Data Quality and Associated Technological, Organisational, and Behavioural Factors in the Routine Health Information System of Osun State, Nigeria: A Cross-Sectional Study

En cualquier sistema de salud que funcione, las decisiones sobre a dónde enviar médicos, cuánta medicina comprar y qué enfermedades combatir dependen enteramente de la información que fluye de las clínicas hacia el gobierno. Esta información no es solo una lista de números; es el fundamento de la salud pública. Para que estas decisiones sean acertadas, los datos deben ser fiables. Si una clínica informa que trató a cien pacientes con malaria, pero los registros son erróneos, el gobierno podría enviar demasi pocos fármacos, dejando a la gente enferma, o demasiados, desperdiciando recursos escasos. En muchas partes del mundo, incluido Nigeria, los sistemas utilizados para recopilar esta información diaria suelen tener dificultades. El desafío no es solo tener un sistema implementado, sino asegurar que los datos dentro de este sean precisos, completos y lleguen a tiempo. Los investigadores han sospechado durante mucho tiempo que la calidad de estos datos depende de tres cosas: las herramientas que utiliza la gente, las reglas y el apoyo que reciben de sus jefes, y los propios hábitos y actitudes del personal.

Un equipo de investigadores se propuso probar estas ideas en el estado de Osun, Nigeria, observando directamente cómo los trabajadores de la salud en diferentes tipos de clínicas gestionan su reporte diario. Visitaron veintidós instalaciones, que iban desde pequeños centros de atención primaria hasta grandes hospitales universitarios, y hablaron con casi trescientas personas del personal responsables de recopilar y reportar datos de salud. En lugar de limitarse a preguntar al personal lo que pensaban, los investigadores también revisaron los registros de papel y los informes digitales para ver si los números coincidían con la realidad. Querían saber qué factores importaban realmente: ¿era la computadora y la conexión a internet, el estilo de gestión del hospital, o la disposición y habilidad de los trabajadores individuales?

El estudio reveló una brecha sorprendente entre lo que la gente decía y lo que realmente estaba sucediendo. Cuando se les pidió a los trabajadores de la salud que calificaran su propio trabajo con los datos, fueron bastante optimistas. Informaron que sus registros solían estar completos y llegaban a tiempo. Sin embargo, cuando los investigadores revisaron los archivos reales, surgió un panorama diferente. Si bien los informes eran, en efecto, mayoritariamente completos y llegaban mayoritariamente a tiempo, la precisión de los números era un problema importante. En la verificación objetiva, solo aproximadamente uno de cada cinco centros tenía informes mensuales que fueran totalmente precisos. Muchos registros contenían datos faltantes o números que no coincidían con los registros originales de pacientes, particularmente para condiciones comunes como la malaria y la atención prenatal. Esto sugiere que, si bien el sistema es bueno completando formularios, no siempre es bueno en obtener los hechos correctos.

Los investigadores investigaron entonces por qué estaba ocurriendo esto, analizando las tres áreas principales que habían planeado estudiar. Encontraron que la calidad de los datos estaba vinculada más directamente al comportamiento del personal y a la tecnología que utilizaban. El personal que sentía que su trabajo era significativo, que era puntual y que tenía una actitud positiva hacia sus tareas, producía mejores datos. Del mismo modo, tener computadoras e internet fiables ayudaba, pero esto era solo un factor directo en las clínicas primarias más pequeñas. En los hospitales más grandes y complejos, tener mejor tecnología no conducía automáticamente a una mejor calidad de los datos. El estudio también encontró que el estilo de gestión de la instalación, como la forma en que los supervisores apoyaban a sus equipos, no mejoraba directamente los datos.

Este último hallazgo fue la parte más compleja del rompecabezas. A primera vista, parecía que el apoyo de la gestión no importaba en absoluto. Pero cuando los investigadores profundizaron, descubrieron que el apoyo de la gestión era en realidad muy importante, solo que no de la manera que esperaban. La influencia de una buena gestión no llegaba a los datos de forma directa. En cambio, una buena gestión mejoraba la calidad de los datos al cambiar la forma en que se comportaba el personal y al asegurar que tuvieran la tecnología necesaria. En otras palabras, un jefe que brinda apoyo ayuda al mejorar la motivación del personal y al asegurar que las computadoras funcionen, y son esos cambios en el comportamiento y las herramientas los que realmente arreglan los datos. Sin esos pasos intermedios, simplemente cambiar las reglas o la estructura organizacional no mejoraría las cifras.

El estudio también destacó que las necesidades de las diferentes clínicas no son las mismas. Las pequeñas clínicas primarias, que a menudo tienen la menor cantidad de tecnología, en realidad producían la mejor calidad de datos general. Esto se debía a que el personal allí tenía hábitos sólidos y una supervisión cercana. Los grandes hospitales terciarios, a pesar de tener las mejores computadoras y la mayoría de los recursos, producían una calidad de datos inferior. Esto sugiere que el simple hecho de dar equipos más caros a los grandes hospitales no resolverá el problema. Los grandes hospitales tienen flujos de trabajo más complejos y volúmenes de pacientes más altos, lo que puede dificultar la entrada de datos incluso con buenas herramientas. La solución para ellos no es solo más hardware, sino simplificar su forma de trabajar.

Para los funcionarios de salud en el estado de Osun, el camino a seguir es ahora más claro. La investigación indica que la mayor debilidad no está en la puntualidad de los informes ni en su integridad, sino en su exactitud. Para solucionar esto, los líderes de salud deben centrarse en actividades específicas que cotejen los números con los registros originales, en lugar de simplemente contar cuántos formularios se entregaron. También deben invertir en tecnología, pero específicamente para las clínicas más pequeñas, donde tendrá el impacto más inmediato. Lo más importante es que reconozcan que los cambios organizacionales, como las nuevas reglas de supervisión, solo funcionarán si esos cambios realmente motivan al personal y lo equipan mejor para usar sus herramientas. El problema de la calidad de los datos no es solo un fallo técnico; es un problema humano, que se resuelve comprendiendo cómo interactúan las personas, las herramientas y el liderazgo en el ritmo diario de una clínica.