Le Centre d'analyse des données sur la couverture efficace, basé à la Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, développe des outils analytiques pour permettre l'estimation et l'analyse de la préparation et de la couverture ajustée sur la qualité des interventions de santé et de nutrition reproductive, maternelle, néonatale et infantile (RMNCH-N). dans les pays à revenu faible et intermédiaire.

Le centre collabore avec d'autres centres Countdown et pays pour accéder et harmoniser les enquêtes auprès des ménages et des établissements de santé et les ensembles de données de routine du système d'information sanitaire pour l'analyse, et soutenir le renforcement des capacités au niveau des pays pour l'analyse.

La couverture d'une intervention est définie comme la proportion de la population ayant besoin de l'intervention qui la reçoit. La couverture efficace est définie comme la « proportion d'individus bénéficiant d'un service de santé optimal parmi ceux qui en ont besoin ». S'il est essentiel de surveiller la couverture pour évaluer les progrès vers la couverture sanitaire universelle, de plus en plus de preuves indiquent que la couverture définie et mesurée en tant que telle est insuffisante pour rendre compte de tous les avantages pour la santé de la population. Il existe de nombreux cas où une couverture élevée et quasi universelle coexiste avec une prévalence élevée d'effets indésirables. Par exemple, une couverture élevée des soins prénatals et une assistance qualifiée à l'accouchement se produisent avec des niveaux élevés de mortinatalité intrapartum et de mortalité néonatale précoce dans de nombreux pays. Par conséquent, il est essentiel de comprendre la préparation structurelle et la qualité des services fournis avec le système de santé pour évaluer si les avantages pour la santé attendus des interventions de santé sont atteints.

Les sources de données pour mesurer la couverture effective comprennent :

  • Outils d'enquête nationale sur les ménages tels que l'enquête démographique et de santé (EDS) et les enquêtes en grappes à indicateurs multiples (MICS).
  • Outils d'enquête sur les établissements de santé pour évaluer l'état de préparation des services et la qualité des soins, tels que l'évaluation de la disponibilité et de l'état de préparation des services (SARA) et les évaluations de la prestation de services (SPA).

Lorsque les enquêtes sur les ménages sont liées aux enquêtes sur les établissements de santé, des mesures ajustées sur la qualité peuvent être estimées.

Ce webinaire a expliqué le concept de couverture efficace et comment effectuer cette analyse à l'aide des ensembles de données et du code disponibles.

 

Ressources de base

The cascade for effective coverage measurement has been developed by Countdown to organize measures of quality-adjusted coverage, showing the loss of health benefit at each stage.  The cascade published in 2018 was adapted by the World Health Organization in 2020.

Countdown published a series of articles on improving coverage measurement, including several papers that linked household surveys and health facility survey data to estimate quality adjusted coverage.

 

Outils

Datasets analysis code will be shared via a GitHub repository

Agbessi Amouzou
Elizabeth Hazel
Safia Jiwani
Emily Wilson
Abdoulaye Maïga