Module 2Examen sur dossier de la qualité des données

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Module 2

Examen sur dossier de la qualité des données

ISBN 978 92 4 251273 1

DATA QUALITY REVIEW

(EXAMEN DE LA QUALITÉ DES DONNÉES)

DATA QUALITY REVIEW

(EXAMEN DE LA QUALITÉ DES DONNÉES)

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Module 2

Examen sur dossier de la qualité des données

DATA QUALITY REVIEW

(EXAMEN DE LA QUALITÉ DES DONNÉES)

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Data quality review (examen de la qualité des données) : une boîte à outils pour l'évaluation de la qualité des données des établissements de santé. Module 2. Examen sur dossier de la qualité des données [Data quality review: a toolkit for facility data quality assessment. Module 2. Desk review of data quality]

ISBN 978-92-4-251273-1

© Organisation mondiale de la Santé 2019

Certains droits réservés. La présente publication est disponible sous la licence Creative Commons Attribution – Pas d’utilisation commerciale – Partage dans les mêmes conditions 3.0 IGO (CC BY NC-SA 3.0 IGO ; https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/igo).

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Citation suggérée. Data quality review (examen de la qualité des données) : une boîte à outils pour l'évaluation de la qualité des données des établissements de santé. Module 2. Examen sur dossier de la qualité des données [Data quality review: a toolkit for facility data quality assessment. Module 2. Desk review of data quality]. Genève : Organisation mondiale de la Santé ; 2019. Licence : CC BY-NC-SA 3.0 IGO.

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Conception et mise en page graphique : L’IV Com Sàrl, Villars-sous-Yens, Suisse.

Imprimé par le Service de production des documents de l’OMS, Genève, Suisse.

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Examen de la qualité des données (DQR)• Module 2 : Examen sur dossier de la qualité des données

Table des matières

Remerciements . . . . 2

Abréviations . . . . 4

2.1 Vue d’ensemble . . . . 5

Examen sur dossier . . . . 5

Indicateurs clés . . . . 5

2.2 Mise en œuvre de la procédure d'examen de la qualité des données sur dossier . . . . 7

Préparation et mise en œuvre de l’examen sur dossier . . . . 7

2.3 Analyse et interprétation des données de l’examen sur dossier . . . . 9

Résultats analytiques de l’examen sur dossier . . . . 9

Annexe 1 : Indicateurs recommandés . . . . 19

Indicateurs clés . . . . 19

Indicateurs supplémentaires . . . . 19

Annexe 2 : Définitions et exigences pour le calcul des paramètres aux fins de l’examen sur dossier de la qualité des données . . . . 21

Dimension 1. Exhaustivité et ponctualité des données . . . . 21

Dimension 2. Cohérence interne des données notifiées . . . . 29

Dimension 3. Cohérence externe . . . . 36

Dimension 4. Cohérence externe des données sur la population . . . . 39

Annexe 3 : Données requises et exigences de formatage pour l’examen sur dossier de la qualité des données . . . . 43

Formatage des données . . . . 44

Annexe 4 : Outil Microsoft Excel d’analyse automatique de la qualité des données 50

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Remerciements

Cette boîte à outils, qui est le fruit d’une collaboration entre l’Organisation mondiale de la Santé, le Fonds mondial, l’Alliance GAVI et l’USAID/MEASURE Evaluation, propose une approche unifiée de la qualité des données. Elle intègre et complète des outils et méthodes passés et actuels d’évaluation de la qualité des données dans les établissements, en s’appuyant sur les meilleures pratiques et les leçons tirées de l’expérience de nombreux pays.

Kavitha Viswanathan a supervisé les aspects techniques liés à la mise au point de ce manuel, sous la direction générale de Kathryn O’Neill. Ties Boerma, David Boone, Robert Pond, Olav Poppe, Claire Preaud, Ashley Sheffel, Amani Siyam et Marina Takane ont apporté des contributions techniques.

Tous les modules de cette boîte à outils s’appuient sur les contributions techniques de différents départements et programmes de l’OMS et d’autres organismes. Nous tenons en particulier à citer les personnes suivantes : Thomas Cherian, Marta Gacic-Dobo, Jan Van Grevendonk ; Richard Cibulski, Michael Lynch ; Katherine Floyd, Philippe Glaziou, Hazim Timimi ; Isabelle Bergeri, Txema Callejas, Chika Hayashi, Serge Xueref ; Ryuichi Komatsu, John Puvimanasinghe, Annie Schwartz, Alka Singh, Nathalie Zorzi ; Peter Hansen, Chung-won Lee.

Nous tenons à remercier tout particulièrement les pays partenaires qui ont testé différents éléments de cette approche et nous ont fait part de leurs précieux commentaires (Bénin, Burkina Faso, Cambodge, Kenya, Mauritanie, Ouganda, République démocratique du Congo, Sierra Leone, Togo, Zambie et Zanzibar, en République-Unie de Tanzanie).

Cette boîte à outils a été mise au point grâce à des subventions de l’initiative Data for Health de Bloomberg Philanthropies ; de l’Alliance GAVI ; du Fonds mondial de lutte contre le sida, la tuberculose et le paludisme ; et de l’Agence norvégienne de coopération pour le développement (Norad).

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Contenu de la boîte à outils

La boîte à outils pour l’examen de la qualité des données contient des lignes directrices et d’autres ressources. Les lignes directrices sont présentées dans les trois modules suivants. Des ressources supplémentaires relatives à la collecte et à l’analyse des données seront publiées en ligne à des fins de téléchargement. Des informations plus détaillées sur ces ressources supplémentaires sont fournies dans le Module 1, Cadre et paramètres.

documentactuel

Module 1 Cadre et paramètres

DATA QUALITY REVIEW (EXAMEN DE LA QUALITÉ DES DONNÉES)

ISBN 978 92 4 251272 4

Module 1 Cadre et paramètres

Module 2 Examen sur dossier de la qualité des données

ISBN 978 92 4 251273 1 DATA QUALITY REVIEW

(EXAMEN DE LA QUALITÉ DES DONNÉES)

Module 2 Examen sur dossier

de la qualité des données

Module 3 Vérification des données et évaluation des systèmes

ISBN 978 92 4 251274 8

Module 3 Vérification des données et évaluation

des systèmes

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Abréviations

ANC soins prénatals

ANC1 première consultation prénatale AT vaccin à base d'anatoxine tétanique

DHIS 2 logiciel open source en ligne que les pays utilisent principalement comme système d’information sanitaire pour la gestion des données et le suivi des programmes de santé

