 Okay, we're going to get started because I don't want to lose. Bonjour, Fertu. Nous allons commencer parce que je ne veux pas perdre le temps des présentateurs. J'espère que tout le monde revient vite dans la salle. Nous avons eu de longues journées de travail. Et aujourd'hui, on va parler de l'utilisation des données de vaccination et la triangulation de ces données-là. Pour ceux qui ne connaissent pas le diagramme quand je vous montre depuis, voici un kit de vaccination de DHS2 qui peut être aussi triangulé. Et plusieurs, vous pouvez voir en bas à droite. C'est un partenariat que nous avons vu avec plusieurs, Gavi et d'autres institutions. On va avancer et vous présenter un peu ce dont est la question. Et également les expériences pour ce qui est de la triangulation. Et également, quand on veut parler de triangulation, ce serait bien de parler également de comment extraire les données, comment les utiliser, comment s'assurer que les gens utilisent les données. Parce que si on ne commence pas bien, on ne peut pas trianguler les données de manière efficace. D'un pour cela. On aura Patrick Omer de his Uganda, qui va nous présenter le travail qu'ils ont fait avec les pèvres dans les pays pour ce qui est de la redynamisation du tableau de port pèvres et pour pouvoir continuer avec les activités de triangulation. Donc Patrick a voulu la parole. Bonjour. Je m'appelle Patrick Omer. Je travaille avec his Uganda, mais également je soutiens l'équipe de développement du package. Et donc on travaille avec l'équipe tout entier pour ce qui est du soutien du développement. Donc il y a eu beaucoup de contributions qui viennent de notre équipe, à l'équipe de base. Ce que nous sommes de faire, c'est une approche participative de l'adaptation du package, de pèvres, pour l'Oganda. Et nous avons connu du progrès et c'est ce que nous voulons partager avec vous. Donc je suis là au nom d'une équipe dont les membres sont Stéphane, Sam, Kassosie, et Crois-Pas-Bérombise. On est également avec le ministère de la Santé et les types de programmation de l'UNEPI qui est le programme et l'âge de vaccination de l'Oganda. Donc nous avons commencé en 2018 lorsque nous avons commencé à soutenir l'implementation du package. C'est pas que pour les pèvres, mais aussi pour le palysisme, la superclose entre autres. On s'est focalisé sur l'adrigat et notre objectif c'est de faire l'installation et de renforcer les capacités par la formation et le mentorat, et également le soutien de l'infrastructure par l'administration du serveur parce qu'il y a beaucoup d'activités sur ce permis. Il y a également le soutien général des HS2 parce qu'on ne peut pas se focaliser seulement sur ces trois premiers points. Donc on a informé le ministère qui essayait de réviser les six. Donc c'était très bien parce que cela nous a donné une opportunité pour pouvoir mentionner ce que nous pensons manquer dans les six pour ce qui est des pèvres. Donc depuis 2018, nous avons commencé et évidemment ce que nous avons fait c'est d'être capable d'installer les paquets sur l'instance de production du six national. Voici la version que nous avons qui est affichée. Mais également quand vous partez dans les districts, vous voyez qu'ils ont également leur tableau de bord. En bas on voit l'autre tableau de bord qui est fait à partir de la main. Donc quand vous allez, on voit la version de tableau de bord six dans les districts également dans les établitions de santé et qui est fait de manière manuelle. Et on se demande pourquoi ils ne le font pas dans le DHS2. Évidemment il y a des défis en matière d'accès dans les DHS2 et sur la limite l'utilisation, surtout pour les gestionnaires et les personnes hautes dans la hiérarchie est la difficile de pouvoir entrer dans le DHS2 parce qu'ils n'ont peut-être pas des mots de passe qu'ils oublient également il y a très peu d'informations en matière d'analys de DHS2. Certaines personnes croient que le DHS2 est juste pour collecter les données. Maintenant quand on parle de DHS2 ils parlent juste de reporting. Voici la manière dont le tableau de bord est fait quand on forme les gens d'autres possibilités dans le DHS2 ils sont un peu confus. Donc il y a des requêtes ad hoc potentielles pour ce qui est d'utilisation de DHS2. C'est vrai qu'on a beaucoup de tableaux de bord en Uganda et ça crée beaucoup de confusion. Parfois, alors nous avons pensé comment faire pour améliorer ce que nous avons déjà pour ce qui est de vaccination et essayer d'améliorer le tableau de bord. Donc l'équipe a décidé d'avoir une approche participative et avec le RISPR on a essayé de parler des analyses dans le DHS2 qui ont été améliorés. Quand on parle de des graphiques on se disait que c'était une opportunité de voir ce qu'il y a dans le package et utiliser les dernières fonctionnalités d'améliorer le tableau de bord. On a essayé de soutenir l'intégration des données à améliorer l'analyse par la triangulation. Puis aussi on a amélioré le package global pour les PEV. Alors on a commencé in Uganda. On a l'équipe des implementeurs qui étaient là. En fait on essaie de voir si on a le package et qu'on le met dans l'instance qu'en est-il de l'examen et les feedbacks. On a essayé de comprendre les indicateurs en profondeur. Mais parfois on ne les comprend pas. On s'assoit avec eux, on leur explique que voici un peu le dénominateur. Par exemple, quand on leur explique tout, on détaille comment ça a apprécié le processus. On essaie de faire l'analyse des outputs. Si vous voyez la couleur il y a des gens qui n'aiment pas cela. On a le package et les gens n'aiment pas les couleurs. Quand on a les couleurs attractives c'est ce qui les rend heureux. Quand on fait tout cela on se rend compte que après cette étape on peut maintenant s'occuper du déploiement. On essaie de générer les feedbacks pour l'équipe en général pour pouvoir améliorer le package. Voici le processus que nous voulons suivre. On va vous montrer plus tard comme des captures d'écran. Avec l'équipe qui était là on a pu aller sur le terrain. On est parti dans l'establishment de santé qu'on parlait aux différentes équipes pour voir ce qui se passe là-bas. On essaie de leur présenter le package pour qu'ils comprennent ce qu'on dit les questions. Avec les leçons que nous avons tirées pour le moment, parce qu'il y a plusieurs enseignements à tirer pour participer. On essaie de faire l'examen des indicateurs. Tout le monde était expert dans son domaine. Ils avaient quelque chose à dire pour ce qui était