Resumo Os objetivos foram analisar o intervalo entre as datas de notificação e digitação de casos suspeitos de dengue e discorrer sobre as propriedades dos painéis de monitoramento de dados epidemiológicos. Pesquisa aplicada com análise quantitativa do tempo entre a notificação e digitação e método Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) para a construção dos painéis. Foi desenvolvido no Centro de Informações Estratégicas em Vigilância em Saúde de Campo Grande. Os resultados revelaram um período superior a sete dias em 93,33% dos casos. Os painéis de monitoramento analisados foram de Arboviroses, Síndromes Respiratórias, Atendimento e notificações quantitativo e qualitativo. Observou-se a integração dos dados, pois o consumo e a manipulação das informações são feitos no Power BI, com a consolidação de dois a quatro sistemas de informação de saúde. O estudo de contexto e sua relação temporal é cumprida em todos os painéis com indicadores epidemiológicos. Conclui-se a relevância da utilização de painéis epidemiológicos interativos para a tomada de decisão na gestão da vigilância e da atenção à saúde. CrossIndustry Cross Industry CRISPDM CRISP DM (CRISP-DM Grande 9333 93 33 93,33 Arboviroses Respiratórias qualitativo Observouse Observou se BI saúde Concluise Conclui 933 9 3 93,3 93,
Abstract This study aimed to analyze the interval between the dates of notification and data entry of suspected dengue cases and discuss the properties of epidemiological data monitoring dashboards. Applied research with quantitative analysis of the time between notification and data entry, using the Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), for the construction of the dashboards. This was developed at the Center for Strategic Health Surveillance Information in Campo Grande. The results revealed a period exceeding seven days in 93.33% of cases. The monitored dashboards included Arboviruses, Respiratory Syndromes, Attendance, and quantitative and qualitative notifications. We observed data integration, as information process are performed in Power BI, consolidating data from two to four health information systems. The contextual study and its temporal relationship are complied with in all dashboards with epidemiological indicators. The study concludes that using interactive epidemiological dashboards for surveillance and healthcare management decision-making is relevant. CrossIndustry Cross Industry CRISPDM, CRISPDM CRISP DM , (CRISP-DM) Grande 9333 93 33 93.33 Arboviruses Syndromes Attendance notifications integration BI systems indicators decisionmaking decision making relevant (CRISP-DM 933 9 3 93.3 93.
Resumen El objetivo fue analizar el intervalo entre las fechas de notificación y digitación de casos sospechosos de dengue y discurrir sobre las propiedades de los paneles de monitoreo de datos epidemiológicos. Investigación aplicada, con análisis cuantitativo del tiempo entre la notificación y la digitación y el método Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), para la construcción de los paneles. Se desarrolló en el Centro de Información Estratégica de Vigilancia en Salud de Campo Grande. Los resultados revelaron un período superior a siete días en el 93,33% de los casos. Los paneles de monitoreo analizados fueron de arbovirosis, síndromes respiratorios, atención y notificaciones, cuantitativos y cualitativos. Se observó la integración de los datos, ya que el consumo y la manipulación de la información se realizan en Power BI, con la consolidación de dos a cuatro sistemas de información en salud. El estudio de contexto y su relación temporal se cumple en todos los paneles con indicadores epidemiológicos. Se concluye que es relevante el uso de paneles epidemiológicos interactivos para la toma de decisiones en la gestión de la vigilancia y de la atención a la salud. aplicada CrossIndustry Cross Industry CRISPDM, CRISPDM CRISP DM , (CRISP-DM) Grande 9333 93 33 93,33 arbovirosis respiratorios notificaciones cualitativos BI salud (CRISP-DM 933 9 3 93,3 93,
