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Objetivo: identificar o conhecimento científico sobre avaliação de políticas de combate à pandemia pela COVID-19, por meio da análise de recorrência e sistematizadas graficamente em nuvens de palavras (NP). Metodologia: revisão integrativa qualitativa. Utilizou-se a estratégia PICO: “paciente, intervenção, comparação e desfecho”. Realizou-se busca de artigos em português e inglês, publicados nos últimos dois anos, com descritores associados por operadores booleanos. Aplicados os critérios de inclusão e exclusão, selecionou-se dez artigos, analisados com o auxílio da Biblioteca Python Wordcloud. Resultados: foram identificadas três categorias expressas pelas palavras chaves, resumos e conclusões, representadas por NP. Verificou-se pela intempestividade do fenômeno pandemia que, ao iniciarem a abordagem da avaliação das políticas, a tendência foi de valorizar a doença e as políticas preventivistas em detrimento da saúde. No decorrer dos textos, respostas das políticas de saúde contra a doença COVID-19 foram se fortalecendo na discussão, chegando à maior grandeza das palavras saúde e sistemas de saúde, denotando serem esses os bens mais preciosos a serem valorizados sempre pelas instituições e tomadores de decisões. Considerações: ainda existem poucas evidências acerca dessa temática. Destaca-se a importância de fomentar a produção sobre avaliação de políticas públicas de combate à pandemia e das estratégias de inclusão social na discussão dos processos avaliativos vigentes, contribuindo para implementar ações estratégicas e elaborar planos de governo e políticas públicas adequados à população brasileira, ajustáveis a situações de risco à saúde coletiva. O estudo coopera para difundir o uso da Biblioteca Python Wordcloud na análise de dados qualitativos em saúde. |
