Digitalisation de la campagne de vaccination contre la rougeole au Cameroun avec IASO

Au Cameroun, la micro-planification des campagnes de vaccination a longtemps été un processus manuel effectué sur papier, ce qui le rendait souvent laborieux. La digitalisation de ce processus, notamment grâce à des outils comme IASO, représente une avancée majeure pour améliorer l’efficacité et l’impact de ces campagnes.

Contexte et défis

Traditionnellement, la micro-planification au Cameroun impliquait des ateliers en cascade où les équipes de santé dessinaient des cartes à main levée et remplissaient des tableurs Excel. Ces méthodes présentaient plusieurs défis :

• Inexactitude et Incohérence des Données : Les données de planification étaient souvent imprécises et difficilement réutilisables, nécessitant un recommencement à chaque exercice de planification.
• Allocation des Ressources Inefficace : L’allocation des ressources basée sur des données approximatives rendait la mise en œuvre des plans difficile.
• Manque de Suivi et de Mise à Jour : La surveillance de l’exécution des micro-plans était presque impossible, tout comme l’adaptation des plans aux contextes dynamiques.
• La synthèse ou le résumé des micro plans s’avérait difficile pour un District de Santé ou une région
• Les multiple feuilles des fichiers Excel rendait l’exploitation des microplan difficile

Pour résoudre ces défis, le Programme Élargi de Vaccination (PEV) du Ministère de la Santé Publique du Cameroun a adopté des systèmes d’information géographique et des technologies digitales, avec IASO au cœur de cette transformation.

La digitalisation vise à créer une base de données exhaustive, validée et géoréférencée pour faciliter l’élaboration et le suivi des micro-plans des Aires et des Districts de Santé via l’application mobile et l’interface web IASO.

Méthodologie

1. Collecte des Données Géolocalisées : Utilisation de l’application mobile “Cameroon Collect” pour recueillir toutes les données sur la plateforme IASO, incluant les unités d’organisation et les formulaires associés.
2. Contrôle Qualité et Validation : Validation hiérarchique des données, assurant la complétude et l’exactitude des informations recueillies.
3. Micro-planification : Développement d’un formulaire-web utilisant les données géoréférencées, avec des ateliers de micro-planification participative impliquant les communautés locales.

Résultats et bénéfices

Les bénéfices de la digitalisation avec IASO sont multiples :

• Meilleure Allocation des Ressources : Les micro-données géoréférencées permettent une allocation des ressources basée sur des besoins réels.
• Suivi Amélioré : Un tableau de bord de visualisation permet de suivre la couverture géographique et d’identifier les localités mal ou non couvertes.
• Gain de Temps et Efficacité : Les données collectées sont facilement mises à jour et réutilisables, réduisant le temps consacré à la collecte de données et permettant de se concentrer sur la planification et l’exécution.

Chiffres clés

• 27 359 localités géolocalisées avec les répertoires des acteurs clés.
• 6 310 formations sanitaires géolocalisées et inventoriées.
• 1 985 Aires de Santé et 200 Districts géo-encodés.
• Génération automatique des fichiers de micro-plans en formats Excel et PDF, accessibles en ligne.

Leçons apprises et prochaines étapes

Les leçons tirées de cette expérience guideront les futures campagnes et la planification de la vaccination de routine. L’utilisation d’images satellites pour affiner l’identification des localités et l’intégration de l’interface IASO dans le site internet du PEV sont prévues pour améliorer encore plus l’efficacité et l’exhaustivité des données.

Conclusion

IASO représente un outil innovant qui transforme la manière dont les campagnes de vaccination sont planifiées et exécutées au Cameroun. En permettant une collecte de données précise, une allocation efficace des ressources et un suivi rigoureux, IASO joue un rôle crucial dans l’atteinte des objectifs de vaccination, en particulier ceux visant à atteindre une couverture vaccinale maximale.