ブンザ地方政府地域の日常的な予防接種データ品質のパイロット研究：原因と可能な救済策

はじめに：ナイジェリアでの日常的な予防接種（RI）の質の低い管理データの結果として、RIの実際のカバレッジは不明のままであり、ワクチン予防可能疾患（VPD）を削減する抑制を構成しています。その結果、このパイロット研究の目的は、ソースを特定し、データの品質の低さの大きさを評価し、問題に対処するための推奨事項を提案することです。 方法：著者らは、ナイジェリアのケビ州であるBunza地方自治体エリア（LGA）に日常的な予防接種サービスを提供する22の医療施設のうち5つがデータ品質評価のために選択された断面研究を実施しました。2016年8月と9月に報告されたRIの報道は、選択された医療施設（HFS）の評価の主要な要素でした。管理されたアンケートは、HFSからデータを生成するためのWHOデータ品質保証とRI監視ツール、および世帯調査用の標準化されたコミュニティ調査ツールから採用されました。 結果：選択したHFの100％でデータの不一致が検出されました。PENTA 3データ品質レポート分析のHF毎月の要約とRI登録帳の最大差は、それぞれMCH BunzaとPHC Baluで820％と767％でした。ただし、Loko Dispensaryで最小差は3％が観察されました。麻疹のHF要約とRI登録の最大差は、MCH Bunzaで614％、Lokoで43％の最小差でした。管理補償とは対照的に、世帯からサンプリングされた子供の60〜80％が予防接種を受けていないか、部分的に予防接種されていませんでした。さらに、データ品質の低下の主なソースには、RIプロバイダーの重いワークロード、管理カバレッジレポートへの過剰依存、RIプロバイダーによる高いデータ品質の重要性の理解の欠如が含まれます。 結論：LGAレベルでのデータ品質が低いことを示すすべての医療施設からのRIレポートでは、実質的なデータの不一致が観察されました。また、コミュニティの調査では、管理カバレッジデータからの過剰報告が明らかになりました。その結果、病気の予防と制御努力に影響を与えるため、予防接種の利害関係者による優れたデータ品質の達成に向けて努力を向ける必要があります。

INTRODUCTION: As a result of poor quality administrative data for routine immunisation (RI) in Nigeria, the real coverage of RI remains unknown, constituting a setback in curtailing vaccine preventable diseases (VPDs). Consequently, the purpose of this pilot study is to identify source(s) and evaluate the magnitude of poor data quality as well as propose recommendations to address the problem. METHODS: The authors conducted a cross-sectional study in which 5 out of the 22 health facilities providing routine immunization services in Bunza Local Government Area (LGA), Kebbi State, Nigeria, were selected for data quality assessment. The reported coverage of RI in August and September, 2016 was the primary element of evaluation in the selected Health Facilities (HFs). Administered questionnaires were adapted from WHO Data Quality Assurance and RI monitoring tools to generate data from the HFs, as well as standardised community survey tool for household surveys. RESULTS: Data inconsistency was detected in 100% of the selected HFs. Maximum difference between HF monthly summary and RI registration book for penta 3 data quality report analysis was 820% and 767% in MCH Bunza and PHC Balu respectively. However, a minimum difference of 3% was observed at Loko Dispensary. Maximum difference between HF summary and RI registration for measles was 614% at MCH Bunza and 43% minimum difference at Loko. In contrast to the administrative coverage, 60-80% of the children sampled from households were either not immunised or partially immunised. Further, the main sources of poor data quality include heavy workload on RI providers, over-reliance on administrative coverage report, and lack of understanding of the significance of high data quality by RI providers. CONCLUSION: Substantial data discrepancies were observed in RI reports from all the Health Facilities which is indicative of poor data quality at the LGA level. Community surveys also revealed an over-reporting from administrative coverage data. Consequently, efforts should be geared towards achieving good data quality by immunisation stakeholders as it has implication on disease prevention and control efforts.