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摘要
客觀的該研究旨在評估在埃塞俄比亞東北部北Wollo區公共衛生設施工作的衛生專業人員對衛生管理信息的利用情況和相關因素。
設置這項研究是在埃塞俄比亞東北部北Wollo區的公共衛生設施進行的。
參與者共有664名衛生專業人員(56.3%的男性和43.7%的女性)參與了這項研究。所有在北Wollo區長期工作的衛生專業人員都納入了本研究。然而，在數據收集期間以任何方式不在場且經驗不足6個月的衛生專業人員不包括在本研究中。
主要和次要結果測量主要的結果指標是健康管理信息的利用情況。
結果約58.4% (n=388)的研究參與者(95% CI: 54.4% ~ 62.0%)使用健康管理信息。多變量logistic回歸模型顯示，具有管理職位的參與者更有可能使用健康管理信息，調整後的OR (AOR)為3.11,95% CI為1.84 ~ 5.24。同樣，良好的激勵水平(AOR=4.42 (95% CI: 2.82 ~ 6.93))、感知良好的衛生信息文化(AOR=6.17 (95% CI: 3.35 ~ 11.36))、一套標準指標(AOR=4.11 (95% CI: 2.65 ~ 6.38))、衛生信息係統良好的治理(AOR=1.75 (95% CI:1.13 ~ 2.72))和衛生管理信息係統(HMIS)培訓(AOR=3.10 (95% CI: 1.89 ~ 5.07))是與衛生管理信息的更高利用率呈正相關的預測因子。
結論這項研究表明，健康管理信息的利用仍然不足。增強動機、建立信息使用文化、製定標準化指標、加強衛生信息係統的治理和全麵的衛生管理信息係統培訓是在本研究環境中改進衛生管理信息利用的措施。
- 生物技術與生物信息學
- 衛生信息學
- 信息管理
- 信息技術
- 遠程醫療
- 萬維網技術
數據可用性聲明
資料應合理要求提供。
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本研究的優勢和局限性
該研究涵蓋所有類型的衛生設施:衛生站、保健中心和醫院，樣本量大，這增加了其普遍性。
回憶偏差可能降低健康管理信息的利用水平。
該研究沒有得到定性研究結果的支持。
健康管理信息利用問題的平均分也可能是本研究的一個局限性。
數據收集是基於自我報告的信息，這可能導致高估參與者的實際使用實踐。
背景
衛生信息係統(HIS)是衛生保健係統的一個組成部分，其操作邊界包括所有資源、組織和參與者，這些資源、組織和參與者參與管理、融資和提供行動，其主要目的是保護、促進和改善健康。1 2衛生管理信息係統(HMIS)是衛生信息係統下的一個子係統，專門用於協助衛生規劃的管理和規劃，而不是提供分散決策和規劃的保健服務。3 4
衛生管理信息係統是一個能夠收集、存儲、編譯、傳輸、分析和使用衛生數據的係統，幫助決策者和利益攸關方管理和規劃各級衛生服務的資源。3 5 6衛生管理信息係統的主要目的是定期生成高質量的衛生信息，為衛生係統各級的決策過程提供具體的信息支持，以改進衛生服務的績效。7
自2008年以來，埃塞俄比亞實施了健康管理信息係統，以獲取和提供核心監測指標，用於改善保健服務的提供，並最終改善人口的健康狀況。埃塞俄比亞的HMIS於2017年晚些時候進行了修訂。8自那時以來，衛生部門在規劃、預算編製、權力下放、審查計劃和進展、夥伴參與和利用決策信息方麵取得了重大成就。4個9當前的埃塞俄比亞國家衛生部門轉型計劃(2015-2019年)指出，衛生管理信息係統是監測和調整政策執行和資源使用的主要信息來源。9
此外，埃塞俄比亞衛生信息係統0適當承認衛生信息係統是改善埃塞俄比亞衛生係統的一個管理支助係統，它向聯邦衛生部、地區衛生局、區衛生局、Woreda衛生局、保健中心、保健站和醫院等各級衛生機構的決策過程提供持續的信息支助。10
