Đánh giá nhu cầu dữ liệu để ra quyết định thông minh trong các cơ sở y tế và các trưởng phòng tại các cơ sở y tế công cộng ở vùng Amhara, phía tây bắc Ethiopia

Health Research Policy and Systems - 2023
Moges Asressie Chanyalew1,2, Mezgebu Yitayal3, Asmamaw Atnafu3, Binyam Tilahun2
1Amhara National Regional Sate Health Bureau, Bahir Dar, Ethiopia
2Department of Health Informatics, Institute of Public Health, College of Medicine and Health Sciences, University of Gondar, Gondar, Ethiopia
3Department of Health Systems and Policy, Institute of Public health, College of Medicine and Health Sciences, University of Gondar, Gondar, Ethiopia

Tóm tắt

Quyết định dựa trên bằng chứng là nền tảng của các hệ thống thông tin y tế; tuy nhiên, thông tin y tế thường xuyên không được tận dụng nhiều bởi các nhà ra quyết định ở vùng Amhara. Do đó, nghiên cứu này nhằm khám phá nhận thức của các trưởng cơ sở và trưởng phòng về nhu cầu và việc sử dụng thông tin y tế thường xuyên trong việc ra quyết định. Một nghiên cứu định tính hiện tượng học đã được thực hiện tại tám quận thuộc vùng Amhara từ ngày 10/06/2019 đến ngày 30/07/2019. Chúng tôi đã thu thập được sự đồng ý bằng văn bản và tuyển chọn 22 nhân tố chính một cách có mục đích. Nhóm nghiên cứu đã chuẩn bị một bộ mã, chỉ định mã cho các ý tưởng, xác định các mẫu nổi bật, nhóm các ý tưởng tương tự và phát triển các chủ đề từ dữ liệu. Do đó, dữ liệu đã được phân tích theo chủ đề bằng phần mềm OpenCode. Nghiên cứu cho thấy rằng các nhân viên y tế đã thu thập rất nhiều dữ liệu, nhưng rất ít được yêu cầu và sử dụng để thông tin hóa các quyết định. Phần lớn các phản hồi được cho rằng dữ liệu chỉ được thu thập đơn thuần để báo cáo. Thiếu kỹ năng trong việc quản lý, phân tích, diễn giải và sử dụng dữ liệu là những đặc điểm kỹ thuật. Các đặc điểm cá nhân bao gồm động lực nhân viên thấp, sự cẩu thả và thiếu giá trị đối với dữ liệu. Quyền tiếp cận kém đối với dữ liệu, hỗ trợ thấp cho Hệ thống Thông tin Y tế, không gian lưu trữ hạn chế và tài chính không đủ đều liên quan đến các đặc điểm tổ chức. Các yếu tố ngữ cảnh (xã hội-chính trị) cũng ảnh hưởng đến việc sử dụng các ứng dụng eHealth để cải thiện nhu cầu và sử dụng dữ liệu giữa các nhà cung cấp dịch vụ y tế. Trong nghiên cứu này, các nhân viên y tế thu thập dữ liệu y tế thường xuyên chỉ để báo cáo và họ chủ yếu không yêu cầu và sử dụng chúng để thông tin hóa các quyết định và giải quyết vấn đề. Các đặc điểm về kỹ thuật, cá nhân, tổ chức và ngữ cảnh đã góp phần vào nhu cầu và việc sử dụng dữ liệu y tế thường xuyên ở mức thấp. Do đó, chúng tôi khuyến nghị nâng cao năng lực kỹ thuật cho nhân viên y tế, giới thiệu các cơ chế động viên và đảm bảo các hệ thống trách nhiệm để sử dụng dữ liệu tốt hơn.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

WHO. Everybody’s Business-Strengthening health systems to improve health outcomes: WHO’s framework for action. World Heal Organ [Internet]. 2007; Available from: https://uploads.klinikpartnerschaften.de/resources/everybodys_business.pdf.

World Health Organization [WHO]. UHC Technical brief Strengthening health information system. 2017; Available from: https://who.int/iris/rest/bitstreams/1092654/retrieve.

Nutley T, Reynolds HW. Improving the use of health data for health system strengthening. Glob Health Action. 2013;6(1):1–10.

de Oliveira SVWB, Arroyo CS, de Oliveira MMB, Ferreira AH. Use and development of health information systems: the experience of an organizational unit responsible for the technological services at public hospitals. JISTEM J Inf Syst Technol Manag. 2011;8(1):155–78.

GlobalFund. Building Resilient and Sustainable Systems for Health (RSSH) Information Note. 2019. Available from: https://www.theglobalfund.org/media/4759/core_resilientsustainablesystemsforhealth_infonote_en.pdf.

Tara Nutley, Snyder E, Judice N. Data demand and use: an introduction to concepts and tools. Meas Eval. 2012;54.

Habicht JP, Victora CG, Vaughan JP. Evaluation designs for adequacy, plausibility and probability of public health programme performance and impact. Int J Epidemiol. 1999;28(1):10–8.

Hotchkiss D, Diana M, Foreit K. How can routine health information system improve health system function in low-resource setting. 2012;44. Available from: https://www.measureevaluation.org/resources/publications/sr-11-65.

Aqil A, Harrison T, Moreland S, Schmidt. S. A review of constraints to using data for decision making recommendations to inform the design of interventions. Meas Eval. 2010.

