relatorio_projeto_intervencao_2022_1
Andre Bueno
26/08/2022
Estrutura do Algoritmo desenvolvido
Gurias, vou colocar aqui algumas explicações para vocês usarem no projeto de intervenção de vcs.
Para criação do nosso algoritmo (robot) que coleta os dados no esus usamos Linguagem Python;
Para pre-processamento, analise inicial, relatorios, e analises descritivas usamos Linguagem R;
Código do algoritmo - linguagem Python
Código do esqueleto/parte funcional do algoritmo - linguagem Python
Planilha que a unidade nos forneceu
- Sobre a planilha acho que vcs tem que descrever que na coluna 1 tinha nome dos pacientes; 2 prontuarios; 3 endereço; Essa planilha foi feita ao longo destes 11 anos que a secretaria da unidade trabalha aqui.
OBS - No relatorio acho que vcs podem conjuntamente descrever todo o processo.
Analise diagnóstica dos resultados - inicio
Tabela bruta
| Classicacao | n | percent |
|---|---|---|
| 1 cidadão encontrado | 6406 | 40.2% |
| Nenhum resultado encontrado na base local. | 5800 | 36.4% |
| 2 ou + cidadões encontrados | 3114 | 19.5% |
| Foram encontrados muitos cadastros com os dados informados. Refine a busca incluindo mais informações. | 537 | 3.4% |
| erro | 65 | 0.4% |
| Não foi possivel se conectar à base nacional do CADSUS. | 14 | 0.1% |
| Não foi possível se conectar ao servidor. Cheque sua conexão e tente novamente. | 1 | 0.0% |
| Total | 15937 | 100.0% |
- Tabela 1 coloquei o resultado bruto mesmo.
| Classicacao | n | percent |
|---|---|---|
| 1 cidadão encontrado | 4905 | 44.3% |
| Nenhum resultado encontrado na base local. | 3642 | 32.9% |
| 2 ou + cidadões encontrados | 2113 | 19.1% |
| Foram encontrados muitos cadastros com os dados informados. Refine a busca incluindo mais informações. | 349 | 3.2% |
| erro | 41 | 0.4% |
| Não foi possivel se conectar à base nacional do CADSUS. | 12 | 0.1% |
| Não foi possível se conectar ao servidor. Cheque sua conexão e tente novamente. | 1 | 0.0% |
| Total | 11063 | 100.0% |
- Tabela 2 já coloquei os pacientes que tinha o numero de prontuario naquela planilha da unidade. Então aqueles pacientes que já foram transferidos, Excluidos, pessoas que a responsavel pelo prontuario de familia mandou tirar pq não morava mais na casa e demais informações que as secretarias colocavam a gente excluiu estes pacientes.
Vou colocar um exemplo de como ficou a informacao no banco de dados de vcs.
| nome | status_busca | info_paciente |
|---|---|---|
| GRASIELA CONCEIÇAO | 3 cidadãos encontrados | [‘Grasiela Conceicao Araujo Leote–CPF–397.850.170-87–CNS–709800014675693–Data de nascimento–15/08/1966–(56 anos)–Sexo–Feminino–Última atualização–09/04/2019–Nome da mãe–Laura Araujo Leote–Telefone–(51) 98493-7522–Unidade responsável—–Município de nascimento–Porto Alegre - RS–Visualizar’, ‘Grasiela Conceicao Faiet–CPF–017.991.390-50–CNS–700102960271916–Data de nascimento–02/10/1984–(37 anos e 10 meses)–Sexo–Feminino–Última atualização–21/08/2020–Nome da mãe–Vera Lucia da Conceicao–Telefone–(51) 99000-0000–Unidade responsável–Unidade de Saude Bom Jesus–Município de nascimento–Porto Alegre - RS–Visualizar’, ‘Rita Grasiela da Conceição Salvalaio–CPF–832.915.630-34–CNS–704603607143325–Data de nascimento–11/03/1983–(39 anos e 5 meses)–Sexo–Feminino–Última atualização–16/12/2020–Nome da mãe–Irene Conceição–Telefone–(51) 98502-0852–Unidade responsável–Unidade de Saude Rincao–Município de nascimento–Porto Alegre - RS–Visualizar’] |
Exemplo acima: o Nome “GRASIELA CONCEIÇAO” é o nome que tinha na planilha da unidade. Com a busca no esus encontramos “3 cidadãos” (no caso 3 possiveis cidadãos), depois coletamos todas as informações destes 3 possiveis cidadãos, coluna “info_paciente”.
Agora a gente consegue ver bem as informações dos 3 possiveis usuarios da unidade. Dai vamos fazer a segunda rodada de busca no ESUS.
Analise para o projeto de vcs 3
Blz, já verificamos alguns resultados e agora vamos para a segunda rodada de busca dos dados dos paciente.
Objetivos especificos de cada uma de vcs:
- Manuela - Vamos trabalhar com os paciente que não apresentaram NENHUM vinculo;
- Guilia - Vamos trabalhar com os paciente que JÁ tem algum vinculo com outras unidades;
- Isabella - Vamos trabalha na identificação dos pacientes duplicados;
Como nessa segunda rodada a gente já tem informações mais “precisas” dos usuarios (ex. temos o cartão sus, cpf, data de nascimento….) vamos fazer a busca especializada de fato. Para depois analisar novamente.
Manuela
| pertence_territorio | n | percent |
|---|---|---|
| nao | 5832 | 75.2% |
| pertence | 440 | 5.7% |
| sem_info_endereco | 1484 | 19.1% |
| Total | 7756 | 100.0% |
Então assim Manu, essa primeira tabela é uma analise bruta. Fiz uma pequena estratificação dos paciente que não tinha informação do endereço no ESUS e classifiquei eles como “sem_info_endereço”.
| pertence_territorio | n | percent |
|---|---|---|
| nao | 5832 | 93.0% |
| pertence | 440 | 7.0% |
| Total | 6272 | 100.0% |
Bom os resultados do teu trabalho foram:
| Resultado | Ação que vamos realizar |
|---|---|
| 440 paciente estão com FALTA DE VINCULO no ESUS | Vamos vincular todos com o objetivo de ter condições de melhorar o planejamento estrategico na unidade |
Acho que devemos destacar na tua apresentação:
- projeto de intervenção foi realizado de forma conjunta com a gerencia e funcionarios da Unidade;
- O cadastro de atualização de cadastrar são de extrema importancia para o planejamento de ações em saúde;
- com o uso de tecnologias conseguimos reduzir drasticamente a vinculação dos pacientes (analisamos um Total de 15937 paciente em 4 dias);
- O ensino em serviço (ter vcs lá) ajuda e muito a Unidade;