Observatório Covid-19 Fiocruz - uma análise da evolução da pandemia de fevereiro de 2020 a abril de 2022 / Covid-19 Fiocruz Observatory - an analysis of the evolution of the pandemic from February 2020 to April 2022

Resumo A pandemia de COVID-19 teve um imenso impacto nas condições de vida e trabalho de toda a população do país, impactando de modo diferenciado e mais intenso os grupos considerados vulneráveis. O objetivo deste artigo é apresentar um panorama da evolução da pandemia no país segundo os boletins do Observatório Covid-19 Fiocruz, no período entre as declarações de início e de encerramento da Emergência em Saúde Pública de Importância Nacional (ESPIN), fevereiro de 2020 a abril de 2022. Foram utilizados diversos dos indicadores adotados nos 69 boletins publicados para a análise da pandemia, como casos e óbitos por SRAGs e COVID-19, grupos etários, taxas de ocupação de leitos UTI e vacinação, entre outros. A análise da evolução foi organizada entre anos e fases da pandemia, procurando destacar o que caracterizou cada momento. A declaração de encerramento da ESPIN no Brasil coincide com as discussões acerca da transição de pandemia para a endemia, sem que isso represente a eliminação do vírus, das infecções e da doença, colocando-se os desafios de avanços nos processos de vacinação no Brasil e no mundo e da convivência com cenários que poderão exigir a adoção de medidas de proteção temporárias em períodos epidêmicos e de maior risco para grupos vulneráveis.

Abstract The COVID-19 pandemic had a significant impact on the living and working conditions of the entire population of Brazil, having a different and more intense effect on groups considered to be vulnerable. The objective of this article is to present an overview of the evolution of the pandemic in the country according to the bulletins of the Covid-19 Fiocruz Observatory in the period between the declarations of the beginning and end of the Public Health Emergency of National Concern (ESPIN, in Portuguese), February 2020 to April 2022. Several of the indicators adopted in the 69 bulletins published for the analysis of the pandemic were used, such as cases and deaths due to SARIs and COVID-19, age groups, % of occupancy of ICU beds, and vaccination, among others. The evolution analysis was organized between years and phases of the pandemic, seeking to highlight what characterized each moment. The closing statement of ESPIN in Brazil coincides with the discussions on the transition from a pandemic to an endemic scenario, without this representing the elimination of the virus, infections, and disease, posing the challenges of advances in vaccination processes in Brazil and around the world, as well as living with scenarios that may require the adoption of temporary protection measures in epidemic periods and periods of greater risk for vulnerable groups.

A pesquisa científica na era do Big data: cinco maneiras que mostram como o Big data prejudica a ciência, e como podemos salvá-la / The scientific research in the age of Big data: five ways that show how the Big data harms the science, and how we can save it / La investigación científica en la era del Big data: cinco maneras que muestran como el Big data perjudica la ciencia, y como la salvar

O livro A pesquisa científica na era do Big data: cinco maneiras que mostram como o Big data prejudica a ciência, e como podemos salvá-la, de Sabina Leonelli, publicado pela Editora Fiocruz em 2022, explora em seus capítulos as definições do termo Big data e os seus impactos negativos na pesquisa científica. Em seguida, a autora revela uma nova abordagem epistemológica para o Big data e, por fim, apresenta um conjunto de propostas para a pesquisa científica. A revisão e atualização de definições, tanto quanto as importantes reflexões e os questionamentos por um uso consciente do Big data na pesquisa científica fazem com que a obra adicione importantes contribuições à biblioteca do pesquisador de informação e comunicação em saúde

The book titled A pesquisa científica na era do Big Data: cinco maneiras que mostram como o Big Data prejudica a ciência, e como podemos salvá-la [The scientific research in the age of Big Data: five ways that show how the Big Data harms the science, and how we can save it], by Sabina Leonelli, published in 2002, by Editora Fiocruz, explores in its chapters the definitions of Big Data and its negative impacts on scientific research. Then, the author reveals a new epistemological approach to Big data and finally she presents a set of proposals for developing a good scientific research. The literature review and updating of definitions as well as the important reflections and questions for a conscious use of Big data in scientific research make the work an important contribution to the researcher's library of the information and communication about health.

