 Désolée. Donc la lutte anti-vectorale a plusieurs composantes qui peuvent être n'est-ce pas gérée par le ministère de la Santé dans différents pays. DHS2 dans tout le kit de l'OMS, nous avons deux types de package. Il y a un package agrégé où vous allez trouver des informations que vous pouvez utiliser par rapport à la réduction des informations par rapport à la réduction du palidisme et des stratégies d'élimination. Il y a aussi des informations sur la surveillance mais aussi sur la logistique, la logistique si on parle de l'état de préparation de la chaîne et d'approvisionnement et la traceabilité des médicaments contre le palidisme. Et bientôt il y aura d'autres packages surtout sur la lutte anti-vectorale par rapport au suivi. Il y aura un programme tracker. Il y aura aussi un package sur la pulverisation résiduelle à l'intérieur ainsi qu'un package sur les insecticides. Ce que nous allons aborder aujourd'hui c'est l'utilisation innovative dans le cadre de la lutte anti-vectorale contre le palidisme. Il y a différentes expériences. Nous allons parler de l'implémentation de l'utilisation de données. Il y aura plusieurs exemples et l'application Android qui est utilisée pour mettre à l'échelle dans le suivi l'évaluation nigeria-organin. Nous allons aussi voir l'optimisation de la performance aux imbaboués. Hispétanzani va partager son expérience par rapport à l'utilisation des tables de bord pour la distribution des moustiquaires. Je voulais juste présenter les présentateurs. Merci beaucoup. Stéphane Emporeau a présenté. Est-ce que vous pouvez m'entendre ? Merci beaucoup. Je vais faire une présentation sur le cas d'utilisation des imbaboués. Je m'appelle Othias et je suis responsable de la gestion de données dans le programme contre le palidisme. C'est un programme qui est financé par Global Funds et un pays qui se trouve en Afrique et Australie. C'est la partie introductive des pays d'Émitreursan, l'Afrique du Cid, le Malawi, le Mozambique. Pour les personnes qui ne savent pas où se trouver les imbaboués, vous voyez, se trouve la couleur verte. C'est là où se trouve les imbaboués. L'objectif c'était d'intégrer les données sur la pulvérisation résiduelle à l'intérieur et améliorer la qualité des données, ainsi qu'elle a disponibilité des données pour la prise de décision. En TAC et pays, nous avions des problèmes, des défis par rapport à l'accès aux données. Nous avions opté pour l'utilisation de DHS2 comme notre stockage de données. C'est un données qu'avant, on ne dépendait que d'un système basé sur papier. Nous avons intégré DHS2 pour un accès facile, mais aussi pour faciliter la prise de décision. Par rapport à la description d'utilisation du système DHS2 pour la pulvérisation résiduelle à l'intérieur, c'est ça la cible. Par rapport à la plateforme que nous avons utilisé, nous avons utilisé DHS2 et la version qu'on a utilisée, c'est 2.35.6. Nous avons commencé ceci en 2020 dans une étude pilote dans 9 districts. Ces districts ont commencé à faire des rapports à l'utilisation d'HHS2 et puis nous avons dû faire une mise à l'échelle en 2020 pour ne pas atteindre plus de 30 districts avec une population élevée. Les données sont envoyées, sont des données agrégées. Ce qui veut dire que ce n'est pas vraiment par entité, ce sont des données concollectées à partir des districts. L'intervention sur laquelle nous focalisons, c'est la pulvérisation résiduelle à l'intérieur. Par rapport aux indicateurs, il y avait, n'est-ce pas, les populations protégées. Il y avait aussi la couverture des chambres, mais aussi l'efficacité pour qu'on puisse, n'est-ce pas, évaluer l'efficacité de chaque opérateur. Il y avait aussi des données sur les insecticides et tout autre élément qu'il pouvait être suivi. Alors, l'HHS2 a été introduit pour améliorer le reporting. Étant donné qu'avant, on ne dépendait qu'un d'un système est basé sur le papier. Nous avons introduit une plateforme électronique pour améliorer la qualité des données. Avant, on utilisait Excel pour faire le reporting des données, mais après, on a dû, il fallait ne pas faire un import et c'était vraiment très exigeant. Mais avec la numérisation, c'est facile pour nous, un taquet de pays, de nous améliorer par rapport au reporting. Donc, voilà ce qu'on a comme le résultat. Il y a des formuleurs pour n'est-ce pas avoir une meilleure idée, par rapport à ce qui a été signalé. Avec des HHS2, nous avons amélioré la qualité des données qui étaient envoyées par les districts. Voilà un des exemples de ce qui pourrait être produit par le système électronique et ce qu'on utilisait des HHS2, mais aussi par rapport à l'exhaustivité. Il y a eu beaucoup d'améliorations. Et maintenant, les données ont été envoyées chaque jour. Donc, chaque jour, on avait des milliers de jours qui venaient des districts et ça aidait beaucoup dans la gestion et dans la prise de décision. On prenait des décisions basées sur des données qui étaient envoyées chaque jour. Même les données qui étaient envoyées hebdomadées en main nous avaient été très utiles. Alors, les rapports qu'on a produits ont été vraiment très utiles. Voilà maintenant le design et le flux des données des sites jusqu'au serveur central. Donc, il y a les opérateurs de pulvérisation qui étaient responsables. Ça c'est à dire que les données étaient vraiment collectées au moment où les chambres étaient pulvérisées. Donc, avant, ils utilisaient les livres. Maintenant, il y a des gestionnaires de données qui sont responsables de consolider tout le processus. Donc, chaque opérateur soumet les données au gestionnaire de données. Et puis, ce dernier consolide les données dans le tracker des HS2. Et puis, le gestionnaire soumet les données au serveur central. Et puis, les décisions n'étaient pas prises sur la base des données qui étaient soumises. Donc, la prise de décision était faite chaque jour. Donc, ça dépend de la période de pulvérisation. Ce qui veut dire que par rapport au soutien à la supervision, nous dépendons des données qui sont envoyées par jour. Ce que ça veut dire, pour toute action de mesures qui a été prises, c'était basé sur les données qui étaient soumises. Si, par exemple, la population cible ou les chambres cibles a pulvérisé son 3000 et qu'on pulvérise seulement 1000 ou 2500, et pour la suite, il fallait, n'est-ce pas, se baser sur ces données qui étaient dans le système et n'est-ce pas aller déterminer la performance. Ce qui veut dire que notre couverture, c'est beaucoup améliorer grâce à ce nouveau système. Alors, il y a eu des améliorations par rapport au nombre de chambres pulvérisés, mais aussi les quartiers et les populations. Les données aussi n'est-ce pas déterminée ou la supervision devrait être faite, mais aussi par rapport au sourcil. On pouvait voir le pétrole consommer et les kilomètres parcouris au niveau logistique, donc on pouvait, n'est-ce pas, utiliser les données qui étaient collectées et soumises à travers le serveur central. Maintenant, par rapport aux feedbacks, nous asserons que les rapports qui sont produits sont envoyés au district et au provenance pour que les gestionnaires prennent des décisions sur la base des données qui sont collectées ou soumises à travers DHS2 afin que les décisions soient faciles à prise et on ne soit pas assuré les données, n'est-ce pas, qui sont collectées. Donc la numérisation de la pulvérisation nous a beaucoup aidé pour améliorer le processus, améliorer les activités, améliorer l'utilisation des ressources. Voilà, cela a constitué vraiment un avantage pour le pays. Par rapport à la qualité ou la performance qu'on a eue à la fin de la journée, voilà les résultats qu'on a essayé d'avoir automatiquement. Ce qui est en couleur verte, c'est là où il y a eu une bonne couverture et un couleur jaune, c'est là où la performance était moins. Donc ça, ça nous a aidé, savoir où il fallait consacrer plus de ressources, mais aussi par rapport à la performance, on a su où il y avait une population qui était protégée ou une population qui n'était pas vraiment protégée. Donc ça nous a aidé aussi par rapport à un impact. Les chambres pulvérisées, c'était facile à travers les tableaux de bord. On pouvait savoir au quotidien ce qui se passait. Et c'était fait au quotidien, comme je l'ai déjà signalé. Donc on pouvait