Sfruttare la Data Science per la salute materna e infantile in Africa

Nel 2015, i paesi di tutto il mondo hanno concordato obiettivi per migliorare la salute di madri, Neonati e bambini, cercando di ridurre le morti evitabili entro il 2030. Questi obiettivi comprendono la riduzione del numero di bambini sotto i cinque anni che muoiono a 25 ogni 1.000 nati vivi, abbassare i decessi neonatali a 12 ogni 1.000 nati vivi e puntare a un tasso globale di mortalità materna non superiore a 70 ogni 100.000 nati vivi. Per mantenere i paesi responsabili di questi obiettivi, sono necessari dati di alta qualità. Nonostante alcuni progressi, molti paesi faticano ancora a raccogliere e gestire dati su nascite, morti e benessere di gruppi vulnerabili.

L'UNICEF tiene traccia del benessere dei bambini tramite vari indicatori, come la registrazione alla nascita, l'istruzione, la protezione dai danni, ambienti di vita puliti e la riduzione della povertà. Tuttavia, molti paesi affrontano ancora sfide nel ottenere dati completi. Oltre 190 paesi forniscono dati a diverse agenzie delle Nazioni Unite, comprese informazioni su mortalità, nati morti e altri fattori legati alla salute. Sfortunatamente, le regioni con le maggiori sfide sanitarie, come l'Africa, spesso mancano di buoni dati, portando a una situazione di "dati ricchi, informazioni povere".

Dati precisi sulla salute materna e infantile sono vitali per i leader nei paesi africani per essere responsabilizzati e raggiungere obiettivi di riduzione delle morti evitabili. Inoltre, buoni dati possono aiutare a mirare le interventi per supportare in modo efficace le popolazioni vulnerabili. I paesi devono dare priorità alla salute materna, neonatale e infantile (MNCH) e spingere per raccogliere e analizzare i dati. La pandemia di COVID-19 ha rivelato alcuni nuovi metodi per raccogliere e riportare dati sulla salute, ma ha anche interrotto il monitoraggio di molti indicatori sanitari, influenzando servizi essenziali come le vaccinazioni.

#Il Ruolo della Data Science

La data science combina tecniche scientifiche, algoritmi e sistemi per estrarre informazioni utili da dati sia strutturati che non strutturati. Involge l'uso di matematica, statistica, informatica e conoscenze di campi specifici come MNCH per aiutare a raccogliere, organizzare, gestire, analizzare e interpretare grandi quantità di informazioni. Negli ultimi anni, la data science è stata utilizzata in vari settori, compreso quello sanitario, per affrontare sfide difficili, prevedere risultati e plasmare strategie.

Nel MNCH, specialmente in Africa, la data science ha dimostrato promesse. Esempi includono progetti che prevedono la mortalità infantile, monitorano i programmi di vaccinazione e migliorano l'utilizzo dei servizi di salute materna nelle aree rurali. Inoltre, la data science potrebbe connettere i dati MNCH con altri set di dati globali, come schemi meteorologici e fattori ambientali.

In posti come Europa, USA e Asia, le iniziative di data science hanno migliorato la qualità dei dati e la fornitura di assistenza sanitaria, abilitando una migliore pianificazione e azioni mirate. Fortunatamente, ci sono già vari sforzi in Africa per utilizzare la data science, inclusi programmi per sistemi di informazione sanitaria e piattaforme sanitarie mobili. Tuttavia, molte di queste iniziative sono isolate e mancano di coordinamento, limitandone l'efficacia.

#Scopo dello Studio

Questo studio mira a rivedere come la data science sia stata utilizzata per migliorare MNCH in Africa. Mappando dove e come sono stati applicati approcci di data science nella regione. Questa panoramica fornirà spunti su lacune e opportunità, contribuendo a guidare il lavoro futuro in questo ambito.

#Motivazione dello Studio

L'Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) ha creato una strategia per promuovere la salute digitale in cinque anni. Hanno anche istituito un atlante della salute digitale per tenere traccia dei progetti di salute digitale. In Africa, esistono oltre 600 progetti, ma solo 316 si concentrano su MNCH, e ci sono poche informazioni sulle loro fasi di attuazione. Pertanto, l'esatto uso della data science per migliorare MNCH non è ben conosciuto.