El libro denominado A pesquisa científica na era do Big data: cinco maneiras que mostram como o Big data prejudica a ciência, e como podemos salvá-la [La investigación científica en la era del Big data: cinco maneras que muestran como el Big data perjudica la ciencia, y como la salvar], de Sabina Leonelli, publicado en 2002, por la Editora Fiocruz, explora em sus capítulos las definiciones de Big data y sus impactos negativos en la investigación científica. A continuación, la autora revela un nuevo enfoque epistemológico del Big data y, al fin y al cabo, presenta un conjunto de propuestas para desarrollar una investigación científica de cualidad. La revisión de literatura y la actualización de las definiciones, así como las importantes reflexiones y discusiones para un uso consciente del Big data en la investigación científica, hacen de la obra un aporte importante a la biblioteca del investigador de la información y la comunicación acerca de la salud

Comparison of sampling designs from the two editions of the Brazilian National Health Survey, 2013 and 2019 / Comparação de desenhos amostrais das duas edições da Pesquisa Nacional de Saúde, 2013 e 2019 / Comparación entre diseños muestrales de las dos ediciones de la Encuesta Nacional de Salud Brasil, 2013 y 2019

Our objective is to describe the differences in the sampling plans of the two editions of the Brazilian National Health Survey (PNS 2013 and 2019) and to evaluate how the changes affected the coefficient of variation (CV) and the design effect (Deff) of some estimated indicators. Variables from different parts of the questionnaire were analyzed to cover proportions with different magnitudes. The prevalence of obesity was included in the analysis since anthropometry measurement in the 2019 survey was performed in a subsample. The value of the point estimate, CV, and the Deff were calculated for each indicator, considering the stratification of the primary sampling units, the weighting of the sampling units, and the clustering effect. The CV and the Deff were lower in the 2019 estimates for most indicators. Concerning the questionnaire indicators of all household members, the Deffs were high and reached values greater than 18 for having a health insurance plan. Regarding the indicators of the individual questionnaire, for the prevalence of obesity, the Deff ranged from 2.7 to 4.2, in 2013, and from 2.7 to 10.2, in 2019. The prevalence of hypertension and diabetes per Federative Unit had a higher CV and lower Deff. Expanding the sample size to meet the diverse health objectives and the high Deff are significant challenges for developing probabilistic household-based national survey. New probabilistic sampling strategies should be considered to reduce costs and clustering effects.

Nosso objetivo é descrever as diferenças nos desenhos amostrais das duas edições da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS 2013 e 2019) e avaliar como suas mudanças afetaram o coeficiente de variação (CV) e o efeito do desenho (Deff) de alguns dos indicadores avaliados. Variáveis de diferentes partes do questionário foram analisadas para avaliar proporções com diferentes magnitudes. A prevalência de obesidade foi incluída na análise uma vez que a medição de antropometria na pesquisa de 2019 foi realizada em uma subamostra. Os valores do estimador pontual, CV e Deff foram calculados para cada indicador considerando a estratificação das unidades amostrais primárias, a ponderação das unidades amostrais, e o efeito do agrupamento. Para a maioria dos indicadores, CV e Deff foram menores nas estimativas de 2019. Em relação aos indicadores para todos os membros familiares, Deffs foram elevados e atingiram valores superiores a 18 para a posse de um plano de saúde. Quanto aos indicadores no questionário individual, Deff variou de 2,7 a 4,2 em 2013 e de 2,7 a 10,2 em 2019 para a prevalência de obesidade. A prevalência de hipertensão arterial e diabetes por Unidade Federativa apresentou CV maior e Deff menor. A expansão do tamanho da amostra para atender aos diversos objetivos de saúde e Deff altos são desafios expressivos para o desenvolvimento de uma pesquisa nacional domiciliar probabilística. Novas estratégias de amostragem probabilística devem ser consideradas para reduzir custos e efeitos do agrupamento.

