Health data ecosystem in Pakistan: a multisectoral qualitative assessment of needs and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Data are essential for tracking and monitoring of progress on health-related sustainable development goals (SDGs). But the capacity to analyse subnational and granular data is limited in low and middle-income countries. Although Pakistan lags behind on achieving several health-related SDGs, its health information capacity is nascent. Through an exploratory qualitative approach, we aimed to understand the current landscape and perceptions on data in decision-making among stakeholders of the health data ecosystem in Pakistan. DESIGN: We used an exploratory qualitative study design. SETTING: This study was conducted at the Aga Khan University, Karachi, Pakistan. PARTICIPANTS: We conducted semistructured, in-depth interviews with multidisciplinary and multisectoral stakeholders from academia, hospital management, government, Non-governmental organisations and other relevant private entities till thematic saturation was achieved. Interviews were recorded and transcribed, followed by thematic analysis using NVivo. RESULTS: Thematic analysis of 15 in-depth interviews revealed three major themes: (1) institutions are collecting data but face barriers to its effective utilisation for decision-making. These include lack of collection of needs-responsive data, lack of a gender/equity in data collection efforts, inadequate digitisation, data reliability and limited analytical ability; (2) there is openness and enthusiasm for sharing data for advancing health; however, multiple barriers hinder this including appropriate regulatory frameworks, platforms for sharing data, interoperability and defined win-win scenarios; (3) there is limited capacity in the area of both human capital and infrastructure, for being able to use data to advance health, but there is appetite to improve and invest in capacity in this area. CONCLUSIONS: Our study identified key areas of focus that can contribute to orient a national health data roadmap and ecosystem in Pakistan.
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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 | 0,013 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».