ABSTRACT Objective: To present the methodology used in the development of two products for maternal health surveillance and its determinants and discuss their possible uses. Methods: Based on a theoretical model of the determinants of maternal death and databases of Brazilian health information systems, two free products were developed: an interactive panel “surveillance of maternal health” and an educational material “Aparecida: a story about the vulnerability of Brazilian women to maternal death”, both available on the website of the Brazilian Obstetric Observatory. Results: More than 30 indicators were calculated for the period 2012-2020, containing information on socioeconomic conditions and access to health services, reproductive planning, prenatal care, delivery care, conditions of birth and maternal mortality and morbidity. The indicators related to severe maternal morbidity in public hospitalizations stand out, calculated for the first time for the country. The panel allows analysis by municipality or aggregated by health region, state, macro-region and country; historical series analysis; and comparisons across locations and with benchmarks. Information quality data are presented and discussed in an integrated manner with the indicators. In the educational material, visualizations with national and international data are presented, aiming to help in the understanding of the determinants of maternal death and facilitate the interpretation of the indicators. Conclusion: It is expected that the two products have the potential to expand epidemiological surveillance of maternal health and its determinants, contributing to the formulation of health policies and actions that promote women’s health and reduce maternal mortality.

RESUME Objetivo: Apresentar a metodologia utilizada no desenvolvimento de dois produtos para a vigilância da saúde materna e seus determinantes e discutir as suas possíveis utilizações. Métodos: A partir de modelo teórico dos determinantes do óbito materno e bases de dados dos sistemas de informação em saúde brasileiros, foram desenvolvidos dois produtos gratuitos: um painel interativo denominado “Vigilância da saúde materna” e um material educativo chamado “Aparecida: uma história sobre a vulnerabilidade da mulher brasileira à morte materna”, ambos disponíveis no site do Observatório Obstétrico Brasileiro. Resultados: Foram calculados mais de 30 indicadores para o período 2012-2020, contendo informações sobre condições socioeconômicas e de acesso a serviços de saúde, planejamento reprodutivo, assistência pré-natal, assistência ao parto, condições de nascimento e mortalidade e morbidade materna. Destacam-se os indicadores relacionados à morbidade materna grave em internações públicas, calculados pela primeira vez para o país. O painel permite análises por município ou agregadas por região de saúde, unidade da federação, macrorregião e país; análises de série histórica; e comparações entre localidades e com padrões de referência. Dados de qualidade da informação são apresentados e discutidos de forma integrada aos indicadores. No material educativo, visualizações com dados nacionais e internacionais são apresentadas, visando auxiliar na compreensão dos determinantes do óbito materno e facilitar a interpretação dos indicadores. Conclusão: Espera-se que os produtos tenham o potencial de ampliar a vigilância epidemiológica da saúde materna e seus determinantes, contribuindo para a formulação de políticas e ações de saúde que promovam a saúde das mulheres e reduzam a mortalidade materna.

ABSTRACT Objective To validate the Brazilian National Health System Hospital Information System (SIH/SUS) for maternal morbidity surveillance. Methods This was a cross-sectional study conducted in 2021/2022, taking as its reference a national study on maternal morbidity (MMG) conducted in 50 public and 28 private hospitals; we compared SIH/SUS and MMG data for hospitalization frequency, reason and type of discharge and calculated sensitivity, specificity, positive and negative likelihood ratios for seven diagnoses and four procedures. Results Hospitalizations identified on SIH/SUS (32,212) corresponded to 95.1% of hospitalizations assessed by MMG (33,867), with lower recording on SIH/SUS (85.5%) for private hospitals [10,036 (SIH/SUS)]; 11,742 (MMG)]; compared to MMG, SIH/SUS had a lower proportion of hospitalizations due to “complications during pregnancy” (9.7% versus 16.5%) as well as under-recording of all diagnoses and procedures assessed, except “ectopic pregnancy”. Conclusion Better recording of diagnoses and procedures on SIH/SUS is essential for its use in maternal morbidity surveillance.

RESUMEN Objetivo Validar el Sistema de Información Hospitalaria del Sistema Único de Salud (SIH/SUS) para vigilancia de la morbilidad materna. Métodos Estudio transversal, 2021/2022, utilizando como referencia datos de estudio nacional de morbilidad materna (MMG) realizado en 50 hospitales públicos y 28 privados; comparando: frecuencia, motivo y tipo de alta de internaciones en SIH/SUS y MMG y calculando sensibilidad, especificidad y razones de probabilidad positivos y negativos para siete diagnósticos y cuatro procedimientos. Resultados Las internaciones identificadas en SIH/SUS (32.212) correspondieron al 95,1% de internaciones evaluadas en MMG (33.867), observándose menor registro en SIH/SUS (85,5%) en hospitales privados [10.036 (SIH/SUS)]; 11.742 (MMG)]; comparado con MMG, SIH/SUS tuvo menor proporción de internaciones por “complicaciones durante el embarazo” (9,7% vs 16,5%), así como subregistro de todos los diagnósticos y procedimientos evaluados, excepto “embarazo ectópico”. Conclusión Mejor registro de diagnósticos y procedimientos en SIH/SUS es fundamental para su uso en la vigilancia de la morbilidad materna.

