Système d'information sanitaire. évaluation de la qualité des données dans le district de santé de Dschang.

REPUBLIQUE DU CAMEROUN
PAIX-TRAVAIL-PATRIE
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UNIVERSITÉ DE DSCHANG

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ÉCOLE DOCTORALE

REPUBLIC OF CAMERRON
PEACE-WORK-FATHERLAND
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UNIVERSITY OF DSCHANG
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POSTGRADUATE SCHOOL

DSCHANG SCHOOL OF HEALTH AND LIFE SCIENCES

SUJET:

SYSTÈME D'INFORMATION SANITAIRE:
ÉVALUATION DE LA QUALITÉ DES DONNÉES DANS
LE DISTRICT DE SANTÉ DE DSCHANG

Mémoire soutenu en vue de l'obtention du diplôme de Master Professionnel en Épidémiologie et

Santé Publique

Option : Santé Publique

Spécialité : Épidémiologie et Santé Publique

Par : EDINGUE ESSOH Annick Kevin
MATRICULE:CM-UDS-13SCI1528
Licencié en Sciences Biomédicales

Sous la Supervision de

Dr. ATEUDJIEU Jérôme

MD , MPH , Ph.D

Année Académique 2018-2019

Mémoire : évaluation qualité des données. Page i

Table des matières

DEDICACES iii

REMERCIEMENTS iv

LISTE DES FIGURES v

LISTE DES TABLEAUX vi

LISTE DES ABREVIATIONS vii

RESUME viii

ABSTRACT ix

I. INTRODUCTION 1

II. QUESTIONS DE RECHERCHE ET OBJECTIFS 3

A. Question de recherche 3

B. Objectifs 3

III. REVEUE DE LA LITTÉRATURE 5

A. généralités sur le Système d'Information Sanitaire 5

B. les piliers de fondements du SIS 7

C. généralités sur la stratégie nationale de lutte contre la mortalité maternelle 7

D. Dimensions de la qualité des données 8

E. Cadres d'évaluation du système et cadre de vérification de la qualité des données 10

IV. METHODOLOGIE 14

A. Schéma d'étude 14

B. Période de l'étude 15

C. Sites de l'étude 15

D. Population d'étude 16

F. Echantillonnage et échantillon 17

V. PROCEDURE DE L'ETUDE 18

A. Conception du protocole et des outils de collecte : 18

B. Procédure de collecte des données 18

C. Procédure d'analyse des données : 20

VI. RESULTATS 23

A. description du Système d'Information Sanitaire du district de sante de Dschang : 23

B. performances système de gestion des données 24

C. Performances sur la qualité des données du Système d'Information 25

D. Distribution des raisons d'erreurs dans les données 27

E. Qualité des rapports année 2018 27

F. performances globale SIS District de Santé de Dschang 28

VII. DISCUSSION 30

A. système de gestion des données : 30

B.

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Qualité des données 31

C. Taux de rapportages des données 31

CONCLUSION 34

RECOMMANDATIONS 35

BIBLIOGRAPHIE 36

ANNEXES 39

Mémoire : évaluation qualité des données. Page iii

DEDICACES

À MES PARENTS,

Le Rév. Pasteur LIENOU Philippe et Madame LIENOU Yvette

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REMERCIEMENTS

Ces travaux n'auraient pas été possibles sans le concours de plusieurs participations. Nous tenons

donc vivement à remercier :

Le Dr Jérôme ATEUDJIEU : pour sa confiance face au choix du sujet et son encadrement ; Le Pr Robinson MBOU, Directeur de la santé familiale du Ministère de la Santé Publique (MINSANTE) : pour l'autorisation d'audit sur les indicateurs liés au Programme de Lutte contre la Mortalité Maternelle et Infanto Juvénile;

Le Dr Maurice FEUZEU, Directeur de la Cellule d'Information Sanitaire (MINSANTE) : pour l'autorisation d'accès à la base de données nationale du DHIS2 ;

Le Dr Léon TAKOUDJOU, Chef du District de Santé de Dschang: pour l'autorisation de collecte des données dans les Aires de Santé du District de Santé de Dschang (DSD) ;

Aux responsables des Formations Sanitaires Chefs des 22 Aires de Santé du DSD : pour leurs coopérations durant la collecte ;

À Monsieur et Mesdames LIENOU Philippe, LIENOU Yvette, NKAMWO Odette : pour leur soutien moral et financier durant la période de recherche ;

À mes amis et camarades KENGNE Aurélie, DEFO PAUL Yvan, MISONGE Ivan : pour leurs contributions multiformes ;

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LISTE DES FIGURES

Figure 1: Cadre conceptuel général d'évaluation de la qualité des données 12

Figure 2: schéma d'étude 14

Figure 4: Score par aires de santé de performance du sous-système de gestion des données 24

Figure 5 : Score de documentation et protocole du sous-système de gestion des données 25

Figure 6 : Performances système de collecte et de transmission des données 25

Figure 7 : Vérification de la qualité des données à partir de l'indicateur 26

Figure 8 : Distribution des raisons d'erreurs dans les données 27

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LISTE DES TABLEAUX

Tableau I: Dimensions de la qualité des données 9

Tableau II: Regroupement des caractéristiques sur la qualité des données 10

Tableau III: Critères de sélections du programme et des indicateurs 19

Tableau IV: plan d'analyse des données 21

Tableau V: description de la population d'étude 24

Tableau VI: Complétude et promptitude RMA II : rapport mensuel d'activités - 2018 27

Tableau VII: performances globale sis district de sante de Dschang 28

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LISTE DES ABREVIATIONS

ARV : Antirétroviral

CIM : Classification Statistique Internationale de la Maladie

CMA : Centre Médical d'Arrondissement

COSA : Comité de Santé

CPN : Consultation Prénatale

CSI : Centre de Santé Intégré

DSD : District de Santé de Dschang

EQD : Évaluation de la Qualité des Données

HD : Hôpital de District

HIV : Virus Imuno Humain

HR : Hôpital Régional

MAPI : Manifestations Adverses post Immunisatoires

MINSANTE : Ministère de la Santé Publique

OMD : Objectifs du Millénaire pour le Développement

ONG : Organisation non Gouvernementale

PLMI : Programme de Lutte contre la Mortalité maternelle et Infantile

PPTE : Pays Pauvre Très Endetté

SIS : Système d'Information Sanitaire

SISR : Système d'Information Sanitaire de Routine

SNIS : Système National d'Information Sanitaire

SRMNI : Santé de Reproduction, Maternelle, Néonatale et Infanto Juvénile

PLMI : Programme National de Lutte contre la Mortalité Maternelle, Néonatale et Infanto Juvénile

SSD : Service de Santé du District

SSS : Service de Santé du District

S&E : Suivi et Évaluation

TIC : Technologie de l'Information et de la Communication

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RESUME

Le Système d'Information Sanitaire est un élément clé pour la planification et la gestion en santé. Mais très peu d'études ont été faites pour auditer le système et évaluer la qualité des données.

Notre étude avait pour objectif d'évaluer la qualité des données du Système d'Information Sanitaire du District de Santé de Dschang.

Il s'agissait d'une étude descriptive transversale ciblant les formations sanitaires. L'échantillonnage était exhaustif, constitué des 22 Aires de Santé du DSD. Nous avons administré au personnel une grille d'évaluation du système et une grille d'évaluation de la qualité des données adaptées à partir de l'outil PRISM combiné à l'outil EDQ développé par les Nation Unies. Les données collectées par revue documentaire ont été vérifiées au niveau périphérique et central de la base de données DHIS2. Après analyse par les logiciels Épi infos et Excel, les résultats ont été exprimés en score d'appréciations du système et en pourcentages grâce aux statistiques calculées pour les critères d'évaluation choisis.

Au total, 22 Aires de Santé ont participé à l'étude. Le score du système de gestion était de 15.04/86 et le ratio de vérification de la qualité des données de 56.6%. La promptitude et la complétude annuelle étaient de 16.7% et 62.7% respectivement. 2 Aires de Santé présentaient des données avec des incohérences majeures. La moyenne d'année d'expérience du responsable dans la gestion de l'information était de 6 ans.

Le système de gestion de l'information sanitaire du DSD est faible, et en situation de sur rapportage des informations. Les rapports sont incomplets et ne respectent pas les délais de transmission. La multiplicité des fiches de collectes, le manque de personnels et d'équipements sont les causes les plus dénoncées.

Mots clés : évaluation; performance ; qualité des données ; système d'information.

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ABSTRACT

The Health Information System is a key element for health planning and management. But very few studies have been done to audit the system and the quality of the data.

The purpose of our study was to evaluate the data quality of Dschang District Health Information System.

It was a cross-sectional descriptive study targeting health facilities. The sampling was exhaustive, consisting of the 22 Health Areas of the Dschang District. We administered a system evaluation grid and a data quality assessment grid adapted from the PRISM tool combine by the EDQ tool developed by the United Nations. Data collected by desk review was verified at the peripheral and central level of the DHIS2 database. After analysis by Epi infos and Excel software, the results were expressed in scores of system appreciations and in percentages for the chosen evaluation criteria.

Altogether, 22 Health Areas participated in the study. The management system score was 15.04 / 86 and the data quality verification ratio was 56.6%. Annual readiness and completeness were 16.7% and 62.7% respectively. 2 Health Areas presented data with major inconsistencies and the manager's average year of experience in information management was 6 years.

The health information management system of the Dschang District is very low, and in situation of reporting excess information by health facilities than they received. The reports are incomplete and do not respect the transmission deadlines. The multiplicity of collection cards, the lack of personnel and equipment are the most denounced causes.

Keywords: Evaluation; performance; data quality; information system.

INTRODUCTION

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I. INTRODUCTION

Le système d'information sanitaire (SIS) est un dispositif constitué d'acteurs, d'outils et de méthodes qui interagissent à différentes étapes du processus de production de l'information sanitaire que sont la collecte des données individuelles ou primaires, l'agrégation, le stockage, le partage et l'analyse des données. Il constitue l'un des éléments clés pour la planification, la gestion des services de santé et des ressources sanitaires d'un pays. Il est la source principale de l'information indispensable à cette gestion et à tous les niveaux de la pyramide sanitaire, depuis la structure de base jusqu'au niveau central [5]. Mais très peu d'études ont été réalisées pour vérifier si la qualité des données qui sont produites est suffisamment bonne pour guider la prise de décision.

Le système d'information sanitaire du Cameroun est structuré en 3 niveaux, périphérique, intermédiaire et central. Les données sont collectées à la base à partir des documents sources dans lesquels sont enregistrés les services et les prestations réalisés dans les formations sanitaires. Partant des documents sources, ces données sont ensuite transmises au niveau suivant (District de Santé) où elles sont introduites dans le système électronique DHIS2 (District Health Information Software) avant le 10 de chaque mois pour être automatiquement acheminées vers le niveau régional, compilées et transmises au niveau central. À ce niveau, les données sur les indicateurs sont analysées pour être exploitées dans le processus de décision. Ce système c'est aussi une connexion et un partage d'informations entre le secteur de la santé et d'autres secteurs comme l'éducation, l'armée et bien d'autres.

Alors que la demande d'information sanitaire augmente eu égard à la quantité et à la qualité, ainsi qu'aux niveaux de ventilation des données. La situation économique, institutionnelle et politique a connu des changements structurels (2006) et sur la scène internationale, le secteur santé doit contribuer directement à l'atteinte de 03 OMD (Objectif du Millénaire pour le Développement 4, 5 et 6) sur les 08 ciblés [6]. De l'analyse situationnelle du secteur santé dans le cadre de la mise en place des stratégies pour y faire face, de nombreux problèmes considérés comme prioritaires ont ainsi été identifiés pour y appliquer des solutions par domaine d'intervention de la SSS 20012015 (Stratégie Sectorielle de Santé) afin de s'arrimer au contexte changeant. Des 9 axes prioritaires désignés, aucun ne faisait mention du Système d'Information Sanitaire sensé être le chef d'orchestre et la lumière dans tous les niveaux de prises de décisions.

En général, l'analyse de la situation en ce qui concerne la capacité des pays à rendre

compte a montré que, sur la totalité des indicateurs de base, certains pays notifient au moins 15 %

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des indicateurs et cette proportion atteint près de 90 % pour quelques pays uniquement. En outre, les indicateurs collectés ne sont pas tous ou bien notifiés. Cet écart atteint les 50 % dans certains pays. Il existe un important décalage entre la capacité à collecter les données et les moyens nécessaires pour rendre compte des indicateurs [10]. Au Cameroun, dans le Programme de Lutte contre la mortalité Maternelle les activités choisies et les indicateurs subséquents sont supposés être suivis lors de la supervision intégrée, de l'exploitation des données collectées, des monitorages au niveau des DS (District de Santé), et des revues, mais leurs niveaux de mise en oeuvre restent faibles. Par exemple, alors que l'axe stratégique 3 du plan SRMNI (Santé de Reproduction Maternelle Néonatale et Infanto juvénile) - Renforcement de l'offre de soins SRMNI de qualité - insiste sur l'effectivité des revues/audits systématiques des mortalités maternelles et néonatales [20; 21], cet objectif n'est pas réalisé.

En 2017, un logiciel de gestion des données a été nationalement implémenté, notamment le DHIS2 pour contribuer à la résolution du problème de ressources et faciliter la gestion des données. L'ensemble des personnels de districts de santé se sont fait former à son utilisation. Puisqu'il existe très peu de recherches approfondies directement appliquées au système national d'information sanitaire au Cameroun, nous nous demandons quelle est la qualité des données et la performance du système en place dans le DSD (District de Santé de Dschang).

Nous menons donc cette étude dans le but d'évaluer la qualité des données du SI dans le DSD. Pour ce faire nous allons auditer le système de gestion sur les politiques et planifications ; les ressources humaines et infrastructurelles et les outils du SIS. Les résultats de notre étude nous permettront de détecter les zones de faiblesse du SIS et justifier le choix des recommandations pour l'amélioration de l'accès aux données correctes et à l'utilisation de l'information.

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II. QUESTIONS DE RECHERCHE ET OBJECTIFS A. Question de recherche

Est- ce que la qualité des données fournies par le système d'information sanitaire du DSD nous permet de prendre des décisions en santé?

B. Objectifs

a. Objectif général

L'objectif de cette étude est d'évaluer la qualité des données du Système d'Information Sanitaire du District de Santé de Dschang.

b. Objectifs spécifiques

Pour parvenir à couvrir cet objectif général nous allons spécifiquement :

- Évaluer le système de gestion des Informations Sanitaires;

- Évaluer la qualité des données de routines produites durant l'année 2018 dans le District de Santé de Dschang.

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III. REVEUE DE LA LITTÉRATURE

A. généralités sur le Système d'Information Sanitaire

Le Système d'Information Sanitaire (SIS) est la collecte, la notification et le traitement intégré des données nécessaires à la production d'informations guidant la prise de décision sur les orientations des politiques et la distribution des ressources pour améliorer la qualité, l'efficience et l'efficacité des soins. Le but du SIS est de contribuer à l'amélioration de l'accès aux soins à travers la production d'une information de qualité pour la prise de décision sur la politique sanitaire.

Dans chaque pays, la description du SIS devra inclure : la demande qui renseigne sur qui a besoin de quelles données et pourquoi, la production qui dit quelles sont les sources, les producteurs, les outils et méthodes pour générer les données nécessaires, enfin Le niveau: à quel niveau du système de santé quelle donnée est générée et utilisée? La production et traitement de l'information comprennent les composantes du système, les sources des données ; les destinataires des données ; les circuits des données ; le traitement des données.

Pour tester la fonctionnalité d'un SIS, deux grand groupes de composantes doivent être évalués: le groupe de composantes I étant:

· les indicateurs d'état de santé (morbidité),

· les indicateurs de mortalité (mortalité),

· les indicateurs du système de santé

Le groupe de Composante II étant

· les ressources, Politique et textes réglementaires

· la collecte et qualité des données

· l'analyse des données

· l'utilisation de l'information pour élaborer les politiques, la gouvernance et la traçabilité

Le système d'information possède ainsi ses propres indicateurs qui renseignent sur ses performances:

Les indicateurs de la mortalité : il faut noter que dans les pays en développement, cet indicateur ne peut être crédible que si les données sont aussi collectées à base communautaire ou par enquêtes, la plus part d'accouchement par exemple se faisant à domicile ou chez les accoucheuses traditionnelles. On peut par exemple citer le taux de mortalité infantile chez les moins de 05 ans

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qui est le rapport entre le nombre de décès chez les moins de 5 ans et le nombre de naissances vivantes. La validité de cet indicateur s'évalue comme celle du taux de mortalité maternel.

Les indicateurs de la morbidité : qui mesurent l'état maladif de la population en fonction des pathologies. Nous pouvons avoir ici la prévalence du HIV chez les femmes enceintes âgées de 15 à 24 ans, ou Proportion des faible poids chez les enfants de moins de 05 ans.

Les indicateurs du système de santé : qui renseignent sur l'effectivité des composantes institutionnelles du système de santé. Nous avons entre autre le nombre de lits d'hôpital pour 10000 habitants ; la prévalence de la contraception chez les femmes de 15 à 49 ans ; le rapport entre nombre de fiches de surveillance reçues et le nombre de fiches attendues

Les indicateurs Des performances du SIS : il s'agit surtout ici des éléments qui renseignent directement sur le niveau de fonctionnalité du système d'information comme la complétude et la promptitude des rapports en fonction des programmes de santé, les ressources, la qualité des données etc...

Les sources de données du système d'informations sont multiples et variées en fonction du niveau d'intervention et de du programme mis en oeuvre. Elles peuvent être originaires de la population (recensement, bureau de migration, registre de mortalité et de natalité, enquête démographique et santé) de l'environnement (pluviométrie, végétation, vecteurs, hautes intermédiaires, vents, microparticules, gaz, rayonnements, agriculture, élevage, eau, relief, route), des milieux professionnels (produits utilisées, déchets, exposition des travailleurs et de l'environnement), des structures de santé (services administratifs, services financiers, services matériel et logistiques, services de soins curatifs, services de soins préventifs, pharmacies, rapports des programmes de santé), et des autres services (agricultures, route, marchés, élevage, environnent, budget, administration territoriale, police et gendarmerie, médias). Ces informations sont bien-sûrs de natures différentes et sont collectées sur divers supports puis transmis sur des supports correspondants.

L'ensemble des données collectées sont orientées vers des utilités bien précises. Elles comportent les données nécessaires pour la surveillance des urgences sanitaires et maladies à potentiel épidémique, la surveillance des maladies d'importance majeur en santé publique, le suivi périodique de la mise en oeuvre des programmes activités et interventions sanitaires, l'évaluation et la planification des ressources, des activités programmes et interventions sanitaires, la détection et surveillance des facteurs de risque des maladies. Les données de la surveillance des urgences par exemple se caractérisent par le fait qu'elles doivent être standardisées, minimales et

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spécifiques à l'urgence surveillée, et rapportable par la personne la moins gradée, elles doivent se limiter au maximum aux symptômes ou signes les plus faciles à identifier et à décrire, à la description sommaire de la victime (sexe, âge), de la localité (quartier, village), être rapporté dans un court délai et par le canal le plus rapide, être traitable et analysable le plus rapidement possible, la source de collecte peut être les relais communautaires, le personnel de santé ou les registres comme dans les cas du choléra, de la méningites, des MAPI...

Une fois les données acquises, elles doivent suivre un itinéraire qui comprend la vérification des données, la compilation des données, l'analyse sommaire, l'interprétation des résultats, la production de l'information, la recommandation, le feedback, l'information des acteurs impliqués, la proposition de décisions. Les informations dont a besoin le SIS portent sur: les déterminants de la santé ; les ressources du système de santé (infrastructurelles, humaines, financières) ; les performances du système de santé (output) ; la morbidité et la mortalité liées aux maladies ; l'utilisation des services ; l'équité d'accès aux services.

B. les piliers de fondements du SIS

Plusieurs étapes sont nécessaires à la mise en place d'un Système d'Information Sanitaire notamment la mise en place de la politique organisationnelle ; la mobilisation des ressources ; le développement des directives et outils de gestion ; la mise en place des infrastructures de communication et de traitement des données ; la mise en place des processus de coordination et de leadership ; la mise en place des procédures de suivi évaluation. Chacun des extrants pour chacune des étapes constitue un pilier pour le Système d'Information Sanitaire

C. généralités sur la stratégie nationale de lutte contre la mortalité maternelle

Dans notre pays ou le taux de mortalité maternelle est élevé, le gouvernement camerounais a pris des engagements au niveau national en améliorant la situation de la femme, en assurant le droit à la santé en général et le droit en matière de santé de la reproduction en particulier malgré la forte présence des goulots d'étranglement. Pour améliorer la santé maternelle et combattre le VIH/SIDA, le paludisme et d'autres maladies, les objectifs, des principes directeurs définis vont orienter, guider et planifier la mise en oeuvre et le suivi-évaluation d'un Plan stratégique national de la sante de reproduction et maternelle pour pouvoir assurer l'efficacité, l'appropriation et la pérennité des interventions. Ce plan porte une vision dans laquelle population camerounaise, et prioritairement ses couches les plus vulnérables et les plus défavorisées, bénéficient d'un accès universel aux services et soins de santé de la reproduction, maternelle, néonatale et infantile de qualité. Il se donne donc pour mission de promouvoir, faciliter et soutenir de façon intégrée,

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efficace et efficiente les prestations des services de SRMNI à haut impact, ainsi que la demande en vue d'accélérer la réduction de la morbidité et de la mortalité chez la mère. L'objectif à réaliser pour concrétiser cette vision est celui de réduire la morbidité et la mortalité chez la mère de 782 à 500 décès pour 100 000 naissances vivantes à l'horizon 2020. L'administration centrale du MINSANTE assure le leadership pour la mise en oeuvre du plan stratégique nonobstant le problème de la mortalité maternelle, néonatale est multifactorielle ou sectorielle.

