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Mejorar la captura y el uso de datos sobre inmunización en Zambia
HISP Sudáfrica apoya el Programa Ampliado de Inmunización (PAI) de Zambia mediante el fortalecimiento de la recopilación, análisis y uso de datos de inmunización a través de la creación de capacidad y la exploración de herramientas avanzadas de población en DHIS2.
La morbilidad y mortalidad infantiles en Zambia se deben principalmente a enfermedades prevenibles mediante vacunación. Aunque numerosas intervenciones han intentado aumentar la cobertura de inmunización, la cobertura total sigue siendo relativamente baja. HISP Sudáfrica fue contratada por GAVI, The Vaccine Alliance, para apoyar la iniciativa de optimización del Programa Ampliado de Inmunización (PAI) de Zambia mediante el fortalecimiento de la recopilación, el análisis y el uso de los datos de inmunización. Este trabajo, que comenzó en 2020, se ha centrado inicialmente en el distrito de Chinsali, e incluye el desarrollo de capacidades a través de cursos en línea adaptados al programa EPI y al contexto local y la exploración del uso de herramientas avanzadas de población en DHIS2.
Abordar los problemas de captura, calidad y uso de datos y desarrollar el espíritu de equipo mediante la capacitación en línea.
Una información sanitaria fiable y oportuna es una base esencial para la acción de salud pública. El uso de un sólido Sistema de Información de Gestión Sanitaria (SIGS) es una herramienta clave para garantizar la disponibilidad de datos e información válidos y fiables donde y cuando se necesiten para la toma de decisiones basada en pruebas y la eficacia de los programas sanitarios, incluido el PAI. En Zambia, DHIS2 (y anteriormente DHIS versión 1) se han utilizado como HMIS rutinario nacional desde 2006.
Todos los distritos de Zambia tienen acceso a DHIS2. Sin embargo, el uso de DHIS2 para los programas de inmunización en Zambia ha sido en general limitado, y en el distrito de Chinsali, provincia de Muchinga, no se utilizaba en absoluto. Esta situación se debió a la combinación de varios factores, entre ellos los escasos conocimientos informáticos, la inestabilidad de las conexiones a Internet y la falta de disponibilidad de paquetes de datos, así como el acceso limitado a ordenadores portátiles.
Para mejorar la captura, el análisis, la presentación y el uso de los datos del Programa Ampliado de Inmunización (PAI), y contribuir así a mejorar los resultados del programa, HISP Sudáfrica formó al personal de todos los centros del distrito de Chinsali para mejorar la captura de datos a nivel de centro en DHIS2. Esto incluyó la formación del personal de introducción de datos, los responsables de información, el personal provincial, de distrito y de los centros y los gestores del PAI para mejorar las siguientes áreas:
- Acceso a los datos, utilizando los sistemas existentes y la aplicación para identificar lagunas y cuellos de botella
- Uso de datos para supervisar los resultados de la inmunización en los centros de salud
- Capacidad del personal para garantizar la calidad de los datos en el DHIS2
Inicialmente estaba previsto que estas formaciones se impartieran en persona, pero la pandemia de COVID-19 lo impidió. HISP Sudáfrica adaptó rápidamente la formación a un formato en línea que consta de los siguientes cursos y materiales:
- Una formación de formadores (ToT), para capacitar al personal del DHMT como formadores principales.
- Un curso básico sobre el programa ampliado de inmunización, elaborado con el apoyo de la unidad de supervisión y evaluación del programa ampliado de inmunización del distrito y el Ministerio de Sanidad.
- Siete vídeos del PAI creados por HISP Sudáfrica que incluían ejercicios prácticos basados en el contexto local del distrito de Chinsali.
Para apoyar a los ToT y a los participantes del curso, HISP Sudáfrica proporcionó agendas claras, directrices y apoyo continuo a través de reuniones de Zoom y WhatsApp. Dos administradores del curso supervisaron el desarrollo del curso en línea y prestaron apoyo a los participantes. Se impartió una formación ToT de seis semanas y un curso de formación de la Fundación del PAI de 10 semanas. El 91% de los alumnos (58 de 64) completaron con éxito el programa de formación, incluidos al menos dos miembros del personal de cada centro y ocho del Equipo de Gestión Sanitaria del Distrito.
![](https://dhis2.org/wp-content/uploads//Zambia-Chinsali-district-community-level-data-review-720x529.png)
Gracias a estos cursos, ahora se recogen datos del PAI en los 16 centros de Chinsali. El personal comprende mejor la recogida de datos, su calidad y para qué se utiliza esta información. También disponen de herramientas para analizar mejor la información y procesarla mucho más rápido. Hay un gestor de proyectos para el programa que presta apoyo a las instalaciones en cuestiones programáticas y de gestión de la información. Además, reunir a estos diferentes equipos para la formación -incluso en un contexto en línea, gracias a los grupos de debate entre instalaciones y distritos- les ayudó a desarrollar un espíritu de equipo más fuerte y a mejorar la moral.
La experiencia de HISP Sudáfrica en el distrito de Chinsali demuestra que la formación en línea sobre DHIS2 puede conducir a mejoras evidentes en el uso de DHIS2, especialmente con la participación de formadores locales, el apoyo del Ministerio de Sanidad y el apoyo local, la estructuración de los cursos como formación en equipo con participación voluntaria, y la producción de contenidos breves, sencillos y atractivos que incluyan material adaptado al contexto local.
Próximos pasos: Mejora de la disponibilidad, la precisión y el uso de los datos del denominador de población en los centros con herramientas avanzadas de mapeo de la población en DHIS2.
