 Je pense qu'on peut quand même commencer. Donc bon, pantheatrice, et merci à tous les gens qui sont aujourd'hui avec nous. Aujourd'hui, on peut demander pour maximiser l'enquête de l'analyse de données de vaccination et en particulier de données des COVID-19. Et grâce à l'utilisation de régulations et en général de l'interaction de données dans la Chine nationale. Avant que je commence, je me rappellerai bien que si vous avez des questions ou des commentaires, même si vous avez aussi partagé des expériences sur les sojets, on a bien sûr les chats des oeufs à votre disposition. Et bien sûr, en même temps, on sait qu'on est très bien. Et je vous pense qu'on a vraiment beaucoup de temps pour les questions en général. Donc si vous avez des questions et vous avez posé une question dans les chats, et on n'a pas eu les temps nécessairement de répondre, je vous demande de bien vouloir utiliser les liens qu'Alice vient de mettre dans la chat aussi. Et aider, poster votre commentaire et votre question en général dans les fils de l'annonce de ces webinars dans la communauté des pratiques. Et moi, je vais suivre tous ces commentaires, tous ces questions, je vous apprécie les webinars. Merci beaucoup. Si on commence, je pense d'abord les sujets avec un point quand même essentiel. C'est quoi l'important de ces données dans la chimie? La première fois que je vais les souligner, c'est un peu les violations complètes. Donc c'est fondamental de comprendre qu'en général, tous les sources des données dans des HS2 ou quand même dans votre chimie, c'est à prendre des informations uniques. Et cette information est en général particulière, les informations de routine, donc de la PEV. On nous permet de suivre les progrès des efforts de vaccination, bien sûr. Mais un peu à l'aile, les enquêtes et tous les informations des campagnes aussi. Nous offre aussi un aperçu un peu plus global de l'état des vaccinations de la population. C'est peut-être la plus libre de la population générale au niveau national. Et les campagnes des vaccinations, c'est bien qu'est cible de groupes spécifiques. Et bien sûr, on peut donner aussi des données intérieures. Donc tous ces sources, on voit que ça sont intégrés, ont donné une complète de la situation. Donc ce n'est pas nécessairement après les activités de routine, mais que ce soit aussi avec des activités, que ça soit un petit peu plus culturel, et qui peut aussi être suivi au niveau de la chemise, même si normalement ils ne sont pas nécessairement intégrés. Et tous ces informations restent dans des autres sources, comme par exemple Excel ou un papier et plus ça. Et c'est surement nécessairement d'analyser avec les autres sources des routines. Donc une fois qu'on a intégré toutes ces données, on a bien sûr la capacité d'identifier les lacunes et de la coverture nationale qu'on voit au niveau de la population. Et comment maintenant on peut voir ces lacunes, on peut voir où on est avec cette activité. Tout ça nous permettra de prendre des décisions plus éclairées, comme par exemple à l'allocation des vaccins, ou du personnel des intérêts en général, des ressources de logistique par exemple. Et l'intégration de données aussi faciliter la collaboration entre les partis brénères, parce qu'on sait bien que les dansateurs c'est pas nécessairement seulement le ministère de la Santé qui sépare la charge de ces campagnes ou des activités en général, mais c'est ça aussi des autres organisations ou quand même des autres partis brénères. Donc tous ces agents gouvernementaux, tels aussi des organisations, peuvent travailler des manières plus efficaces lorsque tu l'aimons en accesses, en essayant de donner que ce soit onifié. Donc ces types de collaborations peuvent aussi fabriquer des organisations stratégiques, on va dire, et une coordination un peu plus efficace. Une avantage de ces types d'informations au niveau des HS2 et de votre HMN, c'est la transparence que la création de ces données apporte. Parce que tout ces données nous permettent de suivre des manières un petit peu plus transparentes, les progrès des programmes et des vaccinations, d'identifier un petit peu plus rapidement aussi, c'est qu'on peut l'appeler les goulots d'entraînement, on peut dire, et d'améliorer un petit peu la efficacité de notre opération et aussi de notre interaction en général. Et bien sûr, comme on a accès à des données intégrées et qui nous permettent d'intervenir un petit peu plus rapidement, on nous donne l'opportunité d'intervenir de manière opportune et rapide pour prévenir aussi la propagation des maladies et protéger un petit peu la population cible ou la population en général au niveau des pays. Comme aujourd'hui on va parler des campagnes où je l'appelais AES, parce que ça vient de l'apprévation ESIA, qui est en anglais c'est Supplementary Immunisation Activities, donc c'est en activité et en supplémentaire d'immunisation ou comme vous voulez l'appeler, quand même je vais l'appeler campagne. Et ça, et je vais bien aussi mettre un petit peu en lumière le rôle que ces types des données, aussi les données des enquêtes, pour nous donner en général comme valeur ajoutée aux données de PEV. Donc par exemple, les données des campagnes en général, on peut voir que les données des campagnes peuvent jouer un rôle dans la création de base des références globales et que ça soit fiable aussi pour avoir des données mais vous dîtes un petit peu de mises à jour. C'est bien que la couverture vaccinale au niveau des routines ça donnait un petit peu comme une base générale mais ces activités supplémentaires donc les campagnes ou toutes les enquêtes peuvent nous donner aussi une version plus actualisée de ces types des données. Donc ils peuvent nous donner un petit peu plus de précision sur la couverture vaccinale et on peut nous permettre, ça veut dire de prendre des décisions pour les programmes. Ces données d'enquête, ces données des campagnes peuvent aussi réconcilier toutes les dévergences qu'on trouve au niveau de données de la PEV. Donc parfois, par exemple, on a des écarts et grâce à cette enquête on peut identifier un petit peu par exemple les raisons de ces différences et on peut s'assurer que les données de la PEV soient correctes et jouent aussi. Et ça veut dire bien sûr qu'on met tous ensemble et on fait un petit peu d'analyse et on essaie de réconcilier toutes ces divergences aussi on peut bien sûr valider ces données de PEV et bien sûr ça veut dire qu'on peut délancher avec un peu plus des clertiers aussi des signaux d'alarme et bien sûr et on peut nous en citer un petit peu, emmener des enquêtes un peu plus profondies sur la qualité de nos données et un petit peu évaluer s'il y a, par exemple, je ne sais pas, une déclaration de vaccination ou s'il y a des raisons particuliers pour lesquelles il y a des lacunes particuliers dans des zones particuliers. Et bien sûr comme on l'a dit, des données que ça soit fiable qui sont pringolées aussi avec des données qui sont un petit peu plus enjures un petit peu plus validées parce que ce sont pringolées avec les données des routines on peut bien sûr délancher des actions parce que ça peut être des actions pour continuer à enflammer des maladies que l'on peut trouver aussi des lacunes ou des zones qui ne sont pas