即使更多地關注通過良好治理、透明度和問責製來加強基於證據的決策，發展中國家對人力資源管理信息係統的利用也很少。16非洲的證據表明，衛生管理信息係統的利用仍然非常薄弱，數據存放在報告、書架、櫥櫃和數據庫中，沒有得到充分的分析，以用於改進政策和方案。12日的在加納進行的一項研究顯示，隻有26%的設施將衛生信息數據用於衛生服務決策。21同樣，在肯尼亞進行的一項研究表明，22%的衛生專業人員使用了地區HIS數據。22
博茨瓦納的另一項研究顯示，利用HIS數據進行循證決策的比例為11%。23科特迪瓦和南非的一項研究結果表明，衛生管理信息係統信息使用的總百分比為38%24和53%,25分別。在埃塞俄比亞，常規健康信息的使用情況在全國不同地區各不相同，也被認為是部分的，而不是統一的，在32.9%至78.5%之間。4 11 26-41
不使用運行狀況管理信息的因素包括工作負載、11HMIS知識，員工激勵，27HMIS的態度,28能力,37信息使用文化,42數據分析技巧,37友好的格式,28標準化的指標,31日37 43監督,28 30 36 37反饋,28 36 37 44治理,37管理支持和接受高級指示30.培訓,11 28 37 44資源短缺,11基於上級指示的決策，27電腦訪問,11參考材料,11報告格式,11由衛生專業人員進行績效監測，27日30 45數據格式的完整性，31一致性的數據,31日46利用HMIS數據進行目標設定，30.工作地點,30 47流域人口概況圖的展示和季度計劃的執行情況監測。26
以前在埃塞俄比亞的研究沒有廣泛地涉及組織因素，我們認為，那些未觸及因素的相關性是不可否認的，這對使用健康管理信息提出了挑戰。此外，評估埃塞俄比亞東北部衛生管理信息利用情況的研究也很有限。我們的研究結果與之前在埃塞俄比亞不同地區的研究結果不一致。它表明，在這個國家沒有統一的利用水平。這意味著這些結果在當前的研究環境中具有較低的普遍性。
因此，解決這些問題將對改善保健服務的覆蓋率和質量產生實際的好處。因此，本研究建議評估在埃塞俄比亞東北部公共衛生機構工作的衛生專業人員的衛生管理信息利用及其相關因素。這項研究對在這一領域工作的研究人員、編程人員、規劃人員、政策製定者、學術界、服務提供者、醫療保健專業人員和非政府組織都有寶貴的貢獻。
方法
研究設計與設置
開展了一項基於機構的橫斷麵研究設計，以評估2020年5月至6月在埃塞俄比亞東北部北沃羅區公共衛生設施工作的衛生專業人員對衛生管理信息的利用情況和決定因素。北沃羅是阿姆哈拉地區11個區之一，由15個區(4個城區和11個農村區)組成。北沃羅的城市是沃爾迪亞，位於埃塞俄比亞首都亞的斯亞貝巴東北521公裏的車程。約有2132名保健專業人員在6所醫院(1所轉診醫院、1所綜合醫院和4所初級醫院)和64個保健中心工作。此外，在該地區的280個衛生站內共發現736名衛生推廣工作人員。
研究對象、樣本量和抽樣程序
采用單一總體占比公式計算樣本量，考慮以下假設:95%的置信水平，5%的誤差幅度，設計效果為2。此外，我們使用的p=78.5%來自在埃塞俄比亞西北部進行的一項研究，該研究與當前研究的人口和研究環境相似。37考慮5%的無反應率。最後得到的最小樣本量為570。
在北沃羅區有6所醫院、64個保健中心和280個保健站。隨機選擇了5個區(毗鄰區的小行政單位)，並包括了這些區群內的所有公共衛生設施。因此，使用整群抽樣技術共納入了2家醫院和28個保健中心和衛生站。我們獲得並接觸了選定地區的721名保健專業人員。
數據收集工具和程序
數據收集采用預先測試的自我管理問卷和從日常信息係統管理(PRISM)工具中采用的觀察清單48 49和相關的研究。4 11 26 30 31 37 50衛生專業人員填寫了一份預先測試的自我管理問卷。問卷由六個主要部分組成。第1部分包括社會人口因素(用9個項目衡量)，第2部分涉及行為因素(用31個項目衡量)，第3部分評估技術因素(用4個項目衡量)，第4部分是組織因素(用35個項目衡量)，第5部分是健康管理信息使用(用13個項目衡量)。問卷的最後一部分由觀察清單中的8個項目組成。