D. Dimensions de la qualité des données

L'EQD (évaluation de la qualité des données) est fondée sur les composantes de la qualité des données, à savoir que les programmes et projets ont besoin de rapports de données exacts, fiables, précis, complets et opportuns que les gestionnaires peuvent utiliser pour affecter de manière efficace les ressources disponibles et évaluer le progrès fait dans le sens de l'atteinte des objectifs fixés. Par ailleurs, les données doivent être assez intègres pour être considérées comme crédibles et doivent être produites en respectant les normes de confidentialité. En fonction de ces dimensions de la qualité des données, l'outil d'EQD comprend deux composantes : (1) évaluation des systèmes de gestion et de notification des données; et (2) vérification des données déclarées pour les indicateurs clé au niveau des sites choisis.

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Tableau I: Dimensions de la qualité des données

Dimension de la qualité des données Exactitude	Définition opérationnelle Aussi appelée validité Les données exactes sont considérées comme étant correctes: Les données mesurent ce qu'elles doivent mesurer. Des données exactes minimisent les erreurs (par exemple, parti pris de l'enregistrement ou de la personne qui conduit l'interview, erreur de transcription, erreur d'échantillonnage) au point de les rendre négligeables.
Fiabilité	Les données générées par le système d'information d'un programme sont basées sur des protocoles et procédures qui ne changent pas en fonction de la personne qui les utilise, du moment et de la fréquence de leur utilisation. Les données sont fiables parce qu'elles sont mesurées et collectées de manière cohérente.
Précision	Cela signifie que les données sont assez détaillées. Par exemple, un indicateur requiert la connaissance du nombre d'individus qui ont reçu de l'assistance et des analyses du VIH et reçu les résultats de leurs tests, selon le sexe de la personne. Un système d'information manque de précision s'il n'a pas été conçu pour enregistrer le sexe de l'individu qui a reçu l'assistance et les analyses.
L'exhaustivité	L'exhaustivité signifie qu'un système d'information duquel on tire les résultats est inclusif de manière appropriée : Il représente la liste exhaustive des personnes ou unités éligibles et pas juste une fraction de la liste.
L'Opportunité	Des données sont dites opportunes quand elles sont à jour (actuelles), et quand l'information est disponible à temps. L'opportunité est affectée par: (1) le rythme auquel le système d'information du programme est mis à jour ; (2) le rythme de changement des activités réelles du programme ; et (3) quand l'information est réellement utilisée ou requise.
L'Intégrité	Les données sont intègres quand le système utilisé pour les générer est protégé de tout parti pris ou manipulation délibérés pour des raisons politiques ou personnelles.
Confidentialité	La confidentialité signifie que les clients sont assurés que leurs données seront conservées en conformité avec les normes nationales et/ou internationales en matière de données. Cela signifie que les données personnelles ne sont pas divulguées et que les données contenues sur des supports papier et électroniques sont traitées avec un niveau de sécurité approprié (par exemple, gardés dans des armoires fermées et des fichiers protégés par des mots de passe)
chronologique	Les données rassemblées suivent une évolution logique en fonction du temps. Elles peuvent permettre de faire une analyse statistique sur le long terme de manière rétrospective pour comprendre par exemple l'évolution historique des évènements.

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Tableau II: Regroupement des caractéristiques sur la qualité des données

Aspects de vérifications	Caractéristiques contenues
Complétude	Exactitude ; précision ; exhaustivité ; fiabilité
Promptitude	Opportunité
Triangulation	Intégrité ; confidentialité
Évolution historique	Chronologiques

E. Cadres d'évaluation du système et cadre de vérification de la qualité des données

? Cadre d'évaluation

L'évaluation se base sur le cadre conceptuel développé pour améliorer la performance de la gestion du système d'Information de Routine (PRISM1) qui apporte un changement notable dans la conception, le renforcement, le suivi et d'évaluation des SISR. Tout d'abord, il focalise l'attention sur la performance du SISR qu'il définit comme des données de qualité améliorée et l'utilisation continue de l'information. En second lieu, le cadre émet l'hypothèse que la performance du SISR est fonction des processus du SISR et de trois catégories de déterminants, à savoir techniques, comportementaux et organisationnels, créant ainsi des possibilités de mesurer et d'améliorer leur importance relative. En troisième lieu, le cadre fournit un mécanisme permettant d'évaluer le rôle relatif du SISR dans l'amélioration de la performance du système de santé. Le cadre identifie les intrants, les processus, les produits, les résultats et l'impact du SISR, tel que représenté dans la Figure suivante. Ce cadre suppose que l'interaction des déterminants techniques, comportementaux et organisationnels (intrants) influe sur la collecte des données, la transmission, le traitement et présentation (processus), qui à son tour influe sur la qualité des données et le niveau d'utilisation de l'information (produits), la performance du système de santé (résultats) et en fin de compte, l'état de santé (impact).

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? Cadre conceptuel général:

Le cadre conceptuel de l'Évaluation de la Qualité des Données est illustré par figure ci-dessous. En général, la qualité des données rapportées dépend des systèmes sous-jacents de gestion et de notification des données; des systèmes plus solides doivent produire des données de meilleure qualité. En d'autres termes, pour que des données de bonne qualité soient produites par et à travers un système de gestion de données, il est nécessaire de mettre en place des composantes fonctionnelles clé à tous les niveaux du système -les points communautaires ; les points de prestation de service ; le(s) niveau(x) intermédiaires où les données ont été rassemblées (par exemple districts, régions) et l'Unité de Suivi et Évaluation au niveau le plus haut où les données ont été transmises. Par conséquent, les outils d'Évaluation de la Qualité des Données sont conçus pour : (1) vérifier la qualité des données, (2) évaluer le système qui produit les données, et (3) élaborer des plans d'action pour les améliorer.

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Figure 1: Cadre conceptuel général d'évaluation de la qualité des données

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IV. METHODOLOGIE

A. Schéma d'étude

Comme l'indique la Figure 2 suivante, il s'agissait d'une étude descriptive transversale ciblant les structures sanitaires. Notre échantillon était constitué des 22 aires du DSD. Nous avons utilisé les outils d'évaluations du système gestion et de la qualité des données combinés et adaptés à partir des outils PRISM (Performance of Routine Information Systems Management) [16] et EQD (évaluation de la qualité des données) [15].

22
Aires

de
Santé

Qualité du système

Composantes du système évaluées

Structure, fonctions et capacités du SE

Définitions sur les indicateurs et directives
d'informations

Outils/formulaires de collecte et de diffusion des

données

Les processus de gestion des données

Liens avec le SNIS

Utilisation de l'information

Dimensions de la qualité des données

Exactitude ; fiabilité ; précision ; fiabilité ;
intégrité; confidentialité ; chronologie

Qualité des données

2018

District de Santé de Dschang

Figure 2: schéma d'étude

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B. Période de l'étude

Cette étude a été planifiiée sur une durée de 5 mois partant de février à juin 2019. La collecte portait sur les donnés de routine enregistrées de janvier à Décembre 2018 et sur les données actuelles de la structure du système de gestion.

C. Sites de l'étude

a. Description du district de sante de Dschang

Le District de Santé de Dschang est l'un des grands districts de la région de l'Ouest Cameroun. Il s'étend sur 1.060 km² environ. Sur les six arrondissements du Département de la Menoua, il couvre quatre et demi, soit les arrondissements de Dschang, Fokoué, Nkong-Ni, Fongo-Tongo et le groupement Fondonera dans l'arrondissement de Santchou.

Le District de Santé de Dschang est situé dans l'ouest du Cameroun et dans le département de la Menoua, caractérisé par un relief montagneux où il règne un climat tropical soudano-guinéen (une courte saison sèche et une longue saison des pluies). Il s'étend sur une superficie d'environ 1 060 Km², avec 236 505 habitants et comprend 5 arrondissements qui sont : DSCHANG, FOKOUE, NKONG-NI, FONGO-TONGO et FONDONERA (groupement situé dans l'arrondissement de SANTCHOU).Le District de Santé de Dschang est subdivisé en 22 aires de santé comprenant 72 Formations Sanitaires (avec 64 fonctionnelles) et est délimité :

Au Nord par le District de sante de BATCHAM, au Sud par le District de sante de SANTCHOU à l'Est par le District de santé de PENKA-MICHEL, au Sud-Est par le District de santé de BANDJA, à l'Ouest par la région du SUD-OUEST.

Sur le plan épidémiologique, le paludisme est la maladie la plus morbide dans le district malgré qu'au fil des années on note une légère baisse de sa prévalence. Par contre les maladies telles que la fièvre typhoïde, les vers intestinaux qui sont souvent liées à une alimentation mal saine et une hygiène douteuse ont une prévalence qui ne fait que s'accroitre au fil des années.

b. Ressources sanitaires

? Au niveau du service de santé de District (SSD)

Hors mis le chef de service de santé du district, le personnel est reparti ainsi qu'il suit :

? 01Chef du Service de Santé du District

? 01chef de Bureau Santé

? 01 Chef de Bureau des affaires administratives et financières

? 03 cadres d'appui

? 01 secrétaire

? 01 personnel chargé des statistiques

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? 02 personnels chargés de la vaccination

? 01 contrôleur Lèpre-Tuberculose

? 01 comptable matière

? 01 Bureau du Comité de Santé du District.

· Au niveau des structures de dialogue

? 1 Comité de Santé du District

? 1 Comité de Gestion

? 22 Comité de Santé

? 22 Comité de Gestion

· Infrastructures sanitaires

Le District compte 64 formations sanitaires fonctionnelles sur 72 au total dont :

? 01 Hôpital de District

? 04 Centre Médical d'Arrondissement publics (CMA)

? 03 Hôpitaux privés

? 02 Cabinet médicaux

? 34 Centre de Santé Intégrés publics (CSI)

? 28 Centre de Santé Intégrés privés

D. Population d'étude

Nous avons pris en considération les populations suivantes :

· Notre population cible : programmes et les structures intervenant dans la santé dans le District de Santé de Dschang.

· Notre population répondante : Les composantes étant généralement structurelles, elles seront représentées pour les réponses aux questions par les personnels soignants et ou non soignant responsables de la formation sanitaire ou de la gestion des informations sanitaire de la FOSA.

