Framework para análise de riscos de modelos para predição da propagação da Covid-19
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Data
2021
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Editor
Wagner Wessfll
Resumo
O surgimento repentino da Covid-19, a transmissão descontrolada da
doença e os desafios enfrentados pela falta de acesso de dados em saúde para
o desenvolvimento de pesquisas reforçaram os riscos assumidos pelos
pesquisadores no desenvolvimento de trabalhos em saúde. Diante desse
desafio, este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um framework
para análise de riscos de modelos de predição da propagação da Covid-19 no
contexto brasileiro. Para chegar ao resultado, foram realizadas revisões
narrativas para entender o estado da arte da doença, da estrutura de vigilância
epidemiológica no Brasil, dos modelos preditivos utilizados e dos fundamentos
jurídicos para pesquisa e acesso à informação em saúde. Depois disso, uma
revisão sistemática selecionou 30 modelos para predição da propagação da
Covid-19 que foram avaliados, identificando-se então critérios de risco. Esses
critérios foram estruturados em uma estrutura análoga a uma árvore de decisão,
a qual foi submetida à avaliação de um grupo focal composto por equipe
multidisciplinar. O resultado é um framework para análise de riscos de modelos
para predição da propagação da Covid-19 no contexto brasileiro.
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
COVID-19, SARS-CoV-2, Modelo Preditivo, Análise de Risco, Segurança da Informação, Base de Dados, [en] Risk Assessment, [en] Computer Security, [en] Database