 Salut des nouveaux. Je pense qu'on peut commencer parce que quand même on a pas mal de choses à toucher aujourd'hui donc c'est mieux de commencer pour ne pas perdre trop de temps et donc bon imprême. Bonjour, Beasua, ça dépend de du vignet. Je mets un second la caméra pour faire un tout petit coucou. Aujourd'hui on va parler un petit peu du toll kit général sur l'immunisation mais surtout sous l'utilisation des données et un petit peu sur les expériences que deux pays clés ils auront eu pendant les dernières deux années général avec ces inclementations pour améliorer un petit peu l'utilisation des données. Je vais faire un tout petit introduction juste pour vous donner un petit peu les contextes général et après on va laisser la parole à mes collègues. En général j'ai voulu donner un petit peu les symptômes actuels de la situation et on voit qu'en général parmi les 54 pays soutenus par la vie déjà 46 ont déjà intérêt avec beaucoup de succès les données des vaccination de routine dans leur système national de HS2 et parmi ceux ci, 89 s'appuient actuellement exclusivement aussi sur des HS2 comme principal sur les données et bien que cette réalisation soit très en consomme, c'est très nécessaire de se concentrer sur l'amélioration de l'utilisation des données et de tirer aussi partie du système intérêt des triangulations des données et de s'assurer et maintenir la durabilité du système à long terme parce que les pays ont élargi leur système national, bien sûr des HS2, pour prendre en sorte la notification des événements ambitiaires, d'aller donner des applications et en général l'évacuation supplémentaire et si c'est fort tu as ressemblé, il vient en utiliser les stratégies des vaccinations et améliorer les prises de décision. Donc on voit qu'il déjà on a pas mal des données dans les systèmes mais il faut qu'on commence à tous les mettre dans les mêmes systèmes et commencer à les bien utiliser. L'utilisation en niveau général et aujourd'hui c'est très, en général on peut dire à un niveau des maturités et des stabilisations, on peut l'appeler comme ça et qu'on nous l'aise à ces moments-là de nous concentrer un petit peu plus sur les côtés d'utilisation des données et sur l'analyse des désemplémétations de toolkit en général. Pourquoi ? Parce qu'on voit qu'en général les toolkit a beaucoup des paquets, des métadonnées, des sources d'inspiration aussi pour les pays, pour commencer à collecter les données, à analyser ces données, d'être pour la paix, pour la surveillance, un petit peu des données, des triangulations, des données. On a deux dashboards dans les moments pour voir les immunisations et la performance du programme aussi. On a aussi pas mal de choses pour la logistique. Donc on a beaucoup de choses là mais on doit commencer à s'éfocaliser, à bien utiliser et à mettre pour que les données soient effectives, qui aillent un bon niveau de confiance dans les données bien sûr, et que ces données soient utilisées pour prendre des décisions basées sur des évidences bien sûr. Et en général, on voit que les toolkit en général a eu beaucoup de succès. Bien sûr, la COVID-19 a aidé beaucoup cette transition vers la digitalisation mais aussi vers la focalisation sur l'immunisation, la surveillance, etc. Donc on a vu que beaucoup des pays, ils ont un petit peu pris davantage les problèmes qu'ils ont trouvés pendant la pandémie pour soutenir et renfortir aussi la l'immunisation des routines et la surveillance des routines. On a publié pas mal des histoires d'impact, on appelle ça, et on a publié plus que dix en général pendant ces deux dernières années et ils sont utiles pour nous sortir sur les expériences et des mises à neufs du toolkit. On a aussi eu pas mal de webinaire et des ressources en général publiées pour l'EPI en général, pour tous les implementateurs d'impact que tu l'aimes aujourd'hui. On a mis en place beaucoup de ressources aussi en anglais et en français pour améliorer un petit peu et donner un petit peu plus d'informations sur l'utilisation du toolkit. On a eu pas mal d'informations sur les micro-planning, on a eu pas mal des choses, déjà l'utilisation des données c'était un petit peu plus plein et minaire. On a eu pas mal des informations sur la surveillance. Donc, j'ai mis là-bas en tableux pour faire un petit surmaire général pour les gens pour avoir un petit peu les ressources et les liens et pour accéder. Si un petit peu de gens parmi vous, ils n'ont pas nécessairement déjà vu ces webinaires là, ils sont très intéressants et ils vont vous donner beaucoup d'informations sur tous les parties de micro-planning et sur les mappings de la population. Je trouve que c'est très important et ça c'est quelque chose que ça va être très intéressant en général pour ce que ça concerne l'immunisation et tout ça que ça concerne les micro-planning pour les programmes de l'immunisation. Mais là, on a un certain dégrain de la majorité pour cet toolkit. Donc, on a pas mal d'initiatives futures dans lesquelles on se va concerne très plus tôt et ça, bien sûr, ça concerne la fonctionnalité de logiciels, on parle d'amélioration du système et de la plateforme en général pour continuer à soutenir la raconte des données et l'analyse des données. On va continuer aussi, bien sûr, à mettre un jour les contenus. Donc, par exemple, on va essayer de mettre dedans la partie des routines, donc la PEV et la partie des surveillance des routines pour les COVID-19. On va peut-être intégrer aussi plus des informations pour les rétards de la vaccination. Donc, il y a pas mal de choses qu'on peut continuer à ajouter et ça, c'est aussi des ajoutes qui viennent directement à partir de feedback qu'on reçoit aussi à partir des inclementations sur les terrains. Ce n'est pas nécessairement des choses qu'on reçoit directement à partir du siège. Par exemple, c'est beaucoup des informations qu'on a reçues à partir du terrain. Et bien sûr, on aimerait bien continuer et soutenir les pays avec une amélioration de l'analyse. Donc, à croire les capacités pour prendre la décision basée sur les informations et bien sûr, plus intégrer au niveau du système des santé, des systèmes des formations des santé pour n'avoir un endroit où toutes ces informations soient que l'été soit soit présent là-bas pour les analyser, pour les trianguler, pour avoir encore plus un impact au niveau de la mise en place. Et bien sûr, on a pas mal de... On a un réseau, on a pas mal des implémentateurs sur les terrains. On a un réseau HIST, je pense qu'il est parmi vous, vous le connaissez très bien, et on partage cette afforte pour renforcer tout ça, toute l'utilisation des données, mises à jure, partager les leçons que l'on a appuyé pendant les implémentations et essayez d'un tout intégré et d'un système d'information et on essaye avec eux de commenter et partager tous ces informations, comme ça aussi la communauté générale, la communauté globale d'utilisateurs de DHS2 soient capables aussi d'implémenter tous ces informations. En général, je ne vais pas prendre trop de temps parce que je pense que les pays, ça soit les informations, en général les informations sont les plus importants et aujourd'hui en particulier, on a deux implémentations très importants, Wunderland, Rwanda et le Troupe de Tanzanie. Et les deux pays-là, ils ont eu un gros travail en général d'utilisation des données. Ils ont mis en place pas mal des initiatives pour soutenir les pays à augmenter et améliorer cette utilisation. Donc aujourd'hui, on a Hamza et Jampo de His Pro-Wanda qui vont nous présenter un petit peu ce qu'ils ont fait au niveau du pays et au niveau du Tanzanie. Bien sûr, Wilfred est avec nous aujourd'hui, mais malheureusement il n'y a pas de français et donc je vais présenter moi-même pour lui. En général, j'aimerais bien vous rappeler qu'on va essayer notre mieux de terminer un petit peu, avec un petit peu d'avance, pour avoir un petit peu des discussions si possible. Mais sinon, s'il vous plaît, n'hésitez pas de partager votre question, votre observation et votre rômentaire en général dans la chatte et on va essayer de vous répondre au soit live, au soit dans la chatte directement. Si il n'y a pas nécessairement de réponse avant la fin du vécinaire, on vous encourage aussi des postées, des questions de votre rômentaire, de la page de la communauté des pratices. Et comme ça, on peut continuer aussi la conversation là-bas. Donc, je pense qu'en plus, pour la première petite traduction, je vais terminer. Donc moi, j'aimerais bien lasser la parole à Hamza et Jean-Paul. Merci beaucoup. Bonjour à tous. Bonjour Hamza. Bonjour Jean-Paul. Bonjour les amis de la communauté francophone. Je pense que je vais directement partager l'écran et attaquer avec la présentation. Oui, s'il vous plaît. J'espère que tout le monde voit mon écran. Oui. Oui. Merci. Merci. C'est un honneur et un plaisir de vous partager un peu. C'est que nous avons fait au niveau du Rwanda dans les cas de des implémentations de DHSD. Et nous avons choisi des cas où nous avons partagé avec vous où il y a une utilisation effective des données et des DHSD. Les implémentations dont vous nous partagez en concerne ont été faites les deux années précédentes et on les a sélectionnées pour fournir une meilleure contraention de processus impliqué dans la amélioration et le soutien utilisateur dans l'utilisation des données au niveau central et au niveau local. Les décors qu'on va présenter ici sont respectivement l'implementation de la carte et des scores ou la fiche d'évaluation au niveau national et au niveau décentralisé. Au niveau décentralisé, quand on parle de niveau décentralisé, on va directement vers les niveaux de formation sanitaire. Et un deuxième cas concerne la triangulation des données des DHSD ou les données concernant la vaccination. Les données concernant les maladies évitables par la vaccination et les données concernant la logistique. Sans plus tarder, je m'en vais vous présenter. La fiche ici à côté montre les cartes de scores ou la fiche d'évaluation. Puis essentiellement une mini de couleur et en dessous ici, nous avons les serveurs que nous utilisons parmi lesquels nous avons des serveurs avec des données agrégées et les serveurs avec des données individuelles de suivi d'écart. Pour le premier cas, l'implementation de la carte de scores au fiche d'évaluation au niveau national et au niveau décentralisé. Via les sommaires, la contexte, la méthodologie et les présidents conclués à un prochain épreuve. Pour le contexte, le système d'information sur la santé joue un rôle spécial dans la résolution des problèmes de santé, dans les pays en développement et permettent de l'améliorer des prestations des soins de santé. Nous tous en connaît que l'avantage d'avoir des