Nuestro objetivo es describir las diferencias en los diseños muestrales de las dos ediciones de la Encuesta Nacional de Salud (PNS 2013 y 2019) y evaluar cómo sus cambios afectaron el coeficiente de variación (CV) y el efecto de diseño (Deff) de algunos de los indicadores evaluados. Se analizaron variables de diferentes partes del cuestionario para evaluar proporciones con diferentes magnitudes. La prevalencia de obesidad se incluyó en el análisis, ya que la medición de la antropometría en la encuesta de 2019 se realizó en una submuestra. Los valores del estimador puntual, CV y Deff se calcularon para cada indicador considerando la estratificación de las unidades de muestreo primarias, la ponderación de las unidades de muestreo y el efecto de agrupamiento. Para la mayoría de los indicadores, CV y Deff fueron más bajos en las estimaciones de 2019. En cuanto a los indicadores para todos los miembros de la familia, los Deff fueron altos y alcanzaron valores superiores a 18 por tener un plan de salud. En cuanto a los indicadores del cuestionario individual, Deff osciló entre 2,7 y 4,2 en 2013, y entre 2,7 y 10,2 en 2019 para la prevalencia de obesidad. La prevalencia de hipertensión arterial y diabetes por Unidad Federativa tuvo mayor CV y menor Deff. Un mayor tamaño de la muestra para cumplir con los diversos objetivos de salud y un alto valor de Deff son desafíos importantes para el desarrollo de una encuesta nacional domiciliar probabilística. Se deben considerar nuevas estrategias de muestreo probabilístico para reducir los costos y efectos de agrupamiento.

How to overcome the stagnation of the first dose vaccine coverage curve against coronavirus disease 2019 in Brazil?

ABSTRACT Background: A large percentage of the population has not yet started vaccination, for which the increase in coverage is almost null. Methods: We used segmented regression analysis to estimate trends in the first dose coverage curve. Results: There has been a slowdown in the application of the first doses in Brazil since epidemiological week 36 (average percent change [APC] 0.83%, 95% confidence interval [CI] 0.75-0.91%), with a trend close to stagnation. Conclusions: It is important to develop strategies to increase access to vaccination posts. Furthermore, it is recommended to expand vaccination to children, thereby increasing the eligible population.

Ciência de dados e big data: o que isso significa para estudos populacionais e da saúde? / Data science and big data: what do these terms mean for population and health related studies?

Resumo Introdução O termo "big data" no ambiente acadêmico tem deixado de ser uma novidade, tornando-se mais comum em publicações científicas e em editais de fomento à pesquisa, levando a uma revisão profunda da ciência que se faz e se ensina. Objetivo Refletir sobre as possíveis mudanças que as ciências de dados podem provocar nas áreas de estudos populacionais e de saúde. Método Para fomentar esta reflexão, artigos científicos selecionados da área de big data em saúde e demografia foram contrastados com livros e outras produções científicas. Resultados Argumenta-se que o volume dos dados não é a característica mais promissora de big data para estudos populacionais e de saúde, mas a complexidade dos dados e a possibilidade de integração com estudos convencionais por meio de equipes interdisciplinares são promissoras. Conclusão No âmbito do setor de saúde e de estudos populacionais, as possibilidades da integração dos novos métodos de ciência de dados aos métodos tradicionais de pesquisa são amplas, incluindo um novo ferramental para a análise, monitoramento, predição de eventos (casos) e situações de saúde-doença na população e para o estudo dos determinantes socioambientais e demográficos.

Abstract Background The term big data is no longer new in the academic environment and has become more common in scientific publications and research grants, leading to a profound revision of the way science is being made and taught. Objective To reflect on the possible changes that data science can induce in population and health related studies. Method To foster this debate, scientific articles selected from the big data field in health and demography were contrasted with books and other scientific productions. Results It is argued that volume is not the most promising characteristic of big data for population and health related studies, but rather the complexity of data and the possibilities of integration with traditional studies by means of interdisciplinary teams. Conclusion In population and health related studies, the possibilities of integration between new and traditional methods are broad, and include new toolboxes for analysis, monitoring, prediction of events (cases) and health-disease processes in the population, and for the study of sociodemographic and environmental determinants.

