Metodologia para mapeamento de “sintomas" e “situação dos pacientes” com casos confirmados de COVID-19 nos municípios do estado do Rio Grande do Sul
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Resumo
O objetivo deste trabalho consiste na apresentação metodológica para a organização dos dados, desde o download, tratamento no Microsoft Office Excel®, importação e união destes com as bases cartográficas no QGIS versão 3.12.3, possibilitando a construção de uma série de mapas com temáticas das informações disponibilizadas pelo Painel Coronavírus do RS. São dados de casos confirmados, sexo, número de casos hospitalizados, pacientes recuperados, entre outros dados, que são importantes para a avaliação da situação do estado e dos municípios frente ao avanço do vírus. Os dados foram obtidos por meio do Painel Coronavírus do estado do RS, em que é possível o download das informações na forma de planilha (Excel), na opção “Dados em CSV”. Após, os dados foram organizados por meio da ferramenta Tabela Dinâmica do Excel e finalizados cartograficamente no QGIS. Através dos mapas apresentados no trabalho, é possível evidenciar a proposta metodológica para sistematização dos dados por meio da Tabela Dinâmica, gerando um panorama cartográfico dos dados disponíveis no Painel Coronavírus – RS, podendo ser replicada para qualquer base de dados que apresente estrutura semelhante. Os mapas foram apresentados brevemente, com a descrição dos municípios com maiores índices e taxas de acordo com os temas mapeados, além do comportamento para os cinco municípios com a maior quantidade de casos confirmados. Assim, para realizar a interpretação e relação dos dados, é necessário um trabalho específico e mais aprofundado, que não é o objetivo deste texto.
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Referências
MATSUMOTO, S. S.; CATÃO, P. C.; GUIMARÃES, R B. Mentiras com mapas na Geografia da Saúde: métodos de classificação e o caso da base de dados de LVA do SINAN e do CVE. Hygeia - Revista Brasileira de Geografia Médica e da Saúde, v. 13, n. 26, p. 211 - 225, 7 dez. 2017. Disponível em: http://dx.doi.org/10.14393/Hygeia132618
NOGUEIRA, K. W. A. S. Mapeamento da COVID-19 no Estado da Paraíba: Elementos para a espacialização e análise em ambiente SIG. Metodologias e Aprendizado, v. 3, p. 24 - 39, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.21166/metapre.v3i0.1301
RIO GRANDE DO SUL. Painel Coronavírus RS, 2020. Disponível em: <http://ti.saude.rs.gov.br/covid19/>. Acesso em: 14 jun. 2020.
RIZZATTI, M.; BATISTA, N. L.; SPODE, P. L. C.; ERTHAL, D. B; FARIA, R. M; SCCOTI, A. A. V.; PETSCH, C.; COSTA, I. T.; TRENTIN, R. Metodologia de geolocalização para mapeamento intraurbano de COVID-19 em Santa Maria, RS. Metodologias e Aprendizado, v. 3, p. 8 - 13, 2020a. Disponível em: https://doi.org/10.21166/metapre.v3i0.1260
RIZZATTI, M.; BATISTA, N. L .; SPODE, P. L. C.; ERTHAL, D. B.; FARIA, R. M.; SCOTTI, A. A. V.; TRENTIN, R.; PETSCH, C.; COSTA, I. T.; QUOOS, J. H. Mapeamento da COVID-19 por meio da densidade de Kernel. Metodologias e Aprendizado, v. 3, p. 44 - 53, 2020b. Disponível em: https://doi.org/10.21166/metapre.v3i0.1312
TALASKA, A.; TALASKA, C. Incidência de COVID-19 (Sars-Cov-2) e fluxos de deslocamentos para serviços de saúde na Região AMAUC: Geotecnologias aplicadas aos estudos demográficos. Metodologias e Aprendizado, v. 3, p. 2 - 7, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.21166/metapre.v3i0.1261