Early warning system using primary health care data in the post-COVID-19 pandemic era: Brazil nationwide case-study

Abstract

A vigilância sindrômica utilizando dados de atenção primária à saúde (APS) é uma ferramenta valiosa para a detecção precoce de surtos, conforme demonstrado no potencial de identificar surtos de COVID-19. No entanto, o potencial desse sistema de alerta antecipado na era pós-COVID-19 continua amplamente inexplorado. Foram analisadas as contagens de atendimentos na APS por queixas respiratórias registradas na base de dados do Sistema Único de Saúde de outubro de 2022 a julho de 2023. O EARS (variações C1/C2/C3) e o EVI foram aplicados para estimar os limiares semanais. Um alarme foi criado para quando o número de atendimentos excedesse o limite específico da semana. Dados de hospitalização por doença respiratória foram utilizados para classificar semanas em que o número de casos ultrapassou os limites predeterminados como anomalias. Comparamos a eficácia do EARS e do EVI na antecipação de anomalias. Um total de 119 anomalias foram identificadas em 116 regiões imediatas durante o período do estudo. O EARS-C2 apresentou a maior taxa de alarmes precoces, com 81 de 119 (68%) alarmes precoces, enquanto o C1 apresentou a menor, com 71 (60%) alarmes precoces. A menor taxa de verdadeiros positivos foi a EARS-C1 118/1.354 (8,7%) e a maior EARS-C3 99/856 (11,6%). Os dados de APS coletados rotineiramente podem ser usados com sucesso para detectar surtos de doenças respiratórias no Brasil. A vigilância sindrômica melhora a prontidão das estratégias de vigilância, embora com menor especificidade. Uma abordagem combinada com outras estratégias é essencial para fortalecer a precisão, oferecendo uma resposta proativa e eficaz de saúde pública contra futuros surtos.