particulièrement couvertes et que toutes ces informations sont précieuses parce que on peut délancer ces types des actions immédiates comme des campagnes par exemple ou aussi des efforts de sensibilisation par répondre à des questions qu'on trouve parmi la population cible. Et bien sûr on a aussi des autres types des données qu'on peut trouver. En anglais, non en RCM je vis en général qu'il y a plus ou moins 2 termes que ça s'utilise en français donc c'est une évolution rapide et on peut en quitter. Donc je vais l'appeler avec l'acronyme anglais donc je vais l'appeler RCM c'est seulement pour vous montrer ce que je veux dire. Et je voulais souligner bien sûr qu'on a aussi des possibilités très importantes qu'on peut mettre un lumière quand on utilise aussi entre les relations des données avec les données qui servient à partir de ces types des activités. Le premier, peut-être une des plus importants aussi que des autres types d'explorer les factures et pourquoi? Parce qu'en général, ces types des activités ont la capacité un petit peu d'explorer les factures de comportement de Dieu qu'on peut influencer les décisions des soignants et en matière bien sûr de vaccination d'ACK. Et quand on connaît ces données on peut par exemple avoir des informations sous les craintes des informations préférées sous les raisons pour lesquelles par exemple les patients ont choisi de ne pas avoir besoin de ne pas rouler un vaccin mais pas de présenter même si ça avait de la campagne donc tous ces types des activités et des informations ce n'est pas nécessairement par exemple notre vaccination de routine ou campagne donc par exemple ces types de monitoring, de manipulation rapide nous donnent ça ne pas nécessairement utiliser et trianguler au niveau du système. Donc c'est très possible d'un intérieur de ces types des informations, on va les voir après ces différentes étations. Les RCM en général peuvent être aussi utilisés avec l'objectif de supervision des campagnes et un petit peu de sensibilisation. Pourquoi ? Parce que quand on a des campagnes de vaccination ces types les RCM en général peuvent agir comme des outils de supervision intérieurel parce qu'il peut fournir aux responsables de la campagne donc on peut la créer avec des équipes des enquêtes par exemple et ils peuvent lui donner une vision instantaine sous les programmes de la campagne et identifier aussi les domaines qui nécessitent une attention immédiate et bien sûr ça nous permettant une réactivité à plus qui nous garantit le succès de la campagne à la protection de la population parce qu'on va augmenter la coverture vaccinale. Et enfin comme on a dit des données les données qu'on peut collecter avec les RCM aussi on peut donner au niveau extra pour la validation des données de la coverture du PEV parce qu'on peut collecter des types des informations comme on va voir directement par exemple sous la perception ça va venir ça peut nous donner un petit peu des informations générales sur la coverture sur les raisons pour les personnes qui ne sont pas vaccinées et qui sont enforcées la confiance dans la certitude des données de la enquête bien sûr mais aussi des données donc en général on voit que les valeurs en réalité d'avoir toutes ces données dans les mêmes endroits c'est la possibilité d'avoir une identification précise des types des populations qui ne savent pas avoir l'access l'accès au moins aux activités de vaccination on voit qu'il y a ces types des informations et qu'on a triangulé des données préfiables on peut intervenir un petit peu plus sous mesure avec une bombe micro blamie par exemple sur les ressources qu'on a mises pour gérer les activités mais aussi pour voir qui type des activités on doit mettre en place parce que peut-être que ça n'est pas nécessaire d'avoir une campagne à tout dire mais on peut-être aussi qu'on fait des petites activités de raccrapage par exemple seulement que la maison d'une nouvelle enquête on voit au niveau d'une zone spécifique par exemple et tout ça on peut nous donner aussi un niveau extra d'analyse pour avoir aussi un bon système d'alerte précoce pourquoi ? parce qu'une fois qu'on a de de taux de coverture préfiables et on voit que les covertures commencent à décliner qu'on commence à vouloir plus on peut aussi gérer la situation de manière différente parce qu'on a des données qui sont très actualisées et aussi on sait que ces données sont suffisables et qu'il peut lui donner ces informations pour agir de manière très efficace et très rapide donc c'est comme on disait Alvin dans ce moment on sait très bien qu'il y a beaucoup de ces types des informations, c'est un petit peu partout on a beaucoup des informations par exemple des RCM et des campagnes qui sont pour le moment toujours dans des Excel ou toujours en papier ou dans des autres outils aux logiciels de collection des données mais ce que je veux souligner c'est que c'est possible d'avoir tous ces types de données dans la même plateforme et c'est que je parle bien sûr qu'on peut apporter les données des campagnes, les données des données de la population les données de la couverture même si ça vient d'aperture des campagnes et des enquêtes des autres par exemple des autres organisations ici on voit un peu tous les types d'organisation qu'on trouve au niveau de terrain donc on sait bien que des tas à tas on a seulement accès aux résultats on a fait un rapport des spécifiques des activités qui ont été fait à partir des tiers donc on a au moins ces types de résultats et on peut quand même les importer et les entrer dans les systèmes et aussi c'est que c'est très important au niveau d'intégration des données c'est la triangulation de ces données aussi avec les autres programmes donc par exemple on sait très bien des bandes de données de surveillance une bande de données de couverture vaccinale on peut aussi réguler par exemple des informations sur la nutrition sous les soins maternels et les soins des affins et par exemple on peut aussi cibler des populations clés comme par exemple les agents de santé ou par exemple on sait bien que des tas à tas il y a aussi des autres programmes des vaccination comme par exemple les programmes des vaccination contre la grippe ou par exemple les programmes des vaccination contre les COVID en général on sait bien que ça soit un petit peu des programmes un petit peu plus verticalisés qui ne sont pas nécessairement intégrés 100% avec les vaccination de routine donc donc c'est aussi très important les valeurs ajoutées d'avoir ces types de données face au mont au niveau de humanisation si on les mettra ensemble et les analyser avec des autres idées des programmes que ça peut nous donner des valeurs ajoutées pour notre activité la démode aujourd'hui on va refuser des activités différentes mais les bouts principales c'est de vous donner un petit peu un aperçu de des solutions que ça peut être un mis en place pour vous aussi de ne pas presser ou quand même suivre de campagnes ou obtenir au moins des couvertures originaires d'un parti de ces campagnes ou des enquêtes de couverture vaccinale post campagne par exemple et comme la voir directement au niveau de système ici aujourd'hui on va voir un exemple et c'est un exemple qui parle d'une campagne pour prendre la rougeole