RESUMO Objetivo Validar o Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde (SIH/SUS) para vigilância da morbidade materna. Métodos Estudo transversal, de 2021-2022, utilizando-se como referência dados de estudo nacional sobre morbidade materna (MMG) realizado em 50 hospitais públicos e 28 privados; foram comparados frequência, motivo e tipo de saída das internações, segundo SIH/SUS e MMG, e calculadas sensibilidade, especificidade, razão de verossimilhança positiva e negativa para sete diagnósticos e quatro procedimentos. Resultados Internações identificadas no SIH/SUS (32.212) corresponderam a 95,1% das internações avaliadas no MMG (33.867), tendo-se observado menor registro no SIH/SUS (85,5%) em hospitais privados [10.036 (SIH/SUS); 11.742 (MMG)]; comparado ao MMG, o SIH/SUS apresentou menor proporção de internações por “intercorrências na gestação” (9,7% versus 16,5%), bem como sub-registro de todos os diagnósticos e procedimentos avaliados, exceto “gestação ectópica”. Conclusão Melhor registro de diagnósticos e procedimentos no SIH/SUS é essencial para sua utilização na vigilância da morbidade materna.

En el municipio de Río de Janeiro, Brasil, la inclusión del concepto de inteligencia epidémica y de recursos tecnológicos favoreció nuevas perspectivas en el uso de datos por parte de la vigilancia sanitaria desde la pandemia del COVID-19. Este artículo presenta el Centro de Inteligencia Epidemiológica (CIE), las herramientas y los productos desarrollados en coordinación. El CIE se creó en marzo de 2022 con un equipo multidisciplinar bajo las premisas de transparencia e integración de diversas fuentes de datos para la detección temprana de cambios en las tendencias a grandes eventos en Salud Pública. La adquisición inicial de un data lake promovió cambios en los procesos de consumo, gestión y seguridad de los datos procesados. Este data lake almacena actualmente la Base Carioca, una cohorte retrospectiva compuesta por individuos con antecedentes de vacunación contra el COVID-19 y/o eventos relacionados con la enfermedad. Se desarrollaron paneles descriptivos y analíticos, y se los pusieron a disposición, respectivamente, para uso público y para los gerentes de la vigilancia sanitaria. Se implementó un panel de alerta, dirigido a monitorear las tendencias a la asistencia en la red de urgencia y emergencia del municipio, el cual subvenciona acciones de pronta respuesta en los territorios de la ciudad. El CIE desarrolló el concepto de inteligencia epidemiológica en el Sistema Único de Salud, y este cambio de paradigma se hizo posible gracias a las inversiones en recursos físicos/humanos, la integración de métodos epidemiológicos, estadísticos y de ciencia de datos, además de la inclusión de fuentes de datos diferenciadas en el análisis de datos.

In the municipality of Rio de Janeiro, Brazil, the incorporation of the concept of epidemic intelligence and technological resources has supported new perspectives for the use of data by health surveillance, since the COVID-19 pandemic. This article presents the Epidemiological Intelligence Center (CIE) and the tools and products developed in its coordination. The CIE was inaugurated in March 2022, with a multiprofessional team, supported by the premises of transparency and integration of various data sources for early detection of changes in the trends of events of importance in Public Health. The initial acquisition of a data lake favored changes in the consumption, management and security processes for the data processed. This data lake currently stores the Carioca Base - a retrospective cohort of individuals with a history of COVID-19 vaccination and/or events related to the disease. Descriptive and analytical dashboards have been developed and made available, respectively for public use and for health surveillance administrators. An alert panel, aimed at monitoring trends in care in the urgency and emergency network, was implemented and subsidizes rapid response actions in the city’s territories. The CIE developed the concept of epidemiological intelligence in the Brazilian Unified National Health System and this paradigm shift was made possible by investments in physical/human resources, the integration of epidemiological, statistical and data science methods, as well as the incorporation of different data sources in data analysis.

No Município do Rio de Janeiro, Brasil, a incorporação do conceito de inteligência epidêmica e de recursos tecnológicos sustentou novas perspectivas para a utilização de dados pela vigilância em saúde, a partir da pandemia de COVID-19. Neste artigo apresenta-se o Centro de Inteligência Epidemiológica (CIE), ferramentas e produtos desenvolvidos na coordenação. O CIE foi inaugurado em março de 2022, com equipe multiprofissional, apoiado nas premissas de transparência e integração de diversas fontes de dados para detecção precoce de mudanças nas tendências de eventos de importância em Saúde Pública. A aquisição inicial de um data lake favoreceu mudanças nos processos de consumo, gerenciamento e segurança para os dados processados. Esse data lake armazena, atualmente, a Base Carioca - uma coorte retrospectiva composta de indivíduos com histórico vacinal para COVID-19 e/ou eventos relacionados à doença. Painéis descritivos e analíticos foram desenvolvidos e disponibilizados, respectivamente, para uso público e para os gestores da vigilância em saúde. Um painel de alertas, voltado ao monitoramento de tendências nos atendimentos da rede de urgência e emergência municipal, foi implantado e subsidiou ações de resposta rápida nos territórios da cidade. O CIE desenvolveu o conceito de inteligência epidemiológica no Sistema Único de Saúde, e essa mudança de paradigma tornou-se possível em função de investimentos em recursos físicos/humanos, integração de métodos epidemiológicos, estatísticos e das ciências de dados, além de incorporação de fontes de dados diferenciadas nas análises de dados.

