Avalia??o da qualidade dos dados, oportunidade e representatividade do Sistema de Vigil?ncia da COVID-19 na Macrorregi?o de Sa?de Jequitinhonha, Minas Gerais, 2020.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Batista, Francinne Laureth
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFVJM
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Resumo: ?rea de conhecimento: Ci?ncia da Sa?de/Sa?de Coletiva.
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spelling Batista, Francinne LaurethMiranda, Jo?o Luiz deLucas, Thabata CoaglioMandacar?, Polyana Maria PimentaOliveira, Dhelfeson Willya Douglas deUniversidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)Miranda, Jo?o Luiz de2022-01-03T18:34:33Z2022-01-03T18:34:33Z20212021-08-24BATISTA, Francinne Laureth. Avalia??o da qualidade dos dados, oportunidade e representatividade do Sistema de Vigil?ncia da COVID-19 na Macrorregi?o de Sa?de Jequitinhonha, Minas Gerais, 2020. 2021. 150 p. Disserta??o (Mestrado Profissional em Ensino em Sa?de) ? Programa de P?s-gradua??o em Ensino em Sa?de, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, Diamantina, 2021.http://acervo.ufvjm.edu.br/jspui/handle/1/2729?rea de conhecimento: Ci?ncia da Sa?de/Sa?de Coletiva.?rea de concentra??o: Vigil?ncia epidemiol?gica.Objetivo: avaliar os atributos qualidade dos dados, oportunidade e representatividade do Sistema de Vigil?ncia da COVID-19, na Macrorregi?o de Sa?de Jequitinhonha/MG, no ano de 2020. M?todos: estudo quantitativo, anal?tico e transversal a partir da an?lise dos dados de dois sistemas de informa??es utilizados na vigil?ncia da COVID-19 conforme os atributos selecionados da metodologia do Centers for Disease Control and Prevention (Atlanta/GA, Estados Unidos da Am?rica). Resultados: em 2020, foram notificados 36.860 casos suspeitos de COVID-19. Dos casos notificados, 1.272 (3,4%) foram casos graves ou ?bitos. Qualidade dos dados: No e-SUS Notifica, 38,38% das notifica??es eram inconsistentes e 4,67% eram registros duplicados; e as vari?veis de encerramento Evolu??o do caso e Classifica??o final estavam sem preenchimento em aproximadamente 40% dos casos. No SIVEP-Gripe, o grau de qualidade de notifica??es inconsistentes e duplicadas foi excelente e as vari?veis de encerramento apresentaram incompletude de 14% e 18%. Oportunidade: A oportunidade foi excelente e cumpriu com 82% dos casos notificados em at? 7 dias e aproximadamente 96% dos casos digitados em at? 30 dias. Representatividade: O sistema foi capaz de descrever a distribui??o dos casos sintom?ticos no tempo, pessoa e lugar. Conclus?o: conclui-se que o Sistema de Vigil?ncia da COVID-19 na Macrorregi?o demonstrou-se oportuno e representativo. Necessita de melhorias na validade e consist?ncia dos dados registrados de SG e na completitude de vari?veis de encerramento da investiga??o de SG e SRAG.Submitted by Jos? Henrique Henrique (jose.neves@ufvjm.edu.br) on 2021-12-23T19:01:20Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) francinne_laureth_batista.pdf: 4949316 bytes, checksum: 59d8e6f45f2407f59265030b885d8135 (MD5)Approved for entry into archive by Jos? Henrique Henrique (jose.neves@ufvjm.edu.br) on 2022-01-03T18:34:33Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) francinne_laureth_batista.pdf: 4949316 bytes, checksum: 59d8e6f45f2407f59265030b885d8135 (MD5)Made available in DSpace on 2022-01-03T18:34:33Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) francinne_laureth_batista.pdf: 4949316 bytes, checksum: 59d8e6f45f2407f59265030b885d8135 (MD5) Previous issue date: 2021Disserta??o (Mestrado) ? Programa de P?s-gradua??o em Ensino em Sa?de, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2021.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.porUFVJMA concess?o da licen?a deste item refere-se ao ? termo de autoriza??o impresso assinado pelo autor, assim como na licen?a Creative Commons, com as seguintes condi??es: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publica??o, autorizo a Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri e o IBICT a disponibilizar por meio de seus reposit?rios, sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei n? 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permiss?es assinaladas, para fins de leitura, impress?o e/ou download, a t?tulo de divulga??o da produ??o cient?fica brasileira, e preserva??o, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessAvalia??o da qualidade dos dados, oportunidade e representatividade do Sistema de Vigil?ncia da COVID-19 na Macrorregi?o de Sa?de Jequitinhonha, Minas Gerais, 2020.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisVigil?ncia em sa?deQualidade dos dadosSistemas de Informa??o em Sa?deMonitoramento epidemiol?gicoCOVID-19Health surveillanceData qualityHealth Information SystemsEpidemiological monitoringreponame:Repositório Institucional da UFVJMinstname:Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)instacron:UFVJMTEXTfrancinne_laureth_batista.pdf.txtfrancinne_laureth_batista.pdf.txtExtracted texttext/plain106024http://acervo.ufvjm.edu.br/jspui/bitstream/1/2729/6/francinne_laureth_batista.pdf.txtf67d950f726f6338c75a604a8ed6f804MD56LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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