À propos de l'instructeur :
Mohamed Sillah Kanu est data scientist, statisticien et ingénieur logiciel, doté d'une expertise approfondie en administration de systèmes DHIS2, configuration de métadonnées, développement d'applications et intégration d'API. Il est titulaire d'un master en science des données de l'université George Washington et d'un master en statistiques de l'université de Sierra Leone, ainsi que de diplômes en génie logiciel et en mathématiques et statistiques.
Il a travaillé comme consultant épidémiologiste spécialisé dans le paludisme auprès de l'Organisation mondiale de la santé, soutenant l'adaptation infranationale des interventions contre le paludisme qui ont alimenté le Plan stratégique national 2026-2030 de la Sierra Leone. Il a ensuite rejoint l'université Northwestern en tant qu'analyste de données de recherche associé, où il a géré des analyses de données complexes pour les programmes nationaux de lutte contre le paludisme. Aujourd'hui, en tant que PDG de l'Informatics Consultancy Firm, Sierra Leone (ICF-SL), il dirige le principal partenaire technique du Programme national de lutte contre le paludisme de Sierra Leone, pour lequel il a conçu le Dépôt national de données sur le paludisme, une plateforme analytique centralisant les données de routine, logistiques et de surveillance pour faciliter la prise de décision, du niveau national jusqu'aux établissements de santé.
L'objectif global de son travail est de mettre des données de santé fiables et opportunes entre les mains des décideurs de programmes. Membre d'AMMnet et de l'American Society of Tropical Medicine and Hygiene, il a également enseigné les mathématiques et les statistiques à l'université de Sierra Leone.
Résumé du séminaire
Ce hackathon AMMnet a proposé une introduction pratique à la création d'un système complet de rapport de santé dans DHIS2, en partant d'une instance vide pour aboutir à un tableau de bord opérationnel capable de soutenir la prise de décision. Les participants ont installé DHIS2 sur leurs propres ordinateurs via Docker et ont suivi l'intégralité du flux de configuration, notamment la création manuelle et par importation CSV de la hiérarchie des unités organisationnelles, la définition des éléments de données et des combinaisons de catégories, la conception des ensembles de données et des formulaires de saisie, la saisie et la validation des données agrégées, ainsi que la construction d'indicateurs transformant les chiffres bruts en taux comparables. En utilisant les données de routine sur le paludisme — incluant les cas suspects, les tests, les cas confirmés et les traitements — comme exemple pratique, la formation a démontré comment les différents composants de DHIS2 s'articulent et comment les choix de configuration déterminent ce qu'un programme peut finalement visualiser et utiliser. Les participants ont également exploré la saisie de données basée sur les cas via des programmes d'événements, la conception de formulaires personnalisés en HTML, CSS et JavaScript, l'analyse via les applications Data Visualizer et Maps, ainsi que l'assemblage d'un tableau de bord de programme à deux colonnes. Les sujets abordés comprenaient également la gestion des utilisateurs, l'exportation de données, la personnalisation du système et l'extension de DHIS2 via l'App Hub. Tous les sujets ont été enseignés par le biais d'exercices pratiques, permettant aux participants de s'entraîner à chaque étape avant de passer à la suivante.
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