secondes d'information au niveau de nos au niveau de nos formations ou de nos établissements de santé, ça nous permet de rappeler ce qui s'est fait pour pouvoir améliorer. Je pense que Anzal a un problème des connexions. Jean-Paul, est-ce que c'est ça possible pour toi de peut-être de le remplacer? Je pense que je suis désolé. Désolé, je suis désolé. J'ai une connexion instable, donc vous allez m'excuser si ça s'écoupe. Vous pas? Si j'ai une connexion instable, vous allez m'excuser si ça s'écoupe. Alors, j'ai disait tantôt que bien que... Allô? Allô? Oui, on t'attend très bien maintenant. Oui, oui, on t'attend très bien maintenant. C'est pas formatif, c'est pas formatif. Alors, j'ai disait que bien que la connexion, bien que ce système m'offre des données massives, ces données sont souvent aussi des qualités enviables et ne sont pas vraiment utilisées dans la prise de décision. Mais manquent aussi des coordinations de tous les partis prenants, tous les acteurs principaux sur le terrain. La fragmentation de plusieurs systèmes dans le système sur le terrain la disponibilité, l'unité de données au niveau défaut des informations sanitaires. Tout ceci rend l'analyse de données au niveau local très, très, très difficile. Une grande attention est actuellement portée ici, l'intervention au niveau et ce qu'on a remarqué aussi, c'est que la plus importante plutôt qu'au niveau de des informations sanitaires et on a aussi la disponibilité limitée des données, une demande limitée dans l'utilisation des données, en particulier au niveau au niveau local qui présente des obstacles dans la gestion et dans la gestion des données et dans la prise de décision basée sur des évidences, basée sur ce qui s'est passé réellement sur le terrain. On a aussi des nombreuses données qui sont collectées au prix de formation sanitaire et rapportées vers des instances supérieures de la réaction du système de santé qui rendent facilement et qui sont, et qui ne sont pas, il n'y a pas de retour facile au niveau des formations sanitaires où ces données ont été connectées. Donc elles sont connectées ramouées vers les hauts, mais les retours n'est pas aussi facile que lors de leur collection. Maintenant, cette intervention c'est inscrit, l'intervention de la carte des scoles c'est inscrit dans les cadres d'une collaboration entre les ISPs de Tanzanie et les ISPs de Wanda tout de suite la victorie à parler des ISPs. ISPs ce sont des nœuds on appelle ça des nœuds qui sont essentiellement considérés des implementeurs de l'IHS2 qui réellent à la fois le demandant des étudiateurs systériques et les développeurs en mesure de cela. Alors on a des ISPs par région et pour l'intervention des scores cadres, il y a une collaboration entre les ISPs de Tanzanie et les ISPs de Wanda pour mettre en œuvre cette intervention des cartes de scores ou fiches d'évaluation. La description de l'intervention de la mise en place des cartes de scores le cas des scores on dit le niveau de disponibilité en même temps l'horreur en disponibilité les gens qui ont été installés et des données du système d'information sanitaire nationale des routines à la grande santé et les gestionnaires des données au niveau local ça permet l'utilisation de ces données là qui sont collectées peut-être l'intervention de l'implementation des cartes de scores le fait au niveau des districts et au niveau des centres au niveau de formation sanitaire ou centre de santé mais aussi au niveau de certains hôpitaux ou les programmes pèvres ou les programmes et l'arrivée des vaccinations et certains programmes clés au niveau du Wanda. Le cas des scores le fait de présenter des cartes de scores des performances dans un tableau coloré selon les modèles de feu de signes les verres ce qui permet d'identifier les données clés à améliorer de faire une comparaison de performances comme nous la fiche d'évaluation la star permet d'évaluer au niveau des districts ça permet de faire comparer avec une autre formation sanitaire et on peut faire à partir des couleurs ce qui performe ce qui est dans la l'intervention et ce qui n'effectue par exemple le suivi on a appris les modèles la plupart utilisent les couleurs les cartes de scores ont été conçues pour réutiliser il y a un support d'information pendant il y a des réunions de coordination mensuelle alors on a utilisé les réunions la coordination ça met en place ça réunit les districts les solidarités au niveau des districts fiches d'évaluer ça permet à partir d'un support comme ça c'est une fêle d'avoir des indicateurs et de pouvoir discuter de la performance ensemble tout en faisant de comparaison ensemble et aussi en regardant les indicateurs eux-mêmes qui sont définis comme des indicateurs la méthodologie utilisée la comité basée sur la recherche on a fait on a fait un engage on a mis tous les terres à principaux des formations on a mis en place on a mis les les les agences de les les valeurs les les les la folie et qui a pu aussi ensemble pour qu'ils identifient les clés qui seront suivis et puis définir eux-mêmes c'est quoi qu'ils seront suivis c'est quoi qu'ils sont les actions qu'ils peuvent mettre en place ça permet cette approche des recherches d'action permettent aussi de collecter des résultats et de documenter les leçons apprises pour mettre le reste toujours dans la méthodologie la première étape pour mettre en place les histoires qui sont nécessaires et mis en place de l'édit d'Antoine pour des situations actuelles ça veut dire Anza Anza dans les formations sanitaires Anza je suis très désolée d'être coupée mais la connexion c'est c'est on n'a pas presque rien désolée d'être coupée mais la connexion c'est vraiment c'est c'est très difficile de comprendre maintenant donc je sais pas si peut-être Jean-Paul peut peut-être t'aider ou un truc un peu bouger parce que vraiment j'étais en train de très mal oui merci Vito je vous désolée oui merci Vito merci Anza Anza je pense que maintenant je peux continuer à attendre que tu déplace notre émiel pour avoir une bonne connexion comme ça moi je peux continuer à attendre il n'y a pas de soucis je suis en train de me déplacer je peux tuper de déconnecter comme ça je partage mon éclat je suis un peu je partage mon éclat je me suis déplacé un peu j'ai pu essayer avec cet autre point ok tu peux continuer en utilisant mon éclat il n'y a pas de problème ok on était là-bas la méthodologie voilà on a parlé qu'il se pourrait là à collecter premièrement c'est ce que j'ai dit avant a été un peu je peux revenir en arrière ou bien ça va je pense que si tu peux faire un petit sommaire de 3 choses qui t'as mentionné je pense que ça va être très utile parce que c'était pas facile d'être comprendre juste un tout petit résumé de les dernières 2-3 minutes c'était d'abord je finissais avec les contextes expliquer aux gens ce qui a motivé la mise en place de cette intervention c'était que des fois on a plusieurs données qui sont collectées au niveau plus bas au niveau de formation sanitaire et ces données vont vraiment les retours maintenant à partir des hauts les retours vers les niveaux de formation sanitaire n'est pas aussi facile que comme ça remonte alors l'utilisation de ces cartes et des scores cette fiche d'évaluation c'était pour au niveau même de centraliser au niveau de formation sanitaire les gens pouissent et même identifier l'air de l'air syndicataire et pouvoir tirer des solutions et des mesures correctives l'autre l'autre écran next j'en peux maintenant pour décrire cette intervention cette intervention sert principalement à renforcer les utilisateurs au niveau de centraliser je vais parler de niveau de distraité de niveau de formation sanitaire à améliorer l'air utilisation des données vont voir comment les indicateurs sont renseignés par la progression de l'air syndicataire et pour pouvoir même prendre à l'air niveau des solutions qui peuvent améliorer les indicateurs qui souffrent ou bien pour aider les formations sanitaires qui ont des soucis la carte des scores aussi représente un moyen d'utiliser la carte des scores elle est utilisée comme support dans des réunions des coordinations chaque mois il y a une réunion de coordination au niveau de distraité où les gens discutent on met ensemble les formations sanitaires les hôpitaux et le centre de santé sous les provisions avec les autorités de distraité et ils discutent de la performance au niveau de prestations de santé ils utilisent maintenant cette carte comme support de la formation qui permet de comparer les formations sanitaires à un et de pouvoir trouver des solutions ou bien de pouvoir comparer ce qui font bien et pour les partager avec ici ce qui font mal l'autre slide s'il te plait la carte des scores aussi l'intervention de la carte des scores a été utilisée par tous les programmes et l'agie de vaccination et par contre la mise en place de la carte des scores a été basée sur la recherche action c'est-à-dire engager toutes les parties prenantes au sein de cette intervention toutes les parties prenantes au sein de la polèque ou bien au sein de prestations de santé on va parler des agents au niveau de santé des agents au niveau des hôpitaux des agents au niveau des districts mais aussi des agents au niveau central et aussi des partenaires les engager on les engage ensemble pour identifier les indicateurs qui vont suivre leur performance de façon mensuelle ou de façon trimestrienne et même ils définissent les indicateurs et même ils définissent les plages dans lesquels ils vont définir les couleurs et même ils vont définir les mesures collectives Rwanda a aidé pour collecter les résultats et documenter et les laissons apprises maintenant la première étape pour mettre en place cette intervention c'était la planification et l'engagement des partenaires Rwanda a contribué a rassemblé toutes les parties prenantes ensemble afin de finir d'abord de lire la situation actuelle discuter ensemble de la situation actuelle sur terrain premièrement la meilleure qu'est-ce qui est nécessaire à faire troisièmement quelle est la meilleure approach pour implémenter cette intervention de mise en place de la carte de score après les principaux partenaires impliqués sont le ministère de la santé l'unité de suivi évaluation de médical c'est une branche du ministère de la santé qui est chargée de l'implementation des programmes aussi l'INICEF et le CHIM des réunions consultatives ont été organisées pour démontrer les prototypes de la carte de score et établir et familiariser les parties prenantes à cet outil les parties prenantes ont une occasion d'apprendre et défonner des conseils après avoir parcouru les fonctionnalités de l'application et comparer les besoins locaux en matière de visualisation et d'analyse des données une