Sesa homologa casos pendentes de Covid-19 de acordo com novos critérios do Ministério da Saúde
6 de outubro de 2020 - 13:11
Débora Morais – Ascom Sesa
A Secretaria da Saúde do Ceará (Sesa) aprimorou o sistema de algoritmo que unifica os laudos dos exames de casos em investigação de Covid-19 com as notificações dos serviços de saúde em todo o Estado. Com base em novos critérios adotados pelo Ministério da Saúde (MS), o procedimento encerrou casos suspeitos que se encontravam pendentes de confirmação. Com isso, foram descartados 32.003 casos suspeitos e homologados mais 11.482 mil casos da doença no Ceará registrados entre março e setembro de 2020.
Até o momento, com as novas confirmações que estavam pendentes, o Estado soma 254.588 casos, com 9.067 óbitos e 219.362 cidadãos recuperados. (Dados do IntegraSUS atualizados às 13h).
O represamento de dados foi provocado por dificuldades de encerramento de casos utilizando a classificação final proposta pelo Ministério da Saúde. Uma força tarefa foi realizada para finalizar os resultados de casos em investigação e possibilitou o registro das novas notificações.
“Nós vínhamos acompanhando muitos casos suspeitos sem o fechamento deles e o algoritmo foi aprimorado para dar essa celeridade. Utilizando automatização, conseguimos encerrar casos suspeitos em aberto baseado nos critérios que o Ministério da Saúde utiliza atualmente”, ressalta a secretária executiva de vigilância e regulação da Sesa, Magda Almeida. “Daqui pra frente, teremos menos dificuldades nas análises, apoiando os municípios nesse processo”.
A inovação e a transparência são premissas do trabalho da Sesa. Com isso, a tecnologia vem sendo utilizada para beneficiar a população, através de serviços mais qualificados; e também para favorecer a atuação dos profissionais.
“O programa possibilitou uma maior leitura dos dados para identificação dos casos. Muita coisa se define a partir dessa análise”, explica André Martins, analista de sistemas da Tecnologia da Informação e Comunicação (Cotic) da Sesa“. Caso perceba alguma variável, automaticamente o sistema irá identificar os casos”.