使用李克特量表5分製的問題評估受訪者對健康管理信息的利用情況，從“1=非常不同意”到“5=非常同意”不等。使用觀察性核對表收集有關參考資料、衛生信息資源和文件的可用性的數據。在數據收集期之前，經過2天的培訓後，共有3名擁有學位的衛生專業人員作為監督者和12名衛生信息技術人員作為數據收集者參與了數據收集過程。在數據收集過程中，參與者被告知研究的目標和過程以及信息的保密性。
操作型定義
運行狀況管理信息的利用
衛生管理信息利用的定義是:利用這些信息治療病人、確定疾病優先次序、采購藥品、衛生服務活動的日常監測、檢查數據質量、資源分配、規劃、部門績效評價、工作人員績效評價、選擇衛生設施內的最佳經驗、與其他設施和利益攸關方分享衛生數據、決策、以及社區動員和討論。11 28 37
所有這些行為因素的組成部分，結果變量和一些組織因素，都有一個5點李克特量表，從“1=非常不同意”到“5=非常同意”。衛生專業人員的平均得分是先將被調查者對每一項的得分相加(從1到5分)，然後除以被調查者總數。為衡量衛生管理信息使用情況而提供的李克特量表問題的得分大於或等於其平均值的衛生專業人員被標記為衛生管理信息使用情況良好，而得分低於李克特量表問題的平均值的衛生專業人員被標記為衛生管理信息使用情況不佳。
在本研究中，衛生專業人員被定義為那些至少擁有衛生專業文憑證書並正在收集健康數據以利用健康信息改善健康狀況的員工，包括醫生、公共衛生官員、護士、藥劑師、助產士、實驗室人員、衛生推廣人員、放射技術人員等。
HMIS知識
它著重於了解如何收集、存儲、編譯、檢查質量、分析數據，以及為什麼或為了什麼使用HMIS數據的具體知識。51衡量知識的問題包括收集或使用彙總數據(按年齡、性別、季節和疾病類型分類)的專門知識、收集或使用地理數據或居住地的理由以及使用人口數據的理由。此外，受訪者對整個HMIS的了解程度，即一致、準確和可靠的數據被認為是衡量他們知識的標準，
因此，HMIS的知識被分為三個回答類別(1=True, 2=False, 3=I don’t know)的8個項目來衡量。最後，這些回答被分成“0”和“1”兩類。如果被調查者得到了該項目的答案，它將被重新編碼為“1”，否則將被編碼為“0”。正態檢驗顯示知識不是正態分布的，因此我們計算了中位數，回答正確的衛生專業人員在中位數以上被標記為對HMIS有良好的知識，而得分低於中位數的衛生專業人員被認為知識較差。28日37 51
HMIS的態度
受訪者的態度由8個李克特量表問題來衡量，從“1=非常不同意”到“5=非常同意”。在這方麵，衛生專業人員被要求對他們對HMIS的意見進行評級。例如，他們被問及對諸如“收集、分析、報告和使用數據並不耗時”這樣的問題/陳述的認同程度。得分高於或等於平均值的衛生專業人員被認為有良好的態度。相反，得分低於平均值的衛生專業人員被認為對HMIS的態度較差。28日31日37
HMIS任務的自我效能感
感知自我效能感是個體對自己執行HMIS任務能力的一種信念。用來測量感知自我效能感的工具包含了三個構念，如分析數據時的感知自我效能感(兩項問題)、解釋數據時的感知自我效能感(兩項問題)和使用信息時的感知自我效能感(四項問題)。48總的來說，李克特量表的8個問題從“1=非常不同意”到“5=非常同意”被用來衡量。根據PRISM框架的建議，得分大於或等於75%的衛生專業人員被認為具有高能力。38
良好的管理支持
管理支持是上級經理對執行HMIS任務的任何支持，由6個李克特量表問題來衡量，從“1=非常不同意”到“5=非常同意”。在這種情況下，受訪者被要求對其衛生設施的管理支持水平進行評價。例如，受訪者被問及他們的上級經理是否鼓勵收集數據以找到問題的根本原因。在本研究中，管理支持不是正態分布的。因此，我們計算了中位數分數。得分大於或等於本研究編製的李克特量表問題的中位數的研究參與者被認為具有良好的管理支持。37
