Assessing and improving data quality from community health workers: a successful intervention in Neno, Malawi

Public Health Action. 2013 Mar 21;3(1):56-59. doi: 10.5588/pha.12.0071.

Abstract

Setting: A community health worker (CHW) program was established in Neno District, Malawi, in 2007 by Partners In Health in support of Ministry of Health activities. Routinely generated CHW data provide critical information for program monitoring and evaluation. Informal assessments of the CHW reports indicated poor quality, limiting the usefulness of the data.

Objectives: 1) To establish the quality of aggregated measures contained in CHW reports; 2) to develop interventions to address poor data quality; and 3) to evaluate changes in data quality following the intervention.

Design: We developed a lot quality assurance sampling-based data quality assessment tool to identify sites with high or low reporting quality. Following the first assessment, we identified challenges and best practices and followed the interventions with two subsequent assessments.

Results: At baseline, four of five areas were classified as low data quality. After 8 months, all five areas had achieved high data quality, and the reports generated from our electronic database became consistent and plausible.

Conclusion: Program changes included improving the usability of the reporting forms, shifting aggregation responsibility to designated assistants and providing aggregation support tools. Local quality assessments and targeted interventions resulted in immediate improvements in data quality.

Contexte:: Le programme des Travailleurs de Santé de la Collectivité (CHW) a été établi dans le District Neno, Malawi, en 2007 par les Partners In Health en soutien aux activités du Ministère de la Santé. Les données des CHW produites en routine fournissent des informations critiques pour la surveillance et l’évaluation du programme. Les évaluations informelles des rapports des CHW ont suggéré leur qualité médiocre, ce qui limite l’utilité de ces données.

Objectifs:: 1) Etablir la qualité des mesures agrégées contenues dans les rapports des CHW, 2) élaborer des interventions pour faire face à la médiocre qualité des données et 3) évaluer les modifications de la qualité des données à la suite de cette intervention.

Schéma:: Nous avons élaboré un outil d’évaluation de la qualité des données basé sur un échantillon d’un groupe de contrôle de qualité afin d’identifier les sites où la qualité des rapports était élevée ou faible. A la suite de cette première évaluation, nous avons identifié les défis et les meilleures pratiques et suivi les interventions lors de deux évaluations ultérieures.

Résultats:: Au départ, on a déterminé que la qualité des données était faible dans quatre des cinq zones. Après 8 mois, les cinq zones étaient arrivées à une haute qualité des données et les rapports produits par notre base de données électronique étaient devenus cohérents et plausibles.

Conclusion:: Les modifications de programme ont comporté l’amélioration du caractère utilisable des formulaires de déclaration en déplaçant la responsabilité de la synthèse vers des assistants désignés et en fournissant des outils d’aide à cette synthèse. Les évaluations locales de qualité et les interventions ciblées ont entrainé une amélioration immédiate de la qualité des données.

Marco de referencia:: La asociación Partners in Health (Asociados por la Salud) estableció el programa de Agentes de Salud Comunitarios (CHW) en el distrito Neno, Malaui, en el 2007, con el propósito de apoyar las iniciativas del Ministerio de Salud. Los datos ordinarios generados por los CHW aportan una información primordial para la supervisión y la evaluación del programa. Evaluaciones informales de las comunicaciones de los CHW han indicado una calidad deficiente que mengua la utilidad de los datos.

Objetivos:: 1) Determinar la calidad de las mediciones acumuladas que se presentan en los informes de CHW; 2) formular intervenciones tendentes a corregir la deficiencia de los datos; y 3) evaluar las modificaciones en la calidad de los datos después de la intervención.

Métodos:: Se diseñó una herramienta de evaluación basada en un mecanismo de muestreo por lotes para la garantía de la calidad, con el fin de definir los centros que presentaban informes de buena calidad o de calidad deficiente. Después de una primera evaluación, se determinaron los problemas y las prácticas óptimas y después de las intervenciones se practicaron dos nuevas apreciaciones.

Resultados:: Al comienzo del estudio, en cuatro de las cinco zonas la calidad de los datos fue deficiente. Después de 8 meses, en las cinco zonas se produjeron datos de alta calidad y los informes generados por la base de datos central informatizada se hicieron homogéneos y verosímiles.

Conclusión:: Las modificaciones del programa consistieron en mejoras que simplificaban la utilización de los formularios de notificación, la transferencia de la agregación de los resultados a un personal auxiliar designado y la provisión de herramientas de ayuda a la agregación de los datos. Las evaluaciones locales de la calidad y las intervenciones dirigidas tuvieron como resultado una mejoría inmediata en la calidad de los datos.

Keywords: lot quality assurance sampling; quality improvement; supervision.