标组的完整清单见疟疾元数据参考文件。
请参阅本设计指南中的 "特殊考虑因素：请参阅本设计指南中的 "特别考虑因素：按卫生部门划分的疟疾 "部分，以进一步了解如何获取有关在不同卫生部门（私营、公共和社区）发现的疟疾病例的进一步信息。
验证规则{ #validation-rules }¶
疟疾的验证规则分为三组：
- 疟疾：减少负担
- 疟疾：消除
- 疟疾：其他*
为确保数据质量而制定的全部验证规则清单可在疟疾元数据参考文件中查阅。
仪表板¶
疟疾一揽子计划包括九个预定义的仪表板，每个仪表板都侧重于防治疟疾保健计划的预防、治疗和反应等不同方面：
- MAL - 1.减轻疟疾负担
- MAL - 2.测试和诊断
- MAL - 3.疟疾地图
- MAL - 4.Treatment
- MAL - 5.干预覆盖率
- MAL - 6.疟疾质量控制
- MAL - 7.疟疾数据质量
- MAL - 8.消除疟疾
- MAL - 10.疟疾地区仪表板
疟疾元数据参考文件中提供了每个仪表板中可用项目（图和表）的完整列表。
下表列出了在实施软件包和设置仪表盘时需要注意的仪表盘
| 仪表板 | 评论 |
|---|---|
| MAL - 1.减轻疟疾负担 | 在题为 "报告的疟疾病例 "的图表中，根据当地的实施情况和指导方针，可以使用 DE MAL-疟疾确诊病例（报告），而不是 DE "疟疾确诊病例（micr + RDT）" 题为 "流行病检测 "的图表在默认配置中使用 DE MAL-疟疾确诊平均值+2 STD（阈值）。各国应选择平均值+2SD 或中值（阈值），但不能同时选择。建议在消除疟疾的情况下使用后者。DE 属于减负数据元素组。 |
| MAL - 4.Treatment | 题为 "间日疟原虫的治疗 "和 "间日疟原虫的 G6PD 检测和治疗 "的图表是可选的，仅根据具体情况而定。 |
疟疾数据质量仪表板{ #malaria-data-quality-dashboard }¶
该仪表板是对其他 DHIS2 应用程序和工具的补充，如世界卫生组织 DHIS2 数据质量应用程序 。
数据质量仪表板的主要目标是通过使用 DHIS2 仪表板，将关键的数据质量指标例行提供给用户，以促进各级（卫生设施、地区和国家管理部门）的数据质量改进活动。
- 监测疟疾数据报告的完整性和及时性：
- 默认仪表板包括一个文本框，其中包含一些关键定义，以确保正确理解和解释按变量和报告框架划分的 "完整性 "和 "及时性 "概念。
- 数据透视表中的图例是参照全球指南设置的默认值。如有需要，应根据本地指南进行调整。
- 监测变量之间的内部一致性，以发现不一致之处，从而改进质量：
- 仪表板 "一致性和有效性 "部分的文本框为 "一致性 "的解释提供了指导。
- 散点图默认设置为 2xZ-score（高分和低分）--根据当地情况和变量内的差异，Z-score 可以调整。
- 比较不同报告级别的关键疟疾指标的趋势，并迅速发现异常情况，作为数据质量不佳的警示（同比图）。
与 DHIS2 的所有仪表盘软件包一样，数据可视化被配置为显示用户在用户配置中拥有数据采集权限的组织单位的数据。这样，就可以在国家、地区或其他次国家层面使用仪表板来监控与用户最相关的地理区域的数据质量。这样就能在尽可能接近数据收集和验证点的地方采取行动，提高数据质量。应在国家范围内考虑对用户进行配置并将其分配到能够访问仪表板的用户组，以确保向用户提供适当的访问权限。
疟疾地区仪表板{ #malaria-district-dashboard }¶
该仪表板的目的是创建一个业务级别（地区或同等级别）的特定仪表板，使其成为地区疟疾管理人员和/或医疗机构主管的主要仪表板之一。根据疟疾计划的组织情况，其他级别的人员也会发现它很有用--例如，卫生机构级别的人员会使用基于继承服务的人口数据。
该仪表板提供了疟疾防治活动的主要信息概览，随后可在专门针对减轻负担、质量、库存等问题的更有针对性的仪表板中深入了解更多细节。 透视表提供了用于计划监测的核心指标的最终下降轮廓，并将本期和上期作为参照（例如，本期为 2022 年 1 月，上期为 2021 年 1 月）。应用的图例使用全球准则中的阈值作为占位符，如有必要，应根据当地情况进行调整。 在本指南的 "特别注意事项 "部分，实施者可以找到更多关于如何更好地调整仪表板的信息，以便用户也能了解与邻近地区的比较分析。
