Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia, 2019.O objetivo geral desta pesquisa é avaliar o sistema de vigilância epidemiológica da
dengue - SINAN no DF entre os anos de 2010 a 2015 através da completitude do
banco de dados e a sua representação dos estabelecimentos de saúde em uma
escala espaço-temporal. Para cumprir com este objetivo, esse trabalho foi dividido em
três capítulos. Primeiramente foi feita uma revisão de literatura sobre as relações entre
Geografia, o espaço, a Saúde e os Sistemas de Informações em Saúde e Sistemas
de Informações Geográficas relacionados à dengue. Esses fatores são de extrema
importância para compreender inicialmente a proposta de análise. Em seguida, foram
apresentadas a caracterização da área de estudo e a metodologia de análise. A
caracterização da área foi feita por meio da apresentação do processo histórico da
construção, urbanização e desenvolvimento do Distrito Federal, que levou a uma
produção do espaço urbano desigual e fragmentada. Os dados trabalhados foram
disponibilizados pela SES-DF referentes ao SINAN Dengue e o banco do CNES
disponibilizado online. A qualidade dos dados em relação ao preenchimento constitui-
se em um dos atributos de avaliação dos sistemas de vigilância em saúde preconizado
pelo Center for Disease Control and Prevention (CDC). O indicador de completitude
foi calculado como a proporção de campos preenchidos em relação ao total dos
registros. A manipulação desses dados foi realizada no software Excel e no SPSS
Statistics. Os resultados da análise estatística apontaram o número de campos que
estavam sem preenchimento ou com informações incoerentes, e foram gerados em
porcentagem. Em seguida, foi feita a regressão linear simples para investigar a
tendência do preenchimento das variáveis, onde os percentuais de completitude
foram considerados como variáveis dependentes, e os anos da série como
independentes. A caracterização e a distribuição espaço-temporal dos registros de
dengue a partir dos estabelecimentos de saúde no Distrito Federal foi realizada
através da identificação dos estabelecimentos pela correlação de bancos pela função
PROCV no software Excel, e o georreferenciamento das mesmas foi realizado no
QGIS. A construção de mapas auxilia na compreensão do processo da saúde-doença,
visto de uma ótima geográfica, e foram produzidos mapas de kernel para visualizar a
densidade de registros das unidades básicas de saúde, onde se apresentam de forma
padronizada ao longo dos anos, com vários núcleos densos localizados em áreas
urbanas. A verificação do tipo e da procedência dos estabelecimentos de saúde que
foram analisados mostrou que as unidades públicas, como UPAs, UBS e hospitais
concentram majoritariamente o número de notificações registradas. Os
estabelecimentos privados possuem um número de notificações abaixo do esperado,
onde a maioria provém de laboratórios clínicos, demonstrando uma possível falha de
comunicação entre a SES-DF e essas unidades, uma falta de interesse em preencher
e/ou disponibilizar a totalidade dos dados. A qualidade dos bancos no geral varia de
regular a ruim, evidenciando a falta de dados importantes que poderiam contribuir
para a análise de um perfil epidemiológico completo. A conscientização da importância
de registrar todas as informações das notificações e da construção conjunta entre
gestores e profissionais da saúde para estabelecer estratégias de decisões de
controles devem ser fatores presentes nos planejamentos em períodos de curto,
médio e longo prazo.The objective of this research is to evaluate the dengue epidemiological surveillance
system - SINAN in the Federal District - Brazil between 2010 and 2015 through the
completeness of the database and its representation of health facilities in a space-time
scale. To accomplish this goal, this work was divided into three chapters. First, a
literature review was made on the relations between geography, space, health
information systems and geographic information systems related to dengue. These
factors are extremely important in order to initially understand the proposed analysis.
Next, the characterization of the study area and the methodology of analysis were
presented. The characterization of the area was made through the presentation of the
historical process of construction, urbanization and development of the Federal
District, which led to an uneven and fragmented urban space production. The data
worked were made available by SES-DF regarding SINAN Dengue and the CNES
database made available online. The quality of the data in relation to the filling is one
of the evaluation attributes of the health surveillance systems advocated by the Center
for Disease Control and Prevention (CDC). The completeness indicator was calculated
as the proportion of filled fields in relation to the total of the records. The manipulation
of this data was performed in Excel and SPSS Statistics software. The results through
statistical analysis pointed to the number of fields that were either unfilled or with
inconsistent information and were generated in percentage. Then, simple linear
regression was performed to investigate the tendency of the variables to be filled,
where the percentages of completeness were considered as dependent variables and
the years of the series as independent variables. The characterization and spatial and
temporal distribution of dengue records from health facilities in the Federal District was
performed through the identification of establishments by the correlation of banks by
the PROCV function in Excel software, and the georeferencing of the same was
performed in the QGIS. The construction of maps assists in the understanding of the
health-disease process as seen from an optimal geography, kernel maps were
produced to visualize the records density of the basic health units, where they are
presented in a standardized way over the years, with several nuclei dense areas
located in urban areas. The verification of the type and origin of the health facilities that
were analyzed showed that public units, such as hospitals, UPAs, UBS and hospitals,
are concentrated in the majority of registered notifications. Private establishments have
a lower than expected number of notifications, where most come from clinical
laboratories, demonstrating a possible communication failure between SES-DF and
these units, not interested in filling in and / or not making the total data available. The
quality of the database in general presented from poor to regular, evidencing the lack
of important data that will contribute to the analysis of a complete epidemiological
profile. Awareness of the importance of recording all reporting information and joint
construction between managers and health professionals to establish control decision
strategies should be planned in the short, medium and long term