Melhoria da qualidade baseada em dados em sistemas de saúde de países de renda baixa e média: lições aprendidas em sete anos de experiência com a implementação em Moçambique, Ruanda e Zâmbia

WAGENAAR, B. H. ; HIRSCHHORN, L. R. ; HENLEY, C. ; GREMU, A. ; SINDANO, N. ; CHILENGI, R.
Título original:
Data-driven quality improvement in low-and middle-income country health systems: lessons from seven years of implementation experience across Mozambique, Rwanda, and Zambia
Resumo:

Contexto: Para funcionar bem, os sistemas de saúde precisam utilizar dados em todos os níveis, desde o prestador do cuidado até os decisores políticos, em âmbito local e nacional, a fim de fazer ajustes baseados em evidências para melhorar a qualidade do cuidado prestado. Nos últimos 7 anos, a African Health Initiative da Doris Duke Charitable Foundation financiou projetos para o fortalecimento de sistemas de saúde, atuando ao nível das unidades de saúde, distritos e/ou regiões para melhorar a saúde da população. O maior uso de processos decisórios baseados em dados foi uma estratégia comum utilizada em Moçambique, Ruanda e Zâmbia. Este artigo descreve as abordagens semelhantes e divergentes utilizadas para promover a melhoria de qualidade (MQ) baseada em dados e as oportunidades e dificuldades de implementação encontradas nesses três países.

Métodos: Realizamos oito entrevistas semiestruturadas aprofundadas com os profissionais que trabalhavam no programa em cada país. As entrevistas envolveram os pesquisadores-chefe de cada projeto, os principais responsáveis pela implementação dos programas (profissionais de apoio com formação médica, gestores de dados, estatísticos e diretores dos programas nos países) e funcionários dos Ministérios da Saúde. Os dados das entrevistas foram coletados através de notas à mão; as entrevistas não foram gravadas em áudio. Analisamos os dados utilizando a análise temática, mas não fizemos uma codificação sistemática. As entrevistas foram complementadas por resumos de relatórios dos doadores, um questionário estruturado, chamadas telefônicas individuais e conversas por e-mail com os líderes dos programas nos países para esclarecer e expandir os principais temas que surgiram nas entrevistas.

Resultados: Os projetos tiveram diversos resultados positivos: em Moçambique, foram desenvolvidos, implementados e avaliados mais de 450 planos de ação colaborativos; na Zâmbia rural a adesão a protocolos clínicos básicos passou de <10% para >80% nas unidades de intervenção; e, em Ruanda, os profissionais do sistema de saúde, que não tinham conscientização sobre o uso de dados de saúde, passaram a colaborar na utilização de dados para promover mudanças.

Conclusão: Com base nos resultados positivos observados nos diferentes países, recomendamos que futuras intervenções de MQ baseadas em dados comecem por fazer avaliações da qualidade dos dados para promover a ideia de que a melhoria rápida dos sistemas de saúde é possível, estabelecer a confiança nos dados disponíveis, servir como um primeiro passo nas melhorias baseadas em dados e melhorar as competências dos profissionais na análise e visualização de dados. O envolvimento explícito do Ministério da Saúde pode assegurar que a revisão do desempenho seja colaborativa e movida por recursos internos, não sendo vista como uma “auditoria” externa.

Palavras-Chave: Avaliação de dados; tomada de decisões; pesquisa em sistemas de saúde; fortalecimento de sistemas de saúde; baixa renda; saúde materna e infantil; Moçambique; melhoria de qualidade; Ruanda; Zâmbia

Resumo Original:

Background: Well-functioning health systems need to utilize data at all levels, from the provider, to local and national-level decision makers, in order to make evidence-based and needed adjustments to improve the quality of care provided. Over the last 7 years, the Doris Duke Charitable Foundation's African Health Initiative funded health systems strengthening projects at the facility, district, and/or provincial level to improve population health. Increasing data-driven decision making was a common strategy in Mozambique, Rwanda and Zambia. This paper describes the similar and divergent approaches to increase data-driven quality of care improvements (QI) and implementation challenge and opportunities encountered in these three countries.

Methods: Eight semi-structured in-depth interviews (IDIs) were administered to program staff working in each country. IDIs for this paper included principal investigators of each project, key program implementers (medically-trained support staff, data managers and statisticians, and country directors), as well as Ministry of Health counterparts. IDI data were collected through field notes; interviews were not audio recorded. Data were analyzed using thematic analysis but no systematic coding was conducted. IDIs were supplemented through donor report abstractions, a structured questionnaire, one-on-one phone calls, and email exchanges with country program leaders to clarify and expand on key themes emerging from IDIs.

Results: Project successes ranged from over 450 collaborative action-plans developed, implemented, and evaluated in Mozambique, to an increase from <10% to >80% of basic clinical protocols followed in intervention facilities in rural Zambia, and a shift from a lack of awareness of health data among health system staff to collaborative ownership of data and using data to drive change in Rwanda.

Conclusion: Based on common successes across the country experiences, we recommend future data-driven QI interventions begin with data quality assessments to promote that rapid health system improvement is possible, ensure confidence in available data, serve as the first step in data-driven targeted improvements, and improve staff data analysis and visualization skills. Explicit Ministry of Health collaborative engagement can ensure performance review is collaborative and internally-driven rather than viewed as an external "audit."

Keywords: Data assessment; Decision making; Health systems research; Health systems strengthening; Low income; Maternal and child health; Mozambique; Quality improvement; Rwanda; Zambia

Fonte:
BMC Health Serv Res ; 17(supl.3): 830; 2017. DOI: 10.1186/s12913-017-2661-x.
Autor institucional: 
AHI PHIT Partnership Collaborative