Evaluación del sistema nacional de vigilancia de la enfermedad meningocócica: Brasil, 2007-2017

Autor: Camile de Moraes, Igor Gonçalves Ribeiro, Jadher Percio
Rok vydání: 2019
Předmět:
Zdroj: Epidemiologia e Serviços de Saúde, Volume: 28, Issue: 3, Article number: e2018335, Published: 02 DEC 2019
Epidemiologia e Serviços de Saúde
Epidemiologia e Serviços de Saúde v.28 n.3 2019
Secretaria de Vigilância em Saúde-Ministério da Saúde do Brasil
instacron:SVS
ISSN: 1679-4974
DOI: 10.5123/s1679-49742019000300009
Popis: Resumo Objetivo: avaliar a vigilância da doença meningocócica (DM) no Brasil, em 2007-2017, segundo atributos. Métodos: estudo de avaliação dos atributos ‘oportunidade’, ‘representatividade’, ‘simplicidade’, ‘flexibilidade’, ‘qualidade dos dados’, ‘aceitabilidade’ e ‘utilidade’ do sistema, pautado nas diretrizes do Centers for Disease Control and Prevention dos Estados Unidos; utilizaram-se dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (Sinan), com início dos sintomas em 2007-2017. Resultados: sistema complexo, com oito definições de caso e seis confirmações laboratoriais; flexível, com adequada descrição das mudanças epidemiológicas; de boa completitude de quimioprofilaxia, busca ativa e sorogrupagem; de aceitabilidade baixa, com quimioprofilaxia em menos de 70,0% dos registros; oportuno, com investigação, encerramento e coleta de liquor excelentes; representativo, na descrição da DM no Brasil; útil, norteando adequadamente ações de controle. Conclusão: as diferentes apresentações clínicas da DM e o necessário manejo rápido interferem na aceitabilidade e na complexidade do sistema; este, porém, é útil nas análises epidemiológicas. Resumen Objetivo: evaluar la vigilancia de la enfermedad meningocócica (EM) entre 2007-2017 según los atributos. Métodos: estudio de evaluación de los atributos “oportunidad”, “representatividad”, “simplicidad”, “flexibilidad”, “calidad de los datos”, ”aceptabilidad” y ”utilidad del sistema”, basados en directrices del Centers for Disease Control and Prevention de Estados Unidos; se utilizaron datos del Sistema de Notificación de Agravamientos de Notificación (Sinan), con inicio de los síntomas entre 2007-2017. Resultados: sistema complejo con ocho definiciones de caso y seis confirmaciones de laboratorio; flexible, con adecuada descripción de cambios epidemiológicos; buena completitud de quimioprofilaxis, búsqueda activa y serogrupo; aceptabilidad baja con quimioprofilaxis registrada en menos del 70,0% de los registros; sistema oportuno, con investigación, cierre e colecta de líquido cefalorraquídeo excelente; representativo, con la debida descripción de la EM en Brasil; es útil, orientando adecuadamente las acciones de control. Conclusión: las diferentes presentaciones clínicas de la EM y el necesario manejo rápido interfieren en la aceptabilidad y complejidad del sistema, pero éste es útil para los análisis epidemiológicos. Abstract Objective: to evaluate meningococcal disease (MD) surveillance from 2007-2017, according to its attributes. Methods: this was a descriptive study of the ‘timeliness’, ‘representativeness’, ‘simplicity’, ‘flexibility’, ‘data quality’, ‘acceptability’ and ‘usefulness’ attributes of the system, based on Centers for Disease Control and Prevention guidelines; we used National Notifiable Diseases Information System (SINAN) data, with onset of symptoms between 2007-2017. Results: the system was found to be complex with eight case definitions and six laboratory confirmations; flexible, with adequate description of epidemiological changes; good chemoprophylaxis, active tracing and serogrouping completeness; low acceptability with chemoprophylaxis found in less than 70.0% of records; timely, with excellent investigation, closure and collection of cerebrospinal fluid; representative, in its description of MD in Brazil; useful, adequately guiding control actions. Conclusion: different clinical presentations of MD and the need for rapid case management interfere with the system’s acceptability and complexity; the latter, however, is useful for epidemiological analysis.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: