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Autor:

• Vanessa Coelho de Aquino Benjoino Ferraz - Ferraz, V. C. de A. B. - <enf.vanessa.aquino@gmail.com>
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1758-4703

Coautor(es):

• Victor Vohryzek Ferezin - Ferezin, V. V. - <victorvohryzekferezinvvf@gmail.com>
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8929-8653

• Margarete Knoch - Knoch, M. - <margarete.knoch@gmail.com>
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6026-8891

• Betina Durovni - Durovni, B. - <bdurovni@gmail.com>
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5555-8015

• Valeria Saraceni - Saraceni, V. - <valsaraceni@gmail.com>
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7360-6490

• Veruska Lahdo - Lahdo, V. - <veruskalahdo@gmail.com>
ORCID: https://orcid.org/0009-0004-4922-1215

• Mara Lisiane de Moraes dos Santos - Santos, M. L. M - <mara.santos@ufms.br>
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6074-0041

• Alessandro Diogo De Carli - De Carli, A. D. - <alessandrodecarli@hotmail.com>
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4560-4524

Resumo:

Os objetivos foram analisar o intervalo entre as datas de notificação e digitação de casos suspeitos de dengue e discorrer sobre as propriedades dos painéis de monitoramento de dados epidemiológicos. Pesquisa aplicada com análise quantitativa do tempo entre a notificação e digitação e método Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) subsidiou a construção dos painéis. Foi desenvolvido no Centro de Informações Estratégicas de Vigilância em Saúde de Campo Grande em 2022 e 2023. Os resultados revelaram um período superior a sete dias em 93,33% dos casos. Os painéis de monitoramento analisados foram de Arboviroses, Síndromes Respiratórias, Atendimento e notificações quantitativo e qualitativo. Observou-se a integração dos dados, pois o consumo e a manipulação das informações é feita no Power BI, com a consolidação de dois a quatro sistemas de informação de saúde e outros bancos de dados. O estudo de contexto e sua relação temporal é cumprida em todos os painéis com indicadores epidemiológicos e análises temporais. A usabilidade é assegurada pelo uso de padrões de cores e gráficos conhecidos. Conclui-se a relevância da utilização de painéis epidemiológicos interativos para a tomada de decisão na gestão da vigilância e da atenção à saúde.

Palavras-chave:

Vigilância em Saúde Pública, Sistemas de Informação em Saúde, Tomada de Decisões, Análise de Dados.

Abstract:

The objectives were to analyze the interval between the dates of notification and data entry of suspected dengue cases and to discuss the properties of epidemiological data monitoring dashboards. Applied research with quantitative analysis of the time between notification and data entry, using the Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), supported the construction of the dashboards. This was developed at the Center for Strategic Health Surveillance Information in Campo Grande in 2022 and 2023. The results revealed a period exceeding seven days in 93.33% of cases. The monitored dashboards included Arboviruses, Respiratory Syndromes, Attendance, and quantitative and qualitative notifications. Data integration was observed, as information consumption and manipulation are performed in Power BI, consolidating datatwo to four health information systems and other databases. Contextual study and its temporal relationship are fulfilled in all dashboards with epidemiological indicators and temporal analyses. Usability is ensured through the use of standardized color schemes and familiar graphics. The study concludes the relevance of using interactive epidemiological dashboards for decision-making in health surveillance and health management.

Keywords:

Public Health Surveillance, Health Information Systems, Decision Making, Data Analysis.

Conteúdo:

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