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En juillet et août 2015, l’équipe «Humanitarian Data Exchange» (HDX) a mis en place un système léger, basé sur les normes, afin de surveiller la formation des travailleurs sanitaires en Guinée. Les intervenants de première ligne faisaient face à un risque élevé lors de l’épidémie d’Ebola en l’Afrique de l’Ouest : plus de 700 d’entre eux ont été infectés par le virus d’Ebola. La surveillance de la formation en Prévention et contrôle des infections (PCI) est devenue un élément essentiel de la réponse, y compris au sein de plus de 1 000 établissements sanitaires à travers la Guinée.

Afin d’améliorer la coordination des interventions PCI —qui étaient financées par USAID / OFDA, par le biais de son Équipe d’intervention en cas de désastre (DART) en Guinée — le DART a demandé à l’équipe HDX de mettre en place un système pour surveiller la formation en PCI des travailleurs de la santé. Ce système avait pour objectif de permettre au DART et au cluster de coordination PCI d’identifier les lacunes dans la formation, et d’éviter la démultiplication des tâches. Ce système avait été mis en place pendant deux semaines, en utilisant principalement des composants déjà existants, comme HDX et Dropbox, avec la Langue d’échange humanitaire (HXL) comme norme d’interopérabilité.

Guinea

Tableau de bord : couverture de la formation par région

Le projet était peu coûteux et bien efficace (d’un point de vue technique), et les commentaires reçus des partenaires, très positifs. Toutefois, il a fallu plus de temps que prévu pour que les partenaires commencent à partager des données et à fournir des mises à jour sur leurs formations, et à cause de la forte baisse du taux d’infection à Ebola après que nous avons commencé, la nécessité du système a diminué avant que nous puissions le tester sur une longue période.

Le déploiement du système

Comme d’habitude dans les initiatives de partage de données, nous avons commencé par créer un modèle de feuille de calcul, approuvé par la cellule de coordination nationale Ebola et les partenaires. Notre modèle était un peu différent, grâce à l’addition des hashtags de HXL, qui nous permettaient d’automatiser des tâches de traitement de données comme la fusion, la validation, le nettoyage et la génération des rapports.

Pour chaque partenaire, nous avons créé un dossier dans Dropbox. Chaque organisation ne pouvait accéder qu’à son propre dossier, pour éliminer le risque qu’une parmi elles déplace, écrase, ou supprime le fichier d’une autre par mégarde  (ce qui est un problème assez fréquent lors du partage de données à l’aide de Dropbox).

HXL

Rétroaction de qualité pour les participants

Le HXL Proxy, un service en ligne, basé sur des logiciels open source, a permis la fourniture d’un tableau de bord de validation interactif pour chaque partenaire, comme celui représenté ci-contre. Chaque fois que les membres d’une organisation enregistrent une nouvelle version de leur feuille de calcul dans leur dossier Dropbox dédié, un tableau de bord de validation des données était disponible dans leur navigateur Web, activée par un schéma HXL.

Le traitement des données comportait cinq étapes :

  1. Valider les données de chaque partenaire pour s’assurer qu’elles contiennent des données HXL, correctement étiquetées.
  2. Fusionner les feuilles de calcul individuelles dans une base de données commune.
  3. Corriger les fautes de saisie au moyen d’une table de correction.
  4. Élaborer le jeu de données global, en ajoutant des codes géographiques provenants des données de base.
  5. Publier les données actualisées sur la page «Guinea health facility training activities» sur HDX.

Le processus entier prenait moins de dix secondes (par rapport à des heures ou des jours pour un processus manuel), et était facile à répéter chaque fois qu’un partenaire mettait ses données à jour.

