Qualidade dos dados de notificação de COVID-19 em gestantes: um estudo descritivo

Ana Paula Brioschi dos Santos, Creuza Rachel Vicente, Cristiano Soares da Silva Dell’Antonio, Juliana Rodrigues Tovar Garbin, Keila Cristina Mascarello, Larissa Soares Dell’Antonio, Amanda Del Caro Sulti, Angélica Espinosa
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Abstract

Introdução: O adequado e sistemático acompanhamento dos casos de COVID-19 ocorre por meio da utilização de um sistema de informação qualificado. A notificação dos casos de COVID-19 no Espírito Santo se deu por um sistema próprio de informação em saúde instituído em janeiro de 2020, o e-SUS Vigilância em Saúde (e-SUS VS). Por ele foi possível monitorar os casos notificados mais rapidamente assim como os grupos de risco, como as gestantes que demonstraram alta incidência e mortalidade materna por essa doença. Objetivo: Descrever a qualidade e oportunidade dos dados de notificação de COVID-19 em gestantes, obtidos através do novo sistema de informação e-SUS VS implantado no Espírito Santo. Métodos: Estudo descritivo utilizando-se de dados obtidos através do e-SUS VS. A completude no preenchimento da notificação foi classificada como excelente (menos de 5% de preenchimento incompleto), bom (5% a 10%), regular (10% a 20%), ruim (20% a 50%) ou muito ruim (50% ou mais). A oportunidade foi definida pela diferença entre as datas do início de sintomas e a notificação. Resultados: Identificou-se 8.989 notificações em gestantes. A notificação para COVID-19 do e-SUS VS possui 59 variáveis, a completude de 53 (89,83%) variáveis foi excelente, boa e regular em 1 (1,70%), e ruim em 4 (6,77%). A oportunidade obteve média de 3,37 dias. Conclusão: A qualidade dos dados do e-SUS VS foi excelente, tornando-o uma importante fonte de informações para subsidiar ações e de aprimoramento de políticas públicas voltadas a esse grupo de risco.
孕妇COVID-19通报数据的质量:一项描述性研究
简介:通过使用合格的信息系统,对COVID-19病例进行充分和系统的监测。espirito Santo的COVID-19病例通报是通过2020年1月建立的自己的卫生信息系统e-SUS卫生监测(e-SUS VS)进行的。因此,有可能更快地监测报告的病例以及高危群体,如孕妇,她们的产妇发病率和死亡率都很高。摘要目的:描述在espirito Santo实施的新信息系统e-SUS VS获得的孕妇COVID-19通报数据的质量和及时性。方法:描述性研究使用从e-SUS获得的数据与完成通知的完整性分为优秀(少于5%的不完成),良好(5% - 10%),正常(10% - 20%),差(20% - 50%)或非常差(50%或更多)。机会的定义是症状出现日期和报告日期之间的差异。结果:8989例孕妇通报。e-SUS VS对COVID-19的通报有59个变量,其中53个变量(89.83%)的完整性为优秀,1个变量(1.70%)为良好和正常,4个变量(6.77%)为差。机会平均为3.37天。结论:e-SUS VS的数据质量非常好,使其成为支持针对这一风险群体的行动和改进公共政策的重要信息来源。
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