des indicateurs. C'est très intéressant. Ils avaient à chaque fois une idée pour ce qui était des indicateurs. On a essayé de voir comment on a pu mettre l'application dans le déploiement et ça a promu en quelque sorte le fait que tout le monde se réclame du projet et également il y a des questions d'exigence. Il y a des exigences dans les directives et on a dû les lire. On a essayé de discuter avec Oslo pour comprendre ce dont il est question. Quand on essaie de leur présenter ces informations en haut, vous voyez leurs graphiques manuelles et ils sont en train d'utiliser des groupes cumulatives. Mais nous, c'est pas ce que nous faisons. Vous voyez qu'il y a une sorte de déconnexion entre ce qu'ils connaissent, ce qu'ils ont l'habitude de faire et ce que les directives recommandent. On a dû faire des ajustements pour être en étroite avec ce qu'ils connaissent. Également, pour l'expérience de terrain vous voyez les piles de boîte en haut c'est au niveau des districts les gens se demandent comment on met toutes ces données dans les DHS2. C'est les sigs qui s'en occupaient. Il y a toujours des piles de données dans les bureaux des sigs qui viennent des établitions de santé et ils se laient entrer dans le DHS2. Vous voyez tout le document qu'il y a à faire. Il faut tout un processus pour que les implémentaires puissent comprendre comment entrer les données dans le DHS2 et ça vous donne également une compréhension quand on essaie de faire le design pour pouvoir apprécier comment est-ce que les choses se passent. Je peux vous voir que vous ressentez cela à partir de là. Je vais repartir sur ok les diapos vous avez vu un peu la comparaison entre les anciens des anciens tableaux de bord et ce tableau de bord ceci a l'air très attractif quand c'est vert c'est positif mais quand c'est rouge c'est vrai que vous avez des problèmes il y a des urgences ici on voit les données dans le DHS2 donc un des défis que nous avons c'est la question de l'unification des fonctionnalités de l'analyse des DHS2 et on avait le problème d'accès ouvert les gens se disaient qu'il devait juste entrer les URL et voir ce qu'il devait voir et puis sortir on a dû faire une sorte de plaidoyer et on a essayé de comprendre comment est-ce que on peut essayer d'entrer les taux cumulatives qu'ils ont d'habitude de faire on prend janvier, février et puis on cumule les deux mois par exemple la question de classement et comptage des unités organisation sur la base de la performance vous savez que nos sources ne sont pas très durées dans les comptes donc c'est un défi évidemment les résultats agrégés des indicateurs logiques on devait s'en occuper une fois que c'est fait on doit former tout un chacun pour pouvoir comprendre l'utilisation il y avait également la question des versions ici c'est la version 2.37 il y a des valeurs uniques des percentages donc on peut prendre en compte dans la nouvelle version on essaie de travailler dans les ministères pour pouvoir faire la mise à jour pour pouvoir avoir tout ceci dans l'instance de production pour ce qui est des perspectives pour finaliser le développement et le déploiement on doit également soutenir l'intégration de la surveillance des des VPD et donner la priorité à l'inclusion des caractéristiques fonctionnelles manquante on doit nous assurer que les gens utilisent ceci pour pouvoir améliorer le package global je remercie toutes ces équipes que vous voyez à l'écran merci beaucoup vous avez été assez rapide et nous apprécions cela on aura des sessions par diriger par Angél parce qu'il y a des pays qui doivent passer d'abord pour la présentation et on va avoir une idée de leur triangulation donc Angélah a présenté le tableau de bord de triangulation sur lequel ils travaillent il y aura aussi Coulibaly qui vient de Côte d'Ivoire qui va nous décrire leur expérience en matière de triangulation et également il y a des collègues en ligne venant du Nigeria et on va aussi avoir les retours d'information sur le package global pour ce qui est des perspectives et des défis et également des collègues de l'Ethiopie vont également nous présenter la situation de leur côté je vous remercie et Angélah, vous avez la parole merci Victoria je vais commencer par une introduction pour qu'on puisse être au même niveau pour ce qui est des programmes de vaccination et après on parlera des cas d'utilisation ensuite je vous donnerai une information sur les données de triangulation que nous développons DHSU donc l'objectif ici c'est de pouvoir comprendre les concepts clés de triangulation surtout dans le domaine de la vaccination à prendre comment implementer le processus de triangulation de quatre étapes avec l'OMS le CDC également on va faire des exemples de triangulation dans les pays et au niveau international puis on va discuter de comment utiliser les tables de bord on va commencer très rapidement avec la triangulation de deux étapes on devait avoir une définition si c'était pas très facile maintenant on devait savoir que la triangulation c'est la synthèse de données existantes de deux ou de plusieurs sources afin de résoudre des questions pertinentes pour la planification des programmes et la prise de décision et il faut tout faire pour que les dispositions soient appropriées il y a les groupes qui travaillent sur les données il y a également les équipes qui essaient de voir comment est ce que ce serait fait de la manière la plus appropriée possible donc pour ce qui est des principes de triangulation c'était un exercice qui doit avoir des objectifs très spécifiques on veut utiliser les données qui existent donc il faudrait que il y ait collecte de données premièrement maintenant il y a les questions de stock de surveillance quand j'apprends l'encombre vous avez vu que l'Oganda en a parlé il y a le fait de engager une équipe multidisciplinaire si possible de se focaliser sur la connaissance locale entre autres il y a l'utilisation des données qui est prise en compte que ce soit au niveau local que niveau de base Patrick en a parlé on sait ce qu'il en est des données on veut tout faire des données pour le bon vu également nous n'allons pas essayer d'entrer en pitaille pour certaines questions pour le moment maintenant pour ce qui est de la triangulation ça encourage la collaboration dans les unités des programmes ça permet de comprendre mieux les données et également faire des synthèses d'identifier les domaines pour l'amélioration des programmes parce que dans chaque domain il y a eu des limitations