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Overview
| Project website | github.com/worldbank/sdg-metadata |
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| Instructions for translators | This project is limited to Russian translation only, for now. More detailed instructions to come. |
| Project maintainers |
 brockfanning
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| Translation license | MIT License |
| Translation process |
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| Source code repository |
https://github.com/worldbank/sdg-metadata
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| Repository branch | master |
| Last remote commit |
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85d59a4a6e9
brockfanning authored 2 weeks ago |
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2874e5e2354
 deblsyl authored a year ago |
| Weblate repository |
https://hosted.weblate.org/git/sdg-metadata/1-1-1a/
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| File mask | translations-metadata/*/3-8-1.yml |
| Monolingual base language file | translations-metadata/en/3-8-1.yml |
| Translation file |
Download
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<p><strong>URL: </strong><a href="https://www.who.int/health-topics/universal-health-coverage">https://www.who.int/health-topics/universal-health-coverage</a></p>
<p> </p> <p><strong>References: </strong><a href="https://www.who.int/publications/i/item/tracking-universal-health-coverage">https://www.who.int/publications/i/item/tracking-universal-health-coverage</a> </p> <p><a href="http://www.thelancet.com/pdfs/journals/langlo/PIIS2214-109X(17)30472-2.pdf" target="_blank"><u>http://www.thelancet.com/pdfs/journals/langlo/PIIS2214-109X(17)30472-2.pdf</u></a> </p> <p><a href="https://www.who.int/health-topics/universal-health-coverage">https://www.who.int/health-topics/universal-health-coverage</a></p> <p>For historical development of methods, see: </p> <p><a href="https://www.who.int/publications/i/item/9789241565264">https://www.who.int/publications/i/item/9789241565264</a> </p> <p><a href="https://www.who.int/publications/i/item/monitoring-progress-towards-universal-health-coverage-at-country-and-global-levels-framework-measures-and-targets">https://www.who.int/publications/i/item/monitoring-progress-towards-universal-health-coverage-at-country-and-global-levels-framework-measures-and-targets</a> </p> <p><a href="http://collections.plos.org/uhc2014" target="_blank"><u>http://collections.plos.org/uhc2014</u></a> </p> <p> </p> <p>Annex 1: Metadata for tracer indicators used to measure the coverage of essential health services for monitoring SDG indicator 3.8.1.</p> <p>Please send any comments or queries to: uhc_stats@who.int</p> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Tracer area</p> </td> <td> <p>Family planning</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Indicator definition</p> </td> <td> <p>Percentage of women of reproductive age (15−49 years) who are married or in-union who have their need for family planning satisfied with modern methods.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numerator</p> </td> <td> <p>Number of women aged 15-49 who are married or in-union who are currently using, or whose partner is currently using a modern method of contraception </p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Denominator</p> </td> <td> <p>Number of women aged 15-49 who are married or in-union with a need for family planning </p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Main data sources</p> </td> <td> <p>Population-based health surveys</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of measurement</p> </td> <td> <p>Household surveys include a series of questions to measure the modern contraceptive prevalence rate and need for family planning. The number of women with a need for family planning is defined as the sum of the number of women of reproductive age (15–49 years) who are married or in a union and who are currently using, or whose sexual partner is currently using, at least one contraceptive method (modern or traditional), and the number of women of reproductive age with an unmet need for family planning. Unmet need for family planning is the proportion of women of reproductive age (15–49 years) either married or in a consensual union, who are fecund and sexually active but who are not using any method of contraception (modern or traditional), and report not wanting any more children or wanting to delay the birth of their next child for at least two years. Included are:</p> <ol> <li>all pregnant women (married or in a consensual union) whose pregnancies were unwanted or mistimed at the time of conception;</li> <li>all postpartum amenorrhoeic women (married or in consensual union) who are not using family planning and whose last birth was unwanted or mistimed;</li> <li>all fecund women (married or in consensual union) who are neither pregnant nor postpartum amenorrhoeic, and who either do not want any more children (want to limit family size), or who wish to postpone the birth of a child for at least two years or do not know when or if they want another child (want to space births), but are not using any contraceptive method.</li> </ol> <p>Modern methods include female and male sterilization, the intra-uterine device (IUD), the implant, injectables, oral contraceptive pills, male and female condoms, vaginal barrier methods (including the diaphragm, cervical cap and spermicidal foam, jelly, cream and sponge), lactational amenorrhea method (LAM), emergency contraception and other modern methods not reported separately.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of estimation</p> </td> <td> <p>The United Nations Population Division produces a systematic and comprehensive series of annual estimates and projections of the proportion of need for family planning among women of reproductive age (15-49) satisfied with modern methods. A Bayesian hierarchical model is applied to a comprehensive global dataset of a country-specific data to generate the estimates and projections. The model accounts for differences by data source, sample population, and survey questions. </p> <p>See here for details: </p> <p><a href="https://www.un.org/development/desa/pd/data/family-planning-indicators">https://www.un.org/development/desa/pd/data/family-planning-indicators</a> </p> <p>Data compilation of country-specific survey data in World Contraceptive Use: </p> <p><a href="https://www.un.org/development/desa/pd/node/3285">https://www.un.org/development/desa/pd/node/3285</a> </p> </td> </tr> <tr> <td> <p>UHC-related notes</p> </td> <td></td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Tracer area</p> </td> <td> <p>Pregnancy care</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Indicator definition</p> </td> <td> <p>Percentage of women aged 15-49 years with a live birth in a given time period who received antenatal care four or more times </p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numerator</p> </td> <td> <p>Number of women aged 15−49 years with a live birth in a given time period who received antenatal care four or more times</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Denominator</p> </td> <td> <p>Total number of women aged 15−49 years with a live birth in the same period.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Main data sources</p> </td> <td> <p>Household surveys and routine facility information systems.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of measurement</p> </td> <td> <p>Data on four or more antenatal care visits is based on questions that ask if and how many times the health of the woman was checked during pregnancy. Household surveys that can generate this indicator include DHS, MICS, RHS and other surveys based on similar methodologies. Service/facility reporting systems can be used where the coverage is high, usually in higher income countries.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of estimation</p> </td> <td> <p>WHO maintains a data base on coverage of antenatal care: <a href="http://apps.who.int/gho/data/node.main.ANTENATALCARECOVERAGE4"><u>http://apps.who.int/gho/data/node.main.ANTENATALCARECOVERAGE4</u></a></p> </td> </tr> <tr> <td> <p>UHC-related notes</p> </td> <td> <p>Ideally this indicator would be replaced with a more comprehensive measure of pregnancy care, for example the proportion of women who have a skilled provider attend the birth or an institutional delivery. A challenge in measuring skilled attendance at birth is determining which providers are “skilled”. </p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Tracer area</p> </td> <td> <p>Child immunization</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Indicator definition</p> </td> <td> <p>Percentage of infants receiving three doses of diphtheria-tetanus-pertussis containing vaccine</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numerator</p> </td> <td> <p>Children 1 year of age who have received three doses of diphtheria-tetanus-pertussis containing vaccine</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Denominator</p> </td> <td> <p>All children 1 year of age</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Main data sources</p> </td> <td> <p>Household surveys and facility information systems.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of measurement</p> </td> <td> <p>For survey data, the vaccination status of children aged 12–23 months is collected from child health cards or, if there is no card, from recall by the care-taker. For administrative data, the total number of doses administered to the target population is extracted.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of estimation</p> </td> <td> <p>Together, WHO and UNICEF derive estimates of DTP3 coverage based on data officially reported to WHO and UNICEF by Member States, as well as data reported in the published and grey literature. They also consult with local experts - primarily national EPI managers and WHO regional office staff - for additional information regarding the performance of specific local immunization services. Based on the available data, consideration of potential biases, and contributions from local experts, WHO/UNICEF determine the most likely true level of immunization coverage. </p> <p>For details, see here: </p> <p> <a href="https://www.who.int/teams/immunization-vaccines-and-biologicals/immunization-analysis-and-insights/global-monitoring/immunization-coverage/who-unicef-estimates-of-national-immunization-coverage">https://www.who.int/teams/immunization-vaccines-and-biologicals/immunization-analysis-and-insights/global-monitoring/immunization-coverage/who-unicef-estimates-of-national-immunization-coverage</a></p> </td> </tr> <tr> <td> <p>UHC-related notes</p> </td> <td> <p>There is variability in national vaccine schedules across countries. Given this, one option for monitoring full child immunization is to monitor the fraction of children receiving vaccines included in their country’s national schedule. A second option, which may be more comparable across countries and time, is to monitor DTP3 coverage as a proxy for full child immunization. Diphtheria-tetanus-pertussis containing vaccine often includes other vaccines, e.g., against Hepatitis B and Haemophilus influenza type B, and is a reasonable measure of the extent to which there is a robust vaccine delivery platform within a country. </p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Tracer area</p> </td> <td> <p>Child treatment </p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Indicator definition</p> </td> <td> <p>Percentage of children younger than 5 years with symptoms of acute respiratory infection (cough and fast or difficult breathing <strong>due to a problem in the chest</strong> <strong>and not due to a blocked nose only</strong>) in the 2 weeks preceding the survey for whom advice or treatment was sought from a health facility or provider</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numerator</p> </td> <td> <p>Number of children younger than 5 years with symptoms of acute respiratory infection (cough and fast or difficult breathing <strong>due to a problem in the chest</strong> <strong>and not due to a blocked nose only</strong>) in the 2 weeks preceding the survey for whom advice or treatment was sought from a health facility or provider</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Denominator</p> </td> <td> <p>Number of children younger than 5 years with symptoms of acute respiratory infection (cough and fast or difficult breathing <strong>due to a problem in the chest</strong> <strong>and not due to a blocked nose only</strong>) in the 2 weeks preceding the survey </p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Main data sources</p> </td> <td> <p>Household surveys</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of measurement</p> </td> <td> <p>The indicator is captured by household surveys including DHS, MICS and other national population-based surveys and is intended for use in high under-5 mortality settings to monitor efforts to reduce mortality from acute respiratory infections (including pneumonia) which are a leading cause of death for children under the age of 5 years. The Child Health Accountability Tracking Technical Advisory Group (CHAT TAG), convened by WHO and UNICEF, has ratified this indicator and is working to standardize its use across household surveys.