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 | 元数据 | 数据 |
|---|---|---|---|
| MAL - 管理 | 可以编辑和查看 | 可以编辑和查看 | 只能查看 |
| MAL - 访问 | 只能查看 | 只能查看 | 只能查看 |
| MAL - 数据采集 | 无法访问 | 只能查看 | 可以捕捉和查看 |
虽然在安装此软件包时保留这些用户组很重要，但也可以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 }¶
按公共设施 vs. 私营部门 vs. 社区服务提供分列{ #disaggregation-by-public-facility-vs-private-sector-vs-community-service-delivery }¶
如本设计指南的 "分析和指标 "部分所述，本部分将根据设施所有权类型（公共或私营）以及社区发现的病例，就疟疾病例的分析和可视化提供一些建议和考虑。
世卫组织对核心疟疾综合数据报告的要求包括以下指标：
- "MAL - 公共部门发现的疟疾病例（%）"
- "MAL - 私营部门发现的疟疾病例（%）"
- "MAL - 社区发现的疟疾病例（%）"
鉴于层次结构和组织单位（OUs）的设置和配置多种多样，本节将向用户和实施者提 出一些解决方案和建议。
方案 1：社区数据和/或私营部门设施在 DHIS2 组织单位层次结构中作为各自的组织单位进行维护。 * 相同的数据元素可以重复使用，而组织单位组可以进行过滤，组织单位组集可以按公共/私营/社区对数据进行切分/分类。例如，"设施/服务提供类型 "的组织单位组集可包含公共设施、私营设施、社区保健员的组织单位组，以便对报告的疟疾病例、检测等进行分类。
方案 2：社区和/或私营部门数据不通过单独的组织单位报告，而是在（公共）设施或地区一级报告 * 在这种情况下，可为社区或私营部门报告的数据创建单独的数据元素，以标明报告来源；可添加新的指标，以汇总这些数据元素中报告的社区、私营部门和设施病例。在使用疟疾 CHIS 软件包时就可以这样做，该软件包包含一套单独的数据元素，用于社区报告的疟疾病例。 * 另一种方法是添加一个设施/私营部门/社区类别，以对 1）数据元素或 2）整个数据集进行分类。在这种情况下，需要为每个 CatCombo 配置按公共机构、私营部门和社区分列的疟疾病例指标。
公共和私营部门发现的疟疾病例{ #malaria-cases-detected-in-the-public-and-private-sector }¶
从最新发布的 DHIS2 版本（2.37）开始，计算组织单位（如设施）数量的指标只能通过设置**预测器**来获得。
为了简化软件包的技术配置，一种解决方案是使用一个 DE 或指标（如 MAL - 确诊疟疾病例（micr + RDT）或 MAL - 发现疟疾病例），并通过分配给 OU 的组集（私营或公共）进行过滤分析。
下面的截图是 "私有 "和 "公用 "OU 组的示例，下面是被选中属于 "公用 "组的设施。
设施组织单位组](resources/images/MAL_SDG_001.png)
分配给公共 OU 组的组织单位](resources/images/MAL_SDG_002.png)
按 OU 组排列 OU 后，可在 "所有权 "OU 组集中对公共组和私有组进行进一步分类，并应具有数据维度类型，以便用作分析筛选器或维度。
用于公共和私有 OU 组的 OU 组设置](resources/images/MAL_SDG_002.png)
一旦将数据输入所有必要的业务单位的数据集，用户就可以按卫生部门对系统中的数据进行分析。根据具体分析的最终目的，可使用各种 DHIS2 核心分析技术对数据进行可视化。 下面的示例显示了按 "所有权 "分析疟疾数据时可获得的一些可视化结果。
按卫生部门分列的疟疾病例](resources/images/MAL_SDG_078.png)
