Unidade de análise da informação: sua importância institucional.
DOI:
https://doi.org/10.35954/SM2006.28.1.2Resumo
Introdução: Os gerentes de instituições relacionadas à saúde têm a grande responsabilidade de poder tomar as decisões certas na hora certa e no momento certo.
Para poder fazer isso, eles precisam ter as informações corretas em três etapas: caracterização da situação, elaboração de cenários alternativos e avaliação das conseqüências e resultados obtidos.
Objetivo: Analisar as características, funções e importância da Unidade de Análise de Informações no nível da saúde.
Desenvolvimento: A epidemiologia possui várias ferramentas e metodologias destinadas ao diagnóstico do perfil de saúde, assim como o monitoramento de eventos que constituem sinais de alerta.
A análise espacial dos dados através dos Sistemas de Informação Geográfica é um passo fundamental na gestão da informação institucional.
A análise temporal permite o monitoramento de processos e a detecção precoce de mudanças nos padrões de ocorrência. As séries temporais permitem a previsão de valores futuros com base no comportamento passado.
As metanálises e revisões sistemáticas fornecem uma ferramenta muito importante na busca de evidências científicas e na avaliação das intervenções. Para o estudo de eventos pouco freqüentes, técnicas de agrupamento temporal e espacial e distribuição de Poisson são úteis.
Análise: Como exemplo, é analisada a série de tempo de mortalidade do Hospital Central das Forças Armadas no período de cinco anos 1996-2000. O número médio de mortes por mês foi de 40,72 (de 9,46). A linha de tendência é ligeiramente negativa com um coeficiente de correlação de -0,20, a linha de tendência tem um valor y=121,48 e a inclinação é de -0,4393.
Conclusões: A Unidade de Análise de Informações, permite a geração de informações oportunas para a tomada de decisões em saúde, constituindo um elemento básico de um Sistema de Informações de Saúde.
Downloads
Métricas
Referências
(1) GONZÁLEZ GARCÍA G. Las reformas sanitarias y los modelos de gestión. Rev Panam Salud Pública 2001;9 (6):406-412
(2) BUGLIOLI M, ORTÚN V. Decisión Clínica. Cómo entenderla y mejorarla. Ed. Springer, 2001, Barcelona.
(3) ALAN DEVER GE. Epidemiología y Administración de Servicios de Salud. OPS-OMS. 1991.
(4) MAGNÍFICO G, NOCETI C, RODRÍGUEZ N. Planificación de la RED ASISTENCIAL DE ASSE. MSP, ASSE. Uruguay, abril de 2002.
(5) RIEGELMAN RK, HIRSCH RP. Cómo estudiar un estudio y probar una prueba: lectura crítica de la literatura médica. OPS. Publicación Científica 1992; 531.
(6) SACKETT DL, STRAUS SE, RICHARDSON WS, HAYNES RB. Medicina Basada en la Evidencia. Ed. Harcourt, 2ª Ed. 2001, Madrid
(7) FLETCHER RH,FLETCHER SW, WAGNER EH. Epidemiología Clínica. Ed. Consulta. 2ª. Ed. 1989, Barcelona.
(8) COSIALLS I, PUEYO D. Gestión Clínica y gerencial de Hospitales. Servicio de Información. Ed. Harcourt, 2000, Madrid.
(9) ANDREW R, RICART JE, VALOR J. Estrategias y Sistemas de Información. McGraw-Hill, 2ª. Ed. 1996. España.
(10) MAC MAHON B, TRICHOPOULOS D. Epidemiología. Ed. Marban, 2ª. Edición, 2001, Madrid. Capítulo 6. Tiempo.
(11) ARMIJO ROJAS R. Epidemiología. Vol.I. Epidemiología Básica. Ed. InterMédica, 1ª. Ed. 1974, Buenos Aires.
(12) MOLINERO LM. Análisis de series temporales.[on line] [citado el 9 de marzo de 2004] Disponible en la World Wide Web: http://www.seh-lelha.org/stat1.htm
(13) LIGHT RJ, PILEMER DB. Revisando Investigaciones. La ciencia de sintetizar estudios. OPS-OMS. 1996.
