A COVID-19 e o papel dos sistemas de informação e das tecnologias na atenção primária / COVID-19 and the role of information systems and technologies at the first level of care / COVID-19 y el rol de los sistemas de información y las tecnologías en el primer nivel de atención

Atenção centrada na resposta à COVID-19: identificar, informar, conter, manejar e encaminhar. Os sistemas de informação em saúde ­ por meio do acesso oportuno a dados devidamente desagregados, a correta integração dos sistemas nacionais e locais, a saúde digital e o uso das tecnologias da informação (TIC) de uso frequente ­ facilitam a identificação eficaz, informação e análise de casos e contatos; a busca e detecção de casos em tempo hábil; e a identificação e seguimento da população de risco, dos casos e de seus contatos. A contenção é fortalecida com as plataformas de seguimento e monitoramento de casos, contatos, quarentena e isolamento social. Por sua vez, esses sistemas possibilitam a difusão maciça a toda a sociedade dos comunicados sobre medidas preventivas. As plataformas de teleconsulta, monitoramento remoto de pacientes e comunicação a distância permitem à atenção primária manejar a assistência médica e facilitam o seguimento domiciliar das pessoas com COVID-19. Esses mesmos mecanismos, integrados aos prontuários eletrônicos e aos sistemas locais e nacionais de informação, permitem e facilitam as referências, em âmbito hospitalar, dos pacientes com sinais e sintomas graves ou com fatores de risco.

Atención centrada en la respuesta a la COVID-19: identificar, reportar, contener, manejar y referir. Los sistemas de información para la salud ­a través del acceso oportuno a datos correctamente desagregados, la correcta integración de los sistemas nacionales y locales, la salud digital y la utilización de las tecnologías de la información (TIC) de uso frecuente­ facilitan la identificación eficaz, el reporte y análisis de casos y contactos; la búsqueda y detección tempranas de casos; y la identificación y el seguimiento de la población de riesgo, los casos y sus contactos. La contención se ve fortalecida con las plataformas de seguimiento y monitoreo de casos, contactos, cuarentena y aislamiento social. Estos sistemas permiten a su vez la difusión masiva a toda la sociedad de las comunicaciones sobre medidas preventivas. Las plataformas de teleconsulta, monitoreo remoto de pacientes y comunicación a distancia permiten al primer nivel de atención el manejo de la asistencia médica y facilitan el seguimiento domiciliario de las personas con COVID-19. Estos mismos mecanismos, integrados con los registros electrónicos de salud y los sistemas locales y nacionales de información, permiten y facilitan las referencias al nivel hospitalario de los pacientes con signos y síntomas graves o factores de riesgo.

Care centered on the response to COVID-19: Identify, report, contain, manage, and refer. Information systems for health­through timely access to correctly disaggregated data, proper integration of national and local systems, digital health, and the application of widely used information and communication technologies (ICTs)­facilitate the effective identification, reporting, and analysis of cases and contacts; early search for and detection of cases; and identification and monitoring of at-risk populations, cases, and contacts. Containment is strengthened through platforms for follow-up and monitoring of cases, contacts, quarantine, and social isolation. These systems, in turn, enable mass dissemination of information on preventive measures to all of society. Platforms for telemedicine visits, remote monitoring of patients, and remote communication enable health workers at the first level of care to manage medical care and facilitate home monitoring of people with COVID-19. These same mechanisms, together with electronic health records and local and national information systems, facilitate hospital referrals of patients with severe signs and symptoms or risk factors.

Por que a desagregação de dados é essencial durante pandemias / Por qué es importante la desagregación de datos durante una pandemia / Why Data Disaggregation is key during a pandemic

O que é desagregação de dados? O termo dados desagregados se refere à separação das informações coletadas em unidades menores para revelar tendências e padrões subjacentes. Os dados compilados podem vir de diversas fontes (setores público e privado e organizações nacionais e internacionais) e ter diversas variáveis, ou "dimensões". Para melhor entender uma situação, os dados são agrupados por dimensão, como idade, sexo, área geográfica, escolaridade, etnia ou outras variáveis socioeconômicas. Por que precisamos de dados desagregados durante uma pandemia? Quando ocorre uma pandemia, uma resposta adequada e eficiente requer a identificação e caracterização dos fatores que desaceleram ou aceleram a transmissão e das populações mais vulneráveis. Dados desagregados de alta qualidade, acessíveis, seguros, atuais, abertos e confiáveis são fundamentais a fim de gerar informações valiosas para a tomada de decisões em tempo real. Por exemplo, para determiner se uma intervenção (como a autotriagem em massa) é efetiva, precisamos saber a proporção da população que foi testada. Isso pode exigir análise por idade, área geográfica e/ou outras variáveis socioeconômicas...