衛生信息的感知文化使用表達衛生專業人員對信息使用的傾向的行為和態度模式，這是通過李克特量表的8項問題來衡量的，從“1=非常不同意”到“5=非常同意”。為了進一步澄清，受訪者被要求對他們所在單位的信息文化的認同程度進行評級。例如，受訪者被要求對諸如“衛生部門鼓勵工作人員使用數據製定未來行動計劃”等問題或陳述的同意程度進行評級。得分高於或等於平均分的衛生專業人員被標記為具有良好的衛生信息感知文化。另一方麵，得分低於平均值的衛生專業人員被認為對衛生信息的認知文化較差。48
動機對HMIS
使用HMIS的動機是使用HMIS數據的意願水平，以及執行HMIS任務的承諾水平，如數據收集、編譯、質量檢查和報告。它由李克特量表的7個問題來衡量，從“1=非常不同意”到“5=非常同意”。例如，調查對象被要求對其部門監控數據收集的承諾水平進行評級，以使HMIS數據更好。得分高於或等於平均分的衛生專業人員被標記為對HMIS有良好動機29 48(見在線補充文件1更多的細節)。
數據處理與分析
數據輸入EpiData V.4.6。然後導出到STATA V.15軟件進行進一步分析。計算描述性統計均值和百分比。多重共線性檢驗運行偽線性回歸迭代自變量作為因變量。結果顯示，方差膨脹因子值均小於3，容差大於0.7，不存在多重共線性。52用箱線圖檢驗數據是否有異常值，未觀察到異常值效應。最後，使用雙變量和多變量邏輯回歸分析來衡量自變量和因變量(健康管理信息使用)之間的關聯。
因此，進行雙變量分析，將p<0.2顯著的預測變量輸入多變量分析，以檢查雙變量分析對相關性的混雜效應。采用逐步選擇變量的方法建立多變量模型。關聯強度描述為95% CI，多變量logistic回歸分析考慮p值小於0.05。
患者和公眾的參與
涉及任何病人。
結果
社會人口特征
共發放問卷721份，共收到664份，回複率為92.1%。超過一半(373人;56.2%)為男性，平均年齡33.24±8.3歲。在教育水平方麵，這項研究顯示，大多數(387;58.3%)的受訪者擁有學位。其餘243人(36.6%)和24人(3.6%)分別擁有文憑和碩士學位。關於他們的住所，超過一半(375;56.5%)的研究參與者生活在農村地區(見表1詳情)。
行為因素
本研究顯示，具有良好HMIS知識的衛生專業人員占55.1% (95% CI: 50.4% ~ 58.7%)。對健康管理信息係統有良好動機的衛生專業人員占64.3%(95%可信區間:59.3%至68.5%)。衛生專業人員感知衛生信息使用文化為46.7% (95% CI: 42.6% ~ 49.2%)，常規HIS (RHIS)任務自我效能為46.7% (95% CI: 42.6% ~ 49.2%)。
組織和技術因素
超過一半(372人;56.0%)的衛生專業人員在3個月內至少接受過一次監督，309名(46.5%)的衛生專業人員至少在一年內得到反饋。同樣，203名(30.6%)保健專業人員接受了數據管理培訓。該研究還顯示，351人(52.9%)的受訪者在理解報告格式方麵存在困難。在被調查者中，39.9%的人遇到了不明確的術語，46.6%的人遇到了格式不一致的問題，13.5%的人遇到了縮寫。另一方麵，超過一半(330;49.7%)的受訪者對報告製度有困難。大多數受訪者(579人;87.2%)回答說沒有適當的技術用於管理數據。在管理層支持方麵，311名(46.8%)的被訪者認為他們得到高層管理人員的良好支持(見表2詳情)。
運行狀況管理信息的利用
調查結果表明，353人(53.2%)的受訪者使用常規健康數據治療患者，453人(68.2%)用於疾病優先排序，432人(65%)用於藥品采購，379人(57.1%)使用數據監測日常衛生服務活動。此外，454人(68.3%)使用HMIS數據檢查數據質量，351人(52.8%)使用HMIS數據進行資源分配，353人(53.2%)使用HMIS數據進行規劃。使用HMIS數據進行部門績效評價的受訪者為420人(63.3%)。