Fatores associados ao letramento funcional em saúde de mulheres atendidas pela Estratégia de Saúde da Família / Factors associated with the functional health literacy in women served by the Family Health Strategy

Resumo Introdução O letramento funcional em saúde (LFS) diz respeito à habilidade dos indivíduos em compreender as informações relacionadas à saúde e está relacionado a diversos desfechos de saúde. Objetivo Investigar a associação do LFS com fatores sociodemográficos, apoio social, autoavaliação do estado de saúde e perfil de acesso aos serviços de saúde em mulheres assistidas pela Estratégia de Saúde da Família (ESF). Método Estudo transversal, conduzido em 2015-2016, em duas Unidades de Atenção Primária à Saúde cobertas pela ESF, de um município da região Sudeste do Brasil. A amostra foi composta por 439 mulheres, entre 25 e 64 anos. O LFS foi avaliado por meio do Brief Test of Functional Health Literacy in Adults (B-TOFHLA). Efetuaram-se cálculos da razão de prevalência (RP). Posteriormente, construiu-se um modelo de regressão de Poisson de variância robusta, sendo admitida significância estatística quando p ≤0,05. Resultados Foi constatado que 53,5% das mulheres apresentaram um baixo LFS, o qual associou-se à idade superior aos 40 anos (RP = 1,18; IC 95%: 1,07-1,31), ao grau de instrução inferior ao ensino médio completo (RP = 1,26; IC 95%: 1,15-1,38), à baixa renda (RP = 1,13; IC 95%: 1,04-1,23) e à autodeclaração da cor parda ou preta (RP= 1,06; IC 95%: 1,01-1,12). Conclusão Os resultados acentuaram a importância do LFS como estratégia para a abordagem de populações com maior vulnerabilidade socioeconômica.

Abstract Background Functional health literacy (FHL) concerns the ability of individuals to understand health-related information, which is related to various health outcomes. Objective Investigate the association between FHL and socio-demographic factors, social support, self-assessment of health status and access to health services in women assisted by the Family Health Strategy (FHS). Method A cross-sectional study, conducted in 2015-2016, in two Primary Health Care Units covered by the FHS of a municipality in the Southeast region of Brazil. The sample consisted of 479 participants, aged between 24 and 64 years. FHL was evaluated by the Brief Test of Functional Health Literacy in Adults (B-TOFHLA). Prevalence Ratio (PR), with Confidence Interval (CI) of 95%, was performed. Subsequently, a Poisson regression model of robust variance was constructed, and statistical significance was accepted when p≤0.05. Results It was found that 53.5% of the women had a low FHL, which was associated with age over 40 (RP = 1.18, 95% CI: 1.07-1.31), low education level (RP = 1.26, 95% CI: 1.15-1.38), low income (RP = 1.13, 95% CI 1.04-1.23) and self-declaration brown or black skin color (PR = 1.06, 95% CI 1.01-1.12). Conclusion The results reinforce the importance of FHL use as a strategy for the management of populations with greater socioeconomic vulnerability.

Adesão às medidas de restrição de contato físico e disseminação da COVID-19 no Brasil / Adhesión a medidas de restricción de contacto físico y diseminación del COVID-19 en Brasil / Adherence to physical contact restriction measures and the spread of COVID-19 in Brazil

Objetivo: Analisar a adesão da população às medidas de restrição de contato físico e disseminação da COVID-19 no Brasil. Métodos: Inquérito de saúde, realizado pela internet, com amostragem em cadeia, no período de 24 de abril a 24 de maio de 2020. A intensidade da adesão à restrição de contato físico foi analisada segundo características sociodemográficas, utilizando-se modelos de regressão logística para investigar associações com 'Nenhuma/pouca adesão'. Resultados: Dos 45.161 participantes, 74,2% (73,8-74,6%) relataram intensa adesão às medidas. O grupo que não aderiu às medidas foi composto homens (31,7%), com idade de 30 a 49 anos (36,4%), baixa escolaridade (33,0%), trabalhando durante a pandemia (81,3%), residentes nas regiões Norte (28,1%) e Centro-Oeste (28,5%) do país. Houve importante redução das taxas de crescimento diário, de 45,4 para 5,0%. Conclusão: Grande parte da população brasileira aderiu às medidas de restrição de contato físico, o que, possivelmente, contribuiu para reduzir a disseminação da COVID-19.

