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喀麦隆疟疾监测与数据利用系统的功能与响应性障碍:一项定性横断面研究
《Malaria Journal》:Barriers to the functionality and responsiveness of the malaria surveillance and data use system in Cameroon: a qualitative cross-sectional study
【字体: 大 中 小 】 时间:2026年08月11日 来源:Malaria Journal 3.7
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摘要背景喀麦隆面临的疟疾负担极为沉重且持续上升。2024年,该国共有约760万例疟疾病例,11,702人死亡,属于全球11个疟疾负担最重的国家之一,这11个国家共同承担了全球约70%的疟疾病例数[1, 2]。该国为应对这一严峻形势付出了诸多努力,但在实现关键控制指标方面进展停滞,
喀麦隆面临的疟疾负担极为沉重且持续上升。2024年,该国共有约760万例疟疾病例,11,702人死亡,属于全球11个疟疾负担最重的国家之一,这11个国家共同承担了全球约70%的疟疾病例数[1, 2]。该国为应对这一严峻形势付出了诸多努力,但在实现关键控制指标方面进展停滞,甚至出现倒退。造成这一状况的根源之一是该国监测系统存在缺陷,尽管相关各方已竭力提升系统性能。这项定性横断面研究旨在找出阻碍疟疾监测及数据利用系统正常运作和高效响应的各类障碍,为喀麦隆的疟疾监测系统决策提供参考。
这是一项为期五个月(2023年4月至8月)开展的定性横断面研究,采用多阶段目的性抽样方法从喀麦隆的六个地区选取研究对象。研究通过与医疗系统中的关键利益相关者进行关键信息访谈以及焦点小组讨论来收集定性数据,这些利益相关者包括社区卫生工作者、医疗机构工作人员以及各级行政区的人员。数据分析采用NVivo 12软件,并遵循Braun和Clarke提出的六阶段主题分析框架。
共进行了69次访谈,其中51次为关键信息访谈(占比73.9%),18次为焦点小组讨论(占比26.1%),总计有167人参与调研。研究中发现的障碍包括:医生不愿记录检测结果和治疗情况,也不重视数据收集;语言和地理因素造成的限制;医疗机构缺乏受过专业培训且专职负责的数据管理人员;新冠疫情导致社区对医疗专业人员的信任度下降(这是2023年数据收集期间参与者反映的问题);临近保质期的物资送达不及时;社区卫生工作者缺乏标准化的操作指南;以及District Health Information System 2(DHIS2)移动版本存在多处技术故障。
研究结果指出了加强喀麦隆疟疾监测系统的五个重点领域:(1)针对医护人员开展有针对性的培训,转变其数据管理观念;(2)配备经过专业培训的专职数据管理人员;(3)投资数字健康基础设施,尤其是提升DHIS2移动版本的运行性能;(4)为社区卫生工作者制定标准化的工作流程;(5)通过社区动员工作,重建因疫情而受损的社区信任。加强这些方面的建设对于提升基于数据的决策水平、改善整体医疗系统效能至关重要。
喀麦隆面临的疟疾负担极为沉重且持续上升。2024年,该国共有约760万例疟疾病例,11,702人死亡,属于全球11个疟疾负担最重的国家之一,这11个国家共同承担了全球约70%的疟疾病例数[1, 2]。该国为应对这一严峻形势付出了诸多努力,但在实现关键控制指标方面进展停滞,甚至出现倒退。造成这一状况的根源之一是该国监测系统存在缺陷,尽管相关各方已竭力提升系统性能。这项定性横断面研究旨在找出阻碍疟疾监测及数据利用系统正常运作和高效响应的各类障碍,为喀麦隆的疟疾监测系统决策提供参考。
这是一项为期五个月(2023年4月至8月)开展的定性横断面研究,采用多阶段目的性抽样方法从喀麦隆的六个地区选取研究对象。研究通过与医疗系统中的关键利益相关者进行关键信息访谈以及焦点小组讨论来收集定性数据,这些利益相关者包括社区卫生工作者、医疗机构工作人员以及各级行政区的人员。数据分析采用NVivo 12软件,并遵循Braun和Clarke提出的六阶段主题分析框架。
共进行了69次访谈,其中51次为关键信息访谈(占比73.9%),18次为焦点小组讨论(占比26.1%),总计有167人参与调研。研究中发现的障碍包括:医生不愿记录检测结果和治疗情况,也不重视数据收集;语言和地理因素造成的限制;医疗机构缺乏受过专业培训且专职负责的数据管理人员;新冠疫情导致社区对医疗专业人员的信任度下降(这是2023年数据收集期间参与者反映的问题);临近保质期的物资送达不及时;社区卫生工作者缺乏标准化的操作指南;以及District Health Information System 2(DHIS2)移动版本存在多处技术故障。
研究结果指出了加强喀麦隆疟疾监测系统的五个重点领域:(1)针对医护人员开展有针对性的培训,转变其数据管理观念;(2)配备经过专业培训的专职数据管理人员;(3)投资数字健康基础设施,尤其是提升DHIS2移动版本的运行性能;(4)为社区卫生工作者制定标准化的工作流程;(5)通过社区动员工作,重建因疫情而受损的社区信任。加强这些方面的建设对于提升基于数据的决策水平、改善整体医疗系统效能至关重要。
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