显示报告疟疾病例的公共设施（左侧）和私人设施（右侧）的地图](resources/images/MAL_SDG_081.png)
社区发现的疟疾病例{ #malaria-cases-detected-in-the-community }¶
根据当地的实施情况和具体环境，社区一级的保健活动和干预措施既可以单独设置，也可以已经完全纳入保健设施和业务单位的各个行政级别。
要分析来自社区的数据，有两种方法可供选择：
1) 使用与上一节所述相同的方法，为层次结构中的社区创建一个 OU 组。然后，数据的处理和分析将遵循与公共和私有 OU 组相同的方法。
2) 从[社区卫生信息系统（CHIS）软件包]（#chis-系统设计）中下载并更新相关元数据，映射相关元数据，并将这些信息与从疟疾软件包中获得的信息进行三角测量。 特别是，CHIS 软件包中有两个月度数据集可用于这一特定目的：CH - 疟疾]（#ch-mal-aggregate-design）数据集和[CH - 社区监测]（#ch-cbs-aggregate-design）数据集。从 CHIS 软件包中的CH - 综合社区病例管理月度数据集也可获得一些与疟疾信息数据三角测量相关的 DE。
地区仪表板：邻近地区分析{ #district-dashboard-analysis-of-neighbouring-districts }¶
虽然地区管理人员能够很容易地分析所辖地区的趋势，但有时，特别是在疟疾负担较重的地区，对重点地区和邻近地区进行比较分析可能会使分析工作受益匪浅，从而更好地了解总体趋势，调查差异和开展活动的影响。 这种类型的分析虽然是世卫组织核心要求和分析建议的一部分，但不能默认包含在一般软件包中，因为它在很大程度上取决于一系列当地因素：用户、层次结构、定制。此外，系统无法仅根据用户和元数据来 "猜测 "和筛选边界地区。
仪表板的默认可视化包括层次结构中所有地区的完整列表。当在国家层面进行分析时，这将非常有用，因为这样可以在更大范围内了解计划的整体情况。 地区管理人员通常应有自己的专用用户，并可访问汇总的地区数据。根据实施情况，他们可能还可以访问该地区下属卫生机构的详细数据。由于每个实施方案都不尽相同，要使这种分析发挥作用，首先要在有关各方之间达成一 致，即地区管理人员的用户至少可以访问邻近地区的汇总数据。 一旦数据隐私和访问步骤得到解决，就可以对地区仪表板进行本地定制，以便显示每个地区用户周围的适当地区。 同样的概念也适用于低端（设施）和高端用户（地区和/或省级用户）。
下面是一个实际例子： 以下面的地图为参考，Staple 地区的地区经理希望了解邻近地区的疟疾防治计划进展情况：甜点区、晚餐区和水果区。
地区地图](resources/images/MAL_SDG_089.png)
在这种情况下，为本地行政区设置仪表板的管理员可以访问整个层次结构，并为 Staple 行政区的行政区用户设置和分配在相关仪表板项目中可视化上述邻近行政区的可能性。
邻近地区的分配](resources/images/MAL_SDG_090.png)
地区仪表板：运营设施分析{ #district-dashboard-analysis-of-operational-facilities }¶
地区仪表板的默认预配置包括 "MAL - 上个月医疗设施的功能状态 "可视化。设置饼图的目的是为了便于概览所分析地区内功能性和非功能性设施的比例。 鉴于分级和组织单位（OUs）的设置和配置范围很广，建议遵循 "按公共设施与私营部门与社区服务提供者分类 "一节中提供的相同原则和输入，因为相同的理论完全取决于当地的实施情况。
引用¶
世界卫生组织（2012 年）。疟疾控制的疾病监测。操作手册。世界卫生组织文件制作服务部印刷，瑞士日内瓦。ISBN 978 92 4 150334 1：https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/44851/9789241503341_eng.pdf;jsessionid=7D2258370F31444A72815B5CFB2E1FE8?ua=1?sequence=1