Dr Moussa OUEDRAOGO Pharmacien responsable du suivi des approvisionnements du PNLP

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1 Dr Moussa OUEDRAOGO Pharmacien responsable du suivi des approvisionnements du PNLP

2 Introduction 1. Historique de la base de données 2. Types de données collectées 3. Le système de collecte des données 4. Exploitation de la base de données 5. Quelques informations issues de la base de données 6. Difficultés rencontrées; Conclusion

3

4 BD_ Malaria est un logiciel de gestion de données conçu pour le programme national de lutte contre le paludisme du Burkina Faso; Acquisition en 2010 sur financement du Fonds mondial; Opérationnalisation avec l appui technique et financier de PROJET USAID DELIVER; Formation des gestionnaires de données et des responsables de la gestion des intrants à tous les niveaux. Base de données opérationnelle depuis 2011.

5

6 Ce sont des données liées : Au diagnostic; Au traitement; Aux activités de communication; À la prévention chez les groupes cibles; À la gestion des intrants; À la supervision; À la transmission des rapports.

7 Les quantités consommées; Les quantités distribuées; Les stocks disponibles; Le nombre de jours de rupture de stock.

8 Les données de BD_Malaria sont colletées à travers des outils spécifiques mis en place par le PNLP, en marge du système national d information sanitaire(snis); Les rapports primaires sont élaborés et transmis au district mensuellement, par les infirmiers chefs de poste, en version papier; RAPPORT MENSUEL DES ACTIVITES DE LUTTE CONTRE LE PALUDISME.doc

9 Les gestionnaires de données des districts saisissent les données des formations sanitaires dans BD_Malaria et transmettent les fichiers au niveau régional de façon trimestrielle; Le niveau régional les compile et transmet au niveau central; Il faut noter que des ateliers de collecte et de validation des données sont organisés trimestriellement au niveau régional.

10 NIVEAU CIRCUIT DES INTRANTS CIRCUIT DE L INFORMATION DGPML PNLPL CENTRAL Centrale d Achats des MEG (CAMEG) Direction générale de l information et des statistiques sanitaires (DGISS) PNLP Suivi & Evaluation REGIONAL Agences régionales CAMEG (10) Service d information sanitaire et de surveillance épidémiologique (SISSE) Service de gestion des intrants DISTRICT Dépôts Répartiteurs de District (63 DRD) Service d information sanitaire et de surveillance épidémiologique (SISSE) Service de gestion des intrants FORMATION SANITAIRE Dépôt MEG (1761) Infirmier Chef de Poste (ICP) Agent de santé communautaire (ASC) Trousse de l ASC (8340) Agent de santé communautaire (ASC) PATIENT

11 Les données de BD_Malaria sont traitées et exploitées au niveau district, régional et central. Les données logistiques sont essentiellement exploitées au niveau central par le comité technique de coordination de la gestion des intrants pour la quantification, la planification et le suivi.

12 12/05/

13 CIBLES Cas Palu simple dans les FS Cas Palu grave dans les FS Cas Palu Simple par les ASC Moins 5 ans ans et plus (sans FE) Femmes enceintes (FE) NA Total général /05/

14 CIBLES GE Total_Fs GE Positive FS Taux de Positivité GE EN % TDR Total_Fs TDR Positif_Fs TDR Taux de Positivité Moins 5 ans ans et plus (sans FE) Femmes enceintes (FE) Total général /05/

15 12/05/

16 juil-12 août-12 sept-12 98% 98% 98% 100% 100% 100% 100% 100% 81% CENTRE-EST CENTRE-SUD EST 12/05/

17 INTRANTS Qté Dist FS Janv à Dec 2012 Qté Dist FS Janv à Dec 2013 AS/AQ comp 2-11 mois (Traitement) AS/AQ comp 1-5 ans (Traitement) AS/AQ comp 6-13 ans (Traitement) AS/AQ comp 14 ans et plus (Traitement) TDR (Test) SP pour TPI chez femme enceinte (Dose) /05/

18 Jan-11 Feb-11 Mar-11 Apr-11 May-11 Jun-11 Jul-11 Aug-11 Sep-11 Oct-11 Nov-11 Dec-11 Jan-12 Feb-12 Mar-12 Apr-12 May-12 Jun-12 Jul-12 Aug-12 Sep-12 Oct-12 Nov-12 Dec-12 Jan-13 Feb-13 Mar-13 Apr-13 May-13 Jun-13 Jul-13 Aug-13 Sep-13 Oct-13 Nov-13 Dec % 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

19 Jan-11 Feb-11 Mar-11 Apr-11 May-11 Jun-11 Jul-11 Aug-11 Sep-11 Oct-11 Nov-11 Dec-11 Jan-12 Feb-12 Mar-12 Apr-12 May-12 Jun-12 Jul-12 Aug-12 Sep-12 Oct-12 Nov-12 Dec-12 Jan-13 Feb-13 Mar-13 Apr-13 May-13 Jun-13 Jul-13 Aug-13 Sep-13 Oct-13 Nov-13 Dec % 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

20 Mauvaise compréhension de certains items du rapport mensuel au niveau périphérique; Faible collaboration entre acteurs SIGL et acteurs S&E au niveau district; Faible exploitation des données SIGL au niveau district; Processus de modification des supports long et complexe; Mobilité des gestionnaires de données; Qualité des données insuffisante.

21 Les données logistiques du PNLP remontent du niveau périphérique au niveau central grâce à BD_Malaria; Les rôles des différents acteurs doivent être mieux définis; L intégration des données logistiques au SNIS est-elle la meilleure option?

22

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