Assessing routine health information system performance during the tenth outbreak of Ebola virus disease (2018–2020) in the Democratic Republic of the Congo: A qualitative study in North Kivu
Notice bibliographique
Résumé
The Democratic Republic of Congo has implemented reforms to its national routine health information system (RHIS) to improve timeliness, completeness, and use of quality data. However, outbreaks can undermine efforts to strengthen it. We assessed the functioning of the RHIS during the 2018-2020 outbreak of Ebola Virus Disease (EVD) to identify opportunities for future development. We conducted a qualitative study in North Kivu, from March to May 2020. Semi-structured interviews were conducted with 34 key informants purposively selected from among the personnel involved in the production of RHIS data. The topics discussed included RHIS functioning, tools, compilation, validation, quality, sharing, and the use of data. Audio recordings were transcribed verbatim and thematic analysis was used to study the interviewees' lived experience. The RHIS retained its structure, tools, and flow during the outbreak. The need for other types of data to inform the EVD response created other parallel systems to the RHIS. This included data from Ebola treatment centers, vaccination against Ebola, points of entry surveillance, and safe and dignified burial. The informants indicated that the availability of weekly surveillance data had improved, while timeliness and quality of monthly RHIS reporting declined. The compilation of data was late and validation meetings were irregular. The upsurge of patients following the implementation of the free care policy, the departure of healthcare workers for better-paid jobs, and the high prioritization of the outbreak response over routine activities led to RHIS disruptions. Delays in decision-making were one of the consequences of the decline in data timeliness. Adequate allocation of human resources, equitable salary policy, coordination, and integration of the response with local structures are necessary to ensure optimal functioning of the RHIS during an outbreak. Future research should assess the scale of data quality changes during outbreaks.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».