faire un suivi facilement pour savoir si les données étaient soumises. Maintenant, par rapport aux avantages, les avantages, c'était n'est-ce pas avoir des données vraiment exhaustives et aussi les avoir à temps et cela a amélioré la visibilité. Il y a aussi une amélioration de la qualité des données, c'est l'un des avantages. Il y a eu aussi de renforcement des capacités au niveau des districts, mais aussi de la capacité technique dans le pays par rapport à l'utilisation de THS2, mais aussi par rapport à la personnalisation. Ça a été fait au niveau local, il n'y a pas eu de soutien vraiment externe. Maintenant, par rapport aux défis dans l'utilisation du système, comme nous le savons, beaucoup d'entreprises africaines ont vraiment des défis par rapport à la connexion internelle. Donc nous n'avons pas été épargnés et l'autre problème, c'était lié à la rotation du personnel. Il ne fallait pas tirer profit de l'animerisation qu'on avait déjà mise en œuvre. Nous avons dû apprendre des autres pays. En tant que pays, nous aimerions inclure et donner un tomologie, mais aussi donner sur les musiceurs imprégnés. Maintenant, je vous remercie. J'avais beaucoup à dire, mais le temps qui m'était imparti n'était pas vraiment assez suffisant. Je vous remercie. Thank you, Stefanie. So we're moving from IRS to entomological data. I will be talking about how we've used Android capture app to collect entomological data in four countries. I am a monitoring an evaluation specialist for app dissociates and I work with the U.S. President's Malaria initiative funded project, PMI vector link. In the project, we work in 25 countries. We have three main aims. We equip countries to have a plan for vector control interventions, which include bed net distribution and indoor residual spray campaigns. And then we also conduct robust entomological monitoring. So what is the mosquito doing? Is it transmitting malaria? And then all of that with the main goal to build capacity in how to use all of that data. Among the countries, we use a global DHIs to dashboard called vector link collect. In 2018, we started using, we built an event program for indoor residual spray data. We're now up to 17 countries. And then a year later, we rolled out five event entomological programs. In now we're up to 19 countries. In both of these data sets, we use mobile data collection and paper data collection for IRS. We use ODK. And for entomological data, we use the DHIs to Android capture. So some of the things we had to think about when we were considering mobile as a solution for entomological data. It's super technical. We, I work with PhD people all the time now, and it requires the actual data collector to know WHO recommended and SOPs to be able to effectively collect the data onto the phone. It's also, we have five different programs. Each program has very distinct data workflows. So some data is collected hourly, some data is collected monthly, some annually, and all of them require multiple data points of collection and different people at different physical locations. We also, each country, as we all know, this is very different. So there are different security concerns or internet connectivity concerns to take into account when you're planning out a mobile, mobile data collection system. And then also a lot of the Sentinel site, so where the actual mosquitoes are collected, can be super rural. So we have to be able to have the capacity to collect data offline. So we, because we had in-house experience with ODK, we did do a landscape assessment of other softwares, but we primarily compared. Désolé, nous avons eu un problème technique. Je parlais premièrement de comment est-ce que nous allons utiliser l'application Capture de DHS2 pour la collection de mobiles de données entomologiques dans quatre pays africains. Et il faut aussi, on a d'abord mentionné les objectifs, comme le fait de donner au pays de moins de planifier et de mettre en œuvre des interventions de lutte intentivectorielles entre autres. Donc maintenant, nous allons parler des exemples d'applications de sélection de critères dans la version 2.4.3. Il y