Le Collaboratif pour l’accès fournit l’assistance technique, des ressources et des outils au besoin des pays et fondés sur les évidences à but de concevoir, mettre en œuvre, et suivre l’introduction et la mise à l’échelle de l’auto-injection du DMPA-SC dans le cadre d’un large éventail des méthodes offertes dans le contexte du choix éclairé.

En plus des informations générales et évidences sur le DMPA-SC, les partenaires peuvent accéder au support décrit dans le « Menu d’assistance technique » en soumettant une demande via le « Formulaire de demande d’assistance technique » ci-dessous. Soumettez ce formulaire en envoyant le formulaire rempli à FPoptions@path.org.

Le Collaboratif pour l’accès a produit la note d’information et le guide de conception de programme liés ci-dessous pour soutenir les pays et les partenaires qui planifient et déploient l’auto-injection du DMPA-SC dans le cadre d’une gamme élargie de méthodes contraceptives fournies par le biais d’une programmation de choix éclairé.

La note d’information sur les Recommandations concernant l’autoinjection de la contraception injectable résume les dernières conclusions, idées et recommandations clés que le CA a accumulées au cours de six années d’assistance technique aux ministères et aux partenaires engagés dans l’introduction et la mise à l’échelle des programmes d’auto-injection. Ces pratiques doivent être universellement prises en compte et mises en œuvre pour accroître le succès des programmes de planification familiale.

Le Guide de conception d’un programme d’auto-injection contraceptive est un outil complet qui décrit les modèles de programme optimaux pour l’auto-injection du DMPA-SC. Il a été initialement développé en 2020 sur la base du déploiement d’un programme d’auto-injection en Ouganda, le premier pays d’Afrique subsaharienne à proposer l’auto-injection de contraceptifs en dehors d’un cadre de recherche. Le guide a été mis à jour en 2022 pour refléter les enseignements, les preuves et les données ultérieurs issus des efforts de mise à l’échelle. Le guide de conception du programme :

• Guide les utilisateurs à travers chaque étape d’un programme d’auto-injection, y compris toutes les composantes liées aux agents de santé et aux clients.
• Met en évidence les preuves essentielles sur la conception des programmes d’auto-administration.
• Établit les domaines dans lesquels des recherches supplémentaires sont nécessaires.
• Attire l’attention sur les moments clés de la prise de décision en matière de conception du programme.
• Relie les utilisateurs à des ressources et à des outils supplémentaires pour le développement de programmes.

Veuillez contacter FPoptions@path.org pour plus d’informations ou demandes d’assistance.

Les données ont le pouvoir de transmettre les expériences vécues des femmes et des adolescentes, en soulignant l’importance et le potentiel d’élargir les choix pour réduire les besoins non satisfaits en matière de contraception. Ce guide pratique des outils de suivi, d’apprentissage et d’évaluation (SAÉ) comprend trois outils pour la prise de décision dynamique : un guide des principes de visualisation des données, un guide pratique du tableau de bord Excel et un guide d’utilisation des données et des indicateurs. Ce sont des amorces sur la façon de créer des affichages dynamiques et visuellement attrayants des données du programme de l’auto-injection (par exemple, des tableaux de bord, des présentations) qui facilitent la compréhension et l’utilisation des données d’auto-injection pour la prise de décision du programme de planification familiale. Bien que la guide pratique des outils SAÉ ait été développée en tenant compte de l’auto-injection, de nombreux principes pourraient être appliqués aux besoins de visualisation des données dans les programmes et méthodes de planification familiale. Pour plus d’informations sur l’utilisation de la boîte à outils, visitez Excelérez les données de votre programme d’auto-injection : Une série d’ateliers de renforcement des compétences sur Excel.

Nous aimerions demander vos commentaires ! En répondant à ce court sondage, vous pouvez nous aider à nous assurer que les outils répondent aux besoins des parties principales prenantes lors du lancement et de la mise à l’échelle de nouveaux produits. Veuillez contacter FPoptions@path.org pour toute question ou demande d’assistance.

La trousse à outils pour la supervision de soutien est une ressource créée pour s’assurer que les agents de santé ont les connaissances, les compétences et la motivation appropriées pour fournir des services de planification familiale de qualité et des conseils sur le choix éclairé. Cette trousse inclut trois outils de supervision de soutien qui peuvent être utilisés par les équipes sanitaires régionales ou de district lorsqu’elles effectuent des visites de supervision dans les établissements de santé qui offrent des services de planification familiale.

Au cours de cette session, les participants ont été engagés dans une discussion animée et une collaboration interactive sur les considérations importantes de la collecte et du rapport de données du secteur privé sur les produits d’auto-soins tels que le DMPA SC. Cette session a commencé présentation par une brève présentation concernant le rôle important du secteur privé et des données dans le contexte de systèmes sanitaires mixtes. Les participants à cette session ont rejoint une discussion modérée  avec trois responsables de la mise en œuvre locale au Nigeria (DKT), en Ouganda (PSI) et en Zambie (JSI), qui ont partagé leur expérience et les enseignements tirés de l’introduction de l’auto-injection du DMPA SC et d’autres produits d’auto-prise en charge à travers les canaux de prestation privés. La session s’est terminée par une activité interactive animée pour identifier et hiérarchiser les besoins de données du secteur privé.

