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保健管理情報システム（HMIS）のデータ検証。ルワンダの4つの地区における事例研究
Health management information system (HMIS) data verification: A case study in four districts in Rwanda.
PMID: 32678851 DOI: 10.1371/journal.pone.0235823.
抄録
序論:
信頼性の高い健康管理情報システム（HMIS）データは、改善すべき領域を特定し、医療提供の影響を測定するために、最小限のコストで使用することができます。しかし、低・中所得国ではHMISデータの質が変動しているため、モニタリング、評価、研究においてその価値が制限されている。我々は、ルワンダの母体・新生児保健（MNH）のためのHMISデータの質を、HMIS報告書と施設の情報源文書との整合性に基づいてレビューすることを目的とした。
INTRODUCTION: Reliable Health Management and Information System (HMIS) data can be used with minimal cost to identify areas for improvement and to measure impact of healthcare delivery. However, variable HMIS data quality in low- and middle-income countries limits its value in monitoring, evaluation and research. We aimed to review the quality of Rwandan HMIS data for maternal and newborn health (MNH) based on consistency of HMIS reports with facility source documents.
方法:
ルワンダの4つの地区にある76の保健施設（HF）を対象に、横断的調査を実施した。14のMNHデータ要素について、2017年の3ヶ月間、研究スタッフが再集計した施設登録データとHMISデータを比較した。サービスが提供されていない場合、出典文書が入手できない場合、または調査期間中に少なくとも1つのHMIS報告書が欠落している場合は、特定の比較対象からHFを除外した。HMISデータの検証に関する世界保健機関（WHO）のガイドラインを使用した：検証係数（VF）は、HMISデータに対する登録データの比率として定義された。VF<0.90またはVF>1.10は、それぞれHMISでの過多報告および過少報告を示していた。
METHODS: We conducted a cross-sectional study in 76 health facilities (HFs) in four Rwandan districts. For 14 MNH data elements, we compared HMIS data to facility register data recounted by study staff for a three-month period in 2017. A HF was excluded from a specific comparison if the service was not offered, source documents were unavailable or at least one HMIS report was missing for the study period. World Health Organization guidelines on HMIS data verification were used: a verification factor (VF) was defined as the ratio of register over HMIS data. A VF<0.90 or VF>1.10 indicated over- and under-reporting in HMIS, respectively.
結果:
分娩数（98.7％；75/76）、出生前ケア（ANC1）の新規登録者数（95.7％；66/69）、出生数（94.7％；72/76）、および24時間以内に最初の産後ケアを受けた新生児数（81.5％；53/65）に関するデータについては、高い割合のHFが許容可能なVFを達成した。これは、ANC1で鉄/葉酸を受けた女性（78.3％;47/60）と梅毒検査を受けた女性（67.6％;45/68）でわずかに低く、ANC1の標準訪問（25.0％;17/68）と4回目の標準訪問（ANC4）（17.4％;12/69）では最も低かった。HFの大多数はANC4（76.8％;53/69）とANC1（64.7％;44/68）の標準訪問で過大報告していた。
RESULTS: High proportions of HFs achieved acceptable VFs for data on the number of deliveries (98.7%;75/76), antenatal care (ANC1) new registrants (95.7%;66/69), live births (94.7%;72/76), and newborns who received first postnatal care within 24 hours (81.5%;53/65). This was slightly lower for the number of women who received iron/folic acid (78.3%;47/60) and tested for syphilis in ANC1 (67.6%;45/68) and was the lowest for the number of women with ANC1 standard visit (25.0%;17/68) and fourth standard visit (ANC4) (17.4%;12/69). The majority of HFs over-reported on ANC4 (76.8%;53/69) and ANC1 (64.7%;44/68) standard visits.
結論:
データ要素ごとに HMIS データの質にはばらつきがあり、質の高い指標もあれば、地区間の報告傾向に一貫性がある指標もありました。妊娠年齢の知識、ANC標準訪問を決定するためのスケジューリング、ANCの質の指標など、より複雑な計算を必要とするANC関連データでは、過大な報告が観察されました。継続的なデータ品質評価およびギャップに対処するための訓練は、HMISデータの品質向上に役立つ可能性がある。
CONCLUSION: There was variable HMIS data quality by data element, with some indicators with high quality and also consistency in reporting trends across districts. Over-reporting was observed for ANC-related data requiring more complex calculations, i.e., knowledge of gestational age, scheduling to determine ANC standard visits, as well as quality indicators in ANC. Ongoing data quality assessments and training to address gaps could help improve HMIS data quality.