E. Critères de sélection

? des formations sanitaires

· Critères d'éligibilités : Sont éligibles les structures administratives ou de prestation de soins du domaine de la santé dans le District.

· Critères d'inclusion : Pour faire partie de cette étude, il fallait être une structure sanitaire chef d'aire de santé dans le District de Santé de Dschang.

Mémoire : évaluation qualité des données. Page 17

? Des répondants :

? Critères d'éligibilité : Sont éligibles tout personnel en service dans la formation sanitaire sélectionnée.

? Critères d'inclusion : sont inclus tout personnel responsable de la structure sanitaire, ou responsable de la gestion des informations sanitaires de la FOSA.

F. Echantillonnage et échantillon

Notre méthode d'échantillonnage est exhaustive. L'échantillon est constitué des 22 formations sanitaires chefs des aires de santé du District de Santé de Dschang.

Mémoire : évaluation qualité des données. Page 18

V. PROCEDURE DE L'ETUDE

A. Conception du protocole et des outils de collecte :

Le protocole d'étude a été écrit par l'investigateur principal sous le contrôle du superviseur au fur et à mesure de la conception du protocole. Il a été soumis au Comité National d'Éthique et de la Recherche en Sciences Sociales et Humaines (CNERSH) pour obtention de la clairance éthique, ensuite au SSDD pour obtention de l'autorisation de collecte des données.

Pour la mise en oeuvre de cette étude, les outils de références PRIMS et EDQ développés par les Nation Unis pour l'évaluation des systèmes d'information et de la qualité des données ont été combinés et adaptés pour l'évaluation des indicateurs selon notre contexte. Ainsi, nous avons produit et utilisé trois outils pour la collecte de nos données, à savoir :

- Un protocole d'évaluation du système de gestion des informations sanitaires ;

- Un protocole de vérification de la qualité des données - Une fiche d'extraction des données documentaires.

Cet outil a fait l'objet d'un pré-test en conditions réels de terrain dans 5 formations sanitaires avant sa validation complète après amélioration des différentes parties.

B. Procédure de collecte des données

Comme l'indique le Tableau III suivant, l'audit s'est intéressé à : 1 programme, 2 zones du programme et 5 indicateurs. Nous avons collecté de façon directe les données auprès des autorités sanitaires relativement à 2 indicateurs principalement sur deux aspects : l'existence des composantes du SIS et les fonctionnalités de ces composantes.

Après obtention des autorisations au niveau central, nous avons obtenus l'autorisation du Chef du District de Santé et nous nous sommes présentés au responsable de la formation sanitaire munie de cette autorisation avant de démarrer les entretiens

Les questionnaires ont été remplis à l'issue de plusieurs visites pour chaque site. Le traitement s'est fait à la fin de la collecte. Les données ont été revérifiées, compilées et saisies en double entrée puis croisée pour détecter les erreurs de saisies.

o Critères de sélections du programme et des indicateurs

Tableau III : Critères de sélections du programme et des indicateurs

Zone de Maladie/ Santé	Programme	Zone de Programme	Indicateur (s)	définitions	Éléments recherché	Méthode de collecte		Critères en vigueur pour la sélection du programme et ou de l'indicateur	Mortalité maternelle
Programme national de lutte contre la mortalité maternelle, néonatale et infanto-juvénile (PMNI)	Surveillance des décès maternels	Connaissance de la définition de la mortalité maternelle par le personnel	Proportion de personnels connaissant la définition d'un cas de décès maternel	nombre de personnels interrogés donnant la bonne définition du décès maternel/nombre total de personnels interrogée	Enquêtes	Le taux de mortalité maternelle au Cameroun : 782 décès pour 100 000 NV maternels en 2018 ; L'origine de la surveillance de la santé maternelle est la communauté; La couverture en CPN4 est le meilleur indicateur traceur de la couverture complète en CPN
			Nombre de décès maternels pour 100 000 naissances	Nombre de décès maternel suite de conséquences obstétricales directes ou indirectes, pendant leur grossesse ou lors des 42 jours après l'accouchement	Enquêtes Comptage aux rapports Et comptage au DHIS
			Pourcentage de décès maternels passés en revues dans le cadre d'un audit	Nombre de décès maternels qui ont été passés en revue	Comptage au rapport Et comptage au DHIS
		Femmes enceinte orientées en CPN par un ASC	Proportion de femmes enceintes reçues en CPN par l'orientation d'un ASC	Nombre de femmes orientées en CPN par un ASC	Enquête ; registres ;
			Nombre de femmes ayant reçue leur 4^ème consultation prénatale	Nombre de femmes enceintes enregistrées en première CPN4 CPN4 (RMA et DHIS)	RMA, DHIS

Mémoire : évaluation qualité des données. Page 19

o Procédures de vérifications et définition des variables.

? L'évaluation du système de gestion des données : elle a consisté en l'administration du protocole de vérification du système qui évaluait 6 composantes (voir Annexe : outils de collecte). Le score total est de 86. Les résultats se présentent en 3 grandes catégories : très faible (0 à 22) ; faible (22 à 43) ; moyens (44 à 65) et fort (66 à 86)

? Le suivi et vérification des résultats tirés des documents sources (EQD) et revue de la documentation : a consisté en l'administration du protocole de vérification des données qui évaluait 5 composantes et du recomptage des données contenue dans les documents sources sur les indicateurs choisis. (voir annexes : outils de collecte). Un facteur de vérification de la qualité des données compris entre 80% et 110% étaient considérés comme normal. À moins de 80% un sur rapportage et à plus de 110% un sous rapportage.

? Le suivi et vérification des taux de rapportages : a consisté au recensement des rapports disponibles et des rapports complets sur l'année audité.

Chaque question ou affirmation a été affectée d'un score allant de 3 à 0 selon la réponse du responsable pour la composante évaluée. Les réponses à toutes les questions étaient du type « Oui », «partiellement», «Non» ou « pas du tout ». Nos critères d'évaluations de la qualité des données sont : l'exactitude, la fiabilité, la précision, l'exhaustivité, l'opportunité, l'intégrité, la confidentialité.

C. Procédure d'analyse des données :

Une fois les données collectées et vérifiées elles ont été introduites dans le logiciel épi infos puis exportées vers le logiciel Excel pour être traitées. Plusieurs variables indépendantes reparties en 5 grands groupes ont été considérées pour l'évaluation du système de gestion. Le score du système de gestion de l'information sanitaire était mesuré sur 86, le score de possession de documentation et protocoles guidant la gestion du SIS évalués sur 22, et le score du système de collecte des données évalué sur 11. Les statistiques calculées nous ont permis de ressortir le score de la qualité des données. Les mesures de fréquences usuelles ont été réalisées pour estimer les fréquences sur les raisons les plus courantes dans la survenue des erreurs et la moyenne d'année de gestion du SIS du personnel interrogé. La promptitude et la complétude des rapports mensuels d'activités considérés comme l'un des documents sources principal de notre évaluation ont été estimés pour chaque Aires de Santé. L'ensemble de ces scores estimés en pourcentages ont été regroupés et les moyennes en ont été déduites pour ressortir des scores généraux pour le District de Santé de Dschang.

Mémoire : évaluation qualité des données. Page 20

Tableau IV : plan d'analyse des données

Sous objectif Moyen de collecte Statistiques - estimations

évaluation du système de Résultat de la grille d'évaluation de la qualité Score système de collecte

collecte des données des données

Évaluation du système Résultats de la grille d'évaluation du système Score système de gestion

de gestion des données

suivi et vérification des résultats tires des documents sources:

- Description du système d'enregistrement et diffusion relatif à l'indicateur en vérification au niveau du Site de collecte - Compilation des nombres rapportés des Points de Collecte des Données: - Administration de la grille d'évaluation du point de collecte

ratio de vérification du résultat du Site de Compilation Intermédiaire : nombre de CPN4 recomptées/nombre de CPN4 rapportées

Description du système Vérification du rapport entre la fourniture des

services/produits et l'achèvement du document source qui enregistre ce service fourni.

revue de la documentation

Vérification de la disponibilité et l'exhaustivité de tous les documents sources des indicateurs pour la période de diffusion des rapports choisie : - Revue des modèle du document source et déterminer si le site dispose de documents sources; - Vérification : tous les documents sources complétés entrent dans la période de diffusion ; - Vérification : les procédures sont en place pour empêcher le report d'erreurs.

Description

Raisons d'erreurs Identification les raisons de toute différence. fréquences

suivi et vérification des résultats des rapports de site

- Révision de la disponibilité, l'exhaustivité et le respect des délais des rapports reçus de tous les Points de Collecte des Données.

- Calculer le pourcentage de tous les rapports qui sont A) disponibles; B) reçus à temps et C) complets

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VI. RESULTATS

Au cours de la collecte des données, 22 Aires de Santé sur les 22 prévues dans l'échantillon ont été collectées soit une couverture de 100%. Toutes ont accepté participer à l'étude soit un taux de participation de 100% et un taux de répondant de 100%. Les 22 AS de santé étaient

respectivement : FONGO NDENG; LACTCHOUET; FONTSA TOULA; FONAKEUKEU; FOKOUE; DOUMBOUO; BALEVONLI; FOMETA; FIALA FOREKE; LEPOH; FOMOPEA; FOTETSA; FONDONERA; SITEU; BALEVENG; NDOH; MAKA; LINGANG FOTO; MBOUA; MEKOUALE; MBENG; KEULI.

A. description du Système d'Information Sanitaire du district de sante de Dschang :

Le système d'enregistrement et diffusion relatif aux indicateurs en vérification au niveau du Site de collecte (c'est à dire, du premier enregistrement de collecte des données sur les documents sources à la diffusion des nombres compilés au prochain niveau d'administration) est schématiquement structuré : pour une proportion de 100%, après une offre de service, ce dernier est enregistré dans un document source de première ligne (registre CPN), puis les données sont périodiquement compilées dans un rapport mensuel d'activités (RMA II) et transmises au SSDD pour introduction dans le logiciel DHIS qui compile automatiquement les données de FOSA pour ressortir les données par Aires de santé.

Les Aires de Santé étaient représentés par leurs Formations Sanitaires chefs de l'Aire et les personnes répondantes étaient les responsables de la FOSA en question. Dans 98% des cas, ils étaient responsables de la gestion du SI à l'exception de l'AS de SITEU et de FIALA FOREKE où la gestion est assurée par le surveillant général. Le nombre moyen d'années d'expérience passé dans la gestion du SIS était de 6,9 ans.