et la roubéole réalisée en mars en 2023 dans les nord du pays mais bien sûr c'est une campagne fictive que j'ai créé moi-même à ce moment pour vous donner un exemple cette campagne fictive par exemple c'est un ciblé d'un groupe des populations définie par l'âge donc entre 6 et 23 mois et entre 24 et 5 à 9 mois et par exemple qui ont aussi un bas qu'on a aussi une division désagrépération aussi distance par rapport de l'établissement de santé donc on a les 0,5 km jusqu'à plus de 15 km et la distance bien sûr ça peut-être traduit aussi par des différents types de vaccination par exemple les plus courtes ça peut-être il s'y fixe, je suis allée plus loin que ça va être un signe mobile donc ces types de informations ça peut-être aussi traduit pour donner des informations pas seulement au niveau de combien de doses on va distribuer la campagne mais aussi par exemple quel type d'implementation on l'a eu par contre la campagne c'est qu'on voit ici aussi c'est un petit exemple des conventions, des dénominations que j'utilisais moi j'utilisais MR que bien sûr c'est les vaccins 2303 ça veut dire quoi que c'est une campagne pour MR pendant l'année 2023 à mars et ça je l'utilisais pour disigner ces campagnes mais ces lila c'est seulement en suggestion du manière claire un exemple pour organiser ces types ça fournit un petit peu de contexte et ça permet pour un exemple aux utilisateurs à avoir un aperçu général et très rapide de quel type de campagne quand c'était passé et on a un petit peu plus des informations sur les cas par exemple bien sûr ça c'est seulement un exemple et c'est très essentiel que les utilisateurs et les implementateurs en général adaptent ces types de conventions dans le codage et des dénominations à un fonction un petit peu de le pratique contextualisé au niveau local pour avoir un petit peu de flexibilité bien sûr pour avoir un petit peu de déclarté quand on commence à avoir plusieurs campagnes plusieurs enquêtes tous dans les mêmes systèmes et c'est qu'on doit bien sûr aussi souligner ici c'est qu'on n'a pas de la quantité que l'on a élargi pendant la campagne mais on a aussi par exemple la population cible la population cible ça dépend un petit peu au niveau local quand c'était collecté ça peut être collecté directement au niveau des distributions plus basses si c'est disponible à l'idra quotidienne par exemple par exemple quand ça peut être séparé dans les simples données sur les précautions des vaccins et à attribuer aussi à des niveaux supérieurs comme on l'a fait ici donc on les met dans les mêmes data sets parce qu'on sait que les types des populations ça va être dépendant d'après une évaluation journalienne journalienne et peut-être que ça va être dilué et ça va être même par exemple ici je l'ai mis à un niveau plus haut ça peut être au niveau national peut-être aussi au niveau de région au niveau de province ça dépend bien sûr au niveau de contexte et ça dépend d'un peu on peut faire une estimation à un côté directement la population cible et on doit souligner aussi la durée de la campagne parce que la pérennicité aussi ça va être très important parce que ça dépend aussi d'un petit peu vous voulez un trait équitable du suivi vous voulez faire au niveau de système moi cet exemple c'était fait au niveau journalier parce que moi je vais vous donner un exemple de suivi direct de la campagne directement au niveau des systèmes mais ça peut être aussi que en général la campagne va être suivie au niveau de par exemple Excel et après à la fin de la semaine vous allez agriger tous ces types d'informations et les mettre dans les systèmes ou par exemple vous n'avez pas nécessairement les ressources pour faire tous ces types d'encodage et vous pouvez mettre simplement les données à la fin de la campagne aussi les valeurs en jete c'est plutôt d'utiliser des intervalles un peu plus bas donc le journalier au web de Madere il y a une possibilité de suivre la campagne et on se tente d'avoir des des estimations et des données que ça peut monitorer dans des différents niveaux bien sur le niveau national comme au niveau des distributions et que ça soit suivi directement au long de la distribution la démo enfin la démo d'aujourd'hui on va aussi avoir c'est qu'on avait dit avant aussi les RCM et on va voir un petit peu aussi comment on peut le gérer au niveau de systèmes dans cet exemple ici on voit que j'utilisais un programme d'événement donc un event programme et on a un petit peu en général on va voir si on a des perspectives on peut enregistrer chaque enfant qu'on veut monitorer on peut enregistrer chaque ménage qu'on veut enregistrer donc ça dépend on doit un petit peu changer l'éthique des logiques un petit peu l'éthique de monitoring qu'on veut faire aussi on voit un petit peu la logique que j'utilisais quand ça c'est plus facile pour suivre un petit peu quand je vais vous montrer aussi l'événement directement au niveau de systèmes on a des informations de base donc on va voir les numéros des crapes, les numéros de superviseurs, les numéros d'inquiéteurs et tout ça et après on a aussi les informations donc mon design en général j'utilise l'événement pour suivre chaque enfant dans chaque ménage donc je vais m'en dire par exemple si l'enfant il était là pendant la campagne si il était là on va aussi demander aux parents les gardiens ça peut être responsable les informations sur la campagne et si l'enfant a reçu un vaccin ça dépendant des réactions secondaires si ils ont reçu la carte de vaccination et tout ça si ils n'ont pas reçu le vaccin on peut aussi extrapoler les raisons pour lesquelles ils n'ont pas volu au plus être vacciné et donc avec ce type de informations on peut aussi obtenir des informations sur la peve je vais vous montrer après les modules et on peut voir un petit peu comme l'utiliser et toutes ces informations je vais vous montrer aussi des dashboards comme on peut le trianguler avec les informations de la peve et aussi des informations tenues aussi à partir de niveau de la campagne on a dit aussi qu'on a des informations qui ne sont pas necessarily collectées au niveau direct donc peut-être que ça se sont des campagnes qui n'étaient faits par une autre organisation n'importe qui maintenant on a accès à ces rapports ou quand même on a accès aux données finales la couverture par exemple ici on voit deux différents rapproches et on a un ensemble de données que collecté par exemple les nombres d'enfants et les gibles trouvés pendant la campagne et les nombres d'enfants vaccinés pendant désolé et qu'ils sont trouvés pendant l'enquête et les nombres d'enfants qui l'étaient vaccinés pendant la campagne et ça se peut donner la couverture bien sûr mais ça on peut l'intéresser seulement si on a accès à des données un petit peu plus complexes c'est en ce temps on n'a pas nécessairement accès à tous ces types des données mais quand même les rapports nous donnent l'information des bases de la couverture générale et ces couvertures ça peut être un comme chiffre il y a l'option des types d'éléments des données que ça sert un pourcentage donc on peut introduire ces types d'informations là-bas et ça peut nous donner en information un petit peu plus à jour qu'on peut apparaître et l'engoler avec les informations de PEV et aussi