Módulo 3

Preparação e resposta às Emergências em Saúde Pública no Contexto da COVID-19

Aula 1

Sistemas de Dados

A gestão da informação requer banco de dados com informações sobre casos suspeitos e confirmados de COVID-19 e sistemas de monitoramento de indicadores.

Estes bancos de dados têm os requisitos de alta sensibilidade, isto é, de poder compreender os casos confirmados, com possíveis casos suspeitos. Por isso, é importante que a atualização destes bancos de dados seja ágil, e que as informações de ficha de notificação de caso sejam verdadeiras.

Os bancos de dados têm os requisitos de comportar as informações fidedignas de ficha de notificação de caso e de estarem atualizados. Os sistemas de monitoramento obtêm estas informações para construir indicadores que permitem por sua vez a tomada de decisões.

As notificações de Síndrome Gripal são atualmente notificadas no ESUS-VE, e as notificações de SRAG são notificadas no SIVEP-gripe. Portanto, casos de COVID-19 que se apresentam com os quadros de sintomas definidos como SG ou SRAG são notificados em um destes sistemas.

Quando ocorre uma hospitalização com sintomas da SRAG, é preenchida uma ficha de notificação com informações pessoais e clínicas relativas ao caso notificado. Estas informações posteriormente serão digitadas em computador para serem registradas em bases de dados do DataSUS.

Estas bases são atualmente acessíveis para serem pesquisadas e se avaliar indicadores por meio do OpenDataSUS. Por meio deste site é possível consultar registros anonimizados que podem ser avaliados como bases de dados secundárias.

Os bancos de dados também possuem informações sobre as variáveis sociodemográficas e clínicas para análises posteriores. Os sistemas de monitoramento obtêm estas informações para construir indicadores que permitam tomada de decisões.

Os sistemas de informação com dados de notificação certamente não são perfeitos, ou seja, são passíveis de apresentarem informações incompletas, de ter informações com atraso, ou mesmo de ter informações com erro. Note que ainda há a possibilidade de subnotificação que seriam casos que não entram no sistema de notificação por falta de reporte específico.

Para Refletir

Pensando nestas limitações, ao se analisar os dados, é importante uma curadoria para afastar efeitos ilegítimos na base de dados. O preenchimento das informações deve ser avaliado para determinar o grau de incompletude que pode introduzir viés de seleção ao fazer análises.

Gráfico em barras mostrando o número de mortes no estado do Rio de Janeiro nos meses de maio e junho.
Número de óbitos no estado do Rio de Janeiro, como avaliados em dois momentos distintos (início de maio e início de junho).
Fonte: Villela, 2020

Este gráfico apresenta o número de óbitos registrados no estado do Rio de Janeiro com dois bancos de dados em momentos distintos da pandemia. Com o banco de dados do início de maio de 2021, poderia haver uma falsa interpretação de declínio do número de casos.

Entretanto, a análise com o banco de dados obtido em junho de 2021 revela que o número de óbitos foi bem mais elevado no período. Este gráfico indica claramente o aspecto importante ao se observar relatórios com data de óbito ou data de primeiros sintomas para as semanas mais recentes. Para semanas mais recentes, é importante ter mecanismos (nowcasting) para estimar os números de acordo com o padrão de atraso.

Atenção

Estimativas baseadas na data dos primeiros sintomas ou data de óbitos muito recentes podem ter subnotificação significativa. Portanto, é sempre importante considerar algum atraso nos dados!