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dc.contributor.authorMusso, Carolina-
dc.date.accessioned2022-10-05T12:19:27Z-
dc.date.available2022-10-05T12:19:27Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniceub.br/jspui/handle/prefix/16246-
dc.description.abstractDe 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.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Fernanda Weschenfelder (fernanda.weschenfelder@uniceub.br) on 2022-10-05T12:19:27Z No. of bitstreams: 1 Carolina Musso (1).pdf: 1616829 bytes, checksum: 087ab31cee979bd5f4f2f7f90d3b5063 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2022-10-05T12:19:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carolina Musso (1).pdf: 1616829 bytes, checksum: 087ab31cee979bd5f4f2f7f90d3b5063 (MD5) Previous issue date: 2022en
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectArbovirosept_BR
dc.subjectSinan Onlinept_BR
dc.subjectLinguagem de programaçãopt_BR
dc.subjectRmarkdownpt_BR
dc.subjectScriptpt_BR
dc.titleUtilização 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 dadospt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.date.criacao2022-
dc.identifier.orientadorRafaella Albuquerque e Silvapt_BR
Appears in Collections:ICPD - Pós-graduação em Ciência de Dados e Machine Learning

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