RESUME Objetivo: Apresentar a metodologia utilizada no desenvolvimento de dois produtos para a vigilância da saúde materna e seus determinantes e discutir as suas possíveis utilizações. Métodos: A partir de modelo teórico dos determinantes do óbito materno e bases de dados dos sistemas de informação em saúde brasileiros, foram desenvolvidos dois produtos gratuitos: um painel interativo denominado “Vigilância da saúde materna” e um material educativo chamado “Aparecida: uma história sobre a vulnerabilidade da mulher brasileira à morte materna”, ambos disponíveis no site do Observatório Obstétrico Brasileiro. Resultados: Foram calculados mais de 30 indicadores para o período 2012-2020, contendo informações sobre condições socioeconômicas e de acesso a serviços de saúde, planejamento reprodutivo, assistência pré-natal, assistência ao parto, condições de nascimento e mortalidade e morbidade materna. Destacam-se os indicadores relacionados à morbidade materna grave em internações públicas, calculados pela primeira vez para o país. O painel permite análises por município ou agregadas por região de saúde, unidade da federação, macrorregião e país; análises de série histórica; e comparações entre localidades e com padrões de referência. Dados de qualidade da informação são apresentados e discutidos de forma integrada aos indicadores. No material educativo, visualizações com dados nacionais e internacionais são apresentadas, visando auxiliar na compreensão dos determinantes do óbito materno e facilitar a interpretação dos indicadores. Conclusão: Espera-se que os produtos tenham o potencial de ampliar a vigilância epidemiológica da saúde materna e seus determinantes, contribuindo para a formulação de políticas e ações de saúde que promovam a saúde das mulheres e reduzam a mortalidade materna. Objetivo utilizações Métodos brasileiros gratuitos Vigilância Aparecida “Aparecida materna, , Brasileiro Resultados 3 20122020, 20122020 2012 2020, 2020 2012-2020 reprodutivo prénatal, prénatal pré natal, natal pré-natal parto Destacamse Destacam se públicas país federação histórica referência apresentadas Conclusão Esperase Espera 2012202 201 202 2012-202 201220 20 2012-20 20122 2 2012-2 2012-

ABSTRACT Objective: To present the methodology used in the development of two products for maternal health surveillance and its determinants and discuss their possible uses. Methods: Based on a theoretical model of the determinants of maternal death and databases of Brazilian health information systems, two free products were developed: an interactive panel “surveillance of maternal health” and an educational material “Aparecida: a story about the vulnerability of Brazilian women to maternal death”, both available on the website of the Brazilian Obstetric Observatory. Results: More than 30 indicators were calculated for the period 2012-2020, containing information on socioeconomic conditions and access to health services, reproductive planning, prenatal care, delivery care, conditions of birth and maternal mortality and morbidity. The indicators related to severe maternal morbidity in public hospitalizations stand out, calculated for the first time for the country. The panel allows analysis by municipality or aggregated by health region, state, macro-region and country; historical series analysis; and comparisons across locations and with benchmarks. Information quality data are presented and discussed in an integrated manner with the indicators. In the educational material, visualizations with national and international data are presented, aiming to help in the understanding of the determinants of maternal death and facilitate the interpretation of the indicators. Conclusion: It is expected that the two products have the potential to expand epidemiological surveillance of maternal health and its determinants, contributing to the formulation of health policies and actions that promote women’s health and reduce maternal mortality. Objective uses Methods systems developed Aparecida “Aparecida death, , death” Observatory Results 3 20122020, 20122020 2012 2020, 2020 2012-2020 services planning care out country region state macroregion macro benchmarks Conclusion womens s 2012202 201 202 2012-202 201220 20 2012-20 20122 2 2012-2 2012-

RESUMO Objetivo: Estimar a cobertura de registro de óbito de mulheres em idade fértil (MIF) no Sistema de Informação Hospitalar (SIH), segundo hospital de ocorrência, e verificar os preditores associados à cobertura. Métodos: Estudo ecológico descritivo com dados públicos do SIH, Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) e Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES) no período 2012–2020. Óbitos em internações de MIF no SIH foram comparados aos do SIM. Calculou-se a cobertura pela proporção de óbitos no SIH em relação ao SIM. Modelos de classificação supervisionada — árvore de decisão e floresta aleatória — foram utilizados para identificação das características hospitalares relacionadas à cobertura. Resultados: A cobertura de registro de óbito de MIF foi estimada em 78%, e em 71,8% após exclusão de hospitais com cobertura >100%. Menor cobertura foi observada na região Norte (67,7%) e maior na Sul (76,9%). Houve aumento da cobertura — de 69% para 74,4% — no período. Os principais fatores preditivos da cobertura foram instalação física de urgência/emergência, esfera administrativa, nível de complexidade, proporção de leitos adultos conveniados ao SUS e atividade de ensino, com menor cobertura naqueles com instalação de urgência/emergência e maior cobertura naqueles com maior complexidade, da esfera federal, com atividade de ensino e maior proporção de leitos adultos conveniados ao SUS. Falhas no registro do CNES foram identificadas no SIM. Conclusão: A cobertura de registro de óbito de MIF no SIH no país é elevada e crescente. Diferenças regionais reforçam a necessidade de estratégias de melhoria da qualidade dos sistemas de informação.

