数据使用到底是什么?
Michelle Li, MEASURE Evaluation
MEASURE评估由美国国际开发署资助，我们与各国合作，加强卫生信息系统，以做出改变，改善人们的健康。其基本原理是:通过实施卫生信息系统干预措施，我们改进系统，以产生高质量的数据，从而改进决策，提高卫生服务提供的有效性和效率。
就目前而言，这很好，但要让它真正发挥作用，项目经理、卫生规划者和实施这些干预措施的团体还必须衡量数据质量和数据使用情况，这样我们才能知道什么是有效的，并确定我们应该解决的差距。
大多数人将常规健康数据的质量定义为准确性、及时性、一致性和完整性。现有的工具和指导文件提供了衡量和评估数据质量的标准化方法，例如数据质量审查工具箱,常规数据质量评估工具，以及数据质量审计工具．
但是这些数据是否用于决策呢?这要定义和衡量要复杂得多。关于什么是数据使用还没有达成共识，并且由于复杂的流程、社会背景以及运行项目和分配资金的利益相关者的心态，数据知情决策的结果可能难以跟踪。数据使用可能受到捐助者压力、相互竞争的优先事项和缺乏资金的影响，这些因素可能决定基于数据的建议是否得到实施。它还受到数据审查和数据使用之间的时间的影响。
MEASURE Evaluation最近发布了一份报告，概念化和测量数据使用:评估和工具的回顾，这篇文章阐明了这些挑战，并为如何衡量决策中的数据使用提供了指导。
我们将数据使用定义为在战略规划、政策制定、项目规划和管理、宣传或提供服务中审查数据以提供行动建议的实例。我们进一步将其分解，以描述一个连续体，其中数据首先用于改善HIS的功能，然后用于改善卫生项目。为了帮助监测工作加强数据使用，我们提供了现有评估的概述，这些评估纳入了这一连续体的数据使用措施，包括:
- 评估卫生部门数据需求和使用的障碍，评估加强数据使用的八个优先领域的改善情况
- 监测和评价能力评估工具包(MECAT)，其中包括编制卫生统计和信息产品的措施
- 日常信息系统管理绩效(棱镜计划)，对在审查和讨论常规卫生信息的基础上作出和实施的决定采取措施
而且，我们将继续阐明数据是如何发挥作用的。我们的重点是严格定义和衡量数据使用，努力加强证据基础，以帮助了解哪些干预措施有效，哪些无效，为什么会这样，然后为更好的健康提供更好的数据指明前进的方向。
Michelle Li是Palladium MEASURE评估公司的数据使用专家。
转载已获授权科学的说．
有关数据需求和使用的更多信息，请参见测量评估，数据需求和使用．