Objectifs

À la fin de cette session, les participants ont pu :

• Caractériser le secteur privé dans le contexte du marché total pour DMPA-SC et d’autres produits d’auto-soins.
• Décrire le paysage actuel de l’offre de l’auto-injection du DMPA-SC à travers le secteur privé.
• Identifier les considérations uniques et la faisabilité de la collecte de données du secteur privé au sein de systèmes sanitaires mixtes.

Les participants à cette session ont appris les sources de données intermédiaires concernant l’auto-injection, dont les enquêtes de suivi des performances pour l’action (PMA), les enquêtes démographiques et de santé (EDS) et les systèmes de collecte de données auxiliaires à court terme peu exigeants en ressources. La session a également mis en évidence les efforts déployés pour collecter et utiliser les données de PF dans les contextes humanitaires. Cette session la session a abordé la aussi la question des délais généraux d’accès aux données dans différents pays ont évalué les différences d’indicateurs entre les ensembles de données.

Objectifs

À la fin de cette session, les participants ont pu :

• Décrire comment les questions relatives à l’auto-injection sont incorporées dans les études plus larges et se faire une idée des délais de disponibilité des données d’enquête sur l’auto-injection dans certains pays.
• Décrire les autres approches possibles de recueil de données sur les méthodes d’auto-soins, y compris l’auto-injection, en l’absence de systèmes de collecte ordinaires.
• Élaborer des stratégies pratiques d’accès aux données dans leur contexte local.

Cette session a clôturé l’atelier Faire compter l’auto-injection et a mis en évidence les principaux points à retenir des sessions de la semaine. Les participants ont eu une opportunité  de réfléchir à ce qu’ils ont appris et aux étapes d’action qu’ils ont identifiées pour avancer dans leur travail.

Pendant cette session pratique basée sur des données simulées, les participants ont d’abord appris les expériences de la conduite de réunions d’examen des données au Kenya et en Tanzanie. Les compétences apprises étaient ensuite mises en pratique au moyen d’un outil d’aide à la décision simulé pour résoudre un problème de données sur l’auto-injection souvent rencontré.

Objectifs

À la fin de cette session, les participants ont pu :

• Décrire les composants fondamentaux de rencontres fructueuses sur l’utilisation des données et comment ces rencontres peuvent servir à renforcer la prestation des services de PF, d’auto-soins.
• Identifier les aptitudes, connaissances et compétences (profils de rôle) nécessaires à la formation d’une équipe efficace d’utilisation des données.
• Mettre en pratique les stratégies utiles à la conduite d’une rencontre sur l’utilisation des données (y compris virtuelle).

Cette session a pris l’approche du plaidoyer pour mettre en évidence l’importance des données sur l’auto-injection. Les représentants du gouvernement malawien — qui a intégré l’auto-injection dans son SIGS en 2019 — ont partagé ici un aperçu de leur programme d’auto-injection, en mettant l’accent sur leur processus d’actualisation du SIGS, ses succès et les difficultés rencontrées. Ils ont également souligné comment les données relatives à l’auto-injection sont utilisées à l’échelle nationale et du district. Les participants ont eu l’occasion de poser leurs questions pendant la période de questions-réponses.

Objectifs

À la fin de cette session, les participants ont pu :

• Décrire l’intérêt de l’intégration des méthodes d’auto-soins, y compris l’auto-injection, dans le SIGS.
• Comprendre les défis et les facteurs de succès de l’intégration au SIGS.
• Décrire comment les données sont utilisées dans les pays qui ont déjà procédé à cette intégration.

Cette session a donné  un aperçu des indicateurs d’AI dans les pays et comment ils peuvent être intégrés aux systèmes SIGS/SIGL et analysés pour répondre aux questions des programmes et de la recherche. Quelques exemples ougandais et nigérians ont mis en évidence les difficultés courantes de l’intégration des indicateurs d’AI dans ces systèmes. En fin de session, des salles de réunion a permis aux participants de discuter leurs propres efforts d’intégration au SIGS/SIGL et d’obtenir les suggestions et le retour de leurs pairs.

Objectifs

À la fin de cette session, les participants ont pu :

• Identifier les indicateurs d’AI courants, les difficultés d’intégration de ces indicateurs dans les systèmes SIGS/SIGL et les stratégies qui permettraient éventuellement de les surmonter.
• Mieux comprendre comment faire correspondre les indicateurs d’AI courants du SIGS aux questions des programmes et/ou de la recherche et comment les traduire en données concrètes exploitables.