ABSTRACT Objective: To estimate the death registration coverage of women of childbearing age (WCA) in the Hospital Information System (SIH), according to the hospital of occurrence and to verify the predictors associated with coverage. Methods: Descriptive ecological study with public data from SIH, Mortality Information System (SIM) and National Registry of Health Establishments (CNES), 2012–2020. Deaths in WCA hospitalizations in SIH were compared to those in SIM. Coverage was calculated by the proportion of deaths in SIH in relation to SIM. Supervised classification models — decision tree and random forest — were used to identify hospital characteristics related to coverage. Results: WCA death registration coverage was estimated at 78.0 and 71.8% after excluding hospitals with >100% coverage. Lower coverage was observed in the North region (67.7%) and higher in the South (76.9%). There was an increase in coverage from 69.0% to 74.4% in the period examined. The main factors predicting coverage were urgency/emergency facility, administrative management level, hospital complexity, proportion of adult beds covered by SUS and teaching activity, with lower coverage in those with an urgency/emergency facility and greater coverage in those of higher complexity, in federal hospitals, those with teaching activity and higher proportion of adult beds covered by SUS. Flaws in the CNES registration were identified in SIM. Conclusion: The coverage of WCA death registration in SIH in the country is high and growing. Regional differences reinforce the need for strategies to improve the quality of information systems.

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.

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.

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.

No Município do Rio de Janeiro, Brasil, a incorporação do conceito de inteligência epidêmica e de recursos tecnológicos sustentou novas perspectivas para a utilização de dados pela vigilância em saúde, a partir da pandemia de COVID-19. Neste artigo apresenta-se o Centro de Inteligência Epidemiológica (CIE), ferramentas e produtos desenvolvidos na coordenação. O CIE foi inaugurado em março de 2022, com equipe multiprofissional, apoiado nas premissas de transparência e integração de diversas fontes de dados para detecção precoce de mudanças nas tendências de eventos de importância em Saúde Pública. A aquisição inicial de um data lake favoreceu mudanças nos processos de consumo, gerenciamento e segurança para os dados processados. Esse data lake armazena, atualmente, a Base Carioca - uma coorte retrospectiva composta de indivíduos com histórico vacinal para COVID-19 e/ou eventos relacionados à doença. Painéis descritivos e analíticos foram desenvolvidos e disponibilizados, respectivamente, para uso público e para os gestores da vigilância em saúde. Um painel de alertas, voltado ao monitoramento de tendências nos atendimentos da rede de urgência e emergência municipal, foi implantado e subsidiou ações de resposta rápida nos territórios da cidade. O CIE desenvolveu o conceito de inteligência epidemiológica no Sistema Único de Saúde, e essa mudança de paradigma tornou-se possível em função de investimentos em recursos físicos/humanos, integração de métodos epidemiológicos, estatísticos e das ciências de dados, além de incorporação de fontes de dados diferenciadas nas análises de dados. Janeiro Brasil saúde COVID19. COVID19 COVID 19. 19 apresentase apresenta se CIE, , (CIE) coordenação 2022 multiprofissional Pública consumo processados armazena atualmente COVID-1 eou ou doença disponibilizados respectivamente alertas municipal cidade tornouse tornou físicoshumanos físicos humanos físicos/humanos epidemiológicos COVID1 1 (CIE 202 COVID- 20 2

In the municipality of Rio de Janeiro, Brazil, the incorporation of the concept of epidemic intelligence and technological resources has supported new perspectives for the use of data by health surveillance, since the COVID-19 pandemic. This article presents the Epidemiological Intelligence Center (CIE) and the tools and products developed in its coordination. The CIE was inaugurated in March 2022, with a multiprofessional team, supported by the premises of transparency and integration of various data sources for early detection of changes in the trends of events of importance in Public Health. The initial acquisition of a data lake favored changes in the consumption, management and security processes for the data processed. This data lake currently stores the Carioca Base - a retrospective cohort of individuals with a history of COVID-19 vaccination and/or events related to the disease. Descriptive and analytical dashboards have been developed and made available, respectively for public use and for health surveillance administrators. An alert panel, aimed at monitoring trends in care in the urgency and emergency network, was implemented and subsidizes rapid response actions in the city’s territories. The CIE developed the concept of epidemiological intelligence in the Brazilian Unified National Health System and this paradigm shift was made possible by investments in physical/human resources, the integration of epidemiological, statistical and data science methods, as well as the incorporation of different data sources in data analysis. Janeiro Brazil COVID19 COVID 19 COVID-1 pandemic (CIE coordination 2022 team consumption processed andor or disease available administrators panel network citys city s territories physicalhuman physical human methods analysis COVID1 1 COVID- 202 20 2

En el municipio de Río de Janeiro, Brasil, la inclusión del concepto de inteligencia epidémica y de recursos tecnológicos favoreció nuevas perspectivas en el uso de datos por parte de la vigilancia sanitaria desde la pandemia del COVID-19. Este artículo presenta el Centro de Inteligencia Epidemiológica (CIE), las herramientas y los productos desarrollados en coordinación. El CIE se creó en marzo de 2022 con un equipo multidisciplinar bajo las premisas de transparencia e integración de diversas fuentes de datos para la detección temprana de cambios en las tendencias a grandes eventos en Salud Pública. La adquisición inicial de un data lake promovió cambios en los procesos de consumo, gestión y seguridad de los datos procesados. Este data lake almacena actualmente la Base Carioca, una cohorte retrospectiva compuesta por individuos con antecedentes de vacunación contra el COVID-19 y/o eventos relacionados con la enfermedad. Se desarrollaron paneles descriptivos y analíticos, y se los pusieron a disposición, respectivamente, para uso público y para los gerentes de la vigilancia sanitaria. Se implementó un panel de alerta, dirigido a monitorear las tendencias a la asistencia en la red de urgencia y emergencia del municipio, el cual subvenciona acciones de pronta respuesta en los territorios de la ciudad. El CIE desarrolló el concepto de inteligencia epidemiológica en el Sistema Único de Salud, y este cambio de paradigma se hizo posible gracias a las inversiones en recursos físicos/humanos, la integración de métodos epidemiológicos, estadísticos y de ciencia de datos, además de la inclusión de fuentes de datos diferenciadas en el análisis de datos. Janeiro Brasil COVID19. COVID19 COVID 19. 19 CIE, , (CIE) coordinación 202 Pública consumo procesados Carioca COVID-1 yo o enfermedad analíticos disposición respectivamente alerta ciudad físicoshumanos físicos humanos físicos/humanos epidemiológicos COVID1 1 (CIE 20 COVID- 2