約438名(66%)研究參與者使用衛生管理信息係統的數據來評估工作人員的績效，392名(59%)使用該數據來選擇衛生設施內的最佳經驗。另一方麵，388名(58.4%)研究參與者使用HMIS數據與其他設施和利益攸關方共享衛生數據，320名(48.2%)用於決策，329名(49.6%)用於社區動員和討論。總體而言，58.4% (n=388)的衛生專業人員(95%可信區間:54.4%至62.0%)注意到良好的日常衛生管理信息利用(見表3詳情)。
與健康管理信息利用相關的因素
在雙變量logistic回歸分析中，職位、衛生信息管理係統知識、激勵水平、信息使用感知文化、衛生信息管理係統自我效能、標準化指標、管理支持、衛生信息管理係統治理、參考資料可得性、衛生信息管理係統培訓和監督是與良好的日常衛生信息利用相關的因素，p值小於0.2。因此，對這些變量進行多變量logistic回歸分析，以控製潛在的混雜因素。結果發現，職位、激勵水平、信息使用的感知文化、標準化指標、HMIS培訓和HIS治理與良好的數據管理實踐顯著相關(p值小於0.05)。
在這項研究中，在有職位的衛生專業人員中(調整後OR (AOR)=3.11;95% CI: 1.84 ~ 5.24)，動機水平良好(AOR=4.42;95% CI: 2.82 ~ 6.93)、良好的信息感知文化(AOR=6.17;95% CI: 3.35 ~ 11.36)，標準化指標(AOR=4.11;95% CI: 2.65 ~ 6.38)， HIS良好治理(AOR=1.75;95% CI: 1.13 ~ 2.72)，接受過HMIS培訓者(AOR=3.10;95% CI: 1.89至5.07)(見表4詳情)。
討論
在本文中，我們使用PRISM框架采用的工具檢查了健康管理信息利用的決定因素。結果表明，健康管理信息的利用率為58.4% (95% CI: 54.4% ~ 62.0%)。從這一發現，我們可以理解，按照世衛組織的標準，衛生管理信息的利用是不夠的。總的來說，結果暗示了在該研究環境下的管理決策是在沒有健康信息證據的情況下做出的。
這一發現幾乎與在Hadiya區、奧羅米亞大區州和埃塞俄比亞西南部的一項研究結果一致，在這些地區，衛生設施使用衛生管理信息係統的比例為54.9%，3257.9%,27和57.3%,39分別。這一發現也與埃塞俄比亞之前的一項研究報告相一致，埃塞俄比亞的良好利用率為57.42%。40此外，這項研究的發現與在坦桑尼亞進行的研究相似，其中60%43的衛生專業人員善於使用HMIS數據。
這項研究的結果也高於肯尼亞的另一項研究，在肯尼亞，22%的衛生專業人員擅長使用DHIS。22本研究的可能解釋可能是我們的研究環境和在肯尼亞進行的研究之間的HIS結構。在這方麵，肯尼亞完全部署了發展中國家信息係統，而埃塞俄比亞則處於部署發展中國家信息係統的初始階段，並在本研究的數據收集期間使用了人口管理信息係統。另一方麵，在肯尼亞進行的研究是針對三個有意選擇的地區衛生係統，這可能是造成這種差異的原因。
我們的發現也高於在加納報告的研究，在加納，26%的衛生專業人員很好地利用了衛生服務決策中的常規衛生信息。21這種變異可能的理由是研究人群。加納的研究是在區主管機構和區醫院中進行的，而目前的研究是在保健站、保健中心和醫院進行的。此外，在加納的一項研究中，利用文獻證據進行了評估，這可能是這種差異的原因。
另一方麵，我們的研究結果高於科特迪瓦和南非的研究結果，在這兩個國家，HMIS信息使用的總百分比為38%24和53%。25這可能是由於各國衛生信息係統結構的差異，以及衛生專業人員執行衛生信息係統任務的動機。此外，在科特迪瓦進行的研究使用了一項幹預研究，其方法與目前的研究不同，這可能是這種變化的另一個可能的理由。