![](https://dhis2.org/wp-content/uploads//Zambia-Chinsali-Grid3-facility-population-estimates-720x349.png)
En Zambia, el HMIS es la instancia de recogida de datos rutinaria del país en todas las actividades y enfermedades de salud pública, con datos sobre síntomas y prestación de servicios recogidos mensualmente en los centros sanitarios. Tanto los indicadores basados en servicios como los datos de población proyectados oficialmente (a partir del censo de 2010) son proporcionados por ZamStats y utilizados a nivel nacional, provincial y de distrito para calcular los indicadores objetivo en DHIS2.
La utilización de estos datos oficiales de población plantea varios retos. Uno es la antigüedad de los datos y los cálculos demográficos relacionados: La población de Zambia ha crecido considerablemente en las zonas urbanas desde el último censo, y los multiplicadores por grupos de edad de las proyecciones demográficas no se han actualizado desde 1992. Además, no se dispone de datos de población desglosados a nivel de zona de captación del centro de salud, sino que se utilizan los datos de recuento del centro. Sin embargo, cuando se agregan, los datos de recuento no coinciden con los datos de población del distrito correspondiente. Esto da lugar a indicadores engañosos a nivel nacional (como el porcentaje de niños totalmente vacunados), con tasas de cobertura del 100% o superiores debido a que los denominadores de población basados en el censo oficial son significativamente inferiores a la población real.
Mientras tanto, en los centros no existe una metodología armonizada o documentada para calcular las poblaciones de captación basadas en el recuento, lo que significa que la calidad de estos denominadores de población (y los indicadores que se basan en ellos) varía de un centro a otro, y es difícil comparar su exactitud con las cifras oficiales de población utilizadas en los niveles superiores de la jerarquía del Ministerio de Sanidad.
En la actualidad, el trabajo del HMIS en los centros se realiza en gran medida en papel: los datos se recogen diariamente en formularios de papel normalizados, se contabilizan en hojas de recuento diarias y semanales y, a continuación, se agregan en formularios mensuales que se envían a la oficina del distrito para introducirlos en el DHIS2. Este proceso basado en el papel dificulta el uso oportuno de los datos. En los pocos centros que introducen los datos directamente en DHIS2, es posible que el personal no tenga los conocimientos o el acceso al sistema necesarios para analizarlos. En ambos casos, los problemas de calidad de los datos sobre la población de la cuenca pondrían en entredicho la exactitud de los análisis basados en indicadores a nivel de centro.
Los recientes avances en datos geoespaciales y tecnología cartográfica ofrecen varias soluciones potenciales a los problemas de datos de población en el HMIS de Zambia. A través del Comité Nacional de Infraestructura de Datos Espaciales (NSDI) y el proyecto Grid3, en Zambia se dispone de conjuntos de geodatos básicos accesibles. Grid3 apoyó a ZamStats en la modelización de los datos de población a partir de los datos disponibles de las encuestas de hogares, incluidos los datos de la cartografía censal y las imágenes por satélite, utilizando algoritmos para generar estimaciones de población basadas en las estructuras de los edificios. Las «estimaciones de población ascendentes» resultantes se modelan con una resolución fina de 100 m por 100 m, lo que permite agregarlas a los límites de los centros de salud y los distritos.
HISP Sudáfrica ha estado trabajando con el programa EPI en el distrito de Chinsali en la incorporación de mapas de población Grid3 en su proceso de microplanificación a nivel subfacultativo, que ahora utiliza estos datos visuales y de población para revisar la accesibilidad geográfica, identificar las comunidades de difícil acceso y planificar nuevos sitios de divulgación. HISP Sudáfrica ha incorporado con éxito los datos de Grid3 en la instancia DHIS2 de prueba de Zambia, donde pueden utilizarse con datos de prestación de servicios sanitarios y de síntomas para calcular indicadores a nivel de centro. Esto ya ha permitido conocer mejor la cobertura de inmunización en Chinsali.
![](https://dhis2.org/wp-content/uploads//Zambia-Grid3-facility-denominator-comparison-720x468.jpeg)
A escala nacional, Zambia ha empezado recientemente a utilizar geodatos de población en la sanidad pública. Por ejemplo, los geodatos se han utilizado en la microplanificación de las medidas de control de vectores para la malaria en 2021-22, así como en la planificación de la divulgación y microplanificación de la vacunación COVID. Además, la Unidad de Cólera del Ministerio de Sanidad ha utilizado datos de población y otros datos geográficos para elaborar modelos de zonas de riesgo de cólera. El Departamento del EPI está interesado en seguir utilizando los geodatos de población para elaborar mapas destinados a la microplanificación de otras campañas más allá de COVID-19. El trabajo de HISP Sudáfrica con las instalaciones del distrito de Chinsali muestra el potencial de combinar las estimaciones geoespaciales de población con los datos de DHIS2 y las herramientas analíticas para reforzar la planificación, el seguimiento y la supervisión locales, así como para facilitar el uso preciso de las herramientas existentes de apoyo a los programas del PAI, como el Análisis de cuellos de botella, Tarjeta de puntuación y Rastreador de acciones que actualmente están infrautilizadas debido a problemas con la población y otros datos.
Este artículo se basa en los informes proporcionados por HISP Sudáfrica sobre su trabajo en el distrito de Chinsali, Zambia. Encontrará información adicional sobre el uso de herramientas avanzadas de cálculo y cartografía de la población en DHIS2 en nuestros seminarios web de DHIS2 for Immunization sobre microplanificación y cartografía avanzada de la población.