</p> <p>WHO/UNICEF maintains a database of country-level observations from household surveys that can be accessed here: <a href="https://data.unicef.org/topic/child-health/pneumonia/">https://data.unicef.org/topic/child-health/pneumonia/</a> </p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of estimation</p> </td> <td> <p>UNICEF and WHO maintain a data base on this indicator and work on ensuring that values presented are comparable, using the same indicator definition.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>UHC-related notes</p> </td> <td> <p>This indicator is not typically measured in higher income countries with well-established health systems. </p> <p>For countries without observed data, coverage was estimated from a regression that predicts coverage of care-seeking for symptoms of acute respiratory infection (on the logit scale), obtained from the WHO data base described above, as a function of the log of the estimated under-five all-causes mortality rate, which can be found here: <a href="https://www.who.int/data/gho/data/themes/mortality-and-global-health-estimates">https://www.who.int/data/gho/data/themes/mortality-and-global-health-estimates</a></p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Tracer area</p> </td> <td> <p>Tuberculosis treatment</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Indicator definition</p> </td> <td> <p>Percentage of incidence TB cases that are detected and treated in a given year</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numerator</p> </td> <td> <p>Number of new and relapse cases detected and treated in a given year </p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Denominator</p> </td> <td> <p>Number of new and relapse cases in the same year</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Main data sources</p> </td> <td> <p>Facility information systems, surveillance systems, population-based health surveys with TB diagnostic testing, TB register and related quarterly reporting system (or electronic TB registers)</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of measurement</p> </td> <td> <p>This indicator requires two main inputs:</p> <p>(1) The number of new and relapse TB cases diagnosed and treated in national TB control programmes and notified to WHO in a given year.</p> <p>(2) The number of incident TB cases for the same year, typically estimated by WHO.</p> <p>The final indicator = (1)/(2) </p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of estimation</p> </td> <td> <p>Estimates of TB incidence are produced through a consultative and analytical process led by WHO and are published annually. These estimates are based on annual case notifications, assessments of the quality and coverage of TB notification data, national surveys of the prevalence of TB disease and information from death (vital) registration systems. Estimates of incidence for each country are derived, using one or more of the following approaches depending on available data:</p> <p>1. incidence = case notifications/estimated proportion of cases detected;</p> <p>2. incidence = prevalence/duration of condition;</p> <p>3. incidence = deaths/proportion of incident cases that die. </p> <p>Dynamic and statistical models were introduced to produce estimates for 2020 and 2021 that account for the major disruptions to the provision of and access to TB diagnostic and treatment services that have occurred in the context of the coronavirus (COVID-19) pandemic.</p> <p>These estimates of TB incidence are combined with country-reported data on the number of cases detected and treated, and the percentage of cases successfully treated, as described above.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>UHC-related notes</p> </td> <td> <p>To compute the indicator using WHO estimates, one can access necessary files here: <a href="http://www.who.int/tb/country/data/download/en/"><u>http://www.who.int/tb/country/data/download/en/</u></a>, and compute the indicator as = c_cdr </p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Tracer area</p> </td> <td> <p>HIV treatment</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Indicator definition</p> </td> <td> <p>Percentage of adults and children living with HIV currently receiving antiretroviral therapy (ART)</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numerator</p> </td> <td> <p>Number of adults and children who are currently receiving ART at the end of the reporting period</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Denominator</p> </td> <td> <p>Number of adults and children living with HIV during the same period</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Main data sources</p> </td> <td> <p>Facility reporting systems, sentinel surveillance sites, population-based surveys</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of measurement</p> </td> <td> <p>Numerator: The numerator is generated by counting the number of adults and children who received ART at the end of the reporting period. Data can be collected from facility-based ART registers or drug supply management systems. These are then tallied and transferred to cross sectional monthly or quarterly reports which will then be aggregated for national totals. Patients receiving ART in the private sector and public sector should be included in the numerator.</p> <p>Denominator: Data on the number of people with HIV infection may come from epidemic models and population-based surveys or, as is common in sub-Saharan Africa, surveillance systems based on antenatal care clinics.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of estimation</p> </td> <td> <p>Estimates of antiretroviral treatment coverage among people living with HIV for 2000-2018 are derived as part of the 2019 UNAIDS' estimation round. </p> <p>To estimate the number of people living with HIV across time in high burden countries, UNAIDS in collaboration with countries use an epidemic model (Spectrum) that combines surveillance data on prevalence with the current number of patients receiving ART and assumptions about the natural history of HIV disease progression. </p> <p>Since ART is now recommended for all individuals living with HIV, monitoring ART coverage is less complicated than before, when only those with a certain level of disease severity were eligible to receive ART.</p> <p>Estimates of ART coverage can be found here: <a href="https://www.who.int/data/gho/data/indicators/indicator-details/GHO/estimated-antiretroviral-therapy-coverage-among-people-living-with-hiv-(-)">https://www.who.int/data/gho/data/indicators/indicator-details/GHO/estimated-antiretroviral-therapy-coverage-among-people-living-with-hiv-(-)</a></p> </td> </tr> <tr> <td> <p>UHC-related notes</p> </td> <td> <p>Comparable estimates of ART coverage in high income countries, in particular time trends, are not always available.</p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Tracer area</p> </td> <td> <p>Malaria prevention</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Indicator definition</p> </td> <td> <p>Percentage of population in malaria-endemic areas who slept under an ITN the previous night.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numerator</p> </td> <td> <p>Number of people in malaria-endemic areas who slept under an ITN.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Denominator</p> </td> <td> <p>Total number of people in malaria endemic areas.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Main data sources</p> </td> <td> <p>Data on household access and use of ITNs come from nationally representative household surveys such as Demographic and Health Surveys, Multiple Indicator Cluster Surveys, and Malaria Indicator Surveys. Data on the number of ITNs delivered by manufacturers to countries are compiled by Milliner Global Associates, and data on the number of ITNs distributed within countries are reported by National Malaria Control Programs.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of measurement</p> </td> <td> <p>Many recent national surveys report the number of ITNs observed in each respondent household. Ownership rates can be converted to the proportion of people sleeping under an ITN using a linear relationship between access and use that has been derived from 62 surveys that collect information on both indicators. </p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of estimation</p> </td> <td> <p>Mathematical models can be used to combine data from household surveys on access and use with information on ITN deliveries from manufacturers and ITN distribution by national malaria programmes to produce annual estimates of ITN coverage. WHO uses this approach in collaboration with the Malaria Atlas Project. Methodological details can be found in pages 122-123 of the World Malaria Report 2021: <a href="https://www.who.int/publications/i/item/9789240040496">https://www.who.int/publications/i/item/9789240040496</a>.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>UHC-related notes</p> </td> <td> <p>WHO produces comparable ITN coverage estimates for 40 of the 47 malaria endemic countries or areas of sub-Saharan Africa. The islands of </p> <p>Mayotte (for which no ITN delivery or distribution data </p> <p>were available) and Cabo Verde (which does not distribute </p> <p>ITNs) were excluded, as were the low transmission </p> <p>countries of Eswatini, Namibia, Sao Tome and Principe, </p> <p>and South Africa, for which ITNs comprise a small </p> <p>proportion of vector control. Analyses were limited to </p> <p>populations categorized by NMPs as being at risk. For other countries, ITN coverage is not included in the UHC service coverage index due to data limitations. </p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Tracer area</p> </td> <td> <p>Water, sanitation and hygiene</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Indicator definition</p> </td> <td> <p>Percentage of population using at least basic sanitation services, that is, improved sanitation facilities that are not shared with other households</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numerator</p> </td> <td> <p>Number of people using basic sanitation services as well as those using safely managed sanitation services. Improved sanitation facilities include flush/pour flush toilets connected to piped sewer systems, septic tanks or pit latrines; pit latrines with slabs (including ventilated pit latrines), and composting toilets</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Denominator</p> </td> <td> <p>Total population</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Main data sources</p> </td> <td> <p>Population-based household surveys and censuses</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of measurement</p> </td> <td> <p>Data on improved sanitation facilities are routinely collected in household surveys and censuses. These data sources may also collect information on sharing of sanitation facilities are shared among two or more households, and on emptying of on-site sanitation facilities. Household-level responses, weighted by household size, are used to compute population coverage.