fois qu'on les a familiarisés avec l'outil ils ont pu contribuer en donnant les points de vue sur les visualisations qu'ils aimeraient avoir et sur les fonctionnalités qu'ils aimeraient que cette carte de score intègre les indicateurs à analyser à l'aide de la carte de score ont été sélectionnés en fonction de priorité établi par les parties prenantes et des priorités qui existent dans les plans stratégiques nationaux et dans les planifications mensuelles et messielles de ces formations, de ces entités décentralisées Next please Next Next La deuxième étape après la planification et la mise ensemble de tous les parties prenantes La deuxième étape maintenant la conception de la carte de score l'image que vous voyez ici à ma droite à la droite de votre écran c'est déjà une carte de score où les indicateurs qui ont été définis précédemment lors de la planification ont été sélectionnés des plages de données qui ont été définies à mettre et à la fin quand on exéquite la carte de score, on a cette image ici à côté La conception et le déploiement de la carte de score de vaccination ont suivi une approche progressive donc on a fait base à part on n'est pas là-bas et venir à une fois et faire tomber les produits finis aux gens on a travaillé avec c'est une approche progressive une équipe de base a été formée avec les services SNIS ou ce qu'on a appelé les services distribués de l'évaluation les PEV, les ISPRO ANDA et des responsables et des data managers au niveau des programmes et de formation sanitaire Next Conception toujours dans la conception de la carte de score comme vous avez vu ici l'image précédente le plage de données les plages de données qui ont été assignés par couleur pour chaque indicateur chaque indicateur a sa plage de données qui correspond à une couleur donnée et ça peut être différent ou ça peut être la même chose pour un autre indicateur et là a permis de suivre le couverture de différents vaccins et là a permis aussi de suivre le performance de la vaccination en officiant le centre de santé le performance par exemple dans la vaccination en officiant le centre de santé et indicateur par indicateur on peut pouvoir suivre la performance et détecter les lacunes ou bien les domaines qui nécessitent amélioration vous allez voir ici en bas c'est un exemple de couverture de différents vaccins les gens et de plages de données 60% la performance et les médias 0 à 60% ici ça veut dire la couverture elle est de 60% 60 à 80 pour la couverture elle est de la bonne voie et 90 à 95% c'est un progrès réalité mais qui requiert encore des faux et au-delà de 80% que les gens qui sont bons Next please les indicateurs de couverture qui ont été calculés en utilisant les nombres de doses de vaccins administrés comme numérateurs et les nombres des numérateurs on a pris les nombres effectifs des nombres administrés par antigène et les nombres d'estimer des nourrissons dans la zone de responsabilité ou bien dans la zone de couverture de la formation sanitaire les denominateurs et les nombres exacts les denominateurs a été généré sur les projections des croissants les denominateurs a été généré sur les projections des croissants démographiques basés sur le dernier recensement 2012 et les districts a aussi distribué les estimations de la population ou bien les estimations démographiques formation sanitaire. Cependant, cependant, des tels estimations, des estimations doubles, en fois triple, parce qu'il y avait aussi des estimations annuelles, ont produit souvent des chiffres pas très fiables dans les calculs de la population cible, ce qui a entraîné un défi majeur dans la méthodologie clé pour les programmes de vaccination. Les projections deviennent, à cause de ces différents types de projections, naturellement vous comprendrez que la fiabilité des données elle a été vraiment affectée. Après l'implémentation, en résumé de ce qu'on a parlé précédemment, on a mis ensemble les principaux acteurs, ils ont défini les indicateurs que vous voulez faire, ils ont défini les plages des données et attribué les couleurs par plages des données et après on a mis ensemble les personnes qui ont identifié aussi les mesures correctives. Après ça, on a implementé, on a conçu et on a commencé à déployer la carte de score, mais après il y a aussi des formations, on a formé les formations sanitaires utilisées, on les a formées à utiliser cette carte de score. On les a formées à utiliser cette carte de score et comment interpréter les résultats affichés lors de cette carte de score. Après maintenant, dans la méthodologie, on a aussi fait une poste d'implémentation, l'évaluation pour renforcer l'utilisation des cartes de score. Ils pourront continuer à effectuer des visites certaines pour les suivis et la mise en œuvre de ces cartes de score, pour familiariser les gens, pour les aider dans leurs petits problèmes techniques, pour les pousser à se rappeler des produits de score chaque fin de mois. Ils pourront faire plusieurs appels et des descentes sur terrain pour booster l'utilisation de ces cartes de score. Les conclusions et les enseignements tirés de visite des sphères visio et process d'évaluation péterationnalisées, analysées, occupées au sein de la communauté d'ISP. Ceci a été diffusé au sein de la communauté d'ISP parce qu'en plus, il y a d'autres pays aussi qui utilisent l'application des cartes de score. Donc, on a voulu partager ce qui s'est passé au Rwanda avec la réalité. La réalité que s'est passée au Rwanda avec la communauté ISP pour aussi cuisiner des laissons. Les connaissances générales étaient utilisées aussi pour améliorer l'application des scores. Quand les utilisateurs vous vous donnez un réseau, c'est-elle fonctionnalité qu'ils aimeraient qu'ils aient ou c'est-elle fonctionnalité qu'ils ne consomment pas? Ces discussions-là ont permis d'améliorer l'application pour qu'elles puissent répondre et puissent s'adapter plus aux besoins des utilisateurs. Un des exemples qu'on peut citer ici, c'est que les utilisateurs ont partagé quelle fonctionnalité sur les calculs des intégrations et ISP-Wanda a pu partager ça avec les ISP-Tanzan qui a directement intégré ça et le développement et le mises à ajout de cette application. L'évaluation nous a permis de voir d'autres façons d'établir ou d'expérimenter d'autres façons et de partager ces nouveaux méthodes, ces nouvelles méthodes de configuration des paramétres des scores avec toute la communauté des ISP-Wanda. Maintenant, les discussions des résultats et l'impact. Le premier impact, c'est promouvoir la disponibilité, l'analyse et l'utilisation des données locales via l'espoir-carte. L'espoir-carte, c'est la carte d'espoir ou c'est la fiche des valeurs. Le carte de score ou la fiche de valeurs en numérique a joué un rôle important dans la promotion de l'utilisation des données, dans l'analyse des données de l'utilisation des données au niveau du cadre. Ils allaient être évalués ou bien ils allaient être mis en compétition ou en comparaison avec ce qui s'est fait dans les autres formations sanitaires au sein des mêmes districts. Ils ont commencé à prendre le bout, à utiliser les données et pour qu'ils puissent être sur le meilleur niveau, au niveau de la prestation. Les gestionnaires des données et des data managers ont adopté cet outil et ont mis ça dans les cadres, dans les cadres de gestion des données des routines. Selon eux, une des bonnes pratiques qu'ils ont tiré, ils ont tiré la facilité de la carte d'espoir, la facilité de cette application, carte d'espoir, qui les a permis de, on a une seule journée, la heure de mi-journée, pour qu'on dirait les indicateurs dont c'était le besoin, définir les plages, les plages de couleur. C'est vraiment pour eux, c'était facile à utiliser et ça ne nécessitait pas des compétences, des développeurs ou des compétences extrêmes pour pouvoir faire une analyse facile des données. L'outil Squad Card a aidé aussi les gestionnaires à traduire les données collectées des routines en informations significatives, qui peuvent être utilisées comme base dans la prise de décision. C'est-à-dire qu'avant, il n'y avait pas cette rétro-information qui permettait lorsqu'il devait prendre une décision qui s'est passée grâce à la carte d'espoir ou à la prise d'évaluation. Maintenant, ils peuvent s'inspirer des réalisations mais des performances de l'air indicateur clé lors de la prise de décision et de l'air des planifications. En outre, l'outil Squad Card a facilité la diffusion des indicateurs de performances dans les districts et dans les formations sanitaires et avoir une entente commune entre, grâce à cet outil là, on a maintenant une entente harmonisée entre les gens qui sont au niveau bas, les gens qui sont au niveau supérieur, ça veut dire au niveau des formations sanitaires, au niveau central, au niveau des partenaires qui sont impliqués dans le processus des collègues et d'analyse des données. Tous ils ont une entente harmonisée, comprennent très bien ce qu'ils attendent et comprennent très bien les indicateurs. Ça a été atteint grâce à l'outil de carte d'exemple. Lors d'une réunion des coordinations, il y a eu une démonstration de la carte d'exemple pour un district de données et les données relativement médiocs d'alignes des formations sanitaires ont été discutées. De tout le monde là, ils ont commencé, ils ont vu et ils ont commencé à discuter. Et la responsable de cette formation sanitaire, elle n'était pas au courant. Avant il y avait cette gaffe là, il y avait les data manager qui des fois faisaient entre les données et qui étaient comme les propriétaires des données. Il y avait son responsable, le responsable du centre de santé ou le responsable de l'hôpital, qui n'était pas directement lié au vieux, qui n'était pas directement au courant des performances des indicateurs. Maintenant grâce à une démonstration d'une carte de score, la responsable a compris comment, ça l'a interprété directement. Il a compris comment, prochainement, il doit commencer à faire un suivi à partir de la carte de score et de s'inspirer de la carte de score pour pouvoir faire un monitorage un suivi et un suivi régulier de ces indicateurs là-bas. La carte de score a également joué un rôle important en améliorant la disponibilité des données en provenance des différentes sources. Le deuxième résultat, c'était l'ancrage. La carte de score a également joué un rôle important en améliorant la disponibilité des données en provenance des différentes sources, en facilité à la diffusion des informations sanitaires au gestion des données et en réduisant l'état nécessaire à la préparation des données pour la analyse et la diffusion. Normalement, les data managers, on va parler du contexte et de l'entrée dans l'analyseur des