Remerciez-le!

Remerciez @Admin pour avoir partagé cet document gratuitement, de la manière la plus simple, en partageant sur les réseaux sociaux.

Examen réaliste : ce qui marche pour améliorer l’utilisation des données pour l

Examen réaliste : ce qui marche pour améliorer l’utilisation des données pour la vaccination Données probantes des pays à revenu faible et intermédiaire DONNÉES DE VACCINATION : DES PREUVES POUR L’ACTION IDEA 2 DONNÉES DE VACCINATION : DES PREUVES POUR L’ACTION Données de vaccination : des preuves pour l’action, Examen réaliste: ce qui marche pour améliorer l’utilisation des données pour la vaccination, Données probantes des pays à revenu faible et intermédiaire ISBN: 978-92-75-22061-0 © PATH, Organisation panaméricaine de la Santé 2019 Certains droits réservés. Ce document est protégé sous licence Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0). Une copie de cette licence peut être consultée sur https://creativecommons. org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode ou obtenue moyennant demande postale à l’adresse Creative Commons, 171 Second Street, Suite 300, San Francisco, California, 94105, USA. Le contenu de ce document peut être utilisé librement conformément à cette licence, à condition d’y joindre la mention suivante : «Données de vaccination : des preuves pour l’action, Examen réaliste : ce qui marche pour améliorer l’utilisation des données pour la vaccination, Données probantes des pays à revenu faible et intermédiaire. » Citation suggérée: Données de vaccination : des preuves pour l’action, Examen réaliste: ce qui marche pour améliorer l’utilisation des données pour la vaccination, Données probantes des pays à revenu faible et intermédiaire. Seattle : PATH ; Washington, DC : OPS; 2019. Catalogage à la source. Disponible à l’adresse http://iris.paho.org. PATH et l’Organisation panaméricaine de la Santé ont pris toutes les précautions raisonnables pour vérifier les informations contenues dans la présente publication. Toutefois, le matériel publié est diffusé sans aucune garantie, expresse ou implicite. La responsabilité de l’interprétation et de l’utilisation dudit matériel incombe au lecteur. En aucun cas, PATH ou l’OPS ne sauraient être tenus responsables des préjudices subis du fait de son utilisation. Examen réaliste : ce qui marche pour améliorer l’utilisation des données pour la vaccination Données probantes des pays à revenu faible et intermédiaire DONNÉES DE VACCINATION : DES PREUVES POUR L’ACTION IDEA 4 DONNÉES DE VACCINATION : DES PREUVES POUR L’ACTION Table des matières Remerciements..............................................................................................................................................................5 Abréviations...................................................................................................................................................................6 Résumé....................................................................................................................................................................7 Contexte................................................................................................................................................................14 Méthodes.............................................................................................................................................................. 16 Résultats............................................................................................................................................................... 21 1. Registres de vaccination électroniques..............................................................................................................25 Résumé des résultats............................................................................................................................................ 31 2. Systèmes d’information de gestion logistique....................................................................................................32 Résumé des résultats............................................................................................................................................36 3. Système d’information pour la gestion sanitaire................................................................................................37 Résumé des résultats........................................................................................................................................... 