Os métodos para determinar a adequação dos dados populacionais utilizados na avaliação do desempenho de indicadores de saúde, como a cobertura, envolvem a avaliação da validade interna dos dados do HMIS, como a integralidade dos relatórios de unidades de saúde e distritos, bem como comparações com fontes externas, como pesquisas domiciliares. Por exemplo, na Libéria, utilizou-se a Amostragem de Garantia de Qualidade de Lote (LQAS) para comparar as taxas de cobertura da intervenção obtidas a partir dos dados do HMIS com as obtidas por meio de uma pesquisa de resultados de saúde.

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Os gestores de SIGH precisam realizar avaliações regulares da qualidade dos pontos fortes e fracos das fontes de dados. Ajustes nos dados reportados para levar em conta relatórios incompletos e valores ausentes podem ajudar a aumentar a confiança e a utilidade dos dados baseados em instalações. No entanto, esses ajustes devem ser baseados em métodos científicos e transparentes aos usuários.

O Kit de Ferramentas de Revisão de Qualidade de Dados (DQR) oferece suporte a uma revisão abrangente da qualidade dos dados do HMIS, principalmente das instalações, e consiste em três componentes:

Um guia para conduzir revisões mensais da qualidade dos dados com verificações e feedback imediatos para que os erros possam ser identificados e corrigidos à medida que ocorrem.

Uma avaliação anual independente dos principais indicadores para identificar lacunas e erros nos relatórios e avaliar a plausibilidade dos dados de tendências relatados.

Revisões periódicas e aprofundadas específicas do programa, programadas para alimentar o planejamento do programa.

As revisões concentram-se em um conjunto limitado de indicadores traçadores que abrangem saúde materna, imunização, HIV, tuberculose e malária. Mas os países podem incluir outros indicadores traçadores, se necessário. As métricas de qualidade dos dados incluem completude, atualidade, consistência e precisão.