(14) CASAS CARDOSO GM, GRAU ABALO R, ALEGRET RODRÍGUEZ M. Técnicas de clustering para la detección de epidemias. [on line][citado el 8 de julio de 2004] Reporte Técnico de Vigilancia 1999;4(7). Disponible en la World Wide Web: http://www.bvs.sld.cu/uats/rtv_files/rtv0799.htm
(15) SNEDECOR GW, COCHRAN WG. Métodos Estadísticos. Ed. C.E.C.S.A. 1980, 6ª. Edición, México. Capítulo 6. Regresión.
(16) CANAVOS GC. Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y métodos. Ed. McGraw-Hill, España, 1999. Capítulo 13. Análisis de regresión: el modelo lineal simple. 13.9. Series de tiempo.
(17) COUNTIN MARIE G, BORGES SORIA J, BATISTA MOLINER R, et al. Métodos para la vigilancia de eventos en salud. Rev Cubana Hig Epidemiol. [on line] sep-dic. 2000;38(3):157-166 [citado el 7 de julio de 2004].
(18) DELPIAZZO CE, VIEGA MJ. Lecciones de Derecho Telemático. Fundación de Cultura Universitaria. 1ª. Ed., abril 2004, Montevideo.
(19) DELPIAZZO CE. Acerca del decreto No. 396/003 de 30 de setiembre de 2003 sobre Historia Clínica Electrónica. InfoSUIS, [on line] No. 17, noviembre de 2003, [citado el 19 de mayo de 2003] Disponible en la Word Wide Web: http://www.suis.org.uy
(20) NEGRETE J, LÓPEZ G. Informática Médica. Ed. Noriega-LIMUSA. 1ª. Ed, 1991, México.
(21) GALLARDO ORTIZ AG. Apuntes para un futuro Derecho Estadístico. [on line] [citado el 4 de mayo de 2004] Disponible en la World Wide Web: http://www.cita.es/apuntes
(22) BABBIE ER. Métodos de investigación por encuesta. Biblioteca de la Salud. Fondo de Cultura Económica. 1ª Ed. en español, 1988. México.
(23) CASTILLO-SALGADO C, LOYOLA E, ROCA A. Desigualdades en la Mortalidad Infantil en la Región de las Américas: Elementos Básicos para el Análisis. [on line] Boletín Epidemiológico junio 2001;22(2) [citado el 15 de mayo de 2004] Disponible en la World Wide Web: http://www.paho.org/spanish/SHA/be_v22n2-DesigualdadesIM.htm
(24) PÉRTEGA DÍAZ S, PITA FERNÁNDEZ S. Técnicas de regresión: Regresión Lineal Simple.[on line] Cad Aten Primaria 2000;7:91-94. [citado el 22 de junio de 2004] Disponible en la World Wide Web: http://www.fisterra.com
(25) PÉRTEGA DÍAZ S, PITA FERNÁNDEZ S. Técnicas de regresión: Regresión Lineal Múltiple.[on line] Cad Aten Primaria 2000;7:173-176.[citado el 22 de junio de 2004] Disponible en la World Wide Web: http://www.fisterra.com
(26) PÉRTEGAS DÍAZ S, PITA FERNÁNDEZ S. Determinación del tamaño muestral para calcular la significación del coeficiente de correlación lineal. Cad Aten Primaria 2001;2002;9:209-211.[on line] [citado el 24 de setiembre de 2003] Disponible en la World Wide Web: http://www.fisterra.com
(27) TOBÍAS A, SÁEZ M, GALÁN I. Herramientas gráficas para el análisis descriptivo de series temporales en le investigación médica. Med Clin [Barc] [on line] 2004:122 (18); 701-6. [citado el 14 de abril de 2004]
(28) SILVA AYCAGUER LC, BARROSO ULTRA IM. Selección algorítmica de modelos en las aplicaciones biomédicas de la regresión múltiple. Med Clin (Barc). [on line] 2001;116(19):741-745.[citado el 10 de agosto de 2004].
(29) OSTLE B. Estadística aplicada. Ed. Limusa-Noriega. 12ª reimpresión, 1992, México.
(30) LEVIN RI. Estadística para administradores. Ed. Prentice-Hall, 2ª. Edición. 1988, México. Cap. 11: Regresión y correlación simples. Cap. 12. Técnicas de modelado. Cap. 14. Series de tiempo.
