Integración MOH - Mejorando la atención médica con Chamini Afiya

Integración MOH - Mejorando la atención médica con Chamini Afiya

Tabla de contenidos:

1. Visión y misión de nuestra organización
2. Proyecto Chamini Afiya en Jamini Afiya
3. Casos de uso del proyecto Chamini Afiya
4. Integración con el MOH
5. Objetivos de la integración
6. Cómo funciona el proceso de integración
7. Creación de unidades organizativas en DHIS2
8. Consultas SQL para obtener los valores de datos
9. Mapeo entre DHIS2 y CHD
10. Conversión de datos en un formato adecuado para la integración
11. Desafíos y próximos pasos

Integración del proyecto Chamini Afiya con MOH para mejorar los sistemas de salud

En D3, tenemos una visión clara y una misión clara. Nuestra visión es lograr un futuro en el que todos tengan acceso a atención médica de alta calidad. Nuestra misión es mejorar vidas fortaleciendo los sistemas de salud a través de la tecnología digital. Nos enfocamos principalmente en el proyecto Chamini Afiya en Jamini Afiya.

Visión y misión de nuestra organización

Antes de sumergirnos en el proceso de integración, nos gustaría compartir nuestra visión y misión como organización. Nuestra visión es lograr un futuro en el que todos tengan acceso a atención médica de alta calidad. Queremos mejorar vidas fortaleciendo los sistemas de salud a través de la tecnología digital.

Nuestra principal área de trabajo es el proyecto Chamini Afiya en Jamini Afiya. Para aquellos que no estén familiarizados, Jamini Afiya es una palabra en suajili que se traduce como "la comunidad es salud". Este proyecto, impulsado por CHT, ha sido implementado en Zanzíbar y cubre aproximadamente el 50% de la población en 11 distritos.

Proyecto Chamini Afiya en Jamini Afiya

El proyecto Chamini Afiya en Jamini Afiya es una parte fundamental de nuestro trabajo en D3. Se basa en la tecnología CHT y utiliza una aplicación móvil para recopilar datos y fortalecer los sistemas de salud en la comunidad. Algunos de los casos de uso que abordamos incluyen ANC PNT, inmunización infantil, desarrollo infantil temprano y mHealth para el seguimiento de COVID-19. Esta aplicación también está diseñada para los CSV (Community Health Volunteers), quienes utilizan la lista de tareas y otras funcionalidades para brindar atención médica.

Integración con el MOH

Ahora, centrémonos en la parte más técnica: la integración de nuestro proyecto Chamini Afiya con el MOH (Ministry of Health). El MOH recopila datos a nivel de los centros de salud, mientras que nuestro proyecto se enfoca en recopilar datos a nivel comunitario. La integración con el MOH tenía como objetivo consolidar los datos tanto a nivel de centros de salud como a nivel comunitario, para tener una cobertura más completa y facilitar una mejor atención médica.

Objetivos de la integración

La integración con el MOH se realizó con el objetivo de facilitar una mejor entrega de atención médica al consolidar los datos a nivel de centros de salud y nivel comunitario. Esto permitiría un análisis más profundo de los datos y una supervisión más efectiva de los servicios de salud. Ahora, veamos cómo se llevó a cabo esta integración a través de un caso de uso.

Cómo funciona el proceso de integración

Imaginemos que queremos enviar datos agregados sobre el número de niños menores de cinco años visitados por los CSV, desglosados por sexo, a nivel de Shahia mensualmente. A continuación, describiremos el proceso de integración paso a paso.

1. Creación de unidades organizativas en DHIS2: Para poder estructurar los datos, primero creamos las unidades organizativas correspondientes en DHIS2. Esto implica asignar un identificador único a cada Shahia en nuestro proyecto Chamini Afiya.

2. Consultas SQL para obtener los valores de datos: A continuación, creamos consultas SQL para recuperar los valores de datos necesarios para nuestro caso de uso. Estas consultas incluyen el número de niños menores de cinco años inscritos por los CSV, desglosados por sexo.

3. Mapeo entre DHIS2 y CHD: El siguiente paso es mapear los datos obtenidos a partir de las consultas SQL con las entidades y elementos de datos correspondientes en DHIS2. Esto se hace utilizando identificadores únicos para cada entidad y elemento de datos en ambos sistemas.

4. Conversión de datos en un formato adecuado para la integración: Una vez que tenemos los datos y el mapeo adecuado, convertimos los datos en un formato que sea compatible con la integración con DHIS2. Esto se realiza mediante un script que procesa los datos y los convierte en un archivo de conjunto de valores de datos.

Desafíos y próximos pasos

A lo largo del proceso de integración, nos enfrentamos a varios desafíos y hemos identificado áreas en las que podemos mejorar. Algunos de los desafíos incluyen problemas de sincronización de datos con los CSV debido a dispositivos rotos o perdidos y problemas de conectividad en ciertas áreas. Para abordar estos desafíos, hemos implementado soluciones como enviar datos de los últimos tres meses para llenar los vacíos de datos.

Nuestros próximos pasos incluyen trabajar en un sistema de notificación automatizado para errores y fallas en los scripts, y también reestructurar nuestra base de datos para simplificar las consultas. Estamos comprometidos a mejorar constantemente nuestro proceso de integración para garantizar una entrega de atención médica más efectiva y eficiente.

¡Gracias por su atención! ¿Alguna pregunta?