Certificación del sistema de vigilancia de TB: Qué significa y cómo lo podemos hacer? Ana Bierrenbach OMS/STOP-TB/TME bierrenbacha@who.int
Contenido Cualidades de un sistema de vigilancia bueno Certificación de los datos de vigilancia "The onion model" Kenya: un ejemplo Inferencia de los datos de encuestas
Cualidades de un sistema de vigilancia bueno 'Completeness' 'Timeliness' 'Validity' 'Reliability'
Cuestiones cuantitativas Acceso a la atención Red de proveedores de salud y de registros de TB Reportes cero Cruce de registros de varias fuentes de información Análisis comprensivo de datos: Fluctuaciones Comparando números con indicadores de rendimiento Produciendo reportes automáticos Mecanismos que reconozcan los faltantes en los datos de resultados Acciones estándar Supervisión
Cuestiones cualitativas Personal médico capacitado Definición de casos de TB Procedimientos de diagnóstico Planillas de reporte estándar, sucintas Indicadores bien definidos Personal responsable de los datos entrenado Duplicación de registros y clasificación de tipos de entrada de cada paciente Tiempos de reporte Integración de los programas de TB VIH, Puntos de referencia conocidos ayudan en la evaluación de la calidad (por ejemplo, el % de baciloscopias +) Supervisión
Porqué necesitamos evaluar el sistema de vigilancia? Para mejorar el sistema Para interpretar los datos recogidos Para hacer el mejor uso de los recursos públicos
Recomendación del Grupo de Trabajo en medición del impacto de la TB "Los países deberían realizar periódicamente una rigurosa y profunda evaluación de la proporción de casos que se registran en los datos rutinarios de vigilancia. Esto debería hacerse a través de un "proceso de certificación".
Certificación del progreso hacia los ODM Fortalecer los sistemas rutinarios de vigilancia de TB : es el mejor método para medir el progreso en el control de la TB ayuda a identificar las vías por las cuáles se puede acelerar el progreso hacia los ODM Implementar el proceso de certificación para: Producir mejores estimados de: la incidencia de TB tendencias de la incidencia de TB tasa de detección Para fortalecer el sistema de vigilancia de TB
Proceso de certificación 1. Enfoque estándar para evaluar la calidad y cubrimiento de los datos de notificación rutinarios 1. Análisis de los datos de notificación 2. Otros datos de vigilancia 3. Las investigaciones operativas 2. Aplicable a todos los países, resultados serán usados para: Certificar los datos de vigilancia de un país como 'proxy' de la incidencia Si no es una 'proxy' para la incidencia, entonces, se usará para: Producir mejores estimados de la tasa de detección Identificar las acciones necesarias para mejorar la vigilancia Desarrollar estrategias para aumentar la tasa de detección 3. Métodos están siendo desarrollados
Análisis de los datos de vigilancia para identificar las brechas en la detección de casos Análisis de los datos mediante métodos estándar de la epidemiología descriptiva Revisión de registros repetidos y mala clasificación del tipo de entrada de los pacientes en el registro
Uso de otros datos de vigilancia Estudiar las prácticas de formularios e registros para recopilación de la información Estudiar rutinas de detección pasiva de casos Cruce de referencias : registro de defunciones, egresos hospitalarios, proveedores públicos fuera del PNT, proveedores privados, laboratorios, VIH, Comparación con otro tipo de evidencia: indicadores de rendimiento del programa indicadores económicos
Evaluación de la calidad y del cubrimiento de los datos de notificación rutinarios Investigaciones operativas: Capacidad y calidad del diagnóstico Comportamiento del la búsqueda de la salud, barreras en el acceso, y conocimiento sobre TB Cruce de referencias de los datos de TB Evaluación de la situación APP (PPM) Cuantificación de los grupos y factores de riesgo Monitoreo y evaluación de las nuevas iniciativas
"The Onion Model" Comunicación, mobilización social APP (PPM) Supervisión, inversión en in recording and reporting Todos los casos incidentes Con acceso a instituciones de salud Presentándose a la institución de salud Diagnosticados por proveedores públicos o privados Diagnosticados por el PNT o proveedores vinculados al PNT Registrados en los datos de notificación PAL, HSS, fortalecimiento de laboratorio Herramienta con métodos estándar para cada anillo debe ser desarrollada
Kenya: un ejemplo Estimaciones originales de la incidencia de 1997 Usando los datos de notificación + la estimación de 57% de tasa de detección Hasta 2006 la tendencia de la incidencia estaba basada en la tendencia de las notificaciones (todas las formas) Prevalencia, mortalidad obtenidas de la incidencia con otros supuestos Duración de la enfermedad, tasa de fatalidad 2006-2007, mejoras en la estimación de incidencia usando nuevos datos Tendencias de notificaciones de VIH+ y VIH- (posible debido a las altas tasas de teste de VIH) combinado con una encuesta de 1994 Encuesta de prevalencia de VIH en la población general (reciente + previo) Evidencia sobre el rendimiento del programa 1996-2006, permitió la separación del efecto VIH y rendimiento del programa en las notificaciones La prevalencia es estimada usando una encuesta de población en 2010, en línea con las recomendaciones del Grupo de Trabajo No existe un registro de defunciones, defunciones fueron estimadas a partir de las estimaciones de incidencia y tasa de fatalidad
80 70 60 50 40 30 20 10 0 Kenya tasa de detección re-estimada Previous estimates New estimates 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 1996 Case detection rate (DOTS)
Inferencia desde datos de encuestas Propósito Recoger información cuantitativa sobre temas específicos de la población Métodos Cuestionarios estándar y estructurados y tests para una muestra de la población Procedimientos de recolección de datos eficientes Análisis - la selección de la muestra es crítica para la validación luego de los datos a nivel de la población
Procesos de muestreo Población objetivo = población de interés Población sobre la cual se harán las generalizaciones = población se define con un marco de muestreo, considerando los criterios de exclusión Muestra = Población realmente estudiada
Gracias!