Digital Health and Data Utilisation for Improved Primary Health Services Delivery: Multi-Site Perspectives from Quality Improvement Teams in Council Hospitals in Tanzania

إليك ملخص تقني مفصل للبحث المعنون: "الصحة الرقمية واستخدام البيانات لتحسين تقديم خدمات الصحة الأولية: وجهات نظر متعددة المواقع لفرق تحسين الجودة في مستشفيات المجالس في تنزانيا."

1. بيان المشكلة

على الرغم من الاستثمارات الكبيرة في أنظمة الصحة الرقمية (مثل DHIS-2) وتوليد البيانات في تنزانيا ودول أفريقيا جنوب الصحراء الكبرى، إلا أن هناك فجوة حرجة بين توافر البيانات واستخدام البيانات للتخطيط واتخاذ القرار.

• القضية الجوهرية: غالباً ما يتم عدم استغلال البيانات الصحية بشكل كافٍ من قبل صانعي السياسات والمديرين، مما يؤدي إلى تراجع الكفاءة، وسهولة الوصول، والجودة في تقديم خدمات الصحة الأولية.
• تحديات محددة: تعاني مبادرات الصحة الرقمية الحالية في مستشفيات المجالس التنزانية من منصات مجزأة وغير قابلة للتشغيل البيني، وضعف سهولة الاستخدام، وانخفاض الموثوقية، ومحدودية الفائدة المتصورة. تعيق هذه العوامل الانتقال من جمع البيانات الخام إلى اتخاذ قرارات قائمة على الأدلة (مثل طلب السلع، وتخصيص الموظفين، وتخطيط الميزانية).
• الفجوة البحثية: بينما سلطت الدراسات السابقة الضوء على عوامل الصحة الرقمية في البلدان منخفضة ومتوسطة الدخل (LMICs)، إلا أن هناك نقصاً في الأدلة التجريبية حول كيفية تأثير محددات الصحة الرقمية المحددة (التوافق، سهولة الاستخدام، الموثوقية، الفائدة) بشكل مباشر على استخدام البيانات وتحسين تقديم الخدمات الصحية لاحقاً في مستشفيات المجالس في تنزانيا.

2. المنهجية

استخدمت الدراسة نهجاً كمياً صارماً لتقييم العلاقات الهيكلية بين عوامل الصحة الرقمية وتقديم الخدمات الصحية.

• تصميم الدراسة: دراسة مقطعية أُجريت من مارس 2023 إلى مارس 2024.
• مكان الدراسة: 12 مستشفى مجلس عبر 6 مناطق في تنزانيا (مبيا، روفوما، كليمنجارو، موازا، مارا، وسونغوي). تم اختيار المستشفيات بشكل هادف لتشمل كلاً من المرافق عالية الأداء (≥3 نجوم) ومنخفضة الأداء (<3 نجوم) بناءً على نظام تصنيف النجوم الوطني.
• العينات:
  • المجتمع: أعضاء فرق تحسين جودة المستشفيات (QIT).
  • حجم العينة: 203 مستجيب من أصل 218 مستهدفاً (معدل استجابة 93.1%)، تم حسابهم باستخدام صيغة ياماني مع مستوى ثقة 95%.
  • الاختيار: عينة متعددة المراحل تتضمن التقسيم الطبقي حسب المنطقة وتقييم الأداء، متبوعاً باختيار عشوائي بسيط للمستشفيات والمستجيبين.
• جمع البيانات: استبيانات مهيكلة ذاتية الإدارة باستخدام مقياس ليكرت لقياس تصورات خصائص نظام الصحة الرقمية (التوافق، سهولة الاستخدام، الموثوقية، الفائدة) وتأثيرها على استخدام البيانات.
• الإطار النظري: استخدمت الدراسة إطار النظرية الموحدة لقبول واستخدام التكنولوجيا (UTAUT)، المعدل ليشمل أربعة متغيرات معدلة: التوافق، الموثوقية، سهولة الاستخدام، والفائدة.
• التحليل الإحصائي:
  • الإحصاء الوصفي: التكرارات، النسب، والمتوسطات.
  • نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM): طريقة المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM) باستخدام برنامج SmartPLS 3 مع تقنيات Bootstrapping لاختبار الفرضيات ومعاملات المسار.
  • التحقق من الصلاحية: تم التقييم عبر ألفا كرونباخ، الموثوقية المركبة، متوسط التباين المستخرج (AVE)، وتحميل المؤشرات.

3. المساهمات الرئيسية

• أدلة تجريبية في تنزانيا: توفر واحدة من الدراسات الكمية القليلة متعددة المواقع التي تحلل تحديداً محددات استخدام بيانات الصحة الرقمية داخل مستشفيات المجالس في تنزانيا.
• التحقق من النموذج: نجحت الدراسة في التحقق من نموذج هيكلي يربط سمات نظام الصحة الرقمية بـ الوصول إلى بيانات عالية الجودة (AQD)، واستخدام البيانات للتخطيط واتخاذ القرار (DUPDM)، وتحسين تقديم خدمات الصحة الأولية (IPHSD).
• تحديد العوائق الحرجة: حددت أن بينما تتوفر البيانات، فإن جودة النظام البيئي الرقمي (الموثوقية، سهولة الاستخدام) هي العقبة الأساسية التي تمنع اتخاذ القرارات الفعالة.
• اختبار الفرضيات: اختبرت بصرامة 11 فرضية، مع التمييز بين العوامل التي لها تأثيرات مباشرة مقابل تلك التي تعمل من خلال متغيرات وسيطة (مثل الوصول إلى البيانات عالية الجودة).