Résultats et leçons apprises

En ce qui concerne notre objectif technique, nous avons réussi à construire un système à partir de composants simples et disponibles. Pour une petite partie du coût et du temps d’une application sophistiquée et personnalisée, nous disposions d’un système de gestion de données multi utilisateur, de bout en bout, de la collecte de données initiales aux tableaux de bord opérationnels en direct. Les hashtags HXL ont permis l’automatisation et l’interopérabilité de données même lorsque les sources desdites données n’étaient pas parfaitement nettes. HDX a servi de plateforme légère mais efficace pour le partage des données, tant avec les organisations partenaires de la cellule de coordination nationale Ebola qu’avec la communauté humanitaire dans son ensemble. Un inconvénient imprévu de l’utilisation de services cloud gratuits (comme Dropbox) est l’incapacité de recueillir des analyses pour mesurer l’engagement. Par exemple, nous ne pouvons pas calculer  le nombre de téléchargements du jeu de données PCI (hébergé sur Dropbox) ou le nombre de fois où les tableaux de bord (hébergé sur GitHub) ont été consultés.

Bien que la technologie soit simple, nous avons sous-estimé certains des autres défis. À cause des besoins et des niveaux de capacités différenciés au sein des organisations participantes, il nous a fallu plus de temps que prévu pour obtenir un consensus sur un modèle de rapport simple. Les réunions en présentiel, bien que essentielles, ont pris du temps et ont été imprévisibles à Conakry pendant les inondations de la saison des pluies (et beaucoup n’auraient peut-être pas eu lieu sans le soutien infatigable du DART en Guinée). Il est devenu évident que même des compétences basiques en tableurs manquaient parmi les organisations partenaires dont les domaines de compétences principales se situaient dans le secteur de la santé, et le personnel local du Bureau de la coordination des affaires humanitaires des Nations Unies (OCHA) a dû consacrer beaucoup de temps à la formation et au soutien des organisations participantes pendant les semaines qui suivirent le déploiement initial. Et enfin, les données  ont été remontées lentement, même avec les encouragements constants de l’USAID/OFDA (le principal financeur de la plupart des formations). A la fin du mois d’octobre 2015, 8 des 14 organisations qui se sont d’abord déclarées intéressées avaient partagé des données sur 1196 activités de formation en PCI.

En fin de compte, le pilote a été dépassé par un événement joyeux : le taux d’infection à Ebola a diminué rapidement dans les mois qui ont suivi le lancement du projet pilote. Par conséquent, la prévention et le contrôle des infections a perdu de son urgence, les bailleurs de fonds et les ONG ont reporté  l’attention sur d’autres crises sanitaires et le flux de données s’est tari avant que le système ne puisse fonctionner pendant une longue période.

Prochaines étapes

Avec le soutien de la Fondation de la famille Paul G. Allen, nous avons mis en place un labo de données à Dakar, au Sénégal, pour aider les efforts de nos partenaires dans les efforts de gestion de données en Afrique de l’Ouest. Le labo s’appuiera sur les leçons que nous avons apprises au cours de ce projet.

Remerciements

Un grand groupe dévoué a participé à ce projet. Merci aux organisations partenaires dans le cluster PCI en Guinée, au Dr Fodé Badara Conté du ministère de la santé guinéen, au DART de l’USAID (notamment Dr Linda Mobula, Kate Farnsworth, Marsha Michel, Allen Carney, Julie Leonard et Issa Bitang), aux équipes de pays du Centre pour le contrôle des maladies et de l’Organisation mondiale de la santé, à l’ancien bureau guinéen de l’OCHA (notamment Noel Tsekouras, chef du bureau, et Clément Karege, responsable de la gestion de l’information), à Eric King (auparavant au laboratoire de développement global de l’USAID) et à l’équipe HDX, notamment Simon Johnson, le créateur des tableaux de bord.

Si votre organisation s’intéresse à collaborer avec nous sur les données sanitaires humanitaires dans la région de l’Afrique de l’Ouest, veuillez nous envoyer un courriel à hdx@un.org.

Mis à jour: USAID a préparé une vaste collecte d’études de cas, relatives à la crise Ebola, ici.