IMPACT DES OUTILS NUMERIQUES SUR LA QUALITE DE GESTION DE DONNEES DE CAMPAGNE D’ADMINISTRATION DE MASSE DE MEDICAMENTS CONTRE LA BILHARZIOSE A MADAGASCAR
Abstract
La bilharziose demeure un problème de santé publique majeur à Madagascar, endémique dans 106/114 districts du Pays, nécessitant des interventions régulières à travers des campagnes d’administration de masse de médicaments (AMM) qui est une de stratégie de lutte contre la bilharziose. Cependant, la gestion des données issues de ces campagnes reste un défi, les mauvaises qualités des données entravant l'efficacité du suivi et de l'évaluation de la campagne. Cet article explore les innovations technologiques mises en œuvre pour améliorer la collecte, la gestion, l’analyse et la diffusion des données à tous les niveaux durant les campagnes AMM contre la bilharziose. À travers une étude de cas de 3 campagnes menée en 202 dans 22 régions endémiques du pays, nous présentons l’introduction d’outils numériques tels que le Dashboard préparatif en ligne du niveau opérationnel et intermédiaire , une plateforme de visualisation en temps réel de l’état d’avancement des préparations de la campagne AMM, le KOBO Collect, une application mobile de collecte des données avant campagne, des résultats journaliers et des données post-campagne de la campagne AMM, ainsi que les systèmes de géolocalisation des activité de supervision. Les résultats démontrent une amélioration significative de la qualité, de la rapidité et de la fiabilité des données collectées qui participe à la qualité de la campagne. Le Quartier Général de la campagne AMM au niveau Central a pu analyser et sortir quotidiennement les résultats des 19 Districts avec une complétude de données à 100%. Les 19 districts ont pu sortir les données finales validées trois (03) jours après la fin de la campagne AMM. Au niveau central, une semaine après la campagne, les résultats finaux de la campagne AMM contre la bilharziose dans les 19 Districts ont pu être sortis avec un taux de couverture thérapeutique de 90,6% et un taux de couverture géographique de 100%. Cette innovation technologique ameliore la prise de décision
Bilharziose, Administration de masse de medicaments, Outils numérique, Innovation, qualité de données
References
REFERENCES • Plan Directeur de lutte contre les Maladies Tropicales Négligées (PDMTN 2023-2027) du Ministère de la Santé Publique • Stratégique de Renforcement du Système d’Information Sanitaire (PSRSIS) du Ministère de la Santé Publique • Guide pratique KOBO Toolbox • World Health Organization. Guideline on control and elimination of human schistosomiasis. Geneva: WHO; 2022. • World Health Organization. Ending the neglect to attain the Sustainable Development Goals: A road map for neglected tropical diseases 2021–2030. Geneva: WHO; 2021. • Budge PJ, Sognikin E, Akosa A, Mathieu E, Deming M. Accuracy of coverage survey recall following an integrated mass drug administration for lymphatic filariasis, schistosomiasis, and soil-transmitted helminthiasis. PLoS Neglected Tropical Diseases. 2016;10(1):e0004358. • Stolk WA, Prada JM, Smith ME, Kontoroupis P, Chadha VK, Farrell SH, et al. Improved assessment of mass drug administration and health district management performance for neglected tropical disease control. PLoS Neglected Tropical Diseases. 2019;13(8):e0007617. • Silumbwe A, Zulu JM, Halwindi H, Jacobs C, Zgambo M, Dambe R, et al. A systematic review of factors that shape implementation of mass drug administration for lymphatic filariasis in sub-Saharan Africa. BMC Public Health. 2017;17:484. • Tomlinson M, Solomon W, Singh Y, Doherty T, Chopra M, Ijumba P, et al. The use of mobile phones as a data collection tool: a report from a household survey in South Africa. BMC Medical Informatics and Decision Making. 2009;9:51. • Shirima K, Mukasa O, Schellenberg JA, Manzi F, John D, Mushi A, et al. The use of personal digital assistants for data entry at the point of collection in a large household survey in southern Tanzania. Emerging Themes in Epidemiology. 2007;4:5. • Braa J, Heywood A, Sahay S. Improving quality and use of data through data-use workshops: Zanzibar, United Republic of Tanzania. Bulletin of the World Health Organization. 2012;90(5):379–38