contre des informations des autres campagnes ou des autres enquêtes qu'on avait fait ou en parallèle des nouveaux il faut faire quand même attention à la periodicité de ces types des ensembles des données parce que ça doit être quand même adapté pour répondre aux besoins spécifiques au niveau local si par exemple il est nécessaire de communiquer les données avec les mêmes intervalles par exemple que l'enquête ou la campagne elle était gérée comme par exemple le quotidien ou par exemple ça suffit que ça soit mensuel seulement pour mettre l'accent par exemple sur les moindres de l'enquête ou ça dépend aussi que c'est pas nécessairement intéressant d'avoir tout ce type d'information et vous le mettez en niveau local parce que c'est important pour vous de savoir ce type d'enquête et ça s'avale surtout si on parle des enquêtes au niveau national c'était par exemple méné et ça on peut mettre ça veut dire ce type d'information au niveau national donc tout ça on va les voir aujourd'hui et bien sûr on va avoir aussi des tables de bord où on peut trianguler tout ce type d'information donc je vais dire directement au niveau du système ici normalement on a au niveau de notre système intégré donc on parle de notre système chéniste par exemple et par exemple ici vous avez 300 et les auteurs moi-même donc ça c'est notre démo vous pouvez les chercher aussi si vous la googlez vous allez retrouver ça c'est notre démo normal et c'est un exemple d'environnement intégré avec tous les types des programmes disponibles au niveau des santé vous voyez ici vous avez tous les tables de bord par des santé communautaires en part des cyber-colleuses en part des palus et tout ça et normalement ça c'est votre environnement intégré donc vous avez votre information de l'auteupeve vous avez votre type de couverture la population la couverture par distrite combien des dorses ont été distribuées au niveau de la logistique par exemple la chaîne froide par exemple les alertes de la température combien de frigo il a été fonctionnel et il y a aussi des informations sous les effets secondaires et bien sûr par exemple la complétude et la rapidité du passage de cette type d'information et ça c'est normalement votre dashboard des informations de routine on peut comme je dis aussi agiter cette information de routine aussi les informations les informations qui viennent à partir de l'inquête quand j'ai dit avant moi j'avais fait un exemple d'une enquête que j'irais totalement et complètement directement au niveau du système mais quand j'ai dit avant ça peut-être aussi que l'inquête la campagne il y aurait au niveau des données aussi en papier au niveau d'excelle ou au niveau du projet au niveau du système un petit peu plus tard bien sûr on perd les valeurs enjoutées de supervision et aussi des monitoring interelles quand on parle de gestion de la campagne interelles en général des collections de données interelles au niveau du système on peut par exemple créer des non, désolé et du dataset pour collecter tous ces pays d'informations j'avais dit avant par exemple qu'on peut mettre on peut séparer, on peut mettre dans la même type de module la révolution sensible au moins dans ces cas je l'ai expliqué mais c'est plutôt au niveau de contexte au niveau local de décider la manière plus attirte de collecter ces pays des dénominateurs en général donc moi je l'expliquais donc on a un dataset complètement différent et je vais entrer ma population cible que c'est deux tranches d'âge des enfants divisé aussi par la distance à partir de l'établissement des santé donc ça c'est mon population clé que je vais cibler pour ce type de campagne que c'est toujours, c'est que je vous rappelle par exemple moi je vais en identifier ma campagne parce que je réunis comme MR2303 après j'ai mes dénominateurs et moi quand j'ai mis ma campagne au niveau journalier parce que moi je vais jurer la campagne directement au niveau de système donc par exemple je vais pardon par exemple on va dire en mars et je vais entre les données jour par jour on a bien sûr les données qui ont été administrées jour en jour pendant la campagne ça s'est divisé par tranchage et aussi par distance ça bien sûr c'est seulement un exemple que j'appris pas à partir des campagnes que je veux ou quand même d'un peu d'expérience que je veux au niveau des terrains ça va changer beaucoup entre les différents campagnes et les différents contextes ça bien sûr c'est seulement un exemple que je voulais vous donner pour avoir un peu d'inspiration pour un type des configurations que ça peut être utile par exemple mais ça peut être un truc et ces configurations ça va être totalement différent parce que par exemple vous avez pas nécessairement besoin des petites sites et les tranches d'âge ça soit totalement différent et pour vous c'est plus important d'avoir les tranches d'âge, les sexes par exemple c'est totalement différent à partir du contexte on a aussi les informations pour les effets secondaires qui sont sérieux au passé réel et aussi on a un peu d'informations sur les staff on a pris par exemple comme on a dit si vous avez lu la documentation qu'on avait aussi publicisé il y a c'est pas, il y a quand même quelqu'un de moins on a fait aussi notre webinar sur comment utiliser et comment implémenter des HSV pour gestionner les campagnes et pour implémenter les campagnes au niveau du système et on avait aussi parlé du fait que c'est pas nécessairement c'est pas la question de randonner tout ce qu'on a parce qu'on peut très bien recycler ce qu'on a déjà au niveau du système et tu simplement changé par exemple je ne sais pas les rappeller ou changé tu simplement les identificateurs niques donc ici par exemple les staff je l'ai pris à partir de des informations qu'on avait collectées quand on avait fait la campagne pour la COVID par exemple le nombre de staff qui était attendu au niveau des sites de santé et combien à la fin on a eu un travaillant en sites de santé et ça on a vu que on a reçu pas mal de feedback c'était très très nécessaire au niveau des sites de santé parce que c'était très nécessaire aussi d'avoir une manière d'avoir supervision sur les staff vous voyez c'est très très simple on n'a pas nécessairement besoin de collecter beaucoup de données dans ces cas c'est qu'on collecte je ne pense pas que je dois vous convaincre dans ces cas plus ou moins ces données c'est toujours les données qu'on collecte pendant chaque année c'est très simple et on essaye d'avoir des données par exemple dans ces cas au niveau journal on a aussi la possibilité d'avoir en collection des niveaux différents aussi peut-être que ça c'est soit aussi au niveau de des distries, au niveau provincial ça dépend vraiment beaucoup comme c'est la gestion du stock et en général de la chaîne froide par exemple moi je l'ai mis dans le même niveau dans ces cas dans ces exemples c'est préféré par exemple juste pas d'avoir un monitoring au niveau des cités santé et j'ai mis aussi on gestionne journalier pour avoir un peu les mouvements de tous les vaccins ça c'est très dépendant au niveau de contexte et ça peut changer très bien pour la périlicité, pour les titres d'information ou par exemple pour les niveaux au niveau de la hiérarchie ici c'est la même histoire qu'on a vu