Le système de santé du Rwanda a fait des progrès remarquables au cours des deux dernières décennies : baisse des taux de mortalité infantile, couverture d'assurance maladie quasi universelle grâce à la Mutuelle de Santé et réseau d'agents de santé communautaire devenu une référence mondiale. Pourtant, derrière ces grandes réalisations se cache un défi persistant et souvent sous-estimé : le fossé entre la collecte de données sanitaires et leur application pratique au niveau des établissements, des districts et du pays.

Le problème de l’abondance des données

Le Rwanda collecte un volume impressionnant de données sur la santé. La plateforme District Health Information Software 2 (DHIS2) regroupe les rapports de milliers d’établissements de santé à travers le pays. Les agents de santé communautaires soumettent des rapports mensuels sur la santé maternelle, la nutrition infantile, le paludisme et une série d'autres indicateurs. Les enquêtes nationales – DHS, MICS et diverses évaluations de programmes – ajoutent des couches supplémentaires de preuves à un ensemble de données déjà important.

Le problème n’est pas le manque de données. Le problème est qu’une grande partie de ces données sont collectées, compilées, puis restent en grande partie sous-utilisées par les décideurs mêmes qu’elles étaient conseillées d’aider.

Des études menées en Afrique subsaharienne montrent systématiquement que moins de 40 % des données de santé régulièrement collectées sont examinées au niveau des établissements de santé – et qu’une proportion encore plus faible influence les décisions opérationnelles au niveau du district ou au niveau national.

Pourquoi l'écart existe

Comprendre pourquoi les décideurs n'utilisent pas les données disponibles nécessite de regarder au-delà des explications évidentes : mauvaise connectivité, culture numérique limitée ou équipement insuffisant. Même si ces facteurs sont importants, les obstacles les plus fondamentaux sont d’ordre institutionnel et humain.

Capacité et confiance

De nombreux agents de santé de district et gestionnaires d’établissements n’ont pas confiance dans leur capacité à interpréter des ensembles de données complexes. Présenter à un responsable d'installation un tableau de bord de 40 indicateurs et s'attendre à ce qu'il identifie des priorités réalisables n'est pas réaliste sans un soutien analytique et une formation adéquats. La maîtrise des données ne consiste pas simplement à savoir comment utiliser un système, il s'agit également de développer le jugement nécessaire pour distinguer le signal du bruit.

Structures d'incitation

La conformité des rapports est souvent encouragée ; l’utilisation des données l’est rarement. Les agents de santé sont évalués sur la question de savoir s’ils soumettent des rapports, et non sur la question de savoir si ces rapports ont permis de prendre de meilleures décisions. Jusqu’à ce que l’utilisation des données devienne une partie visible et valorisée de l’évaluation des performances – à tous les niveaux du système – elle restera secondaire par rapport à la collecte de données.

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Regarder : Évaluation du flux de travail et numérisation des enregistrements dans un établissement de santé de district à Kigali.

Le problème de la boucle de rétroaction

Dans de nombreux systèmes de santé, les données circulent vers le haut mais rarement vers le bas. Une agente de santé communautaire soumet son rapport mensuel au centre de santé. Le centre de santé se soumet au district. Le district se soumet au Ministère. Mais l’ASC reçoit rarement des retours sur ce que ses données ont révélé, et ne voit presque jamais comment cela a influencé une décision. Sans une boucle de rétroaction fonctionnelle, la collecte de données apparaît comme une charge administrative plutôt que comme une contribution significative.

L’objectif d’un système d’information sur la santé n’est pas de générer des rapports, mais de permettre l’action. Les données sans décisions ne sont que du bruit.

— Organisation mondiale de la santé, Cadre des systèmes d'information sur la santé, 2024

À quoi ressemble la prise de décision fondée sur des données probantes dans la pratique

La bonne nouvelle est que le Rwanda dispose de plusieurs avantages structurels qui lui permettent de combler cet écart plus rapidement que de nombreux systèmes de santé comparables. Un cadre de décentralisation solide, un cadre compétent d'équipes de santé de district et une culture de responsabilité en matière de performance à travers les imihigo (contrats de performance) créent tous des conditions dans lesquelles l'utilisation des données peut être intégrée de manière significative.

Dans notre travail de conseil auprès de clients du secteur de la santé, nous avons identifié trois approches pratiques qui font toujours la différence :

• Simplifiez le tableau de bord des données. L'identification des cinq à sept indicateurs qui correspondent le plus directement aux responsabilités d'un décideur (et la présentation de ceux-ci uniquement) augmente considérablement la probabilité d'engagement et d'utilisation.
• Intégrer l'examen des données dans les routines existantes. Plutôt que de créer de nouvelles réunions ou processus, les programmes efficaces intègrent l'examen structuré des données dans les réunions de coordination mensuelles qui existent déjà au niveau des établissements et du district.
• Fermez délibérément la boucle de rétroaction. Même un bref résumé écrit partagé avec les agents de santé communautaires – reconnaissant ce que leurs données ont montré et quelle décision elles ont appuyée – augmente de manière significative la qualité des rapports et l'engagement au fil du temps.

Le rôle de l'Ireme dans le renforcement de l'utilisation des données de santé

Chez Ireme, nos missions de conseil en santé publique se concentrent souvent précisément sur ce défi : aider les clients à passer de la collecte de données à une véritable prise de décision basée sur les données. Cela signifie travailler aux côtés des équipes sanitaires de district pour renforcer les capacités analytiques, soutenir les évaluations de programmes conçues dès le départ pour produire des recommandations concrètes et donner des conseils sur la conception d'un système d'information sanitaire qui donne la priorité aux besoins décisionnels de l'utilisateur final.

Le système de santé du Rwanda a démonté à maintes reprises qu'il peut atteindre des objectifs ambitieux lorsque les données factuelles et la volonté politique s'alignent. Combler l’écart entre les données et les décisions est la prochaine frontière – et c’est une étape dans laquelle des conseils rigoureux et contextuels peuvent faire une différence tangible.