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计划指标分析学习指南{ #learners-guide-to-program-indicator-analysis }

这本指南是什么?

本指南包含与学院程序指标分析课程相关的所有练习和详细操作步骤。请根据指导教师的提示完成每个练习。

本环节的学习目标{ #learning-objectives-for-this-session }

  1. 说明什么是计划指标
  2. 说明如何得出计划指标
  3. 说明活动指标与注册计划指标的区别
  4. 了解计划指标如何填补其他可视化工具在跟踪数据分析方面的空白
  5. 利用从跟踪器数据中得出的计划指标创建可视化效果

练习 1{ #exercise-1 }

使用疟疾病例通知、调查和应对计划中的计划指标在数据可视化器中创建数据透视表{ #create-a-pivot-table-in-data-visualizer-using-a-program-indicator-from-the-malaria-case-notificationinvestigation-and-response-program }

使用数据可视化器中的单个程序指示符创建一个简单的数据透视表。它将有以下输入:

  • 可视化类型 :透视表
  • 数据
  • 数据类型 :程序指示器
  • 计划 :疟疾病例通报、调查和应对
  • 计划指标:MAL-CS-通过 PCD 发现的病例
  • 期间 :最近 6 个月
  • 组织单位:用户分单位

布局如下

table1_layout

表格应如下所示(由于相对于当前日期,显示的月份可能有所不同)

基本条件

这是一个程序指示器,其信息来自数据元素 "检测设置"。该数据元素由选项集组成。因此,该程序指标汇总了符合 PCD 标准的事件。

利用疟疾病例通报计划中不同计划阶段的事件指标创建图表{ #create-a-chart-using-event-indicators-from-different-program-stages-from-the-malaria-case-notification-program }

用以下输入创建折线图:

  • 可视化类型 :折线图
  • 数据
  • 数据类型 :程序指示器
  • 计划 :疟疾病例通报计划
  • 计划指标 :
    • MAL-CS- 已确诊的疟疾病例
    • MAL-CS- 土著(当地)
  • 时期 :今年
  • 组织单位:用户分单位

要创建此图表,请确保您的布局如下所示:

chart2_layout

图表应如下所示

chart2

本图表使用事件类型指标,包括综合第 1 阶段(诊断和治疗)和第 4 阶段(病例结果)的数据,第 1 阶段(诊断和治疗)可获得是否为疟疾确诊病例的数据,第 4 阶段(病例结果)可获得是否为本地病例的信息。

使用事件可视化器无法创建此类输出(使用事件可视化器无法从多个阶段提取数据)。

您可以将此图表转换为数据透视表,这样他们就可以看到,您还可以使用多个阶段的数据创建数据透视表,这是事件可视化器/报告中无法实现的选项。

table2

最后,您可以将此表作为地图打开,以显示您现在可以使用专题图层。在处理数据时,专题图层提供了许多额外的选项(我们将在本课的下一部分举例说明如何使用专题图层中的计划指标从头开始创建地图)。

方法是从可视化选择中选择 "以地图形式打开"。

table2_conversion

将其作为地图打开时,您必须选择图表/表格中使用的数据项之一作为主图层(您可以选择所有数据项,但由于它们都显示同一 OU 级别的数据,您实际上只能看到最上层的数据)。选择一个事件指标(MAL-CS-确诊疟疾病例),使用来自多个阶段的数据来演示此类数据可以映射。

map2_select_data

map2_select_data

练习 2{ #exercise-2 }

使用病例监测计划中的计划指标创建地图{ #create-a-map-using-a-program-indicator-from-the-case-based-surveillance-program }

使用专题图层创建地图,输入内容如下:

  • 图层类型 :专题
  • 数据
  • 项目类型 :计划指标
  • 计划 :马拉里斯病例通报计划
  • 计划指标:MAL-CS-女性
  • 将聚合类型保留为默认类型
  • 期间:
  • 周期类型 :相对
  • 期间 :最近 6 个月
  • 显示时段:时间轴
  • 组织单位 :用户子单位
  • 过滤器 : 无
  • 样式:气泡图,单色图例

数据标签

map5_data

期标签

map5_period

组织单位选项卡

map5_OU

风格标签

map5_style

地图应如下所示(注意,显示的月份可能不同,因为时间是相对于当前日期而言的)

map5

您可以回放时间轴地图。您将看到随着时间的推移,每月的数值在增加或减少(地图显示的是每月的总数,而不是累计数;可以显示累计数,但需要对指标进行不同的配置)。

练习 3{ #exercise-3 }

在行列表应用程序中,创建一个行列表,登记报告显示病例监视计划{ #in-the-line-listing-app-create-a-line-list-enrollment-report-showing-the-number-of-relationships-by-tei-from-the-case-based-surveillance-program } 中按 TEI 分类的关系数

程序指标可用于事件报告、行列表和事件可视化器,也可用于数据可视化器和地图,具体取决于如何定义。这是因为一个程序指标可以在两个层面上发挥作用:

  1. 通过为单个 TEI 创建摘要输出
  2. 通过为某一时期/时间单位内的所有 TEI 创建摘要输出

我们将利用两个使用 "平均值 "作为汇总类型的计划指标来使用这些原则。

  1. 联系人追踪程序
  2. 通过跟踪捕获中创建的关系,汇总单个 TEI 拥有的联系人总数
  3. 根据入学日期、指定时期和组织单位,汇总所有技术教育指标的平均联系次数
  4. 病例监测--发病与就诊之间的间隔天数
  5. 汇总单个 TEI 从出现症状到初次就诊日期的总天数
  6. 根据所有技术教育指标(TEI)的注册日期、指定时期和组织单位,汇总从症状出现到初次就诊日期之间的平均天数

用以下输入创建一个行列表表:

  • 输入类型 :注册
  • 计划时间
  • 计划 :病例监测
  • 计划规模
    • 组织单位 : 0001 CH Mahosot
    • 时间维度 :通知日期(今年)
    • 属性 :姓名
    • 数据元素:其他体征/症状
    • 计划指标:联系人

注:以下是组织单位的位置(01 Vientiane Capital -> 0101 Chanthabouli -> 0001 CH Mahosot),以防您对这一层次结构不熟悉。

chw_mahosot

表格应如下所示

table3_contacts

按 "联系人 "列对表格排序。这显示的是通过跟踪器捕获添加关系定义的每个人的联系人数量。

在报告中添加计划指标 "CBS - 发病与就诊之间的间隔天数",并更新行列表{ #add-the-program-indicator-cbs-days-between-onset-and-consultation-to-your-report-and-update-your-line-list }

在 "计划数据 "选项卡中,添加 PI "CBS--发病与就诊之间的天数"。

days_between

设置条件 :发病与就诊间隔天数 >= 0

要设置条件,请选择 "发病与就诊间隔天数 "程序指示符。从这里可以定义条件。

条件](resources/images/program_indicators/condition.png)

更新您的表格。

table3_contacts_days_btwn

现在,我们又多了一项计划指标,显示每个人从出现症状到初次就诊的天数。

创建柱形图,显示《维也纳公约》{ #create-a-bar-chart-showing-the-average-days-between-onset-and-consultation-across-all-level-3-ous-in-vc } 中所有三级业务单位从发病到就诊的平均天数

在数据可视化器中,用以下输入创建一个图表:

  • 可视化类型 :条形图
  • 数据
  • 数据类型 :程序指示器
  • 计划 :病例监测计划
  • 计划指标:CBS--发病与就诊之间的间隔天数
  • 时期 :今年
  • 组织单位:首都万象内的三级(区)组织单位

注:以下是 org 单元的位置,以防您对这一层次结构不熟悉

chart4_OU_selection

下面是图表应使用的布局

chart4_layout

您可以删除空类别来清理图表。

转到选项 -> 数据 -> 隐藏空类别 -> 全部

!hide_empty_categories

更新后,图表应该是这样的。

chart4

当我们查看这个图表时,我们不再看到代表一个人的数值,而是使用相同的指标,得出我们所选择的组织单位和时期内所有个人的平均值。

这两项指标的摘要{ #summary-on-these-two-indicators }

从这两个计划指标示例中,我们可以看出,计划指标可以在个体和总体层面上具有多种功能。这些不同的功能可能非常有用,这取决于你想在系统中查看哪些信息。在使用这类指标时,还有许多其他高级可能性。这些信息的最佳来源是文档。