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Ciência de Dados II

As duas chamadas financiaram ao todo 26 projetos na área da ciência de dados para geração de evidências e inovação com foco na saúde materno-infantil e da mulher.
desafio

Desafio

Ainda existem importantes lacunas de conhecimento relacionadas à saúde materno-infantil, à saúde das mulheres e das crianças, principalmente nas áreas de atenção e vigilância em saúde. Mais especificamente, em determinantes sociais, ambientais e culturais como os relacionados à alimentação e nutrição. O resultado dos projetos selecionados na primeira chamada foi avaliado como positivo e promissor. Diante disso, o Ministério da Saúde, o CNPq e a Fundação Bill e Melinda Gates decidiram lançar uma nova chamada para o financiamento de projetos em ciência de dados com foco não apenas em saúde materno-infantil, mas também em saúde da mulher e saúde da criança.

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Objetivo

Apoiar projetos de pesquisa que visem contribuir significativamente para o desenvolvimento científico e tecnológico e a inovação do País, na área de ciência de dados para melhorar a saúde materno-infantil, saúde da mulher e saúde da criança no Brasil. Os projetos devem considerar a interface dessas áreas com fatores de risco como vulnerabilidades sociais, raciais e geográficas, alinhadas com os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Para isso, devem utilizar abordagens inovadoras de análise de dados e modelagens que possam ser aplicadas aos bancos de dados vinculados no DATASUS/MS, no CIDACS (Coorte 100M SINASC- SIM-SISVAN), no PCDaS/FIOCRUZ, ou a outras bases de dados às quais o candidato tenha acesso.

Especificamente, o edital buscou projetos que trabalhassem em:

  • análises inovadoras e técnicas de machine learning para identificar a oferta e a qualidade da atenção primária à saúde ou cenários prospectivos em saúde materno-infantil;
  • instrumentos de monitoramento, visualização, simulação e projeção de indicadores de saúde que auxiliem na gestão dos programas relacionados à saúde materno-infantil, saúde mulher, da criança e à alimentação e nutrição nesse contexto;
  • modelos preditivos georreferenciados com estratificação de risco de vulnerabilidade para mortalidade infantil;
  • fatores infecciosos e não infecciosos relacionados à ocorrência de alterações no crescimento e desenvolvimento durante a gestação até a primeira infância;
  • modelos preditivos para o desenvolvimento de doenças crônicas, por exemplo, hipertensão em filhos de mães com eclampsia, pré-eclâmpsia e hipertensas ou ainda de diabetes em filhos de mães com diabetes gestacional ou diabetes de base;
  • estratégias para redução da mortalidade materna que considerem as principais causas, estimativa de mortes evitáveis e potenciais recomendações para aprimorar políticas públicas neste campo;
  • fatores associados ao consumo abusivo de álcool e outras drogas entre mulheres e seus impactos para desfechos de saúde;
  • intervenções realizadas na Atenção Primária à Saúde para controle dos fatores de risco dietéticos para condições crônicas e agravos nutricionais na mulher, na criança e durante a gestação;
  • impacto do estado nutricional, do ganho de peso gestacional e da situação de saúde nos desfechos maternos e infantis a partir de dados do SISVAN;
  • relação entre o aleitamento materno e os desfechos de saúde da criança (estado nutricional, mortes, internações) a partir de dados do Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional (SISVAN) e outros sistemas de informação, de preferência incluindo avaliação em populações vulneráveis.
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Projetos

Fatores preditivos de resposta a tratamento oferecido pelo SUS para mulheres usuárias de cocaína crack: análise epigenômica e de algoritmos de aprendizagem supervisionada
Este projeto identificará fatores clínicos, sociodemográficos, psicossociais, neurocognitivos e epigenômicos que possam auxiliar na identificação da r…
Ciência de Dados II
Definição de faixas de ganho de peso gestacional baseadas nas novas curvas brasileiras: Impacto na política de alimentação e nutrição utilizando dados do SISVAN-SINASC
Visto que as curvas de peso gestacional (GPG) adotadas pelo Ministério da Saúde tomam como base apenas desfechos neonatais e nenhum desfecho materno e…
Ciência de Dados II
Aleitamento materno no Brasil no modelo MATRECI: Mapeamento, Tendência, Clusterização e Impacto
O objetivo deste projeto é mapear a implantação e evolução das iniciativas pró-aleitamento materno no âmbito da atenção primária à saúde (APS), avalia…
Ciência de Dados II
“Mind the gap“- identificando perfis de pobreza familiar e projetando cenários para superação do hiato de pobreza infantil nos anos pós pandemia
O projeto se propõe a identificar os perfis de pobreza das famílias com crianças menores de cinco anos inscritas no Cadastro Único em uma perspectiva …
Ciência de Dados II
O papel das mídias sociais, Programa Bolsa-Família e Atenção Primária em Saúde na cobertura vacinal de crianças menores de cinco anos no Brasil – Projeto CoVac
Este projeto tem como objetivo compreender e analisar os determinantes da cobertura vacinal no território brasileiro avaliando sua associação com fato…
Ciência de Dados II
Acessibilidade aos serviços: proximidade às unidades de saúde e a importância do atendimento adequado na redução da mortalidade materna e infantil por causas evitáveis
Este projeto investigará a importância do atendimento adequado às gestantes e seus efeitos causais sobre a saúde materna e infantil, considerando o pa…
Ciência de Dados II
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Estudos Publicados

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Notícias

10/06/2019
Fonte:
ufmg.br

Em exposição, público vive experiência sensorial da gravidez e do nascimento

21/02/2021
Fonte:
www.seculodiario.com.br

Plataforma pública sobre saúde da mulher, do feto e da criança em gestação na Ufes

27/03/2022
Fonte:
agenciabrasil.ebc.com.br

Plataforma reúne dados genômicos de bactérias multirresistentes

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