Published December 5, 2020 | Version v1
Publication Open

Did an Intervention Programme Aimed at Strengthening the Maternal and Child Health Services in Nigeria Improve the Completeness of Routine Health Data Within the Health Management Information System?

Creators

  • 1. University of Nigeria
  • 2. Nuffield Health
  • 3. University of Leeds

Description

Background: During 2012-2015, the Federal Government of Nigeria launched the Subsidy Reinvestment and Empowerment Programme, a health system strengthening (HSS) programme with a Maternal and Child Health component (Subsidy Reinvestment and Empowerment Programme [SURE-P]/MCH), which was monitored using the Health Management Information Systems (HMIS) data reporting tools. Good quality data is essential for health policy and planning decisions yet, little is known on whether and how broad health systems strengthening programmes affect quality of data. This paper explores the effects of the SURE-P/MCH on completeness of MCH data in the National HMIS. Methods: This mixed-methods study was undertaken in Anambra state, southeast Nigeria. A standardized proforma was used to collect facility-level data from the facility registers on MCH services to assess the completeness of data from 2 interventions and one control clusters. The facility data was collected to cover before, during, and after the SURE-P intervention activities. Qualitative in-depth interviews were conducted with purposefully-identified health facility workers to identify their views and experiences of changes in data quality throughout the above 3 periods. Results: Quantitative analysis of the facility data showed that data completeness improved substantially, starting before SURE-P and continuing during SURE-P but across all clusters (ie, including the control). Also health workers felt data completeness were improved during the SURE-P, but declined with the cessation of the programme. We also found that challenges to data completeness are dependent on many variables including a high burden on providers for data collection, many variables to be filled in the data collection tools, and lack of health worker incentives. Conclusion: Quantitative analysis showed improved data completeness and health workers believed the SURE-P/MCH had contributed to the improvement. The functioning of national HMIS are inevitably linked with other health systems components. While health systems strengthening programmes have a great potential for improved overall systems performance, a more granular understanding of their implications on the specific components such as the resultant quality of HMIS data, is needed.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

معلومات أساسية: خلال الفترة 2012-2015، أطلقت حكومة نيجيريا الاتحادية برنامج إعادة الاستثمار في الدعم وتمكينه، وهو برنامج لتعزيز النظام الصحي مع عنصر صحة الأم والطفل (برنامج إعادة الاستثمار في الدعم وتمكينه/صحة الأم والطفل)، والذي تم رصده باستخدام أدوات الإبلاغ عن بيانات نظم معلومات الإدارة الصحية. البيانات الجيدة ضرورية لقرارات السياسة الصحية والتخطيط حتى الآن، ولا يُعرف سوى القليل عما إذا كانت برامج تعزيز النظم الصحية الواسعة تؤثر على جودة البيانات وكيف. تستكشف هذه الورقة آثار SURE - P/MCH على اكتمال بيانات MCH في HMIS الوطنية. الأساليب: أجريت هذه الدراسة المختلطة الأساليب في ولاية أنامبرا، جنوب شرق نيجيريا. تم استخدام نموذج موحد لجمع البيانات على مستوى المنشأة من سجلات المنشأة حول خدمات صحة الأم والطفل لتقييم اكتمال البيانات من تدخلين ومجموعات مراقبة واحدة. تم جمع بيانات المنشأة لتغطية قبل وأثناء وبعد أنشطة تدخل SURE - P. تم إجراء مقابلات نوعية متعمقة مع العاملين في المرافق الصحية الذين تم تحديدهم بشكل هادف لتحديد وجهات نظرهم وتجاربهم في التغييرات في جودة البيانات خلال الفترات الثلاث المذكورة أعلاه. النتائج: أظهر التحليل الكمي لبيانات المنشأة أن اكتمال البيانات قد تحسن بشكل كبير، بدءًا من SURE - P والاستمرار خلال SURE - P ولكن عبر جميع المجموعات (أي، بما في ذلك التحكم). كما شعر العاملون الصحيون أن اكتمال البيانات قد تحسن خلال SURE - P، لكنه انخفض مع توقف البرنامج. وجدنا أيضًا أن التحديات التي تواجه اكتمال البيانات تعتمد على العديد من المتغيرات بما في ذلك العبء الثقيل على مقدمي خدمات جمع البيانات، والعديد من المتغيرات التي يجب ملؤها في أدوات جمع البيانات، ونقص حوافز العاملين الصحيين. الخلاصة: أظهر التحليل الكمي تحسنًا في اكتمال البيانات ويعتقد العاملون الصحيون أن SURE - P/صحة الأم والطفل قد ساهم في التحسين. يرتبط عمل HMIS الوطنية حتماً بمكونات النظم الصحية الأخرى. في حين أن برامج تعزيز النظم الصحية لديها إمكانات كبيرة لتحسين الأداء العام للأنظمة، إلا أن هناك حاجة إلى فهم أكثر دقة لآثارها على المكونات المحددة مثل الجودة الناتجة لبيانات HMIS.