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of estimation</p> </td> <td> <p>The WHO/UNICEF Joint Monitoring Programme for Water Supply, Sanitation and Hygiene (JMP) is responsible for SDG reporting on drinking water, sanitation and hygiene (WASH) and has produced regular estimates of coverage of the population using at least basic sanitation services since 2000. The JMP assembles, reviews and assesses national data collected by statistics offices and other relevant institutions including sectoral authorities. Linear regression is used to provide estimates of the population using improved sanitation facilities, as well as the proportion practising open defecation. Regressions are also made to estimate the population using improved sanitation facilities connected to sewers and septic tanks; these are constrained to not exceed the estimates for total improved facilities. The proportion of the population sharing sewered and non-sewered sanitation facilities is estimated by making a linear regression on all available data on sharing from household surveys and censuses. Basic sanitation services are calculated by multiplying the proportion of the population using improved sanitation facilities by the proportion of improved sanitation facilities which are not shared among two or more households. Separate estimates are made for urban and rural areas, and national estimates are generated as weighted averages of the two, using population data from the most recent report of the United Nations Population Division. The most recent household survey or census available for most countries was typically conducted two to six years ago. The JMP extrapolates regressions for two years beyond the last available data point. Beyond this point the estimates remain unchanged for up to four years unless coverage is below 0.5 per cent or above 99.5 per cent, in which case the line is extended indefinitely. For more information see <a href="https://washdata.org/monitoring/methods/estimation-methods">https://washdata.org/monitoring/methods/estimation-methods</a></p> </td> </tr> <tr> <td> <p>UHC-related notes</p> </td> <td> <p>The SDG global indicator of “proportion of population using safely managed sanitation services” (SDG 6.2.1a) is an expanded version of the MDG indicator, which additionally considers safe management of excreta along the entire sanitation chain, including treatment and disposal This indicator is not used for UHC monitoring due to lower data availability. </p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Tracer area</p> </td> <td> <p>Prevention of cardiovascular disease</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Indicator definition</p> </td> <td> <p>Prevalence of treatment (taking medicine) for hypertension among adults aged 30-79 years with hypertension (age-standardized estimate) (%)</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numerator</p> </td> <td> <p>Number of adults aged 30-79 years who took medication for hypertension</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Denominator</p> </td> <td> <p>Number of adults aged 30-79 years with hypertension (defined as having systolic blood pressure ≥ 140 mmHg, diastolic blood pressure ≥ 90 mmHg, or taking medication for hypertension)</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Main data sources</p> </td> <td> <p>Population-based surveys and surveillance systems</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of measurement</p> </td> <td> <p>Data sources recording measured blood pressure are used (self-reported data are excluded). If multiple blood pressure readings are taken per participant, the first reading is dropped and the remaining readings are averaged. Whether medication is taken for hypertension may be assessed using questions worded as variations of “Are you currently taking any medicines, tablets, or pills for high blood pressure?” or “In the past 2 weeks, have you taken any drugs (medication) for raised blood pressure prescribed by a doctor or other health worker?” In studies that gather information on prescribed medicines, survey information may be used to establish that the purpose of taking a blood pressure-lowering drug was specifically to treat hypertension.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of estimation</p> </td> <td> <p>Full details of input and data methods are available at: NCD Risk Factor Collaboration (NCD-RisC). Worldwide trends in hypertension prevalence and progress in treatment and control from 1990 to 2019: a pooled analysis of 1201 population-representative studies with 104 million participants. The Lancet S0140-6736(21)01330-1 (https://www.thelancet.com/article/S0140-6736(21)01330-1/fulltext). A total of 1,201 population-based studies that included measured blood pressure and data on blood pressure treatment in 104 million individuals aged 30–79 years were used to estimate trends in hypertension and hypertension diagnosis, treatment and control from 1990 to 2019. Age-standardized estimates are produced by applying the crude estimates to the WHO Standard Population.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>UHC-related notes</p> </td> <td> <p> </p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Tracer area</p> </td> <td> <p>Management of diabetes</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Indicator definition</p> </td> <td> <p>Age-standardized mean fasting plasma glucose for adults aged 18 years and older</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Main data sources</p> </td> <td> <p>Population-based surveys and surveillance systems</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of measurement</p> </td> <td> <p>Fasting plasma glucose (FPG) levels are determined by taking a blood sample from participants who have fasted for at least 8 hours. Other related biomarkers, such as hemoglobin A1c (HbA1c), were used to help calculate estimates (see below).</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of estimation</p> </td> <td> <p>For producing comparable national estimates, data observations based on mean FPG, oral glucose tolerance test (OGTT), HbA1c, or combinations therein, are all converted to mean FPG. A Bayesian hierarchical model is then fitted to these data to calculate age-sex-year-country specific prevalences, which accounts for national vs. subnational data sources, urban vs. rural data sources, and allows for variation in prevalence across age and sex. Age-standardized estimates are then produced by applying the crude estimates to the WHO Standard Population. Methodological details can be found here: <a href="https://www.who.int/diabetes/global-report/en/"><u>https://www.who.int/diabetes/global-report/en/</u></a></p> </td> </tr> <tr> <td> <p>UHC-related notes</p> </td> <td> <p>An individual’s FPG may be low because of effective treatment with glucose-lowering medication, or because the individual is not diabetic as a result of health promotion activities or other factors such as genetics. Mean FPG is thus a proxy for both effective promotion of healthy diets and behaviors and effective treatment of diabetes. </p> <p>The above estimates are done separately for men and women; for the UHC tracer indicator a simple average of values for men and women is computed. The indicator, which is a continuous measure (units of mmol/L), is converted to a scale of 0 to 100 using the minimum theoretical biological risk (5.1 mmol/L) and observed maximum across countries (7.41 mmol/L). </p> <p>rescaled value = (7.41 - original value) / (7.41-5.1) * 100</p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Tracer area</p> </td> <td> <p>Tobacco control</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Indicator definition</p> </td> <td> <p>Age-standardized percentage of the population aged 15 years and over who currently use any tobacco product (smoked and/or smokeless tobacco) on a daily or non-daily basis.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numerator</p> </td> <td> <p>Estimated number of adults 15 years and older who currently use any tobacco product (smoked and/or smokeless tobacco) on a daily or non-daily basis</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Denominator</p> </td> <td> <p>Total number of adults 15 years and older</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Main data sources</p> </td> <td> <p>Household surveys</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of measurement</p> </td> <td> <p>Tobacco products include cigarettes, pipes, cigars, cigarillos, waterpipes (hookah, shisha), bidis, kretek, heated tobacco products, and all forms of smokeless (oral and nasal) tobacco. Tobacco products exclude e-cigarettes (which do not contain tobacco), “e-cigars”, “e-hookahs”, JUUL and “e-pipes”.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of estimation</p> </td> <td> <p>A statistical model based on a Bayesian negative binomial meta-regression is used to model prevalence of current tobacco use for each country, separately for men and women. A full description of the method is available as a peer-reviewed article in The Lancet, volume 385, No. 9972, p966–976 (2015). Once the age-and-sex-specific prevalence rates from national surveys were compiled into a dataset, the model was fit to calculate trend estimates from the year 2000 to 2025. The model has two main components: (a) adjusting for missing indicators and age groups, and (b) generating an estimate of trends over time as well as the 95% credible interval around the estimate. Depending on the completeness/comprehensiveness of survey data from a particular country, the model at times makes use of data from other countries to fill information gaps. When a country has fewer than two nationally representative population-based surveys in different years, no attempt is made to fill data gaps and no estimates are calculated. To fill data gaps, information is “borrowed” from countries in the same UN subregion. The resulting trend lines are used to derive estimates for single years, so that a number can be reported even if the country did not run a survey in that year. In order to make the results comparable between countries, the prevalence rates are age-standardized to the WHO Standard Population. Estimates for countries with irregular surveys or many data gaps will have large uncertainty ranges, and such results should be interpreted with caution.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>UHC-related notes</p> </td> <td> <p>Prevalence of tobacco non-use is computed as 1 minus the prevalence of tobacco use. The indicator is then rescaled based on a non-zero minimum to obtain finer resolution : rescaled tobacco non-use = (X-30)/(100-30)*100.</p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Tracer area</p> </td> <td> <p>Hospital access</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Indicator definition</p> </td> <td> <p>Hospital beds per capita, relative to a maximum threshold of 18 per 10,000 population</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numerator</p> </td> <td> <p>Number of hospital beds (should exclude labor and delivery beds)</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Denominator</p> </td> <td> <p>Total population</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Main data sources</p> </td> <td> <p>Administrative systems / Health facility reporting system</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of measurement</p> </td> <td> <p>Country administrative systems are used to total the number of hospital beds, which are divided by the total estimated population, and multiplied by 10,000. </p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of estimation</p> </td> <td> <p>Using available data, the indicator is computed relative to a threshold value of 18 hospital beds per 10,000 population. This threshold is below the observed OECD high income country minimum (since year 2000) of 20 per 10,000 (OECD Health Statistics database, 2015 edition) and tends to correspond to an inpatient hospital admission rate of around 5 per 100 per year. This indicator is designed to capture low levels of hospital capacity; the maximum threshold is used because very high hospital bed densities are not necessary an efficient use of resources. The indicator is computed as follows, using country data on hospital bed density (<em>x</em>), which results in values ranging from 0 to 100:</p> <ul> <li>Country with a hospital bed density <em>x</em> < 18 per 10,000 per year, the indicator = <em>x</em> /18*100. </li> <li>Country with a hospital bed density <em>x</em> >= 18 per 10,000 per year, the indicator = 100.</li> </ul> </td> </tr> <tr> <td> <p>UHC-related notes</p> </td> <td> <p>This indicator is used as proxy for the full coverage of inpatient care services. An alternative indicator could be hospital in-patient admission rate, relative to a maximum threshold. However, that indicator is currently not reported widely across regions, in particular the African Region. In countries where both hospital beds per capita and in-patient admission rates are available, they are highly correlated.</p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Tracer area</p> </td> <td> <p>Health workforce</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Indicator definition</p> </td> <td> <p>Health professionals (physicians, psychiatrists, and surgeons) per capita, relative to maximum thresholds for each cadre</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numerator</p> </td> <td> <p>Number of physicians, psychiatrists and surgeons</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Denominator</p> </td> <td> <p>Total population</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Main data sources</p> </td> <td> <p>National Health Workforce Accounts. This includes reported data from Member States based on national registry of health workers, ideally coupled with regular assessment of completeness using census data, labour force surveys, professional association registers, or facility censuses.