Tools, Methods, and the Current State of Data Quality in the Routine Health Information System of Osun State, Nigeria: A Qualitative Study
Este estudo qualitativo do Sistema de Informação Rotineira de Saúde do Estado de Osun revela que, embora as ferramentas padronizadas e um ciclo de reporte mensal disciplinado garantam a submissão oportuna dos dados, a precisão e a integridade dos registros permanecem vulneráveis às restrições de recursos humanos ao nível das unidades de saúde e são apenas parcialmente mitigadas pela verificação ao nível dos distritos, destacando a necessidade de fortalecer a validação interna na origem.
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Todos os dias, milhões de pessoas visitam clínicas e hospitais em toda a Nigéria. No momento em que um paciente recebe cuidados, um profissional de saúde anota o que aconteceu: quantas crianças foram vacinadas, quantas mulheres deram à luz ou quantos casos de malária foram tratados. Essas notas não servem apenas para o prontuário do paciente; elas são a matéria-prima para o sistema de saúde do país. Quando essas notas diárias são coletadas, somadas e enviadas ao governo, elas se tornam o Sistema de Informação de Saúde de Rotina. Este sistema é a espinha dorsal do planejamento de saúde pública. Se os números forem precisos, os líderes podem enviar medicamentos suficientes para os lugares certos. Se os números estiverem errados, ausentes ou atrasados, todo o sistema falha, e as pessoas podem ficar sem atendimento. Durante anos, pesquisadores contaram esses números para ver quão bons eles são, mas contar isoladamente não pode explicar por que um número está errado. Não pode dizer se um profissional de saúde estava apressado, se um formulário estava faltando ou se um supervisor simplesmente esqueceu de verificar o trabalho.
Para entender a história humana por trás das estatísticas, uma equipe de pesquisadores no Estado de Osun, Nigéria, decidiu parar de contar e começar a ouvir. Eles conduziram um estudo para ouvir diretamente as pessoas que escrevem os números e as pessoas que os conferem. Eles falaram com trinta e cinco indivíduos, variando desde o pessoal das clínicas locais até os oficiais que supervisionam distritos inteiros. Os pesquisadores pediram que descrevessem suas rotinas diárias, as ferramentas que utilizam e os momentos específicos onde ocorrem os erros. O objetivo deles era descobrir as razões do mundo real pelas quais a qualidade dos dados tem sucesso ou falha, indo além de simples pontuações para encontrar os mecanismos reais em funcionamento.
O estudo revelou um sistema que é notavelmente disciplinado em seu tempo, mas frágil em sua precisão. Os pesquisadores descobriram que quase todas as unidades de saúde no estado seguem um cronograma rigoroso. Ao final de cada mês, os membros da equipe compilam seus registros diários em um relatório resumido. Esta etapa é universal; cada uma das instalações pesquisadas prepara este relatório. Eles também quase sempre o enviam no prazo, geralmente nos primeiros cinco dias do novo mês. Essa consistência mostra que os profissionais de saúde são dedicados e que o ciclo de relatórios em si está bem estabelecido. No entanto, o estudo descobriu uma lacuna crítica entre o ato de relatar e o ato de verificar. Embora os relatórios sejam enviados de forma confiável, as verificações internas para garantir que os números estejam corretos são frequentemente puladas ou feitas de forma inconsistente.
O principal culpado por trás dos erros não é a falta de conhecimento, mas a falta de tempo e de pessoas. Os pesquisadores ouviram repetidamente que os profissionais de saúde estão sobrecarregados com pacientes. Quando a clínica está cheia, os funcionários se apressam para preencher os formulários. Nessa pressa, eles cometem erros de transcrição, copiando números incorretamente do registro diário para o resumo mensal. Eles também deixam campos em branco porque simplesmente não têm tempo para conferir o próprio trabalho. Essa pressão afeta duas qualidades específicas dos dados: precisão e completude. A precisão sofre quando os números são anotados incorretamente, e a completude sofre quando partes do formulário são deixadas vazias. O estudo descobriu que esses dois problemas não são questões separadas; ambos são sintomas da mesma causa raiz: excesso de trabalho para poucos funcionários.
Uma segunda camada do sistema, os supervisores do nível distrital, atua como uma rede de segurança. Esses oficiais recebem os relatórios das clínicas e os conferem antes que sejam inseridos no sistema de computador nacional. Os pesquisadores descobriram que esses supervisores são muito eficazes em detectar erros. Eles utilizam regras computacionais integradas para identificar números impossíveis e rejeitam ativamente relatórios que estejam incompletos, devolvendo-os à clínica para correção. De muitas formas, a equipe do distrito está realizando o trabalho pesado para garantir que os dados finais sejam utilizáveis. No entanto, o estudo argumenta que esta é uma função compensatória, o que significa que eles estão corrigindo problemas depois que eles já aconteceram, em vez de preveni-los na origem. O sistema depende dessa correção posterior porque a prevenção anterior, no nível da clínica, é fraca.
Os pesquisadores concluíram que a abordagem atual é sustentável apenas porque os supervisores distritais estão trabalhando arduamente para detectar erros. Se o número de instalações crescer ou a carga de trabalho aumentar ainda mais, essa rede de segurança poderá romper. O estudo sugere que a maneira mais direta de melhorar a qualidade dos dados não é exigir mais relatórios das clínicas, mas sim fortalecer as verificações que ocorrem dentro das próprias clínicas antes que os relatórios sejam enviados. Ao garantir que cada unidade tenha uma etapa dedicada para verificar seus próprios números e ao abordar a escassez de pessoal que causa a pressa, o sistema pode prevenir erros em vez de apenas corrigi-los posteriormente. As descobertas pintam um quadro de uma força de trabalho dedicada tentando fazer um trabalho difícil com recursos limitados, onde a solução não reside em nova tecnologia, mas em apoiar as pessoas que realizam o trabalho.
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