Esaminando la letteratura esistente, questo studio metterà in evidenza lacune e opportunità per la data science in MNCH e suggerirà direzioni future per questo importante campo in Africa. I risultati rafforzeranno le conoscenze in quest'area e chiederanno più ricerche, fornendo riferimenti utili per i decisori interessati a investire e collaborare in MNCH.

#Obiettivi dello Studio

I principali obiettivi di questo studio sono:

1. Mappare e riassumere dove sono stati implementati progetti di data science in MNCH in Africa.
2. Descrivere le esperienze e le pratiche di applicazione della data science in MNCH nella regione.
3. Identificare lacune e opportunità nell'uso della data science per MNCH.
4. Esplorare come utilizzare queste lacune e opportunità per far progredire la data science in MNCH.
5. Discutere la futura traiettoria della data science in MNCH in Africa.

#Metodi e Analisi

#Modello Concettuale

Questo studio applicherà un approccio concettuale per comprendere come la data science sia stata applicata in MNCH a vari livelli clinici, comunitari e regionali. Il quadro sarà basato su un modello progettato per valutare e migliorare i sistemi di informazione sanitaria nei paesi a basso e medio reddito. Il nostro modello si espande includendo aree specificamente legate alla data science, come tecnologia, sviluppo delle competenze e necessità politiche.

#Aree del Quadro

1. Sfide Infrastrutturali e di Sistema: Questa area esamina le attuali iniziative di data science, accessibilità e l'efficacia dei sistemi di dati sanitari esistenti.

2. Qualità dei Dati: Questa area si concentra sulla standardizzazione dei dati per garantire affidabilità e precisione per decisioni sanitarie informate.

3. Governance dei Dati e Politica: Questa area analizza come i dati siano gestiti in modo etico e l'effetto dell'ambiente normativo sulla data science in MNCH.

4. Innovazioni Tecnologiche: Questa area esplora il ruolo della tecnologia digitale nel migliorare la raccolta e l'analisi dei dati in MNCH.

5. Sviluppo delle Capacità: Questa area si concentra sul costruire competenze e conoscenze nella data science tra i professionisti della salute per massimizzare le opportunità.

6. Quadri Collaborativi: Questa area promuove la formazione di partenariati tra i settori per incoraggiare decisioni basate sui dati in MNCH.

7. Raccomandazioni per l'Implementazione: Questa area fornirà strategie per implementare iniziative di data science in MNCH e garantirne la sostenibilità.

#Design della Revisione Scoperta

Per strutturare la revisione, seguiremo un framework metodologico che include quattro fasi principali: identificare domande di ricerca, cercare studi rilevanti, selezionare articoli e raccogliere e riassumere i dati.

1. Identificare Domande di Ricerca: Ci concentreremo su cinque domande chiave che esplorano l'uso della data science in MNCH in Africa.

2. Trovare Studi Rilevanti: Verrà condotta una ricerca approfondita nella letteratura utilizzando più database e ricerche per lavori non pubblicati. L'attenzione sarà sulle pubblicazioni in lingua inglese specificamente relative alle applicazioni della data science in MNCH in Africa.

3. Selezione degli Articoli: Gli articoli selezionati passeranno a un processo di screening per garantire che siano pertinenti alle domande di ricerca.

4. Estrazione e Sintesi dei Dati: Dopo aver identificato i documenti pertinenti, estrarremo informazioni essenziali e riassumeremo i risultati utilizzando analisi descrittive.

#Etica e Diffusione

Poiché questa revisione utilizzerà dati pubblicati esistenti, non è necessaria l'approvazione etica. I risultati della revisione saranno condivisi con professionisti della salute, politici e ricercatori attraverso vari canali, incluse pubblicazioni peer-reviewed, conferenze, piattaforme digitali e social media. Questa ampia diffusione mira a garantire che le intuizioni sulle applicazioni della data science in MNCH siano efficacemente condivise e utilizzate per informare interventi pratici.

#Conclusione

Questo studio sull'uso della data science nella salute materna, neonatale e infantile in Africa è fondamentale poiché cerca di mappare le applicazioni, identificare lacune ed esplorare future opportunità. Affrontando questi aspetti, lo studio può contribuire in modo significativo a migliorare gli esiti di salute per madri e bambini nella regione, sostenendo le nazioni nel loro impegno a ridurre le morti evitabili e migliorare il benessere complessivo. La data science ha il potenziale di svolgere un ruolo cruciale in questi sforzi, rendendo importante comprenderla e applicarla efficacemente nel contesto MNCH in Africa.