données, chercher les indicateurs et pouvoir les chercher. Il y en a la carte de score, ça les permet de les avoir. S'ils ont déjà mis les indicateurs, ils ont déjà défini les plages, ça les permet d'avoir directement une image, la performance au niveau de son santé et au niveau de son destructif, il est au niveau des destructifs. Il peut directement voir la performance des indicateurs. Il a permis la diffusion et l'appropriation aussi de se donner parce qu'il commence à comprendre un peu l'impression de son fonds lorsqu'il a oublié de saisir les données. Les gestionnaires des données souhaitent utiliser cet outil et comparer les gestionnaires des données, utilisez aussi cet outil pour combler les performances des informations sanitaires qui sont sous leur responsabilité. Grâce à la carte de score, ils peuvent comparer les performances indicateurs par indicateurs sans dessenter par sans dessenter ou formation sans dessiner par formation. L'utilisation d'autres lettres et leurs comparations avec les ressentements nationales ont permis aux gestionnaires des données d'unité de la meilleure façon de traiter les pays associés aux situations de la population locale. Comme on avait ces défis là, les dénominataires qui étaient parfois estimés pour l'ancienne sensibilisation d'autres prévisions annuelles, ça a l'air permis de savoir les meilleures approches qui correspondaient aux indicateurs qui voulaient présenter. Et grâce à cette discussion, la science est sortie de consensus sur les meilleures approches ou les meilleures estimations à prendre pour les populations qui les entourent. L'utilisation des données sur le service de formation sanitaire, comme autres sources de statistiques basées sur la population, pourrait faciliter l'analyse des données locales, en particulier au niveau des fausses. Comme vous avez compris, cette carte de score a déclenché les discussions autour des données, des discussions autour des populations pour savoir les dénominataires, les mettre des discussions autour des indicateurs pour voir les performances des données. Et c'est là à utiliser, comme moi aussi, un autre étude statistique pour produire des informations statistiques, des informations statistiques pour les informations sanitaires au niveau local. L'autre résultat concerne l'ancrage de cette pratique, la familialisation bien. Cette pratique-là, d'utiliser les données, d'aller voir les indicateurs, de comparer ces performances avec ces paires et ces autres formations sanitaires, c'est ancré dans la routine des gestionnés des données, c'est ancré dans la routine au niveau des formations sanitaires grâce à cette carte de score. Le suivi des interventions et des activités clés qui favorisent l'utilisation des données au niveau des différences sanitaires. Les districts du Rwanda organisent des réunions mensuelles au cours des gestionnés des données, des skis et des gestionnés des données de coordination pour examiner et analyser les données des routines de marketing. La mise à neuf de la carte de sport était ancrée sur le tel routine. La mise à neuf de la carte de sport pour la fiche d'évaluation est venu s'imprimer sur ces routines qui permettent d'analyser plus approfondi les données et favoriser des discussions autour des données pour conduire à des décisions plus éclairées. Ces événements de routine ont été identifiés comme des environnements clés pour la carte de sport, à tester et à déployer pour fournir un support d'informations les autres cas. Ce sont les réunions des coordinations qui se font chaque mois. Des fois, les suivis ou les supervision qui se font ont été identifiés comme des environnements dans lesquels la carte de sport peut être testée et être utilisée comme support d'information pour pouvoir discuter ou bien montrer aux personnes qui viennent pour la supervision ou bien leur décordination, montrer les performances et les réunions au niveau des centres de santé. De tels environnements permettent d'une adoption transporte de nouvelles technologies dans l'environnement. Comme on a parlé des environnements de supervision, les coordinations des routines, ces coordinations mensuelles qui se font de personnes routinières permettent aussi d'être un seuil ou d'être un environnement favorable pour l'introduction de nouvelles technologies. Différents canaux de communication ont été établi. Cela a aussi permis d'établir différents canaux de communication des chances d'information. Nous citons ici le Slack ou le WhatsApp entre les utilisateurs au niveau des centralisés et aussi entre même des implémentaires. Le Slack était utilisé au niveau des implémentaires, mais le WhatsApp surtout le WhatsApp a beaucoup servi pour que quand quelqu'un a une question, il causait sa question et il recevait directement pour avoir une situation, bien pour discuter avec ses pairs sur un CG ou sur un indicateur de nous. Derrière une physique et virtuelle ont été organisées pour fournir plus d'amples informations sur les problèmes sur le goût. L'heure d'épinions physique pour pouvoir apporter plus d'éclaircissements sur les problèmes détectés ou bien expliquer les solutions aux problèmes identifiés. La mise en œuvre de l'innovation par l'approche d'action et de recherche. Une innovation qui a été utilisé lors de la mise en œuvre lors de l'implémentation de cette carte d'espoir, c'était cet approche de la recherche action. Ça a été introduit après l'implémentation de la carte d'espoir. Les développements, les tests et les députés de la carte d'espoir ont adopté une approche de la recherche action qui a permis aux utilisateurs de participer à toutes les étapes de l'implémentation de cette carte d'espoir. L'approche a facilité les observations qu'on fume pour qu'elles fassent consommer le thème de la formation de la boutique. C'était une compréhension commune et harmonisée, et n'importe si les armes, si les manières étaient à vos problèmes. Cette approche, la recherche action a permis que les gens s'impliquent pour identifier les problèmes qui sont les mêmes. Ils n'entendent pas mieux la même façon de voir ces problèmes, et qu'ensemble, ils trouvent une manière de les aborder. Les principales parties de l'entreprise ont été identifiées et impliquées dès la phase initiale d'année ou des projets, en courageant à l'appropriation du poursumage invéritable comme étant véritablement l'ère ou le futur. Le fait d'impliquer toutes les parties planantes, dès les premières phases, dès les réunions des plans dans les processus de test de l'outil, dans les processus d'amélioration, dans les processus de feedback, des retours, problèmes et retours à l'assistance, ça a permis une meilleure appropriation, c'est-à-dire qu'il n'y ait pas toutes les instances au niveau central, au niveau de santé, au niveau de détruits et au niveau de la santé. Pour obtenir l'adhésion des partenaires, des processus de consultation et de l'adhésion primordiale, la force utérative, participative, consistant à un peu d'autres mises, à faciliter une compréhension commune des résultats du projet et des défis attendis lors de l'adoption de la solution. Souvent, quand on amène une solution, on a toujours cette appréhension. La plupart des études de l'études ont cette appréhension-là, ils ne vont pas directement acheter les théories, ils ne vont pas directement adhérer à chaque action, ça a permis de les mettre ensemble, de discuter entre les perces, de discuter entre, de partager l'expérience et si les défis qu'ils ont rencontrés, ça a l'air permis facilement d'adhérer et d'adopter cette appréhension. Chaque cycle a permis d'apprendre et d'améliorer l'étape. Chaque cycle, comme on a parlé d'une approcité rative où on devrait descendre, faire des suivis, faire des supervisions, faire des suivis même en numéro des groupes, etc. Chaque cycle a permis d'améliorer l'account des scores et son système de mise en aide. Par exemple, dans la phase de conception, l'utilisation des prototypes a permis à l'équipe CNIC d'impliquer activement toutes les parties prenantes et d'avoir un consensus mutuel. Les mécanismes qui ont facilité une compréhension combine et la collecte de commentaires des parties prenantes étaient aussi importants. Cela a permis aussi d'avoir de mettre en place des mécanismes qui facilitaient la compréhension, qui accéleraient l'appropriation de cet optique par les parties et de récueillir l'air comme terme. Les partages, partager les étapes de mise en aide et les succès avec la communauté. Enfin, on compte partager les étapes qui ont été documentées lors de l'implimitation des cartes de sport et partager les succès avec toute la communauté. Les prochaines étapes en forcement de l'opéranisation et de l'utilisation des cartes de sport au niveau des fausses. Nous savons que tout chose a besoin d'une force pour qu'il puisse continuer à tourner. On a déjà eu des meilleures écoles, mais on a besoin de continuer, de continuer sans relâcher, pour que cette approche continue, pour que les gens n'abandonnent pas parce que, comme vous savez aussi, les personnes, il y a un grand turnover, il y a un grand remplacement de personnes. Alors pour que cette initiative qui a montré ces bienfaits ne soit pas abandonnée, cela nécessite un suffit continuiel. Les prochaines étapes aussi, c'est la documentation de tous les processus, les processus de réunis de coordination pour amélioration et l'air normalisation. Ceci va aider parce que, de fois, on a remarqué que les réunions des coordinations ne se font pas de la même façon dans les destructes. Alors on aimerait documenter ça et qu'on puisse aussi avoir, à travers l'approche de recherche action, avoir l'air consensus sur la meilleure, sur une entente commune et comment ces réunions de coordination peuvent être déroulées. Documenter et publier des témoignages des utilisateurs et l'impact de la mise en œuvre de la carte d'espoir. On compte aussi documenter les témoignages des utilisateurs où vont parler de l'air expérience lors de l'utilisation de la fiche des valeurs. Enfin, les renforcement continuent de capacité des utilisateurs parce que si la carte d'espoir évolue, nous devons aussi garder cette formation pour tirer les utilisateurs pour les rendre capables de continuer à utiliser cette carte d'espoir. En conclusion, les nombreuses données sont collectées auprès des faussards et rapportées vers les réunions, vers la prière midi-érarchique de santé, mais cela ne se fait pas aussi facilement qu'il y ait un retour entre le niveau où les données ont monté et vers le niveau local. La mise en œuvre de la carte d'espoir a permis de relever les défis de l'analyse et de l'utilisation des données au niveau local en mettant ensemble toutes les parties prenantes et en définissant les indicateurs quels