Mémoire : évaluation qualité des données. Page 24

Tableau V : description de la population d'étude

Éléments de description		Fréquences en %	Présence de documents sources de l'audit
		Proportion de présence
72,73		RMA
100		Registre CPN
100		Registre ASC
46		Source pour enregistrement des décès
9,09		Présence de l'outil informatique
		Ordinateur cellule IS
0		Modem et connexion internet cellule IS
0		Responsable gestion des données
		Par le responsable FOSA
81.9		Par le surveillant général FOSA
18.1		Moyenne d'années dans la gestion
6,9 ans

B. performances système de gestion des données a. Score par aires de santé de performance du sous-système de gestion des données

À partir des variables de notre grille de vérification du système, nous avons évalué sur 86 le score général de performance du Système d'Information Sanitaire par Aires de Santé. Des 22 Aires de santé enquêtées, seulement 4 aires franchissent légèrement les scores de niveaux faibles compris entre 23 et 29. 81,2% ont un système de gestion des données très faible. La proportion d'atteinte du score moyen est de 0%.

86

21 11 12 18 23 29

16 16 9 17 10 14 12 26 24 17 10 10 ₅ 10 10 11

0

FONGO NDENG LACTCHOUET FONTSA TOULA FONAKEUKEU FOKOUE DOUMBOUO

BALEVONLI FOMETA FIALA FOREKE LEPOH FOMOPEA FOTETSA

FONDONERA SITEU BALEVENG NDOH MAKA LINGANG FOTO

100

80

60

40

20

Figure 3: Score par aires de santé de performance du sous-système de gestion des données

b. Score de documentation et protocole du sous-système de gestion des données

Nous avons pour les 22 Aires de Santé évalué la documentation en termes de politiques, protocoles et documents sources qui guident la planification, la mise en oeuvre du Système d'Information et l'enregistrement des données. Le score total de la documentation du système était évalué sur 22. Le score de 7 est le maximum atteint par 4 Aires de Santé sur les 22 Aires. De plus les seuls documents les plus présents sont les documents sources de collecte des données qui ont été présentés plus haut dans la description

SCORE DOCUMENTATION/22

FONGO NDENG LACTCHOUET FONTSA TOULA FONAKEUKEU FOKOUE DOUMBOUO

BALEVONLI FOMETA FIALA FOREKE LEPOH FOMOPEA FOTETSA

FONDONERA SITEU BALEVENG NDOH MAKA LINGANG FOTO

MBOUA MEKOUALE MBENG KEULI REFERENCE 22

3

5 ₄ 5 5

7 7 ₆ 7 7 5 4

1 ² 1

1 1

4 3

1 1

4

Figure 4 : Score de documentation et protocole du sous-système de gestion des données

C. Performances sur la qualité des données du Système d'Information

a. Performances système de collecte et de transmission des données

L'ensemble des éléments qui entourent les processus d'acquisition des données a également été vérifiée. Évalué sur 11 points, 81.8% ont eu un score supérieur à 5,5, signifiant de bonnes pratiques dans l'utilisation des outils à disposition (respects des délais d'enregistrement du service, disponibilité des documents sources, dates comprises dans les périodes adéquates, comptages des unités selon les indicateurs). Néanmoins, des failles comme l'absence des moyens de contrôle des perdus de vue, d'enregistrement des décès ou de prévision des doubles comptages étaient présentes chez environ 99% des participants.

Mémoire : évaluation qualité des données. Page 25

Figure 5 : Performances système de collecte et de transmission des données

7

SCORE SYST DE COLLECTE/11

FONGO NDENG LACTCHOUET FONTSA TOULA FONAKEUKEU FOKOUE DOUMBOUO

BALEVONLI FOMETA FIALA FOREKE LEPOH FOMOPEA FOTETSA

FONDONERA SITEU BALEVENG NDOH MAKA LINGANG FOTO

11

8 8 7 7

7 7 6 6 6 6 6 6 5 7 7 6 6 ₅ ⁶ 5

5

b. Vérification de la qualité des données à partir de l'indicateur

Nous avons utilisé deux composantes de deux de nos indicateurs (nombre de CPN4 et nombre de décès maternels audités) pour évaluer la qualité des données de routine renseignées par les systèmes d'information des AS. En recompilant les données annuelles et en faisant la ration de vérification, 40.9% ont un ratio de vérification normal (compris entre 90 et 110%). 40.9% sont en situation de sur rapportage (moins de 90%) et 09.09% en sous rapportage. 2 Aires de santé présentent des incohérences majeures avec un ratio de 0%.

200%

175%

150%

100%

50%

100%

100%

100%

100%

100% 100%

113%

100%

100% 100%

83%

50%

59%

50%

58% 66%

41%

45%

29%

0%

0%

0%

FONGO NDENG LACTCHOUET FONTSA TOULA FONAKEUKEU FOKOUE DOUMBOUO

BALEVONLI FOMETA FIALA FOREKE LEPOH FOMOPEA FOTETSA

FONDONERA SITEU BALEVENG NDOH MAKA LINGANG FOTO

MBOUA MEKOUALE MBENG KEULI

Figure 6 : Vérification de la qualité des données à partir de l'indicateur

Mémoire : évaluation qualité des données. Page 26

D. Distribution des raisons d'erreurs dans les données

Nous avons ensuite estimé les fréquences les plus plausibles dans la survenue des erreurs pouvant expliquer les différences dans les ratios de vérification des données. La multiplicité des fiches et le manque d'équipements étaient les raisons les plus dénoncées à 95,45% et 82,55% respectivement. Mais aussi le niveau de formation du personnel (77,27%) ; les incompréhensions des tâches (66%) et le manque de personnel (66%) passaient ensuite. Les mauvaises saisies ne représentaient que 45,5% des causes dénoncées

raisons d'erreurs

raisons d'erreurs

77,27% 95,45%

72,73% 66% 82,55%

45,45%

Figure 7 : Distribution des raisons d'erreurs dans les données E. Qualité des rapports année 2018

Le tableau suivant renseigne la complétude et la promptitude annuelle des rapports transmis par les aires de santé. Les données étant regroupées dans un rapport d'activités et transmis au service de santé du district, des instructions ont été formulées pour réguler les délais et les qualités des rapports transmis. Selon le système 8/22 AS avaient des données à renseigner. Dans cette proportion, la complétude la plus élevée était de 91.7% et celle la plus basse de 20.8%. Pour ce qui est de la promptitude, 33.3% était le plus grand score et 3 Aire de Santé sur 8 ont enregistré une promptitude de 0.

Tableau VI : Complétude et promptitude Rapport Mensuel d'Activités II : - 2018

BALEVENG 9

FOKOUE 11 12 91.7 4 33.3

91.7 4 33.3

SITEU 10 12 83.3 0 0.0

75.0 1 8.3

MBOUA 7 12 58.3 1 8.3

47.9 12 25.0

Nom Aire de Santé

FIALA FOREKE

NDOH-DJUTSITSA

Rapports actuels

11

23

Rapports
attendus

12

12

48

Pourcentage

Rapports à temps

Pourcentage (à temps)

FOMETA 5 24 20.8 0 0.0

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DOUMBOUO	0	12	0.0		0 0.0

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F. performances globale SIS District de Santé de Dschang

L'ensemble des résultats obtenus plus haut, regroupés nous permettent d'estimer les performances globales du District de Santé de Dschang. Le système de gestion de l'information Sanitaire enregistre un score moyen de 15.04/86. La possession de documents de procédures ou de généralités n'est que de 3.81% pour une référence de 22. Le ratio de vérification de la qualité des données, le score du système de collecte des données et la complétude annuelle des rapports ont surpassent de justesse la moitié des scores de références. 14 Aires de Santé sur les 22 n'ont pas de données en complétudes et en promptitude dans le système électronique.

Dans les données renseignées, 2 aires de santé affichent des incohérences majeures qui annulent la validité des indicateurs sélectionnés. En ce qui concerne l'utilisation de l'information au sein de la formation sanitaire et de l'aire de santé, le taux de feed back systématique sur la qualité des données ; les performances des résultats du programme est de 0%.

Tableau VII : performances globale sis district de sante de Dschang

N° CRITERES SCORES

1 score de performance du système de gestion		15,04/86	2 score de documentations et protocoles
3,81/22		3 score du système de collecte des données
6/11

4 complétude annuelle de rapports 62,7/100

5 ratio de vérification qualité des données		57,6/100	6 promptitude annuelle des rapports
16,7/100

7 incohérences majeures (décès audités ; RQD) 2

8 données non renseignées		14 Aires de Santé

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VII. DISCUSSION

L'étude conduite dans 22 Aires du District de Santé de Dschang, a permis de relever des problèmes dans la qualité des données du District et dans la performance du système de gestion des données et de comprendre ainsi quels sont les points prioritaires pour améliorer l'orientation des actions étant donné que l'accès acceptable des population aux soins de santé dépend de la capacité du système à disposer et utiliser les informations sur la demande et l'offre de soins [31].

A. système de gestion des données :

Le système d'enregistrement du service offert et de diffusion relatifs aux indicateurs en vérification au niveau du site de collecte affiche un score excellent. En effet, pour une proportion de 100%, après une offre de service de consultation aux femmes, ce dernier est enregistré dans le document source de première ligne (registre CPN), une pratique qui contribue à conserver l'intégrité de l'information. Ces données seront ensuite périodiquement compilées dans un rapport mensuel d'activités (RMA II) pour être transmises.

La performance système de gestion des données nous présente que des 22 AS, seulement 4 d'entre elles franchissent les scores moyens de 23 sur 86 soit 30% environ des capacités requises. Les données collectées, ont besoin d'un système structuré et capable d'assurer la chaine du traitement, de la transmission et de l'analyse locale pour permettre l'utilisation de l'information au niveau du site. Voyons dans le paquet de ces compétences la structure, la fonction et les capacités du système ; les définitions des indicateurs et les directives d'informations ; les outils et formulaires de collecte et de diffusion des données ; les processus de gestion des données ; son lien avec le système d'information national (compromis particulièrement par le délai entre l'enregistrement dans le document source et l'enregistrement dans le système numérique) ; et enfin l'utilisation de l'information tous ayant été examinés. L'ensemble (81,2%) aurait donc un système de gestion des données très faible.

En matière de politiques de santé, les actions et interventions menées découlent des planifications objectives et temporairement définies. Dans les normes celles-ci sont consignées dans des documents et protocoles qui les sous-tendent et les justifient. Il en aurait été de même pour la stratégie nationale du système d'information sanitaire. Dans les 22 aires de santé le niveau de documentation du système se situe dans l'intervalle de 0 et de 25%, numériquement à moins de la moitié du score. Les seuls documents les plus présents sont les documents sources de collecte des données, on peut penser que la faible capacité du système trouve son origine dans l'absence de directives détenue par chacun des utilisateurs ?