MeasureEvaluation. PRISM case studies : strengthening and evaluating RHIS Mexico HMIS: promoting a culture of information. Meas Eval. 2008;1–8.

Harries AD, Zachariah R, Maher D. The power of data: using routinely collected data to improve public health programmes and patient outcomes in low- and middle-income countries. Trop Med Int Heal. 2013;18(9):1154–6.

Teklegiorgis K. Factors associated with low level of health information utilization in resources limited setting, Eastern Ethiopia. Int J Intell Inf Syst. 2014;3(6):69.

Hiwot Belay, Tariq Azim HK. Assessment of health management information system (HMIS) performance in SNNPR, Ethiopia. 2013:6–18.

Tadesse K. Assessment of health management information system implementation in Ayder Referral Hospital, Mekelle, Ethiopia. Int J Intell Inf Syst. 2014;3(4):34.

Adane T. Assessment on utilization of health management information system at public health centers Addis Ababa City Administrative, Ethiopia. Internet Things Cloud Comput. 2017;5(1):7.

Dagnew E, Woreta SA, Shiferaw AM. Routine health information utilization and associated factors among health care professionals working at public health institution in North Gondar, Northwest Ethiopia. BMC Health Serv Res. 2018;18(1):1–8.

Abajebel S, Jira C, Beyene W. Utilization of health information system at district level in Jimma zone Oromia regional state, South west Ethiopia. Ethiop J Health Sci. 2011;21(Suppl 1):65–76.

LeBlanc R. Healthcare information: opportunities and challenges. Leadersh Health Serv. 1996;5(4):3.

Rendell N, Lokuge K, Rosewell A, Field E. Factors that influence data use to improve health service delivery in low- and middle-income countries. Glob Heal Sci Pract. 2020;8(3):566–81.

MeasureEvaluation. Facilitators and barriers to data use: learning from MASURE evaluation-Tanzanian Associate Award. 2018.

Ellen ME, Léon G, Bouchard G, Ouimet M, Grimshaw JM, Lavis JN. Barriers, facilitators and views about next steps to implementing supports for evidence-informed decision-making in health systems: a qualitative study. Implement Sci. 2014;9:179.

Ikamari L, Adewuyi AA AA. Decision maker perceptions in Kenya and Nigeria. Meas Eval. 2007.

Nicol E, Bradshaw D, Uwimana-Nicol J, Dudley L. Perceptions about data-informed decisions: an assessment of information-use in high HIV-prevalence settings in South Africa. BMC Health Serv Res. 2017;17(Suppl 2).

Nemser B, Aung K, Mushamba M, Chirwa S, Sera D, Chikhwaza O, et al. Data-informed decision-making for life-saving commodities investments in Malawi: a qualitative case study. Malawi Med J. 2018;30(2):111–9.

Garrib A, Stoops N, Dlamini L, Govender T, Rohde J, Herbst K. An evaluation of the District Health Information System in rural South Africa. South African Med J. 2008;98(7):522–49.

Hardee K, Johnston A, Salentine S, Setel P, Speizer I, Chatterji M, et al. A conceptual framework for data demand and information use in the health sector. Meas Eval. 2015;11(28):10–8.

MOH. Ethiopian Federal Ministry of Health: Information Revolution Roadmap. Minist Health Ethiop. 2016.

Shiferaw AM, Zegeye DT, Assefa S, Yenit MK. Routine health information system utilization and factors associated thereof among health workers at government health institutions in East Gojjam Zone, Northwest Ethiopia. BMC Med Inform Decis Mak. 2017;17(1):1–9.

Chanyalew MA, Yitayal M, Atnafu A, Tilahun B. Routine health information system utilization for evidence-based decision making in Amhara national regional state, northwest Ethiopia: a multi-level analysis. BMC Med Inform Decis Mak. 2021;21(1):1–10. https://doi.org/10.1186/s12911-021-01400-5.

Ulin PR, Robinson ET, Tolley EE. Qualitative methods in public health. Jossey-Bass. 2005.

ARHB. Amhara Region Health Bureau 2012 EFY Annual Report. 2020.

MEASURE Evaluation. Tools for data demand and use in the health sector. Meas Eval Man. 2011;177. Available from: www.cpc.unc.edu/measure.

Hill C. Assessing barriers to data demand and use in the health sector: a toolkit. Meas Eval. 2018.

Gibson N. A step-by-step guide to qualitative data analysis. A J Aborig Indig Commun Health. 2017;1(1).

Kawulich B. Qualitative data analysis techniques. Conf Pap. 2015.

Belay H, Azim T, Kassahun H. Assessment of Health Management Information System (HMIS) Performance in. Meas Eval. 2014;1(l). Available from: http://pdf.usaid.gov/pdf_docs/pa00k27k.pdf.

Kebede M, Adeba E, Adeba E, Chego M. Evaluation of quality and use of health management information system in primary health care units of east Wollega zone, Oromia regional state, Ethiopia. BMC Med Inform Decis Mak. 2020;20(1):1–12.

Haider H. Constraints to business growth in low-and medium-income countries. 2018; Available from: https://assets.publishing.service.gov.uk/media/5b6d5d19ed915d31035ccbc0/Constraints_to_business_growth.pdf.

WHO. World Medical Association Declaration of Helsinki: ethical principles for medical research involving human subjects. Bull World Heal Organ. 2001;79(4):778–80.

Thông tin
Thông tin xuất bản

Health Research Policy and Systems

Thông tin tác giả