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https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/61838
ESTUDO DE UM SISTEMA ELETRÔNICO DE NOTIFICAÇÃO DE CASOS SUSPEITOS DE DOENÇAS: UMA ALTERNATIVA PARA ENFRENTAR A SUBNOTIFICAÇÃO DA VIGILÂNCIA EPIDEMIOLÓGICA NO BRASIL
Notificação
Confiabilidade dos Dados
Registros Eletrônicos de Saúde
Reprodutibilidade dos Testes
Notificação
Confiabilidade dos Dados
Registros Eletrônicos de Saúde
Reprodutibilidade dos Testes
Registros Eletrônicos de Saúde
Vigilância em Saúde Pública
Estudos Epidemiológicos
Estudos Transversais
Epidemiology
Notification
Data Realiability
Eletronic Health Recordss
Test Reproducibility
Araújo, Dellanio Dione de Oliveira | Date Issued:
2023
Alternative title
Study of an electronic notification system for suspected cases of diseases: an alternative to address underreporting of Epidemiological Surveillance in BrazilAdvisor
Affilliation
Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Abstract in Portuguese
Trata-se de um estudo da acurácia de um Sistema Eletrônico de Notificação de casos suspeitos para o registro de eventos de interesse na área da Vigilância Epidemiológica no Brasil. O presente estudo fez uso do banco de dados gerados a partir de um estudo piloto do Sistema de Notificação Eletrônica, o e-Not, desenvolvido de uma amostragem do número de atendimentos que foram considerados suspeitos e notificados pelo sistema teste para as doenças Dengue, Rubéola, Doença Meningocócica e Sarampo. No presente estudo foram incluídos as 1910 notificações e um igual número de 1910 de indivíduos atendidos e não considerados suspeitos pelo e-Not, totalizando uma amostragem de 3.820. Os resultados foram interpretados em comparação com um teste padrão-ouro através da conferência manual e individual, pela análise dos BAM e o preenchimento aos campos de contextos livres e estruturados. As análises serão realizadas pelas medidas dos indicadores de acurácia. Na amostra, é observado um equilíbrio entre notificações realizadas pelo e-Not e as não realizadas para ambos os gêneros, não observada para a variável raça/cor, onde houve uma predominância da cor parda (80,7% e 79,4%, respectivamente), com predominância de notificações pelo e-Not na faixa etária de 5 a 10 anos (n=855/44,8%) e pela faixa etária de 0-5 anos (n=1.159/60,7%). Na classificação de gravidade/risco predominância da classificação azul em ambos grupos (n=1.101/57,6% e n=1.083/56,7% para notificados e não notificados, respectivamente), maior número de notificações realizadas de dezembro de 2015 e abril de 2016 (n=1.572/82,3%), através de informações de campos de textos livres (n=1.511/79,1%). Os indicadores de acurácia, apresenta uma sensibilidade de (99,79%; IC95%: 99,46% - 99,94%) e uma especificidade de (99,63%; IC95%: 99,25% - 99,85%) para o e-Not. Já para os valores preditivos, obtivemos para o VPP (99,63%; IC95%: 99,24% - 99,82%) e para o VPN (99,79%; IC95%: 99,44% - 99,92%), a RV + (272,71 IC95%: 130,19 – 571,28), a RV- (0,00; IC95%: 0,00 – 0,01) e uma Acurácia de (99,71%; IC95%: 99,49% - 99,86%). O e-Not se mostra altamente acurado para a detecção de casos suspeitos nas doenças testes avaliadas nesse estudo, dentro do conceito de Vigilância Epidemiológica apresenta-se como uma proposta de inovação tecnológica para auxiliar no direcionamento de informações de saúde válidas na detecção de casos suspeitos de agravos e doenças.
Abstract
This is a study of the accuracy of an Electronic System for the Notification of Suspected Cases for recording events of interest in the field of Epidemiological Surveillance in Brazil. This study made use of the database generated from a pilot study of the Electronic Notification System, e-Not, developed from a sample of the number of cases that were considered suspicious and notified by the test system for the diseases Dengue, Rubella, Meningococcal Disease and Measles. This study included 1910 notifications and an equal number of 1910 individuals seen and not considered suspicious by e-Not, totaling a sample of 3820. The results were interpreted in comparison with a gold standard test through manual and individual checking, by analyzing the BAMs and filling in the free and structured context fields. The analysis will be carried out by measuring the accuracy indicators. In the sample, there was a balance between notifications made by e-Not and those not made for both genders, which was not observed for the race/color variable, where there was a predominance of brown people (80,7% and 79,4%, respectively), with a predominance of notifications by e-Not in the 5-10 age group (n=855/44,8%) and the 0- 5 age group (n=1159/60,7%). In the severity/risk classification, the blue classification predominated in both groups (n=1101/57,6% and n=1083/56,7%) for notified and non-notified, respectively, with a greater number of notifications made between December 2015 and April 2016 (n=1572/82,3%), using information from free text fields (n=1511/79,1%). The accuracy indicators showed a sensitivity of (99,79%; 95% IC: 99,46% - 99,94%) and a specificity of (99,63%; 95% IC: 99,25% - 99,85%) for e-Not. As for the predictive values, we obtained PPV (99,63%; 95% IC: 99,24% - 99,82%) and NPV (99,79%; 95% IC: 99,44% - 99,92%), RV + (272,71; 95% IC: 130,19 – 571,28), RV - (0,00; 95% IC: 0,00 – 0,01) and an accuracy of (99,71%; 95% IC: 99,49% - 99,86%). Is e-Not highly accurate in detecting suspected cases of the test diseases evaluated in this study. Within the concept of Epidemiological Surveillance, it is presented as a proposal for technological innovation to help direct valid health information in the detection of suspected cases of illnesses and diseases.
Keywords in Portuguese
EpidemiologiaNotificação
Confiabilidade dos Dados
Registros Eletrônicos de Saúde
Reprodutibilidade dos Testes
DeCS
EpidemiologiaNotificação
Confiabilidade dos Dados
Registros Eletrônicos de Saúde
Reprodutibilidade dos Testes
Registros Eletrônicos de Saúde
Vigilância em Saúde Pública
Estudos Epidemiológicos
Estudos Transversais
Epidemiology
Notification
Data Realiability
Eletronic Health Recordss
Test Reproducibility
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