Can We Use Routine Data for Strategic Decision Making? A Time Trend Comparison Between Survey and Routine Data in Mali
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Countries with scarce resources need timely and high-quality data on coverage of health interventions to make strategic decisions about where to allocate investments in health. Household survey data are generally regarded as "gold standard," high-quality data. This study assessed the comparability of intervention coverage time trends from routine and survey data at national and subnational levels in Mali. METHODS: We compared 3 coverage indicators: contraceptive prevalence rate, institutional delivery, and 3 doses of diphtheria, pertussis, and tetanus (DPT3) vaccine, using 3 Mali Demographic and Health Surveys (DHS 2001, 2006, and 2012-2013) and routine health system data covering 2001-2012. For routine data, we used local health information system (HIS) annual reports and an HIS database. To compare time trends between the data sources, we calculated the percentage point change and 95% confidence interval from 2001-2006 and 2006-2012. We then computed the absolute and relative differences between the 2 data sources for each indicator over time at national and regional levels and assessed their level of significance. RESULTS: The direction and magnitude of the time trends of contraceptive prevalence rate, institutional delivery, and DPT3 vaccine from 2001 to 2012 were similar at the national level between data sources. At the regional level, there were significant differences in the magnitude and direction of time trends for institutional delivery and the DPT3 vaccine; contraceptive prevalence trends were more consistent. Routine data tended to overestimate DPT3 coverage, and underestimate institutional delivery and contraceptive prevalence relative to survey data. CONCLUSION: Routine data in Mali-particularly at the national level-appear to be appropriate for use to inform program planning and prioritization, but routine time trends should be interpreted with caution at the subnational level. For program evaluations, routine data may not be appropriate to draw accurate inferences about program impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».