Vigilância da mortalidade materna e da morbidade materna grave | Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde

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Vigilância da mortalidade materna e da morbidade materna grave

Descrição: 

No Brasil, o único sistema de informações que disponibiliza dados sobre morbidade materna é o Sistema de Informações Hospitalares (SIH), mas há dificuldades na operacionalização dos critérios recomendados pela Organização Mundial de Saúde para identificação de casos de Near Miss Materno (NMM) e dúvidas sobre a qualidade da informação. O projeto construirá e validará um algoritmo para identificação de morbidade materna grave no SIH e validará o uso do SIH para a identificação de casos de NMM. Como produto, desenvolverá um painel online, com indicadores provenientes de diversos sistemas de informação disponíveis no Brasil, a ser utilizado pelos gestores do SUS para a vigilância e controle da mortalidade materna.

 

O projeto será desenvolvido por pesquisadores da Fundação Oswaldo Cruz, da Universidade Federal do Rio de Janeiro e da Secretaria Municipal de Saúde do Rio de Janeiro em parceria com o PCDaS.

 

Objetivos do Projeto junto à Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde (PCDaS/Icict):

  • Acesso às bases extraídas e tratadas pelo PCDaS (SIM, SINASC, SIH, CNES);
  • Acesso às bases de dados do projeto Mr Frankie;
  • Espaço para armazenamento e processamento de dados no ambiente do Elastic Search e Kibana;
  • Capacitação da equipe em ciência de dados, mineração, análise e visualização de dados, machine learning e tomada de decisão.

 

Equipe:

  • Rosa Maria Soares Madeira Domingues (coordenadora)
  • Claudia Medina Coeli
  • Rejane Sobrinho Pinheiro
  • Valeria Menezes Bastos
  • Valeria Saraceni
  • Marcos Augusto Bastos Dias
  • Luis Carlos Torres Guillen
  • Paulo Mota Medeiros Junior
  • Paloma Guenes Costa
  • Giovanni Luiz Alves Pereira
  • Carine dos Santos Lima
  • Daniela Medina Coeli Bastos
  • Abraham Banafo Ampah
  • Gabriel Silva Pereira
  • Ivan Alvarenga de Sousa Junior
  • Marcos Paulo Paolino Ramos.