(31) CALOT G. Curso de Estadística Descriptiva. Ed. Paraninfo, 1988, 5ª. Edición. Madrid. Capítulo 4.11:201-208 Generalidades sobre los ajustes. Cap. 7:397-409. Series Cronológicas. Cap. 8:411-477. Análisis de series cronológicas.
(32) BORGES DEL ROSAL, A. Análisis de series temporales. Profesora Titular de Metodología de Ciencias del Comportamiento. Facultad de Psicología. Campus de Guajara. Tema 10.[citado el 7 de setiembre de 2004]. Disponible en la World Wide Web: http://webpages.ull.es/users/aborges/n1%20tema10.pdf
(33) DE ARCE R, MAHÍA R. Modelos ARIMA. Departamento de Economía Aplicada. U.D.I. Econometría e Informática. [on line] [citado el 18 de agosto de 2004].
(34) PEREZ RETANA A, FERNÁNDEZ RUIZ F, GARCÍA DE LA VEGA JM. Sunspots. La actividad solar vista por la estadística. Diplomatura en Estadística. Universidad Carlos III de Madrid. [on line] [citado el 28 de agosto de 2004]. Disponible en la World Wide Web: http://personales.com/espana/madrid/multivariante
(35) RODRÍGUEZ RIOTORTO M, Series temporales.[on line] [citado el 21 de julio de 2004] Disponible en la World Wide Web: http://es.geocities.com/riotorto/sert/set.htm.
(36) IÑIGUEZ C, PÉREZ-HOYOS S, BALLESTER F, SÁEZ M. Comparación de dos métodos en el análisis del efecto a corto plazo de la contaminación atmosférica en la salud. Gac Sanit. [on line] 2003;17(4):283-288, [citado el 14 de julio de 2004].
(37) LAGE FERRÓN MB, DÍAZ JIMÉNEZ J, GESTAL OTERO JJ, PAJARES ORTIZ MS, et al. Influencia de los Factores Ambientales en el número de ingresos por urgencias en el Complejo Hospitalario “Juan Canalejo” de La Coruña: Elaboración de un modelo de predicción. Rev Esp Salud Pública, 1999; 73: 45-60. .[on line] [citado el 16 de junio de 2004]
(38) SUNYER J. La contaminación atmosférica y sus efectos sobre la salud. Unidad de Investigación Respiratoria y Ambiental. Instituto Municipal de Investigación Médica de Barcelona. [on line][citado el 14 de agosto de 2004]. Disponible en la World Wide Web: http://www.estrucplan.com.ar
(39) KAN H, CHEN B. A Case-crossover Analysys of Air Pollution and Daily Mortality in Shangai. J Occul Health. [on line] 2003;45:119-124. [citado el 10 de agosto de 2004].
(40) McMICHAEL A, ROSS ANDERSON H, BRUNEKREEF B, COHEN AJ. Inappropriate use of daily mortality analyses to estimate longer-term mortality effects of air pollution. International Journal of Epidemilogy. [on line] 1998;27:450-453. [citado el 14 de agosto de 2004].
