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https://repositorio.uniceub.br/jspui/handle/prefix/16246| metadata.dc.type: | TCC |
| Title: | Utilização de linguagem R para automatizar a análise e a comunicação de casos de dengue sem encerramento por região de saúde no Distrito Federal visando melhoria da qualidade de dados |
| Authors: | Musso, Carolina |
| metadata.dc.identifier.orientador: | Rafaella Albuquerque e Silva |
| Abstract: | De acordo com as normativas do Ministério da Saúde, os casos de dengue notificados no Sistema Nacional de Agravos de Notificação (SINAN) devem ser encerrados em até 60 dias após a data da notificação, para melhor direcionamento das ações de vigilância e controle da doença. O objetivo deste trabalho foi automatizar o processo de identificação e comunicação dos casos não encerrados de dengue para as Regiões de Saúde responsáveis, permitindo a identificação dos motivos e consequente melhoria desse indicador. Para tal, foi criado um script em R para realizar a rotina de importação e leitura, análise e envio da base de dados de casos notificados de dengue que ainda estão abertos no Distrito Federal para as respectivas unidades responsáveis utilizando esta linguagem de programação e a ferramenta Rmarkdown do RStudio. Essa abordagem permite reprodutibilidade das análises, além de ser mais flexível, de possibilitar manipulação de um grande volume de dados e economizar tempo, que são gargalos importantes no serviço de saúde. Agora, utiliza-se apenas um software que é operado com apenas dois cliques e todo o processo é finalizado em menos de 2 minutos. O script foi capaz de reduzir de 20% para 2% a incompletude do campo endereço, melhorando a identificação da residência do paciente com caso em aberto. A implementação dessa inovação permitiu a inclusão do monitoramento da qualidade do banco como uma rotina de trabalho no DF, o que melhora a qualidade dos dados de notificação e permite análises mais robustas para apoiar as tomadas de decisão no DF. |
| Keywords: | Arbovirose Sinan Online Linguagem de programação Rmarkdown Script |
| URI: | https://repositorio.uniceub.br/jspui/handle/prefix/16246 |
| Issue Date: | 2022 |
| Appears in Collections: | ICPD - Pós-graduação em Ciência de Dados e Machine Learning |
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