Fuentes de Datos

1. Fuentes de Datos

2. Varias Fuentes de Datos • Recolecte datos de manera rutinaria • Proceso de Monitoreo y Evaluación • Evaluación y revisión de programas • Reporte Global de TB • Encuestas Especiales

3. Recolección Rutinaria • Registro de TB • Carta de Tratamiento para la TB • Registro de Laboratorio

4. Reporte Rutinario • Registro de TB a nivel distrital • Reporte trimestral de casos nuevos de TB y recaídas • Reporte trimestral del resultado de tratamiento en pacientes con TB pulmonar registrados entre los 12 y 15 meses previos.

5. Proceso de Monitoreo y Evaluación • Análisis de la recolección y reporte • Supervisión

6. Reporte Mundial de TB • Los datos recogidos de los gerentes de PNT y analizados por el Proyecto Mundial de Monitoreo y Vigilancia de TB de la OMS con colaboración cercana del grupo de trabajo de expansión del “STOP TB Partnership” del TAES, para registrar el progreso en el control de la TB y la implementación de la estrategia TAES para cada país. • los indicadores usados a este nivel mundial son fundamentales y críticos para el entendimiento del progreso hecho hacia el control de la TB a nivel nacional y local y deben ser usados para el M&E y la resolución de problemas a todos los niveles.

7. Ejemplos de estudios especiales • Encuestas de Prevalencia de TB • Encuestas basadas en serología • Encuestas basadas en las poblaciones • Encuestas de registros vitales • Encuestas de la tuberculina • Encuestas resistencia al medicamento • Encuestas de los centros de salud

8. Fuentes de datos y la calidad • Esta fuente de datos es útil solamente cuando la calidad de la información recolectada y registrada es muy buena.

9. Definición de calidad • La calidad o exactitud de los datos es el nivel en que los datos o las estadísticas miden lo que quieren medir cuando el sistema de recolección fue diseñado. (Lippeveld, Sauerborn, and Bodart, WHO 2000)

10. Estándares para datos de alta calidad • Validez: Los datos miden de manera clara y directa lo que intentaban medir inicialmente? • Integridad: Existen mecanismos para que se evite la manipulación intencional de los datos? • Precisión: Tienen los datos el nivel apropiado de detalle? • Fiabilidad: Sellegaría a los mismos hallazgos si se repitiera el análisis de los datos recolectados y analizados? • Puntualidad: Están los datos disponibles cuando se necesitan para tomar decisiones informadas?

11. Impedimentos de datos de alta calidad • Instrumentos y procedimientos para la recolección de datos no apropiados • Recolección y Reporte inadecuados • Errores en el procesamiento de datos (edición, codificación, alimentación de datos, fabulación)

12. Que se puede hacer para mejorar y asegurar que los datos sean de alta calidad? • La simplicidad del sistema de información • Involucrar a los usuarios en el diseño del sistema • Estandarizar las definiciones y los procedimientos • Usar ‘Pre- pruebas’ de instrumentos de recolecion para asegurar que sean utiles y faciles de usar • Asegurar que los datos recolectados sean útiles • Supervisión regular con retroalimentación por parte del los supervisores. • Planear procedimientos de chequeo efectivo (tales como chequeo cruzados) • Capacitación (instrumentos de recolección de datos, procesamiento de datos, análisis y la toma de decisiones sobre la evidencia