Evaluation of the implantation of the Notifiable Diseases Information System in Pernambuco state, Brazil, 2014

Epidemiol Serv Saude. 2019 Jan 24;28(1):e2018187. doi: 10.5123/S1679-49742019000100002.
[Article in English, Portuguese]

Abstract

Objective: to evaluate the implantation of the Notifiable Diseases Information System (SINAN) in Pernambuco, Brasil, 2014.

Methods: This was an evaluation study based on primary data (interviews) and secondary data (SINAN documents/data) provided by the State Health Department and its Regional Divisions in order to estimate the degree of SINAN implantation, comparing structure and process indicators with results achieved.

Results: SINAN was found to be partially implemented at central level (77.2%); and at regional level (61.2%), ranging from 54.7 to 71.6%; the following components had been implemented: reporting/investigation (90.0%) and processing (84.1%); analysis/divulgation had been partially implemented (61.6%); while monitoring (53.4%) and management (56.8%) were incipient; there was a lack of planning and published information bulletins; 46.9% of municipalities closed compulsory reporting on time; 68.7% sent batches regularly, 3.0% of tuberculosis cases were duplicated.

Conclusion: SINAN was found to be partially implemented in Pernambuco due to shortcomings in monitoring and management, with negative influences on system results; its strengths related to reporting, investigation and data processing.

Objetivo: avaliar a implantação do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (Sinan) de Pernambuco, Brasil, 2014.

Métodos: pesquisa avaliativa com dados primários (entrevistas) e secundários (documentos/dados do Sinan) da Secretaria Estadual e Regionais de Saúde, para estimar o grau de implantação, confrontando indicadores de estrutura e processo com os de resultado.

Resultados: o Sinan mostrou-se parcialmente implantado nos níveis central (77,2%) e regional (61,2%), variando neste nível de 54,7 a 71,6%; os componentes notificação/investigação (90,0%) e processamento dos dados (84,1%) estavam implantados; análise/divulgação (61,6%), parcialmente implantada; monitoramento (53,4%) e gestão (56,8%), com implantação incipiente; observou-se ausência de planejamento e boletins divulgados; 46,9% dos municípios encerraram oportunamente as notificações compulsórias; 68,7% enviaram lotes regularmente, ocorrendo 3,0% de duplicação de casos de tuberculose.

Conclusão: o Sinan mostrou-se parcialmente implantado em Pernambuco, por falhas no monitoramento e gestão, influenciando negativamente nos resultados do sistema; suas fortalezas relacionaram-se à notificação, investigação e processamento dos dados.

Objetivo: evaluar la implantación del Sistema de Información de Agravamientos de Notificación (Sinan) de Pernambuco, Brasil, 2014.

Métodos: investigación evaluativa de implantación, con datos primarios (entrevistas) y secundarios (documentos/datos del Sinan) de la Secretaría Estadual y Regionales de Salud, para estimar el grado de implantación, confrontando indicadores de estructura y proceso a los de resultado.

Resultados: el Sinan se mostró parcialmente implantado en nivel central (77,2%) y regional (61,2%), en este variando entre 54,7 y 71,6%; los componentes notificación/investigación (90,0%) y procesamiento (84,1%) estaban implantados; análisis/divulgación (61,6%), parcialmente implantado; monitoreo (53,4%) y gestión (56,8%), incipientes; se observó ausencia de planificación y boletines divulgados; 46,9% de municipios cerraron oportunamente las notificaciones obligatorias; un 68,7% envió lotes regularmente, con 3,0% de duplicación de casos de tuberculosis.

Conclusión: el Sinan se mostró parcialmente implantado en Pernambuco por fallas en monitoreo y gestión, con influencias negativas sobre los resultados; sus puntos fuertes está relacionados a la notificación, la investigación y al procesamiento de datos.

MeSH terms

  • Brazil / epidemiology
  • Data Collection
  • Disease Notification / statistics & numerical data*
  • Epidemiological Monitoring*
  • Humans
  • Information Systems / statistics & numerical data*
  • Time Factors
  • Tuberculosis / epidemiology*