Translated Description (French)

Contexte : Au cours de la période 2012-2015, le gouvernement fédéral du Nigéria a lancé le Programme de réinvestissement et d'autonomisation des subventions, un programme de renforcement du système de santé (SSS) avec une composante santé maternelle et infantile (Programme de réinvestissement et d'autonomisation des subventions [SURE-P]/MCH), qui a été surveillé à l'aide des outils de rapport de données des systèmes d'information de gestion de la santé (HMIS). Des données de bonne qualité sont essentielles pour les décisions en matière de politique et de planification de la santé, mais on sait peu de choses sur la question de savoir si et comment les programmes généraux de renforcement des systèmes de santé affectent la qualité des données. Cet article explore les effets du SURE-P/MCH sur l'exhaustivité des données MCH dans les HMI nationaux. Méthodes : Cette étude à méthodes mixtes a été entreprise dans l'État d'Anambra, au sud-est du Nigeria. Un formulaire standardisé a été utilisé pour collecter des données au niveau des établissements à partir des registres des établissements sur les services de SMI afin d'évaluer l'exhaustivité des données de 2 interventions et d'un groupe témoin. Les données de l'installation ont été collectées pour couvrir avant, pendant et après les activités d'intervention SURE-P. Des entretiens qualitatifs approfondis ont été menés avec des travailleurs des établissements de santé identifiés à dessein afin d'identifier leurs points de vue et leurs expériences des changements dans la qualité des données au cours des 3 périodes ci-dessus. Résultats : L'analyse quantitative des données de l'installation a montré que l'exhaustivité des données s'est considérablement améliorée, commençant avant SURE-P et se poursuivant pendant SURE-P mais dans tous les clusters (c'est-à-dire, y compris le contrôle). Les agents de santé ont également estimé que l'exhaustivité des données s'était améliorée au cours du SURE-P, mais qu'elle avait diminué avec l'arrêt du programme. Nous avons également constaté que les défis liés à l'exhaustivité des données dépendent de nombreuses variables, notamment un fardeau élevé pour les prestataires de services de collecte de données, de nombreuses variables à remplir dans les outils de collecte de données et le manque d'incitations pour les agents de santé. Conclusion : L'analyse quantitative a montré une amélioration de l'exhaustivité des données et les agents de santé ont estimé que le SURE-P/MCH avait contribué à l'amélioration. Le fonctionnement des IHM nationales est inévitablement lié à d'autres composantes des systèmes de santé. Alors que les programmes de renforcement des systèmes de santé ont un grand potentiel d'amélioration des performances globales des systèmes, une compréhension plus granulaire de leurs implications sur les composants spécifiques tels que la qualité résultante des données HMIS est nécessaire.

Translated Description (Spanish)