a l'application de Capture Android de DHS2 qui nous a permis de pouvoir collecter des données. Donc l'année dernière, nous avons piffé le pilotège et l'implémentation de la collecte des données au Ghana. Et nous avons mené un projet pilote en trois phases utilisant l'application et très rapidement, nous sommes partis au Nigeria en mars 2022. Et puis la Côte d'Ivoire et le Mali. Le Nigeria, c'est un des pays qui n'avait pas fait la collecte des données. Ensuite, nous sommes partis en Côte d'Ivoire qui collectait les données de manique sur les papiers d'abord. Ensuite, on a trouvé, comme on collectait les données de manière électronique, ensuite nous sommes partis au Mali également. Donc nous avons décidé de pouvoir nous étendre dans plusieurs autres pays plus tard. Maintenant, on va entrer dans les détails. À partir, on va parler des leçons que nous avons tirées en commençant par le Ghana, où nous avions l'expérience sur le terrain en matière de collecte des données sur le terrain. Et c'était un peu facile de s'étendre au Ghana parce que nous avons découvert que c'était un peu facile d'utiliser l'application d'HIS2 pour pouvoir travailler. Et aussi, l'application permet aux superviseurs d'ouvrir et de modifier les catégories d'éveilement. Et ce type d'édition n'est pas possible dont le navigateur a permis de faciliter considérablement le litoyage des données. Maintenant, puisque le Ghana est le premier pays où nous avons introduit le téléphone, il y a eu des améliorations en matière d'efficacité de l'équipe où nous avons réussi à désincentraliser la sélection des échantillons de moustiques. Et donc, il pouvait voir quelle moustique a été collectée à l'ontomologie. Et puis après, on a envoyé les informations sur le terrain pour qu'on sache que voici les moustiques qui ont été collectées pour analyser. Donc, voilà une photo. On a essayé d'avoir un laboratoire pour qu'on puisse analyser les moustiques collectées. Ensuite, nous sommes partis au Nigeria et avec le Nigeria, nous avons essayé de voir comment est-ce que le pays même se comportait. Donc, on a essayé de tartographier les flux de travail pour le déploiement. Donc, il y avait des questions qu'on nous a posées. Il fallait qu'ils comprennent comment comprendre à quel niveau il faudrait utiliser les téléphones ou est-ce qu'on devrait collecter les données et comment on devait examiner tout cela. Donc, on a essayé de contacter l'équipe technique sur le terrain. Ils nous ont aussi informés de ce qui je passe à chaque niveau et nous avons été le plus transparant possible. Une des choses qui nous ont permis de pouvoir implémenter cela dans plusieurs pays, c'est la capacité de pouvoir éditer et de sauvegarder les informations directement. Donc, dhsd, l'application de capture nous permet de sauvegarder de manière multiple pour minimiser la perte des données. Donc, nous étions capables d'avoir plusieurs points de sauvegarde et non seulement les collectes à plusieurs endroits, mais aussi on les examinait à plusieurs niveaux. Maintenant, pour ce qui est de la Côte d'Ivoire, nous avons reconnu des problèmes de connexion qui a fait en sorte qu'on puisse évaluer d'abord l'accès à Internet sur le site et c'était plus lorsqu'on essayait de voir comment mettre ou bien enregistrer les unités d'organisation sur le terrain via les appareils. Donc, il fallait quand même la connexion Internet rapide pour pouvoir faciliter la tâche aux utilisateurs pour faire la configuration sur les appareils. Maintenant, pour ce qui est du Mali, nous avons reconnu le besoin de pouvoir avoir des sessions multiples en termes de formation et le sens tiré, c'est que les techniciens ont compris qu'il était essentiel de pouvoir valider les informations, ce qui permet d'obtenir des données de meilleure qualité. Ils ont eu les téléphones qui leur ont permis de valider les données de manière efficace. C'est vrai, ils ont fait eu des formations, mais ils ne savaient pas quel nombre de moustiques qu'on pouvait collecter à quel niveau. Donc, quand on était connecté via l'ordinateur ou bien le navigateur, c'était facile de voir le nombre de moustiques, mais par le