Completude das fichas de notificação de febre amarela no estado do Espírito Santo, 2017 *

Abstract

Objective: to describe the completeness of data on yellow fever notification forms in the municipalities of the state of Espírito Santo, Brazil, in 2017. Methods: this is a descriptive ecological study with data from the Notifiable Health Conditions Information System (SINAN); form completeness was categorized as poor (<70.0%), regular (70-89.9%) or excellent (≥90.0%); thematic maps were prepared. Results: 53.1% of the municipalities had poor or regular classification for many notification form variables, especially case Final Classification (57.1%), Confirmation/Dismissal Criterion (63.2%) and Closure Date (26.5%), which are required fields. Conclusion: completeness was poor or regular for several variables, pointing to the need for a systematic assessment of information on yellow fever held on SINAN.

Estudo da qualidade dos Dados do Painel COVID-19 para crianças, adolescente e jovens, Espírito Santo – Brasil, 2020

“…Essas variáveis são de extrema importância para o encerramento do caso e para uma atuação mais ativa da vigilância epidemiológica. Uma vez que tais dados não são coletados no primeiro momento da investigação, faz-se necessário seu acompanhamento para posterior preenchimento dessas variáveis nas fichas de notificação dos agravos em saúde 2 .…”

“…O encerramento dos casos notificados de um agravo à saúde em tempo hábil permite o conhecimento dos casos confirmados e descartados, e a adoção de medidas de controle em tempo oportuno pela vigilância epidemiológica, principalmente em uma pandemia ocasionada por um vírus novo. O sub-registro dos casos pode ser atribuído a diversos fatores, como atraso nas notificações, digitação dos dados, problemas no processamento e transferência das informações, assim como à demora na liberação dos resultados de exames, ausência de atualização dos dados ou de uma retroalimentação adequada da fonte notificadora, o que também pode gerar desestímulo e descontinuidade do processo de investigação e encerramento do caso 2,21,22 . Tabela 2.…”

“…Os resultados encontrados na avaliação da qualidade dos dados do Painel COVID ES demonstram completude ruim a regular para diversas variáveis do estudo. As análises realizadas a partir de dados de má qualidade podem não representar o real perfil epidemiológico dos agravos, prejudicando a adoção de medidas de controle mais adequadas e a identificação das regiões de risco 2,23 . Dessa forma, evidencia-se a necessidade de se adotar uma avaliação sistemática da qualidade da informação gerada pelos sistemas de informações em saúde.…”

“…O novo coronavírus identificado em Wuhan no fim de 2019, é uma doença de notificação compulsória imediata, que deve ser informada ao Ministério da Saúde em até 24 horas após o atendimento de um caso suspeito ou confirmado 1 . Para analisar e compreender os casos notificados por COVID-19, é necessário poder contar com um sistema de informações de qualidade, confiável, apresentar os campos preenchidos de forma correta, com dados completos e atualizados 2 . Não bastando para isso a informação apenas dos dados, mas a observação e demonstração sobre diferenças e desigualdades sociais que podem influir em desfechos, como cura e óbito.…”

“…Através desse indicador, é possível avaliar a qualidade das notificações de um determinado agravo 4 . Uma medida direta e fácil para avaliar a qualidade dos dados consiste em examinar a porcentagem de respostas "desconhecidas" ou em "branco" para itens presentes nos formulários da vigilância epidemiológica, uma vez que reflete a integralidade e a validade dos dados registrados 2,3 . Pensando em um país continental como o Brasil, as diferenças regionais são fundamentais para a organização de recursos e insumos para ação integrada e efetiva de acordo com os princípios do Sistema Único de Saúde (SUS).…”