RESUMO Objetivo Validar o Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde (SIH/SUS) para vigilância da morbidade materna. Métodos Estudo transversal, de 2021-2022, utilizando-se como referência dados de estudo nacional sobre morbidade materna (MMG) realizado em 50 hospitais públicos e 28 privados; foram comparados frequência, motivo e tipo de saída das internações, segundo SIH/SUS e MMG, e calculadas sensibilidade, especificidade, razão de verossimilhança positiva e negativa para sete diagnósticos e quatro procedimentos. Resultados Internações identificadas no SIH/SUS (32.212) corresponderam a 95,1% das internações avaliadas no MMG (33.867), tendo-se observado menor registro no SIH/SUS (85,5%) em hospitais privados [10.036 (SIH/SUS); 11.742 (MMG)]; comparado ao MMG, o SIH/SUS apresentou menor proporção de internações por “intercorrências na gestação” (9,7% versus 16,5%), bem como sub-registro de todos os diagnósticos e procedimentos avaliados, exceto “gestação ectópica”. Conclusão Melhor registro de diagnósticos e procedimentos no SIH/SUS é essencial para sua utilização na vigilância da morbidade materna. SIHSUS SIH SUS (SIH/SUS transversal 20212022, 20212022 2021 2022, 2022 2021-2022 utilizandose utilizando se (MMG 5 2 frequência sensibilidade especificidade 32.212 32212 32 212 (32.212 951 95 1 95,1 33.867, 33867 33.867 , 33 867 (33.867) tendose tendo 85,5% 855 85 (85,5% 10.036 10036 10 036 [10.03 11742 11 742 11.74 (MMG)] intercorrências gestação 9,7% 97 9 7 (9,7 16,5%, 165 16,5% 16 16,5%) subregistro sub avaliados ectópica. ectópica . ectópica” 2021202 202 2021-202 32.21 3221 3 21 (32.21 95, 3386 33.86 86 (33.867 85,5 8 (85,5 10.03 1003 03 [10.0 1174 74 11.7 9,7 (9, 16,5 202120 20 2021-20 32.2 322 (32.2 338 33.8 (33.86 85, (85, 10.0 100 0 [10. 117 11. 9, (9 16, 20212 2021-2 32. (32. 33. (33.8 (85 10. [10 ( 2021- (32 (33. (8 [1 (3 (33 [

ABSTRACT Objective To validate the Brazilian National Health System Hospital Information System (SIH/SUS) for maternal morbidity surveillance. Methods This was a cross-sectional study conducted in 2021/2022, taking as its reference a national study on maternal morbidity (MMG) conducted in 50 public and 28 private hospitals; we compared SIH/SUS and MMG data for hospitalization frequency, reason and type of discharge and calculated sensitivity, specificity, positive and negative likelihood ratios for seven diagnoses and four procedures. Results Hospitalizations identified on SIH/SUS (32,212) corresponded to 95.1% of hospitalizations assessed by MMG (33,867), with lower recording on SIH/SUS (85.5%) for private hospitals [10,036 (SIH/SUS)]; 11,742 (MMG)]; compared to MMG, SIH/SUS had a lower proportion of hospitalizations due to “complications during pregnancy” (9.7% versus 16.5%) as well as under-recording of all diagnoses and procedures assessed, except “ectopic pregnancy”. Conclusion Better recording of diagnoses and procedures on SIH/SUS is essential for its use in maternal morbidity surveillance. SIHSUS SIH SUS (SIH/SUS surveillance crosssectional cross sectional 20212022 2021 2022 2021/2022 (MMG 5 2 frequency sensitivity specificity 32,212 32212 32 212 (32,212 951 95 1 95.1 33,867, 33867 33,867 , 33 867 (33,867) 85.5% 855 85 (85.5% 10,036 10036 10 036 [10,03 (SIH/SUS)] 11742 11 742 11,74 (MMG)] complications pregnancy 9.7% 97 9 7 (9.7 16.5% 165 16 underrecording under ectopic pregnancy. . 2021202 202 2021/202 32,21 3221 3 21 (32,21 95. 3386 33,86 86 (33,867 85.5 8 (85.5 10,03 1003 03 [10,0 1174 74 11,7 9.7 (9. 16.5 202120 20 2021/20 32,2 322 (32,2 338 33,8 (33,86 85. (85. 10,0 100 0 [10, 117 11, 9. (9 16. 20212 2021/2 32, (32, 33, (33,8 (85 10, [10 ( 2021/ (32 (33, (8 [1 (3 (33 [

