Directives des réunions de revue des données: pour évaluer et améliorer la performance


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Author(s): Eric Geers, Jonas Sagno, and Albert Camara

Year: 2017

Directives des réunions de revue des données: pour évaluer et améliorer  la performance Abstract:

A l’échelle mondiale, de nombreux systèmes de soins de santé gouvernementaux sont en transition, passant du format papier vers des logiciels basés sur l'Internet, tels que la plateforme DHIS 2, pour la gestion régulière des données collectées. Ces plateformes électroniques facilitent l'intégration et la comparaison des données provenant de plusieurs sources, notamment celles portant sur la performance de la prestation des services de santé, la surveillance des maladies, le suivi des produits médicaux, les ressources humaines, ainsi que les budgets et les finances. Ces outils offrent des avantages supplémentaires, tels que l'amélioration de l'accès en ligne à davantage de données, l’automatisation du processus d’assurance-qualité des données et la mise en place d’applications analytiques.

La valeur de ces systèmes nationaux d'information sanitaire (SNIS) repose sur la capacité du personnel de santé à comprendre, traiter et utiliser les données pour prendre des décisions éclairées du niveau national jusqu'à la prestation des services. Le but d'un SNIS est non seulement de concevoir un meilleur système d'information de soins de santé, mais aussi de devenir un moteur d'action et d'amélioration constant de la prestation des services de santé. Ces directives visent à aider le personnel de santé à organiser collectivement et à mettre en œuvre régulièrement des analyses de données pour évaluer la performance, et à renforcer la prise de décisions fondées sur des données probantes pour améliorer cette performance. Elles permettent de structurer les réunions pour que les prestataires de soins puissent: (1) identifier et prioriser les questions programmatiques, (2) relier les questions vers des sources de données disponibles et des indicateurs pertinents, (3) effectuer une analyse pour répondre à des questions d'intérêt, (4) communiquer et interpréter les résultats, (5) développer les plans d'action fondés sur les informations, et (6) suivre ces actions pour documenter et mettre en évidence une amélioration des performances.

Filed under: Data Quality Review , Data Quality , Data , Data Science , Data Demand and Use