¿Qué significa la desagregación de datos? La desagregación de datos se refiere a la separación de la información recabada en unidades más pequeñas para dilucidar las tendencias y los patrones subyacentes. Los datos recabados pueden provenir de múltiples fuentes (los sectores público y privado, y organizaciones nacionales e internacionales) y tener múltiples variables o "dimensiones". Para mejorar la comprensión de una situación, los datos se agrupan por dimensión, como edad, sexo, zona geográfica, educación, etnicidad u otras variables socioeconómicas. ¿Por qué necesitamos datos desagregados durante una pandemia? Cuando hay una pandemia, una respuesta apropiada y eficaz requiere que determinemos y caractericemos los factores que enlentecen o aceleran la transmisión y los grupos poblacionales que son más vulnerables. Los datos desagregados de alta calidad, accesibles, fiables, oportunos, abiertos y fidedignos son fundamentales para generar información valiosa para la toma de decisiones en tiempo real. Por ejemplo, a fin de determinar si una intervención (como el autotamizaje masivo) es eficaz, tenemos que saber qué proporción de la población ha sido objeto de la prueba. Esto puede requerir un análisis por edad, zona geográfica u otras variables socioeconómicas...

Data Disaggregation is the separation of compiled information into smaller units to elucidate underlying trends and patterns. High quality, accessible, trusted, timely, open, and reliable disaggregated data is critical to generating valuable information for decision-making in real time.

Can the Perinatal Information System in Peru be used to measure the proportion of adverse birth outcomes attributable to maternal syphilis infection? / ¿Se puede utilizar el Sistema Informático Perinatal del Perú para medir la proporción de resultados adversos del nacimiento atribuibles a sífilis materna?

OBJECTIVE: To describe the capacity of Peru's Perinatal Information System (Sistema Informático Perinatal, SIP) to provide estimates for monitoring the proportion of stillbirths and other adverse birth outcomes attributable to maternal syphilis. METHODS: A descriptive study was conducted to assess the quality and completeness of SIP data from six Peruvian public hospitals that used the SIP continuously from 2000 - 2010 and had maternal syphilis prevalence of at least 0.5% during that period. In-depth interviews were conducted with Peruvian stakeholders about their experiences using the SIP. RESULTS: Information was found on 123 575 births from 2000 - 2010 and syphilis test results were available for 99 840 births. Among those 99 840 births, there were 1 075 maternal syphilis infections (1.1%) and 619 stillbirths (0.62%). Among women with syphilis infection in pregnancy, 1.7% had a stillbirth, compared to 0.6% of women without syphilis infection. Much of the information needed to estimate the proportion of stillbirths attributable to maternal syphilis was available in the SIP, with the exception of syphilis treatment information, which was not collected. However, SIP data collection is complex and time-consuming for clinicians. Data were unlinked across hospitals and not routinely used or quality-checked. Despite these limitations, the SIP data examined were complete and valid; in 98% of records, information on whether or not the infant was stillborn was the same in both the SIP and clinical charts. Nearly 89% of women had the same syphilis test result in clinical charts and the SIP. CONCLUSIONS: The large number of syphilis infections reported in Peru's SIP and the ability to link maternal characteristics to newborn outcomes make the system potentially useful for monitoring the proportion of stillbirths attributable to congenital syphilis in Peru. To ensure good data quality and sustainability of Peru's SIP, data collection should be simplified and information should be continually quality-checked and used for the benefit of participating facilities.

OBJETIVO: Describir la capacidad del Sistema Informático Perinatal (SIP) del Perú para proporcionar estimaciones que permitan vigilar la proporción de mortinatos y otros resultados adversos del nacimiento atribuibles a sífilis materna. MÉTODOS: Se llevó a cabo un estudio descriptivo para evaluar la calidad y la integridad de los datos del SIP correspondientes a seis hospitales públicos peruanos que utilizaron el SIP de forma continuada del 2000 al 2010, y presentaron una prevalencia de sífilis materna de como mínimo 0,5% durante ese período. Se realizaron entrevistas exhaustivas con interesados directos de Perú acerca de sus experiencias con el uso del SIP. RESULTADOS: Se obtuvo información sobre 123 575 nacimientos ocurridos del 2000 al 2010 y se dispuso de resultados de pruebas serológicas de sífilis correspondientes a 99 840 nacimientos. Se produjeron 1 075 casos de sífilis materna (1,1%) y 619 mortinatos (0,62%). El 1,7% de las mujeres con sífilis gestacional tuvieron un mortinato, en comparación con el 0,6% de las mujeres sin infección sifilítica. En el SIP se disponía de gran parte de la información necesaria para calcular la proporción de mortinatos atribuibles a sífilis materna, a excepción de la información sobre el tratamiento de la sífilis, que no se recopiló. Sin embargo, la recopilación de datos del SIP es compleja y exige a los médicos clínicos dedicar tiempo. Los datos de los diferentes hospitales no estaban vinculados, no se utilizaban habitualmente ni se sometían a controles de calidad. A pesar de estas limitaciones, los datos del SIP analizados estaban completos y eran válidos; en 98% de los registros, la información sobre si se trataba o no de un mortinato coincidía entre el SIP y las historias clínicas. En casi 89% de las mujeres los resultados de las pruebas serológicas de sífilis eran los mismos en las historias clínicas y el SIP. CONCLUSIONES: El gran número de infecciones sifilíticas notificadas en el SIP del Perú y la capacidad de vincular las características maternas con los resultados de los recién nacidos hacen que el sistema sea potencialmente útil para vigilar la proporción de mortinatos atribuibles a sífilis congénita en Perú. Con objeto de garantizar la buena calidad de los datos y la sostenibilidad del SIP en Perú, es preciso simplificar la recopilación de datos y mantener un control permanente de la calidad de la información, que debe utilizarse en beneficio de los establecimientos participantes.