DTC vaccin antidiphtérique-antitétanique-anticoquelucheux

DTC3 trois doses de vaccin antidiphtérique-antitétanique anticoquelucheux Fonds mondial Fonds mondial de lutte contre le sida, la tuberculose et le paludisme HMIS système d’information pour la gestion sanitaire

(health management information system) MCV vaccin à valence rougeole

OMS Organisation mondiale de la Santé ONG organisation non gouvernementale Penta vaccin pentavalent

PTME prévention de la transmission mère-enfant TAR traitement antirétroviral

TDR test de diagnostic rapide

TPI traitement préventif intermittent

TPIp3 trois doses de traitement préventif intermittent pendant la grossesse TPI1 première dose de traitement préventif intermittent

USAID United States Agency for International Development VIH virus de l'immunodéficience humaine

VPC vaccin antipneumococcique conjugué

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2.1 Vue d’ensemble

Examen sur dossier

L’examen sur dossier de la qualité des données ne nécessite pas de collecte supplémentaire de données. Il porte sur les données existantes, issues des systèmes d’information ordinaires.

L’examen sur dossier vise à évaluer les dimensions suivantes de la qualité des données :

exhaustivité, cohérence interne, comparaisons externes et cohérence externe des données sur la population. Normalement, l’examen sur dossier exige de disposer, pour les indicateurs choisis, de données mensuelles ou trimestrielles pour chaque unité administrative infranationale étudiée pour l’année de notification la plus récente, ainsi que de données annuelles agrégées pour les trois dernières années de notification.

Au travers d’une analyse des indicateurs programmatiques sélectionnés, la procédure d’examen sur dossier permet de quantifier les problèmes liés à l’exhaustivité, à l’exactitude et à la cohérence des données, et ainsi de fournir des informations utiles pour déterminer si la qualité des données provenant des établissements de santé est suffisante pour appuyer les efforts de planification et de suivi annuel. L’OMS recommande que l’examen sur dossier, en tant que composante de la procédure d’examen de la qualité des données, soit réalisé chaque année.

L’examen sur dossier consiste en une évaluation de la qualité des données à deux niveaux :



une évaluation de chaque indicateur agrégé au niveau national ;



une évaluation des performances des unités infranationales (par exemple, districts ou provinces/régions) pour les indicateurs sélectionnés.

Les paramètres présentés pour les procédures annuelles d'examen de la qualité des données peuvent également être utilisés dans le cadre de contrôles de routine de la qualité des données.

Certains paramètres inclus dans l’examen annuel ne sont pas pertinents pour le contrôle de routine de la qualité des données, mais la plupart d’entre eux peuvent être adaptés à cette fin.

Au minimum, les contrôles de routine de la qualité des données devront inclure une évaluation de l’exhaustivité (à la fois des rapports mensuels et des données individuelles), un examen des valeurs extrêmes, une comparaison des résultats obtenus pour le mois de l’année en cours avec les valeurs observées pour le même mois les années précédentes, et une vérification de la cohérence entre les indicateurs apparentés.

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Indicateurs clés

Les indicateurs clés proposés ont été sélectionnés en fonction de leur importance pour le suivi et l’évaluation des programmes. Ils portent notamment sur les soins prénatals, la vaccination, le VIH, la tuberculose et le paludisme. Le Tableau 2.1 fournit la liste des indicateurs clés ou

« traceurs » recommandés pour la procédure régulière d'examen de la qualité des données.

Il est recommandé aux pays d’adopter des indicateurs figurant sur cette liste de base, mais ils peuvent également en choisir d’autres ou élargir la sélection selon leurs besoins et les ressources dont ils disposent. Une liste complète d’indicateurs clés et d’indicateurs supplémentaires est fournie en annexe 1.

Tableau 2.1 Indicateurs clés recommandés pour la procédure d'examen de la qualité des données.

Indicateurs recommandés pour l'examen de la qualité des données Domaine

programmatique Nom de l’indicateur Définition complète de l’indicateur Santé maternelle Couverture de la première consultation

prénatale (ANC1) Nombre et pourcentage de femmes enceintes ayant bénéficié d’au moins une consultation pendant la grossesse

Vaccination Couverture du DTC3/Penta3 Nombre et pourcentage d’enfants de <1 an ayant reçu trois doses de vaccin DTC/pentavalent

VIH Actuellement sous TAR Nombre et pourcentage de personnes vivant avec le VIH qui sont actuellement sous TAR

Tuberculose Taux de notification de la tuberculose Nombre de nouveaux cas et de cas de rechute de la tuberculose qui sont notifiés pour 100 000 habitants

Paludisme Nombre total de cas confirmés de

paludisme¹ Nombre de cas de paludisme confirmés (par examen microscopique ou TDR) pour 1000 personnes par an

Remarque : ANC = soins prénatals ; DTC3 = trois doses de vaccin antidiphtérique-antitétanique-anticoquelucheux ; Penta = vaccin pentavalent ; TAR = traitement antirétroviral ; TDR = test de diagnostic rapide.

1 Si le nombre de cas confirmés de paludisme n’est pas recueilli, on peut lui substituer le nombre total de cas de paludisme.

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2.2 Mise en œuvre de la procédure

d'examen de la qualité des données sur dossier

Préparation et mise en œuvre de l’examen sur dossier

Données requises

Aux fins de l’examen sur dossier, il faut disposer, pour les indicateurs choisis, de données mensuelles ou trimestrielles pour chaque unité administrative infranationale étudiée pour l’année de notification la plus récente, ainsi que de données annuelles agrégées pour les trois dernières années de notification.

Des informations sur les rapports agrégés transmis et sur leur date de réception sont également requises afin d’évaluer l’exhaustivité et la ponctualité de la notification. En vue d’évaluer les tendances en matière d’exhaustivité, il faut en outre disposer de données sur le nombre de rapports soumis et le nombre d’établissements supposés notifier des données pour les trois années précédant l’année de l’analyse. Si les informations relatives à tous les indicateurs primaires sélectionnés sont consignées sur le même formulaire, comme le formulaire du système d’information pour la gestion sanitaire (HMIS), ces données seront suffisantes pour tous les indicateurs choisis. Si les valeurs des indicateurs sélectionnés sont consignées dans des formulaires distincts (par exemple, des formulaires de notification propres à chaque programme), il faudra procéder à une analyse séparée pour chaque groupe de formulaires.

