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Tipo: Tese
Título: Desenvolvimento de um sistema computacional para monitoramento na vigilância epidemiológica de agravos agudos (dengue, chikingunya e zika)
Autor(es): Sousa, Geziel dos Santos de
Orientador: Ramos Júnior, Alberto Novaes
Palavras-chave: Dengue;Febre de Chikungunya;Zika virus;Sistemas de Informação em Saúde
Data do documento: 2016
Citação: SOUSA, Geziel dos Santos de. Desenvolvimento de um sistema computacional para monitoramento na vigilância epidemiológica de agravos agudos (dengue, chikingunya e zika). 2016. 332 f. Tese (Doutorado em Saúde Coletiva) - Faculdade de Medicina, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016. Disponível em: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/69186. Acesso em: 09 nov. 2022.
Resumo: A Dengue, Chikungunya e Zika constituem-se em problemas de saúde pública da maior relevância no município de Fortaleza/CE. Objetiva-se desenvolver um software capaz de produzir informações integradas relativas aos padrões espaço-temporais de agravos de notificação compulsória, utilizando como modelo de aplicação os casos notificados de Dengue, Chikungunya e Zika ao nível central de Vigilância Epidemiológica municipal da Secretaria Municipal da Saúde (CIEVS/CEVEPI). Em termos metodológicos, o projeto situa- se no campo da Tecnologia da Informação em Saúde, constituindo-se como um tipo de pesquisa aplicada, voltada para o desenvolvimento de um sistema computacional via web (online) – denominado Sistema de Monitoramento de Agravos (SIMA). Trata-se de um sistema articulado ao SINAN Online, porta de entrada oficial das notificações de agravos do Ministério da Saúde. O aplicativo será desenvolvido em framework GRAILS, com tecnologia de gerenciamento de bancos de dados POSTGRESQL e o PENTAHO KETTLE como ferramenta de ETL. O SIMA disporá de vários outputs de relevância epidemiológica para análise oportuna dos processos de definição do nível endêmico e epidêmico em uma determinada população, como o diagrama de controle e o mapeamento dinâmico dos casos notificados e será útil na disseminação de informações epidemiológicas de forma rápida e objetiva, visando a orientação das decisões estratégicas para a avaliação de programas de controle, particularmente na detecção e contenção de epidemias. Espera-se que o SIMA contribua na tomada de decisão pelos gestores e fomente outras iniciativas semelhantes para o desenvolvimento de sistemas computacionais em saúde que possam ajudar a compreender as realidades locais e monitorar com eficiência a dinâmica de transmissão espacial e temporal de agravos.
Abstract: The Dengue fever, Chikungunya and Zika are public health issues of greatest importance in the city of Fortaleza. The goal is to develop a software able to produce integrated information relating to spatio-temporal patterns of diseases notifiable, using as a model the application reported cases of Dengue, Chikungunya and Zika at central level for the epidemiological surveillance of Municipal da Saúde (CIEVS/CEVEPI). In methodological terms, the project is located in the field of health information technology, constituting itself as a kind of applied research, focused on the development of a computational system via web (online) named Sistema de Monitoramento de Agravos (SIMA). It is an articulated system to SINAN Online, official notifications entry door of diseases of the Ministry of health. The application will be developed in GRAILS framework, management of technology databases POSTGRESQL and PENTAHO KETTLE ETL tool. The SIMA will have multiple outputs of epidemiological relevance for timely analysis of endemic and epidemic level definition in a particular population, such as the control diagram and dynamic mapping of the reported cases, and will assist in the dissemination of epidemiological information quickly and objectively, seeking the guidance of strategic decisions for the evaluation of control programs , particularly in the detection and containment of epidemics. It is expected that the SIMA contribute in decision making by managers and encourages other similar initiatives for the development of computational systems in health that can help understand local realities and monitor effectively the dynamics of spatial and temporal transmission of diseases.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/69186
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