aussi par les activités des routines on parle d'un dataset très simple avec tous les différents types de la formation qu'on peut collecter au niveau du stock par exemple les boîtes, les dilutions les vaccins, les serranges et tout ça et bien sûr on va voir d'informations désagrégées indépendantes des états des distributions et bien sûr on a aussi des informations sur la chaine froide et tout ça ça pourrait être suivi un parallèle au même temps avec des périlicités différentes quand on fait la distribution des vaccins et l'administration des vaccins donc une fois pendant que on fait la campagne on peut voir des nouveaux ça c'est seulement un exemple par exemple ici et on peut voir par exemple on est à la population combien de doses on a distribué en total la converture la converture par trimestage bien sûr ici je veux quand même faire vous voir des types de différences les données parce que comme ça c'est plus facile après ici un petit peu les types d'informations qu'on peut extrapoler au niveau du dashboard aussi donc on voit par exemple que ça c'est un petit peu la moyenne entre les trimestages mais après on voit par exemple que la couverture par mille et 24 ou 5 années moins c'est un petit peu plus haute que la converture dans les groupes d'âge entre les 6 et les 23 mois ici on a par exemple la couverture les doses qui ont été distribuées au niveau des manières et on peut le mettre aussi au niveau du mapping par exemple donc on peut aussi apprécier où on a eu une meilleure couverture et où on a toujours des problèmes parce que comme ça c'est aussi peut-être que l'on doit prendre des décisions entre cette type d'information et les informations qu'on peut voir aussi avec l'inquête de couverture voir si c'est nécessaire pour faire par exemple des activités de rattrapage dans ces zones qui ont été par nécessairement couvertes suffisamment pendant ces campagnes ici on voit c'est seulement à l'exemple on a toujours les deux administrés par site parce qu'il y a des gens qui préfèrent voir ces types d'informations dans le tableau plutôt que dans le grapho ou dans une carte par exemple la couverture cumulative en langue du temps par train d'âge et aussi au niveau du mapping par exemple comme ça on voit par exemple s'il y a des différences extrêmes entre les trains d'âge on voit par exemple ici qu'on a une très bonne couverture et ici on a un peu plus de problèmes même chose ici bien sûr ça c'est pas des données réelles c'est des données que j'entraie moi-même pour vous montrer un petit peu comme établi aussi il y a des décares entre les tranches d'âge en général des sources d'informations ici on a aussi des informations sur les effets secondaires au niveau de volume mais aussi au niveau de distribution pour les cas en général et aussi les cas sérieux donc on peut voir un petit peu s'il y a eu des problèmes spécifiques par exemple je sais pas, un distribution par exemple au niveau de staff donc c'est pour ça si par exemple il y a eu des problèmes avec les effets secondaires on a bien sûr comme je dis avant les informations sur la disponibilité du staff par exemple on voit ici la distribution de staff en l'enduitant et aussi par site de santé et ici on a aussi une petite description aussi pour vous faire noter par exemple si on voit qu'il y a un chiffre négatif ça veut dire que les staff qui étaient disponibles au niveau de site de santé c'était moins que les staff qui s'étaient entendus au niveau du microplanique par exemple donc on peut commencer aussi à voir s'il y avait des zones qui étaient particulièrement affectées par cette manque de staff par exemple et bien sûr après c'est dépendant au niveau de l'analyse et d'interprétation des données ça peut être que ces zones étaient au niveau de sécurité c'était pas nécessairement accessible ou peut être que ça c'était dépendant au niveau de communication on c'est pas venu mais quand même au moins vous avez un petit peu d'informations et vous avez un aperçu général de ce qui s'est passé pendant la campagne et tout ça aussi pour vous donner les valeurs ajoutées d'avoir une campagne directement dans les systèmes et en temps réel parce que tout ça en savoir qu'ici on a quand même pas mal des problèmes du staff je vais rectifier tous ces problèmes les plus possible et les plus rapidement possible parce que je veux quand même que ces zones là ça soit aussi très bien marciné il y a surement peut commencer un petit peu des comparaisons entre la couverture de la campagne ou la couverture de un quête qu'on a bien sûr la qualité de données c'est pas la meilleure je l'ai quand même je l'ai mis bien sûr je l'ai je l'ai mis moi même pour vous montrer qu'il faut aussi faire d'attention parce que c'est peut-être que ça ça veut dire il voulait entrer 60% mais quand même il y a eu un zéro de plus et maintenant on a une couverture un petit peu plus haute on va dire et vous voyez qu'ici quand même ça affecte les autres les autres colonnes dans la visualisation donc il faut quand même monitorer aussi les types d'information et la qualité des données qu'on a dans les systèmes après on a dit que bien sûr maintenant on a ces campagnes de vaccination on a mené la campagne ça c'était monitorer au niveau au niveau du système au niveau des données retrospectives que l'on a de la campagne ça c'est plutôt au niveau de gestion de données, de ressources de capacité au niveau local comme ça ça peut être passé bien sûr mais peut-être aussi qu'après de la campagne on veut faire ce qu'on avait dit les RCN et les RCN par exemple c'est ici c'est qu'on avait mentionné avant c'est celui-là on a les informations des bases les crapes et tout ça et après on connaissait aussi les informations de l'aménage donc on a ici par exemple et ces crapes il faut prester attention parce que quand on fait des activités on a des crapes on a les stratum et donc ça veut dire ok aussi peut-être la hiérarchie ça va devenir un peu différent de la hiérarchie qu'on a utilisée pour la campagne ou de la hiérarchie qu'on a au niveau de la chimie nationale parce que par exemple on n'a pas nécessairement tous les villages ou tous les communautés au niveau de ces types de hiérarchies donc peut-être que ça, ça doit être amené dans une instance c'est complètement séparé ça c'est seulement des points à considérer au niveau local bien sûr désolé, les métadonniers sont toujours en anglais j'espère que vous pourrez les comprendre on a bien sûr les informations des bases avec les crapes et tout ça et je vais vous rappeler que moi je fais une implementation on va dire en salle de cet exemple par enfant par ménage donc c'est pas nécessairement que dans chaque ménage je vais trouver tous les enfants je vais faire un événement par enfant un événement de l'aménage ces types d'informations ça vient directement à partir d'une manuelle de l'OMS bien sûr on va partager aussi après les diapos donc vous pouvez aussi cliquer d'aller bien et ça c'est les manuels pour la gestion des enquêteurs donc par exemple ici on a cette information sur les ménages sur les enfants on peut demander à l'enfant si il était dans la zone la campagne et s'il a eu l'information de ces campagnes si oui on va rapporter la source de cette information c'était juste pas les mobilisations communautaires et si l'enfant a reçu la vaccination pendant la campagne s'il a eu réaction secondaire en part de la campagne et s'il a reçu une carte de vaccination pendant la campagne peut-être que l'enfant n'a pas reçu une vaccination pendant la campagne même s'il a été dans la zone pendant la campagne donc on peut connaître dans ces cas pourquoi il n'a pas reçu la vaccination il y a pas mal de raisons ça vient en ça donc ça vient au niveau d'Emmanuel mais c'est peut-être aussi que ces options ça doit être changé ou ajouté pendant du contexte on peut dire par exemple il n'a pas pu aller parce que les sites de vaccination il était trop loin par exemple par exemple on dit qu'il n'était pas là pendant la campagne parce qu'il était dans notre zone il était très dévisité c'est une partie de la famille de notre zone de notre région par exemple du pays donc ça peut-être aussi que l'enfant il n'était pas ciblé nécessairement même si au moment il vit là-bas il n'était pas présente donc c'est très important aussi de collectionner ces types d'informations et indépendamment si l'enfant était là au part où il avait reçu les vaccins au pas les informations pour trianguler l'information sous la couverture du père parce que quand même on peut demander à la famille au gardien si à 20 la campagne l'enfant il avait reçu quand même des vaccinations contre la rougeole ça c'est oui il avait reçu et peut-être qu'ils ont aussi la carte de vaccination donc dans ces cas c'est aussi possible d'apporter les darts de vaccination peut-être que ça ne sera pas disponible donc quand même on ne peut pas mettre les vaccinations ici mais on sait qu'au moins la famille il avait déjà reçu les vaccins ou peut-être que la famille vous dit qu'il n'avait pas reçu on ne se rappelle pas on ne sait pas s'il n'avait pas reçu un vaccin contre la rougeole on a une activité de routine donc au niveau du PEV au niveau de la santé au niveau de la clinique mobile en général quand même au niveau de l'activité plus de routine et vous voyez ici à la fin c'est un événement très simple que ça peut être géré au niveau immédiat par exemple notre application Android aussi parce que c'est possible de travailler et après synchroniser ce type d'information une fois qu'on a la disponibilité de la disponibilité d'une connexion internet donc on a collé ce type d'information donc on a fait notre campagne on a colléqué notre information sous les RCM après il y a bien sûr aussi une enquête de coberture des vaccinations ça passe la majorité des fois non donc par exemple comme je l'avais vous montré avant ça peut être vrai qu'on n'a pas nécessairement envie aux possibilités de gérer tout l'enquête au niveau du système parce qu'il y a aussi un côté fréquent vous préférez gérer la campagne l'enquête dans des autres logiciels je ne sais pas comme Kobo, DK ou même Epi Info je sais pas mais quand même vous avez ce type des résultats et quand même vous voulez avoir ce type d'art dans votre chimie parce que vous voulez intégrer ce type d'information donc comme vous avez aussi souligné Ava on peut entrer directement les valeurs de la coverture que c'était déjà calculé à partir des données que vous avez collectées dans notre logiciel au niveau papier et vous pouvez l'entraîner directement au niveau du système et dans les niveaux que ce soit important pour vous ça va être la coverture au même niveau de la campagne et des vaccinations donc par exemple vous avez votre information sur la campagne et des vaccinations au niveau de l'istritie au niveau des provinces au niveau plutôt des sites de santé des références pour ces communautés par exemple vous pouvez les mettre au même niveau par exemple au niveau des périodes de cité les couvertures journalières ou les couvertures à la fin de la campagne contre la coverture bien sûr de de la enquête la périodisité aussi c'est quelque chose qu'il faut faire qu'il faut considérer ça dépend de niveau local par exemple la souligner avec l'année l'année de l'enquête les mois de l'enquête ou le jour quand cette enquête a commencé ou a terminé par exemple donc c'est plutôt à vous mais quand même c'est que les ébauches suggères c'est de trouver votre façon standard de nommer en général d'habiller ce type des activités et d'avoir plus ou moins standard aussi de les encoder pour avoir un petit peu de simplicité de vie en général on a beaucoup de boulot à faire mais aussi pour avoir un petit peu de facilité aussi pour l'analyse par exemple on a notre couverture calculée à partir de l'info par exemple et je sais qu'au niveau de 9 à 3 on a 100% de couverture et au niveau de 24, 5, 9 on a 8, 7% de couverture et on a déjà entré comme pourcentage parce que c'est possible aussi d'être les données donc les données de base comme on l'appelle au niveau ddhsd comme pourcentage aussi donc on a aussi un troisième type d'information qu'est-ce qu'on a maintenant ça c'était notre dashboard au niveau de gestion de la campagne mais on a aussi un dashboard que on peut utiliser par exemple pour comparer tous ces types d'informations donc par exemple on voit de nouveau des informations qui viennent directement à partir de la campagne la couverture générale et la converture par tranche d'âge ça c'était l'information qui vient directement d'ici c'est que je viens dans le frais parce que je viens dans le frais et on voit par exemple que ça c'est la couverture générale et la couverture par tranche d'âge qui vient de la converture et on a aussi des informations qui viennent à partir de de RCM qu'on a vu avant donc ça c'était c'est lui y a voilà on peut commencer aussi à comparer un petit peu les informations qui viennent entre tous ces types des activités contre les informations qui viennent à partir de notre activité de routine donc la paix par exemple donc ici on a à partir du paix de la couverture pour la rejole à partir de les enquêtes de couverture à partir du campagne et à partir de le RCM par exemple ici j'ai le fait moi-même bien sûr pour vous montrer une différence extrême entre les données normalement ça devrait pas être fait comme ça mais c'est seulement pour vous montrer que ça nous donne une façon très simple et très directe de voir s'il y a des différences quand même importants entre les valeurs par exemple et on peut mettre ces types d'informations que c'est dans les tableaux aussi au niveau des cartes par exemple ici on a notre couverture au niveau de la campagne aussi ici on a notre couverture au niveau de l'enquête parce que peut-être aussi que vous avez eu l'opportunité de générer cette enquête vous-même donc vous avez aussi les informations par rapport et c'est quand même aussi important parce que dès tant à tard vous voyez par exemple ici en général la couverture c'est cette percentage là et après les grapes différentes ils ont aussi une couverture un petit peu différente donc c'est aussi intéressant de voir s'il y a de l'arcune que ça peut aller couper avec ces types d'informations et pour avoir des autres activités d'air interrapage on peut augmenter cette couverture dans les grapes en général dans la zone qu'il était vacciné on a aussi les types d'informations sous les réactions secondaires vous vous rappelez bien sûr que pendant l'enquête on était en train de collecter ces types de données au niveau du