Intégration des systèmes SGIS et eSIGL pour une meilleure prise de décision au Malawi

Au Malawi, les données des programmes de santé et les données sur les stocks de médicaments sont saisies dans des systèmes différents. Le ministère de la Santé utilise le DHIS2 depuis 2012 (date à laquelle il a remplacé le système DHIS d’origine) comme système d’information pour la gestion de la santé (SGIS), son principal outil de collecte et d’agrégation des données et le référentiel national des données sanitaires. Parallèlement, OpenLMIS est utilisé comme système électronique d’information sur la gestion logistique (eSIGL) pour la collecte et la gestion des données sur les stocks médicaux jusqu’au niveau de l’établissement. Avant leur intégration, ces systèmes ne partageaient pas de données entre eux, ce qui rendait plus difficile la combinaison des données provenant des deux sources pour une gestion efficace des programmes de santé et une aide à la décision fondée sur des données probantes.

Le ministère de la santé a reconnu l’intérêt de rassembler les données de ces systèmes. En collaboration avec plusieurs partenaires et acteurs concernés, ils se sont lancés dans un projet d’un an visant à intégrer leurs systèmes SGIS et eSIGL. Le but ultime de cet effort était de faciliter la prise de décision fondée sur des preuves par les équipes de santé et de logistique jusqu’au niveau du district et de l’établissement, en fournissant un accès aux données combinées des deux systèmes présentées dans des tableaux de bord conviviaux construits autour d’indicateurs clés. Bien que le SGIS du Malawi, basé sur le DHIS2, comprenne des données provenant de plus de 60 programmes de santé, ce projet d’intégration était principalement axé sur le VIH, la tuberculose et le paludisme.

Une intégration réussie des systèmes commence par un bon plan

Avant le travail technique d’intégration du DHIS2 Pour que la conception du système réponde aux besoins d’information des différents programmes et acteurs concernés, il a été nécessaire de réunir les parties prenantes des équipes de santé et de logistique, ainsi que d’autres experts, afin de définir les objectifs du projet à un niveau élevé, d’évaluer les possibilités d’intégration et de planifier les représentations spécifiques – telles que les indicateurs clés de performance (ICP) – qui devaient être fournies par le système résultant. Le ministère de la santé du Malawi était la principale partie prenante de ce projet et a été soutenu par des acteurs tels que l’Université d’Oslo et HISP Malawi pour les exigences techniques du DHIS2, GHSC-PSM pour les exigences techniques d’OpenLMIS, et Kuunika Data for Action (un projet financé par la Fondation Bill et Melinda Gates) pour le développement de la couche d’interopérabilité. La mise-en-œvre a été financée par le Fonds Mondial.

Le projet a démarré en octobre 2018 et s’est déroulé selon les phases suivantes au cours des 14 mois qui se sont écoulés entre le début et la fin, lorsque le système intégré est devenu opérationnel en décembre 2019 :

• Évaluations de l’état de préparation
• Développement d’indicateurs de performance clés pour l’ensemble des programmes
• Cartographie et documentation des indicateurs (dans DHIS2 et OpenLMIS)
• Développement d’une couche d’interopérabilité, d’un registre principal des établissements et d’un catalogue de produits
• Développement de l’API pour l’intégration du LMIS/DHIS
• Tests d’acceptation de l’utilisateur pour l’intégration
• Configuration des indicateurs
• Intégration DHIS2/LMIS terminée

Une fois l’interopérabilité du système réalisée, les données d’OpenLMIS ont pu être envoyées à DHIS2 via une couche d’interopérabilité développée à l’aide d’OpenHIM (une plateforme médiatrice open-source), sur la base des lignes directrices d’OpenHIE. Le DHIS2 devient alors la destination finale des données logistiques et sanitaires pour l’analyse et la gestion des programmes. Voici quelques exemples d’indicateurs de performance clés produits par le système intégré SGIS-eSIGL : rapport entre le nombre de cas et la consommation de produits, entre le nombre de cas et les stocks disponibles, consommation mensuelle moyenne de produits et estimation des niveaux de stocks adéquats par établissement (pour montrer quels établissements ont des stocks suffisants, insuffisants ou excessifs). En raison de la nature des indicateurs du SIMT, il a été nécessaire de mettre à niveau le système DHIS2 du Malawi vers la version 2.32 pour utiliser les variables prédictives, qui n’étaient pas disponibles dans les versions précédentes de DHIS2. L’API OpenLMIS a également été mise à jour pour soutenir ce projet d’intégration.

Les tests ont commencé en octobre 2019, en même temps que la configuration des indicateurs dépendants des prédicteurs. L’intégration s’est achevée en décembre 2019 lorsque le système du Malawi a réussi à transférer des données d’OpenLMIS vers DHIS2.

