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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/9453| Título: | ObservaSRAG-MG : vigilância e transparência de dados da síndrome respiratória aguda grave em Minas Gerais. |
| Autor(es): | Mendonça, Rui Augusto Drumond |
| Orientador(es): | Souza, Fernanda Sumika Hojo de |
| Membros da banca: | Brito, Aline Norberta de Guidoni, Daniel Ludovico Souza, Fernanda Sumika Hojo de |
| Palavras-chave: | Saúde pública Vigilância epidemiológica SRAG Minas Gerais |
| Data do documento: | 2026 |
| Referência: | MENDONÇA, Rui Augusto Drumond. ObservaSRAG-MG : vigilância e transparência de dados da síndrome respiratória aguda grave em Minas Gerais. 2026. 35 f. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2026. |
| Resumo: | Esta monografia propõe o desenvolvimento de uma plataforma interativa para aprimorar a transparência e a vigilância epidemiológica da Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG) no estado de Minas Gerais, utilizando dados do Sistema de Informação de Vigilância Epidemiológica da Gripe (SIVEP-Gripe). A metodologia do projeto está dividida em três etapas principais: seleção dos dados de interesse, preparação dos dados e persistência dos dados. São utilizadas as bases de dados do SIVEP-Gripe referentes ao período de 2021 a 2026, contemplando informações demográficas, clínicas e geográficas dos casos notificados. Os dados coletados são tratados por meio de um \textit{pipeline} ETL e armazenados em formatos otimizados (Parquet e DuckDB). Para a análise e visualização dos dados, são utilizadas as bibliotecas Python, Pandas e Streamlit, resultando em \textit{dashboards} interativos, com filtros por classificação etiológica e município, capazes de auxiliar na vigilância epidemiológica e na tomada de decisões na área da saúde. |
| Resumo em outra língua: | This work proposes the development of an interactive platform to enhance transparency and epidemiological surveillance of Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS) in the state of Minas Gerais, using data from the Influenza Epidemiological Surveillance Information System (SIVEP-Gripe). The project's methodology is divided into three main stages: data selection, data preparation, and data persistence. SIVEP-Gripe databases from 2021 to 2026 are used, encompassing demographic, clinical, and geographic information of reported cases. The collected data is processed through an ETL pipeline and stored in optimized formats (Parquet and DuckDB). For data analysis and visualization, Python, Pandas, and Streamlit libraries are utilized, resulting in interactive dashboards with filters by etiological classification and municipality, capable of assisting in epidemiological surveillance and health decision-making processes. |
| URI: | http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/9453 |
| Aparece nas coleções: | Ciência da Computação |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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