40 4. Systèmes d’aide à la décision.............................................................................................................................41 Résumé des résultats............................................................................................................................................46 5. Évaluations de qualité des données...................................................................................................................47 Résumé des résultats............................................................................................................................................49 6. Réunions d’examen des données........................................................................................................................50 Résumé des résultats............................................................................................................................................52 7. Réseaux d’apprentissage entre pairs..................................................................................................................53 Résumé des résultats............................................................................................................................................55 8. Accompagnement, mentorat et apprentissage sur le terrain...............................................................................56 Résumé des résultats............................................................................................................................................59 9. Formation........................................................................................................................................................ 60 Résumé des résultats............................................................................................................................................62 10. Autres interventions pour l’utilisation des données : interventions à composants multiples................................63 Résumé des résultats............................................................................................................................................66 Recommandations pour un meilleur suivi et évaluation....................................................................67 Discussion.............................................................................................................................................................73 Conclusion............................................................................................................................................................76 Références................................................................................................................................................................... 81 Annexes.................................................................................................................................................................86 Annexe 1. Termes de la recherche.............................................................................................................................86 Annexe 2. Définitions de la théorie du changement..................................................................................................87 Annexe 3. Documents inclus organisés par type d’intervention primaire...................................................................88 Annexe 4. Programme de l’atelier IDEA et participants.............................................................................................95 Annexe 5. Tableau de synthèse des preuves IDEA......................................................................................................97 5 Examen réaliste : ce qui marche pour améliorer l’utilisation des données pour la vaccination Remerciements La rédaction de ce document revient à Allison Osterman (Program Officer, PATH), Jessica Shearer (Acting Director, Health Systems Innovation and Delivery PATH) et Nicole Salisbury (Senior Program Officer, PATH). L’équipe tient à remercier ses collègues à l’OPS (Martha Velandia, Marcela Contreras, Robin Mowson et Elsy Dumit-Bechara) pour leur collaboration à la collecte et à l’analyse de la littérature de la région d’Amérique latine et Caraïbes et pour leurs précieux retours et recommandations au fil de l’étude. Merci au reste de l’équipe PATH IDEA (Laurie Werner, Hallie Goertz, Tara Newton, Celina Kareiva, Nikki Gurley, Emma Stewart, Erin Frye- Sosne et Emma Korpi) pour la relecture et la révision de ce document aux multiples étapes de sa production. Les auteurs remercient Shannon Turlington et Rica Asuncion-Reed pour leurs contributions à la rédaction, et Rebecca Richards-Diop et Jessica Stone- Weaver (RRD Design Co) pour leur assistance à la conception graphique. Merci aux organisations suivantes pour leur aide à l’apport de littérature grise utilisée dans notre examen : Acasus Limited, Agence de Médecine Préventive, Fondation Bill et Melinda Gates, Clinton Health Access Initiative, eHealth Africa, Field Intelligence, John Snow, Inc., MEASURE Evaluation, Organisation panaméricaine de la Santé (OPS), Shifo, United States Centers for Disease Control and Prevention (CDC), United States Agency for International Development (USAID), VillageReach et Organisation mondiale de la Santé. Pour leur retour sur le rapport par leur participation à l’atelier IDEA tenu en mai 2018, merci à : Ana Morice (SAGE Data Quality Working Group), Andrea Fletcher (Cooper/Smith), Carolina Danovaro (OMS), Daniella Figueroa-Downing (Gavi), David Brown (Brown Consulting), David Novillo (OPS), Dr Francis Dien Mwansa (ministère de la Santé, Zambie), Dr Thai Quang Pham (National Institute of Hygiene and