Erreur 1 : des définitions de cas inapplicables sur le terrain
Une définition de cas n'est utile que si un agent de santé disposant de cinq minutes par patient peut l'appliquer de manière cohérente. La plupart sont rédigées pour des épidémiologistes qui examinent des dossiers, et non pour des agents de santé communautaires qui trient des patients. Il en résulte une classification erronée systématique au point de premier contact.
La solution : Traduisez chaque définition de cas en un algorithme de trois questions maximum, applicable en moins de 60 secondes. Testez cet algorithme sur le terrain avec de véritables agents de santé avant son déploiement.
Erreur 2 : des données de surveillance qui rapportent des résultats, et non des signaux
La surveillance axée sur les résultats demande : « Combien de cas ont été signalés cette semaine ? » La surveillance axée sur les signaux demande : « Le schéma des cas cette semaine s'écarte-t-il de la ligne de base attendue et nécessite-t-il une investigation ? » La plupart des implémentations de DHIS2 sont configurées pour rapporter des résultats sans calculer si ce nombre dépasse le seuil d'alerte pour cette maladie, à cet endroit et à cette période de l'année.
La solution : Intégrez explicitement des seuils d'alerte dans le système de surveillance, qu'il s'agisse de nombres fixes (trois cas suspects de choléra ou plus dans une seule installation en sept jours) ou de seuils statistiques (deux écarts-types au-dessus de la moyenne saisonnière). Configurez le système pour qu'il signale automatiquement les dépassements de seuil. Consultez les Bonnes pratiques pour les tableaux de bord DHIS2 pour savoir comment rendre ces seuils visibles en temps réel.
Erreur 3 : un rapport de zéro cas qui n'est pas appliqué
Un établissement qui ne rapporte pas ne fournit aucune information, ce qui, globalement, est identique à zéro cas. Un tableau de bord national affichant de faibles nombres de cas peut refléter une transmission réellement faible ou 40 % de rapports manquants. J'ai vu des programmes déclarer une réduction de la charge de morbidité alors qu'en réalité, la complétude des rapports avait diminué.
La solution : Implémentez la déclaration de zéro cas au niveau de l'établissement. Chaque établissement devrait soumettre un rapport hebdomadaire même s'il enregistre zéro pour chaque indicateur. Intégrez le suivi de la complétude au tableau de bord de surveillance et traitez une complétude inférieure à 85 % comme une condition d'alerte nécessitant la même réponse qu'un dépassement de seuil de maladie.
Erreur 4 : une capacité d'investigation qui ne correspond pas au volume des alertes
Un système de surveillance qui détecte les signaux d'épidémie plus rapidement que le système de santé ne peut y répondre n'accélère pas le contrôle de l'épidémie, il accélère la fatigue. Lorsque le volume des alertes dépasse la capacité d'investigation, le triage se fait de manière informelle ; finalement, les alertes sont reconnues mais non traitées.
La solution : Évaluez la capacité d'investigation avant de déployer ou de reconfigurer un système de surveillance. Établissez des seuils d'alerte qui génèrent un volume auquel le système peut réellement répondre. Un système avec une spécificité d'alerte de 95 % générant deux alertes exploitables par semaine est plus utile qu'un système en générant vingt qui submergent l'équipe.
Erreur 5 : des liens avec les laboratoires qui brisent la chaîne de signaux
Les échantillons sont collectés lors de l'investigation. Le transport prend des jours. Les résultats prennent des jours ou des semaines supplémentaires. Au moment où la confirmation arrive, la fenêtre de recherche des contacts est fermée et les données sont devenues obsolètes sur le plan opérationnel. La conséquence pratique : la plupart des cas confirmés dans les situations d'épidémie sont confirmés après que la réponse est déjà en cours ou terminée.
La solution : Séparez la chaîne de signaux de la chaîne de confirmation. Concevez le protocole de réponse de manière à ce qu'un groupe de cas suspects liés épidémiologiquement avec une présentation clinique cohérente déclenche une réponse d'investigation sans attendre la confirmation en laboratoire. La confirmation en laboratoire valide ou révise ensuite la réponse ; elle ne l'initie pas.
Erreur 6 : des données de surveillance qui ne sont pas utilisées dans la planification de la réponse
Les décisions concernant l'affectation des ressources et les districts à prioriser sont prises sur la base de l'intuition des équipes de terrain et de considérations politiques plutôt que sur les données de surveillance. Le tableau de bord est ouvert dans un autre onglet du navigateur. Personne ne l'ouvre.
La solution : Intégrez institutionnellement le tableau de bord de surveillance au processus de prise de décision. Chaque réunion d'examen de programme devrait commencer par cinq minutes d'examen du tableau de bord. Les documents de planification de la réponse devraient être tenus de citer les données de surveillance spécifiques justifiant les décisions de priorisation. Il s'agit d'un changement de gouvernance, pas d'un changement technique.
Erreur 7 : l'absence de mécanisme d'examen après action
Les systèmes de surveillance qui ne sont pas examinés après les flambées épidémiques ne peuvent pas s'améliorer. La plupart des programmes mènent des examens après action lorsque des flambées importantes se terminent ; presque aucun ne les mène lorsque le système de surveillance n'a pas réussi à détecter une flambée du tout – précisément le scénario où le plus grand apprentissage est disponible.
La solution : Intégrez l'examen après action au calendrier de surveillance en tant qu'activité programmée et récurrente. Pour chaque flambée ou groupe de cas qui a déclenché une investigation, documentez la chronologie complète : premier cas, alerte déclenchée, investigation terminée, réponse initiée. Rendez visible la latence entre chaque étape. Puis travaillez systématiquement à la réduire.
Le fil conducteur
Chaque erreur de cette liste reflète une version du même problème : un système de surveillance conçu autour de la collecte de données plutôt que de l'aide à la décision. La question à laquelle un système de surveillance devrait répondre n'est pas « combien de données avons-nous collectées ? » C'est « à quelle vitesse sommes-nous passés du premier cas à une réponse coordonnée ? » Pour une approche systémique de la conception de la surveillance, voir Surveillance intégrée des maladies et riposte : une perspective systémique.
Pour la configuration des systèmes numériques de suivi des cas qui corrigent plusieurs de ces erreurs au niveau de l'infrastructure, consultez Configuration du suivi DHIS2 pour la surveillance des flambées épidémiques.