Principio 1: Empiece por la Decisión, No por los Datos
Antes de crear una sola visualización, identifique las tres a cinco decisiones que el usuario destinatario del panel necesita tomar. No los informes que necesita producir, sino las decisiones que necesita tomar. Para un epidemiólogo estatal que revisa datos de vigilancia de enfermedades, las decisiones son: ¿Algún distrito se acerca al umbral de alerta de brote? ¿Dónde está fallando la oportunidad de la investigación? ¿Hay distritos con caídas significativas en la completitud de los informes?
Toda visualización que no responda directamente a una de estas preguntas pertenece a una página secundaria de análisis, no al panel principal de apoyo a la decisión.
Principio 2: La Visualización Correcta para la Pregunta Correcta
Use el tipo de visualización que haga visible la respuesta de inmediato, sin esfuerzo cognitivo.
- Mapas temáticos para distribución geográfica: "¿Dónde están los casos?" Un mapa comunica en dos segundos lo que una tabla comunica en dos minutos.
- Curvas epidémicas (gráficos de barras por fecha de inicio) para la trayectoria del brote: "¿El brote está creciendo o disminuyendo?" La forma de la curva, no las cifras exactas, es la información relevante para la decisión.
- Tarjetas de valor único para el monitoreo de umbrales: 7 casos esta semana frente a un umbral de 5 comunica urgencia de inmediato.
- Tablas dinámicas para el análisis operativo detallado en el segundo nivel de análisis, no en la primera pantalla.
- Gráficos de líneas para el análisis de tendencias a lo largo de múltiples períodos.
Principio 3: Menos Indicadores, Más Claridad
Un panel funcional de apoyo a la decisión debería mostrar no más de seis a ocho visualizaciones en una sola pantalla, visibles sin necesidad de desplazamiento. Para los paneles de vigilancia, los indicadores que importan son:
- Estado de alerta: ¿Algún distrito cumple con el umbral de brote?
- Completitud de la investigación: ¿Qué porcentaje de los casos registrados ha sido investigado en su totalidad?
- Oportunidad: Mediana de días desde el registro hasta la finalización de la investigación
- Trayectoria de casos: ¿La tendencia es creciente, estable o decreciente?
- Completitud de los informes: ¿Qué porcentaje de los informes de establecimientos esperados se recibió?
Principio 4: Diseñe para el Contexto del Usuario
El panel de un director de programa nacional y el de un oficial de vigilancia de un gobierno local (LGA) deberían verse casi completamente distintos, incluso si ambos provienen de la misma instancia de DHIS2. Use los controles de acceso de usuario y las asignaciones de unidades organizativas de DHIS2 para crear paneles específicos por función. Los paneles que muestran datos más allá del área de responsabilidad de un usuario diluyen el enfoque. Los paneles que ocultan datos que el usuario necesita para actuar son inútiles.
Principio 5: Muestre Tasas y Números Absolutos Juntos
Diez casos en una población de 500.000 representan un perfil de riesgo muy distinto al de diez casos en una población de 20.000. Configure el denominador para cada unidad organizativa usando la estimación de población más reciente basada en el censo y construya la tasa como un indicador calculado. Use el estándar de casos por 100.000 habitantes. Documente siempre la fuente y el año del denominador en la definición del indicador.
Principio 6: Incorpore Visualmente el Umbral de Alerta
Configure los umbrales de alerta de brote como líneas de referencia en los gráficos de series temporales y como límites de color en los mapas temáticos. En DHIS2 Analytics, agregue una línea objetivo en el umbral de brote para que cualquier barra que lo cruce sea inmediatamente visible, sin necesidad de cálculo. Combine esto con el módulo de mensajería de DHIS2 para enviar notificaciones automáticas al oficial designado cuando se cruce el umbral.
Principio 7: La Calidad de los Datos Debe Ser Visible en el Panel
Un panel de vigilancia que muestra el número de casos sin mostrar la completitud de los datos presenta una imagen parcial como si fuera completa. Agregue una tarjeta de valor único en la parte superior de cada panel de vigilancia que muestre la completitud de los informes para el período actual. Codifíquela por colores: verde por encima del 90 %, ámbar entre 75-90 %, rojo por debajo del 75 %.
Para un análisis más profundo sobre calidad de datos, consulte Calidad de Datos en DHIS2: Cómo Construir Sistemas que Produzcan Datos Confiables.
Errores Comunes que Debe Evitar
- Construir el panel antes de que los datos estén depurados. Un panel hermoso basado en datos deficientes produce conclusiones erróneas que parecen confiables.
- Tratar el panel como un producto final. Programe una revisión estructurada del panel con los usuarios principales entre seis y ocho semanas después de la implementación.
- Hacer que todos los gráficos sean interactivos por defecto. Considere tener paneles operativos y analíticos separados.
- Ignorar el tiempo de carga. Mantenga el tiempo de carga por debajo de diez segundos. Los paneles que cargan lentamente terminan cerrándose y siendo reemplazados por llamadas telefónicas.