téléphone, c'était un peu compliqué au départ. Maintenant, pour ce qui est des difficultés à rencontrer, une des choses sur lesquelles nous travaillons, c'est que nous aimerions bien que le superviseur puisse aller sur le terrain pour utiliser les appareils et ouvrir les événements qu'il faut pour pouvoir examiner les données. Mais maintenant, on veut aussi que ce soit disponible sur plusieurs téléphones synchronisés à la fois. Et également, nous n'étions pas capables de commencer avec la version 2.5 de l'application au début de l'année, parce que nous avions de nos programmes qui ont plus d'une centaine d'éléments de données. Et donc, cela a retardé ce que nous fusions. Maintenant, pour ce qui est des réussites, c'est que nous avons été capables de pouvoir bien gérer le flux de travail et cela a permis d'avoir la disponibilité des données dans nos systèmes. Et également, quand on a les informations, ça part directement dans le tableau de bord. C'est standard maintenant. Chacun sait comment fonctionnent les données, à quoi est-ce que cela ressemble dans les systèmes. Et également, les entomologistes sont capables de faire l'examen des tables de bord pour pouvoir faire des recommandations adoc sur le terrain pour pouvoir analyser les données très rapidement. Et le système leur permet de le faire également. Maintenant, je crois que c'est ma dernière diapos. Je veux finir. Je vais vous expliquer pourquoi on utilise les données entomologiques parce que tout le monde ne comprend pas forcément. Parce que nous collectons les données beaucoup sur ce que les moustiques font, comment les moustiques se comportent. Et toutes ces informations nous permettent de pouvoir prendre des décisions pour contrôler le problème dans le pays également. On a essayé de collecter les données sur la résistance des médicaments. Et donc, lorsque les moustiques deviennent résistants à certains insecticides, on essaie de développer d'autres insecticides pour pouvoir les contrôler. Maintenant, pour ce qui est des interventions, on a réussi à atteindre les personnes qui sont les plus concernées. Donc, nous avons essayé de trouver la décision à proprier pour pouvoir résoudre les problèmes qu'on rencontre directement. Tout est disponible dans les tables de bord. Et on essaie de les partager souvent avec l'initiative du Président Amérique en compagnie, le programme Nation de lutte. On ne le dit pas, mais il est parti pour une autre chose. Je vous en remercie. Merci beaucoup. Maintenant, on va parler de la Tanzanie. Entre dans quelqu'un de monisation. Maintenant, on passe la parole au prochain orateur. Merci beaucoup, Stéphaneau. Faire comment un temps. Bonsoir à tous. Pour commencer, je suis Ismaël Collény de Hispotanzanie. Et je vais vous parler de l'utilisation des données. Et comment est-ce que ça se passe en Tanzanie ? Hispotanzanie travaille avec les activités de contrôle du vecteur dans le pays. Et c'est financé par BMI USAID qui a pour but d'améliorer les contrôles de vecteur basés sur les preuves et la mise en oeuvre ou l'implémentation dans le pays. Donc, c'est ce dont je vais parler pour ce qui concerne la Tanzanie. Et tout ceci concerne la Tanzanie et le Zanzibar. Donc, nous travaillons avec le gouvernement et l'implémentation qui a le programme qui s'occupe du paludisme et le programme qui aide. Ce débarrassé du paludisme dans le pays. Maintenant pour ce qui est la distribution des moustiquées imprégnées et longue durée. On parle des femmes qui partent pour les visites prénatales. Et deuxièmement, c'est les enfants qui reçoivent les vaccins. Comme le paludisme et le troisième, c'est la distribution dans les communautés qui est faite par les coupons et aussi en part dans les établissements de santé également. Pour ce qui est de la demande, il y a eu des campagnes, ça est là. Ça dépend, demande des besoins et des interventions spécifiques. Maintenant, ces données, ces données qui ont été collectées et gérées via plusieurs systèmes du gouvernement, notamment. Et le premier, c'est GHIS2 et les SIMs qui permettent de collecter les données. Et ils nous aident à avoir les informations nécessaires en matière de