Desenvolvimento e avaliação de modelo computacional para geração de alertas a partir de notificações de casos de meningite meningocócica
INTRODUÇÃO: este trabalho apresenta a arquitetura de um sistema de emissão de alertas para surtos e epidemias em tempo real, baseado em notificações eletrônicas da meningite, e discute os resultados dos testes e simulações realizados. MÉTODOS: esse sistema foi desenvolvido em quatro etapas: Conc...
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Universidade de São Paulo
2008
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Controle de doenças transmissíveis
Informática Meningite meningocócica Notificação de doenças Processamento automatizado de dados Vigilância epidemiológica Automatized processing data Disease notification Epidemiological surveillance Informatics Meningococcal meningitis Transmissible disease control Wagner Zaparoli Desenvolvimento e avaliação de modelo computacional para geração de alertas a partir de notificações de casos de meningite meningocócica |
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INTRODUÇÃO: este trabalho apresenta a arquitetura de um sistema de emissão de alertas para surtos e epidemias em tempo real, baseado em notificações eletrônicas da meningite, e discute os resultados dos testes e simulações realizados. MÉTODOS: esse sistema foi desenvolvido em quatro etapas: Concepção, Análise, Construção e Teste/Simulações. A Concepção contemplou a elicitação de requisitos, a qual definiu o que o sistema deve fazer. A Análise se preocupou com a modelagem e especificação das regras que definem como o sistema deve trabalhar. A Construção abrangeu a transformação das regras definidas e modeladas em linguagem de programação. A última etapa, Teste/Simulação, foi responsável por garantir que o sistema construído estava em conformidade com os requisitos elicitados na etapa de Concepção. RESULTADOS: vários artefatos foram criados e algumas constatações foram verificadas nesta etapa. Sobre os artefatos podemos citar os requisitos, casos de uso, diagrama de classes, modelo físico de dados, casos de teste e programas. Sobre as constatações podemos citar o disparo de alertas nas simulações realizadas pelo sistema dois dias antes que o alerta feito pelas autoridades de saúde do Estado de São Paulo usando os procedimentos habituais. DISCUSSÃO e CONCLUSÃO: O sistema desenvolvido pode ser classificado como um Early Warning System. Nas simulações, observamos que em duas oportunidades ele conseguiu evidenciar ocorrência de surto antecipadamente ao método tradicional utilizado pelo Centro de Vigilância Epidemiológico de São Paulo. Comparando-o com sistemas semelhantes em produção, verificamos que esse sistema se diferencia ao emitir ativamente alertas de surtos em tempo real.
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INTRODUCTION: this essay presents the architecture of an alert system for epidemics based on real-time electronic notification of meningococcal meningitis, and discusses the results of tests and simulations made. METHODS: this system was developed in four stages: Conception, Analysis, Construction and Test/Simulation. The Conception covered the requirements elicitation, which defined what the system should do. The Analysis involved the modeling and specification rules that defined how the system should work. The Construction covered the transformation of defined and modeled rules in programming language. The last stage, Test/Simulation, checked the system under known scenarios, comparing the timing of outputs with the Brazilian notification surveillance framework. RESULTS: many artifacts were made and some evidences were verified. About the artifacts we can mention the requirements, use cases, class diagram, physical data model, test cases, and algorithms. About the evidences we can mention the fast alert production in simulations of this system as compared with the current procedure in use by health authorities. DISCUSSION AND CONCLUSION: this system can be classified as an Early Warning System. In simulations we observed that in two opportunities, it managed to put in evidence outbreak occurrence in advance to the traditional used method by Epidemiological Surveillance Center of São Paulo. In comparison with the similar systems under operation, we note this system is distinguished from them in issuing real-time outbreak alerts.
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