Projeto de pesquisa e desenvolvimento tecnológico
Ciência de Dados aplicada ao Arca
Ciência de Dados aplicada ao Repositório Institucional da Fundação Oswaldo Cruz - Arca
O grupo de pesquisa é responsável pela realização de estudos epidemiológicos com o grupo materno-infantil. O foco é no desenvolvimento de instrumentos para avaliação de ganho de peso gestacional (GPG), estudos sobre a composição do leite humano e seu impacto na saúde, projetos sobre a importância da microbiota intestinal materna e infantil em indicadores de saúde maternos e infantis e estudos sobre o estado nutricional infantil no Brasil como um todo, a exemplo do Inquérito Nacional de Alimentação e Nutrição Infantil.
O projeto tem apoio do edital ‘Grand Challenges Explorations - Brazil: Data Science Approaches to Improve Maternal and Child Health in Brazil (2018), da Fundação Bill e Melinda Gates.
Desenvolver, testar e avaliar a aplicabilidade de novas recomendações de GPG a partir das curvas do Intergrowth-21st, para mulheres classificadas com eutrofia ou sobrepeso, de acordo o IMC pré-gestacional, para implementação no SUS.
Um objetivo adicional é criar recomendações de GPG para o primeiro trimestre de gestação e para mulheres com baixo peso e obesidade pré-gestacional, não contempladas na curva do Intergrowth-21st.
Gilberto Kac | Coordenador do Projeto |
Thaís Rangel | |
Ronaldo Alves | |
Dayana Farias | |
Mônica Batalha | |
Nathalia Costa | |
Emanuelli Aguiar | |
Michael Reichenheim | |
Jennifer Hutcheon | |
Kathleen Rasmussen | |
Eric Ohuma |
Projeto de pesquisa e desenvolvimento tecnológico
Ciência de Dados aplicada ao Repositório Institucional da Fundação Oswaldo Cruz - Arca
Projeto de pesquisa e desenvolvimento tecnológico
Usando um banco de dados de múltiplos poluentes ambientais para estabelecer limites críticos de exposição à poluição do ar na saúde materno-infantil no Brasil.
Projeto de pesquisa e desenvolvimento tecnológico
O projeto tem como objetivo implementar, avaliar e monitorar as consequências da pandemia de COVID-19 sobre a saúde mental da população brasileira, seus possíveis preditores e desfechos, utilizando a Ciência de Dados para agregar e otimizar diferentes bases de dados administrativos brasileiros – e dessa forma subsidiar e fortalecer políticas públicas em Saúde Pública Digital.