Analyse de la qualité des données du système d’information sanitaire de routine : défis et perspectives pour un système performant dans la province du Maniema en République Démocratique du Congo

Abstract

Introduction : L’information de qualité est nécessaire pour relever les défis mondiaux en matière de santé et une prise de décisions rationnelles. Peu de pays africains disposent de capacités pour produire des statistiques de qualité et s’en servir pour formuler des politiques basées sur des faits concrets. Il ressort de la 54ème assemblée de l’Organisation Mondiale de la Santé que le Système d’Information Sanitaire de différents pays africains dont la République Démocratique du Congo (RDC) présente certaines insuffisances en rapport avec la qualité des données malgré les réformes. Notre objectif était d’évaluer la qualité des données de routine en RDC en vue de proposer des stratégies opérationnelles d’amélioration. Matériels et Méthode : Il s’est agi d’une étude transversale rétrospective réalisée dans 3 Zones de Santé (ZS) de la province du Maniema. Les données de cette étude ont été collectées au niveau de la Division Provinciale de la Santé (DPS) et des structures du niveau opérationnel des Zones ayant fait l’objet de cette étude suivant la procédure de l’outil d’évaluation de la qualité des données « RDQA ». La collecte des données a été faite premièrement à partir des rapports mensuels d’activités et des outils de collecte en rapport avec les indicateurs sélectionnés, puis lors des entrevues avec le personnel impliqué dans la gestion des données. Résultats : La complétude des rapports a été de 100% des Bureaux Centraux des Zones (BCZ) vers la DPS, 98% des Formations sanitaires (FOSA) vers les BCZ alors que la promptitude a été respectivement de 0% et 58%, avec une exhaustivité nulle pour le nombre de jours de rupture de stock en Amoxicilline aux BCZ. L’exactitude des données des BCZ a présenté une moyenne de 100% alors que celles des FOSA a varié entre 32% et 83% pour tous les indicateurs avec hétérogénéités entre les structures visitées. L’évaluation du système de gestion des données a présenté des insuffisances sur le plan organisationnel, technique et comportemental entre autre le déficit en formation des prestataires, la mauvaise répartition de tâches, la faible informatisation du système de gestion des données, les ruptures en outils de collecte des données, la multiplicité des outils et système de suivi ainsi que l’absence des mécanismes efficaces de suivi-évaluation. Conclusion : La réforme du SIS n’a pas jusque-là été ressentie dans la Province, les résultats de notre analyse ont montré que les données produites ne répondent pas aux normes internationales de qualité des données. Les faiblesses du système de gestion des données constituent des facteurs majeurs ayant contribué à cette faible performance de la Province. Un plan de correction a été élaboré à cet effet avec des responsabilités claires et précises en vue d’améliorer la qualité des données.

Introduction: High quality information is necessary to address the global health challenges and for rational decision making. There is only a few African countries that have the needed capacities to produce high quality statistics in order to use them to formulate policies based upon facts. According to the 54th assembly of the WHO, the Health Information System of different African countries including DRC presents several deficiencies concerning data quality despite the reforms. Our objective was to assess the routine data quality in DRC in order to suggest some operational strategies for improvement. Material and methods: This is a retrospective cross-sectional study realized in 3 districts health of Maniema province. Data were collected at the Central Offices Zones, Health Centers and hospitals of these ZS following the RDQA tool’s procedure. Data collection was carried first by the operation action plan, monthly activity reports and the data collection tools related to the selected indicators, then during the interviews with the staff involved in data management. Results: the reporting completeness was 100% of Central Offices Zones to the Provincial Health Division, 98% of the Health facilities to Central offices while promptness was 0% and 58% respectively with no exhaustiveness for the number of out of stock days of Amoxicillin to central offices. The data exactitude of BCZ represented an average of 100% while those of structures were varying between 32% and 83% for all the indicators with heterogeneity between the visited facilities. The data management system evaluation presented some deficiencies on the organizational, technical and behavioral plan plus the insufficient training for providers, tasks misdistribution, weak computerization of data management systems, ruptures in data collection tools, the tools and monitoring systems multiplicity and the absence of effective monitoring and evaluation systems. Conclusion: Health Information System reforming has not been so far noticed in the province, our results have shown that the produced data do not meet the international standards for data quality. The data management system weaknesses are the major factors that lead to the poor performance in this province. A correction plan has been elaborated with some clear and precise responsibilities in order to improve the data quality.