Objetivo: Analizar la adhesión de los brasileños a las medidas de restricción de contacto físico y diseminación del COVID-19. Métodos: Encuesta de salud realizada por internet con muesteo em cadena entre 24 de abril y 24 de mayo de 2020. La intensidad de la adhesión a la restricción de contacto físico se analizó de acuerdo con características sociodemográficas, utilizando modelos de regresión logística para investigar asociaciones con 'Ninguna/poca adhesión'. Resultados: Participaron 45.161, de los cuales un 74,2% (73,8;74,6%) informó intensa adhesión. El grupo con poca adhesión se caracterizó por hombres (31,7%), 30-49 años (36,4%), baja educación (33,0%), que trabajaron durante la pandemia (81,3%), residiendo em las regiones Norte (28,1%) y Centro-Oeste (28,5%) del país. En Brasil hubo una reducción relevante em las tasas de crecimiento diario, del 45,4% al 5,0%. Conclusión: Gran parte de la población adhirió a las medidas de restricción de contacto físico, lo que posiblemente contribuyó a la disminución de la diseminación del COVID-19.

Objective: To analyze the adherence of the population to physical contact restriction measures and the spread of COVID-19 in Brazil. Methods: This was a web-based health survey carried out from April 24 to May 24 2020 using a chain sampling procedure. Intensity of adherence to physical contact restriction measures was analyzed according to sociodemographic characteristics, using logistic regression models to investigate associations with 'No/little adherence'. Results: Of the 45,161 participants, 74.2% (73.8;74.6%) reported intense adherence to the measures. The group that did not adhere to the measures was characterized by men (31.7%), those aged 30 to 49 (36.4%), those with low education levels (33.0%), those who worked during the pandemic (81.3%), those resident in the North (28.1%) and Midwest (28.5%) regions of the country. In Brazil as a whole, there was a decrease in COVID-19 daily growth rates, from 45.4% to 5.0%. Conclusion: A large part of the Brazilian population adhered to physical contact restriction measures, which possibly contributed to decreasing the spread of COVID-19.

Is it time to talk about the end of social distancing? A joinpoint analysis of COVID-19 time series in Brazilian capitals

Abstract INTRODUCTION: Monitoring coronavirus disease (COVID-19)-related infections and deaths in Brazil is controversial, with increasing pressure to ease social distance measures. However, no evidence of a sustained, widespread fall in cases exists. METHODS We used segmented (joinpoint) regression analysis to describe the behavior of COVID-19 infections in Brazilian capital cities. RESULTS All capitals showed an exponential or a near-exponential increase in cases through May. A decline in reported cases was subsequently noted in 20 cities but was only significant for 8 (29.6%) and was followed in two by a renewed increase. CONCLUSIONS Caution is warranted when considering the relaxation of restrictions.

Estudo de análise de rede do fluxo de pacientes de câncer de mama no Brasil entre 2014 e 2016 / Analytical study of the breast cancer patient flow network in Brazil from 2014 to 2016 / Estudio de análisis de red del flujo de pacientes con cáncer de mama en Brasil entre 2014 y 2016

