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CONTRIBUIÇÃO DA TECNOLOGIA DE INFORMAÇÃO PARA A CONSTRUÇÃO DE UM BANCO DE DADOS APTO A GERAR INFORMAÇÕES ESTRATÉGICAS PARA A ÁREA DA EPIDEMIOLOGIA. ANGELO.

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1 CONTRIBUIÇÃO DA TECNOLOGIA DE INFORMAÇÃO PARA A CONSTRUÇÃO DE UM BANCO DE DADOS APTO A GERAR INFORMAÇÕES ESTRATÉGICAS PARA A ÁREA DA EPIDEMIOLOGIA. ANGELO ROBERTO MASSUCHETTO

2 População – hab. 09 Distritos Sanitários 133 Equipamentos de Saúde 51 UMS Básica 52 UMS ESF 8 CMUMs 11 CE 9 CAPS 1 Hospital Municipal 1 Laboratório Municipal * 03 ambulatórios especializados nas Escolas de Educação Especial * 8 CMAES V CONeGOV

3 OBJETIVO: Listar os agravos mais diagnosticados por Grupo do CID10, na rede de UMS distribuídos por gênero e faixa etária, no período de janeiro a abril de Cruzar essas variáveis entre si georeferenciando-as à Unidade Municipal de Saúde do domicilio sanitário do usuário e/ou a do atendimento realizado. Identificar o perfil de morbidade no período.

4 V CONeGOV METODOLOGIA: Utilizando a ferramenta de mineração do Business Inteligent – BI (Qlik View), selecionar as variáveis de período de tempo e de localização geográfica dos diagnósticos realizados e com os recursos disponíveis exportá-las para o Microsoft Excel em forma de planilhas. Estruturar essas planilhas em tabelas e gráficos distribuídos conforme as variáveis de freqüência dos CIDs desagregadas por gênero e faixas etárias. Disponibilizá-las aos gestores das UMS como subsídio para analise de cenário do território no que se refere ao perfil de morbidade encontrado

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12 Infecções das vias aereas superiores NE - Jan a Jul 2009 Faixa EtáriaQuantidade de Diagnósticos < Mais de 993

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23 CONCLUSÃO A utilização da ferramenta de mineração (BI) proporcionou ao autor a possibilidade de garimpar os diagnósticos efetuados nos atendimentos das Unidades Municipais de Saúde de Curitiba, registrados no Prontuário Eletrônico do Paciente, criando um banco de dados específico. Com este banco à disposição e com essa ferramenta de agregação possibilitou os cruzamentos das variáveis correlacionadas aos atendimentos nos quais foi definido o diagnóstico com código do CID10 e desagregá-los desde sua classificação por grupo até em nível de subcategoria.

24 V CONeGOV CONCLUSÃO Com o leque de possibilidades de cruzamentos e com a facilidade de exportação destes dados para o Microsoft Excel foi possível criar tabelas, gráficos, que puderam expor as diferentes realidades correlacionadas aos perfis de morbidade e com esse panorama disponibilizados aos gestores locais, distritais e da administração central do sistema de saúde do município, fomentar as análises necessárias para a tomada de decisão e as medidas cabíveis para cada uma das situações encontradas.

25 V CONeGOV CONCLUSÃO A distribuição das freqüências foi vinculada geograficamente ao estabelecimento de saúde que realizou o atendimento e à Unidade de Saúde responsável pelo domicílio sanitário do usuário. Nesta adstrição territorial foi possível identificar e correlacionar as freqüências também ao Distrito Sanitário aonde se vincula a Unidade de moradia do usuário.

26 V CONeGOV CONCLUSÃO A ferramenta de mineração (BI) mostrou-se extremamente efetiva para ser utilizada na agregação de variáveis sendo na concepção do autor viável como instrumento oficial de formatação dos relatórios do sistema de informação em saúde para o município de Curitiba.


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