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Esta apresentação centra-se na forma como o Gana utilizou os dados como base para a Adaptação Subnacional (SNT) das intervenções contra a malária durante o ciclo de planeamento de 2025/2026. Demonstra como múltiplas fontes de dados — incluindo dados de vigilância de rotina do DHIMS2, inquéritos aos agregados familiares, relatórios de cobertura de intervenções, conjuntos de dados climáticos e ambientais, evidência entomológica e estatísticas populacionais — foram sistematicamente integradas para estratificar o risco de malária em 261 distritos e orientar a orientação das intervenções. A apresentação destaca a importância de uma gestão rigorosa da qualidade dos dados através de verificações de completude, validação de consistência, deteção de valores atípicos e métodos de imputação para garantir análises fiáveis. Utilizando modelos ajustados de incidência da malária, mapeamento geoespacial da prevalência, análise de sazonalidade e ajustes relativos à procura de cuidados de saúde, o Gana desenvolveu quadros de priorização baseados em evidências para intervenções como ITNs, IRS, SMC, vacinas contra a malária, IPTSc, MDA e PDMC. De um modo geral, a apresentação ilustra que uma SNT eficaz depende de sistemas de dados de alta qualidade e de múltiplas fontes, bem como de abordagens analíticas avançadas que permitam decisões precisas, adaptadas localmente e eficientes em termos de recursos no controlo da malária. Estará disponível interpretação em tempo real para o FRANCÊS e os falantes de português podem ativar a funcionalidade de LEGENDAS no Zoom.

Duas apresentações: «Uma visão geral da quimioprevenção sazonal da malária (SMC), desde os estudos de implementação até à expansão do programa.» e «Avaliação da eficácia da Quimioprevenção Sazonal da Malária no norte de Moçambique com dados de vigilância de rotina.»

Participe do próximo Hackathon da AMMnet! Esta sessão prática de duas horas foca no desenvolvimento de habilidades essenciais de manipulação de dados em R usando o tidyverse, com ênfase em fluxos de trabalho estruturados e reprodutíveis para análise de dados. Os participantes aprenderão a identificar e resolver desafios comuns em análises de malária, incluindo o trabalho com conjuntos de dados desorganizados, fragmentados e provenientes de múltiplas fontes. A sessão abordará técnicas fundamentais de manipulação, como a transformação de dados brutos em formatos organizados e prontos para análise, a reestruturação de conjuntos de dados e a integração de diversas fontes. Exploraremos diferentes abordagens para resolver os mesmos problemas de manipulação, ajudando os participantes a desenvolver estratégias de resolução de problemas flexíveis e robustas. A sessão também destacará as melhores práticas para melhorar a clareza, a reprodutibilidade e a eficiência nos pipelines de dados, demonstrando como os dados tratados podem ser utilizados diretamente em tarefas subsequentes, como visualização e análise. A sessão será interativa, com oportunidades para o engajamento dos participantes, e incluirá um conjunto de dados real, guiando os participantes desde os dados brutos até resultados prontos para análise.