RESUMEN Objetivo Validar el Sistema de Información Hospitalaria del Sistema Único de Salud (SIH/SUS) para vigilancia de la morbilidad materna. Métodos Estudio transversal, 2021/2022, utilizando como referencia datos de estudio nacional de morbilidad materna (MMG) realizado en 50 hospitales públicos y 28 privados; comparando: frecuencia, motivo y tipo de alta de internaciones en SIH/SUS y MMG y calculando sensibilidad, especificidad y razones de probabilidad positivos y negativos para siete diagnósticos y cuatro procedimientos. Resultados Las internaciones identificadas en SIH/SUS (32.212) correspondieron al 95,1% de internaciones evaluadas en MMG (33.867), observándose menor registro en SIH/SUS (85,5%) en hospitales privados [10.036 (SIH/SUS)]; 11.742 (MMG)]; comparado con MMG, SIH/SUS tuvo menor proporción de internaciones por “complicaciones durante el embarazo” (9,7% vs 16,5%), así como subregistro de todos los diagnósticos y procedimientos evaluados, excepto “embarazo ectópico”. Conclusión Mejor registro de diagnósticos y procedimientos en SIH/SUS es fundamental para su uso en la vigilancia de la morbilidad materna. SIHSUS SIH SUS (SIH/SUS transversal 20212022 2021 2022 2021/2022 (MMG 5 2 comparando frecuencia sensibilidad 32.212 32212 32 212 (32.212 951 95 1 95,1 33.867, 33867 33.867 , 33 867 (33.867) 85,5% 855 85 (85,5% 10.036 10036 10 036 [10.03 (SIH/SUS)] 11742 11 742 11.74 (MMG)] complicaciones embarazo 9,7% 97 9 7 (9,7 16,5%, 165 16,5% 16 16,5%) evaluados ectópico. ectópico . ectópico” 2021202 202 2021/202 32.21 3221 3 21 (32.21 95, 3386 33.86 86 (33.867 85,5 8 (85,5 10.03 1003 03 [10.0 1174 74 11.7 9,7 (9, 16,5 202120 20 2021/20 32.2 322 (32.2 338 33.8 (33.86 85, (85, 10.0 100 0 [10. 117 11. 9, (9 16, 20212 2021/2 32. (32. 33. (33.8 (85 10. [10 ( 2021/ (32 (33. (8 [1 (3 (33 [

RESUMO Objetivo: Estimar a cobertura de registro de óbito de mulheres em idade fértil (MIF) no Sistema de Informação Hospitalar (SIH), segundo hospital de ocorrência, e verificar os preditores associados à cobertura. Métodos: Estudo ecológico descritivo com dados públicos do SIH, Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) e Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES) no período 2012–2020. Óbitos em internações de MIF no SIH foram comparados aos do SIM. Calculou-se a cobertura pela proporção de óbitos no SIH em relação ao SIM. Modelos de classificação supervisionada — árvore de decisão e floresta aleatória — foram utilizados para identificação das características hospitalares relacionadas à cobertura. Resultados: A cobertura de registro de óbito de MIF foi estimada em 78%, e em 71,8% após exclusão de hospitais com cobertura >100%. Menor cobertura foi observada na região Norte (67,7%) e maior na Sul (76,9%). Houve aumento da cobertura — de 69% para 74,4% — no período. Os principais fatores preditivos da cobertura foram instalação física de urgência/emergência, esfera administrativa, nível de complexidade, proporção de leitos adultos conveniados ao SUS e atividade de ensino, com menor cobertura naqueles com instalação de urgência/emergência e maior cobertura naqueles com maior complexidade, da esfera federal, com atividade de ensino e maior proporção de leitos adultos conveniados ao SUS. Falhas no registro do CNES foram identificadas no SIM. Conclusão: A cobertura de registro de óbito de MIF no SIH no país é elevada e crescente. Diferenças regionais reforçam a necessidade de estratégias de melhoria da qualidade dos sistemas de informação. Objetivo (MIF , (SIH) ocorrência Métodos SIM (SIM (CNES 20122020 2012 2020 2012–2020 Calculouse Calculou se Resultados 78 78% 718 71 8 71,8 100 >100% 67,7% 677 67 7 (67,7% 76,9%. 769 76,9% . 76 9 (76,9%) 69 744 74 4 74,4 urgênciaemergência urgência emergência administrativa complexidade federal Conclusão crescente informação (SIH 2012202 201 202 2012–202 71, 10 >100 67,7 6 (67,7 76,9 (76,9% 74, 201220 20 2012–20 1 >10 67, (67, 76, (76,9 20122 2 2012–2 >1 (67 (76, 2012– > (6 (76 ( (7

ABSTRACT Objective: To estimate the death registration coverage of women of childbearing age (WCA) in the Hospital Information System (SIH), according to the hospital of occurrence and to verify the predictors associated with coverage. Methods: Descriptive ecological study with public data from SIH, Mortality Information System (SIM) and National Registry of Health Establishments (CNES), 2012–2020. Deaths in WCA hospitalizations in SIH were compared to those in SIM. Coverage was calculated by the proportion of deaths in SIH in relation to SIM. Supervised classification models — decision tree and random forest — were used to identify hospital characteristics related to coverage. Results: WCA death registration coverage was estimated at 78.0 and 71.8% after excluding hospitals with >100% coverage. Lower coverage was observed in the North region (67.7%) and higher in the South (76.9%). There was an increase in coverage from 69.0% to 74.4% in the period examined. The main factors predicting coverage were urgency/emergency facility, administrative management level, hospital complexity, proportion of adult beds covered by SUS and teaching activity, with lower coverage in those with an urgency/emergency facility and greater coverage in those of higher complexity, in federal hospitals, those with teaching activity and higher proportion of adult beds covered by SUS. Flaws in the CNES registration were identified in SIM. Conclusion: The coverage of WCA death registration in SIH in the country is high and growing. Regional differences reinforce the need for strategies to improve the quality of information systems. Objective (WCA , (SIH) Methods SIM (SIM CNES, (CNES) 20122020 2012 2020 2012–2020 Results 780 78 0 78. 718 71 8 71.8 100 >100 67.7% 677 67 7 (67.7% 76.9%. 769 76.9% . 76 9 (76.9%) 690 69 69.0 744 74 4 74.4 examined urgencyemergency urgency emergency level complexity Conclusion growing systems (SIH (CNES 2012202 201 202 2012–202 71. 10 >10 67.7 6 (67.7 76.9 (76.9% 69. 74. 201220 20 2012–20 1 >1 67. (67. 76. (76.9 20122 2 2012–2 > (67 (76. 2012– (6 (76 ( (7