造成這種差異的另一個可能的原因可能是測量HMIS使用情況的方法和研究人群的不同。關於這一點，在科特迪瓦的研究中，根據以下三個指標來衡量區域衛生信息係統的數據使用情況:工作人員會議是否討論了區域衛生信息係統的資料，這些討論是否產生了決定，以及這些決定是否提交上級管理部門采取行動。24然而，在當前的研究中，我們使用了從PRISM框架開發的13項問題來衡量信息使用，這可能是這種變化的可能理由。
在博茨瓦納的研究結果表明隻有11%23的參與者有效地使用健康信息，這有更高的變異比目前的研究發現。這種差異可能是由於在博茨瓦納進行的研究使用的樣本量非常小，研究人群是地區管理團隊;在我們的研究中，所有公共衛生機構的衛生專業人員都參與了研究。此外，博茨瓦納和埃塞俄比亞之間的保健信息結構可能不同。在這方麵，在博茨瓦納全麵部署了人道主義事務部。在博茨瓦納的研究中，健康管理信息的使用是用一個單項問題來衡量的，這可能是與我們的研究結果相比，結果變化的另一個原因。
我們的發現低於北貢達爾區報告的結果和南埃塞俄比亞的調查結果，南埃塞俄比亞的信息使用率為78.5%，3769.3%31和62.7%。29這可能是由於研究人群的變化和RHIS治理在其中的設置可能不同。北舍瓦地區的研究報告報告了71.6%41良好的日常健康信息利用，這比目前的發現要高。造成這種差異的可能原因是抽樣技術和研究環境。因此，本研究在社瓦北部地區采用目的性抽樣技術，選取醫院管理者作為研究單位。因此，研究設計和研究參與者可能是造成這種差異的原因。
此外，這一發現高於埃塞俄比亞不同地區報告的研究結果，在後者中，吉馬在設施層麵的總體常規衛生信息使用率為31%，26亞的斯亞貝巴41.7%;453.1%35在東埃塞俄比亞和54.2%在東沃勒加。34這種差異可能與研究周期和研究人群有關。之前的研究都是在5年前進行的，這可能是HIS結構的一個顯著變化，衛生專業人員的動機可能發生變化。在之前的研究中，研究人群是初級保健單位的衛生專業人員，而在目前的研究中，有在初級、二級和三級衛生設施工作的衛生專業人員。另一個可能的理由是采樣技術和數據收集方法的差異。以前的研究傾向於小樣本量，這可能降低了對當前研究設置的普遍性。
我們的發現高於奧羅米亞特區的報告，奧羅米亞特區的利用率為52.8%。38這種差異可能與樣本量和研究環境有關。在Oromia特區的研究使用了有目的的抽樣，這可能是造成這種變化的原因。這也高於西阿姆哈拉衛生設施的一項研究報告的結果，該研究發現，在西阿姆哈拉衛生設施中，有效利用RHIS的比例為38.4%。11這可能是由於西阿姆哈拉的研究是在選定的保健中心進行的，而且樣本量小。
我們的發現也高於Gojam地區和Amhara地區邦的整體RHIS利用率為45.8%的報告28和46.0%,30.分別。這種差異可能是由於研究期間造成的，在這一差距內，政府作出了巨大努力，以加強日常衛生信息使用文化，包括信息革命路線圖。47在當前的研究中，24.2%是管理成員，他們可以擴大健康管理信息的總體利用28因為管理者的責任可能迫使他們比員工更多地使用健康管理信息。在這方麵，我們的研究結果表明，作為管理人員的衛生專業人員比員工更有可能使用健康管理信息。這表明，非管理人員的衛生專業人員在不使用衛生管理信息方麵存在很大差距。因此，幹預應以這些群體為重點，以增加對健康信息的利用。
基於多變量logistic回歸分析，積極的衛生專業人員更傾向於使用衛生管理信息。這與其他地方的研究報告一致。27這可能是因為積極的衛生專業人員更渴望和更有信心根據證據做出決定。
具有良好信息感知文化的衛生專業人員更有可能使用衛生管理信息。世界其他地方的研究結果也支持這一觀點。29這可能是因為信息文化改善了社會共有的行為模式、規範和價值觀，而擁有良好的信息文化使人能夠理解利用衛生管理信息對改善衛生服務的可及性的重要性。
本研究的發現還表明，與那些沒有這些指標的專業人員相比，擁有一套標準指標的專業人員更有可能使用HMIS。這一點得到了以前在埃塞俄比亞西北部進行的研究的支持37和埃塞俄比亞南部。29這可能是因為標準指標有助於作為信息源和使用健康管理信息的標準。
