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-- DHIS core verze 2.37
 - Správa
+- DHIS core verze 2.37
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 - Správa
+- DHIS core version 2.38
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 - Správa
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 - Správa
+- DHIS základní verze 2.40
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 - Použití
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+- DHIS core verze 2.37
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 - DHIS základní verze 2.39
+- Použití
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 - DHIS základní verze 2.39
+- Použití
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 - DHIS základní verze 2.40
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-- Použití
 - DHIS základní verze 2.40
+- Použití
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-- DHIS core version 2.40
 - Gestionar
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-- DHIS core version 2.37
 - Uso
+- DHIS core version 2.37
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-- DHIS core version 2.37
 - Uso
+- DHIS core version 2.37
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-- Uso
 - DHIS core version 2.39
+- Uso
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-- Uso
 - DHIS core version 2.39
+- Uso
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-- Uso
 - DHIS core version 2.40
+- Uso
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-- Uso
 - DHIS core version 2.40
+- Uso
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-- DHIS core version 2.37
 - Gestion
+- DHIS core version 2.37
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 revision_date: '2024-02-16'
 tags:
-- Version principale de DHIS 2.38
 - Gestion
+- Version principale de DHIS 2.38
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projects/dhis2-single-page-docs/fr/MANAGE__DHIS-CORE-VERSION-239__system-administration-guide-md

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 revision_date: '2024-02-16'
 tags:
-- DHIS version 2.39
 - Gestion
+- DHIS version 2.39
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projects/dhis2-single-page-docs/fr/MANAGE__DHIS-CORE-VERSION-240__system-administration-guide-md

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 revision_date: '2024-04-28'
 tags:
-- DHIS Version 2.40
 - Gestion
+- DHIS Version 2.40
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projects/dhis2-single-page-docs/fr/USE__OPTIONAL-APPS__who-data-quality-tool-manual-md

@@ -621,7 +621,7 @@ Par conséquent, le "tableau de bord du temps de complétude" peut permettre d'i
 
 
 10. **Use the “Outliers” dashboard to identify suspicious district-level values:** Click on the tab for “Outliers”. If necessary, use the menu to set Disaggregation to District. To free up space on the page, click on the menu icon to make the menu disappear. The page shows a “Result” table with a large number of rows. Each row has one or more values highlighted in red. How are the values highlighted in red different from the other values in the same row? The Tool finds the values highlighted in red to be suspicious because they are either significantly higher or significantly lower than the other values in the row. The rows are sorted in order of “weight”. The “weight” can be thought of as the difference between the suspicious value and the average of other values in the row.
-There are so many rows that the table will not fit on a single page.  You can view the subsequent pages by clicking on the controls at the bottom of the page.
+Il y a tellement de lignes que le tableau ne tient pas sur une seule page. Vous pouvez afficher les pages suivantes en utilisant sur les contrôles au bas de la page.
 
 
  ![alt_text](resources/images/dqinfo/image012.png "image_tooltip")
@@ -1118,43 +1118,43 @@ Avant que l'outil ne puisse générer des résultats pour les sections 3.a (comp
  The Z-score measures how different an outlier is compared to the “standard deviation” (variation or fluctuation) seen in the monthly values. Extreme outliers based on standard Z-scores are more than 3 standard deviations from the average value for the same health facility over the previous 12 months (i.e. Z > 3.0).
 
 [^6]:
- The standard Z-score method relies on the mean and standard deviation of values over the previous 12 months. This is problematic, because the mean and standard deviation are highly affected by outliers. Another drawback of the standard Z-score method is that it behaves strangely when there are values for only a few months – in fact, the standard Z-score method will almost never detect an outlier if values are missing for several months. The modified Z-score method does not suffer from these limitations. It uses the median (half of values are above the median and half of values are below the median) as a substitute for the mean and it uses the median absolute deviation (median difference between each value and the sample median) as a substitute for the standard deviation. As a result, the modified Z-scores are not as affected by one or two extreme outliers. The few extreme values therefore stand out better and have higher modified Z scores. The Tool classifies an outlier as extreme if it has a modified Z-score greater than 5. 
+ La méthode du Z-score standard repose sur la moyenne et l'écart type des valeurs au cours des 12 derniers mois. Cette méthode pose problème, car la moyenne et l'écart type sont très affectés par les valeurs atypiques. Un autre inconvénient de la méthode du Z-score standard est son comportement étrange lorsque les valeurs n'existent que pour quelques mois - en effet, cette méthode ne permet pas de détecter de valeurs atypiques si des valeurs manquent pour plusieurs mois. La méthode du Z-score modifiée n'est pas confrontée aux mêmes problèmes. Elle utilise la médiane (la moitié des valeurs se trouve au-dessus de la médiane et l'autre moitié en dessous de la médiane) en lieu et place de la moyenne et l'écart absolu médian (différence médiane entre chaque valeur et la médiane de référence) en lieu et place de l'écart-type. Par conséquent, les Z-scores modifiés ne sont pas si affectés par une ou deux valeurs atypiques extrêmes. Les quelques valeurs extrêmes sont plus facilement détectables et ont des Z-scores modifiés plus élevés. L'outil considère une valeur atypique comme extrême lorsqu'elle a un Z-score modifié supérieur à 5.
 
 [^7]:
 
  [Des instructions sur la configuration de la messagerie DHIS2 seront fournies.]
 
