Addressing missing values in routine health information system data: an evaluation of imputation methods using data from the Democratic Republic of the Congo during the COVID-19 pandemic.

Feng, Shuo; Hategeka, Celestin; Grépin, Karen Ann

Feng, Shuo; Hategeka, Celestin; Grépin, Karen Ann.

Afiliação

Feng S; School of Public Health, University of Hong Kong, Pok Fu Lam, Hong Kong.
Hategeka C; Harvard TH Chan School of Public Health, Harvard University, Boston, MA, USA.
Grépin KA; School of Public Health, University of Hong Kong, Pok Fu Lam, Hong Kong. kgrepin@hku.hk.

Popul Health Metr ; 19(1): 44, 2021 11 04.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34736462

Assuntos

COVID-19; Sistemas de Informação em Saúde; República Democrática do Congo/epidemiologia; Humanos; Pandemias; SARS-CoV-2

Palavras-chave

Health management information system (HMIS); Health services research; Low- and middle-income countries (LMICs); Missing data; Multiple imputation; Routine health information systems (RHIS)

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Sistemas de Informação em Saúde / COVID-19 Limite: Humans País/Região como assunto: Africa Idioma: En Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article

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