Découvrez comment D3 améliore la santé communautaire à Zanzibar

Découvrez comment D3 améliore la santé communautaire à Zanzibar

Table of Contents

1. Introduction
2. Vision and Mission of D3
3. The Chamini Afya Project
4. Use Cases Covered by D3
5. The Integration Process Overview
6. Reasons for the Integration
7. A Use Case Example
8. Creating Organization Units, Data Elements, and Category Option Combinations
9. SQL Queries to Fetch Data Values
10. Mapping Data between DHIS2 and ChD
11. Conversion of Data into Suitable Format for Pushing
12. Challenges Faced
13. Next Steps
14. Summary and Conclusion

🌟 Highlights

• D3's vision is to provide universal access to high-quality healthcare.
• The Chamini Afya project focuses on community health in Zanzibar.
• The integration between MOH and Germani Afia aims to consolidate data for improved healthcare delivery.
• SQL queries are used to fetch data values from the database.
• Mapping files are used to match data between DHIS2 and ChD.
• Challenges include syncing issues and server connectivity problems.
• Next steps include implementing a notification system for script errors and restructuring the database for simplified queries.

Introduction

Dans cet article, nous allons vous présenter une vue d'ensemble du processus d'intégration entre MOH (Ministry of Health) et Germani Afia, ainsi que les raisons qui ont motivé cette intégration. Nous vous expliquerons également les différentes étapes du processus et les défis auxquels nous avons été confrontés. Enfin, nous partagerons nos prochaines étapes et notre conclusion sur cette initiative.

Vision and Mission of D3

D3 a pour vision de permettre à tous d'accéder à des soins de santé de haute qualité. Notre mission est d'améliorer la vie des personnes en renforçant les systèmes de santé grâce à la technologie numérique. Nous croyons fermement que la technologie peut jouer un rôle essentiel dans l'amélioration de la prestation des soins de santé.

The Chamini Afya Project

Le projet Chamini Afya, qui signifie "la communauté, c'est la santé" en Swahili, est notre principal domaine d'intervention. Ce projet est alimenté par CHT (Community Health Toolkit) et une application a été déployée à Zanzibar, couvrant 50% de la population dans 11 districts. Nous nous concentrons sur plusieurs cas d'utilisation, tels que la santé maternelle, la vaccination des enfants, le développement de la petite enfance, l'ICCM (Integrated Community Case Management) et la lutte contre le COVID-19. Grâce à ces interventions, nous cherchons à améliorer les résultats en matière de santé dans ces communautés.

Use Cases Covered by D3

Nous mettons l'accent sur plusieurs cas d'utilisation dans le cadre du projet Chamini Afya. Tout d'abord, nous nous efforçons d'améliorer la santé maternelle en fournissant un suivi régulier de la grossesse et des soins prénatals. De plus, nous nous concentrons sur la vaccination des enfants pour prévenir les maladies évitables. Le développement de la petite enfance est également une priorité, car il joue un rôle crucial dans la santé et le bien-être futurs de l'enfant. Enfin, nous soutenons les efforts de lutte contre le COVID-19 en fournissant des informations essentielles et des conseils de prévention.

The Integration Process Overview

Avant de plonger dans les détails du processus d'intégration, il est important de comprendre pourquoi nous avons décidé d'intégrer les systèmes MOH et Germani Afia. MOH collecte des données au niveau des établissements de santé, tandis que Germani Afia collecte des données au niveau communautaire. L'objectif de MOH était de consolider les données au niveau des établissements de santé et communautaires afin d'obtenir une couverture plus complète des données. Cela permettrait d'améliorer la prestation des soins de santé et de mieux répondre aux besoins de la population.

Reasons for the Integration

L'intégration entre MOH et Germani Afia offre de nombreux avantages. Tout d'abord, elle permet de disposer d'un ensemble de données plus complet, en combinant les données collectées au niveau des établissements de santé et au niveau communautaire. Cela permet une meilleure compréhension de la situation sanitaire globale et facilite la prise de décision en matière de prestation des soins de santé. De plus, cette intégration permet d'éviter les doubles saisies de données et de réduire les erreurs potentielles liées à la consolidation manuelle des données.

A Use Case Example

Pour illustrer le processus d'intégration, prenons l'exemple du suivi des enfants de moins de cinq ans visités par les agents de santé communautaires (ASC). Notre objectif est de collecter et d'envoyer les données agrégées sur le nombre d'enfants de moins de cinq ans visités par les ASC, ventilés par sexe, au niveau Shaheer chaque mois.

Le processus commence par la collecte des données par les ASC sur le terrain. Une fois les données collectées, elles sont synchronisées avec notre base de données. Ensuite, un script extrait les données de la base de données et les convertit dans un format adapté pour les envoyer à DHIS2 (District Health Information Software 2). Les données sont ensuite envoyées à DHIS2 chaque mois à l'aide d'une tâche programmée.

