Projeto de pesquisa e desenvolvimento tecnológico

Observatório de Epidemiologia Nutricional


Descrição

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.

Objetivo geral

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.

Objetivos do Observatório de Epidemiologia Nutricional com a Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde (PCDaS/Icict)

  • Desenvolver infraestrutura tecnológica do componente Ciência de Dados aplicada ao Observatório;
  • Capacitar equipe de referência em Ciência de Dados;
  • Identificar, coletar, normalizar e armazenar dados do Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional (SISVAN) referentes às gestantes, de todo o território nacional, de 2008 a 2017;
  • Indexar as bases de dados do SISVAN visando recuperação de dados em alta performance para tomada de decisão baseada em dados;
  • Produzir, consolidar e disponibilizar informações estratégicas por meio do componente "Análise Visual", contribuindo para análise e visualização dos dados do SISVAN;
  • Por meio do componente "Mineração de Dados e Análise Preditiva", disponibilizar acesso seguro e qualificado à infraestrutura de computação científica para realização de análises estatísticas para avaliar a capacidade da curva em predizer a ocorrência de desfechos maternos adversos, com base nos dados do sistema.

Equipe PCDaS

  • 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 .

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