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Enregistrement W2346466419 · doi:10.2196/publichealth.5347

Effectiveness of Implementation of Electronic Malaria Information System as the National Malaria Surveillance System in Thailand

2016· article· en· W2346466419 sur OpenAlexvenueno aff
Shaojin Ma, Saranath Lawpoolsri, Ngamphol Soonthornworasiri, Amnat Khamsiriwatchara, Kasemsak Jandee, Komchaluch Taweeseneepitch, Rungrawee Pawarana, Sukanya Jaiklaew, Boonchai Kijsanayotin, Jaranit Kaewkungwal

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Tropical Medicine, Mahidol UniversityMahidol UniversityRockefeller Foundation
Mots-clésMalariaElectronic systemsEnvironmental healthInformation systemPublic health surveillanceMedicineMedical emergencyPublic healthImmunologyEngineeringNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In moving toward malaria elimination, one strategy is to implement an active surveillance system for effective case management. Thailand has developed and implemented the electronic Malaria Information System (eMIS) capturing individualized electronic records of suspected or confirmed malaria cases. OBJECTIVE: The main purpose of this study was to determine how well the eMIS improves the quality of Thailand's malaria surveillance system. In particular, the focus of the study was to evaluate the effectiveness of the eMIS in terms of the system users' perception and the system outcomes (ie, quality of data) regarding the management of malaria patients. METHODS: A mixed-methods technique was used with the framework based on system effectiveness attributes: data quality, timeliness, simplicity, acceptability, flexibility, stability, and usefulness. Three methods were utilized: data records review, survey of system users, and in-depth interviews with key stakeholders. From the two highest endemic provinces, paper forms matching electronic records of 4455 noninfected and 784 malaria-infected cases were reviewed. Web-based anonymous questionnaires were distributed to all 129 eMIS data entry staff throughout Thailand, and semistructured interviews were conducted with 12 management-level officers. RESULTS: The eMIS is well accepted by system users at both management and operational levels. The data quality has enabled malaria personnel to perform more effective prevention and control activities. There is evidence of practices resulting in inconsistencies and logical errors in data reporting. Critical data elements were mostly completed, except for a few related to certain dates and area classifications. Timeliness in reporting a case to the system was acceptable with a delay of 3-4 days. The evaluation of quantitative and qualitative data confirmed that the eMIS has high levels of simplicity, acceptability, stability, and flexibility. CONCLUSIONS: Overall, the system implemented has achieved its objective. The results of the study suggested that the eMIS helps improve the quality of Thailand's malaria surveillance system. As the national malaria surveillance system, the eMIS's functionalities have provided the malaria staff working at the point of care with close-to-real-time case management data quality, covering case detection, case investigation, drug compliance, and follow-up visits. Such features has led to an improvement in the quality of the malaria control program; the government officials now have quicker access to both individual and aggregated data to promptly react to possible outbreak. The eMIS thus plays one of the key roles in moving toward the national goal of malaria elimination by the next decade.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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