ça peut également d'identifier les domaines pour l'amélioration des programmes qui ne ne viennent pas forcément d'une source unique et améliorer la confiance dans les conclusions et les recommandations de qualité afin de pouvoir planifier sans perdre du temps je vais parler également de directives qui sont disponibles et je peux vous assurer qu'on va partager la présentation mais ce qui est important ici c'est que le guide est là pour 2 niveaux que le niveau national que le niveau national document générique pour ce qui est de la triangulation également on essaie de partir non seulement au niveau national mais au niveau régional et au niveau local donc on essaie de comprendre la question qui doit être résolu au niveau de chaque je j'encourage tout un chacun à faire à recourir aux informations qui sont ici et il y a plusieurs indicateurs qui sont également disponibles pour pouvoir faire la triangulation et les analys dans les domaines appropriés je n'essaie pas de trop simplifier les choses mais on a créé un processus à 4 étapes premièrement on pose la question qu'est ce qu'on essaie de faire exactement avec l'exercice de triangulation l'étape de identifier les sources existantes de données numéro 3 résumer les données dans le context local et numéro 4 développer un plan d'action et puis il y a les opportunités pour pouvoir intégrer la triangulation dans les activités existantes ici nous essayons de pouvoir faire appel aux groupes qui existent et pour pouvoir faire en sorte que ce soit dans l'activité journalier des différents acteurs on essaie de se rassurer qu'il y ait des réunions pour l'examen des données pèves que ce soit mensuel ou trimestriel également on essaie de faire l'examen annuel pour ce qui est l'introduction de nouveaux vaccins entre autres il y a des examens de qualité de données au niveau des pèves il y a également des formations que ce soit au niveau des différents directeurs et également avoir un design pour ce qui est du tableau de bord maintenant on essaie d'utiliser les données de triangulation je vais passer la parole à ma collègue de la Côte d'Ivoire pour pouvoir faire la suite de cette présentation bonjour je m'appelle Dr. Ruth Coulibaly je travaille dans le programme de vaccination de la Côte d'Ivoire je vais vous expliquer comment utiliser et la triangulation des données pour améliorer la performance du système d'information et renforcer à tous les niveaux du programme de vaccination de la Côte d'Ivoire voici le sommaire et je commence avec le context je commence en vous disant que jusqu'en 2021 plusieurs systèmes d'information ont été utilisés pour gérer les données du programme de vaccination de la Côte d'Ivoire notamment le EDVDMD qui est l'outil électronique de vaccins dans les districts et également le MEV qui est la surveillance des maladies évitées par la vaccination et puis info qui est donnée sur l'adventure vaccinale et il y a une multiplicité des données pour il y a la multiplicité des outils et des sources de données pour chaque type de données ce qui est entraîné un accablissement de l'utilisation des données cela a été révélée par l'évaluation de la qualité des données réalisées en 2019 au niveau des districts et des établissements des santé l'objectif des ministères de la Côte d'Ivoire c'est d'améliorer la performance du système d'information de la Côte d'Ivoire qui supporte les données du programme élargi de vaccination et renforcer les capacités du personnel de la Côte d'Ivoire chargée de la vaccination, de la surveillance des pèvres à tous les niveaux en matière de gestion d'analyse, d'interprétation et d'utilisation des données pour la prise de décision pour ce qui est de la méthodologie, nous sommes en train de faire la migration vers DHS2 pour la gestion des données sur la couverture vaccinale, la surveillance des pèvres et les sources de vaccins nous avons mis en oeuvre ou implementé un projet pilote basé sur les directives de l'OMS et de l'US CDC sur la triangulation pour l'amélioration de la prise de décision dans les programmes de vaccination au niveau infra national en 2021 nous avons mené de formation à la triangulation pour les gestionnaires de données de vaccination et de surveillance des pèvres au niveau régional et du district pour ce qui est des résultats et en rapport avec la migration de DHS2, nous avons eu à faire une amortisation de données réalisées pour intégrer les données historiques dans le DHS2 nous avons également eu des formations du personnel échargé de la vaccination de la surveillance des pèvres à tous les niveaux le déplement des paquets de données DHS2 prennent en compte de la surveillance et de réponses aux maladies de l'OMS pour ce qui est des paquets de données DHS2 en attente il y a le suivi de la surveillance basé sur les cas de maladies sexuellement transmissives de l'OMS depuis février 2022 DHS2 utilisé au niveau national pour ce qui est des résultats en lien avec le guide mondial pilote de la triangulation national nous avons eu un soutien fort de la part de la direction du pèvres la question priorité était de savoir si les données existantes peuvent aider la Côte d'Ivoire à documenter les progrès vers l'élimination de la rougeole nous avons eu à mener un processus de triangulation en quatre étapes nous avons identifié des problèmes de qualité des données et des populations et zones géographiques présentant puis nous avons eu à prendre des décisions pour l'introduction de la deuxième dose de vaccin contre la rougeole en Côte d'Ivoire et la révision des estimations de la population cible également nous avons eu deux séries de formation et c'était via des présentations et des travaux individuels de groupes qui est financé des bureaux des États-Unis et de la Côte d'Ivoire ici vous voyez les deux photos pour la triangulation pardon entre les sources de données et le fait d'avoir accès à un tableau de bord qui triangule les données en conclusion, avec le DHS2 le personnel de la Côte d'Ivoire chargée de la vaccination et de la surveillance des maladies transmissibles sexuellement et mieux équipées pour effectuer le suivi, l'analyse des données de vaccination du programme à tous les niveaux le personnel du programme national de immunisation a réalisé des activités de triangulation de triangulation à l'aide du système DHS2 pendant la formation et la supervision je vous remercie beaucoup bonjour bonjour à tout le monde vous m'écoutez très bien j'espère bonjour encore je m'appelle Mia Deui pour Nigeria ce