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of measurement</p> </td> <td> <p>The classification of health workers is based on criteria for vocational education and training, regulation of health professions, and activities and tasks of jobs, i.e., a framework for categorizing key workforce variables according to shared characteristics. The WHO framework largely draws on the latest revisions to the internationally standardized classification systems of the International Labour Organization (International Standard Classification of Occupations), United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (International Standard Classification of Education), and the United Nations Statistics Division (International Standard Industrial Classification of All Economic Activities). Methodological details can be found here: <a href="https://www.who.int/activities/improving-health-workforce-data-and-evidence">https://www.who.int/activities/improving-health-workforce-data-and-evidence</a></p> <p>Health workforce data can be accessed on the NHWA data portal: <a href="https://apps.who.int/nhwaportal/">https://apps.who.int/nhwaportal/</a></p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of estimation</p> </td> <td> <p>Using available data, the indicator is computed by first rescaling, separately, health worker density ratios for each of the three cadres (physicians, psychiatrists and surgeons) relative to the minimum observed values across OECD countries since 2000 (OECD Health Statistics database, 2015 edition), which are as follows: physicians = 0.9 per 1000, psychiatrists = 1 per 100,000, and surgeons = 14 per 100,000. This rescaling is done in the same way as that for the hospital bed density indicator described above, resulting in indicator values that range from 0 to 100 for each of the three cadres. For example, using country data on physicians per 1000 population (<em>x</em>), the cadre-specific indicator would be computed as:</p> <ul> <li>Country with <em>x</em> < 0.9 per 1000 per year, the cadre-specific indicator = <em>x</em> /0.9*100. </li> <li>Country with <em>x</em> >= 0.9 per 1000 per year, the cadre-specific indicator = 100.</li> </ul> <p>As a final step, the geometric mean of the three cadre-specific indicator values is computed to obtain the final indicator of health workforce density.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>UHC-related notes</p> </td> <td> <p>Due to major challenges measuring coverage in all health areas, which leaves major gaps for important areas such as routine medical exams, treatment for mental illnesses, emergency care and surgical procedure, proxies are used. Physician, psychiatrist and surgeon densities are used as proxies for the full coverage of outpatient care, mental health care and emergency/surgical care services, respectively. It should be noted that those measures are difficult to interpret because the optimal level for those indicators is unknown and they do not relate to a specific need for services. Despite this fact, low levels for these indicators are indicative of poor access to and use of essential health services.</p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Tracer area</p> </td> <td> <p>Health security</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Indicator definition</p> </td> <td> <p>International Health Regulations (IHR) core capacity index, which is the average percentage of attributes of all core capacities that have been attained at a specific point in time. </p> <p>The second edition SPAR tool has been expanded from 13 to 15 capacities. The 15 core capacities are (1) Policy, legal and normative instruments to implement IHR; (2) IHR Coordination and National Focal Point Functions; (3) Financing; (4) Laboratory; (5) Surveillance; (6) Human resources; (7) Health emergency management (8) Health Service Provision; (9) Infection Prevention and Control; (10) Risk communication and community engagement; (11) Points of entry and border health; (12) Zoonotic diseases; (13) Food safety; (14) Chemical events; (15) Radiation emergencies. </p> <p>The 13 core capacities of the first edition of the IHR State Parties Annual Assessment and Reporting Tool are (1) Legislation and financing; (2) IHR Coordination and National Focal Point Functions; (3) Zoonotic events and the Human-Animal Health Interface; (4) Food safety; (5) Laboratory; (6) Surveillance; (7) Human resources; (8) National Health Emergency Framework; (9) Health Service Provision; (10) Risk communication; (11) Points of entry; (12) Chemical events; (13) Radiation emergencies. </p> <p>Both SPAR questionnaires (1st and 2nd editions) use a five-level scoring with indicators based on five cumulative levels to measure the implementation status for each capacity. For each indicator, the reporting State Party is asked to select which of the five levels best describes the State Party's current status. To move to the next level, all capacities described in previous levels should be in place for each indicator.</p> <p>For the years 2010 to 2017, Member States used the IHR monitoring questionnaire. The questionnaire is divided into thirteen sections, one for each of the eight core capacities, PoE and four hazards. Individual questions are grouped by components and indicators in the questionnaires. States Parties can provide additional information on the questions in the comment boxes. Responses to the questions include marking one appropriate value (Yes, No, or Not Known) or the appropriate percentages. For statistical purposes, the "Not Known" value will be computed as a "No" value. The IHR monitoring questionnaire includes the following: IHR01. National legislation, policy and financing; IHR02. Coordination and National Focal Point communications; IHR03. Surveillance; IHR04. Response; IHR05. Preparedness; IHR06. Risk communication; IHR07. Human resources; IHR08. Laboratory; IHR09. Points of entry; IHR10. Zoonotic events; IHR11. Food safety; IHR12. Chemical events; IHR13. Radio nuclear emergencies.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numerator</p> </td> <td> <p>Number of attributes attained</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Denominator</p> </td> <td> <p>Total number of attributes</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Main data sources</p> </td> <td> <p>Key informant survey</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of measurement</p> </td> <td> <p>Key informants report on attainment of a set of attributes for each of the core capacities using a standard WHO instrument. This instrument is based on a self-assessment and self-reporting by the State Party. There are three datasets based on the different tools to collect data for SPAR. For the period 2010 to 2017, the questionnaire, known as the IHR monitoring questionnaire, is divided into thirteen sections, one for each of the eight core capacities, PoE and four hazards and information on the status of implementation for each capacity. The IHR monitoring questionnaire ( 2010 to 2017) was replaced by the IHR State Parties Self-Assessment Tool – SPAR, published in July 2018 also known as SPAR 1st edition. The States Parties used the questionnaire from the 2018 – 2020 SPAR reporting cycle. The current questionnaire replaced the SPAR 1st edition and was used by the Member States for 2021. Under each capacity, the indicators were either retained, replaced or added. Historical trends based on the data for similar capacity titles may be taken with caution.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Method of estimation</p> </td> <td> <p>The score of each indicator level is classified as a percentage of performance along the “1 to 5” scale. e.g. for a country selecting level 3 for indicator 2.1, the indicator level will be expressed as: 3/5*100=60% CAPACITY LEVEL The level of the capacity is expressed as the average of all indicators. e.g. for a country selecting level 3 for indicator 2.1 and level 4 for indicator 2.2. Indicator level for 2.1 will be expressed as: 3/5*100=60%, indicator level for 2.2 will be expressed as: 4/5*100=80% and capacity level for 2 will be expressed as: (60+80)/2=70%</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>UHC-related notes</p> </td> <td> <p>Countries began reporting IHR core capacity attainment to WHO for the year 2010. The earliest available IHR score for each country is used for all years 2000-2009.</p> </td> </tr> </tbody> </table>
<p>(Toutes les références sont en anglais, à moins d'indication contraire)</p>
<p><strong>URL : </strong><a href="http://www.who.int/healthinfo/universal_health_coverage/en/"><u>http://www.who.int/healthinfo/universal_health_coverage/en/</u></a></p> <p> </p> <p><strong>Références : </strong>Rapport mondial de suivi 2017 : la couverture-santé universelle <a href="https://www.who.int/fr/publications/i/item/WHO-HIS-HGF-17.2">https://www.who.int/fr/publications/i/item/WHO-HIS-HGF-17.2</a></p> <p><a href="http://www.thelancet.com/pdfs/journals/langlo/PIIS2214-109X(17)30472-2.pdf" target="_blank"><u>http://www.thelancet.com/pdfs/journals/langlo/PIIS2214-109X(17)30472-2.pdf</u></a> </p> <p><a href="http://www.who.int/healthinfo/universal_health_coverage/en/" target="_blank"><u>http://www.who.int/healthinfo/universal_health_coverage/en/</u></a> </p> <p>Pour le développement historique de méthodes, consulter :</p> <p><a href="http://www.who.int/healthinfo/universal_health_coverage/UHC_WHS2016_TechnicalNote_May2016.pdf?ua=1">http://www.who.int/healthinfo/universal_health_coverage/UHC_WHS2016_TechnicalNote_May2016.pdf?ua=1</a> (remplacé par le document)</p> <p><a href="http://www.who.int/healthinfo/universal_health_coverage/report/2015/en/">http://www.who.int/healthinfo/universal_health_coverage/report/2015/en/</a></p> <p><a href="http://www.who.int/healthinfo/universal_health_coverage/report/2014/en/">http://www.who.int/healthinfo/universal_health_coverage/report/2014/en/</a></p> <p><a href="http://collections.plos.org/uhc2014">http://collections.plos.org/uhc2014</a></p> <p> </p> <p>Annexe 1: Metadonnées pour les indicateurs traceurs utilisés pour mesurer la couverture des services de santé essentiels pour suivre l'indicateur des ODD 3.8.1.</p> <p>Veuillez envoyer vos commentaires ou requêtes à l'adresse : <a href="mailto:uhc_stats@who.int">uhc_stats@who.int</a></p> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Indicateur traceur</p> </td> <td> <p>Planification familiale</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Définition de l'indicateur</p> </td> <td> <p>Pourcentage de femmes en âge de procréer (15 à 49 ans) mariées ou en union libre qui ont besoin d’une planification familiale satisfaite par des méthodes modernes.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numérateur</p> </td> <td> <p>Nombre de femmes âgées de 15 à 49 ans, mariées ou en union libre, qui utilisent des méthodes modernes</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Dénominateur</p> </td> <td> <p>Nombre total de femmes âgées de 15 à 49 ans, mariées ou en union libre, qui ont besoin de planification familiale</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Sources principales de données</p> </td> <td> <p>Enquête de populaiton sur la santé</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode de mesure</p> </td> <td> <p>Les enquêtes auprès des ménages comprennent une série de questions pour mesurer le taux de prévalence de la contraception moderne et la demande de planification familiale. La demande totale de planification familiale est définie comme la somme du nombre de femmes en âge de procréer (15-49 ans) qui sont mariées ou en union libre et qui utilisent actuellement, ou dont le partenaire sexuel utilise actuellement, au moins une méthode contraceptive , et le besoin non satisfait de planification familiale. Le besoin non satisfait de planification familiale est la proportion de femmes en âge de procréer (15-49 ans) mariées ou en union libre, qui sont fécondes et sexuellement actives mais qui n'utilisent aucune méthode de contraception (moderne ou traditionnelle) et qui déclarent ne plus vouloir d'enfant ou vouloir retarder la naissance de leur prochain enfant d'au moins deux ans. Sont incluses :</p> <ol> <li>toutes les femmes enceintes (mariées ou en union libre) dont les grossesses étaient non désirées ou inopportunes au moment de la conception;</li> <li>toutes les femmes en aménorrhée post-partum (mariées ou en union libre) qui n'utilisent pas la planification familiale et dont le dernier accouchement n'était pas désiré ou inopportun;</li> <li>toutes les femmes fécondes (mariées ou en union libre) qui ne sont ni enceintes ni en aménorrhée post-partum, et qui soit ne veulent plus d'enfants (veulent limiter la taille de la famille), soit qui souhaitent reporter la naissance d'un enfant d'au moins deux ans ou ne savent pas quand ou si elles veulent un autre enfant (veulent espacer les naissances), mais n'utilisent aucune méthode contraceptive.</li> <p>Les méthodes modernes comprennent la stérilisation féminine et masculine, le dispositif intra-utérin (DIU), l'implant, les injectables, les pilules contraceptives orales, les préservatifs masculins et féminins, les méthodes de barrière vaginale (y compris le diaphragme, la cape cervicale et la mousse spermicide, la gelée, la crème et l'éponge), la méthode de l'allaitement maternel et de l'aménorrhée (MAMA), la contraception d'urgence et d'autres méthodes modernes non déclarées séparément.