DATA SYNC
SEJEN CI collabore avec des partenaires du PEPFAR pour optimiser la gestion et l’utilisation des données sur les personnes vivant avec le VIH.
Contexte
« Le VIH est un problème de santé publique important qui a un impact sur le développement », a déclaré le président ivoirien Alassane Ouattara dans la préface du Plan stratégique national (PSN) 2016-2020. Il a ajouté que la Côte d'Ivoire s'inscrivait dans "une vision globale d'éradication du sida d'ici 2030".
En effet, des statistiques récentes de la Banque mondiale et de l'ONUSIDA montrent que la prévalence du VIH en Côte d'Ivoire chez les personnes âgées de 15 à 49 ans était de 2,8% en 2017. Ces chiffres placent la Côte d'Ivoire quasiment en bas de la liste des pays ouest-africains. pays, devant seulement la Guinée Bissau (3,2 %). De plus, dans l'élan vers les objectifs 90-90-90 de l'ONUSIDA, les récents résultats de la Côte d'Ivoire sont alarmants. Bien que 88,1 % des patients diagnostiqués suivent un traitement antirétroviral continu et que 75,9 % de ces patients sous traitement maintiennent une suppression virale, on estime que seuls 37,29 % des patients séropositifs connaissent leur statut sérologique.
Défis
Dans le cadre des activités du Programme Data Collaboratives for Local Impact (DCLI) en Côte d’Ivoire, SEJEN CI s’est rapproché de deux partenaires de mise en œuvre du programme President's Emergency Plan For AIDS Relief (PEPFAR): Heartland Alliance International (HAI) et ACONDA VS. Ces deux organisations comptent plus de 170 sites de collecte des données cliniques (135 pour ACONDA VS et 35 pour HAI) sur les 916 sites recensés dans le pays en 2019, et représentent près de 20% des sites. A l’issue de ces concertations, trois problèmes majeurs ont été identifiés : La qualité des données collectées est douteuse vu que de nombreux sites utilisent simultanément différentes instances du système de gestion des patients (le « SIGDEP ») et des processus manuels de synchronisation, générant ainsi des doublons. La consolidation des registres de données et la création des rapports est un processus long et ardu consistant à comparer manuellement des indicateurs contre les jeux de données trimestriels fournis par chaque site. Les données transmises au bureau central, sont traitées sur Excel et les outils d’analyses ou de visualisation utilisées sont rudimentaires, ce qui rend l’analyse longue et difficile.
- La qualité des données collectées est discutable étant donné que de nombreux sites utilisent simultanément différentes instances du système de gestion des patients (le « SIGDEP ») et des processus de synchronisation manuelle, générant ainsi des doublons.
- La consolidation des enregistrements de données et la création de rapports est un processus long et ardu consistant à comparer manuellement les indicateurs aux ensembles de données trimestriels fournis par chaque site.
- Les données transmises au bureau central sont traitées sous Excel et les outils d'analyse ou de visualisation utilisés sont rudimentaires, ce qui rend l'analyse longue et difficile.
Solutions
With ACONDA VS, SEJEN CI a automatisé le processus de synchronisation des données entre les services (accueil, prise en charge, pharmacie ou laboratoire, etc.) d'un site pilote en installant un réseau local reliant les systèmes et l'utilisation d'une instance unique de SIGDEP sur le site.
To reduce the volume of manual work when reporting data, SEJEN CI has developed:
- Une application de consolidation des données et de synchronisation des indicateurs transmis au siège central.
- Un nouvel outil de vérification et de validation des données pour HAI, contribuant ainsi à une amélioration de la qualité des données.
- Des tableaux de bord pour favoriser une meilleure gestion basée sur une prise de décision éclairée à tous les niveaux de la chaîne de données des partenaires.
Machine Learning to identify duplicates.
SEJEN CI used Machine Learning to identify the rate of duplicate patients (duplicates). The ML tool is based on data such as surname, first name, sex, date of birth, address, etc. In a limited sample of sites visited (a hospital center, health training center and other site), the tool made it possible to detect up to 2% of duplicates on average.
Processus
SEJEN CI a commencé par analyser le processus de collecte des données. Ce diagnostic a identifié 4 pistes d'amélioration :
- (1) Lors du dépistage, les informations du patient sont collectées soit dans des fichiers Excel, soit dans SIGDEP selon les sites ;
- (2) Dans certains sites informatisés, plusieurs instances de SIGDEP coexistent (pharmacie, laboratoire, etc.), augmentant le risque d'erreurs de transmission et de duplication ;
- (3) Pour la transmission trimestrielle des données aux centres régionaux, les informations extraites sont compilées avec les données d'autres sources dans de gros fichiers Excel, qui sont envoyés par courrier électronique, avec les fichiers des autres sites au siège central ;
- (4) Enfin, ce processus a généralement duré entre 2 et 3 mois. SEJEN CI a d'abord facilité l'utilisation d'une version unique du SIGDEP sur le site pilote et a développé une application pour la saisie désagrégée des informations non collectées par le SIGDEP.
SEJEN CI a d'abord facilité l'utilisation d'une version unique du SIGDEP sur le site pilote et a développé une application pour la saisie désagrégée des informations non collectées par le SIGDEP.
SEJEN a développé une autre application pour extraire, transformer et charger automatiquement (ETL) les données locales et les transmettre à la base de données centrale du siège. Parallèlement, l'équipe SEJEN CI a également mené des analyses pour identifier le taux de doublons (cas de doublons) et procédé à leur élimination et à l'épuration des bases de données.
Résultats
Le système actuel permet aux employés du site de partager les données des patients avec d'autres services sur un réseau local, garantissant ainsi la validité des données et évitant certaines duplications. De plus, les doublons identifiés lors de l'évaluation réalisée par SEJEN CI (voir vignette en première page) ont été corrigés. Le traitement des rapports a été réduit d'une semaine à une journée, ce qui a permis un gain de temps considérable. De plus, les délais de collecte et de compilation des données au siège d'ACONDA VS et de HAI ont été réduits d'une moyenne de 3 mois à moins d'une semaine, ce qui assure une meilleure capacité de prise de décision.
La gestion des systèmes d'information, le processus de collecte et d'analyse des données des départements informatiques d'ACONDA et de HAI ont été renforcés. L'application développée par SEJEN CI est utilisée par les agents et le personnel travaillant quotidiennement sur les données VIH chez le partenaire HAI, conduisant ainsi à une meilleure qualité des données produites et transmises au PEPFAR.
Le succès de cette activité a incité ACONDA VS à répliquer cette démarche sur l'ensemble de ses sites. Le matériel nécessaire pour supporter l'application ETL développée par SEJEN CI au siège d'ACONDA VS a déjà été acquis. HAI a demandé à SEJEN CI un transfert de connaissances afin d'informer l'acquisition d'une application similaire à celle développée et a décidé d'acquérir SALESFORCE (un système de gestion de cas) pour le suivi des patients. SEJEN CI entend partager l'expérience acquise et proposer ces applications à d'autres partenaires du PEPFAR avec lesquels il a récemment commencé à travailler.
Collaborateurs clés