Epidemiology, Vietnam), Folake Olayinka (JSI), Jack Holmes (Nexight Group), Jennie (Audrey) Lyons (ministère de la Santé, Grenade), Josephine Nabukenya (Makerere University), Kendall Krause (Fondation Bill et Melinda Gates), Kendra Chappell (Nexight Group), Kristin Krudwig (JSI), Lee Hampton (Gavi), Lindsay Pack (Nexight Group), Louie Rosencrans (CDC), Lora Shimp (JSI), Mamadou Diallo (UNICEF), Maria Knoll (IVAC, Johns Hopkins University), Nargis Rahimi (Shifo/SAGE Data Quality Working Group), Peter Bloland (CDC) et Sara Cerrell (Global Change Network). L’équipe IDEA remercie tous les intervenants qui lui ont accordé leur temps et expertise pour la conseiller sur les questions de conception et de méthodologie, et pour leur apport continu au fil de l’élaboration du document : Alain Nyembo (OMS-AFRO), Amalia King (CDC), Ana Morice (SAGE Data Quality Working Group), Anita Samuels (CDC), Carolina Danovaro (OMS), Caitlin Jarrett (Swiss TPH), Daniella Figueroa-Downing (Gavi), David Novillo (OPS), Dr Asha Mahita (ministère de la Santé, Tanzanie), Dr Francis Dien Mwansa (ministère de la Santé, Zambie), Heather Scobie (CDC et SAGE Data Quality Working Group), Jaleela Jawad (SAGE Data Quality Working Group), Jan Grevendonk (OMS), Kaleb Brownlow (Fondation Bill et Melinda Gates), Kendall Krause (Fondation Bill et Melinda Gates), Mamadou Diallo (UNICEF), Mark Engelbert (3ie), Marta Gacic-Dobo (Gavi), Meike Zuske (Swiss TPH), Peter Bloland (CDC), Richard Duncan (UNICEF), Xavier Bosch-Capblanch (Swiss TPH) et bien d’autres encore. Merci enfin aux organisations de consultance qui ont soutenu nos travaux : Nexight Group et Global Change Network. Ce projet a bénéficié d’une subvention de la Fondation Bill et Melinda Gates. Les opinions exprimées sont celles des auteurs et ne reflètent pas nécessairement celles de la Fondation ni des organisations qu’elle emploie. Pour tous autres renseignements concernant le rapport, s’adresser à digitalhealth@path.org IDEA 6 DONNÉES DE VACCINATION : DES PREUVES POUR L’ACTION Abréviations AEQD Auto-évaluation de la qualité des données AFIX Assessment, Feedback, Incentives, and eXchange - programme d’évaluation, retour, incitation et échange AMRS Système de dossiers médicaux AMPATH (Kenya) AS Agent de santé AVS Activités de vaccinations supplémentaires BID Better Immunization Data, initiative pour de meilleures données de vaccination BLN Réseau d’apprentissage BID BRICKS Building Routine Immunization Capacity, Knowledge, and Skills, cadre JSI de renforcement des programmes de vaccination CABI Centre for Agriculture and Biosciences International CDC Centers for Disease Control and Prevention, centres américains de contrôle et de prévention des maladies CONAPO Consejo Nacional de Población (Mexique) CONSORT-SPI Consolidated Standards of Reporting Trials Statement for Social and Psychological Interventions, normes sur la présentation des rapports d’essai concernant les interventions de nature sociale et psychologique CQD Contrôle de qualité des données DàD Dossier gardé à domicile DDM Data for Decision-Making, données pour la prise de décision DEPIC Data Entry via Phone Image Capture, saisie des données par capture d’écran de téléphone DESIRE Decision Support and Integrated Record-keeping (Kenya), support décisionnel et tenue intégrée des dossiers DHIS District Health Information Software, système logiciel d’information sanitaire de district DME Dossier médical électronique DPAT District Product Availability Team, équipe de disponibilité de produit dans le district DQR Data quality review, outil de contrôle de la qualité des données DSE Dossier de santé électronique DTC Vaccin contre la diphtérie, le tétanos et la coqueluche. Le DTC1 en représente la première dose et le DTC3, la troisième. E-registres Registres électroniques EAD Équipe d’amélioration des données EAQ Équipe d’amélioration de la qualité ECR Essai comparatif randomisé ESIV Évaluation des systèmes d’information sur la vaccination GEV Gestion efficace des vaccins GRADE Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation, outil de classification des données probantes IDEA Immunization Data: Evidence for Action, Données de vaccination : des preuves pour l’action IDQi Improving Data Quality for Immunizations, projet d’amélioration de la qualité des données vaccinales IMPACT Information Mobilized for Performance Analysis and Continuous Transformation JSI John Snow, Inc. LGA Local Government Area (Nigeria), administration locale mHealth Santé mobile MMAT Mixed Methods Appraisal Tool, outil d’évaluation des méthodes mixtes ODK Open Data Kit OMS Organisation mondiale de la Santé OPS Organisation panaméricaine de la Santé PAQD Plan d’amélioration de la qualité des données PEEA Planifier-Exécuter-Étudier-Agir Penta Vaccin pentavalent, généralement contre la diphtérie, le tétanos, la coqueluche, Haemophilus influenzae type B et l’hépatite B. Penta3 en représente la troisième dose. PEPFAR The United States President’s Emergency Plan for AIDS Relief, plan américain d’aide d’urgence à la lutte contre le sida PEV Programme élargi de vaccination PRFI Pays uploads/Sante/ path-idea-whitepaper-french-r1-pages.pdf