module donc on était là donc on avait celui-là un tonnerre sérieux et qu'ils n'étaient pas sérieux et ici aussi vous vous rappelez aussi au niveau de RSEM on avait aussi une question qui demandait au parent si l'enfant il avait développé en réaction pendant les semaines éléments et les mois après la vaccination donc si la personne elle avait dit par exemple on peut aussi avoir une comparaison entre ce qui était rapporté pendant l'enquête à partir par exemple de state de santé directement et ce qui était rapporté au niveau de population après la vaccination donc ça peut être intéressant en général pour voir s'il y a des différentes quand même importantes ou c'est par exemple il y a un perception complètement différente sous la description du fait secondaire par exemple ici bien sûr je vais le donner moi-même et c'est sûrement pour vous montrer qu'ici il y a des différences parce que sûrement au moins vous aidez à poser les bons questions donc s'il y a par exemple des perceptions différentes s'il y a des chiffres totalement différentes s'ils ont par exemple été informés qu'il y a eu ces types des réactions parce que par exemple ici vous voyez qu'il y a pas mal des réactions secondaires et ici il n'y a pas beaucoup par exemple donc est-ce que ces types d'informations elles étaient partagées aussi avec les patients donc c'est aussi une façon de contrôler mais aussi de superviser les activités on avait vu aussi qu'à partir de l'événement donc les RCM on peut aussi collecter des informations sur les raisons pour lesquelles l'enfant n'était pas pu être vacciné ici on bien sûr on a ces graphiques là avec un petit peu tous les raisons, on va vous montrer qu'il y a pas mal de possibilités mais ce qui est très important aussi c'est l'utilisation des cartes ici par exemple parce qu'ici on peut continuer à cliquer et un petit peu approfondir des types d'informations à partir des zones que l'on a vaccinées il y a des graphiques particuliers qui ont des problèmes par exemple du RCM donc on peut par exemple le trouver qu'il y a beaucoup de raisons qui n'ont pas nécessairement pu arriver parce que l'établissement de Saint-Pierre était trop loin donc l'enfant n'était pas vacciné par exemple si il y a des misconceptions ou des croyances contre les vaccins par exemple donc on peut lui donner des informations à l'extraterrestre à utiliser par exemple avec l'autre type des promotions santé et de communication pour être sûr que la prochaine fois avec la prochaine quantité avec la prochaine activité on peut aussi cibler c'est enfin qui n'était pas vacciné avec la première, avec la priméactivité par exemple en même temps on peut aussi avoir d'informations sous les types des formations donc les chaînes de communication qui ont été utilisées pour distribuer l'information sous la gestion de l'activité elle-même ici aussi on a les graphiques pour voir la distribution à général mais on peut aller au niveau de la carte à voir s'il y a des moyens de communication qui sont préférés dans des zones particuliers donc par exemple ici je sais que il n'y a pas beaucoup des données mais c'était aussi pour être un petit peu plus clair au niveau de la présentation mais par exemple ici je vois qu'il y a beaucoup des populations qui utilisent le radio et plutôt je ne sais pas ici c'est plutôt qu'ils utilisent je ne sais pas l'église par exemple donc on peut aussi s'appuyer à ce type d'information pour gérer ce type des activités, des promotions de santé et aussi de communication à la population enfin les dernières graphiques ici de ces cartes c'est aussi des suggestions de triangulation qu'on peut utiliser pour avoir des informations extra donc par exemple ici à gauche on a les numéros d'infants qui étaient présents pendant la campagne mais il n'était pas il n'était pas vacciné pendant la campagne donc vous voyez qu'il y a des zones par exemple ici il y avait pas mal des enfants qui habitaient là mais il n'était pas nécessairement vacciné pendant la campagne et ici on a par exemple une carte sous les numéros d'infants qui étaient déjà vaccinés avec la vaccination de la routine donc avec les activités de perte indipénemment si l'enfant était vacciné au pape pendant la campagne donc on peut voir aussi un petit peu les informations qui viennent au niveau du PEV on peut après trianguler ces types d'informations en voyant la couverture à partir des informations du PEV donc par exemple ici c'était tragique c'est pour ça qu'on avait fait cette campagne par exemple contre les informations qu'on a extrapolées du PEV donc si vous vous rappelez ici on avait quand même indipénemment si l'enfant avait reçu au pape les vaccins pendant la campagne on avait demandé si l'enfant il avait déjà reçu un vaccin pour contrôleur au jole et on peut quand même au moins trianguler si l'enfant a reçu ces types de vaccination pendant les activités de PEV et après on peut aussi trianguler et comparer ces types d'informations dans ces cas par exemple c'est tout petit ces deux cartes n'y sont pas nécessairement identiques parce que aussi ça vous donne un petit peu d'informations critiques pour commencer un petit peu les discussions pour voir est-ce que ces types d'informations ça je sais pas c'est fiable est-ce qu'on a bien fait les RCM par exemple ou est-ce que c'est par exemple d'informations ici que c'est totalement différent de l'information ici d'ici par exemple on doit aller contrôler l'information qu'on a dans nos registres de PEV au niveau des centres et des santé c'est seulement des informations extra que on peut prendre à partir des activités qu'on gère édipénalement parce qu'on va faire ces types d'informations des activités édipénalement de ces cartes elles-mêmes mais on peut utiliser et trianguler toute cette information seulement si on met tous ces types d'informations dans les mêmes endroits et si on perd pas l'occasion de mettre aussi si on a même pas gérer cette information nous-mêmes ou cette enquête ou cette campagne nous-mêmes on peut quand même mettre les informations dans le système et les utiliser comme on a utilisé dans ces par exemple ces enquêtes là-bas pour comparer ces types d'informations avec les informations du PEV qu'on a au niveau habituel donc je trouve qu'en général ça soit très important d'en comprendre que c'est quelque chose de possible c'est pas quelque chose que ça prend nécessairement trop de temps bien sûr ça dépend aussi des ressources mais en général on sait que la majorité des pays a de campagnes au long de l'année donc ça c'est aussi une opportunité de par exemple intégrer les informations des campagnes qui sont déjà passées au niveau de pays donc on encodage un rétrospective de couverture de campagnes et aussi prendre une considération que c'est possible d'entrer les campagnes même si c'est la gestion de la campagne elle-même, soit directement au niveau de de l'HMS ou en général de DHS2 parce que ça peut être aussi si vous allez avoir un petit peu mieux la documentation qu'on avait déjà publié sur les campagnes et sur la gestion sur l'implémentation, sur l'utilisation des instances et tout ça comme gestionner un petit peu la campagne indépendante de votre ressource en général, ça c'est pour moi les messages plus importants de vous montrer un petit peu et de vous