Resumo: Este estudo busca analisar o fluxo de pacientes oncológicos de mama que são atendidos fora de seu domicílio de residência. Foram considerados as internações hospitalares e os tratamentos por quimioterapia e radioterapia para neoplasias malignas na mama, no âmbito do Sistema Único de Saúde, entre os anos de 2014 e 2016. Foi empregado o método de análise de redes, considerando o município de residência e de tratamento como nós de um grafo, que consiste em um "estudo de redes organizacionais de sistemas de saúde". Além disso, distância e tempo de deslocamento foram estimados por meio da melhor rota viável, segundo a malha rodoviária do projeto Open Street Maps. Os resultados apontam que 51,34% dos pacientes de câncer de mama no Brasil foram atendidos fora de seu município de residência, seguindo fluxos que são regionalizados e que preservam fronteiras estaduais, em geral, em direção a capitais ou a cidades de grande porte. Por outro lado, os resultados também apontam exceções específicas, visto que alguns municípios detêm um grau de proeminência que supera os limites estaduais. O tempo de deslocamento entre município de residência e município de atendimento apresentou medianas próximas a três horas, e 75% dos deslocamentos se dão em até 324km para tratamento por quimioterapia, 287km para tratamento por radioterapia e 282km para internações. Esses resultados são indicativos das dificuldades de acesso aos serviços de oncologia, o que potencialmente agrava a experiência do adoecimento oncológico em termos de impacto no indivíduo e em sua família.

Abstract: This study aims to analyze the flow of breast cancer patients treated outside of their municipality of residence, based on hospital admissions and chemotherapy and radiotherapy in the Brazilian Unified National Health System (SUS) from 2014 to 2016. Network analysis was used, considering the municipality of residence and of treatment as nodes in a graph, thus consisting of a "health system organizational network study". In addition, highway distances and travel time were estimated via the best feasible route according to the Open Street Maps highway project. According to the results, 51.34% of breast cancer patients in Brazil were treated outside their municipality of residence, following regionalized flows that respect state borders, generally towards the state capital or other large cities. The results also point to specific exceptions, where some municipalities occupy outstanding positions that extrapolate state borders. Median travel time from the municipality of residence to the municipality of care was nearly 3 hours, and 75% of trips totaled 324km for chemotherapy, 287km for radiotherapy, and 282km for hospitalizations. These results are indicative of the difficulties in access to oncology services, potentially aggravating the illness experience with cancer in terms of impact on the individuals and their families.

Resumen: El objetivo de este estudio fue analizar el flujo de pacientes oncológicos con cáncer de mama que son atendidos fuera de su domicilio de residencia. Se consideraron internamientos hospitalarios, tratamientos por quimioterapia y radioterapia para neoplasias malignas de mama, dentro del ámbito del Sistema Único de Salud brasileño, entre los años de 2014 a 2016. Se empleó el método de análisis de redes, considerando como nudos de un grafo el municipio de residencia y el del tratamiento, formándose de esta forma un "estudio de redes organizativas de sistemas de salud". Asimismo, se estimaron las distancias viales y el tiempo de desplazamiento, a través de la mejor ruta de carreteras, según la red de carreteras del proyecto Open Street Maps. Los resultados apuntan que un 51,34% de los pacientes con cáncer de mama en Brasil fueron atendidos fuera de su municipio de residencia, siguiendo flujos regionalizados y dentro de sus fronteras estatales, en general, en dirección a las capitales de las mismas o grandes ciudades. Por otro lado, los resultados también muestran excepciones específicas, donde algunos municipios detentan un grado de relevancia superando las fronteras estatales. El tiempo de desplazamiento entre el municipio de residencia y el municipio de atención presentó unas medias cercanas a las 3 horas, y en un 75% de los desplazamientos se recorrieron hasta 324km para recibir tratamiento de quimioterapia, 287km para el tratamiento de radioterapia y 282km para internamientos. Estos resultados son indicativos de las dificultades de acceso a los servicios de oncología, lo que agrava potencialmente la experiencia de la enfermedad oncológica en términos de impacto en el individuo y su familia.

As Regiões de Saúde no Brasil segundo internações: método para apoio na regionalização de saúde / Health Regions in Brazil based on hospital admissions: a method to support health regionalization / Las Regiones de Salud en Brasil según internamientos: método para el apoyo de la regionalización en salud