Parmi les autres données requises figurent les données de dénominateur pour le calcul des taux de couverture des indicateurs sélectionnés, ainsi que les résultats (et l’écart-type) de l’enquête en population la plus récente, qu’il s’agisse d’une enquête en grappes à indicateurs multiples, d’une enquête démographique et sanitaire ou d’une enquête sur la couverture vaccinale. Une description plus détaillée des données requises et des exigences de formatage pour l’examen sur dossier est fournie en annexe 3.

Collecte des données

Les données sur les indicateurs sont recueillies à partir du système HMIS ou auprès des

programmes de santé, selon la source la plus fréquemment utilisée pour la planification, le suivi et l’évaluation des programmes. Comme la procédure d'examen de la qualité des données porte sur les données de routine des établissements de santé, l’appui de la direction du ministère de la santé est essentiel pour obtenir les données du système HMIS ou des programmes et pour en

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travailler en étroite collaboration avec les administrateurs des programmes, les responsables du suivi et de l’évaluation et les administrateurs du système HMIS.

Formatage et compilation des données

Une fois les données obtenues, elles doivent être formatées en vue d’en faciliter l’analyse. Ce formatage consiste généralement à créer un « fichier plat » dans lequel les lignes contiennent les données relatives aux établissements et/ou aux districts et les colonnes contiennent les valeurs des indicateurs par mois ou par année (par exemple, au format Microsoft Excel, CSV).

L’annexe 3 donne des conseils détaillés sur le formatage des données aux fins de la procédure d'examen de la qualité des données. Les analyses d'examen de la qualité des données sont programmables dans la plupart des applications logicielles, mais peuvent aussi être réalisées sur support papier.

Une fois que les données sont convenablement formatées, l’analyse peut commencer. Les

paramètres de mesure de la qualité des données doivent être programmés dans le logiciel choisi par le groupe de coordination de l'examen de la qualité des données, avec une présentation des résultats sous forme de graphiques (le cas échéant), de tableaux et de listes. Lorsqu’un paramètre met en évidence d’éventuels problèmes de qualité des données dans certaines unités administratives, il faut qu’une liste de ces unités administratives soit générée pour tenter de comprendre les anomalies et, si possible, de corriger les données. Les indicateurs destinés à comparer les tendances doivent produire des graphiques sur lesquels les courbes de tendance apparaissent côte à côte pour faciliter la comparaison. La comparaison des unités administratives doit générer des diagrammes à barres représentant les résultats des différentes unités pour permettre une meilleure compréhension de leurs performances relatives.

Cependant, les pays qui ne sont pas disposés à faire les investissements requis pour adapter les logiciels existants à la méthodologie d'examen de la qualité des données peuvent utiliser un outil au format Microsoft Excel mis à disposition par l’OMS pour la compilation et le formatage des données sous une forme facilitant l’analyse des données. Une fois que les données sont saisies dans l’outil standardisé, les paramètres de mesure de la qualité sont automatiquement calculés, accompagnés d’illustrations graphiques des performances.¹

Les résultats de l’enquête en établissement réalisée dans le cadre de la procédure d'examen de la qualité des données (vérification des données et évaluation des systèmes) doivent être intégrés à l’analyse de l’examen sur dossier. Les informations relatives à l’exactitude de la notification pour les indicateurs choisis auront une incidence sur la confiance qu’accordent les responsables de l’élaboration des politiques aux données communiquées. Les informations concernant l’insuffisance ou l’inadéquation du système de notification permettent d’identifier les activités susceptibles de renforcer le système.

1 Des travaux sont également en cours pour incorporer nombre de ces paramètres dans le logiciel DHIS et faciliter l’extraction des données au format requis

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2.3 Analyse et interprétation des

données de l’examen sur dossier

L’analyse des résultats de l’examen sur dossier dans la procédure d'examen de la qualité des données est facilitée par l’emploi d’un outil Microsoft Excel pouvant générer les paramètres standard après saisie des données nécessaires, ce qui permet à l’utilisateur de consacrer davantage de temps à l’analyse et à l’interprétation. L’annexe 4 fournit des informations complémentaires sur cet outil Excel.

Il convient que les résultats soient présentés sous forme de tableaux et de graphiques, avec un espace suffisant pour ajouter une interprétation des résultats. Les résultats de l'examen de la qualité des données devraient être interprétés en consultation avec des personnels qui ont une bonne connaissance de la dynamique de prestation des services au cours de l’année d’analyse (en particulier les administrateurs des programmes).

Résultats analytiques de l’examen sur dossier

Des illustrations des résultats obtenus pour l’analyse d'examen de la qualité des données sont fournies ci-après pour chaque dimension de la qualité des données. Tous ces exemples sont tirés de l’outil Microsoft Excel d'examen de la qualité des données de l’OMS, accompagnés de commentaires (en écriture manuscrite) insérés par l’utilisateur.

Dimension 1 : Exhaustivité de la notification

La Figure 2.1 fournit les résultats nationaux des analyses d’exhaustivité des données au niveau des districts (Indicateur 1a), ainsi que le nombre et le pourcentage de districts ne remplissant pas les critères établis.¹

1 L’outil Excel d'examen de la qualité des données est configuré de sorte à évaluer l’exhaustivité de la notification pour un seul formulaire de notification (par exemple, le formulaire mensuel principal du système HMIS). La notification de routine repose généralement sur l’emploi de plusieurs formulaires.

Le nombre d’établissements pour lesquels des rapports sont attendus et le nombre d’exemplaires du formulaire effectivement soumis peuvent varier d’un formulaire à l’autre. Les utilisateurs devront employer leur propre outil (ou plusieurs copies de l’outil Excel d'examen de la qualité des données) pour

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2014

Taux national d’exhaustivité de la notification des districts 98,3 %

Nombre de districts dont le taux d’exhaustivité est inférieur à 75 % 4

Pourcentage de districts dont le taux d’exhaustivité est inférieur à 75 % 5,6 %

Districts dont le taux d’exhaustivité est inférieur à 75 % District 1, District 3, District 7, District 10 Interprétation des résultats : Indicateur 1a

• Bonne exhaustivité de la notification, poursuivant une tendance à la hausse observée ces dernières années.

• Enquêter sur les districts dont l’exhaustivité est <75 % pour l’année.

• Dans les Districts 1 et 3, les formulaires de notification étaient en rupture de stock pendant le 2e trimestre de l’année dernière

Indicateur 1a : Taux national d’exhaustivité de la notification des districts et identification des districts présentant un taux d’exhaustivité insuffisant

Figure 2.1 Exemple de tableau de bord indiquant les résultats d'examen de la qualité des données pour l’exhaustivité de la notification

100 %

90 %

2011l 2012^l 2013^l 2014^l

80 %

Exhaustivité de la notification au niveau des établissements de santé Exhaustivité de la notification au niveau des districts

Interprétation des résultats : Indicateur 1f

• De manière générale, persistance d'un taux élevé d'exhaustivité de la notification au niveau des établissements et des districts.

• La tendance est à la hausse au niveau des districts, mais a enregistré une baisse en 2014 au niveau des établissements. Explorer les raisons de ce déclin – est-ce le début d'une tendance ?

Indicateur 1f: cohérence de l'exhaustivité des rapports

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Dimension 2 : Cohérence interne des données notifiées

Valeurs atypiques

La Figure 2.2 fournit un exemple de résultats d’identification de « valeurs atypiques » présentant un écart extrême par rapport à la moyenne des valeurs communiquées pour six indicateurs aux niveaux national et infranational. Les valeurs atypiques par rapport à la médiane des valeurs

communiquées sont également identifiées dans la procédure d'examen de la qualité des données.

Indicateur 2a.1 : Valeurs atypiques extrêmes (>3 écarts-types de la moyenne) 2014

Domaine programmatique et indicateur % Nbre % Nom

Santé maternelle - première consultation prénatale 0,2 % 2 2,5 % District 2, District 7

Vaccination - 3e dose de vaccin contenant le DTC 0,1 % 1 1,3 % District 3

VIH - Nombre de personnes séropositives actuellement sous

TAR 0,0 % —

Tuberculose - Nombre de cas notifiés de tuberculose (toutes

formes confondues) 0,0 % —

Paludisme - Nombre notifié de cas confirmés de paludisme 0,0 % —

Statistiques services généraux - Nombre total de

consultations ambulatoires 0,4 % 4 5,0 % District 2, District 7, District 9, District 10

Total (tous indicateurs confondus) 0,1 %

Interprétation des résultats - Indicateur 2a1 :

• Bons résultats, compte tenu du volume de données

• La valeur atypique pour les consultations prénatales dans le District 2 semble être une erreur de saisie des données : la valeur est 10 fois supérieure aux autres valeurs mensuelles communiquées par le district l’an dernier ; appeler le responsable de l’information sanitaire du district pour enquêter

• Les valeurs relatives aux consultations ambulatoires pourraient être le résultat d’une campagne de marketing social menée l’an dernier pour améliorer le recours aux soins ; appeler les responsables de l’information sanitaire des districts identifiés pour vérifier les chiffres.

Indicateur 2a : Identification des valeurs atypiques

Figure 2.2 Exemple de tableau de bord indiquant les résultats d'examen de la qualité des données.

pour l’identification des valeurs atypiques

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Les valeurs atypiques sont révélatrices de problèmes en matière de qualité des données ou d’une évolution des modes de prestation des services, ou des deux. On peut s’attendre à une certaine variabilité pour des indicateurs particuliers (comme la vaccination), mais pas pour d’autres. La proportion globale de valeurs identifiées comme atypiques est indiquée, tout comme le nombre et le pourcentage de districts présentant des valeurs extrêmes. L’interprétation des résultats peut être consignée dans l’espace prévu à cet effet.

Cohérence dans le temps

L’évaluation de la cohérence dans le temps vise à examiner la valeur obtenue pour l’année en cours par rapport aux valeurs enregistrées les années précédentes. En fonction de la tendance escomptée pour l’indicateur (maintien à un niveau constant ou augmentation/diminution), la valeur obtenue pour l’année en cours est comparée à la moyenne des valeurs des trois années précédentes (tendance à niveau constant) ou à la valeur prévisionnelle¹ déduite des valeurs enregistrées les années précédentes (tendance à niveau non constant). Le rapport qui en résulte est calculé pour chaque unité administrative infranationale et est comparé au rapport obtenu au niveau national. Les unités administratives infranationales dont les résultats sortent d’un intervalle limite de qualité défini par l’utilisateur sont identifiées pour faire l’objet d’enquêtes approfondies.

Dans la Figure 2.3, le graphique (donné à titre d’exemple) illustre les résultats obtenus en matière de consultations ambulatoires durant l’année en cours pour chaque district administratif

infranational par rapport à la moyenne des consultations ambulatoires au cours des trois années précédentes dans la même unité administrative. Les lignes en pointillés représentent l’intervalle limite de qualité recommandé ou défini par l’utilisateur, tandis que la ligne continue indique la relation, au niveau national, entre les consultations ambulatoires dans l’année en cours et la moyenne des trois années précédentes. Les valeurs des districts administratifs infranationaux qui sortent de cet intervalle limite de qualité apparaissent au-dessus ou au dessous des lignes en pointillés. Ces districts font l’objet d’enquêtes pour identifier d’éventuels problèmes en matière de qualité des données. Le graphique et le tableau associé révèlent que le « District 3 » est le seul district où le nombre de consultations ambulatoires en 2014 dépassait de plus de 33 % le nombre escompté (à savoir la moyenne du nombre annuel de consultations dans la période 2011–2013).

1 La valeur prévisionnelle est obtenue en calculant la valeur attendue pour l’année en cours à partir de la pente de la droite représentant les 3 années précédentes (la tendance) et en comparant la valeur calculée à la valeur réelle.

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Année 2014

Tendance escomptée Niveau constant

Comparer les districts à : résultat national

Seuil de qualité 33 %

Résultat national (%) 109 %

Nombre de districts dont les résultats sont

divergents 1

Pourcentage de districts dont les résultats

sont divergents 8 %

Nom des districts dont les résultats sont divergents : District 3

2b2 : Cohérence dans le temps de l’indicateur « Statistiques services généraux - Nombre total de consultations ambulatoires »

Figure 2.3 Exemple de tableau de bord indiquant les résultats d'examen de la qualité des données pour la cohérence dans le temps – tendance à niveau constant pour l’indicateur

Interprétation des résultats - Indicateur 2b2 :

• Globalement, le rapport obtenu au niveau national est de 1,09, ce qui signifie que le nombre de consultations ambulatoires pour l’année en cours est supérieur de 9 % à la moyenne des consultations ambulatoires des trois dernières années.

