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Valutare la qualità dei servizi sanitari in Tanzania

Uno studio che misura la prontezza delle strutture sanitarie e la fornitura di servizi di assistenza prenatale.

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Indice

In molti paesi a basso e medio reddito, capire quanto bene sono fornite le prestazioni sanitarie è fondamentale. Un modo per misurarlo è combinare informazioni da sondaggi che chiedono alle famiglie delle loro esperienze sanitarie e valutazioni delle Strutture sanitarie. Il modo migliore per farlo è collegare i dati di ogni persona dal sondaggio delle famiglie alla qualità dell'assistenza ricevuta nella struttura visitata. Tuttavia, questo è spesso troppo complicato per grandi sondaggi nazionali.

Invece, i ricercatori usano spesso un metodo più semplice chiamato collegamento ecologico. Questo significa collegare i dati di una persona dal sondaggio della famiglia a un punteggio medio di qualità da tutte le strutture sanitarie nella stessa area. Questo metodo ha comunque alcune sfide perché le strutture sanitarie variano in tipologie, come ospedali e cliniche, e non ogni struttura è ugualmente preparata a fornire assistenza.

Per ottenere risultati più accurati, è essenziale considerare queste differenze. Questo può essere fatto adeguando i punteggi di qualità in base ai tipi di strutture e considerando quanti pazienti ogni struttura serve.

Fonti di dati

In questo studio, sono stati utilizzati dati dalla Tanzania. Per la nostra analisi, abbiamo esaminato una valutazione delle strutture sanitarie condotta nel 2014-2015 chiamata Tanzania Service Provision Assessment (TSPA). Questa valutazione includeva diversi sondaggi, come interviste con operatori sanitari e pazienti, e osservazioni dei servizi sanitari.

Il TSPA mirava a raccogliere dati da un'ampia gamma di strutture sanitarie in tutto il paese. Era progettato con attenzione per garantire che i dati raccolti rappresentassero strutture in diverse regioni e tipi. Questi tipi includono dispensari, centri sanitari, cliniche e ospedali, ognuno dei quali offre diversi livelli di assistenza e servizi.

Abbiamo anche utilizzato il Registro delle Strutture Sanitarie della Tanzania, che è un database pubblico di tutte le strutture sanitarie in Tanzania. Questo registro consente una migliore comprensione e connessione delle strutture attraverso diverse fonti di dati, assicurando risultati completi.

Quali sono i Tipi di Strutture Sanitarie in Tanzania?

Ci sono diversi tipi di strutture sanitarie in Tanzania:

  • Dispensari: Questi sono solitamente il primo punto di contatto per i pazienti. Offrono servizi sanitari di base, inclusa l'assistenza materno-infantile e cure ambulatoriali per malattie comuni.

  • Centri Sanitari: Queste strutture supervisionano i dispensari e possono fornire servizi più completi, comprese piccole chirurgie e cure preventive.

  • Cliniche: Queste sono solitamente strutture private che forniscono principalmente assistenza ambulatoriale. Includono servizi di infermieri, ostetriche e dottori.

  • Ospedali: Gli ospedali offrono un livello più elevato di assistenza, compresi servizi di ricovero e trattamenti medici specializzati. Vanno da ospedali distrettuali locali a ospedali di riferimento regionali e nazionali più grandi.

Raccolta Dati

Per il nostro studio, abbiamo raccolto dati per un servizio sanitario specifico chiamato visite di assistenza prenatale (ANC), che sono controlli per donne incinte. Abbiamo ottenuto dati su queste visite dal portale Tanzania DHIS-2. Questo ci ha fornito informazioni su quante donne ricevessero servizi ANC presso le strutture sanitarie in un anno.

Abbiamo assicurato che i nostri dati fossero puliti rimuovendo eventuali voci che non corrispondevano a strutture sanitarie specifiche e garantendo che tenessimo conto di eventuali dati mancanti. Alla fine, abbiamo calcolato il numero totale di visite ANC presso ciascuna struttura.

Misurare la Preparazione delle Strutture

Volevamo valutare quanto fosse pronta ciascuna struttura a fornire assistenza prenatale di qualità. Per farlo, abbiamo esaminato vari fattori, come il numero di personale formati, le attrezzature disponibili, i farmaci e altri fornimenti necessari. Abbiamo creato un punteggio di prontezza basato su questi criteri.

Le strutture ricevevano un punto per ogni criterio soddisfatto, e il punteggio totale veniva calcolato per dare una percentuale che rappresentava la loro prontezza a fornire servizi ANC di alta qualità.

Collegare i Dati Insieme

Successivamente, abbiamo combinato i dati sulle visite ANC con i punteggi di prontezza delle strutture. Collegando questi due set di informazioni, potevamo valutare la qualità dell'assistenza ricevuta dalle donne in base a dove andavano per i loro servizi.

Abbiamo utilizzato il Registro delle Strutture Sanitarie per unire i dataset, assicurandoci di poter identificare correttamente ogni struttura. Questa connessione era vitale per creare un quadro completo della fornitura dei servizi sanitari in Tanzania.