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode d'estimation</p> </td> <td> <p>La Division de la population des Nations Unies produit une série systématique et complète d'estimations et de projections annuelles du pourcentage de la demande de planification familiale qui est satisfaite chez les femmes mariées ou en union libre. Un modèle hiérarchique bayésien combiné à des données spécifiques au pays est utilisé pour générer les estimations, les projections et les évaluations de l'incertitude à partir des données d'enquête. Le modèle tient compte des différences selon la source de données, l'échantillon de population et les méthodes contraceptives. </p> <p>Pour plus de détails, consulter :</p> <p>https://www.un.org/development/desa/pd/data/family-planning-indicators</p> <p>Compilation de données d'enquêtes par pays sur l'utilisation mondiale de contraceptifs : </p> <p>https://www.un.org/development/desa/pd/node/3285 </p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Notes au sujet de la CSU</p> </td> <td></td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Indicateur traceur</p> </td> <td> <p>Soins de grossesse et d’accouchement</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Définition de l'indicateur</p> </td> <td> <p>Pourcentage de femmes âgées de 15 à 49 ans ayant accouché (naissance vivante) au cours d’une période donnée et qui ont reçu des soins prénatals quatre fois ou plus </p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numérateur</p> </td> <td> <p>Nombre de femmes âgées de 15 à 49 ans ayant accouché (naissance vivante) au cours d’une période donnée et qui ont reçu des soins prénatals quatre fois ou plus</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Dénominateur</p> </td> <td> <p>Nombre total de femmes âgées de 15 à 49 ans ayant accouché (naissance vivante) au cours de cette même période</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Sources principales de données</p> </td> <td> <p>Enquêtes auprès des ménages et système d'information de routine des établissements</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode de mesure</p> </td> <td> <p>Les données sur quatre consultations prénatales ou plus sont basées sur des questions qui demandent si et combien de fois la santé de la femme a été contrôlée pendant la grossesse. Les enquêtes auprès des ménages qui peuvent générer cet indicateur comprennent les EDS, MICS, RHS et d'autres enquêtes basées sur des méthodologies similaires. Les systèmes de notification des services/établissements peuvent être utilisés là où la couverture est élevée, généralement dans les pays à revenu élevé.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode d'estimation</p> </td> <td> <p>L'OMS tient à jour une base de données sur la couverture des soins prénatals : <a href="http://apps.who.int/gho/data/node.main.ANTENATALCARECOVERAGE4"><u>http://apps.who.int/gho/data/node.main.ANTENATALCARECOVERAGE4</u></a></p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Notes au sujet de la CSU</p> </td> <td> <p>Idéalement, cet indicateur devrait être remplacé par une mesure plus complète des soins pendant la grossesse et l'accouchement, par exemple la proportion de femmes qui ont un prestataire qualifié pour assister à l'accouchement ou à un accouchement en institution. Un défi dans la mesure de l'assistance qualifiée à l'accouchement consiste à déterminer quels prestataires sont « qualifiés ». </p> </td> </tr> </tbody> </table> <p><br></p> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Indicateur traceur</p> </td> <td> <p>Vaccination des enfants</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Définition de l'indicateur</p> </td> <td> <p>Pourcentage de nourrissons recevant trois doses du vaccin diphtérie-tétanos-coqueluche</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numérateur</p> </td> <td> <p>Nombre d'enfants de 1 an ayant reçu trois doses du vaccin diphtérie-tétanos-coqueluche</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Dénominateur</p> </td> <td> <p>Nombre total d'enfants de 1 an</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Sources principales de données</p> </td> <td> <p>Enquêtes auprès des ménages et système d'information de routine des établissements</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode de mesure</p> </td> <td> <p>Pour les données d'enquête, le statut vaccinal des enfants âgés de 12 à 23 mois est recueilli à partir des carnets de santé de l'enfant ou, à défaut de carnet, à partir du rappel par la personne en charge de l'enfant. Pour les données administratives, le nombre total de doses administrées à la population cible est extrait.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode d'estimation</p> </td> <td> <p>Ensemble, l'OMS et l'UNICEF dérivent des estimations de la couverture du DTC3 sur la base des données officiellement communiquées à l'OMS et à l'UNICEF par les États membres, ainsi que des données déclarées dans la littérature publiée et la littérature grise. Ils consultent également des experts locaux - principalement les responsables nationaux du Programme étendu de vaccination et le personnel des bureaux régionaux de l'OMS - pour obtenir des informations supplémentaires concernant la performance de services de vaccination locaux spécifiques. Sur la base des données disponibles, de la prise en compte des biais potentiels et des contributions d'experts locaux, l'OMS/UNICEF détermine le niveau réel le plus probable de couverture vaccinale. </p> <p>Pour plus de détails, consulter : </p> <p>http://www.who.int/bulletin/volumes/87/7/08-053819/en/</p> <p>http://www.who.int/immunization/monitoring_surveillance/routine/coverage/en/index4.html</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Notes au sujet de la CSU</p> </td> <td> <p>Les calendriers nationaux de vaccination varient d'un pays à l'autre. Compte tenu de cela, une option pour surveiller la vaccination complète des enfants consiste à surveiller la fraction d'enfants recevant des vaccins inclus dans le calendrier national de leur pays. Une deuxième option, qui peut être plus comparable d'un pays à l'autre et dans le temps, consiste à surveiller la couverture par le DTC3 comme indicateur indirect de la vaccination complète des enfants. Le vaccin contenant la diphtérie, le tétanos et la coqueluche comprend souvent d'autres vaccins, par exemple contre l'hépatite B et l'Haemophilus influenza de type B, et constitue une mesure raisonnable à savoir s'il existe une plate-forme de distribution de vaccins robuste dans un pays.</p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Indicateur traceur</p> </td> <td> <p>Traitement de l’enfant (recherche de soins pour des symptômes de pneumonie)</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Définition de l'indicateur</p> </td> <td> <p>Pourcentage d’enfants de moins de 5 ans qu'on considère atteints d’une pneumonie (toux et respiration difficile NON en raison d’un problème dans la poitrine et d'un nez obstrué) dans les deux semaines précédant l’enquête et qui ont été amenés dans un établissement ou fournisseur de santé approprié.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numérateur</p> </td> <td> <p>Nombre d’enfants qu'on considère atteints d’une pneumonie dans les deux semaines précédant l’enquête et qui ont été amenés dans un établissement de santé approprié</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Dénominateur</p> </td> <td> <p>Nombre d’enfants qu'on considère atteints d’une pneumonie dans les deux semaines précédant l’enquête</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Sources principales de données</p> </td> <td> <p>Enquêtes auprès des ménages</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode de mesure</p> </td> <td> <p>Au cours de la réunion sur les indicateurs de survie de l'enfant basés sur les enquêtes, de UNICEF/OMS, tenue à New York, les 17 et 18 juin 2004, il a été recommandé que les infections respiratoires aiguës (IRA) soient décrites comme une « pneumonie présumée » afin de mieux refléter la cause probable et les interventions recommandées. La définition de la pneumonie présumée utilisée dans les Enquêtes démographiques et de santé (EDS) et dans les Enquêtes en grappes à indicateurs multiples (MICS) a été choisie par le groupe et est basée sur la perception des mères d'un enfant qui tousse, respire plus vite que d'habitude avec des respirations courtes et rapides ou ayant des difficultés à respirer, à l'exclusion des enfants qui n'avaient que le nez bouché. La définition du prestataire de soins « approprié » varie d'un pays à l'autre.</p> <p>L'OMS maintient une base de données d'observations au niveau des pays, à partir d'enquêtes auprès des ménages qui peut être consultée à l'adresse : <a href="http://apps.who.int/gho/data/node.main.38?lang=en"><u>http://apps.who.int/gho/data/node.main.38?lang=en</u></a></p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode d'estimation</p> </td> <td> <p>Il n'existe actuellement aucune estimation comparable au niveau international pour cet indicateur.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Notes au sujet de la CSU</p> </td> <td> <p>Cet indicateur n'est généralement pas mesuré dans les pays à revenu élevé dotés de systèmes de santé bien établis. </p> <p>Pour les pays sans données observées, la couverture a été estimée à partir d'une régression qui prédit la couverture de la recherche de soins pour des symptômes de pneumonie (sur l'échelle logit), obtenue à partir de la base de données de l'OMS décrite ci-dessus, en fonction du log de l'estimation du taux de mortalité par pneumonie chez les moins de 5 ans, que vous pouvez trouver à l'adresse : <a href="https://www.who.int/healthinfo/global_burden_disease/estimates/en/index2.html"><u>https://www.who.int/healthinfo/global_burden_disease/estimates/en/index2.html</u></a></p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Indicateur traceur</p> </td> <td> <p>Traitement pour la tuberculose</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Définition de l'indicateur</p> </td> <td> <p>Pourcentage de cas de tuberculose détectés et traités dans une année donnée</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numérateur</p> </td> <td> <p>Nombre de nouveaux cas et de cas de rechute détectés et traités dans une année donnée</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Dénominateur</p> </td> <td> <p>Nombre de nouveaux cas et de cas de rechute détectés au cours de cette même année</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Sources principales de données</p> </td> <td> <p>Systèmes d'information des établissements, systèmes de surveillance, enquêtes de santé basées sur la population avec tests de diagnostic de la tuberculose, registre de la tuberculose et système de notification trimestriel connexe (ou registres électroniques de la tuberculose)</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode de mesure</p> </td> <td> <p>Cet indicateur nécessite deux entrées principales :</p> <p>(1) Le nombre de nouveaux cas de tuberculose et de cas de rechute diagnostiqués et traités dans les programmes nationaux de lutte contre la tuberculose et déclarés à l'OMS au cours d'une année donnée .</p> <p>(2) Le nombre de cas de tuberculose pour la même année, généralement estimé par l'OMS .</p> <p>L'indicateur final = (1)/(2)</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode d'estimation</p> </td> <td> <p>Les estimations de l'incidence de la tuberculose sont produites dans le cadre d'un processus consultatif et analytique dirigé par l'OMS et sont publiées chaque année. Ces estimations sont basées sur les notifications annuelles de cas, les évaluations de la qualité et de la couverture des données de notification de la tuberculose, les enquêtes nationales sur la prévalence de la tuberculose et les informations provenant des systèmes d'enregistrement des décès (état civil). Les estimations de l'incidence pour chaque pays sont dérivées, en utilisant une ou plusieurs des approches suivantes en fonction des données disponibles :</p> <p>1. incidence = notifications de cas/proportion estimée de cas détectés;</p> <p>2. incidence = prévalence/durée de la condition;</p> <p>3. incidence = décès/proportion de cas qui résultent en décès. </p> <p>Ces estimations de l'incidence de la tuberculose sont combinées avec les données déclarées par les pays sur le nombre de cas détectés et traités, et le pourcentage de cas traités avec succès, comme décrit ci-dessus. .