El proyecto «Clima y Salud» de DHIS2 en Uganda se basa en la infraestructura y la capacidad existentes de DHIS2 e incorpora herramientas innovadoras de DHIS2 para la integración, el análisis y la modelización predictiva de datos climáticos.
Sistema de información de salud y capacidad
En Uganda, el Ministerio de Sanidad lleva utilizando DHIS2 desde 2013 como Sistema de Información de Salud (HMIS) del país, su principal herramienta de recopilación y agregación de datos de salud y el repositorio nacional de datos de salud. El HMIS cuenta ahora con casi 15 años de datos sobre programas clave de salud pública. Uganda también usa DHIS2 para la vigilancia de enfermedades infecciosas, los datos de mortalidad, los programas de nutrición y el seguimiento de las enfermedades no transmisibles prioritarias. HISP Uganda ha apoyado el desarrollo de capacidades locales en relación con estos sistemas.
A través del proyecto «Clima y Salud» de DHIS2, HISP Uganda ha trabajado en la elaboración de productos informativos para apoyar los casos de uso prioritarios de Uganda, y está trabajando para desarrollar capacidades en el uso de herramientas y productos relacionados con el clima y la salud.
- Elaboración de mapas de riesgo de propensión a la malaria utilizando el enfoque basado en la investigación que se implementa en el ENACTS MapRoom, integrado en el sistema nacional de información sanitaria (HMIS). Estos resultados también están disponibles en la base de datos global de demostración «Clima y Salud» de DHIS2, y otros países los han adaptado a sus sistemas locales.
- Elaboración de mapas de riesgo de desnutrición mediante modelos predictivos que incorporan datos sobre población, desnutrición, enfermedades y estacionalidad para generar mapas de riesgo a nivel de distrito y visualizaciones de series temporales en DHIS2, con el fin de orientar la planificación y el establecimiento de prioridades.
Integración de datos climáticos
La aplicación DHIS2 Climate se ha instalado en los sistemas nacionales de Uganda de gestión de la información sanitaria (HMIS) y de registro de casos de malaria, con 10 años de datos importados de conjuntos de datos globales como ERA-5 y los datos de observación de la Tierra de la NASA. Estos sets de datos climáticos también se han incluido en el informe sobre la malaria en Uganda elaborado por la Alianza de Líderes Africanos contra la Malaria (ALMA). Estos conjuntos de datos globales se han validado comparándolos con datos climáticos obtenidos a nivel local, lo que garantiza su relevancia contextual y su precisión.
Se ha aprobado un marco de colaboración y un acuerdo de intercambio de datos entre el Departamento de Servicios Meteorológicos (DMS) y el Ministerio de Sanidad, y se están celebrando reuniones técnicas para facilitar su implementación, incluido el uso de la herramienta de integración ENACTS para permitir la importación de datos desde el MapRoom nacional de ENACTS de Uganda a DHIS2.
Además, se han integrado en DHIS2 los datos en tiempo real sobre la calidad del aire (PM10 y PM2,5) del proyecto AirQo de la Universidad de Makerere. Esta colaboración en materia de calidad del aire ha permitido integrar los datos de más de 70 estaciones fijas de control de la calidad del aire repartidas por Kampala, la capital de Uganda. HISP Uganda está colaborando con CICERO en la corrección de sesgos de estos datos sobre la calidad del aire para desarrollar un producto en malla a escala nacional.
Modelización predictiva
La plataforma de modelización Chap y la aplicación de modelización DHIS2 se han instalado en la instancia de prueba del HMIS DHIS2 de Uganda, donde se han probado con datos climáticos y han sido aprobadas por los responsables del Ministerio de Sanidad. También se ha instalado en el repositorio sobre la malaria para que puedas hacer modelos y pruebas con datos de intervenciones contra la malaria.
HISP Uganda está colaborando con varios socios locales e internacionales especializados en modelización para apoyar el desarrollo y la puesta a prueba de modelos relacionados con diversas amenazas para la salud relacionadas con el clima en el contexto de Uganda. Entre ellos están el proyecto DIDIDI de la Universidad de Glasgow para la modelización de la esquistosomiasis, el proyecto RIF de la Universidad de Makerere para desarrollar modelos predictivos integrados en DHIS2 sobre salud maternoinfantil y el proyecto FORECAST de Malaria Consortium para la modelización de enfermedades transmitidas por vectores.