Submitted by Clarice Rosa Machado (clarice.machado@ufn.edu.br) on 2022-12-28T19:54:01Z No. of bitstreams: 3 Dissertacao_MárianOlequesPires_SemAssinaturas.pdf: 2489159 bytes, checksum: 60103be6e7d2f75c0d5f795c9d08c680 (MD5) Template_MárianOlequesPires.pdf: 1885709 bytes, checksum: 82c1b832f065c0fd4e6d3e7aeda4e555 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2022-12-28T19:54:01Z (GMT). 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To reach the proposed goals, a collective and collaborative effort is required, in which the University occupies an important space. With a view to improving maternal and child health in the central region of the state of Rio Grande do Sul, especially with regard to the prenatal component, we have, for Objective: To develop a web software for prenatal care as a tool to support the management of health informatics. Methodology: A technological development study that initially started with an expanded analysis of the tools to support the management of health informatics with a focus on available prenatal care and, later, the detection of relevant information on variables related to prenatal care was carried out. -natal, from the science of data extracted from SINASC (period 2016 to 2020) with a view to the production of relevant knowledge, capable of subsidizing strategic actions for the qualification of prenatal care in the central region of Rio Grande do Sul. And, in parallel, the web software in Python language was developed based on the agile Scrum method, from July/2021 to July/2022. Results: It is demonstrated that data science has a growing potential to provide relevant and concise information to support management and health care, in this study, with a focus on prenatal care. in order to facilitate managers' understanding of maternal and child decision-making processes. Extracting knowledge computationally through algorithms is an agile and promising route, in addition to being less costly and more effective to obtain new knowledge and discoveries of relevant information. Conclusion: Data science is a promising and prospective tool in the health area, especially for its potential to analyze big data and, thus, allow scientifically based strategic planning, with a better understanding of the target audience and, consequently, with greater adherence and adaptability to the demands of users and services. Product and its applicability: Development of a web software, with different functionalities, such as: registration and login in the system, import of databases, registration of databases in the system, selection of algorithms for data analysis, registration of analysis algorithms of data and generation of graphs/tables capable of supporting strategic planning in maternal and child health. O estudo insere-se nos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável, mais especificamente, no eixo “Saúde e Bem-estar” com foco nas metas: 3.1) Até 2030, reduzir a taxa de mortalidade materna global para menos de 70 mortes por 100.000 nascidos vivos; e 3.2) Até 2030, acabar com as mortes evitáveis de recém-nascidos e crianças menores de 5 anos. Insere-se, igualmente, na Agenda de Prioridades de Pesquisa do Ministério da Saúde, Eixo 14 - Saúde materno infantil, com foco na análise do perfil sociodemográfico e dos fatores associados à mortalidade materna. Para o alcance das metas propostas requer-se, no entanto, um esforço coletivo e colaborativo, no qual a Universidade ocupa importante espaço. Assim, com vistas à qualificação da saúde materno infantil na região central do estado do Rio Grande do Sul, especialmente no que se refere ao componente pré-natal, tem-se, por Objetivo: Desenvolver um Software web como ferramenta de apoio estratégica à gestão em saúde materno-infantil. Metodologia: Estudo de desenvolvimento tecnológico que partiu, inicialmente, de uma análise ampliada das ferramentas de apoio à gestão da informática em saúde com foco na assistência ao pré-natal disponíveis e, posteriormente, realizou-se detecção de informações relevantes de variáveis relacionadas ao pré-natal, a partir da ciência de dados extraídos do SINASC (período 2016 a 2020) com vistas à produção de conhecimentos pertinentes, capazes de subsidiar ações estratégicas à qualificação do pré natal na região central do Rio Grande do Sul. E, paralelamente, foi desenvolvido o Software web em linguagem Python com base no método ágil Scrum, no período de julho/2021 a julho/2022. Resultados: Demonstra-se, que a ciência de dados possui potencial crescente para prover informações relevantes e concisas de apoio à gestão e atenção em saúde, neste estudo, com enfoque na atenção pré-natal. a fim de facilitar a compreensão de gestores nos processos decisórios de âmbito materno-infantil. Extrair conhecimentos computacionalmente por meio de algoritmos constitui-se em percurso ágil e promissor, além de menos oneroso e mais eficaz para obter novos conhecimentos e descobertas de informações relevantes. Conclusão: A ciência de dados configura-se em ferramenta promissora e prospectiva na área da saúde, especialmente pelo seu potencial de analisar big datas e, assim, permitir um planejamento estratégico cientificamente embasado, com melhor compreensão do público alvo e, consequentemente, com maior adesão e adaptabilidade às demandas dos usuários e serviços. Produto e sua aplicabilidade: Desenvolvimento de um Software web, com diferentes funcionalidades, tais como: cadastro e login no sistema, importação de bases de dados, cadastramento de bases no sistema, seleção de algoritmos para a análise de dados, cadastramento de algoritmos de análise de dados e geração de gráficos/tabelas capazes de apoiar o planejamento estratégico em saúde materno-infantil.