• Dans 6 districts, la moyenne des consultations ambulatoires des trois dernières années semble supérieure au nombre de consultations ambulatoires pour l’année en cours. Il faudra déterminer pourquoi ce nombre est plus faible pour l’année en cours.

• À l’exception d’un district, tous les districts enregistrent un rapport comparable au rapport national (écart de moins de 33 % par rapport à la valeur nationale).

• Le district dont les résultats sortent de l’intervalle limite de qualité a obtenu un rapport indiquant que le nombre de consultations ambulatoires pour l’année en cours est supérieur de plus de 33 % à la moyenne des consultations ambulatoires des trois dernières années. Il faut déterminer si le problème est lié à la qualité des données ou s’il est de nature programmatique. En ce qui concerne la qualité des données, il faut vérifier que toutes les données relatives aux consultations ambulatoires dans ce district ont bien été saisies. Les informations sur les consultations des années précédentes sont-elles correctes ? Vérifier que les contrôles précédents de la qualité des données ont bien été réalisés. S’il ne s’agit pas d’un problème de qualité des données, il faut identifier les problèmes programmatiques qui pourraient être à l’origine de cette divergence.

3 000 000

2011l

2 500 000 2 000 000 1 500 000 1 000 000 500 000

0 l

2012 2013^l 2014^l

Tendance dans le temps : Statistiques services généraux – Nombre total de consultations ambulatoires

600 000 –

0l 100 000^l Statistiques services généraux – Nombre total de consultations ambulatoires pour l’année d’analyse 500 000 –

400 000 – 300 000 – 200 000 – 100 000 –

0 – l

200 000 300 000^l 400 000^l 500 000^l Moyenne du nombre total de consultations ambulatoires – Statistiques

services généraux – pour les années précédentes (3 ans maximum) Rapport national = 1,09

(18)

La Figure 2.3a fournit une comparaison entre le nombre de consultations ambulatoires de l’année en cours et la valeur prévisionnelle établie sur la base des trois années précédentes.

(Le graphique en bas à gauche indique la tendance actuelle de cet indicateur.) Les valeurs

obtenues pour les unités infranationales sont comparées aux valeurs attendues : il est escompté que, si la tendance observée persiste, la valeur obtenue pour l’année en cours sera identique ou semblable à la valeur prévisionnelle pour chaque unité infranationale. Le nombre de consultations ambulatoires enregistré était supérieur à 120 % du nombre attendu dans trois districts (correspondant aux trois points situés au-dessus de la ligne en pointillés supérieure), et inférieur à 80 % du nombre escompté dans deux districts (les deux points au dessous de la ligne en pointillés inférieure).

Figure 2.3a Exemple de tableau de bord indiquant les résultats d'examen de la qualité des données pour la cohérence dans le temps – tendance à la hausse pour l’indicateur

Année 2014

Tendance escomptée Augmentation

Comparer les districts à : résultats escomptés Seuil de qualité

Résultat national (%)

divergents 5

sont divergents 38,5 %

Nom des districts dont les résultats sont divergents : District 6, District 7, District 8, District 9, District 11

2b3 : Cohérence dans le temps de l’indicateur « Statistiques services généraux - Nombre total de consultations ambulatoires »

• Cet indicateur présente une tendance à la hausse dans le temps (augmentation du nombre de consultations ambulatoires, ce qui était attendu compte tenu de la mobilisation sociale en faveur des services de santé publique).

• La comparaison avec les résultats escomptés (selon lesquels la valeur effective en 2014 est égale à la valeur prévisionnelle) montre que 5 districts obtiennent un rapport qui diverge de plus de 20 % de l’intervalle limite de qualité, la valeur obtenue étant en dessous de cet intervalle dans 3 districts et au- dessus dans 2 districts.

• Les erreurs ne sont pas systématiques (elles ne vont pas toutes dans la même direction). Examiner les registres ambulatoires des districts concernés pour confirmer les valeurs notifiées.

3 000 000

2011l

2 500 000 2 000 000 1 500 000 1 000 000 500 000

0 l

2012 2013^l 2014^l

Tendance dans le temps : Statistiques services généraux – Nombre total de consultations ambulatoires

600 000 –

0l 100 000^l Statistiques services généraux – Nombre total de consultations ambulatoires pour l’année d’analyse 500 000 –

400 000 – 300 000 – 200 000 – 100 000 –

0 – l

200 000 300 000^l 400 000^l 500 000^l Valeur prévisionnelle du nombre total de consultations ambulatoires–

Statistiques services généraux – sur la base des années précédentes (3 ans maximum)

(19)

Année 2014

Rapport attendu égalité

Comparer les districts à : rapport national

divergents 2

sont divergents 15,4 %

Nom des districts dont les résultats sont divergents : District 5, District 6

2c1 : Comparaison dans le domaine de la santé maternelle : 1^ère consultation prénatale/1ère dose de TPI

Figure 2.4 Exemple de tableau de bord indiquant les résultats d'examen de la qualité des données pour la cohérence interne entre les indicateurs apparentés

Interprétation des résultats - Indicateur 2c1 :

• Les données semblent plutôt bonnes – seul le District 5 enregistre une valeur fortement divergente

• Les valeurs de TPI sont fréquemment plus faibles que les valeurs d’ANC1 – le TPI doit être administré à un plus grand nombre de femmes enceintes

• Les ruptures de stock de Fansidar dans la Région 2 pourraient expliquer le faible nombre de TPI dans le District 5. Appeler le responsable de l’information sanitaire de ce district pour enquêter

• Le rapport est de 114 % à l’échelle nationale et la plupart des districts s’approchent de cette valeur. Le District 6 obtient de bons résultats par rapport aux autres districts, mais est « divergent » par rapport à la valeur nationale. Pas de suivi nécessaire.

Indicateur 2c : Cohérence interne – Cohérence entre les indicateurs apparentés

Cohérence entre les indicateurs apparentés – Rapport entre deux indicateurs apparentés et districts dont le rapport diverge notablement du rapport national *

50 000 –

0l l

5000 Événements d’ANC1 pour l’année d’analyse 45 000 –

40 000 – 30 000 –

10 000 – 5000 –

0 – l

25 000 l 30 000 l

35 000 l 40 000 Événements de TPI1 pour l’année d’analyse

35 000 – 25 000 – 20 000 – 15 000 –

Diagramme de dispersion : 1^ère consultation prénatale/1ère dose de TPI (districts comparés au rapport national)

10 000l l

20 000 15 000l

Cohérence entre les indicateurs

La cohérence entre les indicateurs apparentés est évaluée dans le cadre de la Dimension 2. Dans l’exemple de la Figure 2.4, la première consultation prénatale (ANC1) est comparée à la première dose de traitement préventif intermittent (TPI1). Dans les pays d’endémie du paludisme, le TPI doit être administré à toutes les femmes enceintes dans le cadre des soins prénatals. En théorie, le nombre de femmes recevant la première dose de TPI devrait être approximativement égal au nombre de femmes se présentant pour une première consultation prénatale. Le rapport entre ANC1 et TPI1 est calculé pour chaque district administratif infranational, ainsi qu’à l’échelle nationale. Dans l’exemple de la Figure 2.4, le rapport national est de 114 %, ce qui signifie que le nombre de femmes se présentant pour une première consultation prénatale est plus important que le nombre de femmes recevant la première dose de TPI. Les unités infranationales dont le rapport est supérieur (ou inférieur) de plus de 10 % à la valeur 1 (correspondant à l’égalité entre ANC1 et PTI1) sont identifiées pour faire l’objet d’enquêtes.

(20)

Comparaison externe avec d’autres sources de données

La Figure 2.5 donne les résultats d’une comparaison externe entre les données d’ANC1 provenant du système HMIS et les valeurs de la couverture des soins prénatales fournies par les enquêtes pour la même année. Les barres verticales représentent la couverture des soins prénatals selon le système HMIS (valeur annuelle des consultations prénatales, agrégée sur l’ensemble des unités administratives infranationales concernées (régions), divisée par le nombre estimatif de femmes enceintes dans la région). Les triangles représentent l’indicateur analogue issu d’enquêtes pour les mêmes régions administratives infranationales, avec des intervalles d’erreur représentant l’écart-type de l’estimation. La Figure 2.5 montre que pour les Régions 2 et 8, les valeurs issues des enquêtes (et leurs intervalles d’erreur) sont inférieures à la couverture indiquée par le système HMIS, signe d’une possible surnotification des consultations prénatales par le système HMIS. Dans la Région 4, l’estimation donnée par le système HMIS est inférieure à l’estimation issue des enquêtes, indiquant une sous-notification potentielle des consultations prénatales par le système HMIS. Ce cas peut se présenter, par exemple, lorsque les statistiques proviennent d’une région métropolitaine où les soins prénatals dispensés par des sages-femmes privées sont régulièrement sous-notifiés ou non notifiés.

Année 2014

Nombre de régions dont les résultats sont

divergents 3

Pourcentage de régions dont les résultats

sont divergents 30 %

Nom des régions dont les résultats sont divergents : Région 2, Région 4, Région 8

3a1 : Rapport de cohérence de l’indicateur « 1ère consultation prénatale » (rapport entre les taux provenant des établissements et ceux des enquêtes)

Figure 2.5 Comparaison externe entre l’indicateur ANC1 dérivé du système HMIS et les valeurs provenant des enquêtes

Interprétation des résultats - Indicateur 3a1 :

• La valeur ANC fournie par le système HMIS pour la Région 4 semble trop faible – cela pourrait résulter de documents source manquants ou d’un non-enregistrement des services dispensés. Examiner les formulaires de notification des districts de la région pour vérifier les valeurs notifiées.

• La valeur ANC fournie par le système HMIS pour les Régions 2 et 8 semble trop élevée – cela pourrait résulter de doublons au niveau du comptage ou de la notification. Appeler les responsables de l’information sanitaire des districts pour enquêter.

Indicateur 3a : Comparaison entre les données de routine et les valeurs issues des enquêtes en population pour la même période

120 %

National 100 %

80 % 60 % 40 % 20 %

Santé maternelle - 1ère consultation prénatale

Region 1 Region 2 Region 3 Region 4 Region 5 Region 6 Region 7 Region 8 Region 9 Region 10 0 %

HMIS Survey

(21)

Examen de la qualité des données (DQR)• Module 2 : Examen sur dossier de la qualité des données 2014

Rapport entre les projections démographiques relatives aux naissances vivantes données par l’office des

statistiques et celles des Nations Unies 0,98

Interprétation des résultats - Indicateur 4a :

• Bonne concordance entre les estimations officielles du gouvernement sur les naissances vivantes et celles des Nations Unies. La divergence pourrait être liée au taux de croissance utilisé pour établir les estimations pour les années intercensitaires.

Indicateur 4a : Cohérence avec les projections démographiques des Nations Unies

Figure 2.6a Exemple de tableau de bord indiquant les résultats d'examen de la qualité des données pour la qualité des données démographiques

Lorsque l’on compare les estimations dérivées des données du système HMIS aux estimations obtenues à partir des enquêtes sur les ménages, il convient de garder à l’esprit que les enquêtes réalisées il y a plus de 2 ou 3 ans ne sont plus nécessairement fiables pour estimer la couverture, en particulier au niveau infranational. Il importe aussi de noter que les statistiques issues des enquêtes sur les ménages se fondent sur des événements qui se sont produits 12 à 23 mois auparavant (dans le cas de la vaccination), voire jusqu’à quatre ans auparavant (dans le cas des consultations prénatales et des soins pendant l’accouchement). Ainsi, les statistiques fournies par les enquêtes sur les ménages, même celles qui ont été récemment publiées, ne reflètent pas de manière fiable l’évolution de la prestation des services dans l’année écoulée.

Qualité des données sur la population

La Figure 2.6a présente un exemple de tableau de bord indiquant les résultats de la comparaison des données démographiques. L’indicateur 4a compare les données relatives aux naissances vivantes provenant du bureau national des statistiques avec les estimations démographiques des Nations Unies sur les naissances vivantes. La valeur de 0,98 indique que les chiffres du bureau national des statistiques sont légèrement inférieurs aux estimations des Nations Unies.

