Avaliação da qualidade dos dados, oportunidade e representatividade do Sistema de Vigilância da COVID-19 na Macrorregião de Saúde Jequitinhonha, Minas Gerais, 2020.
dc.contributor.advisor | Miranda, João Luiz de | |
dc.contributor.advisorco | Oliveira, Dhelfeson Willya Douglas de | |
dc.contributor.author | Batista, Francinne Laureth | |
dc.contributor.institution | Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM) | pt_BR |
dc.contributor.referee | Miranda, João Luiz de | |
dc.contributor.referee | Lucas, Thabata Coaglio | |
dc.contributor.referee | Mandacarú, Polyana Maria Pimenta | |
dc.date.accessioned | 2022-01-03T18:34:33Z | |
dc.date.available | 2022-01-03T18:34:33Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.date.submitted | 2021-08-24 | |
dc.description | Área de conhecimento: Ciência da Saúde/Saúde Coletiva. | pt_BR |
dc.description | Área de concentração: Vigilância epidemiológica. | pt_BR |
dc.description.abstract | Objetivo: avaliar os atributos qualidade dos dados, oportunidade e representatividade do Sistema de Vigilância da COVID-19, na Macrorregião de Saúde Jequitinhonha/MG, no ano de 2020. Métodos: estudo quantitativo, analítico e transversal a partir da análise dos dados de dois sistemas de informações utilizados na vigilância da COVID-19 conforme os atributos selecionados da metodologia do Centers for Disease Control and Prevention (Atlanta/GA, Estados Unidos da América). Resultados: em 2020, foram notificados 36.860 casos suspeitos de COVID-19. Dos casos notificados, 1.272 (3,4%) foram casos graves ou óbitos. Qualidade dos dados: No e-SUS Notifica, 38,38% das notificações eram inconsistentes e 4,67% eram registros duplicados; e as variáveis de encerramento Evolução do caso e Classificação final estavam sem preenchimento em aproximadamente 40% dos casos. No SIVEP-Gripe, o grau de qualidade de notificações inconsistentes e duplicadas foi excelente e as variáveis de encerramento apresentaram incompletude de 14% e 18%. Oportunidade: A oportunidade foi excelente e cumpriu com 82% dos casos notificados em até 7 dias e aproximadamente 96% dos casos digitados em até 30 dias. Representatividade: O sistema foi capaz de descrever a distribuição dos casos sintomáticos no tempo, pessoa e lugar. Conclusão: conclui-se que o Sistema de Vigilância da COVID-19 na Macrorregião demonstrou-se oportuno e representativo. Necessita de melhorias na validade e consistência dos dados registrados de SG e na completitude de variáveis de encerramento da investigação de SG e SRAG. | pt_BR |
dc.description.abstracts | Objective: to evaluate the attributes quality of data, timeliness and representativeness of the COVID-19 surveillance system in the Jequitinhonha/MG Health Macro-region, in the year 2020. Methods: quantitative, analytical and cross-sectional study from the analysis of data from two information systems used in the surveillance of COVID-19 according to the attributes selected from the methodology of the Centers for Disease Control and Prevention (Atlanta/GA, United States of America). Results: In 2020, 36,860 suspected cases of COVID-19 were reported. Of the reported cases, 1,272 (3.4%) were severe cases or deaths. Data quality: In e-SUS Notifica, 38.38% of notifications were inconsistent and 4.67% were duplicate records; and the closure variables Case Evolution and Final Classification were unfilled in approximately 40% of cases. In SIVEP-Gripe, the quality grade of inconsistent and duplicate notifications was excellent and the closure variables were incomplete in 14% and 18%. Timeliness: Timeliness was excellent and met 82% of reported cases within 7 days and approximately 96% of entered cases within 30 days. Representativeness: The system was able to describe the distribution of symptomatic cases in time, person, and place. Conclusion: it is concluded that the COVID-19 Surveillance System in the Macro-region proved to be timely and representative. Needs improvements in the validity and consistency of the recorded data of SG and in the completeness of variables of closure of the investigation of SG and SARS. | en |
dc.description.thesis | Dissertação (Mestrado) – Programa de Pós-graduação em Ensino em Saúde, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2021. | pt_BR |
dc.identifier.citation | BATISTA, Francinne Laureth. Avaliação da qualidade dos dados, oportunidade e representatividade do Sistema de Vigilância da COVID-19 na Macrorregião de Saúde Jequitinhonha, Minas Gerais, 2020. 2021. 150 p. Dissertação (Mestrado Profissional em Ensino em Saúde) – Programa de Pós-graduação em Ensino em Saúde, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, Diamantina, 2021. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://acervo.ufvjm.edu.br/items/1717b5f5-6fd1-46d0-9729-8cc08094afa1 | |
dc.language.iso | por | |
dc.publisher | UFVJM | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao à termo de autorização impresso assinado pelo autor, assim como na licença Creative Commons, com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri e o IBICT a disponibilizar por meio de seus repositórios, sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, e preservação, a partir desta data. | pt_BR |
dc.subject.keyword | Vigilância em saúde | pt_BR |
dc.subject.keyword | Qualidade dos dados | pt_BR |
dc.subject.keyword | Sistemas de Informação em Saúde | pt_BR |
dc.subject.keyword | Monitoramento epidemiológico | pt_BR |
dc.subject.keyword | COVID-19 | en |
dc.subject.keyword | Health surveillance | en |
dc.subject.keyword | Data quality | en |
dc.subject.keyword | Health Information Systems | en |
dc.subject.keyword | Epidemiological monitoring | en |
dc.title | Avaliação da qualidade dos dados, oportunidade e representatividade do Sistema de Vigilância da COVID-19 na Macrorregião de Saúde Jequitinhonha, Minas Gerais, 2020. | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |