Direct financial assistance for improved maternal and child health data: a pilot study supporting the health management information system in Malawi
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The health management information system (HMIS) is an integral component of a strong health care system. Despite its importance for decision-making, the quality of HMIS data remains of concern in low- and middle-income countries. To address challenges with the quality of maternal and child health (MCH) data gathered within Malawi's HMIS, we conducted a pilot study evaluating different support modalities to district-level HMIS offices. We hypothesized that providing regular, direct financial assistance to HMIS offices would enable staff to establish strategies and priorities based on local context, resulting in more accurate, timely, and complete MCH data. METHODS: The pilot intervention was implemented in Mwanza district, while Chikwawa, Neno, and Ntchisi districts served as control sites given support received from other institutions. The intervention consisted of providing direct financial assistance to Mwanza's HMIS office following the submission of detailed budgets and lists of planned activities. In the control districts, we performed interviews with the HMIS officers to track the HMIS-related activities. We evaluated the intervention by comparing data quality between the post- and pre-intervention periods in the intervention and control districts. Additionally, we conducted interviews with Mwanza's HMIS office staff to determine the acceptability and appropriateness of the intervention. RESULTS: Following the 10-month intervention period, we observed improvements in MCH data quality in Mwanza. The availability and completeness of MCH data collected in the registers increased by 22 and 18 percentage points, respectively. The consistency of MCH data between summary reports and electronic HMIS also improved. In contrast, 2/3 control districts noted minimal changes or reductions in data quality after 10 months. The qualitative interviews confirmed that, despite some challenges, the intervention was well received by the participating HMIS office. HMIS staff preferred our strategy to other conventional strategies that fail to give them the independence to make decisions. CONCLUSIONS: This pilot intervention demonstrated an alternative approach to support HMIS offices in their daily efforts to improve data quality. Given the Ministry of Health's (MoH) interest in strengthening its HMIS, our intervention provides a strategy that the MoH and local and international partners could consider to rapidly improve HMIS data with minimal oversight.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».