4. النتائج الرئيسية

أ. النتائج الوصفية (التصورات)

• الشعور العام: 50.2% من المستجيبين لم يوافقوا على أن الأنظمة الرقمية تدعم استخدام البيانات بفعالية (المتوسط = 2.74 ± 0.87).
• التوافق: موافقة متوسطة (40.4% وافقوا) فيما يتعلق بدعم طلب السلع؛ وموافقة أقل لـ تخصيص الموظفين (43.8%) والتخطيط (38.4%).
• سهولة الاستخدام: عدم رضا مرتفع؛ 47.8% لم يوافقوا على أن الأنظمة سهلة الاستخدام للتخطيط/الميزانية.
• الموثوقية: تصور سلبي كبير؛ حيث عارض ما يصل إلى 65.5% الموثوقية فيما يتعلق بتخصيص الموظفين.
• الفائدة: فائدة متصورة منخفضة، حيث لم يوافق ما يصل إلى 63.5% على أن الأنظمة مفيدة لتخصيص الموظفين.

ب. نتائج النموذج الهيكلي (PLS-SEM)

أكد التحليل المسارات الهامة التالية (الفرضيات المدعومة):

1. عوامل الصحة الرقمية $\leftarrow$ الوصول إلى بيانات عالية الجودة (AQD):
   • الفائدة (H4): تأثير إيجابي معنوي ($\beta=0.369, p<0.001$).
   • سهولة الاستخدام (H2): تأثير إيجابي معنوي ($\beta=0.540, p<0.001$).
   • التوافق (H1): تأثير إيجابي معنوي ($\beta=0.145, p=0.002$).
   • الموثوقية (H3): من المثير للدهشة وجود تأثير سلبي معنوي ($\beta=-0.259, p<0.001$)، مما يشير إلى أن مشكلات الموثوقية الحالية تعيق بنشاط الوصول إلى بيانات عالية الجودة.
2. الوصول إلى بيانات عالية الجودة $\leftarrow$ استخدام البيانات (DUPDM):
   • أقوى مؤشر في النموذج ($\beta=0.729, p<0.001$).
3. استخدام البيانات $\leftarrow$ تحسين تقديم الخدمة (IPHSD):
   • تأثير إيجابي معنوي ($\beta=0.593, p<0.001$).
4. التأثيرات المباشرة:
   • كان لـ الفائدة تأثير إيجابي مباشر على استخدام البيانات ($\beta=0.199, p<0.001$).
   • المسارات المباشرة من عوامل الصحة الرقمية إلى تقديم الخدمة (H5, H6, H7) ومن الوصول إلى بيانات عالية الجودة مباشرة إلى تقديم الخدمة (H10) تم رفضها (غير معنوية)، مما يشير إلى أن هذه العوامل تعمل بشكل غير مباشر من خلال الوصول إلى البيانات واستخدامها.

ج. ملاءمة النموذج

• القدرة التفسيرية ($R^2$): سجل DUPDM قدرة تفسيرية عالية (0.780)، بينما أظهرت AQD (0.501) و IPHSD (0.380) قدرة متوسطة.
• الدقة التنبؤية ($Q^2$): أظهرت جميع البناءات صلة تنبؤية ($Q^2 > 0$).

5. الأهمية والتوصيات

الأهمية:
تثبت الدراسة أن مجرد امتلاك أنظمة صحة رقمية ليس كافياً. إن جودة تجربة المستخدم (سهولة الاستخدام، الموثوقية، والفائدة المتصورة) هي المحدد الحاسم الذي يمكّن الوصول إلى بيانات عالية الجودة، والتي بدورها تقود استخدام البيانات وبالتالي تحسين تقديم الخدمات الصحية. تتحدى النتائج الافتراض بأن توافر البيانات يؤدي تلقائياً إلى اتخاذ قرارات أفضل؛ فبدون أنظمة وظيفية وموثوقة ومفيدة، تظل البيانات عبئاً بدلاً من كونها أصلاً.

التوصيات:

1. تكامل الأنظمة: الابتعاد عن المنصات المجزأة وغير القابلة للتشغيل البيني. يجب على السلطات تعزيز ودمج الأنظمة الحالية في مستودع بيانات موحد للقضاء على التكرار وضمان تبادل سلس للبيانات.
2. بناء القدرات: تنفيذ تدريب شامل ومستمر على الصحة الرقمية لجميع الفئات ذات الصلة (السريرية وغير السريرية) لمعاليز الفجوة بين تصميم النظام وكفاءة المستخدم.
3. تحسين الأنظمة: التركيز على تحسين الموثوقية وسهولة الاستخدام للأدوات الحالية (مثل GoTHOMIS، DHIS-2) لبناء الثقة بين العاملين الصحيين.
4. التحول في السياسات: مأسسة ثقافة اتخاذ القرار القائم على البيانات من خلال ضمان أن الأدوات الرقمية ليست فقط للتقارير، بل تُستخدم بنشاط للتخطيط، وتخصيص الموارد، وإدارة السلع.

المحددات:
اقتصرت الدراسة على مستشفيات المجالس وفرق تحسين الجودة، مستبعدة مستويات المرافق الأخرى (المستوصفات، المستشفيات الإقليمية) وفرق الإدارة، مما قد يحد من تعميم النتائج على النظام الصحي التنزاني الأوسع.