Loading...
BMC health services research2021Sep13Vol.21issue(Suppl 1)

南アフリカは地区間の健康ギャップを閉じていますか?日常的な施設データによるユニバーサルヘルスサービスの補償に向けた進捗状況の監視

,
,
,
,
,
,
文献タイプ:
  • Journal Article
概要
Abstract

背景:南アフリカは、ユニバーサルヘルスカバレッジ(UHC)の前進に取り組んでいます。UHCへの進捗状況を監視するために日常的な医療施設データを使用することの有用性と可能性は、16トレーサーのサービスカバレッジインデックス(SCI)の形で評価されました。 方法:定期的なデータからWHO SCIを計算するための代替アプローチ、地区レベルへの分解を可能にしました。データ抽出、コーディング、変換、およびモデリングプロセスが適用され、これらの代替案の時系列が生成されました。公平性は、地区ごとの社会経済的五分位数を使用して評価されました。 結果:全国レベルのUHC Sciは、2007年から2008年に46.1、2016年から2017年に56.9でした。後者の場合にのみ、地区レベルのすべてのインジケーターについてインデックスを計算できます。インデックス内の16のトレーサーのうち9つについて、代替指標が策定されました。14のトレーサーには、ルーチンまたは繰り返しの調査データを使用できます。NCD指標とは別に、最も恵まれない地区でのパフォーマンスの低下の勾配は、2016年から2017年に明らかでした。 結論:主に日常的なデータソースから南アフリカ向けにUHC SCIを構築することが可能です。全体として、特定のカテゴリ(特にRMNCH)に関連する不平等が低下する傾向の傾向の地区レベルデータからの証拠があります。UHCへの進歩には、断片化を克服し、情報システムの調和と相互運用性を可能にする可能性があります。定期的な情報システムへのデータの民間部門の報告を奨励する必要があります。

背景:南アフリカは、ユニバーサルヘルスカバレッジ(UHC)の前進に取り組んでいます。UHCへの進捗状況を監視するために日常的な医療施設データを使用することの有用性と可能性は、16トレーサーのサービスカバレッジインデックス(SCI)の形で評価されました。 方法:定期的なデータからWHO SCIを計算するための代替アプローチ、地区レベルへの分解を可能にしました。データ抽出、コーディング、変換、およびモデリングプロセスが適用され、これらの代替案の時系列が生成されました。公平性は、地区ごとの社会経済的五分位数を使用して評価されました。 結果:全国レベルのUHC Sciは、2007年から2008年に46.1、2016年から2017年に56.9でした。後者の場合にのみ、地区レベルのすべてのインジケーターについてインデックスを計算できます。インデックス内の16のトレーサーのうち9つについて、代替指標が策定されました。14のトレーサーには、ルーチンまたは繰り返しの調査データを使用できます。NCD指標とは別に、最も恵まれない地区でのパフォーマンスの低下の勾配は、2016年から2017年に明らかでした。 結論:主に日常的なデータソースから南アフリカ向けにUHC SCIを構築することが可能です。全体として、特定のカテゴリ(特にRMNCH)に関連する不平等が低下する傾向の傾向の地区レベルデータからの証拠があります。UHCへの進歩には、断片化を克服し、情報システムの調和と相互運用性を可能にする可能性があります。定期的な情報システムへのデータの民間部門の報告を奨励する必要があります。

BACKGROUND: South Africa is committed to advancing universal health coverage (UHC). The usefulness and potential of using routine health facility data for monitoring progress towards UHC, in the form of the 16-tracer WHO service coverage index (SCI), was assessed. METHODS: Alternative approaches to calculating the WHO SCI from routine data, allowing for disaggregation to district level, were explored. Data extraction, coding, transformation and modelling processes were applied to generate time series for these alternatives. Equity was assessed using socio-economic quintiles by district. RESULTS: The UHC SCI at a national level was 46.1 in 2007-2008 and 56.9 in 2016-2017. Only for the latter period, could the index be calculated for all indicators at a district level. Alternative indicators were formulated for 9 of 16 tracers in the index. Routine or repeated survey data could be used for 14 tracers. Apart from the NCD indicators, a gradient of poorer performance in the most deprived districts was evident in 2016-2017. CONCLUSIONS: It is possible to construct the UHC SCI for South Africa from predominantly routine data sources. Overall, there is evidence from district level data of a trend towards reduced inequity in relation to specific categories (notably RMNCH). Progress towards UHC has the potential to overcome fragmentation and enable harmonisation and interoperability of information systems. Private sector reporting of data into routine information systems should be encouraged.

医師のための臨床サポートサービス

ヒポクラ x マイナビのご紹介

無料会員登録していただくと、さらに便利で効率的な検索が可能になります。

Translated by Google