MODELOS BAYESIANOS PARA GERAÇÃO DE ALERTAS EPIDEMIOLÓGICOS COM DADOS DE EMERGÊNCIA

Objetivos: Apresentar a estratégia de monitoramento de tendências e geração de alertas de eventos de interesse epidemiológico a partir de dados não-tradicionais na vigilância em saúde do município do Rio de Janeiro. Métodos: Utilizando dados de prontuários eletrônicos de atendimentos de urgência e emergência, são construídas séries temporais de diferentes agravos de interesse para a saúde no município. Agravos como síndrome gripal, diarreia, arboviroses e bronquiolite são monitorados diariamente, através do CID registrado nos atendimentos. A partir de modelos temporais sob a ótica Bayesiana, monitora-se a situação desses agravos sob duas perspectivas: patamar de número de atendimentos e inclinação da curva. Diariamente, são gerados alertas baseados nessas métricas, informando sobre regiões e grupos populacionais com alto patamar de casos ou mudança significativa de tendência. De forma complementar, são também considerados como evento de alerta atendimentos cujo CID informado corresponda a um agravo de imediato interesse epidemiológico, como sarampo, febre amarela, ou cólera. Todas as análises foram realizadas na linguagem R. Resultados e Conclusões: Os resultados da modelagem são dispostos em um painel de uso interno do Centro de Inteligência Epidemiológica, onde acompanha-se as atualizações diárias das tendências no município e os alertas gerados. Ao longo de um ano de uso, o painel contribuiu para geração de informação e ações decorrentes para possíveis emergência, como investigação de possíveis casos de sarampo e aumento localizado de casos de diarreia. Em conjunto com outras coordenações da vigilância, foram implantadas ações no território de forma precoce e direcionada, inovando na rotina de ação da vigilância em saúde.