matin, au nom d'autres membres de l'équipe y compris ceux qui sont dans les bureaux de la CCC je vais faire c'est exploser sur notre travail en matière d'intégration du DHS2 et des systèmes d'information externes pour trianguler et visualiser les données de surveillance de la vaccination de routine et des maladies habitables à vaccination au Nigeria pour suivre ce sommaire comme background le système d'information sanitaire du district accueille les données agrégées sur la vaccination de routine et d'autres données sanitaires de gestion et c'est géré par le ministère fédéral de la santé et l'agence nationale en charge des soins de gestion et d'analyse de la surveillance et de la réaction au pandémie accueille les données de surveillance des maladies basées sur les cas et c'est géré par le centre négérien de contrôle des maladies c'est-à-dire le CDC du négérien pour ce qui est les défis de la triangulation des données au Nigeria il y a les possibilités limitées de trianguler pour améliorer le programme et c'est parce qu'il y a une faible utilisation par contre des données dans les systèmes existants donc je vais présenter les processus de collecte d'analyse et de visualization des données de surveillance des maladies vitales par vaccination et des données de routine dans un table de bords de triangulation qui sera utilisé pour améliorer la prise de décision programmatique que ce soit au niveau national mais qu'au niveau international au niveau national nous espérons que les données seront utilisées sous les niveaux que ce soit au niveau des districts pour le niveau des pays et comme je vous l'ai dit de la présentation nous n'ésiterons pas juste d'avoir les données pour les analyser tout simplement il faudrait être guidé et avoir une direction pour ce qui est de la présenter d'être de notre triangulation je vais vous montrer les différents problèmes identifiés du programme dans la triangulation des données premièrement le problème c'est l'accul non identifié en matière d'immunité la question clé c'est la couverture administrative sans tel être exact deuxièmement les données de surveillance suggèrent telles qu'il existe des lacunes dans la couverture vaccinale le deuxième domaine c'est d'évaluer la performance du programme voilà les questions de triangulation dans les domain où nous avons identifié des problèmes avant de commencer le travail concernant la triangulation il fallait qu'on puisse d'abord comprendre la fiabilité des données et des sources de données qu'on nous allons utiliser ici vous pouvez voir les différentes sources de données où nous prenons les données et où nous faisons l'analyse de triangulation premièrement vous allez voir la couverture administrative et c'était important pour nous de comprendre les forces et les faiblesses de la couverture administrative nous voyons que la disponibilité des données est là sur le plan mentionne et c'est disponible pour tous les niveaux mais cela également des faiblesses parce qu'il y a le problème de qualité des données à cause de la valeur aberrante et des divergences en matière de la couverture vaccinale au Nigeria comme force c'est plus fiable que l'administration que les sondages administratifs l'imitation c'est que les enquêtes sont peu fréquentes et à d'autres sources comme le WENIC qui est l'estimation de l'OMS et de l'UNICEF et la force est d'incorporer la triangulation et les faiblesses c'est calculé uniquement une fois par an je vais pas pouvoir lire les faiblesses dont nous allons avancer pour la prochaine diapo maintenant qu'en est-il des plus approches et les méthodes que nous avons adopté pour pouvoir collecter les données faire les analyses du tableau de bord c'était important d'abord de commencer pas la cartographie du système parce que nous prenions les données dans le DHS2 et d'autres systèmes c'était important d'abord de pouvoir comprendre les métadonnées existantes de DHS2 des indicateurs des calculs des niveaux d'administration et de la fréquence alors lorsque on a déjà fini avec la cartographie du système et qu'on a compris le type des métadonnées qui existent dans les systèmes on a continué avec la sélection des indicateurs nous savons personnellement qu'il y avait déjà des documents sur le plan mondial comme celui mais c'est de l'UNICEF de l'USCDC donc on a essayé de repartir vers ces documents dans le cadre d'une triangulation on a identifié une liste des indicateurs et on a essayé de hiérarchiser ces indicateurs pour voir comment est-ce que c'est une étroite collaboration avec le système du Nigeria pour ce qui est de la triangulation des données par les partis prenons nationales donc on avait besoin de certaines approbations également après avoir identifié les indicateurs on a essayé d'aller au développement du système on a essayé de développer le travail de bord je dois dire que le tableau de bord que nous utilisons a été développé par AirShiny, AWS, Kubernetes et Donker Terminology donc nous avons aidé à pouvoir mettre en place l'étable de bord assez flexible qui nous permet de pouvoir l'interpréter avec d'autres systèmes maintenant pour ce qui est l'étable de bord après les indicateurs qui ont été approuvés on a pu créer des graphiques on a rendu à l'aide de Air, de Python et JavaScript pour s'assurer que l'expérience utilisateur est intuitif donc voilà les méthodes qui ont été adoptées pour le développement du tableau de triangulation au Nigeria ce que vous voyez à l'écran c'est des graphiques venant du tableau de bord que nous développons maintenant vous voyez que ça a une belle visualisation vous voyez la carte qui montre la couverture vaccinale ce que ce sera sur le plan national mais au niveau infranational également et nous étions capables de pouvoir mettre l'accent sur la couverture vaccinale et le nombre de doses vu qu'on travaille des maladies évitées par vaccination c'est pour cela qu'on a dû essayer de prendre les données qui correspondent évidemment à ces différentes maladies maintenant pour ce qui est de la cartographie cette carte est unique en son genre pour ce qui est de l'argent de vaccination au Nigeria ça aide les décideurs à pouvoir voir exactement que même s'il y a des domaines nous voyons qu'il y a une bonne couverture de vaccination que ce soit pour la pièvre jaune que la rougeole il y a beaucoup de cas qui sont dans le pays le tableau de bord nous permet également quand on utilise les données qui viennent de DHS2, de SORMAS et d'autres systèmes d'écheveillance qui n'étaient pas là