Strengthening routine data reporting in private hospitals in Lagos, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The availability of routine health information is critical for effective health planning, especially in resource-limited countries. Nigeria adopted the web-based District Health Information System (DHIS) to harmonize the collection, analysis and storage of data for informed decision-making. However, only 44% of all private hospitals in Lagos State reported to the DHIS despite constituting 90% of all health facilities in the state. To bridge this gap, this study implemented targeted interventions. This paper describes (1) the implemented interventions, (2) the effects of the interventions on data reporting on DHIS during the intervention period and (3) the evaluation of data reporting on DHIS after the intervention period in select private hospitals in Lagos State. A five-pronged intervention was implemented in 55 private hospitals (intervention hospitals), which entailed stakeholder engagement, on-the-job training, in-facility mentoring and the provision of data tools and job aids, to improve data reporting on DHIS from 2014 to 2017. A controlled before-and-after study design was employed to assess the effectiveness of the implemented interventions. A comparable cohort of 55 non-intervention private hospitals was selected, and data were extracted from both groups. Data analysis was conducted using paired and independent t-tests to assess the effect and measure the difference between both groups of hospitals, respectively. An average increase of 65.28% (P < 0.01) in reporting rate and 50.31% (P < 0.01) in the timeliness of reporting on DHIS was seen among intervention hospitals. Similarly, the difference between intervention and non-intervention hospitals post-intervention was significantly different for both data reporting (mean difference = -22.38, P < 0.01) and timeliness (mean difference = -18.81, P < 0.01), respectively. Furthermore, a sustained improvement in data reporting and timeliness of reporting on DHIS was observed among intervention hospitals 24 months after interventions. Thus, implementing targeted interventions can strengthen routine data reporting for better performance and informed decision-making.
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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 | 0,014 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».