Assurance de la qualité des données de routine (2/10)

2. Pourquoi évaluer la qualité des données de routine ?

Bien que les données de routine soient des données administratives dépendant de la finalité de leur utilisation, il est nécessaire d’évaluer leur qualité et d’identifier les faiblesses ou les domaines à améliorer.

La décision de savoir si les données sont suffisamment bonnes pour être utilisées dépendra du type d’analyse (par exemple, analyse spécifique, amélioration continue de la qualité, etc.).

La plupart des pays disposent déjà de processus d’évaluation de la qualité des données de routine, qui sont généralement axés sur des indicateurs de base qui n’incluent pas nécessairement des données nutritionnelles.

Il pourrait être utile, voire essentiel, d’examiner si les données déjà validées au niveau national sont suffisamment bonnes pour l’analyse prévue afin de s’assurer que la qualité des données est en cohérence avec les besoins de l’analyse PNIN.

La plupart des outils existants, tels que la boîte à outils de l’OMS pour l’examen de la qualité des données (DQR), se concentrent sur les indicateurs de base des programmes ou des projets (par exemple, les indicateurs de vaccination, de soins prénatals, de tuberculose, de VIH et de malaria). Les indicateurs nutritionnels ne sont souvent pas inclus dans les évaluations régulières de la qualité effectuées dans les pays.

Les Plateformes nationales d’information peuvent apporter une valeur ajoutée en recommandant l’intégration des indicateurs nutritionnels dans le processus d’évaluation de la qualité des données au sein du HMIS.

Enfin, des conseils sur le choix d’un outil d’évaluation de la qualité et sur la façon de l’utiliser peuvent faciliter l’apprentissage et la comparaison entre pays, fournissant ainsi une norme de qualité unique.

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