avant qu'on lui commence ce travail parce que tous ces systèmes sont parallèles les sont aux autres contrôlés des utilisateurs qui ont accès mais ce que la trincluration est en train de faire maintenant c'est de pouvoir donner accès à tous les travailleurs de la santé pour que tout le monde puisse avoir accès à l'information au niveau national et au niveau international juste quelques exemples, il y a d'autres indicateurs qui ont également été identifiés voici la liste de quelques identificateurs qui ont été identifiés pour la visualisation et c'est publié dans le tableau de bord qui a été montré précédemment donc on a les cas confirmés de rouges-jeules par rapport à la culture MCV1 nous avons et ceux de DHS2 et le système SORMAS nous avons également le groupe d'âge des cas de rouges-jeules confirmés par statut vaccinal, c'est un indicateur très important et nous devons nous intéresser parce que ça nous permet de voir clairement ce qui l'en est des cas et les statuts de vaccination pour comprendre les données des systèmes et le projet on parle également du fait qu'il y a une discordance entre les doses de vaccine MCV1 et YF qui sont co-administrées donc on essaie de comprendre les disproportion qui existent à chaque indicateur on a les informations dans le tableau de bord pour conclure et pour les prochaines étapes les travaux sont en cours on essaie de terminer l'intégration du tableau de bord même si, j'ai dit que le DHS2 et SORMAS et d'autres systèmes existent au Nigeria qui sont là sur le terrain de manière parallèle et si cette triangulation ne serait pas une autre plateforme je peux vous assurer qu'on essaie pas de créer une autre plateforme ce que nous essayons de faire avec ce tableau de bord nous voulons que ça puisse s'intégrer dans le DHS2 pour que toutes les utilisations du DHS2 puissent trianguler les données comme un tableau de bord quand ils vont entrer dans le système nous allons également intégrer dans le SORMAS pour que tout ce qui a accès à cette plateforme présentement puisse voir cela et aussi les autres plateformes externes de créer un autre portail pour que les utilisateurs dans les services de santé puissent apprendre encore à l'utiliser. Tout sera entré directement dans les systèmes qui existent et nous serons sur le point de finaliser ça bientôt ça sera suivi par la mise en œuvre l'implémentation et la formation des utilisateurs ciblés que soit au niveau national mais aussi au niveau international donc on essaie de voir comment faire pour former les gens sur l'utilisation du tableau de bord pour que ce sera utilisé partout dans chacun. Ensuite, nous allons faire la cartographie, la triangulation et l'intégration de d'autres données, même si on a commencé par les maladies vitales par vaccination il y a beaucoup d'autres indicateurs que les gens aimeraient qu'on puisse trianguler donc quand on va finir on va commencer par la cartographie et voir comment d'autres données peuvent être triangulées au Nigeria et les insérer dans le tableau de bord et cela sera suivi par l'évaluation des utilisateurs finaux pour comprendre l'accessibilité et la facilité d'utilisation et la façon dont le tableau de bord améliore l'interprétation et l'utilisation des données pour les maladies vitales par vaccination. Voici un peu de résumé de la triangulation des données au Nigeria pour les maladies vitales par vaccination et les autres maladies dont je vous ai parlé. Je vous remercie de votre immeubles attention. Bonjour, je m'appelle Joel Adégoquet. Est-ce que vous me suivez? C'est bien, merci. Je ne peux pas m'approprier cette présentation. Je peux vous rassurer que c'est les collègues en Etiopie qui auraient bien aimé être là aujourd'hui mais n'ont pas pu venir. Je vais parler de la projection composante. Je l'ai parlé de 3K. On a parlé de la Côte d'Ivoire, du Nigeria mais non, on va voir comment est-ce que l'Etiopie était capable d'utiliser les guides pour ce qui est de la triangulation des données. Donc, ils se sont focalisés sur la triangulation des données entre des HS2 et d'autres sources pour améliorer la qualité de l'utilisation des données sur la vaccination. Là, c'est les données de vaccination viennent des DHS2 et d'autres sources et des sources qui ne sont pas aussi routiniées que celui des DHS2 mais il y a eu des préoccupations pour ce qui est de la qualité des données et le fait de les utiliser pour prendre des décisions. Il y a également une analyse critique des données et on essaye de se focaliser sur comment identifier les problèmes de qualité des données et d'identifier les manquements dans les programmes de planification et comment identifier, faire la cartographie et trianguler les données pour pouvoir essayer d'améliorer la qualité de ces informations. Alors, voici l'approche de l'Etiopie. La première étape c'est la sélection d'un petit groupe d'individus dans les agences et ainsi vous allez voir qu'il y a quelqu'un qui est pris au ministère de la Santé qui est en charge de la planification qui essaie de voir les composantes six ensuite on a essayé d'avoir des gens qui essaient de s'occuper des questions du PEV et de sélectionner des personnes de l'Institut de l'Etiopie en matière de santé qui essaient de voir la composante de prévalence. Pour commencer, il y a eu d'avoir une formation, c'était durant la période de la COVID il y a eu des formations qui a été faites en ligne notamment désolé de l'interruption nous disait qu'il y a eu une formation nationale se focaliser sur les bases de la triangulation après la formation on est parti à un niveau de cartographie on a essayé de cartographier les sources de données de surveillance disponibles en matière de vaccination et de surveillance on a essayé de voir les sources externes qui ont été utilisées pour la vaccination ensuite il y a eu des interviews essayé de discuter avec les utilisateurs finaux et les gestionnaires de projets pour avoir leurs retours d'information sur la qualité des données et leur utilisation ensuite il y a eu des analyses pour essayer de comparer les fréquences et les tendances entre le DHS2 et les autres sources de données et je parlerai plus tard en détail ensuite ils ont essayé d'identifier les problèmes de qualité des données pour la planification des programmes et la prise de décision alors pour les sources de données utilisées pour cet exercice c'était les six qui ont donné les données et puis les données venant de 2000 à 2019 on a pris les données dans le DHS2 et ensuite ils ont pris