pour eux ils font, si lesquelles ils sont cotés et aussi permet la sensibilisation afin de promouvoir la sensibilisation, la description et une approche analytique des suivi et de valeur de performance des services de santé. En cette approche a permis vraiment l'analyse des données, l'utilisation des données au sein même de là où les données ont été collectées, au niveau même de là où les données ont été connectées afin de promouvoir aussi les qualifications et les suivi et la performance des services de santé. On se concentre sur les indicateurs clés des suivi, les objectifs planifiés, l'approche de l'annuel contribué ainsi à une cause de décision mérite. Comme on parle des indicateurs clés qui seront monitorés pour l'information sanitaire et les districts, si on utilise cette approche de carte de secours, c'est là qu'elle nous aide à faire les suivis de la mise en œuvre de l'annuel et aussi avoir des décisions L'intervention a ainsi facilité l'identification des besoins d'information des gestionnaires de femmes, des data managers au niveau local et a structuré l'intervention pour répondre aux besoins locaux tout en renforçant l'air capacité à analyser et à interpréter les données grâce à la carte de secours. Cette intervention les a permis de se familiariser avec les indicateurs, familiarisés avec les séquilles collecte. Ça a permis de renforcer leur connaissance au niveau de l'analyse et de l'interprétation des données, mais aussi la population des outils, la population des données, la population des séquilles et les fonds. Ce n'est pas que maintenant, le moment où les collecteurs des données sont envoyés en haut, maintenant les collecteurs des données et ils s'assayent discute sur ces données-là, ils peuvent interpréter, analyser, interpréter ces données-là et ceci a été déclenché grâce à l'utilisation de la carte d'espoir. Next please. Jean-Paul, je pense que je peux te laisser continuer avec l'autre Je pense que tu peux continuer, je peux juste faire des commentaires après. Ok, merci. La deuxième intervention qu'on aimerait présenter ici, c'est la triangulation des données des vaccinations pour la vaccination des outils et les maladies évitables par la vaccination. Je vais essayer de faire vite. Les sommaires, le contexte, la méthodologie, le résultat, conclusion, le procès d'état. Suivant, s'il te plait, une minute par slide. Les contextes, on a plusieurs données qui sont collectées au niveau des programmes qui ont été précédemment. On a plusieurs données qui sont collectées au niveau des formations sanitaires et ces données-là doivent être utilisées pour s'ouvrir des informations éclairées au sein de décideur. On a aussi plusieurs systèmes électroniques, plusieurs systèmes de formation dans divers pays de l'OMS informé. Des nouvelles méthodes sont nécessaires maintenant pour intégrer ces données-là et les compilés. On pourrait m'aider à ces défis-là d'avoir plusieurs multiples systèmes d'information et multiples données qui sont collectées et qui n'interviennent pas directement la place de décision. Au niveau du Rwanda, en collaboration avec nos partenaires, on a mis en place un tableau de rôles pour trianguler les données des DHSD et automatiser les indicateurs de surveillance des maladies évitées par la vaccination, les comparer avec la vaccination des routines et identifier les problèmes de qualité des données et les lakines des performances des programmes afin d'éclairer maintenant les prochaines planifications. La méthodologie, la adoption, probablement on a adopté les orientations mondiales sur la triangulation des données. Déjà, on a créé une faille de route avec des activités précises concernant la cartographie des données. Là, c'est quoi les données qu'on devrait mettre ensemble? Mapping des données. C'est quelle données qu'il doit aller avec quelle donnée? On a mis ensemble la cartographie des données des systèmes, des données de surveillance et de madame avec les données des surveillance basées sur le cas, ce qu'on appelle les maires. On a encore regardé les données mis ensemble, les données agrégées et les maquettes avec les données individuelles. Et après, on a aussi utilisé les données des statistiques vitaux ou bien les données des statistiques vitaux ou bien les données des systèmes qu'on appelle CRVS, les systèmes des tas civils et des statistiques vitaux. Et enfin, on a utilisé aussi les données de la gestion logistique de vaccins. Après la cartographie, on a créé un mode de bibliothéographie où les données s'interchangent entre eux et les paramétrages des indicateurs et des visualisations. N'excuses pour répondre dans ce sens de l'architecture et de ce que j'ai présenté. Ce qu'on appelle les VRMS, c'est les données sur la logistique des vaccins. Et aussi, en bas là, dans ce qu'on a un jaune ici, c'est l'instance DHS2 qui s'occupe de la vaccination des requins. Après, ici, un jaune aussi aussi. On a l'instance DHS2 qui s'occupe des données de surveillance communautaire et hebdomadaire et les surveillance basées sur le cas. Et l'aider, on les a mis ensemble sur celui qui est immédié ici, les modules d'intégration dont on a parlé un peu plus tôt, pour trianguler les données qui proviennent de toutes ces sources ici, les mettre ensemble et obtenir des indicateurs qui permettent de faire les suivis. Next, please. Suivant un peu plus. Non, les modules de l'intégration, comment elles fonctionnent? On suppose que si vous voyez l'image ici, le metteur-manager il fait entrer les données. Il fait entrer les données. Les données vont dans la vaccination des routines. Le système on a un système, on a un tel étrangère où on prend les registres des vaccinés, on prend les enfants vaccinés, on prend les détails, on prend les informations. Ce système, alors après, à partir des registres de vaccination, on envoie dans les systèmes le module d'intégration où il fait l'analyse, l'analyse des données, il génère les indicateurs, il fait l'analyse des données, il génère les indicateurs et après, il produise les données ainsi générées d'une seconde. Le système DHSD ici, qui fait les registres électroniques de vaccination DHSD, pour tous, vous savez que les données de DHSD à travers l'analytique, l'analytique au Wanda, on l'a programmé pour qu'elle puisse être, elle puisse se faire, c'est-à-dire ramener, c'est-à-dire, elle puisse l'analytique et enclencher à 11 heures d'après d'histoires, après que l'analytique soit enclenché à 11 heures d'histoires, les données sont envoyées, les données sont envoyées dans cette module ici, pour générer les indicateurs. Les indicateurs qui sont générés sont envoyés dans les modules d'intégration, les modules d'intervention, il est envoyé, il tourne à 2 heures du matin. On a mis ensemble un gap de 3 heures pour que si jamais l'analytique s'y traîne, on puisse avoir assez de temps avant que l'autre module commence à utiliser. Ces modules sont automatisés, à 11 heures chaque soir, les données des DHSD sont compilées et sont compilées ensemble et sont vers les outils de visualisation. Ces données sont envoyées sur l'animal, ils les compilent aussi à déserts du matin et après, ils vont dans l'autre outil des cartographies entre les données qui proviennent des vaccinations et les données des surveillance. Ces données de surveillance sont envoyées à base de la surveillance. Les DHSD de la surveillance envoient les données aussi au niveau du module d'intégration. Là, on fait la comparaison des indicateurs. On a choisi quelques indicateurs clés. On fait la comparaison des indicateurs. On fait la comparaison des indicateurs et ces indicateurs et mes âges et les choses souvent, l'analytique aussi et l'analytique aussi en haut. Dès cet instant, ces deux messages et l'analytique aussi commencent à tourner, l'infinanalytique commence à tourner. On a les données de triangulation qui viennent mettre à jour les tableaux de bord ici en bas. C'est un processus peut-être que s'il y avait plus de temps pour refaire un démon, ça permet à partir de les données de vaccination qui sont entre ici, de les pousser jusqu'à l'instance DHSD de la surveillance. Et à partir de quelques indicateurs sélectionnés, on pousse ça, on pousse les tableaux de bord et les dashboards. Next please. Next. Les résultats. Les indicateurs qui sont suivis, ce sont les indicateurs des maladies, de la paralysie, de la rougeole, de la tetanose et de VPH. Les indicateurs, on a suivi des indicateurs de l'acine immunitaire ont été regroupés dans la catégorie, c'est après, une validation de l'institut vaccinal ou bien de la couverture vaccinale pour les cas des maires par transitage. C'est-à-dire ces maladies qui sont vaccinées, faciles, évitables par les vaccins. Ce sont ces maladies là qui sont suivies, à partir des registres étonnés de vaccination jusqu'au système de surveillance. Et ces maladies là sont groupées d'abandon à partir entre les MISO et les Rubella MR1 jusqu'à MRD, les polio1 et polio3, les DPT1 et DPT2. Et après, on évalue aussi les doses des 012 et les enfants sous-vaccinés, les enfants qui n'ont pas eu tous les vaccins. C'est comme ça qu'on calculait l'acine immunitaire. C'est-à-dire on calculait, on évalue les 012, on valit aussi les nombres des enfants qui sont sous-vaccinés. On regarde les nombres des enfants qui étaient attendus pour telle antigène, parce que quand les enfants viennent par exemple pour l'antigène, on leur donne rendez-vous pour la prochaine visite. Et après, s'ils ne viennent pas, on calcule ces nombres des enfants là et on a une estimation des nombres des enfants qui sont moins vaccinés. Mais aussi, pour les 012, on calcule les nombres des enfants entendus et les nombres des enfants qui ont été effectivement vaccinés pour pouvoir ressortir les chiffres des 012. Maintenant, on évalue la performance. On évalue l'accès et on ne t'entend pas. J'en peux aussi, tu peux faire peut-être un petit résumé, parce que comme ça, on est aussi l'étant assis des temps pour présenter aussi la partie des temps animés. Merci. On ne peut pas continuer. Tu peux faire le résumé des... On ne peut pas le résumé des temps de l'endom. On est un petit résumé des problèmes des calis. Ok. Ici, on fait un provenance des temps de source. Il y a les données de surveillance, hebdomadaire et les données de surveillance basées sur le cas. Les données de vaccination, des outils pour les enfants. Il y a des données à réagir et des données individuelles. Les données en province, si tu es civil, tu vas t'offrir les mappings de ces temps. On a les modèles et après, on n'a pas envie de visualisation. Ce que j'ai dit, c'est l'air de l'image de ce que j'ai dit, d'élargies de vaccination, mais on est enregistrés et les enfants, lors de l'air enregistré, qui sont censés