Este estudo aborda as regionalizações da saúde em várias escalas espaciais com base no fluxo de pacientes. Para isso, foram analisados dados por meio do relacionamento das informações de origem e destino das interações realizadas em nível municipal no Brasil em 2016. A análise tem como base a teoria dos grafos e utiliza um algoritmo de modularidade que busca agrupar municípios em comunidades que detêm grande número de conexões entre si. O algoritmo otimiza o número de entradas e saídas, levando em consideração o fluxo de pacientes. Os resultados são apresentados considerando diferentes estruturas espaciais político-administrativas. Levando-se em conta o fluxo de pacientes sem restrições espaciais foram constituídas 29 comunidades no país, 64 comunidades quando respeitados os limites das grandes regiões e 164 considerando os deslocamentos apenas dentro dos estados. Os resultados demonstram a importância de regiões historicamente constituídas, desconsiderando limites administrativos, para a efetivação do acesso a serviços de saúde. Também revelam a aderência aos limites administrativos em muitas Unidades da Federação, demonstrando a importância dessa escala espacial no contexto do acesso às internações. A metodologia usada traz contribuições relevantes para o planejamento regional em saúde.

This study addressed health regionalization on various spatial scales based on patient flow. The article analyzed data through data linkage on the origin and destination of admissions at the municipal level in Brazil in 2016. The analysis is based on graph theory and uses a modularity algorithm that seeks to group municipalities in communities with a large number of interlinks. The algorithm optimizes the number of hospital admissions and discharges, taking patient flow into account. The results are shown, considering different political and administrative spatial structures. Considering patient flow without spatial restrictions, 29 communities were created in the country, compared to 64 communities when the boundaries of the major geographic regions were respected, and 164 when considering only patient flows within the respective states. The results show the importance of historically constituted regions, ignoring formal administrative boundaries, in order to implement access to health services. They also reveal adherence to administrative boundaries in many states of Brazil, demonstrating this spatial scale's importance in the context of access to hospital admissions. The methodology makes relevant contributions to regional health planning.

Este estudio aborda las regionalizaciones en salud dentro de varias escalas espaciales, basadas en el flujo de pacientes. Para tal fin, se analizaron datos a través de la relación existente entre la información de origen y destino, procedente de interacciones realizadas a nivel municipal en Brasil durante 2016. El análisis está basado en la teoría de los grafos y utiliza un algoritmo de modularidad que busca agrupar municipios en comunidades que cuentan con un gran número de conexiones entre sí. El algoritmo optimiza el número de entradas y salidas, teniendo en consideración el flujo de pacientes. Los resultados se presentan considerando las diferentes estructuras espaciales político-administrativas. Considerando el flujo de pacientes sin restricciones espaciales, se constituyeron 29 comunidades en el país, 64 comunidades respetando los límites de las grandes regiones, y 164 considerando desplazamientos sólo dentro de los estados. Los resultados demuestran la importancia de las regiones históricamente constituidas, desconsiderando límites administrativos, para hacer efectivo el acceso a servicios de salud. También revelan la adherencia a los límites administrativos en muchas Unidades Federales, demostrando la importancia de esta escala espacial en el contexto del acceso a los internamientos. La metodología utilizada aporta contribuciones relevantes para la planificación regional en salud.

Microdatasus: pacote para download e pré-processamento de microdados do Departamento de Informática do SUS (DATASUS) / Microdatasus: a package for downloading and preprocessing microdata from Brazilian Health Informatics Department (DATASUS) / Microdatasus: paquete para descarga y pre-procesamiento de microdatos del Departamento de Informática del SUS (DATASUS)

O objetivo do estudo foi desenvolver um algoritmo capaz de realizar o download e o pré-processamento de microdados fornecidos pelo Departamento de Informática do SUS (DATASUS) para diversos sistemas de informações em saúde para a linguagem de programação estatística R. O pacote desenvolvido permite o download e o pré-processamento de dados de diversos sistemas de informação em saúde, com a inclusão da rotulagem dos campos categóricos nos arquivos. A função de download foi capaz de acessar diretamente e reduzir o volume de trabalho para a seleção de arquivos e variáveis de microdados junto ao DATASUS. Já a função de pré-processamento foi capaz de efetuar a codificação automática de diversos campos categóricos. Dessa forma, a utilização desse pacote possibilita um fluxo de trabalho contínuo no mesmo programa, no qual esse algoritmo permite o download e o pré-processamento, e outros pacotes do R permitem a análise de dados dos sistemas de informação em saúde do Sistema Único de Saúde (SUS).

