COVID-19中の健康管理におけるデータの質の評価

健康目標の進捗を追跡したり、健康緊急事態に対応したりするには、良い健康情報管理システムが必要だよ。これは特に開発途上国で重要で、たくさんの課題があるからね。正確でタイムリーなデータ共有は、COVID-19のような病気をコントロールするために不可欠だよ。世界保健機関（WHO）は、データは完全で正確、一貫性があり、タイムリーに報告されるべきだと強調してる。

質の悪いデータは深刻な結果を招くことがあって、リソースの無駄遣いや健康管理の機会を逃すことにつながるんだ。たとえば、正確じゃないデータは病気やワクチン接種の追跡を妨げ、ワクチンで予防できる病気の発生を引き起こす可能性がある。アメリカでは、質の悪いデータが多くの健康問題や死亡と関連付けられたりしてるんだ。

世界的に見ると、状況は深刻で、約40%の国が適切なデータ品質プロセスを守ってないんだって。例えば、多くの国が不完全または不正確なCOVID-19データを報告していて、パンデミックの管理が難しくなってる。データ品質に関する多くの課題は、訓練やテクノロジーリソースが不足している開発途上国から来ている。そして、重労働のせいで急いでデータを入力することが多くて、ミスが増えることもある。データを検証するための訓練されたチームがいなかったり、一貫性のない報告方法が状況をさらに悪化させているんだ。

#COVID-19とデータ報告の背景

2020年3月にCOVID-19はWHOによってパンデミックと宣言された。それに伴い、病気を効果的に追跡・管理するために継続的なデータ報告が必要になったんだ。ガーナでは、地区健康情報管理システム（DHIMS-2）がこのタスクを助けるために導入された。このシステムは、特にCOVID-19パンデミックのような緊急時に健康サービスデータの分析を改善するために設計されたんだ。

データ品質は、完全性、正確性、タイムリーさの3つの主要な次元に基づいて評価される。これらの側面は、健康管理者が信頼できる情報を持つために重要なんだ。でも、多くの地域、特にガーナのアハフォ地域では、特にCOVID-19危機の間にデータ品質に苦労している。データ報告で直面する課題を理解することは、健康結果を改善するために必要なんだ。

#研究設定

ガーナのアハフォ地域は約5,193平方キロメートルで、いくつかの他の地域に囲まれている。ココアや木材の生産で知られていて、病院やクリニックなど多くの健康施設がある。しかし、これらの施設の多くはCOVID-19の症例を不十分に報告していて、COVID-19報告に関するデータ品質を徹底的に評価する必要があるんだ。

この地域の予測人口は約576,526人で、健康危機の際に効果的な健康管理システムが必要だということを強調している。限られたリソースや技術的な人材が不足しているため、多くの医療従事者が正確でタイムリーな報告を提供するのに苦労していて、データ管理をさらに複雑にしてるんだ。

#研究デザインとデータ収集

施設ベースの研究が実施され、2020年3月から2022年12月までのCOVID-19データがレビューされた。23の健康施設からのすべての月次報告が評価され、合計782報告にのぼった。この包括的なレビューは、データ品質の3つの次元、つまり完全性、正確性、タイムリーさに焦点を当てた。

これらの施設のデータマネージャーにインタビューを行い、彼らの職務経験、訓練、健康施設で利用可能なリソースについてさらなる情報を集めた。構造化された質問票を使用し、データはExcelを使って分析された。

#データ品質評価

データ品質評価は、各健康施設からの月次報告のレビューを含んでいた。各報告には、完成させる必要のある複数のデータフィールドが含まれていた。フィールドが空白のままだった場合、報告は不完全と見なされた。正確性を確認するために、データ値をさまざまなソースで比較した。相違が見つかった場合、報告は不正確と見なされた。タイムリーさは、各報告の提出日を基に評価された。

各データ品質次元の全体的なレートが記録され、これらの施設がCOVID-19データをどれだけうまく報告したかに特に注意が向けられた。

#健康施設とデータマネージャーの特徴

分析の結果、健康施設や報告を担当するデータマネージャーに関する興味深い詳細が明らかになった。ほとんどの報告は政府所有の施設からのもので、パンデミック中に民間やミッション系の健康施設が直面している課題を反映している。多くのデータマネージャーは男性で、教育背景は様々で、多くがCOVID-19データ管理に関する訓練を受けていた。

データ検証チームやコンピュータ、インターネットアクセスがあると、これらの施設が健康データ報告を管理するのに大いに役立った。でも、施設ごとの訓練を受けた健康情報オフィサーの平均数は推奨レベルを下回っていて、データ報告の質を妨げる可能性があるんだ。

#混合効果分析

COVID-19データ品質に影響を与える要因を特定するために統計分析が行われた。特定の変数がデータ品質に大きな影響を与えることがわかった。データ検証チームが専任されている施設は、そうでない施設に比べて高品質なデータを報告していた。

さらに、COVID-19データ管理に関する訓練を受けたデータマネージャーは、より良い品質のデータを報告する可能性が高かった。興味深いことに、証明書を持つデータマネージャーは学士号を持つ人に比べて正確な報告を提出する可能性が高かった。これは、データ品質を維持するためには、形式的な教育よりも実践的な訓練と経験が重要であることを示しているんだ。

#主要な発見

全体として、アハフォ地域のCOVID-19データの質は期待以下と判明した。データの完全性と正確性のレートは特に低かったが、タイムリーさは良好な結果を示した。データ検証チームの存在とデータマネージャーへの適切な訓練は、全体的なデータ品質に影響を与える重要な要素だった。

COVID-19パンデミックの間に適切なデータ管理が強調されていたにもかかわらず、報告プロセスに改善の余地があることが示唆される。健康施設における継続的な訓練とデータ検証チームの設立が、データ品質の向上には不可欠なんだ。

#推奨事項

健康データの質を改善するために、いくつかの行動が取れるよ：

1. 継続的な訓練： データマネージャーは、データ収集、検証、報告技術について継続的な訓練を受けるべきだ。

2. データ検証チームの設立： すべての健康施設に専任チームを設けて、データを提出する前にレビューして検証することが必要だ。これにより、エラーを減らし、正確性を向上させることができる。

3. リソースの提供： 健康施設には、報告ツールやインターネットアクセスなど、より良いデータ管理を促進するための十分なリソースが必要だ。

4. データ品質の文化を促進： データマネージャーや健康施設のスタッフの間で質の高い報告へのコミットメントを促すことが、持続的な改善には重要だ。

5. 定期的なモニタリング： データ品質に関する定期的なチェックを実施することで、ギャップや注意が必要な部分を特定し、継続的な改善を確保できる。

#結論

アハフォ地域のCOVID-19データの質は、感染症の発生時における医療計画や対応に大きな影響を与える。データ収集の実践を改善し、必須のリソースを提供し、医療スタッフの訓練に投資することで、健康データの全体的な質を向上させることが可能だよ。これが、特にCOVID-19パンデミックのような健康緊急事態の際に、コミュニティの意思決定や健康結果を良くすることにつながるんだ。