Approcci Diversi per Stimare la Prontezza

Abbiamo sviluppato tre metodi diversi per stimare la prontezza delle strutture:

  1. Approccio Ponderato per Struttura: In questo metodo, abbiamo considerato la distribuzione delle strutture nel paese. Ogni struttura è stata ponderata in base a quanto fosse probabile che fosse inclusa nel sondaggio. Questo approccio ha garantito che le stime riflettessero il panorama nazionale dei servizi sanitari.

  2. Approccio Ponderato per Osservazione: Questo metodo ha tenuto conto del numero di visite dei pazienti ricevute da una struttura. Ogni struttura è stata ponderata in base al numero di clienti osservati durante lo studio. Questo ha aiutato a regolare i punteggi in base al volume di pazienti serviti da ciascuna struttura.

  3. Approccio Ponderato per Carico di Lavoro: In questo approccio, abbiamo moltiplicato il peso della struttura per il numero di visite ANC, creando un peso di carico di lavoro. Questo metodo ci ha permesso di considerare sia la qualità delle strutture sia il numero di pazienti trattati.

Analizzare i Risultati

Abbiamo analizzato i nostri risultati per vedere come ogni approccio si confrontava con il metodo ideale di ponderazione per carico di lavoro. Ci siamo concentrati sul determinare se questi metodi alternativi producessero risultati abbastanza simili alle stime ponderate per carico di lavoro.

In generale, abbiamo scoperto che sia le stime ponderate per struttura che quelle ponderate per osservazione potevano servire come ragionevoli approssimazioni per quello che consideravamo il miglior metodo.

Tuttavia, le stime ponderate per struttura mostravano spesso punteggi inferiori rispetto alle stime ponderate per carico di lavoro. Questo accadeva perché le strutture che avevano una maggiore prontezza e trattavano più pazienti ricevevano più peso nel metodo ideale.

Il metodo ponderato per osservazione mostrava un confronto più equilibrato considerando diversi tipi di strutture. Entrambi i metodi possono fornire informazioni utili, ma capire quando utilizzarne ciascuno dipende dal contesto specifico e dai dati disponibili.

Limitazioni dello Studio

Questo studio ha avuto alcune limitazioni. Abbiamo affrontato sfide con la qualità dei dati di routine utilizzati per calcolare il carico di lavoro. Anche se abbiamo cercato di affrontare questi problemi imputando valori mancanti, queste problematiche di qualità dei dati esistono spesso in studi simili in altri paesi a basso e medio reddito.

Inoltre, i nostri risultati si basavano su dati di un solo paese, il che può influenzare quanto siano applicabili i risultati ad altri contesti. Tuttavia, i metodi utilizzati in questo studio possono essere replicati in altri paesi con dati simili disponibili.

Conclusione

Questo studio aggiunge conoscenze su come misurare l'efficacia dei servizi sanitari in diversi contesti. Anche se abbiamo trovato che i metodi confrontati erano simili in alcuni modi, la scelta del miglior metodo da utilizzare dipende dalla disponibilità dei dati e dalla situazione specifica in ciascun paese.

Pesando con attenzione la prontezza delle strutture e comprendendo come analizzare queste informazioni, possiamo valutare meglio la fornitura dei servizi sanitari e lavorare per migliorare la qualità dell'assistenza nei paesi a basso e medio reddito.

Fonte originale

Titolo: Exploring approaches to weighting estimates of facility readiness to provide health services used for estimating input-adjusted effective coverage: a case study using data from Tanzania

Estratto: The ideal approach for calculating effective coverage of health services using ecological linking requires accounting for variability in facility readiness to provide health services and patient volume by incorporating adjustments for facility type into estimates of facility readiness and weighting facility readiness estimates by service-specific caseload. The aim of this study is to compare the ideal caseload-weighted facility readiness approach to two alternative approaches 1) facility-weighted readiness and 2) observation-weighted readiness to assess the suitability of each as a proxy for caseload-weighted facility readiness. We utilized the 2014-2015 Tanzania Service Provision Assessment along with routine health information system data to calculate facility readiness estimates using the three approaches. We then conducted equivalence testing, using the caseload-weighted estimates as the ideal approach and comparing with the facility-weighted estimates and observation-weighted estimates to test for equivalence. Comparing the facility-weighted readiness estimates to the caseload-weighted readiness estimates, we found 58% of estimates met the requirements for equivalence. In addition, the facility-weighted readiness estimates consistently underestimated, by a small percentage, facility readiness as compared to the caseload-weighted readiness estimates. Comparing the observation-weighted readiness estimates to the caseload-weighted readiness estimates, we found 64% of estimates met the requirements for equivalence. We found that, in this setting, both facility-weighted readiness and observation-weighted readiness may be reasonable proxies for caseload-weighted readiness. However, in a setting with more variability in facility readiness or larger differences in facility readiness between low caseload and high caseload facilities, the observation-weighted approach would be a better option than the facility-weighted approach. While the methods compared showed equivalence, our results suggest that selecting the best method for weighting readiness estimates will require assessing data availability alongside knowledge of the country context.

Autori: Ashley Sheffel, E. Carter, D. Niyeha, K. I. Yahya-Malima, D. Malamsha, S. Shagihilu, M. K. Munos

Ultimo aggiornamento: 2023-04-03 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.03.30.23287947

Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.03.30.23287947.full.pdf

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia medrxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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