This study aimed to develop an algorithm for downloading and preprocessing microdata furnished by the Brazilian Health Informatics Department (DATASUS) for various health information systems, using the R statistical programming language. The package allows downloading and preprocessing data from various health information systems, with the inclusion of labeling categorical fields in the files. The download function was capable of directly accessing and reducing the workload for the selection of microdata files and variables in DATASUS, while the preprocessing function enabled automatic coding of various categorical fields. The package thus enables a continuous workflow in the same program, in which the algorithm allows downloading and preprocessing and other packages in R allow analyzing data from the health information systems in the Brazilian Unified National Health System (SUS).

El objetivo del estudio fue desarrollar un algoritmo capaz de realizar la descarga y pre-procesamiento de microdatos, proporcionados por el Departamento de Informática del SUS (DATASUS), para diversos sistemas de información en salud, así como para el lenguaje de programación estadístico R. El paquete desarrollado permite la descarga y preprocesamiento de datos de diversos sistemas de información en salud, con la inclusión del rótulo de los campos categóricos en los archivos. La función de descarga se mostró capaz de acceder directamente y reducir el volumen de trabajo para la selección de archivos y variables de microdatos a través del DATASUS, mientras que la función de pre-procesamiento fue capaz de efectuar la codificación automática de diversos campos categóricos. De esta forma, la utilización de este paquete posibilita un flujo de trabajo continuo en el mismo programa, donde este algoritmo permite la descarga y preprocesamiento y otros paquetes del R permiten el análisis de datos de los sistemas de información en salud del Sistema Único de Salud (SUS).

Proposta de um observatório epidemiológico do Sistema Único de Saúde / Proposal for an epidemiological observatory in the Brazilian Unified National Health System / Propuesta de un observatorio epidemiológico del Sistema Único de Salud brasileño

Após a criação do Sistema Único de Saúde (SUS), o Departamento de Informática do SUS (DATASUS) foi estabelecido em 1991, objetivando a organização de sistemas de informação e bases de dados em saúde. O acesso e visualização dos dados são realizados de forma gratuita e aberta pela Internet, por meio de tabelas e gráficos de dados agregados ou acesso a dados brutos. A presente forma de acesso aos dados não atende completamente a demanda dos gestores e outros usuários por uma ferramenta flexível e de fácil uso, que permita lidar com diferentes aspectos da saúde que sejam relevantes na busca de conhecimento e no processo de decisão. Nós propomos um sistema auxiliar capaz de gerar relatórios mensais sintéticos de maneira automatizada, que sejam facilmente acessados e também de fácil compreensão, com ênfase na visualização de informações valendo-se de gráficos e mapas.

Following the creation of the Brazilian Unified National Health System (SUS), the Brazilian Health Informatics Department (DATASUS) was established in 1991, aimed at organizing information systems and databases in health. Online data access and viewing is free and open, using tables and graphs of aggregate data and access to raw data. However, the current form of data access does not fully meet the demands by health system administrators and other users for a flexible, user-friendly tool that allows dealing with various relevant health issues in the knowledge search and decision-making. We propose an ancillary system capable of generating monthly summary reports that are easy to access and understand, with an emphasis on viewing information through graphs and maps.

Tras la creación del Sistema Único de Salud (SUS) en Brasil, se estableció en 1991 el Departamento de Informática del SUS (DATASUS), con el objetivo de organizar sistemas de información y bases de datos en salud. El acceso y visualización de los datos se realizan de forma gratuita y abierta, vía Internet, mediante tablas y gráficos de datos agregados o de acceso a datos brutos. La presente forma de acceso a los datos no atiende completamente la demanda de los gestores y otros usuarios de una herramienta flexible y de fácil uso, que permita enfrentarse a diferentes aspectos de la salud que sean relevantes en la búsqueda de conocimiento y en el proceso de decisión. Nosotros proponemos un sistema auxiliar capaz de generar informes mensuales sintéticos, de manera automatizada, que sean de fácil acceso y también de fácil comprensión, con énfasis en la visualización de información, valiéndose de gráficos y mapas.