 [^8]:
 
- Leave “Compare organization units” set to “Overall result” in order to assess a ratio such as ANC1/IPT1.  This is equivalent to setting numerator relations on the DQ Tool dashboard to “Equal across orgunits”. With this setting, the slope of the reference line will show the ratio of the indicators at national level and this slope will be roughly equal to the slope of the dots representing the ratio for each individual district or region. Hence, “equal across orgunits” means that the slope at national level is equal to the average slope at sub-national level.
+ Gardez "Comparer les unités d'organisations" défini sur "Résultat général" pour évaluer un ratio comme CPN1/IPT1. Cela équivaut à définir les relations du numérateur sur le tableau de bord de l'outil de QD sur "Égales dans les unités d'organisation". Avec ce paramétrage, la pente de la ligne de référence montrera le ratio des indicateurs au niveau national et cette pente sera à peu près égale à celle des points représentant le ratio pour chaque district ou région. Par conséquent, "Égales dans les unités d'organisation" signifie que la pente au niveau national est égale à la pente moyenne au niveau infranational.
 
 [^9]:
 
- It is simpler if the data element is part of a data element group or the indicator is part of an indicator group. However, as an alternative, you can also select one or more data elements from any data set.
+ C'est plus simple lorsque l'élément de données fait partie d'un groupe d'éléments de données ou lorsque l'indicateur fait partie d'un groupe d'indicateurs. Toutefois, vous pouvez également sélectionner un ou plusieurs éléments de données dans n'importe quel ensemble de données.
 
 [^10]:
  Pour sélectionner un « Groupe d'unités d'organisation » (par exemple, pour sélectionner « Hôpitaux »), vous devez d'abord supprimer toute sélection par défaut de « Niveau d'unité d'organisation »
 
 [^11]:
 
-  Note to the facilitator – some possible steps to take:
+ Note à destination de l'animateur – quelques étapes potentielles à suivre :
 
 
- 1. Conduct further desk review. For example, use DHIS2 to compare the suspicious value with the value for related data elements (e.g. OPV 3, DPT 1) for the same facility and same month;
+ 1. Faites encore une révision sommaire. Par exemple, utilisez DHIS2 pour comparer la valeur suspecte avec la valeur des éléments de données associées (par exemple VPO 3, Penta 1) pour le même établissement et pour le même mois ;
  2. Utilisez DHIS2 pour envoyer un message à la personne responsable des données »
  3. Si vous êtes au niveau du district, vous pouvez consulter le formulaire papier ;
  4. Contactez le responsable de l'établissement sanitaire et demandez lui de vérifier le formulaire papier ;
  5. Si vous en avez l'autorisation, modifiez la valeur.
 
 [^12]:
 
- Unfortunately, with [https://who.-demos.dhis2.org/dq](https://who.-demos.dhis2.org/dq) , the reporting rates of all data sets are below 50% prior to 2017.  Data from years with such incomplete reporting should not be used to assess year-to-year consistency.
+ Malheureusement, avec [https://who.-demos.dhis2.org/dq](https://who.-demos.dhis2.org/dq), les rapports sur tous les ensembles de données sont inférieurs à 50 % avant 2017. Les données des années dont les rapports aussi incomplets ne doivent pas être utilisées dans l'évaluation de la cohérence d'une année à l'autre.
 
 [^13]:
 
  L'annexe 1 explique pourquoi il est plus important de comparer les estimations des naissances vivantes que les estimations de la population totale.
 
 [^14]:
 
- Note to the editors: With the current version of the Tool, section 4a is entitled “Consistency with UN population projection – Ratio of population projection from the Bureau of Statistics to a UN projection”. This wording is hard coded into the Tool, so it cannot be re-configured. This wording suggests that 4a is comparing the official estimate of total population to the UN estimate of total population. This differs from the Excel-based version of the DQR tool which compares the official estimate of live births to the UN estimate of live births. Estimates of live births are more useful to compare for several reasons: a) Estimates of live births are more likely to differ due to the challenge of estimating the crude birth rate; b) Estimated live births (and the closely related estimates of pregnancies and population < 1) are the denominators used for calculating coverage with maternal and infant services. As such coverage may approach 100%, it is essential to estimate these denominators with considerable precision. This issue has been discussed with the developers of the DHIS2-based Tool, who plan to modify accordingly the title of section 4a.
+ Note à destination des éditeurs : Dans la version actuelle de l'outil, la section 4a est intitulée "Cohérence avec les projections démographiques de l'ONU - Rapport entre les projections démographiques du Bureau des statistiques et les projections de l'ONU". Cette formulation est codée en dur dans l'outil et ne peut donc pas être reconfigurée. Elle suggère que l'outil 4a compare l'estimation officielle de la population totale à l'estimation de la population totale par l'ONU. Cela diffère de la version Excel de l'outil DQR qui compare l'estimation officielle des naissances vivantes à l'estimation des naissances vivantes de l'ONU. La comparaison des estimations de naissances vivantes est plus utile pour plusieurs raisons : a) les estimations des naissances vivantes sont plus susceptibles de différer en raison de la difficulté d'estimer le taux brut de natalité ; b) les estimations des naissances vivantes (et les estimations étroitement liées des grossesses et de la population < 1) sont les dénominateurs utilisés pour calculer la couverture des services à la mère et à l'enfant. Étant donné que cette couverture peut être proche de 100 %, l'estimation de ces dénominateurs doit être très précise. Cette question a été abordée avec les développeurs de l'outil basé sur DHIS2, qui prévoient de modifier en conséquence le titre de la section 4a.