Digital Disease Detection: Participatory surveillance strategies and data mining in Brazil

Submitted by Ana Beatriz Oliveira ([email protected]) on 2019-05-07T13:57:15Z No. of bitstreams: 1 2018leal-neto-ob.pdf: 5940360 bytes, checksum: 032de8bcc336084b55b5b3141da65e31 (MD5)Approved for entry into archive by Ana Beatriz Oliveira ([email protected]) on 2019-05-07T14:07:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2018leal-neto-ob.pdf: 5940360 bytes, checksum: 032de8bcc336084b55b5b3141da65e31 (MD5)Made available in DSpace on 2019-05-07T14:07:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2018leal-neto-ob.pdf: 5940360 bytes, checksum: 032de8bcc336084b55b5b3141da65e31 (MD5) Previous issue date: 2018Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Aggeu Magalhães. Recife, PE, Brasil.Com a evolução dos meios digitais, áreas como a saúde pública estão agregando novas plataformas para atuação complementar aos sistemas tradicionais de vigilância epidemiológica. A vigilância participativa e detecção digital de doenças tem se constituído em instrumentos inovadores para a construção de cenários epidemiológicas com a participação do cidadão, se antecipando às fontes tradicionais de informação. Estratégias como estas favorecem a detecção oportuna de sinais de alerta para a ocorrência de surtos e epidemias no território. O objetivo foi analisar as plataformas de Vigilância Participativa e Detecção Digital de Doenças no Brasil. Tratase de um estudo misto com duas dimensões: (1) descritiva – para o estudo das plataformas de vigilância participativa; e (2) ecológico transversal a ser realizado utilizando dados secundários provenientes das plataformas de vigilância participativa. Os principais resultados desta pesquisa foram a validação de plataformas de vigilância participativa como fontes complementares à vigilância epidemiológica feita no país como observado em eventos de massa como a Copa do Mundo de 2014 e os jogos Olímpicos de 2016. A plataforma Saúde na Copa teve um total de 4.706 usuários ativos, totalizando 47.879 postagens sobre a situação de saúde. A partir disso foram identificados 425 usuários com síndrome respiratória, 111 com síndrome exantemática e 214 com síndrome diarreica. Para a plataforma Guardiões da Saúde foram 7.892 usuários totalizando 12.873 postagens sobre situação de saúde. Destas foram identificados 226 usuários com síndrome diarreica, 102 usuários com síndrome respiratória e 231 com síndrome exantemática. A partir de sinais sindrômicos, o subsídio de informação para a tomada de decisão por parte dos formuladores de políticas e gestores de saúde se faz mais dinâmico e assertivo, utilizando esse tipo de fonte como uma via antecipada da compreensão do cenário epidemiológico.With the evolution of digital media, areas such as public health are adding new platforms to complement the traditional systems of epidemiological surveillance. Participatory surveillance and digital disease detection have become innovative tools for the construction of epidemiological landscapes with the participation of citizens, anticipating traditional sources of information. Strategies such as these favor the timely detection of warning signs for outbreaks and epidemics in the territory. The objective was to analyze the platforms of Participatory Surveillance and Digital Disease Detection to act in a complementary way to the Information System of Notification Diseases (SINAN) in Brazil. This is a mixed study with two dimensions: (1) descriptive - for the study of participatory surveillance platforms; and (2) cross-sectional ecology to be carried out using secondary data from participatory surveillance platforms available in the GitHub public digital repository.The main results of this research were the validation of participatory surveillance platforms as complementary sources to the epidemiological surveillance done in the country as observed in mass events such as the 2014 World Cup and the 2016 Olympic Games. a total of 4,706 active users, totaling 47,879 posts on the health situation. From this, 425 users with respiratory syndrome, 111 with rash syndrome and 214 with diarrheal syndrome were identified. For the platform Guardians of Health were 7,892 users totaling 12,873 posts about health situation. Of these, 226 users with diarrheal syndrome, 102 users with respiratory syndrome and 231 with exanthematic syndrome were identified. Based on syndromic signs, the information subsidy for decision-making by policy makers and health managers becomes more dynamic and assertive, using this type of source as an early route to understanding the epidemiological scenario

Schisto Track: a system for gathering and monitoring epidemiological surveys by connecting geographical information systems in real time