Creating Organization Units, Data Elements, and Category Option Combinations

Avant de pouvoir pousser les données vers DHIS2, il est nécessaire de créer les unités d'organisation, les éléments de données et les combinaisons d'options de catégorie correspondantes. Ces entités permettent de définir ce que nous souhaitons collecter et envoyer à DHIS2.

Pour chaque site Shaheer dans le projet Chamini Afya, nous créons une unité d'organisation correspondante dans DHIS2. De même, nous créons des éléments de données pour les données que nous souhaitons collecter, tels que le nombre d'enfants de moins de cinq ans visités par les ASC. Enfin, nous créons des combinaisons d'options de catégorie pour ventiler les données par sexe, conformément à notre objectif.

SQL Queries to Fetch Data Values

Une fois que les entités de base sont créées dans DHIS2, nous utilisons des requêtes SQL pour récupérer les valeurs de données à partir de notre base de données. Ces requêtes sont conçues pour extraire les données spécifiques que nous avons collectées, telles que le nombre d'enfants de moins de cinq ans visités par les ASC, ventilés par sexe.

Pour chaque requête, nous utilisons le nom de l'élément de données comme identifiant unique. Ce nom est utilisé pour faire correspondre l'élément de données dans DHIS2 avec l'élément de données extrait de notre base de données. Une fois que les données sont récupérées à partir de la base de données, elles sont stockées dans une structure de table pour faciliter la manipulation.

Mapping Data between DHIS2 and ChD

La correspondance des données entre DHIS2 et notre base de données est essentielle pour garantir l'exactitude et la cohérence des informations. Pour cela, nous utilisons un fichier de mappage qui lie les noms des entités dans notre base de données aux identifiants correspondants dans DHIS2.

Par exemple, nous associons les noms Shaheer de Chamini Afya aux identifiants Shaheer de DHIS2. De même, nous associons les noms des éléments de données aux identifiants correspondants dans DHIS2. Cette correspondance permet de synchroniser facilement les données et de les pousser vers DHIS2 de manière cohérente.

Conversion of Data into Suitable Format for Pushing

Une fois que les données sont mappées entre DHIS2 et notre base de données, nous les convertissons dans un format adapté pour les envoyer à DHIS2. Cette conversion est effectuée par un script qui prend en compte la structure de données requise par DHIS2.

Le résultat final est un fichier de jeu de données contenant les valeurs de données à envoyer à DHIS2. Ce fichier contient des informations telles que l'identifiant de l'unité d'organisation, l'identifiant de l'élément de données, l'identifiant de la combinaison d'options de catégorie, la période et la valeur des données. Une fois que ce fichier est prêt, il est poussé vers DHIS2 pour une intégration complète des données.

Challenges Faced

Au cours du processus d'intégration, nous avons été confrontés à plusieurs défis. Tout d'abord, nous avons rencontré des problèmes de synchronisation des données avec les appareils utilisés par les ASC. Cela était dû à des dispositifs défectueux ou perdus, ainsi qu'à des problèmes de connectivité dans certaines régions.

Pour remédier à cela, nous avons décidé de pousser les données non seulement pour le mois en cours, mais aussi pour les deux mois précédents. Cela a permis de combler les lacunes dans les données et de garantir une couverture plus complète.

Un autre défi a été les problèmes de connectivité du serveur. Dans de rares cas, le serveur était en panne ou la connectivité était instable, ce qui a entraîné des retards dans le transfert des données.

Enfin, les changements dans les exigences des indicateurs ou des éléments de données ont également posé une difficulté. Lorsque de nouveaux éléments de données ou de nouveaux indicateurs étaient ajoutés, nous devions nous assurer de pousser non seulement les données actuelles, mais aussi les données historiques correspondantes. Cela nécessitait des ajustements dans nos requêtes et une mise à jour de la correspondance des données.

Next Steps

À l'avenir, nous prévoyons de mettre en place un système de notification pour les erreurs et les échecs des scripts. Actuellement, nous vérifions manuellement les journaux en cas d'échec du script. Nous souhaitons automatiser ce processus pour être informés rapidement des problèmes potentiels.

Nous prévoyons également de restructurer notre base de données pour simplifier nos requêtes. Actuellement, certaines de nos requêtes sont trop complexes, ce qui rend difficile la manipulation des données. En simplifiant notre base de données, nous espérons rendre les requêtes plus faciles à gérer et à maintenir.

Summary and Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré le processus d'intégration entre MOH et Germani Afia. Nous avons discuté des raisons de cette intégration, des différentes étapes du processus et des défis auxquels nous avons été confrontés. Malgré ces défis, nous sommes fiers des résultats obtenus jusqu'à présent et continuons à travailler sur l'amélioration de cette initiative.

Nous sommes convaincus que l'intégration des systèmes de santé est essentielle pour améliorer la prestation des soins de santé et les résultats pour les patients. Nous continuerons à apporter des améliorations et à relever de nouveaux défis pour garantir que notre vision d'un accès universel à des soins de santé de haute qualité devienne réalité.

Merci de nous avoir accompagnés dans cette présentation, et n'hésitez pas à poser des questions ou à partager vos réflexions.