Assurance de la qualité des données de routine (1/10)

1. Justification

La Plateforme nationale d’information pour la nutrition (PNIN) valorise les données existantes provenant de diverses sources afin de répondre aux questions de politique en matière de nutrition et de fournir des indications aux décideurs.

Pourquoi utiliser des données de routine au cours de ce processus ? Les enquêtes sont coûteuses alors que les données de routine ne le sont pas, les enquêtes sont effectuées tous les 3 à 5 ans alors que les données de routine sont collectées plus régulièrement et fournissent par conséquent des informations récentes. En outre, à l’heure actuelle, de nombreux pays disposent de systèmes de collecte de données de routine qui fonctionnent bien et utilisent de plus en plus une plateforme électronique.

De plus, les données de routine permettent des analyses standardisées à tous les niveaux géographiques, comme le niveau des districts (1). Dans chaque pays PNIN, la qualité des données de routine est évaluée à l’aide d’un ou plusieurs outils (DQR, RDQA, etc.).

L’idéal serait d’utiliser des données provenant de tous les secteurs qui contribuent à la nutrition. Toutefois, les données du système d’information sanitaire de routine (SISR) font partie des données les mieux organisées et les plus accessibles, ce qui n’est pas le cas pour d’autres secteurs. Il semble crucial d’accorder une importance particulière aux données du système d’information pour la gestion sanitaire (HMIS) et à leur qualité dans la PNIN.

L’objectif principal de ce guide est de s’assurer qu’une démarche qualité standardisée est utilisée pour vérifier la qualité des données de routine, en accord avec les objectifs et les valeurs de la PNIN. En outre, l’utilisation d’un outil publié pour évaluer les données de routine dans le cycle opérationnel de la PNIN pourrait de facto être une valeur ajoutée pour la durabilité de l’approche PNIN.


Référence :
(1) Cesar G Victora, Robert Black, J Ties Boerma, Jennifer Bryce, 2011. Measuring impact in the Millennium Development Goal era and beyond : a new approach to large-scale effectiveness evaluations. Lancet, 377:85-95.

*****
We use cookies. By continuing to use our site, you agree to this. Details and objection options can be found in our privacy policy.
Use of third party offers

In addition to technically necessary ‘session’ cookies, this website uses Matomo tracking as well as video hosting from Youtube.com and Vimeo.com.

When you choose to play a video, your browser establishes a connection to third-party providers’ servers, which may automatically transmit your IP address as well as information about your browser, operating systems, date/time and the address of our website to them.

Tracking cookie from Matomo

Matomo is used in a GDPR-compliant manner, as it only collects and processes data within this website. It is used for non-personal tracking of user interaction.