sur les cas. Les données des maladies évitables par l'adversaire. Maintenant, on va prendre les mêmes indicateurs qui sont saisies ici. On va les cartonner, on va les mapper avec ceux qui sont ici pour faire une comparaison à travers cette module de dégradation. Les modules de vaccination sont en fonction et les données sont entre ici au niveau des data managers qui passent dans les dégradations des registres de vaccination. Ces registres, on a une analytique qui, pour nous, est envoyé dans les indicateurs qui seront envoyés vers les modules d'intégration. Ces indicateurs-là, une fois arrivés dans le module d'intégration, le module d'intégration, lui aussi, il tourne à, il oublie son jour à désert du matin. Une fois qu'il s'est mis à désert du matin, il envoie ses... vers les cartographies avec les indicateurs qui seront poussés vers la base des données des surveillance. Une fois que c'est pour les données des surveillance, ces données sont... Rosa, tu m'attends? Oui. J'ai dit d'un vraiment un minute parce que sinon on n'a pas assez de temps pour la Tanzanie. Merci. Ok. Je vais vite valver les visualisations. Ça, ce sont les visualisations après l'intégration. On a les orientations globales et ça fait au Rwanda après l'intégration. Ici, ce qu'on voit ici à Gaulle, c'est les orientations, c'est les visualisations au Rwanda après l'intégration. Ce sont les orientations au niveau global pour les milles en roubelles. Et après, les cartes ont été mettées à l'intégration des données. Maintenant, on a un tel problème, le problème, les challenges qu'on a ici, les données qui sont des données de renseignements, on veut changer ça pour qu'ils soient remplacés par les données dans les villes. Si le système n'est pas utilisé pleinement, on a aussi un lac des données des objectifs. On a les tabours, on a les intégrations, on a les cartes, je vais montrer comment c'est l'impact. On peut commencer à se programmer pour les vacciner, réduire les vaccins, efficacité accrue dans la gestion, couverture améliorée, ça permet d'améliorer le virus, ça permet aussi de vacciner en temps pour la rédiction des épidémies. Les prochaines étapes, c'est fait la formation au niveau des districts suivi. On va documenter les tables et les services et soutenir la collaboration entre les différents parties. Merci Victorino, c'est toujours comme ça avec les présidents français. Merci beaucoup Hamza. Je vais essayer mon mieux de se mariser un petit peu. Je vais essayer de faire mon mieux de vous présenter un petit peu l'espérance aussi de Tanzani. Il y a un père de très bon question tout à fait, dans la chatte. Si t'aimais Hamza et Jean-Paul, si vous voulez le répondre, je pense que c'était plus bon question. Je pense qu'on n'aura pas nécessairement les temps pour faire de discussions, mais quand même, s'il vous plaît, n'hésitez pas de continuer à partager de votre Christian et votre commentaire à la chatte. On va faire notre mieux pour continuer la conversation aussi de la communauté des pratices. Quand je vous dis, je vous présenterai pour Wilfred Cignoni, qui s'est le responsable de Tanzani et il est un implementateur depuis plus de quinze ans. Je vais partager avec vous l'expérience de la Tanzanie sur la mapléation et l'utilisation des données, aussi pour l'implémentation efficace des RCS. Ici, vous pouvez voir un petit peu les plans à la participation d'aujourd'hui. Vous verrez aussi dans les contenus qu'il y a pas mal d'écheverges aussi avec les Rwanda, parce que la Tanzanie et les Rwanda ont partagé un parti de l'expérience, en tout cas, dans la carte des scores, donc les scores-carts, on va l'appeler comme ça aussi, et pendant les dernières deux années, ils ont aussi parfois géré pas mal des expériences ensemble. Des côtés d'intervention, ils ont divisé l'intervention d'un trois interventions principales, et bien sûr, il faut bien sûr mentionner aussi l'élection à prise dans les processus. Donc, en général, les systèmes des informations sont essentiels, et ça, on le sait déjà, mais les systèmes des informations, des sentiers particuliers, ce sont des éléments constitutifs du système des sentiers, et ça, c'est enfin des sutunaires en postation efficace et efficace et service. Ces systèmes sont essentiels pour nous aider un petit peu à gérer les informations opportunes qui peuvent être utilisés, à gérer des actions, avec les gestionnaires de données, mais aussi avec les gestionnaires des programmes à différents niveaux. Donc, on ne parle pas nécessairement seulement au niveau national, mais on parle aussi au niveau national, dans votre distrie provinciale, mais aussi au point vraiment plus bas de la hiérarchie, donc on parle vraiment aussi d'établissements de santé. C'est dépendant, on constate aussi qu'il existe également également aussi des grands défis partagés, aussi par de nombreux pays. On l'a vu avec pas mal des pays. Le principal probablement, c'est la faible et la faible qualité des données, et la manquée supération des données provenant de ces services. Il y a également souvent des systèmes multiples aussi, et sont totalement fragmentés, qu'en fonction en même temps, et ne sont pas nécessairement capaces de partager les données au niveau horizontal. Une conséquence, les plus les partis prenant ne sont pas nécessairement toujours alignés dans la conversation et aussi dans la coordination. Et il y a aussi pas mal des fois qu'il soutient des initiatives parallèles qui partagent de certains intents un petit peu d'efforts, mais aussi ça résulte plusieurs de fois avec une structure, une charge des travail, on mentit pour les gestionnaires des données, mais aussi les staff des établissements de santé eux-mêmes. Ici, on va parler principalement au niveau national, bien sûr, mais il y a aussi, que j'ai dit, des défis au niveau international. On sait très bien qu'il y a beaucoup de données dans tous les systèmes, mais il n'y a pas beaucoup d'extraction. Donc, on va partager avec vous aussi aujourd'hui dans la partie de Tanzanie, c'est un petit peu des interventions qu'ils ont essayé de mettre en place pour augmenter et améliorer cette utilisation des données. On l'a déjà mentionné, l'échelle à laquelle l'ADHS2 et la mise en oeuvre est utilisée comme système d'éformation nationale. Vous voyez que c'est très important de comprendre comment améliorer l'utilisation des données à différents niveaux et ça ça devient un mandat et une obligation parce que sinon, tous ces données ils vont où et on sait pas nécessairement comment l'utiliser. Voilà. Donc, parmi les plusieurs projets qui en général à Tanzanie soutiennent des routines, c'est qu'ils sont en train de travailler depuis deux ans, c'est la côté de l'utilisation des données. Ils ont collaboré avec les ministères de la Santé en termes de réemforcement, d'utilisation des données dans le système d'information sanitaire des routines grâce à la mise en oeuvre d'intermissions locales. Et en fait plus concrètement, ils se sont concentrés sur la promotion de la disponibilité des données, la diffusion de l'information afin que les personnes qui voient d'y cider puissent savoir à ces types d'informations mais aussi pour les autres partis prenant parce que comme ça eux-mêmes peuvent aussi avoir les données et avoir et utiliser ces types d'informations. Et eux, ils ne veulent pas nécessairement mettre à l'oeuvre cette intervention mais ils veulent aussi tirer des lesions par exemple les défis, les meilleurs pratiques mais aussi qui sont les meilleurs options, un terme d'adoption, des services d'intervention et comme aussi voir comme c'est possible d'apprendre mais aussi mettre en place au niveau des différents échelles, au niveau des pays mais aussi parmi les autres pays. Et un général, petite vision générale de l'existence Annie, c'est fait partie du réseau mondial de l'HISPE bien sûr et l'objet principal c'est d'en renforcer les systèmes d'information des santé. Ils travaillent bien sûr en Tanzanie mais ils soutiennent vraiment des autres pays de la région pour bien sûr soutenir avec les objectifs principaux là-bas par exemple des autres pays par exemple la Somalie je pense et aussi il y a les récrets, il y a les sudans du sud et bien sûr il y a aussi Zanzibar. La première intervention c'est les districts d'excellence et les districts d'excellence, pour les districts d'excellence ils ont travaillé en tant que districts de collaboration avec les ministères de la santé pour s'assurer que ce soit eux qui dirigeaient s'approcher vraiment du processus, que ce soit les catalyseurs du processus et qu'ils soient capables d'épousser ces processus sur qu'ils ont travaillé aussi avec des différents partenaires locaux et internationaux et bien sûr ils ont travaillé avec l'université d'Oslo et comme j'ai dit avant aussi les RISCO ANZA pour documenter et apprendre ces types d'éveloppementation et bien sûr je vais pas prendre trop d'étend dans ces parties parce que vous avez déjà vu pas mal des choses avec les SCOCAR qui ANZA l'avait déjà partagé avec nous. Donc juste pour avoir un petit bout d'ensemble du contexte, Zanzani travaillait dans Zanzani à partir de 2015 et bien sûr au l'échelle nationale. Il y a eu toujours un petit peu des problèmes à s'y concentrer plutôt au niveau un petit peu plus petit, à un échelle un petit peu plus petite. Donc ils ont commencé les districts d'excellence et c'est quoi exactement les districts d'excellence ? C'est l'idée de créer un environnement d'apprenissage sur quoi différents approches et technologies peuvent être testées pour apprendre bien sûr et pour partager aussi les solutions mais aussi les défis et des solutions interventives pour améliorer l'utilisation de ces données. Jusqu'à ces moments ils avaient manqué de ces environnements, on va dire comme ça, et pour ça ils ont conçu avec les ministères de santé et les gouvernements local bien sûr de sélectionner deux districts dans la région des Dodomins et dans deux contextes totalement différents. C'est une zone rurale et une zone urbaine. L'idée c'était d'introduire en intervention, de l'observer et de tirer un délai sur. Bien sûr l'objectif c'est de ces interventions en général c'était aussi de savoir comment améliorer l'utilisation des données au niveau international et bien sûr la vaccination c'était un des ces sujets clés. L'approche en général c'était de commencer par identifier les domaines les domaines thématiques sur lesquelles ils ont volé ces concentrés. L'un des ces domaines thématiques c'était la gestion des données et l'utilisation des formations. Ils ont commencé vraiment à s'y concentrer, ce qui s'est passé réellement au niveau de terrain et au niveau au niveau plus bas vraiment au niveau de établissement des santé. Ce qui concerne l'utilisation des