L’indicateur 4b (voir Figure 2.6b) compare les estimations relatives aux naissances vivantes fournies par les programmes de santé avec la valeur officielle donnée par les pouvoirs publics (notamment le bureau national des statistiques). L’évaluation est également menée au niveau des districts administratifs infranationaux (selon la disponibilité des données), ce qui permet d’identifier les unités infranationales présentant des résultats divergents. Dans l’exemple de la Figure 2.6b, les Districts 1, 7 et 12 enregistrent des valeurs programmatiques sur les naissances vivantes qui sont supérieures aux valeurs officielles fournies par le gouvernement pour ces mêmes districts. Dans le District 5, la valeur donnée par les programmes est inférieure à celle des pouvoirs publics.

(22)

Figure 2.6b Exemple de tableau de bord indiquant les résultats d'examen de la qualité des données pour la comparaison des estimations relatives aux naissances vivantes entre deux sources de données

• Les dénominateurs fournis par les programmes semblent trop élevés pour les Districts 1, 7 et 12, et trop faibles pour le District 5. Examiner le taux de croissance utilisé par les programmes pour établir les estimations du nombre annuel de naissances vivantes pour les années intercensitaires.

70 000 –

0l Dénominateur programmatique pour les naissances vivantes

60 000 –

20 000 – 10 000 –

0 – l

30 000 l

40 000 l

50 000 l

60 000 Dénominateur officiel du gouvernement pour les

naissances vivantes 50 000 –

40 000 – 30 000 –

20 000l 10 000l

Année 2014

divergents 4

sont divergents 30 %

Nom des districts dont les résultats sont divergents : District 1, District 5, District 7, District 12

Indicateur 4b1 - Comparaison du dénominateur officiel relatif aux naissances vivantes avec le dénominateur programmatique, le cas échéant

Indicateur 4b : Cohérence du dénominateur entre les données programmatiques et les statistiques démographiques officielles du gouvernement

(23)

Examen de la qualité des données (DQR)• Module 2 : Examen sur dossier de la qualité des données Indicateurs clés ou « traceurs » recommandés pour la procédure d'examen de la qualité des données

Domaine

programmatique Nom de l’indicateur Définition complète de l’indicateur Santé maternelle Couverture de la première consultation

prénatale (ANC1) Nombre (pourcentage) de femmes enceintes ayant bénéficié d’au moins une consultation pendant la grossesse

Vaccination Couverture du DTC3/Penta3 Nombre (pourcentage) d’enfants de <1 an ayant reçu trois doses de vaccin DTC/pentavalent

VIH Actuellement sous TAR Nombre et pourcentage de personnes vivant avec le VIH qui sont actuellement sous TAR

Tuberculose Taux de notification de la tuberculose Nombre de nouveaux cas et de cas de rechute de la tuberculose qui sont notifiés pour 100 000 habitants

Paludisme Nombre total de cas confirmés de

paludisme¹ Nombre de cas de paludisme confirmés (par microscopie ou TDR) pour 1000 personnes par an

Indicateurs clés

Remarque : ANC = soins prénatals ; DTC3 = trois doses de vaccin antidiphtérique-antitétanique-anticoquelucheux ; Penta = vaccin pentavalent ; TAR = traitement antirétroviral ; TDR = test de diagnostic rapide.

Indicateurs supplémentaires de la procédure d'examen de la qualité des données Nom de l’indicateur Définition complète de l’indicateur Indicator name

Général Recours aux services Nombre de consultations ambulatoires par personne par an Santé maternelle Quatrième consultation prénatale

(ANC4) Nombre (pourcentage) de femmes âgées de 15 à 49 ans ayant eu un enfant né vivant durant une période donnée qui ont bénéficié d’au moins quatre consultations de soins prénatals

Couverture des accouchements

pratiqués en établissement Nombre et pourcentage d’accouchements qui ont eu lieu dans un établissement de santé

Couverture des soins post-partum Nombre (pourcentage) de mères et d’enfants ayant bénéficié de soins post-partum dans les deux jours suivant la naissance (quel que soit le lieu d’accouchement)

Couverture par la 1ère dose d’anatoxine

tétanique Nombre (pourcentage) de femmes enceintes ayant reçu la première dose de vaccin à base d’anatoxine tétanique

Vaccination Couverture de la vaccination DTC1-3/

Penta1-3 Nombre (pourcentage) d’enfants de <1 an ayant reçu 1 dose, 2 doses ou 3 doses de vaccin DTC/pentavalent

Couverture par le MCV1 Nombre (pourcentage) de nourrissons ayant reçu au moins une dose de vaccin à valence rougeole (MCV) avant l’âge de 1 an

Couverture de la vaccination VPC1-3² Nombre (pourcentage) d’enfants de <1 an ayant reçu 1 dose, 2 doses ou 3 doses de vaccin antipneumococcique

VIH Personnes vivant avec le VIH qui ont été

diagnostiquées Nombre (pourcentage) de personnes vivant avec le VIH qui ont été diagnostiquées

Indicateurs supplémentaires

Annexe 1 : Indicateurs recommandés

(24)

Indicateurs supplémentaires de la procédure d'examen de la qualité des données Domaine

programmatique Nom de l’indicateur Définition complète de l’indicateur

Couverture du TAR pour la PTME Nombre (pourcentage) de femmes enceintes séropositives pour le VIH qui ont bénéficié d’un TAR durant la grossesse

Rétention sous TAR Nombre (pourcentage) de personnes vivant avec le VIH et bénéficiant d’un TAR qui demeurent sous TAR 12 mois après le début du traitement (ainsi qu’à 24, 36, 48 et 60 mois)

Suppression de la charge virale Nombre (pourcentage) de personnes sous TAR qui présentent une suppression de la charge virale

Tuberculose Cas notifiés de tuberculose, toutes

formes confondues Nombre de nouveaux cas et de cas de rechute de la tuberculose qui sont notifiés pour 100 000 habitants − Évaluer si les tableaux 1 et 2¹ du rapport trimestriel de notification des cas sont corrects selon les normes et critères (B1.4) applicables aux systèmes sur support papier²

Taux de réussite du traitement

antituberculeux Nombre (pourcentage) de cas de tuberculose traités avec succès (guérison, et traitement mené à terme) parmi les cas notifiés aux autorités sanitaires nationales au cours d’une période donnée − Évaluer si le tableau 1 du rapport trimestriel sur les issues thérapeutiques est correct selon les normes et critères (B.14) applicables aux systèmes sur support papier.

