Characterization of notifications in the Hospital Epidemiological Surveillance Network of the Federal District: analysis of the participation of Emergency Care Units and private hospitals, 2023-2024
DOI:
https://doi.org/10.51723/6hzapy08Keywords:
Epidemiological Surveillance Services, Emergency Medical Services, Disease Notification, Health Information Systems, Public Health SurveillanceAbstract
Objective: To characterize the volume, epidemiological profile, and quality of compulsory disease and condition reports according to type of reporting facility in the Hospital Epidemiological Surveillance Network of the Federal District, Brazil (Reveh-DF), from 2023 to 2024. Methods: Descriptive study using data from SINAN and SIVEP-Gripe. Notification volume, epidemiological profile, variable completeness, and timeliness of data entry and case closure were assessed. Chi-square tests were applied for comparisons (p<0.05). Results: The Reveh-DF accounted for 49.9% (261,038) of all notifications in the Federal District during the two-year period, with 34.6% (90,472) from Emergency Care Units (UPAs) and 22.1% (57,774) from private hospitals. The 2024 dengue epidemic concentrated 81.7% of total notifications and drove a 214.7% expansion in private sector reporting, whose notificatory diversity remained limited beyond this condition. UPAs showed the highest completeness for race/skin color (91.9% in 2023; 95.8% in 2024) and the best timely data entry rates (99.1% in 2023), with a decline in 2024 consistent with operational overload from the dengue epidemic. Private hospitals recorded the greatest deterioration in race/skin color completeness across the network (51.1% in 2023; 40.7% in 2024). Education completeness was critically low across all facilities, with a notable gap between UPAs (4.5%) and public hospitals (36.9%) in 2023 (p<0.001). Conclusion: The expanded Reveh-DF model successfully integrated emergency care units and the private sector into epidemiological surveillance, broadening the network's reach. However, private sector integration still presents relevant data quality gaps, indicating the need for differentiated training and supervision strategies to consolidate this model.
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