Avalia??o da qualidade dos dados, oportunidade e representatividade do Sistema de Vigil?ncia da COVID-19 na Macrorregi?o de Sa?de Jequitinhonha, Minas Gerais, 2020.

?rea de conhecimento: Ci?ncia da Sa?de/Sa?de Coletiva.?rea de concentra??o: Vigil?ncia epidemiol?gica.Objetivo: avaliar os atributos qualidade dos dados, oportunidade e representatividade do Sistema de Vigil?ncia da COVID-19, na Macrorregi?o de Sa?de Jequitinhonha/MG, no ano de 2020. M?todos: estudo quantitativo, anal?tico e transversal a partir da an?lise dos dados de dois sistemas de informa??es utilizados na vigil?ncia da COVID-19 conforme os atributos selecionados da metodologia do Centers for Disease Control and Prevention (Atlanta/GA, Estados Unidos da Am?rica). Resultados: em 2020, foram notificados 36.860 casos suspeitos de COVID-19. Dos casos notificados, 1.272 (3,4%) foram casos graves ou ?bitos. Qualidade dos dados: No e-SUS Notifica, 38,38% das notifica??es eram inconsistentes e 4,67% eram registros duplicados; e as vari?veis de encerramento Evolu??o do caso e Classifica??o final estavam sem preenchimento em aproximadamente 40% dos casos. No SIVEP-Gripe, o grau de qualidade de notifica??es inconsistentes e duplicadas foi excelente e as vari?veis de encerramento apresentaram incompletude de 14% e 18%. Oportunidade: A oportunidade foi excelente e cumpriu com 82% dos casos notificados em at? 7 dias e aproximadamente 96% dos casos digitados em at? 30 dias. Representatividade: O sistema foi capaz de descrever a distribui??o dos casos sintom?ticos no tempo, pessoa e lugar. Conclus?o: conclui-se que o Sistema de Vigil?ncia da COVID-19 na Macrorregi?o demonstrou-se oportuno e representativo. Necessita de melhorias na validade e consist?ncia dos dados registrados de SG e na completitude de vari?veis de encerramento da investiga??o de SG e SRAG.Disserta??o (Mestrado) ? Programa de P?s-gradua??o em Ensino em Sa?de, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2021.Objective: to evaluate the attributes quality of data, timeliness and representativeness of the COVID-19 surveillance system in the Jequitinhonha/MG Health Macro-region, in the year 2020. Methods: quantitative, analytical and cross-sectional study from the analysis of data from two information systems used in the surveillance of COVID-19 according to the attributes selected from the methodology of the Centers for Disease Control and Prevention (Atlanta/GA, United States of America). Results: In 2020, 36,860 suspected cases of COVID-19 were reported. Of the reported cases, 1,272 (3.4%) were severe cases or deaths. Data quality: In e-SUS Notifica, 38.38% of notifications were inconsistent and 4.67% were duplicate records; and the closure variables Case Evolution and Final Classification were unfilled in approximately 40% of cases. In SIVEP-Gripe, the quality grade of inconsistent and duplicate notifications was excellent and the closure variables were incomplete in 14% and 18%. Timeliness: Timeliness was excellent and met 82% of reported cases within 7 days and approximately 96% of entered cases within 30 days. Representativeness: The system was able to describe the distribution of symptomatic cases in time, person, and place. Conclusion: it is concluded that the COVID-19 Surveillance System in the Macro-region proved to be timely and representative. Needs improvements in the validity and consistency of the recorded data of SG and in the completeness of variables of closure of the investigation of SG and SARS