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,

RESUMO Objetivo: Analisar o excesso de óbitos no município do Rio de Janeiro (MRJ), RJ, durante a pandemia de COVID-19 (março de 2020 a janeiro de 2022). Métodos: Foi realizado um estudo ecológico com dados secundários do Sistema de Informação sobre Mortalidade cuja unidade de análise foi o MRJ. O excesso de mortalidade foi calculado pela diferença entre a média de óbitos esperados e a média dos óbitos observados levando-se em conta o período de 2015 a 2019. Foi ajustado um método de regressão quantílica. Calculou-se o valor total dos casos acima do esperado pela série histórica. Foram selecionados os óbitos por causa básica COVID-19 e Influenza. Também foi calculada a razão entre o excesso de óbitos e os óbitos atribuídos à COVID-19. Resultados: Foi identificado excesso de 31.920 óbitos pela média (26,8% de incremento). Pela regressão quantílica, encontrou-se excesso de 31.363 óbitos. Ocorreram 33.401 óbitos por COVID-19 e 176 por Influenza. A razão entre o excesso de óbitos encontrado e os óbitos atribuídos à COVID-19 foi de 0,96 pela média e 0,95 pela regressão quantílica. Conclusão: O estudo apontou grande excesso de óbitos durante a pandemia de COVID-19 no MRJ, distribuído em ondas, incluindo-se o período do surto de Influenza. Objetivo MRJ , (MRJ) RJ COVID19 COVID 19 COVID-1 março 202 2022. 2022 . 2022) Métodos levandose levando se 201 2019 quantílica Calculouse Calculou histórica Influenza COVID19. 19. Resultados 31920 31 920 31.92 26,8% 268 26 8 (26,8 incremento. incremento incremento) encontrouse encontrou 31363 363 31.36 33401 33 401 33.40 17 096 0 96 0,9 095 95 Conclusão ondas incluindose incluindo (MRJ COVID1 1 COVID- 20 3192 3 92 31.9 26,8 2 (26, 3136 36 31.3 3340 40 33.4 09 9 0, 319 31. 26, (26 313 334 4 33. (2 (

ABSTRACT Objective: To evaluate excess mortality in the city of Rio de Janeiro, Brazil, due to the COVID-19 pandemic (March 2020 to January 2022). Methods: Ecological study using secondary data from the Brazilian Mortality Information System, having the city of Rio de Janeiro as the unit of analysis. Excess mortality was estimated by the difference between the mean number of all expected deaths and the mean number of observed deaths, considering the 2015–2019 period. The quantile regression method was adjusted. The total value of cases above that expected by the historical series was estimated. Among all deaths, cases of COVID-19 and Influenza as underlying causes of death were selected. The ratio between excess mortality and deaths due to COVID-19 was calculated. Results: We identified an excess of 31,920 deaths by the mean (increase of 26.8%). The regression pointed to 31,363 excess deaths. We found 33,401 deaths from COVID-19 and 176 deaths from Influenza. The ratio between the verified excess mortality and deaths due to COVID-19 was 0.96 by the mean and 0.95 by the regression. Conclusion: The study pointed to large excess deaths during the COVID-19 pandemic in the city of Rio de Janeiro distributed in waves, including the period of the Influenza outbreak. Objective Brazil COVID19 COVID 19 COVID-1 March 202 2022. 2022 . 2022) Methods System analysis 20152019 2015 2019 2015–201 adjusted selected calculated Results 31920 31 920 31,92 increase 26.8%. 268 26.8% 26 8 26.8%) 31363 363 31,36 33401 33 401 33,40 17 096 0 96 0.9 095 95 Conclusion waves outbreak COVID1 1 COVID- 20 2015201 201 2015–20 3192 3 92 31,9 26.8 2 3136 36 31,3 3340 40 33,4 09 9 0. 201520 2015–2 319 31, 26. 313 334 4 33, 20152 2015–

RESUMO Objetivo: Analisar o excesso de óbitos no município do Rio de Janeiro (MRJ), RJ, durante a pandemia de COVID-19 (março de 2020 a janeiro de 2022). Métodos: Foi realizado um estudo ecológico com dados secundários do Sistema de Informação sobre Mortalidade cuja unidade de análise foi o MRJ. O excesso de mortalidade foi calculado pela diferença entre a média de óbitos esperados e a média dos óbitos observados levando-se em conta o período de 2015 a 2019. Foi ajustado um método de regressão quantílica. Calculou-se o valor total dos casos acima do esperado pela série histórica. Foram selecionados os óbitos por causa básica COVID-19 e Influenza. Também foi calculada a razão entre o excesso de óbitos e os óbitos atribuídos à COVID-19. Resultados: Foi identificado excesso de 31.920 óbitos pela média (26,8% de incremento). Pela regressão quantílica, encontrou-se excesso de 31.363 óbitos. Ocorreram 33.401 óbitos por COVID-19 e 176 por Influenza. A razão entre o excesso de óbitos encontrado e os óbitos atribuídos à COVID-19 foi de 0,96 pela média e 0,95 pela regressão quantílica. Conclusão: O estudo apontou grande excesso de óbitos durante a pandemia de COVID-19 no MRJ, distribuído em ondas, incluindo-se o período do surto de Influenza.