les données venant des programmes démographiques et de la santé de l'Ethiopie et la présentation d'unitéria a parlé de la faiblesse de ces données et on a utilisé les données qui viennent de l'UNICEF qui vient sur le plan annuel il y a eu la surveillance des données et les données logistiques du PR pour ce qui est des indications d'aujourd'hui la couverture de la vaccination les analyses ont été plus sur la comparaison des données et le fait de mettre en place des graphiques venant des sources et pour ce qui est des cartes ou des graphiques, ici on voit ce qui est de la couverture PENTA3 qui vient de six EDHS et de WENIC on veut voir qu'il y a eu une différence entre les données des SIM6 et des autres entités vous pouvez voir qu'il y a des difficultés c'est pour cela qu'il y a des différences donc on comprend cela et c'est pour cela que le pays a essayé de répondre à la question de différence entre les données qui viennent de WENIC et des SIM6 la différence est petite quand on essaie de prendre en compte juste les SIM6 et WENIC pour cette cartographie vous pouvez voir que même s'il y a une grande différence entre les SIM6 et WENIC on a essayé de réduire la différence comme nous voyons sur la cartographie ensuite vous voyez également un graphique semblable qui montre la différence de données entre les SIM6 et EDHS mais entre les SIM6 et WENIC il y a une petite différence encore sur ce graphique d'accord en termes de ratio entre les deux il y a la différence de 1,4 et 1,9 avec le temps également pour ce qui est la couverture vaccinale complète on regarde les SIM6 les EDHS2 il y a une grande différence avec EDHS et qu'on voit les données aussi pour les 20 dernières années c'est clair également de la ligne on voit qu'il y a une croissance à partir de 2011 il y a maintenant le déclin jusqu'en 2019 donc je crois que les leçons que nous pouvons tirer ici c'est que il y a la question d'utilisation des données quand Ethiopia a lancé le package PEV tableau de bord et c'était disponible utilisé par les planificateurs de politique et le directeur de monitoring on devait sure assurer que la tableau de bord peut être utilisée pour les packages PEV entre autres on a également observé qu'il y a des pratiques qui ne sont pas standardisées parce qu'on ne pouvait pas avoir ces données il y a plusieurs sources directement à la fin de cet exercice Ethiopia a cessé de collecter les données dans toutes les plateformes simultanément également ici nous avons essayé de voir les points de données on a également observé qu'il y a des pandémies qui ont été signalées dans de nombreuses régions et au niveau national il a été observé que l'utilisation du système BHS-2 a été améliorée par l'évaluation dans le ministère de la Santé pour ce qui est dans les différentes unités de planification et de développement a été plus familier avec le système BHS-2 que ceux qui étaient que des espères en surveillance donc ces derniers n'étaient pas habitués à utiliser le DHS-2 pour la surveillance a été observé que les sources de données ont révélé des problèmes en matière de qualité de données et de renforcement de capacités donc cela a été observé dans EPHI et les gens n'étaient pas habitués avec l'utilisation du DHS-2 pour ce qui est des perspectives qui étaient faits au niveau national il y avait le besoin de le faire également au niveau inférieur et c'est-à-dire le niveau infra-nationnel et EPHI c'est de pouvoir mettre en place la pratique de la triangulation et le processus d'examen c'est une chose qui devrait pas être faite une fois par mois, une fois en passant on essaie de voir de manière régulière maintenant la formation des gestionnaires de données doit avoir lieu pour l'utilisation des données et de triangulation et je pense que c'est n'est pas qu'une question des gestionnaires de données il faudrait également penser à inclure les planificateurs et les décideurs pour l'utilisation des données pour pouvoir les utiliser donc je crois que je vais m'arrêter ici la parole à Angéla qui va parler de quelques exemples de tableau de bord et les collaborations qu'on avait avec le Université d'Oslo merci, merci tous les présentateurs j'espère que vous êtes là je vous remercie d'essayer de faire le résumé des approches pour ce qui est tableau de bord de triangulation vous avez vu avec l'Ethiopie la Tanzanie pardon l'Ethiopie la Nigerie et la Côte d'Ivoire selon si c'était question donc on est d'accord que il y a une certaine disponibilité des données d'un DHS2 et des gaps donc pour commencer le programme de performance quels sont les concepts qui doivent être considérées quand nous parlons d'une triangulation des dashboards je vais probablement vous parler de l'Ethiopie mais il y a besoin d'une course pour planifier et de continuer la qualité d'improvement de l'utilisation des données désolé nous avons un petit problème technique on essaie maintenant de parler du suivi des performances et des concepts clés on essaie de résoudre le problème de la qualité des données qui a dans les DHS2 et les autres plateforms que nous utilisons on essaie de la tâche à tout un chacun on essaie de voir les denominateurs qui existent pour pouvoir bien évaluer les performances maintenant qu'on parle du tableau de bord il y a des objectifs il faut permettre au personnel de pouvoir faire le suivi de vaccination identifier les qualité de données potentielle ou le problème que nous avons dans ces domaines pour pouvoir faire les enquêtes parce que les attentes sont raisonnables et il y a des domaines où il faut enquêter encore et encore pour pouvoir faire avoir plus d'informations également il y a la support of supervision activities pour pouvoir continuer à faire la supervision performance dashboard I think you saw some great examples of this with the Ethiopia example vous avez eu un exemple de l'Ethiopie le problème de qualité de données dans ce pays-là et d'autres mais ça dépend d'un logiciel que vous utilisez pour développer le logiciel ce qu'on a on se focalise l'action de voyager différentes sources de données avec lesquelles on peut faire la triangulation les données sur la coverture de vaccination de l'EMS les données sur la surveillance agrégée mais aussi le tracker maintenant résumer les données au niveau local il faut faire le suivi de la performance vous voyez la table de bord de triangulation c'est très utile au niveau international donc ça concerne penta one coverage la coverture penta one mais aussi avec l'accueil de l'utilisation ici vous