El proyecto «Clima y Salud» de DHIS2 en Mozambique aprovecha la infraestructura y la capacidad existentes de DHIS2, al tiempo que pone a prueba herramientas innovadoras de DHIS2 para la integración de datos climáticos y la creación de modelos predictivos.
Sistema de información de salud y capacidad
El Ministerio de Sanidad adoptó oficialmente DHIS2 como sistema nacional de información para la gestión sanitaria (HMIS), conocido localmente como SISMA, en 2015, y que sirve como plataforma integrada para los datos rutinarios de todos los programas sanitarios. Mozambique cuenta con un repositorio nacional sobre la malaria (iMISS) basado en DHIS2 que incluye datos de campañas, de supervisión, epidemiológicos y entomológicos, y también utiliza DHIS2 para la vigilancia de enfermedades, la notificación de la mortalidad, la salud comunitaria y los programas de nutrición, así como para apoyar la logística sanitaria y la gestión de la cadena de suministro. Saudigitus ofrece asistencia técnica y apoyo al desarrollo de capacidades para los sistemas nacionales de DHIS2 en Mozambique.
Se llevó a cabo una primera iniciativa para implementar sistemas DHIS2 sobre la malaria basados en datos climáticos en Mozambique, con el apoyo de la Iniciativa Clinton para el Acceso a la Salud (CHAI) y Saudigitus, lo que dio lugar al desarrollo de un prototipo de tablero. Esto no se pudo poner en práctica debido a obstáculos técnicos antes de que se agotara la financiación del proyecto en 2022. Sin embargo, las lecciones aprendidas de este trabajo fueron fundamentales para orientar el desarrollo de la plataforma de modelización Chap por parte del HISP de la UiO.
El principal producto de información sobre clima y salud que Saudigitus ha desarrollado para Mozambique en sus últimos trabajos es un sistema de alerta temprana predictivo a nivel de distrito que integra variables climáticas con los datos de vigilancia de la malaria de iMISS/DHIS2 y genera un tablero dinámico con previsiones de casos de malaria a nivel de distrito para los próximos 2 o 3 meses, mapas espaciales de riesgo y tableros de control de tendencias entre el clima y la malaria para la planificación de programas. Este tablero es, por ahora, un prototipo y todavía no se ha integrado en los tableros habituales de los establecimientos ni en la toma de decisiones operativas.
Integración de datos climáticos
La aplicación climática de DHIS2 se ha instalado en el HMIS de Mozambique, lo que permite integrar y utilizar datos climáticos en DHIS2. Para empezar, se han importado y armonizado los datos de precipitaciones de CHIRPS y de temperatura terrestre de ERA-5 correspondientes a más de 36 meses para los 161 distritos de SISMA. Los equipos técnicos a nivel nacional del Programa Nacional de Control de la Malaria (NMCP) son ahora mismo los principales usuarios de los datos climáticos en DHIS2, que permite hacer un seguimiento de la relación entre el clima y la malaria mediante series temporales que comparan las precipitaciones, la temperatura y la humedad con el número de casos, así como tabulaciones cruzadas analíticas entre las previsiones y las tendencias mensuales a nivel de distrito.
Saudigitus también ha colaborado con el Instituto Nacional de Meteorología (NMI) de Mozambique para estudiar posibles soluciones para digitalizar los datos climáticos locales, lo que incluye poner a prueba el uso de DHIS2 para recopilar sets de datos mínimos de las estaciones meteorológicas locales. Este trabajo se encuentra en una fase exploratoria.
Modelización predictiva
Los objetivos operativos del MNCP en materia de modelos predictivos consisten en poder generar previsiones sobre la malaria con una antelación de entre 2 y 3 meses, para orientar las intervenciones proactivas (fumigación de interiores, distribución de mosquiteras tratadas con insecticida y asignación de recursos) y así facilitar el paso de la detección de brotes a la anticipación del riesgo.
Saudigitus ha instalado la plataforma Chap Modeling Platform y la aplicación DHIS2 Modeling App en el entorno de producción de DHIS2 de Mozambique y ha llevado a cabo sesiones de pruebas junto con el programa contra la malaria, en las que se han identificado modelos y fuentes de datos relevantes. Estos modelos se han evaluado en Chap y se ha comprobado que son adecuados para la planificación a nivel de distrito. Durante las pruebas, las alertas de Chap detectaron tres posibles repuntes de malaria en dos provincias con un margen de cuatro semanas, lo que sería suficiente para permitir ajustes en el calendario de las intervenciones de fumigación de interiores (IRS) basados en los datos. Sin embargo, este sistema todavía no está en funcionamiento debido a problemas organizativos y técnicos. Aún no se han ultimado los procedimientos operativos estándar (SOP) para la respuesta a las alertas del sistema de alerta temprana, y el equipo del MNCP tiene poca capacidad para interpretar los resultados probabilísticos. Entre los retos relacionados con la calidad de los datos se encontraban algunos datos que faltaban en los distritos rurales y una falta de sincronización temporal entre los datos climáticos y los de salud. Además, el uso de varias instancias de DHIS2 en distintos programas plantea problemas de interoperabilidad, y la generación de previsiones aún no se ha automatizado.