ABSTRACT Objective: To evaluate excess mortality in the city of Rio de Janeiro, Brazil, due to the COVID-19 pandemic (March 2020 to January 2022). Methods: Ecological study using secondary data from the Brazilian Mortality Information System, having the city of Rio de Janeiro as the unit of analysis. Excess mortality was estimated by the difference between the mean number of all expected deaths and the mean number of observed deaths, considering the 2015–2019 period. The quantile regression method was adjusted. The total value of cases above that expected by the historical series was estimated. Among all deaths, cases of COVID-19 and Influenza as underlying causes of death were selected. The ratio between excess mortality and deaths due to COVID-19 was calculated. Results: We identified an excess of 31,920 deaths by the mean (increase of 26.8%). The regression pointed to 31,363 excess deaths. We found 33,401 deaths from COVID-19 and 176 deaths from Influenza. The ratio between the verified excess mortality and deaths due to COVID-19 was 0.96 by the mean and 0.95 by the regression. Conclusion: The study pointed to large excess deaths during the COVID-19 pandemic in the city of Rio de Janeiro distributed in waves, including the period of the Influenza outbreak.

ABSTRACT The present report describes the implementation of an emergency operations center to coordinate the response to the COVID-19 pandemic in the municipality of Rio de Janeiro, Brazil. Following the public health emergency management framework proposed by the World Health Organization (WHO), this temporary center (COE COVID-19 RIO) started operating in January 2021. The report is organized along five themes: legal framework; structure, planning, and procedures; institutional articulation; health information for decision-making; and risk communication. Major advances obtained with the initiative include improvements in governance for the management of COVID-19, increase in the synergy among sectors and institutions, improved information sharing in relation to COVID-19 prevention and control measures, innovation in epidemiologic analyses, and gains in transparency and decision-making opportunities. In conclusion, even if conceived at an advanced stage of the pandemic in the municipality of Rio de Janeiro, the COE COVID-19 RIO has played a relevant role in shaping the city’s responses to the pandemic. Also, despite its temporary character, the experience will leave a lasting legacy for the management of future public health emergencies in the municipality of Rio de Janeiro.

RESUMO O presente artigo descreve a experiência de implantação de um centro de operações de emergência (COE) para coordenação da resposta à pandemia de COVID-19 no município do Rio de Janeiro, Brasil. Seguindo o modelo de gestão de emergências em saúde pública preconizado pela Organização Mundial da Saúde (OMS), este centro de caráter temporário (COE COVID-19 RIO) foi ativado em janeiro de 2021. O relato foi estruturado com base em cinco eixos temáticos: arcabouço legal; estrutura, planos e procedimentos; articulações institucionais; informações em saúde para apoio decisório; e comunicação de risco. Entre os avanços importantes relacionados ao estabelecimento desta iniciativa, destacaram-se ganhos em governança para a organização do enfrentamento à COVID-19, aumento da sinergia entre setores e instituições, maior compartilhamento de informações em relação às medidas de prevenção e controle da doença, inovação nas análises epidemiológicas e ganhos na transparência e oportunidade na tomada de decisões. Concluiu-se que, mesmo sendo concebido em estágio avançado da pandemia na cidade, o COE COVID-19 RIO teve papel relevante na estruturação da resposta. Ainda, apesar do caráter temporário do COE, a experiência mostrou-se como importante legado para a condução de futuras emergências em saúde pública no município do Rio de Janeiro.

RESUMEN En el presente artículo se describe la experiencia al establecerse un centro de operaciones de emergencia (COE) para coordinar la respuesta a la pandemia de COVID-19 en el municipio de Rio de Janeiro (Brasil). Siguiendo el modelo de gestión de emergencias de salud pública promovido por la Organización Mundial de la Salud (OMS), este centro temporal se activó en enero del 2021. El informe se estructuró con base en cinco ejes temáticos: marco legal; estructura, planes y procedimientos; articulaciones institucionales; información en materia de salud para sustentar las decisiones; y comunicación sobre riesgos. Entre los principales avances relacionados con esta iniciativa cabe destacar los adelantos en cuanto a la gobernanza para organizar la forma de enfrentar la COVID-19, el aumento de la sinergia entre los sectores y las instituciones correspondientes, un mayor intercambio de información sobre las medidas de prevención y control de la enfermedad, innovación en los análisis epidemiológicos, mayor transparencia en la toma de decisiones y decisiones tomadas de manera más oportuna. Se llegó a la conclusión de que este COE, a pesar de que había sido establecido en una fase avanzada de la pandemia en la ciudad, tuvo un papel importante en la estructuración de la respuesta. Sin embargo, a pesar de su carácter temporal, la experiencia demostró ser un importante legado para enfrentar futuras emergencias de salud pública en el municipio de Rio de Janeiro.