Une bonne utilisation des données dépend de bons outils et des compétences nécessaires pour les utiliser.

Après l’intégration du système SGIS-LMIS et la configuration des tableaux de bord, il restait une tâche importante : le renforcement des capacités du personnel qui allait utiliser ces tableaux de bord et prendre des décisions fondées sur des données probantes. Pour guider l’utilisation des tableaux de bord, des interprétations ont été ajoutées dans DHIS2 afin de faciliter la compréhension et l’utilisation des représentations des données. La dernière partie du processus était une Académie DHIS2 sur l’intégration des données logistiques, qui devait se tenir au Malawi en mai 2020 et être suivie de formations au niveau des districts. Malheureusement, l’Académie et les formations au niveau du district ont été reportées en raison de la pandémie de COVID-19. Une formation nationale sur l’utilisation du système a été organisée en mars 2020 avec le soutien du HISP Malawi, et un atelier de formation sur l’utilisation du système a été organisé en mars 2020 avec le soutien du HISP Malawi. version numérique de l’Académie de logistique DHIS2 s’est tenue en ligne en novembre 2020, donnant aux partenaires du Malawi l’occasion de présenter leur travail sur ce projet à un public mondial d’experts et de responsables de la mise en œuvre de DHIS2.

Une fois formés au système, les utilisateurs sont en mesure d’utiliser les outils d’analyse dynamique de DHIS2 pour examiner les données combinées du SIMT et du SGIS. Par exemple, une carte du DHIS2 peut rapidement montrer quels établissements sont en sur- ou en sous-stock pour des fournitures spécifiques et calculer la distance qui les sépare, ce qui facilite la prise de décision concernant d’éventuels transferts de stocks afin de prévenir ou de remédier à des pénuries critiques. La comparaison des ratios des indicateurs clés avec les objectifs a également permis d’identifier des irrégularités potentielles dans des établissements spécifiques. Un examen et une enquête plus approfondis ont ensuite révélé certaines pratiques de gestion des stocks qui contribuaient à l’inexactitude de l’état des stocks, telles que la détention d’un stock trop important au dispensaire (disponibilité en rayon), qui ne se reflète pas dans l’état final des stocks.

En réfléchissant à ce projet, l’équipe a identifié quelques enseignements clés. Premièrement, l’interopérabilité est complexe et un travail préparatoire dans les systèmes source et cible – dans ce cas OpenLMIS et DHIS2 – est nécessaire pour s’assurer qu’ils peuvent être connectés, y compris une vérification de la conformité avec la couche d’interopérabilité (telle que OpenHIM) si un médiateur sera utilisé. Deuxièmement, le projet d’intégration ne s’achève pas avec le lancement initial du système, car les changements réels tels que l’ouverture et la fermeture d’établissements de santé et les changements de produits dans l’inventaire des fournitures nécessitent une maintenance des systèmes SGIS et SIMT afin que les changements correspondants soient reflétés dans la liste principale des établissements et dans le registre des produits.

Réutilisation de la couche d’interopérabilité pour les données de laboratoire COVID-19

Si l’apparition de la pandémie de COVID-19 au début de l’année 2020 a perturbé les plans du Malawi pour le déploiement de leur système intégré SGIS et SIMT, elle a également créé un nouveau besoin pressant d’intégration des systèmes. Les autorités sanitaires du Malawi ont décidé d’utiliser DHIS2 pour la surveillance et la réponse au COVID-19 dans le cadre de leur plate-forme de surveillance de la santé unique basée sur DHIS2. Toutefois, les laboratoires chargés de traiter les tests COVID-19 ont utilisé d’autres systèmes d’information de gestion des laboratoires pour suivre les informations relatives aux échantillons et les résultats des tests. En utilisant le médiateur OpenHIM, l’équipe de Kuunika Data for Action a pu intégrer ces systèmes, de sorte que les cas suspects de COVID-19 et les données de l’échantillon de test ont pu être enregistrés dans DHIS2 TrackerLes informations relatives aux tests pourraient être transmises aux laboratoires par voie électronique, et les résultats des tests pourraient être renvoyés au DHIS2, où ils pourraient être utilisés à des fins d’analyse statistique et pour informer le patient de ses résultats. Cette intégration a permis de réduire considérablement les coûts logistiques liés à l’envoi des informations sur les tests aux laboratoires et d’améliorer la qualité et l’intégrité des données dans le cadre du processus de test. L’équipe de Kuunika Data for Action a présenté ce projet lors de la conférence annuelle de DHIS2 en 2020 :