Measuring health system quality with routine health information systems in Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Growing evidence suggests that achieving the Sustainable Development Goal (SDG) 3 will require high-quality health systems in low and middle-income countries. The objective of this study was to assess whether routine health information systems in Rwanda capture relevant health system quality measurements to facilitate the effective tracking of the Rwandan health system performance. Methods I systematically reviewed the Rwanda health management information systems (Rwanda HMIS)—one of the six core building blocks of health systems—to identify health system performance indicators corresponding to processes of care quality and quality impact dimensions of high-quality health systems proposed by the Lancet Global Health Commission on High-Quality Health Systems in the SDG Era. Using a cross-sectional study design and descriptive statistics, I summarized available quality indicators by domains of the high-quality health system framework. Results Overall, less than 30% of the indicators collected in the Rwanda HMIS are processes of care quality and / or quality impact indicators. Health outcome measures were captured across health center and hospital HMIS reporting forms. However, there were gaps in the measurement of relevant quality impact measures such as confidence in health systems and economic benefit, and processes of care quality measures such as user (patient) experience, safety, continuity, and integration of care. Measurements about competent care and systems care were rarely available outside maternal, newborn, and child health. Conclusion The current routine health information systems in Rwanda would benefit from capturing additional healthcare quality metrics, including for noncommunicable diseases, to allow the effective tracking of the health system performance and to identify new potential efficiencies to maximize the impact of the Rwandan health system.
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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 | 0,022 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».