voyez différents projets vous voyez le quartier et il y a des couvertures mais il y a aussi le dropout pour le quartier 2 vous pouvez voir quelques problèmes donc les enfants sont entrés pour prendre le vaccin mais il y a aussi des enfants qui ne viennent pas prendre le vaccin il y a aussi des problèmes d'accès au niveau 3 mais les enfants quand même arrivent à revenir pour prendre le vaccin et puis au niveau 4 il y a des problèmes de qualité des problèmes de coverture il y a un taux élevé donc c'est un processus qu'il faut vraiment prioriser et puis on n'a pas vraiment eu le temps d'avoir une session dédiée à une démonstration sur la triangulation juste un aperçu que vous voyez ici qui va vous donner une idée sur la démonstration dont on devrait avoir donc il faut de la quatrième étape il faut développer un plan d'action il faut identifier n'est-ce pas les domaines infranationales qui ont besoin de supervision de soutien et puis il y a aussi une évaluation sur télé pour mieux comprendre les différents problèmes auxquels ils font face il faut mettre en place des activités de vaccination aussi améliorer les activités d'amélioration de la qualité maintenant on va voir un tableau de bord sur la question de vaccination on a vu ce qui se passait au Nigeria dans la création de tableau de bord mais les objectifs c'était de permettre au staff, au niveau national de suivre les différentes lacquines par rapport à la vaccination mais aussi identifier les lacquines potentielles dans les activités de vaccination surtout dans les régions affectées par la pandémie maintenant il y a un certain nombre de questions il faut savoir si les données de surveillance donnent une idée si il y a vraiment des lacquines par rapport à la couverture de vaccination on ne va pas passer beaucoup de temps ici parce que vous allez utiliser les tableaux de bord de DHS2 je vais seulement parler des actions qui ont été menées ce que nous avons fait pour les lacquines il y a des activités de vaccination pour nos cités que cette activité il y a un certain nombre d'exemples au niveau de l'espoir national il y a aussi des activités qui ont été conduits au niveau des établissements vous voyez n'est-ce pas la couverture par rapport à la vaccination contre la rougeole voilà un tableau qui nous donne une idée sur les activités qui ont été conduites donc ici on voit qu'il y a une très bonne couverture 100% le premier vaccin et le deuxième vaccin contre la rougeole et on se demande s'il s'agit vraiment d'une erreur si ce sont des données qui ont été manipulées parce que vraiment 100% c'est quand même très impressionnant une autre chose qu'on veut voir sur le tableau de bord il s'agit ici d'un graphique qui montre les différents cas par rapport à la vaccination c'est un graphique qui est de bokeh pour mieux identifier où nous avons n'est-ce pas des cas de rougeole et qui sont confirmés et là où on n'en a pas au niveau de cet établissement on voit que tout marche vraiment bien par rapport à l'identification de CAME il y a aussi des preuves qui montrent qu'il y a des retards dans la vaccination il y a des enfants qui n'ont pas vraiment de vaccins et c'est une lacune donc vous voyez qu'il y a un établissement qui n'arrive pas à vacciner les enfants il y a aussi une enquête qui a été conduite et qui a montré que les enfants malades n'ont pas bénéficié vraiment de vaccins comme on était intéressés par ce qui s'est passé dans cet établissement en fait on a pu identifier les différents cas les régionalités et on s'est basé sur les indicateurs et puis on a essayé de rectifier en certain nombre le pratique voilà on a perçu du table de bord de triangulation et nous avons vu à la couverture et puis les nombres on a dû changer les couleurs comme on l'a mentionné Patrick je vais pas vous donner trop de détails il y a maintenant il y a maintenant quel est l'action à mêner donc les actions à mêner il s'agit d'un renforcement des activités de vaccination de routine et la vaccination spécifique par exemple les personnes qui sont dans une tranche d'âge de nez il y a aussi les campagnes au niveau national et au niveau national pour nous citer que c'est quatre actions maintenant vous voyez ici les différentes exigences fonctionnelles par rapport à la triangulation on ne peut pas identifier tous les cas d'utilisation il y a beaucoup de ressources on a vu comment la Nigeria a pu gérer ce type de situation parce que vous avez plusieurs sources de données et arrivé à faire une triangulation il y a aussi la problématique de l'accès aux données par rapport sur DHS2 il faut aussi mettre à jour et maintenir les données au niveau de l'agrégation et des aggregations des données de DHS2 il faut aussi faire un certain nombre d'efforts il y a des exemples où cela a été fait on veut également que les tableaux de bourse soient dynamiques qui est des visualisations multiplées qui dépend de l'espace de triangulation que vous êtes en train de faire il s'agit ici d'une combinaison de tableau une combinaison de graphique et aussi ce sera que les tableaux de bourse peuvent être puissent être personalisables afin que les utilisations puissent les manipuler comme ils n'entendent par exemple pour qu'ils puissent inclure les visualisations de triangulation additionnelles pour qu'ils puissent changer le niveau d'agrégation pour qu'ils puissent changer les antigènes et ainsi de suite il faut aussi permettre aux utilisateurs d'incorporer un certain nombre de notes des annotations des interprétations surtout par rapport aux analyses maintenant les perspectives de l'avenir n'est-ce pas un tableau de bourse de triangulation DHST pour les programmes de vaccination et de surveillance l'objectif c'est de pouvoir rationaliser l'intégration des données et des HSTs PV avec les packages de surveillance pour des fins de programmation il y a déjà la phase 1 qui a été terminée phase 1 il y a des analyses automatiser en se basant sur les différents packages de données si il y a 3 packages principalement il y a le package de données PV de l'OMS il y a la surveillance des données agrégées de l'OMS il y a aussi les données sur le tracker de l'OMS les différentes ressources que vous pouvez utiliser on ne peut pas entrer dans les détails mais vous pouvez n'est-ce pas utiliser ces ressources pour avoir plus d'informations j'aimerais vous dire merci pour votre aimable attention et on pourra continuer les discussions si vous avez des questions vous pouvez les poster dans la communauté de pratique c'est