O trabalho do DHIS2 na área do clima e da saúde em Moçambique tira partido da infraestrutura e da capacidade existentes do DHIS2, ao mesmo tempo que testa ferramentas inovadoras do DHIS2 para a integração de dados climáticos e a modelação preditiva.
Sistemas de informação na área da saúde e capacidade
O DHIS2 foi oficialmente adotado pelo Ministério da Saúde como sistema nacional de informação para a gestão da saúde (HMIS), conhecido localmente como SISMA, em 2015, servindo de plataforma integrada de dados para os dados de rotina de todos os programas de saúde. Moçambique dispõe de um repositório nacional sobre a malária (iMISS) baseado no DHIS2, que inclui dados relativos a campanhas, supervisão, epidemiologia e entomologia, e utiliza igualmente o DHIS2 para a vigilância de doenças, a comunicação de mortalidade, a saúde comunitária e os programas de nutrição, bem como para apoiar a logística da saúde e a gestão da cadeia de abastecimento. A Saudigitus presta assistência técnica e apoio ao reforço de capacidades aos sistemas nacionais DHIS2 em Moçambique.
Foi levada a cabo uma iniciativa inicial para implementar sistemas DHIS2 de combate à malária, baseados em dados climáticos, em Moçambique, com o apoio da Clinton Health Access Initiative (CHAI) e da Saudigitus, o que resultou no desenvolvimento de um protótipo de painel de controlo. Esta medida não pôde ser implementada devido a obstáculos técnicos até ao momento em que o financiamento do projeto chegou ao fim, em 2022. No entanto, as lições retiradas deste trabalho foram fundamentais para orientar o desenvolvimento da Plataforma de Modelização Chap pela HISP UiO.
O principal produto de informação sobre clima e saúde que a Saudigitus desenvolveu para Moçambique no âmbito do seu trabalho mais recente é um sistema de alerta precoce preditivo a nível distrital que integra variáveis climáticas com dados de vigilância da malária do iMISS/DHIS2 e produz um painel de controlo dinâmico com previsões a nível distrital, para um período de 2 a 3 meses, relativas a casos de malária, mapas de risco espaciais e painéis de tendências climáticas e de malária para o planeamento de programas. Este painel de controlo é, de momento, um protótipo e ainda não foi integrado nos painéis de controlo habituais a nível das instalações nem no processo de tomada de decisões operacionais.
Integração de dados climáticos
A aplicação «DHIS2 Climate» foi instalada no HMIS de Moçambique, permitindo a integração e a utilização de dados climáticos no DHIS2. Como ponto de partida, foram importados e harmonizados dados de precipitação do CHIRPS e de temperatura terrestre do ERA-5, relativos a um período de mais de 36 meses, para todos os 161 distritos do SISMA. As equipas técnicas a nível nacional do Programa Nacional de Controlo da Malária (NMCP) são, atualmente, os principais utilizadores dos dados climáticos no DHIS2, que apoia a monitorização da relação entre o clima e a malária através de séries temporais que comparam a precipitação, a temperatura e a humidade com o número de casos, bem como de tabulações cruzadas analíticas entre as previsões e as tendências mensais a nível distrital.
A Saudigitus também colaborou com o Instituto Nacional de Meteorologia (INM) de Moçambique para estudar possíveis soluções para a digitalização de dados climáticos locais, incluindo a implementação de um projeto-piloto que envolve a utilização do DHIS2 para recolher conjuntos mínimos de dados de estações meteorológicas locais. Este trabalho encontra-se numa fase exploratória.
Modelação preditiva
Os objetivos operacionais do MNCP em matéria de modelação preditiva consistem em conseguir gerar previsões sobre a malária com uma antecedência de 2 a 3 meses, de modo a orientar intervenções proativas (IRS, distribuição de ITN e afetação de recursos) para apoiar a transição da deteção de surtos para a antecipação do risco.
A Saudigitus instalou a Plataforma de Modelação Chap e a Aplicação de Modelação DHIS2 no ambiente de produção do DHIS2 de Moçambique e realizou sessões de testes em conjunto com o programa de combate à malária, que permitiram identificar modelos e fontes de dados relevantes. Estes modelos foram avaliados em Chap e consideraram-se adequados para o planeamento a nível distrital. Durante os testes, os alertas do Chap identificaram três possíveis surtos de malária em duas províncias com uma antecedência de quatro semanas, o que seria suficiente para permitir ajustes, com base nos dados, no calendário das intervenções de pulverização intradomiciliar (IRS). No entanto, este sistema ainda não se encontra em funcionamento devido a desafios organizacionais e técnicos. Os procedimentos operacionais padrão (SOP) para a resposta aos alertas do sistema de alerta precoce ainda não estão finalizados, e a equipa do MNCP dispõe de pouca capacidade para interpretar os resultados probabilísticos. Os desafios em matéria de qualidade dos dados incluíram a ausência de alguns dados nos distritos rurais e um desfasamento temporal entre os dados climáticos e os dados de saúde. Além disso, a utilização de várias instâncias do DHIS2 em diferentes programas suscita desafios em termos de interoperabilidade, e a elaboração de previsões ainda não foi automatizada.