Taux de réussite du traitement

antituberculeux de deuxième intention Nombre (pourcentage) de cas de tuberculose traités avec succès (guérison, et traitement mené à terme) parmi tous les cas confirmés de tuberculose résistante à la rifampicine ou de tuberculose multirésistante ayant commencé un traitement de deuxième intention au cours de la période d’évaluation

Tuberculose/VIH Proportion de patients enregistrés comme tuberculeux (cas nouveaux et rechutes) dont le statut par rapport au VIH est documenté

Nombre de patients tuberculeux (cas nouveaux et rechutes) pour lesquels un résultat de dépistage du VIH est consigné dans le registre sur la tuberculose, exprimé sous forme de pourcentage du nombre de patients enregistrés au cours de la période de notification

Proportion de patients tuberculeux (cas nouveaux et rechutes) séropositifs pour le VIH qui sont sous TAR pendant le traitement antituberculeux

Nombre de patients tuberculeux (cas nouveaux et rechutes) séropositifs pour le VIH qui ont bénéficié d’un TAR pendant le traitement

antituberculeux, exprimé sous forme de pourcentage des patients enregistrés au cours de la période de notification

Paludisme Taux de dépistage diagnostique du

paludisme Nombre (pourcentage) de sujets ayant fait l’objet d’un test

parasitologique parmi tous les cas suspects de paludisme [= nombre de cas testés / (nombre de cas testés + nombre de cas présumés)]

Cas confirmés de paludisme bénéficiant

d’un traitement Nombre (pourcentage) de cas confirmés de paludisme bénéficiant d’un traitement antipaludique de première intention conformément à la politique nationale dans des établissements publics

Cas de paludisme (présumés et

confirmés) bénéficiant d’un traitement Nombre (pourcentage) de cas de paludisme (présumés et confirmés) bénéficiant d’un traitement antipaludique de première intention TPIp3 Nombre (pourcentage) de femmes enceintes en soins prénatals qui ont

reçu au moins trois doses de traitement préventif intermittent contre le paludisme

1 Définitions et cadre de notification pour la tuberculose – Révision 2013. Genève, Organisation mondiale de la Santé, 2013 (WHO/HTM/TB/2013.2 ; http ://

apps.who.int/iris/bitstream/10665/110724/1/9789242505344_fre.pdf, consulté le 11 juin 2015).

2 Standards and benchmarks for tuberculosis surveillance and vital registration systems : checklist and user guide. Geneva : World Health Organization ; 2014 Remarque : ANC = soins prénatals ; DTC = vaccin antidiphtérique-antitétanique-anticoquelucheux ; MCV = vaccin à valence rougeole ; PTME = prévention de la transmission mère-enfant ; TAR = traitement antirétroviral ; TPIp3 = trois doses de traitement préventif intermittent pendant la grossesse ; VPC = vaccin antipneumococcique conjugué

Indicateurs clés, suite

(25)

Annexe 2 : Définitions et exigences pour le calcul des paramètres aux fins de l’examen sur dossier de la qualité des données

Dimension 1. Exhaustivité et ponctualité des données

Cette dimension vise à mesurer la disponibilité et l’adéquation des données notifiées par le système utilisé pour la planification, le suivi et l’évaluation. Les données sont-elles suffisamment exhaustives pour déterminer si le programme de santé est efficace et produit les résultats souhaités ? Les données sont-elles suffisamment récentes pour garantir que les performances (ou les insuffisances) qu’elles révèlent reflètent effectivement le niveau actuel de performance des indicateurs de santé ? La mesure de l’exhaustivité selon la méthodologie d'examen de la qualité des données consiste à examiner si toutes les entités censées notifier des données le font effectivement. Les indicateurs utilisés dans le cadre de cette dimension sont notamment : l’exhaustivité de la notification au niveau des établissements de santé (correspondant

généralement au niveau de la première unité administrative), l’exhaustivité de la notification à des niveaux supérieurs (par exemple, les districts), et l’exhaustivité des données individuelles (identification des données manquantes) dans les rapports sur les indicateurs des différents domaines programmatiques sélectionnés.

Paramètre de mesure de la qualité des données : exhaustivité et ponctualité de la notification des unités administratives

Définition

L’exhaustivité de la notification des unités administratives (par exemple au niveau des districts, des régions ou des provinces) est définie comme le nombre de rapports mensuels reçus de la part des unités administratives, divisé par le nombre total de rapports attendus pour une période donnée (généralement un an). Un taux d’exhaustivité de 100 % signifie que toutes les unités ont transmis des rapports. Voir l’Encadré A2.1.

Il est recommandé d’évaluer également la ponctualité de la notification. La ponctualité est définie comme le nombre de rapports transmis par les unités administratives infranationales vers le niveau national dans les délais de notification impartis, divisé par le nombre de rapports reçus.

(26)

L’exhaustivité et la ponctualité de la notification sont susceptibles de varier en fonction du formulaire de notification utilisé. L’outil Microsoft Excel d'examen de la qualité des données de l’OMS examine l’exhaustivité et la ponctualité pour un formulaire unique (par exemple, le formulaire mensuel principal du système HMIS).

Données requises Au niveau national :

Nombre de rapports reçus au niveau national en provenance du niveau immédiatement inférieur (par exemple, district, région ou province) dans la période concernée.

Nombre de rapports escomptés pour cette période.

Au niveau infranational :

Nombre de rapports reçus de la part des établissements de santé par mois et par district dans la période concernée.

Nombre de rapports escomptés par mois et par district.

Calcul

Au niveau national :

Le nombre de rapports mensuels reçus de la part des unités administratives est divisé par le nombre total de rapports attendus pour une période donnée. Un taux d’exhaustivité de 100 % signifie que toutes les unités ont soumis des rapports.

Au niveau infranational :

Au niveau infranational, le taux d’exhaustivité est calculé pour chaque unité administrative au cours de la période définie. Les unités administratives dont le taux d’exhaustivité est de 75 % ou moins sont considérées comme présentant une notification inadéquate (au moins trois rapports manquants dans l’année).