la dernière session de la journée si vous avez des questions vous pouvez les poster dans la communauté de pratique on pourra continuer la conversation merci beaucoup c'est une présentation vraiment intéressante c'est progrès réalisé avec surtout de sources multiples de données c'est quelque chose qu'on a toujours voulu avoir parce que le problème qu'en concret des pays c'était surtout au niveau des individus non au niveau des couples le commentaire que j'avais fait par rapport aux sources on doit regarder au-delà des données sanitaires et essayer d'explorer d'autres sources et cela va nous aider dans la manière dont nous fournissons des soins de santé on devrait pas se focaliser seulement sur la performance des programmes que l'on fait depuis plusieurs années on devrait aussi se focaliser sur les soins qu'on fournit aux patients si il y a des personnes par exemple qui ont arrêté le crétement il faut voir comment les ramener et cela n'est-ce pas d'avoir des données et partir de différentes sources comment connecter, n'est-ce pas les données agrégées comment on peut intégrer ces données dans des programmes sanitaires et je pense on devrait se focaliser sur les soins de santé qu'on fournit, n'est-ce pas aux patients sinon c'était vraiment une présentation très encourageante et très intéressante venaient de faire des programmes très intéressants nous travaillons avec des collègues des programmes de vaccination et j'essayerais que nous focalisons vraiment sur les soins de santé qu'on fournit aux patients s'assurer que les patients reviennent et pour mieux on essaie aussi de voir comment on peut mieux faire la triangulation avec toutes ces sources d'information c'est pas s'il y aurait d'autres questions et je vous remercie beaucoup pour les présentations c'était vraiment des présentations intéressantes ça nous a ouvert les yeux souvent nous développons nos tableaux de bord lors des implementations les aspects liés à la qualité de données sont souvent considérés dont vous avez des tableaux de bord qui sont focalisés sur n'est-ce pas le progrès et puis avec le temps on essaie d'identifier s'il y a des problèmes de qualité on est donc ma question c'est de savoir comment on peut résoudre les problèmes liés à la qualité au moins de la présentation des tableaux de bord au lieu d'attendre et de retourner vers des tables de bord quelque chose qui pourrait prendre beaucoup de temps et c'est pas facile d'avoir le temps de suivre tout le processus donc au lieu d'identifier seulement les erreurs qu'est-ce qu'il faut faire pour ne pas résoudre les problèmes j'aimerais que voilà il s'agit là de renforcement de capacité à différents niveaux je pense que c'est important surtout dans certains pays où la saisie de données est problématique et nous devons nous assurer à tous les niveaux où il y a les connaissances nécessaires pour pouvoir comprendre la saisie de données comment ça se fait et les problèmes liés à la qualité et cela n'est pas va nous aider à aller de l'avant alors je dirais que c'est le grand défi ça a été mentionné dans les autres présentations le problème de renforcement de capacité c'est que c'est vraiment de très important et je pense qu'on devrait se focaliser sur cela pour pouvoir résoudre ces différents problèmes au Bangladesh nous avons pu trouver des établissements sanitaires où il y a vraiment des problèmes de saisie de données donc très rapidement on a essayé de travailler ensemble on a été résolu j'espère que ça répond à ta question je sais pas si mes collègues ont des commentaires à ajouter merci beaucoup pour ta présentation est-ce que vous m'entendez alors dans quelle mesure nos données de triangulation sont vraiment correctes en compar à la performance du stock parce qu'on parlait de médicaments sur tout comment on arrive à comparer la covertie avec les tendances de médicaments parce qu'il y a une rupture de stock c'est une bonne question on a parlé de stocks de vaccins on essaie de mettre un graphique qui va montrer des données sur les stocks donc je pense que c'est quelque chose de nécessaire mais on doit mettre en place une manière de suivre les stocks de vaccins j'aimerais dire la même chose vous n'êtes pas la seule personne à être intéressée pour n'est-ce pas voir les stocks de vaccins par exemple, au Nigeria on avait créé n'est-ce pas le draft par rapport aux données de triangulation sauf que la vaccination il y a une requête de l'équipe qui gère ce programme pour que cela soit inclus donc il y a beaucoup de personnes qui sont intéressées pour les gestionnaires et de la logistique ça serait que leurs données sont vraiment incorporées sur la plateforme et il y a n'est-ce pas des pays qui ont pu inclure les données logistiques dans le processus merci beaucoup j'aimerais peut-être qu'il faut venir un peu d'hommes pour utiliser le micro j'aimerais dire comment on peut n'est-ce pas être mieux coordonnée vous savez, il pourrait y avoir une confusion maintenant que nous voyons sur le package de table de bord et puis il y a un collègue qui est venu et on essaie d'extraire des données de DHS2 donc il y avait beaucoup de confusion pour les utilisateurs je sais pas comment pourrait être mieux coordonnée mieux organisée j'ai beaucoup apprécié cette idée, si nous sommes vraiment en train de développer des tables de bord de DHS2 il faut vraiment avoir de la coordination pour qu'on pour que chacun sache la méthode à utiliser, à adopter merci beaucoup Patrick étant donné la manière dont les tables de bord sont développées, nous devons être prudent pour ne pas semer la confusion chez les utilisateurs au Nigeria ils ont pu intégrer les tables de bord et pendant tout le processus ils ont travaillé avec les équipes techniques et ils ont dit voilà ce que nous sommes en train de faire, voilà le plan et pour qu'est-ce que tout ce qui est développé en dehors de DHS2, soit intégrer dans DHS2 pour qu'à la fin de la journée les utilisateurs puissent avoir accès à ces données dans certaines situations et ces temporaires et je pense que vraiment une meilleure coordination est nécessaire pour éviter les problèmes, on doit s'assurer que tout ce qui a été développé en dehors de DHS2 soit intégré et je pense que c'est possible vraiment de le faire c'est un très bon commentaire merci beaucoup tout le monde applaudissez pour tous les présentateurs pour la semaine il y a vraiment des interventions très intéressantes, merci à tout le monde d'être là, merci aussi de ce qui nous suit en ligne merci beaucoup