</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Notes au sujet de la CSU</p> </td> <td> <p>Pour calculer l'indicateur à l'aide des estimations de l'OMS, on peut accéder aux fichiers nécessaires à l'adresse : <a href="http://www.who.int/tb/country/data/download/en/"><u>http://www.who.int/tb/country/data/download/en/</u></a>, et calculer l'indicateur comme étant = c_cdr</p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Indicateur traceur</p> </td> <td> <p>Traitement pour le VIH</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Définition de l'indicateur</p> </td> <td> <p>Pourcentage de personnes vivant avec le VIH qui reçoivent actuellement un traitement antirétroviral</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numérateur</p> </td> <td> <p>Nombre d'adultes et d'enfants qui recevaient un traitement antirétroviral à la fin de la période de référence</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Dénominateur</p> </td> <td> <p>Nombre d'adultes et d'enfants vivant avec le VIH pendant la même période</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Sources principales de données</p> </td> <td> <p>Systèmes de déclaration des établissements, sites de surveillance sentinelle, enquêtes basées sur la population </p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode de mesure</p> </td> <td> <p>Numérateur: Le numérateur peut être généré en comptant le nombre d'adultes et d'enfants qui ont reçu une polythérapie antirétrovirale à la fin de la période de référence. Les données peuvent être recueillies à partir des registres de traitement antirétroviral des établissements ou des systèmes de gestion de l'approvisionnement en médicaments. Ceux-ci sont ensuite comptabilisés et transférés dans des rapports mensuels ou trimestriels transversaux qui peuvent ensuite être agrégés pour obtenir des totaux nationaux. Les patients recevant un traitement antirétroviral dans le secteur privé et le secteur public doivent être inclus dans le numérateur.</p> <p>Dénominateur: Les données sur le nombre de personnes infectées par le VIH peuvent provenir d'enquêtes basées sur la population ou, comme c'est souvent le cas en Afrique subsaharienne, de systèmes de surveillance basés sur des cliniques de soins prénatals.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode d'estimation</p> </td> <td> <p>Les estimations de la couverture du traitement antirétroviral chez les personnes vivant avec le VIH pour 2000-2018 sont dérivées du cycle d'estimation 2019 de l'ONUSIDA. </p> <p>Pour estimer le nombre de personnes vivant avec le VIH au fil du temps dans les pays à forte charge, l'ONUSIDA, en collaboration avec les pays, utilise un modèle épidémique (Spectrum) qui combine les données de surveillance sur la prévalence avec le nombre actuel de patients recevant un traitement antirétroviral et des hypothèses sur l'histoire naturelle de l'évolution du VIH. </p> <p>Étant donné que le traitement antirétroviral est désormais recommandé pour toutes les personnes vivant avec le VIH, le suivi de la couverture de ce traitement est moins compliqué qu'auparavant, alors que seules les personnes présentant un certain niveau de gravité de la maladie étaient éligibles pour recevoir ce traitement.</p> <p>Les estimations de la couverture du traitement antirétroviral sont disponibles à l'adresse : http://aidsinfo.unaids.org/</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Notes au sujet de la CSU</p> </td> <td> <p>Des estimations comparables de la couverture du traitement antirétroviral dans les pays à revenu élevé, en particulier les tendances temporelles, ne sont pas toujours disponibles .</p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Indicateur traceur</p> </td> <td> <p>Prévention du paludisme (malaria)</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Définition de l'indicateur</p> </td> <td> <p>Pourcentage de la population dans les zones où le paludisme est endémique qui dormait sous une moustiquaire imprégnée d’insecticide la nuit précédente.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numérateur</p> </td> <td> <p>Nombre de personnes dans les zones où le paludisme est endémique qui dormaient sous une moustiquaire imprégnée d’insecticide.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Dénominateur</p> </td> <td> <p>Nombre total de personnes dans les zones où le paludisme est endémique.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Sources principales de données</p> </td> <td> <p>Les données sur l'accès et l'utilisation des moustiquaires imprégnées d’insecticide (MII) par les ménages proviennent d'enquêtes auprès des ménages représentatives au niveau national telles que les enquêtes démographiques et de santé, les enquêtes en grappes à indicateurs multiples et les enquêtes sur les indicateurs du paludisme. Les données sur le nombre de MII livrées par les fabricants aux pays sont compilées par « Milliner Global Associates », et les données sur le nombre de MII distribuées dans les pays sont communiquées par les programmes nationaux de lutte contre le paludisme.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode de mesure</p> </td> <td> <p>De nombreuses enquêtes nationales récentes rapportent le nombre de MII observées dans chaque ménage répondant. Les taux de possession peuvent être convertis en proportion de personnes dormant sous une MII en utilisant une relation linéaire entre l'accès et l'utilisation qui a été dérivée de 62 enquêtes qui recueillent des informations sur les deux indicateurs. </p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode d'estimation</p> </td> <td> <p>Des modèles mathématiques peuvent être utilisés pour combiner les données des enquêtes auprès des ménages sur l'accès et l'utilisation avec des informations sur les livraisons de MII par les fabricants et la distribution de MII par les programmes nationaux de lutte contre le paludisme afin de produire des estimations annuelles de la couverture en MII. L'OMS utilise cette approche en collaboration avec le « Malaria Atlas Project ». Les détails méthodologiques peuvent être trouvés dans l'annexe du Rapport mondial sur le paludisme 2015 : <u>https://apps.who.int/iris/handle/10665/200018</u>.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Notes au sujet de la CSU</p> </td> <td> <p>L'OMS produit des estimations comparables de la couverture en MII pour 40 pays fortement touchés. Pour les autres pays, la couverture en MII n'est pas incluse dans l'indice de couverture des services pour la CSU en raison des limites des données. </p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Indicateur traceur</p> </td> <td> <p>Eau et système sanitaire</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Définition de l'indicateur</p> </td> <td> <p>Pourcentage de ménages utilisant au moins des installations sanitaires de base</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numérateur</p> </td> <td> <p>Population vivant dans un ménage avec : chasse d'eau vers un réseau d'égouts, une fosse septique ou des latrines à fosse; latrine à fosse ventilée améliorée; latrines à fosse avec dalle; ou toilettes à compost.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Dénominateur</p> </td> <td> <p>Population totale</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Sources principales de données</p> </td> <td> <p>Enquêtes auprès des ménages et recensements</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode de mesure</p> </td> <td> <p>Les réponses au niveau du ménage, pondérées par la taille du ménage, sont utilisées pour calculer la couverture de la population.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode d'estimation</p> </td> <td> <p>Le Programme conjoint de suivi OMS/UNICEF rassemble, examine et évalue les données nationales recueillies par les bureaux de statistique et d'autres institutions compétentes, y compris les autorités sectorielles. La régression linéaire est utilisée pour fournir des estimations de la population utilisant des installations sanitaires améliorées, ainsi que la proportion pratiquant la défécation à l'air libre. Des régressions sont également effectuées pour estimer la population utilisant des installations sanitaires améliorées reliées aux égouts et aux fosses septiques; celles-ci sont contraints de ne pas dépasser les estimations du nombre total d'installations améliorées. La proportion de la population partageant des installations sanitaires avec et sans égouts est estimée en prenant une moyenne de toutes les données disponibles sur le partage provenant d'enquêtes et de recensements auprès des ménages. Les services sanitaires de base sont calculés en multipliant la proportion de la population utilisant des installations sanitaires améliorées par la proportion d'installations sanitaires améliorées qui ne sont pas partagées entre deux ménages ou plus. Des estimations distinctes sont faites pour les zones urbaines et rurales, et les estimations nationales sont générées sous forme de moyennes pondérées des deux, en utilisant les données démographiques du rapport le plus récent de la Division de la population des Nations Unies. L'enquête auprès des ménages ou le recensement le plus récent disponible pour la plupart des pays a généralement été réalisé il y a deux à six ans. Le Programme conjoint extrapole les régressions sur deux ans au-delà du dernier point de données disponible. Au-delà de ce point, les estimations restent inchangées jusqu'à quatre ans, sauf si la couverture est inférieure à 0,5 % ou supérieure à 99,5 %, auquel cas la limite est prolongée indéfiniment. Pour plus d'informations, consulter https://washdata.org/monitoring/methods/estimation-methods</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Notes au sujet de la CSU</p> </td> <td> <p>L'indicateur ODD au sujet de système sanitaire (ODD 6.2.1) est une version élargie de l'indicateur OMD, intégrant la qualité des installations d'assainissement. Il n'est pas pour la surveillance de la CSU en raison de la faible disponibilité des données. Un indicateur conjoint qui identifie la proportion de ménages ayant accès à la fois à l'eau potable et à un système sanitaire pourrait également être envisagé.</p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Indicateur traceur</p> </td> <td> <p>Prévention de maladie cardiovasculaire</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Définition de l'indicateur</p> </td> <td> <p>Prévalence normalisée selon l’âge de la tension artérielle normale chez les adultes âgés de 18 ans ou plus, quel que soit le statut du traitement</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numérateur</p> </td> <td> <p>Nombre d'adultes âgés de 18 ans ou plus avec une tension artérielle systolique < 140 mm Hg ou tension artérielle diastolique < 90 mm Hg (quel que soit le statut du traitement)</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Dénominateur</p> </td> <td> <p>Nombre d'adultes âgés de 18 ans ou plus</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Sources principales de données</p> </td> <td> <p>Enquêtes basées sur la population et systèmes de surveillance</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode de mesure</p> </td> <td> <p>Les sources de données enregistrant la tension artérielle mesurée sont utilisées (les données autodéclarées sont exclues). Si plusieurs lectures de tension artérielle sont prises par participant, la première lecture est abandonnée et on fait la moyenne des lectures restantes.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode d'estimation</p> </td> <td> <p>Pour produire des estimations nationales comparables, les données d'observation de la prévalence définies en termes de seuils alternatifs de tension artérielle systolique et/ou diastolique sont converties en prévalence de l'hypertension artérielle, soit une tension artérielle systolique > 140 mm Hg ou une tension artérielle diastolique > 90 mm Hg, à l'aide d'équations de régression. Un modèle hiérarchique bayésien est ensuite ajusté à ces données pour calculer les prévalences spécifiques par âge-sexe-année-pays, qui tient compte des sources de données nationales par rapport aux sources de données infranationales, des sources de données urbaines par rapport aux rurales, et permet une variation de la prévalence selon l'âge et le sexe. Des estimations normalisées selon l'âge sont ensuite produites en appliquant les estimations brutes à la population type de l'OMS. Les détails sur les méthodes statistiques sont à l'adresse : https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/piiS0140-6736(21)01330-1/fulltext</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Notes au sujet de la CSU</p> </td> <td> <p>Les estimations de prévalence sont converties en prévalence de tension artérielle normale pour être incorporées dans l'indice de la CSU, de sorte qu'une valeur de 100 % soit la cible optimale. Ceci est calculé comme suit : prévalence de la tension artérielle normale = 1 – prévalence de la tension artérielle élevée. Les estimations ci-dessus sont faites séparément pour les hommes et les femmes; pour l'indicateur traceur de la CSU, une simple moyenne des valeurs pour les hommes et les femmes est calculée.