Digitalisera hälsovården för bättre resultat

Innehållsförteckning:

1. Vision och uppdrag
   • Vision
   • Uppdrag
2. Vad är d3?
   • Fokus på Chamini Afya-projektet
   • Jamini Afya: "hälsa för samhället"
   • Användarfall och tillämpningar
3. Introduktion till integration
   • Varför integrera med Germany Afia?
   • Användarfall: Aggregering av data om barn under fem år
4. Översikt av integrationsprocessen
   • Datainsamling och synkronisering av data av CHV
   • Lagring av data i databasen
   • Skript för datatransformering och överföring till DHIS2
5. Skapande av organisationenhet, dataelement och kategorialternativkombination
6. Skapande av SQL-frågor för datahämtning
7. Mappning mellan DHIS2 och CHD
   • Mappningsfil för plats och dataelement
   • Skapande av data värdesatser
8. Utmaningar och nästa steg
   • Sinksproblem och förlorade enheter
   • Serveranslutningsproblem
   • Ändrade krav på indikatorer och dataelement
   • Planerade förbättringar: Meddelandesystem och omstrukturering av databasen
9. Sammanfattning och avslutning

🔍 Vision och uppdrag

🌟 Vision: Vi på d3 strävar efter en framtid där alla har tillgång till högkvalitativ hälsovård. Vi vill förbättra människors liv genom att stärka hälso- och sjukvårdssystemen med digital teknik.

🎯 Uppdrag: Vårt uppdrag är att förbättra liv genom att stärka hälso- och sjukvårdssystemen med hjälp av digital teknik. Vi fokuserar främst på Chamini Afya-projektet inom Jamini Afya med vårt partnerskap med CHT. Vårt arbete sträcker sig till Zanzibar och täcker 50% av befolkningen i 11 distrikt.

🔎 Vad är d3?

📌 Fokus på Chamini Afya-projektet Vår huvudsakliga inriktning ligger på Chamini Afya-projektet inom Jamini Afya. Jamani Afya är ett swahiliskt ord som kan översättas till "hälsa för samhället". Genom vårt partnerskap med CHT har vi utvecklat en app som har implementerats i Zanzibar för att underlätta hälso- och sjukvårdsprocessen.

📋 Användarfall och tillämpningar Vi täcker flera användarfall inom vår app, inklusive ANC PNT (antenatal och postnatal vård), barnvaccinationer, tidig barndomsutveckling, ICCM (integrerad samhällsbaserad slutenvård) och COVID-19. Dessutom planerar vi att utveckla en dedikerad applikation för handledare i samarbete med Medic.

🔄 Integrationens översikt

🤔 Varför integrera med Germany Afia? Integreringen med Germany Afia valdes för att möjliggöra en helhetsbild av data på både hälsofacilitets- och samhällsnivå. Ministeriet för hälsa (MOH) ville sammanställa data från båda nivåerna för att underlätta en förbättrad hälsovård.

⚙️ Användarfall: Aggregering av data om barn under fem år För att förklara integrationen i detalj tar vi exemplet att aggregera data om antal barn under fem år som besöks av CHV (Community Health Volunteer), kategoriserade efter kön. Målet är att skicka dessa data till Shahia-nivån varje månad.

✨ Översikt av integrationsprocessen

1. Datainsamling och synkronisering av data av CHV
2. Lagring av data i databasen
3. Skript för datatransformering och överföring till DHIS2
4. Skapande av organisationenhet, dataelement och kategorialternativkombination
5. Skapande av SQL-frågor för datahämtning
6. Mappning mellan DHIS2 och CHD
   • Mappning av plats och dataelement
   • Skapande av data värdesatser

📊 Skapande av organisationenhet, dataelement och kategorialternativkombination

För att möjliggöra integrationen skapar vi organisationenheterna, dataelementen och kategorialternativkombinationerna i DHIS2. För exempelvis under fem års barn besökta av CHV, skapar vi ett dataelement för det och definierar dess unika ID. På samma sätt skapar vi kategorialternativkombinationer för kön.

🔍 Skapande av SQL-frågor för datahämtning

För att hämta data för aggregationsändamål skapar vi SQL-frågor anpassade efter våra behov. Vi specificerar dataelementnamn och dess motsvarande ID för att sedan kunna matcha det med DHIS2. Vi inkluderar även plats, distrikt och kön i frågan för att få den önskade datan.

🗺️ Mappning mellan DHIS2 och CHD

För att koppla samman DHIS2 och CHD använder vi en mappningsfil. Denna fil innehåller mappningen av Shahia-namn i Jamini Afya med motsvarande Shahia-ID i DHIS2. Vi matchar även dataelementnamn i SQL-frågan med motsvarande ID och kategorialternativkombination-ID i DHIS2. På så sätt skapas en korrekt koppling mellan de två systemen.

⬆️ Skapande av data värdesatser

Vi konverterar den erhållna datan till ett lämpligt format för att skickas till DHIS2. Detta sköts av vårt skript och resulterar i en slutlig data värdesatsfil. Filen innehåller nödvändig information som datonode-ID:n, perioden för datat, organisationenhetens ID, kategorialternativkombinationer och själva datavärdet.

💥 Utmaningar och nästa steg

🚩 Utmaningar: Vi stod inför vissa utmaningar under integrationsprocessen. Förlorade enheter, dålig anslutning och serverproblem ledde till dataavbrott och förluster. Vi åtgärdade detta genom att skicka data för de två tidigare månaderna i varje push-cykel. Ändrade krav på indikatorer och dataelement krävde justeringar och tillägg i våra SQL-frågor.

🚀 Nästa steg: För att förbättra processen planerar vi att implementera ett automatiserat meddelandesystem för att hantera fel och misslyckanden i vår skript. Vi arbetar också på att omstrukturera vår databas för att förenkla våra SQL-frågor och förbättra prestanda och hantering av data.

🌟 Sammanfattning och avslutning

Integrationen mellan d3 och Germany Afia möjliggör en omfattande datavisualisering och rapportering för en bättre hälsovårdshantering. Genom att sammanställa data från hälsofaciliteter och samhällsnivå kan vi skapa en helhetsbild och ta mer informerade beslut. Vi arbetar kontinuerligt med att förbättra och anpassa integrationen för att möta föränderliga krav och utmaningar i hälso- och sjukvårdssystemet.

➡️ Klicka här för att läsa mer om våra projekt och innovationer (länk till webbplats)

➡️ Kontakta oss gärna för mer information eller frågor (länk till kontaktinformation)

👥 FAQ

Fråga: Hur påverkar förlorade enheter och dålig anslutning datainsamlingen? Svar: Förlorade enheter och dålig anslutning kan leda till dataavbrott och förluster. För att kompensera för detta skickar vi inte bara data för den aktuella månaden utan även för de två föregående månaderna i varje push-cykel.

Fråga: Vad händer om DHIS2-servern inte är tillgänglig? Svar: Om DHIS2-servern är nere eller om det uppstår anslutningsproblem, hindras överföringen av data. Vi arbetar dock för närvarande med att implementera ett meddelandesystem som kommer att ge oss aviseringar om eventuella fel och misslyckanden i skriptet.

Fråga: Vilka förbättringar planerar ni för att förenkla datahantering och rapportering? Svar: För att förenkla våra SQL-frågor och förbättra prestandan är vi i färd med att omstrukturera vår databas. Detta kommer att underlätta dataextrahering och hantering samt möjliggöra enklare generering av rapporter.