Tools, Methods, and the Current State of Data Quality in the Routine Health Information System of Osun State, Nigeria: A Qualitative Study
Este estudio cualitativo del Sistema de Información Sanitaria de Rutina del Estado de Osun revela que, si bien las herramientas estandarizadas y un ciclo de reporte mensual disciplinado aseguran la entrega oportuna de datos, la exactitud y la integridad de los registros siguen siendo vulnerables a las limitaciones de recursos humanos a nivel de las instalaciones y solo se mitigan parcialmente mediante la verificación a nivel de distrito, lo que destaca la necesidad de fortalecer la validación interna en el origen.
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Cada día, millones de personas visitan clínicas y hospitales en toda Nigeria. En el momento en que un paciente recibe atención, un trabajador de la salud anota lo sucedido: cuántos niños fueron vacunados, cuántas mujeres dieron a luz o cuántos casos de malaria fueron tratados. Estas notas no son solo para el expediente del paciente; son la materia prima para el sistema de salud del país. Cuando estas notas diarias se recolectan, se suman y se envían al gobierno, se convierten en el Sistema de Información de Salud de Rutina. Este sistema es la columna vertebral de la planificación de la salud pública. Si los números son precisos, los líderes pueden enviar suficientes medicinas a los lugares adecuados. Si los números son erróneos, faltan o llegan tarde, todo el sistema flaquea y las personas pueden quedarse sin atención. Durante años, los investigadores han contado estos números para ver qué tan buenos son, pero contar por sí solo no puede explicar por qué un número es incorrecto. No puede decirle si un trabajador de la salud estaba apresurado, si faltaba un formulario o si un supervisor simplemente olvidó revisar el trabajo.
Para comprender la historia humana detrás de las estadísticas, un equipo de investigadores en el estado de Osun, Nigeria, decidió dejar de contar y empezar a escuchar. Realizaron un estudio para escuchar directamente a las personas que escriben los números y a las personas que los verifican. Hablaron con treinta y cinco individuos, que iban desde el personal de las clínicas locales hasta los funcionarios que supervisan distritos enteros. Los investigadores les pidieron que describieran sus rutinas diarias, las herramientas que utilizan y los momentos específicos donde ocurren los errores. Su objetivo era descubrir las razones del mundo real por las cuales la calidad de los datos tiene éxito o fracasa, yendo más allá de las simples puntuaciones para encontrar los mecanismos reales en funcionamiento.
El estudio reveló un sistema que es notablemente disciplinado en su cronología, pero frágil en su precisión. Los investigadores encontraron que casi todas las instalaciones de salud en el estado siguen un horario estricto. Al final de cada mes, el personal compila sus registros diarios en un informe de resumen. Este paso es universal; cada una de las instalaciones encuestadas prepara este informe. También casi siempre lo envían a tiempo, generalmente dentro de los primeros cinco días del nuevo mes. Esta consistencia muestra que los trabajadores de la salud están dedicados y que el ciclo de reporte en sí mismo está bien establecido. Sin embargo, el estudio descubrió una brecha crítica entre el acto de reportar y el acto de verificar. Aunque los informes se envían de manera confiable, las verificaciones internas para asegurar que los números sean correctos a menudo se omiten o se realizan de manera inconsistente.
El principal culpable de los errores no es la falta de conocimiento, sino la falta de tiempo y de personas. Los investigadores escucharon repetidamente que los trabajadores de la salud están abrumados con los pacientes. Cuando la clínica está llena, el personal se apresura a completar los formularios. En esa prisa, cometen errores de transcripción, copiando incorrectamente los números del registro diario al resumen mensual. También dejan campos en blanco porque simplemente no tienen tiempo para doble verificar su trabajo. Esta presión afecta dos cualidades específicas de los datos: la exactitud y la integridad. La exactitud sufre cuando los números se anotan mal, y la integridad sufre cuando las partes del formulario se dejan vacías. El estudio encontró que estos dos problemas no son cuestiones separadas; ambos son síntomas de la misma causa raíz: demasiado trabajo para muy poco personal.
Una segunda capa del sistema, los supervisores a nivel de distrito, actúa como una red de seguridad. Estos funcionarios reciben los informes de las clínicas y los revisan antes de que sean ingresados en el sistema informático nacional. Los investigadores encontraron que estos supervisores son muy efectivos para detectar errores. Utilizan reglas computacionales integradas para detectar números imposibles y rechazan activamente los informes que están incompletos, devolviéndolos a la clínica para su corrección. En muchos sentidos, el equipo del distrito está realizando el trabajo pesado para asegurar que los datos finales sean utilizables. Sin embargo, el estudio argumenta que este es un rol compensatorio, lo que significa que están arreglando problemas después de que ya han ocurrido, en lugar de prevenirlos en la fuente. El sistema depende de esta corrección descendente porque la prevención ascendente en el nivel de la clínica es débil.
Los investigadores concluyeron que el enfoque actual es sostenible solo porque los supervisores de distrito están trabajando muy duro para detectar errores. Si el número de instalaciones crece o la carga de trabajo aumenta aún más, esta red de seguridad podría romperse. El estudio sugiere que la forma más directa de mejorar la calidad de los datos no es exigir más informes a las clínicas, sino fortalecer las verificaciones que ocurren dentro de las clínicas antes de que se envíen los informes. Al asegurar que cada instalación tenga un paso dedicado para verificar sus propios números y al abordar la escasez de personal que causa las prisas, el sistema puede prevenir errores en lugar de solo arreglarlos después. Los hallazgos pintan la imagen de una fuerza laboral dedicada que intenta hacer un trabajo difícil con recursos limitados, donde la solución no reside en la nueva tecnología, sino en apoyar a las personas que realizan el trabajo.
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