(41) HONG YC, LEE JT, KIM H, KOWN HJ. Air pollution. An New Risk factor in Ischemic Stroke Mortality. Stroke. [on line] Sept 2002:2165-2169.[citado el 24 de agosto de 2004]. Disponible en la World Wide Web: http://www.strokeaha.org
(42) SHI L, MACINKO J, STARDIELD B, XU J, POLITZER R. Primary Care, Income Inequality, and Stroke Mortality in the United States, a Longitudinal Analysis, 1985-1995. Stroke. [on line] Agosto 2003, p.2165-2169. [citado el 11 de julio de 2004]. Disponible en la World Wide Web: http://www.strokeaha.org
(43) ELLIS A, POST E. Population response to climate change: linear vs. non-linear modeling approaches. BMC Ecology [on line] March 2004;4.[citado el 11 de julio de 2004]. Disponible en la World Wide Web: http://www.biomedcentral.com/1472-6785/4/2
(44) TOBÍAS A, SÁEZ M. Time-series regresión models to study the short-term effects of environmental factors on health. Departament d’Economia, Universitat de Girona. [on line][citado el 7 de julio de 2004]. Disponible en la World Wide Web: http://perso.wandoo.es/bledatobias/download/regresion.pdf
(45) DÍAZ JIMÉNEZ J, ALBERDI ODRIOZOLA JC, MONTERO RUBIO JC, MIRÓN PÉREZ IJ. Asociación entre la contaminación atmosférica por dióxido de azufre y partículas totales en suspensión y la mortalidad diaria en la ciudad de Madrid (1986-1992). Gaceta Sanitaria. [on line] 1998;12(5):207-215, [citado el 28 de junio de 2004] Disponible en la World Wide Web: http://db.doyma.es/cgibin/wdbcgi.exe/doyma/mrevista.fulltextpident=13008322
(46) SÁEZ M, PÉREZ-HOYOS S, TOBÍAS A, SAURINA C, et al. Métodos de series temporales en los estudios epidemiológicos sobre contaminación atmosférica. Rev Esp Salud Pública [on line] 1999;73:133-143, [citado el 28 de junio de 2004]
(47) MARTINS LC, DIAS DE OLIVEIRA LATORRE MR, ALVES CARDOSO MR, TEIXEIRA GONCALVES FL, et al. Poluicao atmosférica e atendimentos por pneumonia e gripe em Sao paulo, Brasil . Rev Saúde Pública. [on line] 2002; 36(1):88-94. [citado el 10 de junio de 2004]. Disponible en la World Wide Web: http://www.fsp.usp.br/rsp
(48) CAMPBELL MJ, TOBÍAS A. Causality and temporality in the study of short-term effects of air pollution on health. International Journal of Epidemilogy. [on line] 2000;29:271-273. [citado el 18 de julio de 2004].
(49) BALLESTER DÉZ F, SÁEZ ZAFRA M, ALOSNO FUSTEL ME, TARACIDO TRUNK M, et al. El Proyecto EMECAM: Estudio Multicéntrico español sobre la relación entre la contaminación atmosférica y la mortalidad. Antecedentes, participantes, objetivos y metodología. [on line] Rev Esp Salud Pública 1999;73(2):165-175.[citado el 12 de mayo de 2004] Disponible en la World Wide Web: http://www.scielo.org
(50) MOLINA ESQUIVEL E, MENESES RUIZ E. Evaluación epidemiológica del inpacto de los contaminantes del aire. Propuesta metodológica. Rev Cubana Hig Epidemiol. [on line] Mayo.dic. 2003;41(2-3) [citado el 24 de mayo de 2004] Disponible en la World Wide Web: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S025317512003000200002&lng=es&nrm=isoSIN0253-1757.
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Até 2024, usamos a licença Creative Commons Attribution/NonCommercial Attribution 4.0 International https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.es. Que estabelece que: você é livre para compartilhar, copiar e redistribuir o material em qualquer meio ou formato, e para adaptar, remixar, transformar e desenvolver o material. De acordo com os seguintes termos:
Atribuição: você deve dar o devido crédito, fornecer um link para a licença e indicar se foram feitas alterações. Você pode fazer isso de qualquer forma razoável, mas não de uma forma que sugira que você ou seu uso é endossado pelo licenciante.
Não comercial: você não pode usar o material para fins comerciais.
A partir de 2025, os autores mantêm seus direitos autorais e cedem à revista o direito de primeira publicação de seu trabalho, que estará simultaneamente sujeito à licença https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es, que permite o compartilhamento, a cópia e a redistribuição do material em qualquer meio ou formato, desde que a publicação inicial nesta revista seja indicada. Adaptar, remixar, transformar e desenvolver o material. Se você remixar, transformar ou construir a partir do material, deverá distribuir sua contribuição sob a mesma licença do original e não poderá fazer uso do material para fins comerciais.
De acordo com os seguintes termos:
1. atribuição: você deve dar o devido crédito, fornecer um link para a licença e indicar se foram feitas alterações. Você pode fazer isso de qualquer maneira razoável, mas não de forma a sugerir que você ou seu uso seja endossado pelo licenciante.
2. não comercial: você não pode usar o material para fins comerciais.
3. ShareAlike: se você remixar, transformar ou desenvolver o material, deverá distribuir sua contribuição sob a mesma licença do original.
PlumX Metrics
