Processo de data linkage para qualificação das bases de notificação de Covid-19: um estudo de caso
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2022
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Resumo
Introdução: Os sistemas de informação de Vigilância Epidemiológica são ferramentas
imprescindíveis para o monitoramento de doenças subsidiando a criação de políticas
adequadas para prevenção e promoção da saúde. Com a transmissão comunitária do novo
coronavírus no Brasil foram adotados dois sistemas não integrados de notificação do
agravo, através dos quais são monitorados casos suspeitos, confirmados, internações e
óbitos. Resultante de sistemas de informação não integrados, é papel da vigilância
epidemiológica primar pela qualidade dos dados minimizando as inconsistências das bases
de dados. O uso de Data Linkage para integração das bases de dados de notificação com
sistemas de informação complementares tem potencial para identificar estas inconsistências
ao identificar registros que se referem ao mesmo indivíduo de forma eficiente. Objetivo:
Esta dissertação de mestrado tem por objetivo definir um processo de Data Linkage de
bases de dados para auxiliar na identificação da subnotificação de agravos e inconsistências
de notificações tendo como referência as notificações de COVID-19. Materiais e Métodos:
Trata-se de uma pesquisa aplicada tendo como método o estudo de caso único realizando
vinculações nas bases de dados e-SUS Notifica, SIVEP-Gripe, GAL e SIM do Estado do
Rio Grande do Sul para o agravo COVID-19 avaliando a qualidade da vinculação obtida e
do processo como um todo. Resultados: O processo definido esclareceu etapas a serem
executadas, as decisões pertinentes a cada etapa, as inconsistências investigadas e o algoritmo
desenvolvido para vinculação. A aplicação do processo para 5 vinculações obteve
Sensibilidade de 97,33% e Especificidade de 95,36%. Os relatórios de inconsistências
identificaram 104.388 possíveis inconsistências equivalendo a 2,16% dos registros nas bases,
sendo 81.670 duplicidades e 11.735 subnotificações. Conclusões: O processo de data linkage
definido contribui para identificação de inconsistências e qualificação das informações
epidemiológicas sobre COVID-19 e pode ser replicado em outras localidades e para outros
agravos.
Descrição
Dissertação (Mestrado)-Programa de Pós-Graduação em Tecnologias da Informação e Gestão em Saúde, Fundação Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre.
Palavras-chave
Data Linkage, Qualidade da Informação, Vigilância Epidemiológica, COVID-19, Record Linkage, [en] Epidemiological Monitoring