Antecedentes: Durante 2012-2015, el Gobierno Federal de Nigeria lanzó el Programa de Reinversión y Empoderamiento de Subsidios, un programa de fortalecimiento del sistema de salud (HSS) con un componente de Salud Materno-Infantil (Programa de Reinversión y Empoderamiento de Subsidios [SURE-P]/MCH), que fue monitoreado utilizando las herramientas de informes de datos de los Sistemas de Información de Gestión de la Salud (HMIS). Los datos de buena calidad son esenciales para las decisiones de política y planificación de la salud; sin embargo, se sabe poco sobre si los programas de fortalecimiento de los sistemas de salud afectan a la calidad de los datos y de qué manera. Este documento explora los efectos del SURE-P/MCH en la integridad de los datos de MCH en el HMIS Nacional. Métodos: Este estudio de métodos mixtos se llevó a cabo en el estado de Anambra, al sureste de Nigeria. Se utilizó una proforma estandarizada para recopilar datos a nivel de instalación de los registros de las instalaciones sobre los servicios de salud maternoinfantil para evaluar la integridad de los datos de 2 intervenciones y un grupo de control. Los datos de la instalación se recopilaron para cubrir antes, durante y después de las actividades de intervención de SURE-P. Se realizaron entrevistas cualitativas en profundidad con trabajadores de centros de salud identificados a propósito para identificar sus puntos de vista y experiencias sobre los cambios en la calidad de los datos a lo largo de los 3 períodos anteriores. Resultados: El análisis cuantitativo de los datos de la instalación mostró que la integridad de los datos mejoró sustancialmente, comenzando antes de SURE-P y continuando durante SURE-P, pero en todos los grupos (es decir, incluido el control). También los trabajadores de la salud sintieron que la integridad de los datos mejoró durante el SURE-P, pero disminuyó con el cese del programa. También descubrimos que los desafíos para la integridad de los datos dependen de muchas variables, incluida una gran carga para los proveedores para la recopilación de datos, muchas variables que deben completarse en las herramientas de recopilación de datos y la falta de incentivos para los trabajadores de la salud. Conclusión: El análisis cuantitativo mostró una mejora en la integridad de los datos y los trabajadores de la salud creían que el SURE-P/MCH había contribuido a la mejora. El funcionamiento de las HMI nacionales está inevitablemente vinculado con otros componentes de los sistemas de salud. Si bien los programas de fortalecimiento de los sistemas de salud tienen un gran potencial para mejorar el rendimiento general de los sistemas, se necesita una comprensión más detallada de sus implicaciones en los componentes específicos, como la calidad resultante de los datos del HMIS.

Files

article_3976_575750fc524c59cbf9bc76ed212cfdac.pdf.pdf

Files (709.3 kB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:8dbb547121749fe093f1f77046510b0c
709.3 kB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
هل أدى برنامج التدخل الذي يهدف إلى تعزيز خدمات صحة الأم والطفل في نيجيريا إلى تحسين اكتمال البيانات الصحية الروتينية داخل نظام معلومات إدارة الصحة ؟
Translated title (French)
Un programme d'intervention visant à renforcer les services de santé maternelle et infantile au Nigéria a-t-il amélioré l'exhaustivité des données de santé de routine dans le système d'information sur la gestion de la santé ?
Translated title (Spanish)
¿Un programa de intervención destinado a fortalecer los servicios de salud maternoinfantil en Nigeria mejoró la integridad de los datos de salud de rutina dentro del sistema de información de gestión de la salud?

Identifiers

Other
https://openalex.org/W3110937364
DOI
10.34172/ijhpm.2020.226

Is supplement to
https://openalex.org/W4309036932 (Other)
https://openalex.org/W3083505014 (Other)
https://openalex.org/W2965628777 (Other)
https://openalex.org/W2918320789 (Other)
https://openalex.org/W2388987626 (Other)
https://openalex.org/W2384152552 (Other)
https://openalex.org/W2364586549 (Other)
https://openalex.org/W2352507343 (Other)
https://openalex.org/W2276539358 (Other)
https://openalex.org/W2099588657 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Nigeria

References

  • https://openalex.org/W2035718924
  • https://openalex.org/W2041960622
  • https://openalex.org/W2111563482
  • https://openalex.org/W2115677063
  • https://openalex.org/W2127415865
  • https://openalex.org/W2133462128
  • https://openalex.org/W2145046355
  • https://openalex.org/W2150939702
  • https://openalex.org/W2155104559
  • https://openalex.org/W2159482187
  • https://openalex.org/W2417567978
  • https://openalex.org/W2474547710
  • https://openalex.org/W2508254620
  • https://openalex.org/W2519315366
  • https://openalex.org/W2619233747
  • https://openalex.org/W2776616050
  • https://openalex.org/W2805309607
  • https://openalex.org/W2922326547
  • https://openalex.org/W2979786288
  • https://openalex.org/W45545129