</p> <p>La tension artérielle normale est la somme du pourcentage de personnes qui ne souffrent pas d'hypertension et du pourcentage de personnes dont l'hypertension est contrôlée par des médicaments. L'absence d'hypertension est le résultat d'efforts de prévention via la promotion de l'activité physique et d'une alimentation saine, ainsi que d'autres facteurs. L'hypertension contrôlée par des médicaments est le résultat d'un traitement efficace. Cet indicateur est donc un indicateur indirect de l'efficacité de la promotion de la santé et de l'efficacité des services médicaux. </p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Indicateur traceur</p> </td> <td> <p>Gestion du diabète</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Définition de l'indicateur</p> </td> <td> <p>Glucose plasmatique moyen à jeun normalisé par âge pour les adultes âgés de 18 ans ou plus</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Sources principales de données</p> </td> <td> <p>Enquêtes basées sur la population et systèmes de surveillance</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode de mesure</p> </td> <td> <p>Les niveaux de glucose plasmatique à jeun sont déterminés en prélevant un échantillon de sang de participants qui ont jeûné pendant au moins 8 heures. D'autres biomarqueurs apparentés, tels que l'hémoglobine A1c (HbA1c), ont été utilisés pour aider à calculer les estimations (voir ci-dessous).</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode d'estimation</p> </td> <td> <p>Pour produire des estimations nationales comparables, les observations de données basées sur le glucose plasmatique à jeun moyen, le test de tolérance au glucose oral (OGTT), l'HbA1c ou leurs combinaisons sont toutes converties en glucose plasmatique à jeun moyen. Un modèle hiérarchique bayésien est ensuite ajusté à ces données pour calculer les prévalences spécifiques par âge-sexe-année-pays, qui tient compte des sources de données nationales par rapport aux sources de données infranationales, des sources de données urbaines par rapport aux rurales, et permet une variation de la prévalence selon l'âge et le sexe. Des estimations normalisées selon l'âge sont ensuite produites en appliquant les estimations brutes à la population type de l'OMS. Les détails méthodologiques peuvent être trouvés dans le Rapport mondial sur le diabète à l'adresse : <a href="http://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/254648/9789242565256-fre.pdf?sequence=1">http://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/254648/9789242565256-fre.pdf?sequence=1</a></p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Notes au sujet de la CSU</p> </td> <td> <p>Le glucose plasmatique à jeun d'un individu peut être faible en raison d'un traitement efficace avec des médicaments hypoglycémiants, ou parce que l'individu n'est pas diabétique en raison d'activités de promotion de la santé ou d'autres facteurs tels que la génétique. Le glucose plasmatique à jeun moyen est donc un indicateur à la fois de la promotion efficace d'une alimentation et de comportements sains et d'un traitement efficace du diabète.</p> <p>Les estimations ci-dessus sont produites séparément pour les hommes et les femmes; pour l'indicateur traceur de la CSU, une simple moyenne des valeurs pour les hommes et les femmes est calculée.</p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Indicateur traceur</p> </td> <td> <p>Contrôle du tabac</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Définition de l'indicateur</p> </td> <td> <p>Prévalence normalisée selon l’âge des adultes d'au moins 15 ans n'ayant pas fumé de tabac au cours des 30 derniers jours </p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numérateur</p> </td> <td> <p>Nombre d'adultes d'au moins 15 ans n'ayant pas fumé de tabac au cours des 30 derniers jours</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Dénominateur</p> </td> <td> <p>Nombre d'adultes d'au moins 15 ans</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Sources principales de données</p> </td> <td> <p>Enquêtes auprès des ménages</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode de mesure</p> </td> <td> <p>Les produits du tabac comprennent les cigarettes, les pipes, les cigares, les cigarillos, les pipes à eau (narguilé, chicha), les bidis, le kretek, les produits du tabac chauffés et toutes les formes de tabac sans fumée (oral et nasal). Les produits du tabac excluent les e-cigarettes (qui ne contiennent pas de tabac), les « e-cigares », les « e-narguilés », les JUUL et les « e-pipes ».</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode d'estimation</p> </td> <td> <p>Un modèle statistique basé sur une méta-régression binomiale négative bayésienne est utilisé pour modéliser la prévalence de la consommation actuelle de tabac pour chaque pays, séparément pour les hommes et les femmes. Une description complète de la méthode est disponible dans un article évalué par des pairs dans The Lancet, volume 385, n° 9972, p966-976 (2015). Une fois que les taux de prévalence par âge et par sexe des enquêtes nationales ont été compilés dans un ensemble de données, le modèle a été adapté pour calculer les estimations de tendance de l'année 2000 à 2025. Le modèle comporte deux composantes principales : (a) ajustement pour les indicateurs manquants et groupes d'âge, et (b) générer une estimation des tendances dans le temps ainsi que l'intervalle de confiance à 95 % autour de l'estimation. Selon l'intégralité/l'exhaustivité des données d'enquête d'un pays en particulier, le modèle utilise parfois des données d'autres pays pour combler les lacunes en matière d'information. Lorsqu'un pays a réalisé moins de deux enquêtes nationales représentatives de la population au cours d'années différentes, aucune tentative n'est faite pour combler les lacunes dans les données et aucune estimation n'est calculée. Pour combler les lacunes dans les données, les informations sont « empruntées » aux pays de la même sous-région des Nations Unies. Les lignes de tendance résultantes sont utilisées pour dériver des estimations pour des années individuelles, de sorte qu'un nombre peut être rapporté même si le pays n'a pas mené d'enquête cette année-là. Afin de rendre les résultats comparables entre les pays, les taux de prévalence sont normalisés selon l'âge par rapport à la population type de l'OMS. Les estimations pour les pays avec des enquêtes irrégulières ou de nombreuses lacunes dans les données auront de larges intervalles d'incertitude, et ces résultats doivent être interprétés avec prudence. </p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Notes au sujet de la CSU</p> </td> <td> <p>La prévalence de ne pas fumer de tabac est calculée comme 1 moins la prévalence de fumer du tabac. </p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Indicateur traceur</p> </td> <td> <p>Accès à l’hôpital</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Indicator definition</p> </td> <td> <p>Lits d’hôpital par habitant, par rapport à un seuil maximum de 18 pour 10 000 habitants</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numérateur</p> </td> <td> <p>Nombre de lits d'hôpital (devrait exclure les lits pour le travail et pour l'accouchement)</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Dénominateur</p> </td> <td> <p>Population totale </p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Sources principales de données</p> </td> <td> <p>Systèmes administratifs / Système de déclaration des établissements de santé</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode de mesure</p> </td> <td> <p>Les systèmes administratifs des pays sont utilisés pour totaliser le nombre de lits d'hôpitaux, qui est divisé par la population totale estimée et multiplié par 10 000. </p> <p>Les bureaux régionaux de l'OMS et d'autres groupes recueillent des informations sur la densité nationale des lits d'hôpitaux, y compris les ressources en ligne suivantes :</p> <p>Observatoire régional de l'OMS « EMRO » : https://rho.emro.who.int/rhodata/node.main.A36</p> <p>Observatoire régional de l'OMS « AFRO » : http://www.aho.afro.who.int/en/data-statistics/hospital-beds-10-000-population</p> <p>Base de données de l'OMS « EURO European Health for All » : https://gateway.euro.who.int/en/datasets/european-health-for-all-database/</p> <p>OCDE: https://data.oecd.org/healtheqt/hospital-beds.htm</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode d'estimation</p> </td> <td> <p>À partir des données disponibles, l'indicateur est calculé par rapport à une valeur seuil de 18 lits d'hôpitaux pour 10 000 habitants. Ce seuil est inférieur au minimum observé pour les pays à revenu élevé de l'OCDE (depuis l'an 2000) de 20 pour 10 000 et tend à correspondre à un taux d'hospitalisation d'environ 5 pour 100 par an. Cet indicateur est conçu pour saisir les faibles niveaux de capacité hospitalière; le seuil maximal est utilisé parce que des densités de lits d'hôpitaux très élevées ne sont pas nécessaires à une utilisation efficace des ressources. L'indicateur est calculé comme suit, en utilisant les données nationales sur la densité des lits d'hôpitaux (<em>x</em>), ce qui donne des valeurs allant de 0 à 100 :</p> <ul> <li>Pays avec une densité de lits d'hôpital <em>x</em> < 18 pour 10 000 habitants, par année, l'indicateur = <em>x</em> /18*100. </li> <li>Pays avec une densité de lits d'hôpital <em>x</em> >= 18 pour 10 000 habitants, par année, l'indicateur = 100.</li> </ul> </td> </tr> <tr> <td> <p>Notes au sujet de la CSU</p> </td> <td> <p>Un autre indicateur pourrait être le taux d'hospitalisation des patients, par rapport à un seuil maximal. Cependant, cet indicateur n'est actuellement pas largement déclaré dans toutes les régions, en particulier dans la région africaine. Dans les pays où les lits d'hôpitaux par habitant et les taux d'hospitalisation sont disponibles, ils sont fortement corrélés.</p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Indicateur traceur</p> </td> <td> <p>Personnel de santé</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Définition de l'indicateur</p> </td> <td> <p>Professionnels de la santé (médecins, psychiatres et chirurgiens) par habitant, par rapport aux seuils maximaux pour chaque groupe</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numérateur</p> </td> <td> <p>Nombre de médecins, psychiatres et chirurgiens</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Dénominateur</p> </td> <td> <p>Population totale</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Sources principales de données</p> </td> <td> <p>Base de données ou registre national du personnel de santé, idéalement associé à une évaluation régulière de l'exhaustivité à l'aide des données de recensement, des registres des associations professionnelles ou des recensements des établissements</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode de mesure</p> </td> <td> <p>La classification du personnel de santé est basée sur des critères d'enseignement et de formation professionnels, de réglementation des professions de santé et d'activités et de tâches professionnelles, c'est-à-dire un cadre de catégorisation des variables clés de la main-d'œuvre en fonction de caractéristiques communes. Le cadre de l'OMS s'inspire largement des dernières révisions des systèmes de classification normalisés au niveau international de l'Organisation internationale du travail (Classification internationale type des professions), de l'Organisation des Nations Unies pour l'éducation, la science et la culture (Classification internationale type de l'éducation) et de la Division de la statistique des Nations Unies (Classification internationale type par industrie, de toutes les branches d'activité économique). Les détails méthodologiques et les données peuvent être trouvés à l'adresse : <a href="http://www.who.int/hrh/statistics/hwfstats/en/">http://www.who.int/hrh/statistics/hwfstats/en/</a></p> <p>Les données proviennent des sources suivantes :</p> <p>Médecins : <a href="http://apps.who.int/gho/data/node.main.HWFGRP_0020?lang=en">http://apps.who.int/gho/data/node.main.HWFGRP_0020?lang=en</a></p> <p>Psychiatres : <a href="https://www.who.int/fr/publications/i/item/WHO-HIS-HGF-17.2">https://www.who.int/fr/publications/i/item/WHO-HIS-HGF-17.2</a></p> <p>Chirurgiens : http://apps.who.int/gho/data/node.main.HWF9?lang=en (ces données ont été complétées par des éditions antérieures de la base de données)</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode d'estimation</p> </td> <td> <p>À l'aide des données disponibles, l'indicateur est calculé en rééchelonnant d'abord, séparément, les ratios de densité du personnel de santé pour chacun des trois groupes (médecins, psychiatres et chirurgiens) par rapport aux valeurs minimales observées dans les pays de l'OCDE depuis 2000, qui sont les suivantes : médecins = 0,9 pour 1 000, psychiatres = 1 pour 100 000 et chirurgiens = 14 pour 100 000. Cette remise à l'échelle est effectuée de la même manière que pour l'indicateur de densité de lits d'hôpitaux décrit ci-dessus, ce qui donne des valeurs d'indicateur allant de 0 à 100 pour chacun des trois groupes. Par exemple, en utilisant les données nationales sur les médecins pour 1 000 habitants (<em>x</em>), l'indicateur spécifique au groupe serait calculé comme suit :</p> <ul> <li>Pays avec <em>x</em> < 0,9 pour 1 000 habitants, par année, l'indicateur spécifique à ce groupe = <em>x</em> /0.9*100. </li> <li>Pays avec <em>x</em> >= 0,9 pour 1 000 habitants, par année, l'indicateur spécifique à ce groupe = 100.