donner un petit peu un exemple que ça soit un petit peu plus visible au niveau aussi de notre instance des mots aussi qu'il ne s'est pas obligé de donner un exemple comme si toute cette information ça ne peut pas être mis au niveau de votre HMS national bien sûr et comme c'est type d'information ça peut être utilisé et analysé pour nous donner un petit peu plus d'information que ça soit un petit peu plus fiable tout simplement parce que si on commence à voir qu'il y a beaucoup de discrétence entre ressources il y a bien sûr quelque chose que ça ne marche pas et aussi pour avoir un petit peu plus de données que ça soit un petit peu plus un jour, parce que bien sûr avoir une couverture par exemple si ça c'est notre nouvelle couverture parce que ça vient de notre enquête et en même temps ma couverture à partir ça reste comme ça bien sûr, moi je veux aussi avoir une couverture, que ce soit un mise à jour parce que moi j'avais ces campagnes que je veux que cette couverture soit réfléchie aussi au niveau de l'analyse que j'ai fait dans mon quotidien et aussi des informations que j'ai partagées avec le ministère de la Santé et aussi avec Autrépartie Préna ou des autres organisations que ce soit intéressé avec l'équipe d'informations sous la couverture vaccinale donc avec grand surprise on a 15 minutes pour des questions des commentaires si vous avez besoin et je ne sais pas si vous avez posé des questions laisse-moi regarder pas grand question par exemple mais bien sûr on va partager l'enregistrement comme d'habitude et on va partager les diapos et bien sûr vous pouvez aussi aller regarder l'instance des mots qu'on a bien sûr c'est parti là des campagnes on est en train de travailler pour l'avoir de les démons je pense à partir de la prochaine semaine pour l'avoir du démo mobile pour les moments séparés parce que moi j'avais besoin d'un petit peu de faire l'encodage moi-même pour vous montrer mais j'espère que à partir de la prochaine semaine on va voir tous ces types d'informations triangulés dans notre HMIS des mots ou tous les types de programmes sont tout intégrés à l'instance donc s'il n'y a pas beaucoup de questions quand même je vous encourage si vous avez des questions il y a une question vous pouvez le faire comme on dit oui, fortuné et comme j'ai dit avant bien sûr je sais pas quand ça avait été connecté en général on a bien expliqué que par exemple c'est possible d'encoder ces données directement au niveau de système au niveau par exemple au niveau de la distribution jusqu'au niveau par exemple national ça dépend de type de distribution de d'âge des données ça dépend aussi de type de solution que vous voulez avoir si vous pouvez par exemple suivre la campagne au niveau au niveau de système aussi vous voulez plutôt avoir un système pour au moins avoir des données retrospectives avec toutes les informations que vous avez eu au niveau du pays, au niveau de Rajon ça dépend au niveau local on peut encoder directement avec des systèmes différents on peut avoir des systèmes de données pour encoder directement pendant l'inquête au moins pour encoder la couverture de manière retrospective par exemple à la fin des enquêtes de couverture par exemple mais on peut aussi faire des captures de données aussi hors ligne avec des disponibilités par exemple avec des tablettes par exemple avec des smartphones et l'application Android on peut encoder tout ça en ligne et synchroniser toute cette information en connection internet et on peut encoder tout ça avec notre information de routine que ça vient à partir des données d'immunisation du PES je pense qu'il est quand même on a pas mal expliqué que ça possible d'avoir tous ces types de couverture à partir des sources complètement différentes et on peut commencer à trianguler tous ces types de couverture à vous de voir comment c'est plus faisable pour vous ça peut être plus simple par exemple ici on a un petit scorecard avec tous les différents types de couverture à partir du PES à partir de campagne à partir de de la couverture vaccinale de l'enquête à partir de RCM par exemple et on peut commencer à trianguler tous ces couvertures pour voir s'il y a des décals par exemple s'il y a des différences que ce soit quand même important par exemple si il y a par exemple ici on peut aussi mettre les informations sur les crapes qu'on a enregistré pendant les enquêtes comme ça on peut voir aussi si même qu'on a vacciné on a des grappes avec des distributions totalement différentes au niveau de couverture donc on peut mettre tous ces informations dans les mêmes systèmes soit comme je dis directement de manière introspective et extrapoler tous ces types d'informations pour avoir des informations un petit peu plus toujours avec de donner que ce soit un petit peu plus fiable parce qu'on a commencé vraiment à voir des sources différentes qui nous donnent des informations car théorie ça devrait être au moins nous donner les mêmes informations parce qu'on a des informations totalement différentes donc on doit commencer à l'investir donc ça c'est la chose plus importante vraiment pour l'analyse et pour trouver ce sont ces porches de manques de couverture pas nécessairement une bonne couverture ou on peut mêler ce type des activités donc campagne au moins des activités d'un rattrapage pour éviter qu'à le général des zones où il y a des porches d'enfance 012 c'est donc des objectifs plus importants je pense avec l'agenda d'immunisation jusqu'à 2030 c'est très important de faire un target d'estibler ces types d'époches pour prouver ces enfants qui normalement ne seraient pas nécessairement vaccinés au niveau du pep donc je trouve quand même on a bien parlé de ça et je vous le suggère il est nécessaire écouter et passer le registrament à vos collègues si vous avez trouvé qu'est-ce sera important ces types d'informations en vous suggérant aussi si vous avez toujours des questions ou des doutes ou si vous voulez partager votre espérance avec les systèmes et l'utilisation du système pour la gestion des campagnes au moins des crédits des informations au niveau d'éliminisation vous envoyez aussi ces types de messages sur les liens qu'Alice il avait collé au-delà de la du chat et bien sûr si vous avez aussi des autres questions si vous avez intention d'utiliser des systèmes pour ces types d'activités mais vous n'avez pas nécessairement idée d'où commencer et tout ça vous pouvez aussi envoyer un email à roba.dhsd.org et bien sûr on va vous donner plus d'informations on va vous mettre en contact avec notre réseau de groupes HISP qui ont pas mal des capacités et des histoires avec l'élimitation des campagnes et des autres types des programmes de santé donc comme ça manque seulement 5 minutes il n'y a pas beaucoup de questions moi je vous remercie d'avoir le plus jeune pour cette présentation et moi j'espère que ça va être utile pour vous et pour votre implementation en général et de nouveau n'hésitez pas de nous contater si vous avez des questions de doute et si vous avez des implementations même si des manières retrospectives et vous voulez implementer des choses d'eux pour avoir au moins un lieu unique ou pouvoir analyser tous ces types d'informations donc merci beaucoup de nouveau et bien sûr à bientôt et à la prochaine merci