此外，對HIS有良好治理的受訪者更有可能使用健康管理信息。埃塞俄比亞西北部的研究支持了這一觀點。37對此的可能解釋是，衛生信息係統的良好治理可以提高承諾水平，並提高衛生專業人員的問責製，使他們能夠根據證據作出每項決定。此外，它還有助於在將數據處理為信息的過程中獲得所需的技術支持。
和其他地方進行的研究一樣，11 28 29 37在本研究中，接受HIS培訓的衛生專業人員對衛生管理信息利用的odd高於未接受HIS培訓的衛生專業人員。在埃塞俄比亞西北部進行的一項幹預前/後研究也加強了這一發現，強調培訓幹預改善了健康信息的利用。44這種情況可能是這樣的，因為信息係統培訓建立了衛生專業人員分析、解釋數據和準備數據以供利用的能力，而且它可能創造有信心和動力使用衛生管理信息的熟練人力資源。此外，培訓可以使保健專業人員掌握如何將數據轉化為信息並加以利用。
結論
總之，這項研究揭示了健康管理信息的利用是不充分的。加強動力、建立信息文化、製定標準化指標、加強衛生信息係統的治理以及開展全麵的衛生管理信息係統培訓，這些都是改善衛生管理信息利用的措施。
本研究的局限性
本研究旨在評估日常衛生管理信息使用的主要決定因素，其中研究涵蓋所有類型的衛生設施:衛生站、衛生中心和醫院，樣本量大，增加了其普遍性。然而，這並沒有得到定性研究結果的支持。此外，本研究采用了橫斷麵研究設計，這導致沒有顯示可能導致回憶偏倚的時間關係。在本研究中，使用了觀察性檢查表，這可能有助於克服這些限製。此外，數據收集是基於自我報告的信息，這可能導致高估參與者的實際使用實踐。在這方麵，我們使用了健康管理信息利用問題的平均分，這可能也是本研究的一個局限性。
用李克特量表(從非常不同意到非常同意)衡量健康管理信息利用是本研究的另一個局限性。例如，一些不願意回答某個特定問題的受訪者可能會在“中性”上打勾。“中立”的語境對這類受訪者來說是一種逃避，可能無法達到真正的本質。此外，通過將李克特量表轉換為二分法(0=否，1=是)，對HMIS使用單個項目的頻率分布進行了限製。這項研究不包括區衛生辦公室和特區衛生局的衛生官員。我們建議未來的調查包括所有衛生機構，並通過定性研究支持這一研究。
含義
決策者、醫療保健提供者和規劃人員應關注對所有衛生專業人員的培訓，以及改善激勵、信息文化和RHIS治理。鼓勵重新設計標準化指標，以提高HMIS的利用率。最後，我們，本研究的作者，建議未來的研究人員使用定性研究來支持我們的發現。
數據可用性聲明
資料應合理要求提供。
倫理語句
病人同意發表
倫理批準
這項研究涉及人類參與者，並獲得了岡達爾大學公共衛生研究所倫理審查委員會的倫理許可。/ IPH 837/06/2012)。從阿姆哈拉地區公共衛生研究所和北沃羅衛生部獲得了支持信。在每位研究參與者被告知研究的目的和益處後，他們獲得了知情同意。為了保密研究對象提供的信息，數據收集過程是匿名的。
致謝
提交人感謝岡達爾大學公共衛生學院倫理審查委員會批準了倫理許可，感謝阿姆哈拉地區公共衛生學院、北沃羅區衛生部門和各區衛生辦公室提供了支持函。作者衷心感謝參與本次研究的設施管理人員、衛生專業人員、數據收集人員和主管人員。
參考文獻
腳注
貢獻者HSN和SGK在論文的構思、設計、數據收集、監督、數據分析、解讀和撰寫等方麵做出了重要貢獻。MDK和MHA也為製定提案、修改手稿、準備數據、分析和解釋數據做出了貢獻。最後，所有作者審閱並批準了最終稿件。
資金作者們還沒有從任何公共、商業或非營利部門的資助機構為這項研究宣布具體的資助。
相互競爭的利益沒有宣布。
患者和公眾的參與患者和/或公眾未參與本研究的設計、實施、報告或傳播計劃。
來源和同行評審不是委托;外部同行評議。
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