Ce système repose en partie sur la ressource humaine mais aussi et surtout sur les sources de données. 81.8% ont eu un score supérieur à 5,5, signifiant de bonnes pratiques dans l'utilisation des outils à disposition (respects des délais d'enregistrement du service, disponibilité des documents sources, dates comprises dans les périodes adéquates, comptages des unités selon les indicateurs). Selon le Dr Maurice FEUZEU, la maitrise des sources de données fait partie des enjeux futurs du SIS [31]. Pour nos indicateurs l'absence des moyens de contrôle des perdus de vue, d'enregistrement des décès ou de prévision des doubles

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comptages étaient présentes chez environ 99% des participants. Les deux premiers éléments étant capitaux dans les suivis en matière de santé maternelle.

B. Qualité des données

Dans les 22 Aires de Santé 40.9% des formations sanitaires ont un ratio de vérification compris entre 1 et 83%. Ce facteur n'atteignant pas la barre des 90%, il reste très insuffisant pour constituer les bases des décisions en santé. Cette insuffisance est semblable aux résultats obtenus par J. Bénié et al en 2015 en côte d'ivoire. Ceci pose des problèmes dans l'exactitude et l'intégrité des données transmises, et soustrait les opportunités qu'elles peuvent offrir dans le suivi sanitaire au sein du District de santé, en sachant que ces Aires de Santé sont situation de sur rapportage. 18,1 % présentaient des ratios supérieurs à 110% donc un état de sous rapportage dans ce cas, ou égal à 0 ce qui traduit ici en plus d'une inexactitude, une incohérence entre les données recueillies et les données transmises. Cela pourrait s'expliquer par le fait que les données contenues dans les rapports d'activités ne sont simplement pas fidèlement saisies dans le système numérique d'information sanitaire.

Selon les responsables la multiplicité des fiches (95,45%) et le manque d'équipements (82,55%) étaient les raisons les plus dénoncées dans la survenue des erreurs. En dehors des fiches sur les données du PLMI, les FOSA doivent remplir toutes une multitude de fiches pour renseigner d'autres informations. Il se pose donc un besoin d'intégration des indicateurs de collecte dans le processus et de la révision du besoin d'exhaustivité des données collectées. En parlant d'équipements, aucune formation ne dispose d'un ordinateur et d'une connexion internet dédiée au système d'information sanitaire. (77,27%) dénoncent cette difficulté. les incompréhensions des tâches (66%) et le manque de personnel (66%) passaient ensuite comme causes d'erreurs dans le système. Les mauvaises saisies ne représentaient que 45,5% des causes dénoncées.

C. Taux de rapportages des données

Selon le DHIS 8/22 AS avaient des données renseignées des Rapports Mensuels d'Activités 2018, ce qui représente 36.3% de rapportage pour le District de Santé de Dschang. Cela pourrait s'explique par le fait que les RMA n'ont pas été enregistrés par le SSDD une fois transmises par ces Aires de Santé, et pour certaines, qu'elles n'ont pas du tout transmis leurs rapports au SSDD, puisque le DHIS étant encore en début d'implémentation. Dans cette proportion, la complétude la plus élevée était de 91.7% et celle la plus basse de 20.8%. Cette différence peut s'expliquer par une absence de monitoring et de supervision dans le renseignement des informations, pour s'assurer de la systématisation des procédures. Cette lacune favorise le report des données inexactes et par conséquent inopportunes. Pour la promptitude, 33.3% était le plus grand score et 3 Aires de Santé sur 8 ont enregistré une promptitude de 0.

Le Système d'Information Sanitaire du District de Santé de Dschang évalué, possède un système de gestion des données de faible performance malgré la mise à disposition du logiciel DHIS2. L'absence de lignes directives et de protocoles pour guider les actions visant à assurer le bon renseignement des données est une caractéristique commune (3.81% de

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documentation). Le système de collecte s'efforce de respecter les procédures de bases oralement transmises du niveau supérieur, et la transmission des données présente un facteur de vérification légèrement au-dessus de la médiane, qui néanmoins reste très insuffisant pour permettre à ces données de constituer la base des orientations des actions en santé. Même si les données sont collectées, les rapports sont encore incomplets, présentant aussi des incohérences et des inexactitudes, qui se traduisent en sous ou en sur rapportages. La transmission des données collectées est aussi très loin de respecter les délais. En matière d'utilisation de l'information au sein de la formation sanitaire et de l'aire de santé, le taux de feed back systématique sur la qualité des données ou des performances des résultats du programme est de 0%.

S'inspirant de deux méthodologies déjà utilisées pour l'évaluation de la qualité des données, nous avons proposé pour cette étude des outils de collectes hybrides dans un souci d'adaptation à notre contexte. Notre méthodologie a permis de pouvoir prendre en compte de nombreux paramètres à examiner, que nous pouvons ensuite regrouper pour exprimer des résultats globaux. Mais cet outil et cette méthodologie présentent encore des besoins d'harmonisation et de standardisation pour une meilleure évaluation des systèmes. La mise en oeuvre rencontre également une difficulté due à la multitude d'informations à collecter chez chaque participant et donc pour une étude à grande échelle, elle nécessitera une grande mobilisation des ressources temporelle, financières et humaine. Cette étude porte aussi une limite car elle ne permet pas de faire des précisions sur chacun des critères de la qualité des données.

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CONCLUSION

Notre étude avait pour objectif d'évaluer la qualité des données sanitaires produites par le District de Santé de Dschang. Nous sommes partis de la question de savoir si la qualité de ces données était suffisante pour permettre la bonne prise de décision sur les besoins sanitaire. Nous avons audité le système et la qualité des données liées à la santé maternelle. Le système de gestion de l'information sanitaire du District de Santé de Dschang est très faible avec un score de 15.04/86. Dans l'ensemble, le DSD en 2018 était en situation de sur rapportage des informations avec un ratio de vérification de la qualité des données à 57.6%. La complétude des rapports était de 62.1% et seulement 16.7% des rapports étaient arrivés à temps. Les responsables dénoncent la multiplicité des fiches, le manque de personnel et de matériel comme étant les causes les plus impliquées dans les difficultés liées au système. Ces données impliquent que le système d'information du DSD a produit des données inexactes et incohérentes. Ces données ne sont non plus opportunes pour l'orientation de la prise de décisions.

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RECOMMANDATIONS

Dans l'optique de contribuer à la production des données de qualités, nous recommandons :

? Au MINSANTE

? D'élaborer et de diffuser la politique organisationnelle et les protocoles pour la gestion de l'information sanitaire ;

? D'autonomiser et de responsabiliser les FOSA dans la production des informations sanitaires à travers le PBF (Financement Basé sur les Performances) en considérant la capacité à générer des informations correcte comme un critère important de la performance ;

? Réviser les possibilités d'intégration des informations sanitaires pour faciliter la collecte.

? De renforcer les processus de coordination, de supervision et de leadership dans la mise en oeuvre du SIS.

? Aux formations sanitaires

· De prendre des initiatives de mise en place des systèmes d'informations sanitaires hospitaliers.

? Aux chercheurs

· De poser un plaidoyer auprès du MINSANTE sur la nécessité d'effectuer des contrôles de routine de la qualité des données en santé.

· De collaborer avec le MINSANTE pour la proposition des outils simplifiés, accessibles et adaptés pour le contrôle de routine de la qualité des données.

· Explorer les possibilités de développement des outils de vérification de la collecte des données à partir des TIC.

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BIBLIOGRAPHIE

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29. Dr Roland CECCHI-TENERINI, Philippe LAFFON et Michel LAROQUEMembres de l'Inspection générale des affaires sociales ; évaluation du system d'information des professionnels de santé ; Rapport n°° 2002-142Novembre 2002 ; disponible sur : http://fulltext.bdsp.ehesp.fr/Ministere/Igas/Rapports/2002/044000449.pdf

30. OMS, UNICEF; Global Alliance for Vaccines and Immunization (GAVI), Institut Tropical Suisse. Audit de la qualité des données de vaccination Côte d'Ivoire. Genève :

GAVI ; 2007. 66 p. disponible sur :

https://www.who.int/immunization/programmes_systems/supply_chain/EVM-Global-Data-Analysis-2010-2013-FR.pdf

31. MASANTE ; Cameroon Health Research Forum (CaHReF), source de données pour un meilleur accès aux soins de santé ; édition 2018 ; livre d'abstract P.V.

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ANNEXES

1. AUTORISATION COMITÉ NATIONAL D'ÉTHIQUE ET DE LA RECHERCHE EN SCIENCES HUMAINE

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2. LETTRE DE MISE EN STAGE DU DOYEN DE LA FACULTÉ DE MÉDECINE ET DES SCIENCES

PHARMACEUTIQUES UNIVERSITÉ DE DSCHANG

3. AUTORISATION DE RECHERCHE MINSANTÉ

· Demande d'autorisation d'aces aux documents
·

· Extrait du protocole de recherche.

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EDINGUE ESSOH Annick Kévin Université de Dschang, Faculté de Médecine CMUDSI3SCI1528 Stagiaire DSF 697818811 [e-mail]

Yaoundé le 17 octobre 2018 MONSIEUR EDINGUE ESSOH Annick Kévin A MONSIEUR LE DIRECTEUR DE LA SANTÉ FAM1LLIALE

Obieci : Demande d'autonsation

Monsieur le Directeur.

Dans le cadre de nia recherche pour la soutenance d'un mémoire en Épidémiologie et Santé Publique à la Faculté de 141édecine et des Sciences Pharmaceutiques de l'Université de Dschang, j'ai l'honneur de',entr auprés de vous, solliciter une autorisation de collecte de données.

En effet, je travaille sur l'évaluation du système d'information sanitaire du Cameroun: barrières à la collecte des données et à l'utilisation de l'information dans les programmes. Et, je procéderais à un audit de la qualité des données concernant la santé maternelle au niveau central (Direction de la Santé Familiale et Centre des Urgences de Yaoundé) et dans deux Régions Sanitaires du pays (Littoral et Ouest), qui ont été sélectionnées de manière aléatoire. Cette collecte se déroulera entre janvier et juin 2019 et les données seront tirées du personnel de santé, des supports de collecte des données et du DH IS2.

Espérant que vous m'accorderez une réponse favorable, veuillez agréer Monsieur le

Directeur l'expression de mes salutations distinguées. i

Pièces 'ointes :

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EDINGUE ESSOH Annick Kevin

Université de Dschang, Faculty de Médecine

CMUDS13SCI1528

Stagiaire D5F

697818811

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2 Rais( 11c rtxrrt.11ite moltern_elle_
Revue des déces maternels

Femmes enceinte ortcntecs en CPN par un ASC

5 La couverture en quatrième consultation prénatale (CPN4)

L'activité va :

I. Évaluer fa l'orme des systénies de gestion et dc diffusion des données;

2. Vérifier au niveau des sites dc fourniture de service et des niveaux intermédiaires de stockage (ex, FOSA, districts, regions) ;

quelques sites, les chiffres précédemment transtl.,s pour ces

3. _Retrouver et vérifier t:.als

indicateurs et:

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4. AUTORISATION DISTRICT DE SANTE DE DSCHANG

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5. OUTIL DE COLLECTE DES DONNEES MODE : D'UTILISATION DE LA CHECKLIST DESTINEE A L'EVALUATION DU SYSTEME D'INFORMATION SANITAIRE DU CAMEROUN

COMMENT REMPLIR LA CHECK-LIST ?