pulvérisation. Nous essayons de nous focaliser sur comment donner l'information nécessaire afin d'être en mesure de faire le travail comme cela se doit pour pouvoir implémenter et gérer le programme à chaque niveau. Maintenant, pour ce qui est de la rédition de compte à du programme précédent, il y a eu plusieurs moustiquaires imprégnés qui ont disparu. Et donc, on a tout fait pour pouvoir s'assurer que dans le tableau de bord, il y ait une sorte de transparence dans la rédition de compte et pouvoir détecter à chaque fois qu'il y a des pertes ou des faules de moustiquaires imprégnés et qu'on ne les revend pas sur le marché dans le secteur privé. Maintenant, pour un autre point important de ce tableau de bord, c'est que cela permet de collecter les données de plusieurs sources. Premièrement, les données qui viennent des six et des autres systèmes comme le système électronique d'information sur la gestion logistique que nous appelons, il y a la maise dans l'anglais. Donc, le DHIS2 et le Siege électronique nous a permis de voir une sorte d'interopérabilité pour pouvoir faire la visualisation des données et pour voir les gérer via la plateforme de DHIS2. Maintenant, la spécifique de ce tableau de bord c'est de pouvoir suivre l'implémentation du programme et cela part du fait qu'il faut d'abord voir les données à plusieurs niveaux. Vous savez comment on fait l'implémentation à plusieurs niveaux et à chaque niveau, il y a des données. Donc au niveau des districts, il faut des informations spécifiques qui ont ciblé et ensuite, cela part sans cesse croissante jusqu'au niveau national. Maintenant, il y a eu des actions basées sur les données de même que des décisions qui ont été prises. Voici un exemple de la visualisation qui montre clairement les tendances de distribution des musiquaires et la barre bleue. Il y a des visites prinatales pour le mois et la barre rouge, c'est les visites réellement enregistrées et puis on voit la ligne grise qui est le nombre de naissances espérées pour la population. Vous voyez que pour ce qui est des visites et les bars se ressemblent beaucoup. Il y a encore un autre point de distribution qui montre les doses de vaccins contre la distribution. Vous voyez que la différence est un peu plus élevée. Les enfants vaccinés sont censés avoir des musiquaires mais ils n'en reçoivent pas. Donc pourquoi on fait l'utilisation du tableau de bord pour pouvoir mesurer ces informations. Ici, c'est au niveau du district. Mais quand on partait au niveau national, vous voyez que les manquements sont élevés donc il fallait trouver les meilleures stratégies pour pouvoir intervenir et s'assurer que les enfants, après avoir reçu leur vaccin, reçoivent également le musiquaire imprégné, longue durée et petit à petit avec la plateforme, les manquements réduisent de manière significative. Ça permet justement à ceux qui font l'implementation de changer la stratégie pour pouvoir améliorer les choses parce qu'on ne va pas espérer que les manquements puissent disparaître du jour au lendemain mais avec le temps, on essaie de réduire les manquements qui a à chaque point de distribution de visite prénatale. Maintenant, le tableau de bord donne également l'opportunité aux utilisateurs des données pour pouvoir faire la triangulation non seulement en se basant sur les systèmes qui sont disponibles et il y a des visualisations que nous n'avons pas encore comparées mais voici quand même ce qui a été fait aussi recent à une carte de pointage qui permet de calculer la différence. Il y a des couleurs aussi et cela aide le programme le fait d'utiliser les couleurs évidemment et de pouvoir faire changer de stratégie par exemple les couleurs rouges montrent qu'il faut prêter attention à ces points-là parce qu'il y a beaucoup de manquements et donc ça permet de poser des questions de savoir pourquoi, dis comme en petit par exemple, il y a l'établissement sanitaire qui a distribué par exemple pour peut-être 20 femmes enceintes mais le stock devrait justement montrer la même chose. Donc la carte de pointage montre la triangulation de ces données et ça donne également l'opportunité à ceux qui