données c'est les lacunes comment ils pouvaient améliorer les routines déjà existants et quel type de pratique ils pouvaient mettre en place pour valoriser l'utilisation des données au niveau local. Les deux domaines thématiques c'était plutôt l'innovation technologique c'est-à-dire comment ils pouvaient utiliser l'utile numérique pour aller au niveau local et qu'on pouvait renforcer les capacités d'utilisation et documentation des données. Avant de commencer ces projets ils ont effectué une évaluation des bases où ils ont donné assez d'informations pour comprendre les processus formels et les formels des collectes des partages et d'utilisation des données. Une fois qu'ils ont récoyé cette information, ils se sont vraiment assises avec les utilisateurs finales donc c'est qu'on dit c'est vraiment avec les utilisateurs qu'ils utilisent des jours en jours les systèmes pour promouler des interventions visant à améliorer cette utilisation des données. Le des principes qu'ils ont vraiment essayé d'utiliser parmi tout l'implémentation c'est de s'appuyer sous les routines déjà en place plutôt d'écrire des processus supplémentaires parallèles et ça c'est très important on a vu aussi. Donc les interventions qu'on suit en général. Ici vous pouvez voir que l'intervention qu'ils ont déjà mis en place jusqu'au présent. Une, c'est de travailler avec l'établissement de santé, de travailler avec les dénominateurs afin de faciliter l'analyse des données et ça on a vu aussi que Rwanda a travaillé pas mal avec avec les dénominateurs. On sait très bien que ça c'est un problème parmi plusieurs pays mais il y a pas mal des solutions que le Tanzanie a trouvé pour s'assurer que moi il y a un confiabilité sur les données de la population. Il était tout à fait très difficile d'avoir ces données sur la population au niveau d'établissement mais ils ont travaillé avec des systèmes calves pour trouver les meilleures pratiques et les meilleures processus pour maintenir ces chiffres. Ils ont également travaillé aussi avec l'équipe pour créer des tableaux des bords au niveau d'établissement des santé et des districts en fonction des besoins locaux et tout à fait pour aussi renforcer les capacités parce qu'ils ont observé que l'établissement des santé rapportait les données par l'autre donc on va dire vers les distributs au niveau national aussi mais eux-mêmes ils n'utilisaient pas nécessairement leurs propres données pour les actions locales. Est-ce que vous pouvez me mettre un mute s'il vous plaît ? Ils ont donc commencé aussi à renforcer les capacités d'examiner les données et d'analyser les données et ils ont aussi vu qu'ils l'ont organisé au niveau du prix mais aussi au niveau local des réunions de trimestrel qui impliquaient tout l'établissement des santé et ils ont et ils avaient commencé aussi à introduire des routines d'utilisation des données pour simuler l'example et l'utilisation des données. Ça a vraiment amélioré l'utilisation des données au niveau de districts et a aussi radicalement accru le l'éguagement des gens dans la discussion des données et dans l'intervention possible au niveau local. Bien sûr ils ont, ça ne fait pas nécessairement plusieurs années qu'ils sont en train de faire ces types de travail donc en part vraiment qu'ils ont commencé l'année, ils ont l'accepter pendant ces projets l'année dernière. Il y a déjà pas mal des résultats préliminaires. Ils ont observé que l'étable des bords de districts a été adopté et réellement utilisé pour sauveiller les données et commencer à prendre des décisions. Ils ont aussi observé l'augmentation très évidente de la capacité de l'utilisateur local. Pas seulement pour le service des données mais aussi pour comprendre vraiment les données et faire des recommandations, pas suivre aussi les erreurs des données, des accrégations des données aussi et à diffuser les informations qu'ils ont trouvées. Un bon exemple qu'ils ont vu aussi dans l'utilisation au niveau des districts, c'est par exemple que les points focales pas lus, ils avaient commencé à utiliser ces données des HS2 pour commencer à vérifier l'établissement des données avec un volume des câbles ULLE et pour après appliquer des interventions à DOC et augmenter après les visites sous place pour souvier les effets de cette activité. Et est-ce que les points focales pas lus, ils avaient commencé tout ça? Il y a aussi des autres points focales par exemple les points focales suroyances et les points focales de la PEV qui ont désormais également mis en place les mêmes principes. La deuxième intervention c'est les portes santé qui cesseront la partie web et aussi les parties mobiles. Et ils ont développé, dans l'année bien sûr, ils ont développé et déployé un porte santé qui c'est un plateforme standard où les ministères de la santé peuvent partager les données et à partie de le système de santé des routines. Il y avait beaucoup des parties prenant qui voulaient avoir assez à ce système de santé national. Mais en même temps il y avait aussi des autres partenaires qui n'avaient pas nécessairement accès à ces plateformes. Donc il n'avait pas nécessairement les informations pour informer la possibilité des décisions. Donc dans l'ensemble il avait un besoin d'identifier et d'identifier un petit peu de virer cet accès en information aux publics afin que les publics lui-même puissent voir les chiffres que nous utiliser. Aussi pour avoir et remporter un petit peu la confiance de ces données qui sort du système d'information des santé. Ici vous voyez un petit capture d'écran du portail et bien sûr il y a beaucoup d'informations. Mais l'Atev a contribué beaucoup avec la Vaspande Projet pour affronner sans bien sûr des indicateurs et aussi en avancer un petit peu l'initiative et en pousser un petit peu pour l'implémentation. Le portail en général c'est accessible en ligne et vous voyez ici au-dessus les liens aussi au-dessus de la graphique. Et ça c'est tous les données provenant du système d'information des santé sur DHS2 et sont poussées dans ces plateformes sur base trimestrale. Ici sous cette portail vous pouvez faire votre analyse au niveau national mais vous pouvez également descendre au niveau des discrètes et vous pouvez décider les périodes d'analyse. Donc il y a pas mal de flexibilité aussi au niveau d'analyse et au niveau des filtres. De cette façon ils donnent à l'utilisateur les moyens d'analyser les données et de renforcer aussi la confiance dans les chiffres. Donc comme on avait déjà parlé précédemment, les portails étaient vraiment conçus pour améliorer l'accès et la disponibilité mais conséquent il a aussi augmenté la transparence et un petit peu de l'utilisation des données pour prendre des décisions. Décision de rendre les données publiques a délanché aussi les besoins d'examiner un détail des données et de les rendre aussi fiables que possible bien sûr parce que si les gens vont l'accès à ces données et ça sert aussi désormais à mesure d'examiner ces données et des données, leurs feedback et leur avis et aussi de faire un petit flag à chaque fois qu'il y a des erreurs. Les portails ont aussi amélioré l'accès aux données pour les personnes qui décident en général donc tous les partis prenant et en particulier ceux qui n'ont pas nécessairement les souvent les temps d'accéder au système national ou pour la partie web et pas nécessairement et tous ces personnes qui n'ont pas nécessairement les temps d'accéder les données à partie de le système informatique des santé au niveau des DHS2 mais qui ont plutôt besoin quand même de ces chiffres et de ces informations portées des mains. Donc ces portails vous voyez que c'est très public et pour ces raisons là il a aussi besoin des visualisations très faciles pour les personnes qui doivent pouvoir aussi être capables de faire cet analyse mais aussi comprendre ce qui s'est analysé. En plus l'échelle là en certains moments il y a aussi un demande d'avoir cette application c'est portail qui était déjà implémenté au niveau des web c'était aussi on demande pour l'implication mobile. En particulier pour tous ces personnes là qu'il n'y avait pas nécessairement les temps pour voir tous ces données au niveau de l'ordinateur donc il y a aussi cette application mobile. Il y avait aussi un barrière supplémentaire parce que cette application devait être disponible à la fois sur Android et sur iOS et bien sûr ça m'énerve c'est disponible c'est très facile à utiliser et comme vous voyez aussi les visualisations c'est très simple pour suivre et monitorer tout ce que ce soit les différents programmes. Les kits globales qu'on a vu avant des vaccinations mais aussi des surveillance ont joué quand même un rôle déterminant pour les personnes années pour guiller aussi dans les contenus de développement et pour l'application mobile parce que c'était il y avait déjà un comment dire avant aussi un comment dire une maturité tellement élégée qu'il n'y avait pas vraiment des variabilités au niveau de contenus donc il a vraiment guillé pour tous les développements. La troisième implémentation aussi c'est les développements des applications pour l'utilisation des données. Il y a deux applications en particulier c'est qu'on parle l'application du goulot d'entranglement donc on va l'appeler bien naïve parce que il s'appelle PortoNec Analyse en anglais et bien sûr pour les scorecards qu'on avait parlé avant donc c'est scorecard que l'on peut parler aussi fiche d'avaluation il y a pas mal des nombres indépendants de la langue c'est quand même un simple très simple visualisation pour suivre les performances pour suivre les performances avec ce qu'on peut appeler les feux des signalisations parce que quand même on voit qu'il est rouge signifie qu'il n'y a pas qu'il y a un créé qu'il y a quand même un besoin d'amélioration les gens qui lient à besoin des surveillances et des suivis pour la meilleure relation et les verbes pour qu'il y ait un performance et les sites quand même les la base d'analyse et ils sont sur la banlieue et ces visualisations sont très faciles et sont très faciles aussi à digérer et à tous les niveaux quand même c'est pas nécessairement que la personne doit être un médecin quand même quelqu'un très lié au niveau des santé ça peut être aussi un politicien ça peut être quand même n'importe personne qui savoir qui voir voir vraiment la l'amélioration et les niveaux d'implémentation des n'importe qui programme bien sûr il y a aussi une autre application c'est qu'on a on a dit la botanical analysis qui aide à créer un base en base d'information pour implémenter un petit peu l'analyse et l'individuation des ces petits on va dire bien sûr étranglement des données et dans cette application la performance des indicateurs mais aussi c'est à ce que c'est très intéressant d'être important mettre en évidence les domaines dans les besoins insulignants un petit peu où se trouve exactement ces goulots d'être un glémant qui contribue un petit peu en faibles performances on manque quand même d'amélioration parce qu'on a dit que ça peut être que ça peut être un rouge ça peut être aussi un jeune mais quand même ça c'est pas nécessairement au niveau des santé ça peut être aussi que ça c'est c'est un thémarque d'amélioration c'est basé sur des ressources humaines sur des produits sur l'utilisation des services sur le coberture donc vous voyez qu'il y a pas mal des ressources que ça peut être analysé au niveau au niveau de différents bon bien sûr pour les besoins de ces présentations on s'est pas concentré plutôt sur sur les scores car parce que s'agit vraiment de l'application qu'il a été largement utilisé en Tanzania en Rwanda aussi et aussi dans les autres pays pour améliorer l'utilisation des données et à différents niveaux ici on voit on voit on voit bien sûr les courants présidents de Tanzania et on voulait on voulait aussi signaler ça parce que l'une des principaux utilisations de ces tableaux de bords en général des scores car était l'utilisation dans les domaines des santé productives maternelles infantiles néonétales et les suivis de ces indicateurs clés on sait bien sûr que la vaccination c'est une des indicateurs clés de la santé maternelle et infantile donc ils ont utilisé les tout kits de vaccination et immunisation pour créer les tableaux des bords de scores car et qui a joué après un rôle déterminant dans les changements et les suivis en saignant les personnes responsables de la l'amélioration et de la prestation des services bien sûr et de l'allocation des ressources. Sur la photo quand j'ai dit avant et il y a l'actual président de Tanzania là c'est qui est en train de lancer les scores car pour la santé maternelle et infantile directement avec les données qui sont étées collectées par les les systèmes des santé les systèmes informatifs des santé de DHS2. Mais quand même on voit voir comment ils sont utilisés ces scores car jusqu'au présent. Tout d'abord on peut dire qu'il y a quand même un excellent, c'est quand même un excellent instrument pour responsabiliser les partis prenant et pour les ressources par exemple pas nécessairement pas seulement pour les services mais aussi pour les ressources et la vendu de services. Comme quand même aujourd'hui et en ces moments c'est aussi quelque chose qui était très accessible au public via les portels que l'on avait mentionné avant. Les publics désormais également quand même à mesure de continuer les prestataires de services responsables pour leur performance. Ces solutions à quand même dans les pays ont beaucoup de transparence et a réforcé les processus de prioritisation pour l'allocation de ressources. C'est là signifie quoi? Ça signifie qu'il a vraiment aidé à prendre des décisions éclairées et qui ça concerne la distribution des ressources mais quand même également à la manière dont les ressources sont distribuées. Donc il y a pas mal de transparence aussi dans tous les niveaux des processus. Et pour ça on peut dire vraiment que ces scores car sont devenus vraiment en valeur ajoutée pour le suivi des performances des programmes et pour les programmes pas nécessairement seulement qu'on a vu avant donc des centaurs productifs. Mais vraiment parmi tous les programmes dans le système des formations de santé. Depuis les déploiements, il a identifié et documenté beaucoup des défis et des meilleures pratiques pour fournir des informations du système aux utilisateurs de différents horizons et spécialisations quand même on a dit que ça c'est pas nécessairement quelque chose que ça doit être quelqu'un très expert seulement en matière de santé. Ça peut être l'ut et utilisé aussi par beaucoup de différents gestionnaires et par type maintenant au niveau différents niveau en général donc en part de niveau national mais en part aussi des niveaux avec des plus bas donc juste jusqu'à les différents contextes qu'on avait dit aussi pour les distrits d'excellence. Il y a vraiment beaucoup de factures de succès mais ici on va un petit résumé. Ils sont utilisés comme utiles des gestions quand même et à tout niveau des niveaux de santé et pas nécessairement seulement dans un département on parle vraiment d'une implementation horizontale avec vraiment la majorité des programmes de santé. Ils sont utilisés aujourd'hui dans les réunions des gestions et ils sont aussi utilisés au niveau local. Avant on avait dit qu'on savait qu'il n'y avait pas nécessairement une grande utilisation de données au niveau local mais avec cette utilisation de scorecard au niveau local ils ont vu qu'ils ont vraiment l'adopter au niveau local comme utiles de suivi et des progrès en général de tous les programmes qui ont été en train de surveiller. Il est aussi intégré maintenant dans les processus existants tout en langue de la gestion de ressources et de la diffusion et bien sûr du plaidoyer. Donc on voit vraiment que cet initiative a vraiment eu un impact dans tous les niveaux mais surtout dans les niveaux local comme il avait essayé vraiment de pucer l'utilisation des données. Enfin ça c'est pas nécessairement quelque chose que ça limite au niveau de cet équipe d'initiatives mais en général il y a pas mal des interventions sur la recherche et la diffusion des informations parce qu'il y a beaucoup des informations qui dans un livre partagent de ce qu'ils ont commencé à introduire ces types de solutions et des interventions parce que comme que les listes sont très capables d'être implementés il y a aussi besoin également de comprendre les factures, les succès et qu'ils sont contribués aux succès, aux obstacles et l'évolution de ces types d'implémentation. Bien sûr l'objectif principal de ces types de d'implémentation donc tout ça qui concerne la recherche et la diffusion c'est aussi de diffuser les connaissances et de soutenir la mise en ordre aussi parmi la communauté des THS2. Un des aspects clés bien sûr c'était la recherche et l'utilisation des données et l'Institut en Zanie a collaboré avec des institutions de recherche locales mais aussi internationales et pour rassembler tous les chercheurs et des étudiants aussi pour enquêter un petit peu de communauté l'utilisation des données au niveau local et en trouvant la accumulation des solutions pour accepter l'utilisation des informations des sentiers nationales. Bon à titre de visant, bien sûr, on voit quelque chose qui se trouve dans nombreux pays que ça c'est comme ici à droite imprimé, c'est comme un dashboard imprimé. Donc un des grands questions qu'il avait quand ils ont commencé ce type d'intervention c'était comme traduire ces tableaux de bord moral, on va dire comme ça. Bonjour Victoria, I can't hear you very well, you keep cutting out there. Oh my goodness, I'm sorry. Your microphone, you're moving away from your microphone. Oh sorry, is it better now? Hello? Yes, that's much better, sorry, thank you. Ok, merci, désolé, sorry grand. Ils ont essayé de traduire un petit peu ces dashboard moral, oui, pour trouver un solution qui s'assoit accessible localement et bien sûr en travers des DHS2, afin que plus les établissements des sentiers puissent accéder et obtenir les données pour bien sûr, ça part pas d'informations parce que bien sûr ça c'est des données qui s'assurent du service au niveau de l'établissement des sentiers. Merci pour tous les réunions qu'on avait vu avant, donc on avait dit qu'au niveau des distraits, il y a aussi pas mal de réunions trimestralles qui sont en train d'analyser et de monitorer tous les avancements des différents pouvoirs. Ici c'est seulement pour voir très vite aussi, on a pété un petit publication qui est à l'Université d'Oslo et aussi à l'Université de Rwanda, ils ont mis en place et ça c'est quelque chose qu'ils ont aussi présenté dans East Africa et ça c'est un petit peu une collaboration avec tous les partis prenant pour la documentation et les comparaison des meilleures pratiques. Et ça c'est cet article que c'est disponible, donc si vous voulez les chercher, on va le mettre aussi, les liens dans la communauté des partis pour vous, pour l'accéder. Parmi toutes ces types d'interventions, ils ont appris pas mal des choses et c'est important que la collaboration des ministères de la santé, c'est vraiment l'initiative. Il faut avoir une bonne collaboration avec les ministères de la santé et tous les partis pour vraiment les utiliser. Je suis presque à la fin. Pour ça, c'est très important d'appuyer sur les outils et sur les ressources existantes, que ça c'est très fondamental pour un terme de ressources, des routines, mais aussi pour avoir un petit peu en vue, en termes de sustainability. Il y a aussi un besoin énorme de renforcer les capacités et de s'engager aussi avec les utilisateurs pour s'appuyer sur les outils et les besoins des utilisateurs. Donc c'est aussi très important de avoir la confiance et l'utilisation pour avoir une meilleure utilisation des données. Et surtout, dans l'environnement du Strait d'Excellence, ils ont eu la possibilité d'étester et d'évaluer toutes ces différentes solutions pour observer ce qui fonctionne mieux. Et vraiment, on a vu que les scorecards ont eu un rôle fondamental pour la promotion de l'utilisation des données. Bien sûr, l'Instanzalib veut continuer à renforcer les capacités au niveau local pendant la question des données, mais aussi le nettoyage pour la qualité des données. Et bien sûr, ils vont continuer à travailler dans la recherche et aussi de commenter les plus possibles, en collaboration avec l'Université d'Oslo et les autres HIST, et de documenter les plus possibles, les meilleures pratiques, mais aussi tous les défis et tous les solutions alternatives que les différents pays peuvent mettre en place pour obtenir une bonne utilisation des données. Donc, je vous remercie beaucoup pour être restée avec nous. Je suis désolée pour les rétards, mais on sait très bien qu'avec les webinaires en français, on est toujours un petit peu en retard. Donc, je vous remercie beaucoup et seulement pour vous rappeler, on va partager les diapos, bien sûr, et les vidéos, ça sera disponible aussi sous la playlist de Youtubers dédiées à l'immunisation. Donc, un grand merci de nouveau. Si vous voulez continuer avec la discussion et si vous n'avez pas nécessairement reçu un réponse pour votre question en général, vous pouvez continuer à poster des questions ou des commentaires, des observations dans la communauté des pratiques, et on va continuer la conversation là-bas. Donc, je vous remercie beaucoup et à la prochaine. Merci. Merci beaucoup les gars. Merci de nouveau.