Optimizing the Health Management Information System in Uttar Pradesh, India: Implementation Insights and Key Learnings
Notice bibliographique
Résumé
An effective health management information system (HMIS) that captures accurate, consistent, and relevant data in a timely fashion can enable better planning and monitoring of health programs and improved service delivery, in turn helping increase the impact of different interventions. In 2009, the Government of Uttar Pradesh (GOUP) implemented HMIS, India's national-level health information platform. However, key challenges, including difficulties in accessing the data through a web-based portal and its limited relevance to decision making and managerial needs, reduced its usability at the district and state levels. In 2015, with the support of the Uttar Pradesh Technical Support Unit, the GOUP created its own data platform, the Uttar Pradesh HMIS (UP-HMIS), to capture data elements missing from HMIS but important to UP decision makers. The UP-HMIS was redesigned to capture these data elements to holistically measure and monitor the performance of health programs and inform decision making at the district and state levels. In addition, the GOUP implemented complementary initiatives to improve data quality and data use processes. To improve HMIS data quality, the GOUP established data validation committee meetings at the block, district, and state levels. To promote the use of these validated data, in 2017, the GOUP developed and implemented the UP Health Dashboard, which ranks each of UP's 75 districts on a set of key HMIS priority health indicators. These policy guidelines have brought greater attention to UP-HMIS data quality and use; however, additional strengthening is required to improve the quality and use of HMIS data. There is a need to increase the overall capacity and understanding of HMIS data, not only for staff with specific data-related responsibilities but also for program managers and senior decision makers.
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 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 | 0,019 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».