</li> </ul> <p>Dans une dernière étape, la moyenne géométrique des trois valeurs d'indicateur spécifique à chaque groupe est calculée pour obtenir l'indicateur final de la densité des effectifs de santé.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Notes au sujet de la CSU</p> </td> <td> <p>La catégorie « médecins » serait idéalement élargie pour inclure tous les « professionnels de la santé de base », tels que les infirmières et les sages-femmes. Cependant, il n'existe aucune base de données internationalement comparable qui utilise des définitions cohérentes des principaux professionnels de la santé non médecins pour permettre des comparaisons précises entre les pays. </p> </td> </tr> </tbody> </table> <table> <tbody> <tr> <td> <p>Indicateur traceur</p> </td> <td> <p>Sécurité sanitaire</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Définition de l'indicateur</p> </td> <td> <p>Indice de capacité de base du Règlement sanitaire international (RSI), qui est le pourcentage moyen d’attributs de 13 capacités de base qui ont été atteintes à un moment précis. </p> <p>Les 13 capacités de base sont : (1) Législation nationale, politique et financement; (2) Coordination et communication du correspondant national ; (3) Surveillance; (4) Réponse; (5) État de préparation; (6) Communication des risques; (7) Ressources humaines; (8) Laboratoire; (9) Points d'entrée; (10) Événements zoonotiques; (11) Sécurité alimentaire; (12) Événements chimiques; (13) Urgences radionucléaires.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Numérateur</p> </td> <td> <p>Nombre d'attributs atteints</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Dénominateur</p> </td> <td> <p>Nombre total d'attributs</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Sources principales de données</p> </td> <td> <p>Sondage auprès des informateurs clés</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode de mesure</p> </td> <td> <p>Les informateurs clés rendent compte de la réalisation d'un ensemble d'attributs pour chacune des 13 capacités de base à l'aide d'un instrument standard de l'OMS. Cet instrument est basé sur une auto-évaluation et une auto-déclaration par l'État partie. Le questionnaire a été révisé en 2018 et a été utilisé pour les rapports en 2018 et 2019 avec le même format, différent du questionnaire utilisé pendant la période 2010-2017, il y a donc une limite pour la comparaison des scores des rapports entre la période 2010-2017 avec les rapports à partir de 2018.</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Méthode d'estimation</p> </td> <td> <p>Le score de chaque niveau d'indicateur est classé en pourcentage de performance sur l'échelle de « 1 à 5 », p. ex., pour un pays sélectionnant le niveau 3 pour l'indicateur 2.1, le niveau de l'indicateur sera exprimé comme suit : NIVEAU DE CAPACITÉ = 3/5*100 = 60%. Le niveau de capacité est exprimé comme la moyenne de tous les indicateurs. Si un pays sélectionne, p. ex., le niveau 3 pour l'indicateur 2.1 et le niveau 4 pour l'indicateur 2.2, le niveau d'indicateur pour 2.1 sera exprimé comme suit : 3/5*100 = 60 %, le niveau d'indicateur pour 2.2 sera exprimé comme suit : 4/5*100 = 80 % et le niveau de capacité pour les deux sera exprimé comme suit: (60+80)/2 = 70% .</p> </td> </tr> <tr> <td> <p>Notes au sujet de la CSU</p> </td> <td> <p>Les pays ont commencé à communiquer à l'OMS l'atteinte des capacités de base du RSI pour l'année 2010. Le premier score RSI disponible pour chaque pays est utilisé pour toutes les années 2000-2009.</p> </td> </tr> </tbody> </table> |
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<p><strong>Sources of discrepancies:</strong></p>
<p>The service coverage index draws on existing, publicly available data and estimates for tracer indicators. These numbers have already been through a country consultation process (e.g., for immunization coverage), or are taken directly from country reported data.</p>
<p><strong>Sources des divergences :</strong></p>
<p>L'indice de couverture des services s'appuie sur des données et des estimations disponibles publiquement pour les indicateurs traceurs. Ces chiffres ont déjà fait l'objet d'un processus de consultation dans le pays (par exemple, pour la couverture vaccinale) ou sont tirés directement des données déclarées par le pays. </p> |
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<p><strong>Data availability:</strong></p>
<p>Summarizing data availability for the universal health coverage (UHC) service coverage index is not straightforward, as different data sources are used across the 14 tracer indicators. Additionally, for many indicators comparable estimates have been produced, in many cases drawing on different types of underlying data sources to inform the estimates while also using projections to impute missing values. </p> <p><strong>Time series:</strong></p> <p>A baseline value for the UHC service coverage index for 2015 across 183 countries was published in late 2017. As part of this process, data sources going back to 2000 were assembled. In 2019, UHC service coverage index were estimates for the years: 2000, 2005, 2010, 2015 and 2017. From 2021, the index is estimated every two years for all countries (i.e. 194 WHO member states).</p> <p><strong>Disaggregation:</strong></p> <p>Equity is central to the definition of UHC, and therefore the UHC service coverage index should be used to communicate information about inequalities in service coverage within countries. This can be done by presenting the index separately for the national population vs disadvantaged populations to highlight differences between them. </p> <p> </p> <p>For countries, geographic location is likely the most feasible dimension for sub-national disaggregation based on average coverage levels measured with existing data sources. To do this, the UHC index can be computed separately by, e.g., province or urban vs rural residence, which would allow for subnational comparisons of service coverage. Currently, the most readily available data for disaggregation on other dimensions of inequality, such as household wealth, is for indicators of coverage within the reproductive, maternal, newborn and child health services category. Inequality observed in this dimension can be used as a proxy to understand differences in service coverage across key inequality dimensions. This approach should be replaced with full disaggregation of all 14 tracer indicators once data are available to do so. </p>
<p><strong>Disponibilité des données :</strong></p>
<p>Résumer la disponibilité des données pour l'indice de couverture des services de CSU n'est pas simple, car différentes sources de données sont utilisées pour les 14 indicateurs traceurs. En outre, pour de nombreux indicateurs, des estimations comparables ont été produites, dans de nombreux cas en s'appuyant sur différents types de sources de données sous-jacentes pour éclairer les estimations tout en utilisant également des projections pour imputer les valeurs manquantes. </p> <p><strong>Séries chronologiques :</strong></p> <p>Une valeur de référence de l'indice de couverture des services de CSU pour 2015 dans 183 pays a été publiée fin 2017. Dans le cadre de ce processus, des sources de données remontant à 2000 ont été rassemblées. En 2019, l'indice de couverture des services de CSU a été estimé pour les années 2000, 2005, 2010, 2015 et 2017. En 2021, l'indice a été estimé pour toutes les années de 2000 à 2019 et pour tous les pays. </p> <p><strong>Désagrégation :</strong></p> <p>L'équité est au cœur de la définition de la CSU, et par conséquent, l'indice de couverture des services de CSU devrait être utilisé pour communiquer des informations sur les inégalités de couverture des services dans les pays. Cela peut être fait en présentant l'indice séparément pour la population nationale par rapport aux populations défavorisées afin de mettre en évidence les différences entre elles. </p> <p> </p> <p>Pour les pays, l'emplacement géographique est probablement la dimension la plus réalisable pour la désagrégation infranationale basée sur les niveaux de couverture moyens mesurés avec les sources de données existantes. Pour ce faire, l'indice de CSU peut être calculé séparément, par exemple, par province ou résidence urbaine vs rurale, ce qui permettrait des comparaisons infranationales de la couverture des services. À l'heure actuelle, les données les plus facilement disponibles pour la ventilation sur d'autres dimensions de l'inégalité, telles que la richesse des ménages, concernent les indicateurs de couverture dans la catégorie des services de santé génésique, maternelle, néonatale et infantile. Les inégalités observées dans cette dimension peuvent être utilisées comme approximation pour comprendre les différences de couverture des services entre les dimensions clés de l'inégalité. Cette approche devrait être remplacée par une désagrégation complète des 14 indicateurs traceurs une fois que les données seront disponibles pour ce faire. </p> |
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<p><strong>Data availability:</strong></p>
<p>Summarizing data availability for the universal health coverage (UHC) service coverage index is not straightforward, as different data sources are used across the 14 tracer indicators. Additionally, for many indicators comparable estimates have been produced, in many cases drawing on different types of underlying data sources to inform the estimates while also using projections to impute missing values. </p> <p><strong>Time series:</strong></p> <p>A baseline value for the UHC service coverage index for 2015 across 183 countries was published in late 2017. As part of this process, data sources going back to 2000 were assembled. In 2019, UHC service coverage index were estimates for the years: 2000, 2005, 2010, 2015 and 2017. <p><strong>Disaggregation:</strong></p> <p>Equity is central to the definition of UHC, and therefore the UHC service coverage index should be used to communicate information about inequalities in service coverage within countries. This can be done by presenting the index separately for the national population vs disadvantaged populations to highlight differences between them. </p> <p> </p> <p>For countries, geographic location is likely the most feasible dimension for sub-national disaggregation based on average coverage levels measured with existing data sources. To do this, the UHC index can be computed separately by, e.g., province or urban vs rural residence, which would allow for subnational comparisons of service coverage. Currently, the most readily available data for disaggregation on other dimensions of inequality, such as household wealth, is for indicators of coverage within the reproductive, maternal, newborn and child health services category. Inequality observed in this dimension can be used as a proxy to understand differences in service coverage across key inequality dimensions. This approach should be replaced with full disaggregation of all 14 tracer indicators once data are available to do so. </p> |
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<p>See 4.d Validation</p>
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<p>Not applicable</p>
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<p>Not applicable</p>
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<p>Not applicable</p>
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<p>Regional and global aggregates use United Nations population estimates at the country level to compute a weighted average of country values for the index. This is justified because universal health coverage (UHC) is a property of countries, and the index of essential services is a summary measure of access to essential services for each country’s population. United Nations population estimates at country level are used to ensure consistency and comparability of estimates within countries and between countries over time. </p>
<p>Les agrégats régionaux et mondiaux utilisent les estimations de la population des Nations Unies au niveau des pays pour calculer une moyenne pondérée des valeurs nationales pour l’indice. Cela est justifié parce que la CSU est une propriété des pays et que l’indice des services essentiels est une mesure sommaire de l’accès aux services essentiels pour la population de chaque pays. Les estimations de la population des Nations Unies au niveau des pays sont utilisées pour assurer la cohérence et la comparabilité des estimations au sein des pays et entre les pays au fil du temps. </p>
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