Cette check-list a été conçue de façon à pouvoir être utilisée aussi bien au niveau national qu'aux niveaux intermédiaires et périphériques.

En tête de la check-list figure une ligne permettant d'indiquer les informations du niveau du système qui est évalué.

Si, par exemple, la check-list est complétée par le niveau national, c'est le SI national qui doit être indiqué.

«La check-list comporte une série d'affirmations auxquelles correspondent quatre choix de réponses : de «Oui ou entièrement», «Partiellement» et «Non, pas du tout»

Par exemple, l'affirmation peut être la suivante: «La périodicité de collecte des données est définie pour tous les indicateurs» Si cette périodicité est définie pour la plupart des indicateurs, mais pas pour tous, la réponse doit être partiellement si non, pas du tout.

Si la réponse à une affirmation n'est PAS Oui ou complètement, une explication doit être fournie dans la colonne COMMENTAIRES (par saisie directe dans la cellule COMMENTAIRES de la fiche. L'ajout de COMMENTAIRES permet de mieux exploiter la check-list pour améliorer le systèmes.»

Enfin, en fonction des réponses indiquées dans la check-list, une note globale doit être attribuée au système.

Un «A» signifie qu'il n'y a aucune lacune, un «B» qu'il existe des lacunes mineures et un «C» qu'il existe des lacunes majeures dans le système évalué.

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Formulaire 1: Le Protocole de Vérification du Système

Région

Age du répondant :

Niveau structurel

Sexe du répondant : .

Nom de la structure

Nombre d'année dans la gestion du SIS :

Nom de la Cellule(s) responsable

Date de remplissage de la fiche

Liste des programmes mis en oeuvre dans la structure

Composante du système de S&E

Les cases cochées indiquent le niveau du système d'information où la question est posée

Documentation d'appui nécessaire ?

Commentaire si besoin

UNITE S&E

Niveaux de regroupe ment

Points de prestation de service

I - Structure, Fonctions et Capacités du S&E

1

Il existe un document descriptif qui identifie clairement les postes dans la gestion des données au niveau de l'unité de S&E.

Oui

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2

	Tous les postes réservés au S&E et aux systèmes de gestion des données sont occupés.
3	Il y a un programme de formation pour le compte du personnel concerné par la collecte et diffusion des données à tous les niveaux du processus d'information.				Oui
4	Tout le personnel approprié a été préalablement formé aux outils et processus de gestion des données.
5	Un cadre du personnel (c a d le responsable du programme) est chargé de l'examen des données statistiques regroupés avant transmission / communication des rapports provenant de l'unité S&E.
6	Il existe un personnel désigné pour examiner la qualité des données (c a d, la précision, exhaustivité, et l'opportunité) obtenues des sous niveaux d'information (c a d, les régions, districts et points de service).
7	Il existe un personnel désigné pour examiner les statistiques regroupées avant transmission au niveau suivant (c a d district, bureaux régionaux, Unité centrale de S&E).
8	La responsabilité de l'enregistrement de la prestation de services sur les documents sources est clairement assignée aux personnels appropriés.
II- Quelques Définitions sur les Indicateurs et Directives d'information

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9	L'unité S&E a reçu la définition des indicateur(s)
10	L'unité S&E a renseigné et partagé la définition des indicateur(s) avec tous les niveaux appropriés du système d'information (c a d, les régions, districts et points de services).				Oui
11	À chaque indicateur mesuré par le Programme / Projet correspond une description de services.				Oui
L'unité S&E a rédigé des pour tous les sous niveaux d'information
12	...Le sujet sur lequel ils sont censés rendre compte				Oui
13	...La forme sous laquelle (c à d, sous quel format spécifique) les rapports devaient être soumis.				Oui
14	...Les personnes à qui les rapports devraient être soumis				Oui
15	...Le moment où les rapports devaient être soumis				Oui
16	Il existe une politique éditée qui détermine la durée de conservation des documents source et des formulaires de collecte.				Oui
III- Outils / Formulaires de collecte et diffusion des données
16	Pour tous les points de prestation de services, l'Unité S&E a identifié un document source standard pour l'enregistrement des prestations. (dossier médical, formulaire de consommation du client, registre, etc.)				Oui
17	L'unité S&E a identifié des outils et formulaires standard (d'édition) de diffusion des données utiles pour tous les niveaux d'information.				Oui
18	L'Unité S&E a donné des instructions claires sur la manière de remplir les outils / formulaires de collecte et diffusion des données.				Oui
19	Les documents originaux ainsi que les outils /

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	formulaires indiqués par l'Unité S&E sont utilisés à tous les niveaux d'information correspondant.
20	Même si des organisations multiples mettent en oeuvre des activités sous l'égide du programme / Projet, ils utilisent tous les mêmes formulaires d'édition et rendent compte avec la même fréquence (délais).
21	Les données collectées par le système de S&E ont autant de précision pour mesurer les indicateur(s) (c à d des données pertinentes sont collectées par sexe, âge, etc.
22	Tous les documents et formulaires destinés à la mesure des indicateur(s) sont disponibles pour les besoins de l'audit (y compris des imprimes datés pour s'adapter à une éventuelle informatisation du système)				-
IV- Les processus de gestion des données
23	L'unité S&E a clairement renseignée le regroupement de données, l'analyse et/ou les étapes de la manipulation effectuées à chaque niveau du système d'édition (diffusion).				Oui
24	Il existe une procédure écrite pour faire face aux rapports en retard, incomplets, manquants (perdus), inexacts ; y compris le suivi des sous niveaux de gestion sur les problèmes de la qualité des données.				Oui
25	Dans le cas où les divergences ne sont pas décelées dans les rapports des sous niveaux de gestion, l'unité S&E ou les niveaux intermédiaires de (regroupement) (traitement) (c a d, les districts et régions) renseignent sur la manière de pallier ces

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	irrégularités.
26	Des remarques sont systématiquement faites à tous les sous niveaux de traitement sur la qualité de leurs rapports (c a d, l'exactitude, exhaustivité et l'opportunité).
27	Des contrôles qualité sont effectués sur place pour les cas ou des données provenant de formulaires sur support papier sont entrées dans un ordinateur (c a d, le double emploi, la vérification des enregistrements supplémentaires (vérification des enregistrements après l'entrée des données).				-
28	Pour les systèmes automatisés, il existe une procédure bien établie, documentée et activement exécutée d'administration des bases de données.				Oui
	Si oui Celle-ci comprend les procédures de sauvegarde / réparation, d'administration de la sécurité, et d'administration de l'utilisateur.				Oui
29	Il existe une édition de la procédure de sauvegarde pour les cas où l'enregistrement ou le traitement des données sont informatisés.				Oui
30	Si la Oui quelle les fréquences des sauvegardes sont hebdomadaires ou mensuelles étant donné la fréquence de mise à jour du système informatise ?				-
31	Les informations personnelles utiles (pertinentes) (sensibles) sont conservées en accord avec les directives de confidentialité nationales et internationales.				-
Le système d'édition évite le double décompte de populations...
32	... Au niveau de chaque point de prestation de service / de chaque organisation (c a d'une même personne qui reçoit le même service deux fois dans				-

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	une période de gestion, une personne enregistrée comme recevant le même service dans deux différents endroits, etc.).
34	Le système d'édition permet l'identification et l'enregistrement d'un « marginal », une personne « dont on ne parvient plus à assurer le suivi » et une personne décédée.				-
35	L'unité S&E peut démontrer que des visites régulières pour la supervision des sites ont eu lieu et que la qualité des données a été examinée.				Oui
V- lien avec le système d'information national
36	Lorsqu'ils sont disponible, les outils / formulaires nationaux appropriés sont utilisés pour la collecte et diffusion de données.				Oui
37	Si possible, les données sont rapportées à travers un canal unique issu des systèmes nationaux d'information.				-
38	Les délais de diffusion sont harmonisés avec les prévisions du programme national (c a d, les raccourcis dates en prévision des rapports mensuels)				-
39	Les sites de prestation de service sont identifiés comme détenteurs de numéros d'identification répondant à un système national.				-
	Le programme a des correspondants communautaires pour la collecte des informations
VI. Utilisation de l'information
	Le(s) programme/projet(s) utilise(nt) régulièrement des données du SNIS à votre niveau d'intervention.

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	feedback
	Un feedback est systématiquement fourni à tous les Sous-Bénéficiaires concernant...
	la qualité de leur reporting (à savoir, si leurs rapports sont complets, exacts et remis dans les délais)
	... les performances/résultats du programme (basés sur les données de S&E transmises)
	Il existe un responsable de l'utilisation stratégique des données du système pour la prise de décisions et la planification
	Des résultats d'enquêtes seront disponibles en fin de(s) programme/projet(s) afin d'évaluer les changements de comportement
	Des données régulièrement mises à jour sur l'évolution des maladies sont disponibles (ex : prévalence, incidence, mortalité)
	Le système a formellement évalué les capacités de S&E des Sous-Bénéficiaires et identifié les domaines S&E à renforcer
VIII. connaissances attitudes et pratiques du personnel et de l'ASC et du personnel en matière de santé maternelle
	Qu'est-ce qu'un décès maternel ?
	y-a-t-il eu des décès maternels ces 12 derniers mois ?
	Si oui avez-vous directement signalé ce décès à une formation sanitaire ?
	Avez-vous su exactement qu'elles étaient les causes

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Formulaire 2: Protocole de Vérification des données

protocole 2 de vérification des données au point d'offre de services
Nombre de personnes bénéficiant du programme au niveau communautaire
Région : Nom du point de service :					besoins de recommandation (ajouter OUI)	commentaires
Période de l'audit: de ..... à .
		réponses		Notes de l'auditeur (inclure le numéro de référence du document de travail)
		Oui/Non	% ou nombre
1. DESCRIPTION DES PRATIQUES D'ENREGISTREMENT PAR RAPPORT À LA PRESTATION DE SERVICES - Décrivez le lien entre la livraison du service et la finalisation du document source
Notes spécifiques à l'indicateur pour l'équipe de vérification: demander au personnel de décrire le processus par lequel les documents sources sont remplis par rapport au service fourni. Déterminer le document source utilisé pour cet indicateur sur ce site
	Décrivez le document source pour enregistrer la livraison du service (s'agit-il d'un formulaire normalisé

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	suivant les directives nationales ou un formulaire personnalisé? Si adapté, indiquez la source du formulaire, par exemple un projet). Obtenir une copie vierge, si possible
	Existe-t-il des délais entre la livraison du service et l'enregistrement du service sur le document source?
	Si le service et l'enregistrement du service ne sont pas effectués en même temps, veuillez décrire comment la déconnexion peut affecter la qualité des données.
2. EXAMEN DE LA DOCUMENTATION - Examiner la disponibilité et l'exhaustivité de tous les documents sources de l'indicateur pour la période de déclaration sélectionnée -
Notes spécifiques à l'indicateur pour l'auditeur: Les documents sources peuvent être les agents de santé communautaires / les éducateurs

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pairs, les registres quotidiens des ménages visités / pairs conseillés, les registres au niveau de l'établissement et / ou les formulaires d'admission des clients.