Made available in DSpace on 2016-06-21T13:43:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2 179.pdf: 1091149 bytes, checksum: edfe42281496fbfd1b9ce7c3ce3677ca (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2014Made available in DSpace on 2016-07-05T22:17:01Z (GMT). No. of bitstreams: 3 179.pdf.txt: 28577 bytes, checksum: b94d547ffeb4fc17a1e9ed8c671df1d3 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) 179.pdf: 1091149 bytes, checksum: edfe42281496fbfd1b9ce7c3ce3677ca (MD5) Previous issue date: 2014Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães. Recife, PE, BrasilA evolução da epidemiologia abrange também instrumentos que são utilizados para a condução de rotinas nos serviços de saúde. Com o desenvolvimento dos recursos tecnológicos aplicáveis à saúde, é possível incorporar nos estudos epidemiológicos plataformas como os sistemas móveis Android para sua adaptação e utilização nos serviços de vigilância epidemiológica e ambiental. A modernização dos processos de coleta de dados, além de diminuir substancialmente o número de erros de transcrição, favorece uma maior velocidade na consolidação dos dados e promove aprimoramento da qualidade de informação gerada. O objetivo deste trabalho é apresentar uma solução para a modernização da condução de inquéritos epidemiológicos em esquistossomose baseado em tecnologia móvel. A aplicação desenvolvida chamada de Schisto Track, é uma ferramenta para captura e análise em tempo real de dados baseados em inquéritos epidemiológicos tradicionais. Para sua implementação foram seguidas as tendências globais no desenvolvimento de instrumentos de coleta de dados, tendo seu arcabouço tecnológico modulado em app nativa e servidor web. A app nativa foi desenvolvida em linguagem Java e otimizada para uso em smartphones e tablets com Android 4.0 ou superior, com sua transmissão de dados feita por rede 3G, via http. O servidor conta com arquitetura backend em linguagem php com banco de dados My SQL. O Frontend foi baseado em linguagem HTML 5, com estruturas de bootstrap e janelas modais atendendo a melhor usabilidade do sistema por parte de técnicos do serviço. O Schisto Track demonstra ser uma potencial ferramenta para substituir processos de coleta de dados e geração de informação na rotina dos serviços de saúde, sendo sua implantação tangível devido ao baixo custo. O aplicativo moderniza a operação de inquéritos epidemiológicos, unindo Sistemas de Informação Geográfica com coleta de dados e transmissão em tempo real e trazendo possibilidades reais de aplicação nos serviços de vigilância em saúd

Participatory Surveillance for COVID-19 Trend Detection in Brazil: Cross-sectional Study

Background: The ongoing COVID-19 pandemic has emphasized the necessity of a well-functioning surveillance system to detect and mitigate disease outbreaks. Traditional surveillance (TS) usually relies on health care providers and generally suffers from reporting lags that prevent immediate response plans. Participatory surveillance (PS), an innovative digital approach whereby individuals voluntarily monitor and report on their own health status via web-based surveys, has emerged in the past decade to complement traditional data collection approaches. Objective: This study compared novel PS data on COVID-19 infection rates across 9 Brazilian cities with official TS data to examine the opportunities and challenges of using PS data, and the potential advantages of combining the 2 approaches. Methods: The TS data for Brazil are publicly accessible on GitHub. The PS data were collected through the Brazil Sem Corona platform, a Colab platform. To gather information on an individual’s health status, each participant was asked to fill out a daily questionnaire on symptoms and exposure in the Colab app. Results: We found that high participation rates are key for PS data to adequately mirror TS infection rates. Where participation was high, we documented a significant trend correlation between lagged PS data and TS infection rates, suggesting that PS data could be used for early detection. In our data, forecasting models integrating both approaches increased accuracy up to 3% relative to a 14-day forecast model based exclusively on TS data. Furthermore, we showed that PS data captured a population that significantly differed from a traditional observation. Conclusions: In the traditional system, the new recorded COVID-19 cases per day are aggregated based on positive laboratory-confirmed tests. In contrast, PS data show a significant share of reports categorized as potential COVID-19 cases that are not laboratory confirmed. Quantifying the economic value of PS system implementation remains difficult. However, scarce public funds and persisting constraints to the TS system provide motivation for a PS system, making it an important avenue for future research. The decision to set up a PS system requires careful evaluation of its expected benefits, relative to the costs of setting up platforms and incentivizing engagement to increase both coverage and consistent reporting over time. The ability to compute such economic tradeoffs might be key to have PS become a more integral part of policy toolkits moving forward. These results corroborate previous studies when it comes to the benefits of an integrated and comprehensive surveillance system, and shed light on its limitations and on the need for additional research to improve future implementations of PS platforms.ISSN:2369-296

Using mobile technology to conduct epidemiological investigations

INTRODUCTION : The aim of this study was to report the experience of an epidemiological field survey for which data were collected and analyzed using tablets. METHODS : The devices used Epi Info 7 (Android version), which has been modeled a database with variables of the traditional form. RESULTS : Twenty-one households were randomly selected in the study area; 75 residents were registered and completed household interviews with socioeconomic and environmental risk variables. CONCLUSIONS : This new technology is a valuable tool for collecting and analyzing data from the field, with advantageous benefits to epidemiological surveys