sont dans le programme de pouvoir prendre les initiatives et pouvoir avoir les retours d'information c'est-à-dire les feedbacks pour pouvoir réajuster leurs stratégies et pouvoir résoudre les problèmes pour ce qui est des manquements à la distribution des moustiquaires. Pour ce qui est de la couleur bleue c'est un indicateur qui montre le nombre de temps qu'un établissement sanitaire peut tenir avec le stock de moustiquaires maintenant ce graphique montre aussi une sorte de comparaison pour ce qui est des moustiquaires non seulement au niveau des logiciels que ce soit le logiciel 6 que le DSHS2 mais vous voyez qu'il y a un manquement là où nous avons entouré en rouge vous comprenez que les chiffres devraient être proches parce que nous sommes d'accord comme il y a des questions de qualité de données qui pourraient amener des manquements mais ce gros manquement là amène à se poser plusieurs questions pour que l'on puisse comprendre quel est vraiment le problème pour pouvoir le résoudre de manière appropriée. Maintenant pour ce qui est des défis je peux vous dire clairement qu'il y en a et le plus grand le plus significatif c'est ce qui concerne le processus de reporting parce que ça va avec la période de reporting qui est disproportionnée parce que c'est fait par trimestre donc on va essayer de rendre cela pardon chaque 2 mois et ensuite progressivement que le reporting chaque mois. Maintenant vous verrez quand on va le faire de manière momentielle ça peut vraiment aider plutôt que les collectifs chaque 3 mois. Donc c'est cela aussi qui a causé les manquements dans les stocks de moustiquaires. L'autre question c'est la question du maintien de l'interopérabilité entre le DRCS2 et le système électronique d'information sur la gestion logistique et il y a quelques manquements mais à la fin le tableau de bord de DRCS2 est plus utilisé et les données ne viennent pas de manière systématique comme nous espérons pour plusieurs raisons des fois c'est parce qu'il y a les mises à jour dans les systèmes ou il y a les changements dans les propriétés et il y a d'autres aspects également qui font que l'interopérabilité n'est pas possible vu qu'il y a des modifications dans un système qu'on en retracte. Maintenant le troisième défi c'est des questions de qualité de données qui causent un problème générique qui n'a pas seulement à voir avec les problèmes la question du paludisme mais on est d'accord quand même que l'utilisation des données pose un problème réel. Donc quand on met les couleurs par exemple on voit que la couleur rouge dans mon exemple montre clairement qu'il faut résoudre le problème le plus rapidement possible. Maintenant pour ce qui est de la distribution des musicaires on est d'accord que des fois quand les musicains manquent c'est qu'on n'a pas enregistré la distribution comme cela se doit dans le système. Ceci étant dit je vous remercie j'espère que j'ai suivi et j'ai respecté le temps je vous en remercie. Une information logistique à partir de 16h30 il y a un salon d'experts je ne sais pas s'il y a des questions nous allons prendre 2 minutes pour ne pas y répondre. Je signale que la personne qui pose la question n'est pas audible on ne peut pas l'entendre et du coup c'est difficile de l'interpréter vous allez nous en excuser. Vous allez répéter la question c'était pour savoir si les données qui sont collectées au cours de la distribution peuvent être saisies par rapport à la distribution massive au niveau de la communauté donc les données doivent être collectées par un établissement spécifique parce qu'avant la fin de la journée les soignants qui distribuent ces moustiquaires viennent des établissements donc les données doivent être saisies sous la distribution communautaire et au niveau des établissements de centre donc c'est contrôlé au niveau des établissements sanitaires et lorsque ça sort il n'y a pas de reporting et c'est sans le défi c'est un problème opérationnel plutôt qu'un problème du système alors si vous avez des questions vous pouvez mettre au niveau de la communauté de pratiques sinon vous pouvez contacter nos présentateurs l'avenir je vous remercie beaucoup