A) Vérifier la disponibilité et l'exhaustivité de la documentation
	Examinez les documents sources disponibles pour la période de reporting en cours de vérification. Y a-t-il une indication que des documents sources sont manquants? Si oui, déterminez comment cela pourrait avoir affecté les nombres rapportés?
	Tous les documents sources disponibles sont-ils complets? Si non, déterminez comment cela pourrait avoir affecté les nombres rapportés?
	Vérifiez les dates sur les documents

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	sources. Toutes les dates sont-elles comprises dans la période de déclaration? Si non, déterminez comment cela pourrait avoir affecté les nombres rapportés.
C) Vérifier les procédures d'enregistrement pour éviter les problèmes de qualité des données (p. Ex. Double comptage, perte de suivi,...)
Notes spécifiques à l'indicateur pour l'équipe de vérification: Les risques communs à la qualité des données qui peuvent affecter les chiffres rapportés pour un indicateur sont mentionnés ci-dessous.
	Quelles unités sont comptées (par exemple, personnes, cas, événements)? Ces unités correspondent-elles à celles définies dans la définition de l'indicateur?
	Existe-t-il un processus visant à assurer un enregistrement correct des cas / femmes perdues de

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	vue en CPN?
	Existe-t-il un processus pour assurer un enregistrement correct des décès de femme enceinte ou ayant accouchées?
	Existe-t-il un processus permettant d'assurer l'inscription correcte des personnes transférées (y compris par référence)?
	Existe-t-il un processus pour éviter le double comptage des personnes qui reçoivent le service plus d'une fois au cours de la période considérée? Si oui, veuillez décrire
	Existe-t-il un processus visant à éviter le double

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	comptage des personnes inscrites dans des services connexes de la même organisation (par exemple, les OEV recevant à la fois des frais de scolarité et un soutien nutritionnel)? Si oui, veuillez décrire.
	Y a-t-il d'autres cas avec le risque de compter les erreurs?
3. TRACAGE ET VÉRIFICATION - Recompter les résultats des documents sources, comparer les chiffres vérifiés aux rapports récapitulatifs et expliquer les écarts
A) Recompter les résultats des documents sources et comparer les chiffres vérifiés aux nombres déclarés sur le site
	Recomptez le nombre de personnes / cas / événements enregistrés au cours de la période de rapport en examinant le document source.
	Copiez le nombre de personnes / cas /

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	événements signalés par le site / l'organisation pendant la période de reporting (à partir du rapport de synthèse du site)
	Calculer le niveau de vérification des résultats de l'indicateur de point de service (c.-à-d. Le rapport entre les résultats recomptés et les résultats déclarés)
B) Identifier les raisons possibles des différences entre les résultats vérifiés et rapportés
	Quelles sont les raisons de l'écart (le cas échéant) observé par l'équipe de vérification (c.-à-d. Erreurs de saisie de données, erreurs arithmétiques, documents sources manquants, autres raisons).

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Commentaires supplémentaires (le cas échéant)

4. VERIFICATIONS CROISEES - Effectuer des vérifications croisées des totaux du rapport vérifié avec d'autres sources de données -
	Énumérez le type de produit (p. Ex., Moustiquaire, préservatif, médicament contre le paludisme, etc.) qui a été distribué pendant le service.
	Entrez le nombre de produits distribués sur le site pendant la période de déclaration.
	Entrez le nombre de produits reçus par le site pendant la période de déclaration.
Calculer le% de différence dans la vérification croisée 1
	En cas de divergence entre les produits distribués et les produits reçus au cours de la période

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	considérée, déterminez pourquoi et si le magasin ou le site a répondu à cette divergence.
	Entrez le nombre de produits en stock sur le site au début de la période de déclaration (initial en stock)
	Entrez le nombre de produits en stock sur le site au début de la période de déclaration (initial en stock)
	Entrez le nombre de produits reçus par le site pendant la période de déclaration.
	Entrez le nombre de produits en stock sur le site à la fin de la période de reporting

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	(clôture en stock)
	Entrez le nombre de produits distribués par le site pendant la période de déclaration.
5. CONTRÔLES SPOT - Effectuer des contrôles ponctuels pour vérifier la livraison des services ou des produits par le biais de programmes communautaires -
Notes spécifiques à l'indicateur pour l'équipe de vérification: Un échantillon de bénéficiaires des services peut être contacté. Les contrôles ponctuels ont pour but de confirmer que le service a bien été reçu par les bénéficiaires figurant dans les documents sources. Pour certains services, il peut ne pas être possible d'effectuer des vérifications ponctuelles pour des raisons de confidentialité. En cas de doute, l'équipe doit vérifier avec l'organisation chargée de la vérification de la qualité des données la nécessité et la faisabilité des contrôles ponctuels.
	Combien de bénéficiaires ont été visités?
	Combien de bénéficiaires contactés avaient effectivement reçu le service?
	Calculer le
	pourcentage de différence entre les bénéficiaires enregistrés comme ayant reçu le service et ceux ayant effectivement reçu le service
	En cas de divergence, quels sont les problèmes soulevés par les résultats de la vérification ponctuelle?
Commentaires supplémentaires (le cas échéant)

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6. NOTICE D'INFORMATION

Titre du projet :

Système d'information sanitaire: évaluation de la qualité des données dans le District de Santé de Dschang

Investigateur principale : EDINGUE ESSSOH Annick Kevin

Licence en Sciences Biomédicales Tel : [phone]

E-Mail : annickkevin@ yahoo.fr

Nous vous invitons à participer à notre étude.

Objectifs du projet :

Cette recherche a pour objectif d'évaluer la qualité des données du système d'information sanitaire du District de Santé de Dschang.

Population et période de l'étude :

Cette étude sera menée dans les composantes structurelles et sanitaires du système de santé du district de santé de Dschang, dont les structures administratives et les structures de soins pendant la période allant de juillet 2018 à juillet 2019.

Déroulement de l'étude :

Si vous acceptez de participer à cette étude, nous vous demanderons des informations à propos de l'existence des ressources du système d'information sanitaire et de la fonctionnalité de ces ressources.

Risques potentiels :

L'enjeu éthique lié à la mise en oeuvre de cette étude est, la rupture de confidentialité. Pour limiter ces risques, nous nous engageons à former à chaque niveau les acteurs entrants responsables de la mise en oeuvre de chaque étape de la réalisation.

Bénéfices potentiels :

Les résultats de cette étude bénéficieront directement au système de santé à travers ses différentes composantes par l'amélioration de son système d'information sanitaire à partir des projets de renforcement. Les interventions de santé seront ainsi mieux coordonnées ce qui bénéficiera à la population Camerounaise.

Inconvénients personnels :

Aucun inconvénient personnel n'est connu pour cette recherche mis à part le fait que vous nous accordiez d'un peu de votre temps.

Participation volontaire et retrait de la participation:

Mémoire : évaluation qualité des données. Page 64

Mémoire : évaluation qualité des données. Page 65

Votre participation à la présente étude est tout à fait volontaire. Vous avez le droit de refuser de participer à l'étude ou de mettre fin à tout moment à votre participation sans préjudice.

Indemnité compensatoire :

Aucune compensation financière ou de toute nature n'est prévus en contre partie pour votre participation à l'étude.

Confidentialité, conservation et utilisation des résultats :

Nous vous assurons que nous respecterons la confidentialité dans les limites permises par la loi. Pour cette raison, il est crucial que les informations que vous allez nous communiquer soient des plus correctes et véridiques que possibles. En outre, les fiches d'enquête seront anonymes et les données recueillies seront traitées et conservées dans une base de données dont seuls l'investigateur principal et son équipe auront accès. S'il y a les publications dans des journaux scientifiques votre nom ne sera en aucun cas mentionné. Cette étude ne fait pas l'objet d'une inspection quelconque.

Personnes à contacter :

Si vous avez une question par rapport à cette étude, ou si vous subissez un préjudice lié à cette étude, vous pourrez contacter l'investigateur principal de cette étude,

EDINGUE ESSSOH Annick Kevin Tel : [phone]; E-Mail : [e-mail]

Ou son Directeur de mémoire:

Dr ATEUDJIEU Jérôme ; MD, MPH, Epidémiologiste, MINSANTE - DROS, chef de département de santé publique FMSP de Dschang : Tel :[phone] ; E-Mail : jateudj@ yahoo.fr;

Ou encore le Comité National d'Ethique de la Recherche en Sciences Humaines (243 67 43 39).

Mémoire : évaluation qualité des données. Page 66

7. CONSENTEMENT ECLAIRE Pour sujets répondants

Je soussigné Mr/Mme/Mlle

Invité à participer à l'étude en vue du projet de recherche intitulé Système d'information sanitaire: évaluation de la qualité des données dans le District de Santé de Dschang, Par M. EDINGUE ESSOH Annick Kevin; l'investigateur principal.

J'ai lu attentivement la notice d'information (ou elle m'a été lu et expliquée).

J'ai bien compris les objectifs de l'étude.

La procédure de recherche était bien décrite et j'ai bien compris ce que l'on attendait de moi.

Les risques et les bénéfices liés à l'étude m'ont été présentés.

J'ai eu suffisamment de temps pour poser des questions, qui ont obtenu des réponses satisfaisantes.

J'ai aussi compris que ma participation à cette recherche est volontaire, je suis libre de participer ou non à cette étude, et de retirer mon consentement à tout moment, sans représailles.

Au vu de tout ce qui précède, j'accepte volontairement de participer à l'étude.

Signature de l'investigateur principal signature de l'enquêté

Date

Université de Dschang, BP: 96 Dschang, tel: [phone] Faculté de Médecie et des Sciences Pharmaceutiques, tel:

EDINGUE ESSOH Annick Kevin (Investigateur principal) au 697818811 ; [e-mail]

Dr ATEUDJIEU Jérôme ; MD, MPH, Epidémiologiste, MINSANTE - DROS, chef de département de santé publique FMSP de Dschang : Tel :[phone] ;

Le Comité National d'Ethique pour la Recherche sur des Sujets Humains au 243 67 43 39.

8. Cartographie du District de Santé de Dschang

Mémoire : évaluation qualité des données. Page 67