Desafio

Rodada 1

Ainda existem importantes lacunas de conhecimento para entender como a nutrição, os cuidados durante o pré-natal e no pós-parto, além de fatores ambientais e sociais, contribuem para um elevado risco de resultados insatisfatórios para a saúde materno infantil.

Desenvolver e validar abordagens para promover a saúde materno-infantil é uma tarefa desafiadora porque depende de uma complexa interação entre fatores biológicos, ambientais e sociais. Além disso, recomendações de políticas públicas para garantir bons resultados nesta área frequentemente carecem do suporte de evidências científicas porque os testes clínicos, em geral, são caros, levam tempo e são cada vez mais difíceis de implementar.

Essa compreensão é necessária para determinar quais intervenções, incluindo políticas públicas de saúde, devem ser oferecidas, a quais grupos de indivíduos e em que momento de suas vidas para garantir os melhores resultados.

Rodada 2

Ainda existem importantes lacunas de conhecimento relacionadas à saúde materno-infantil, à saúde das mulheres e das crianças, principalmente nas áreas de atenção e vigilância em saúde. Mais especificamente, em determinantes sociais, ambientais e culturais como os relacionados à alimentação e nutrição. O resultado dos projetos selecionados na primeira chamada foi avaliado como positivo e promissor. Diante disso, o Ministério da Saúde, o CNPq e a Fundação Bill e Melinda Gates decidiram lançar uma nova chamada para o financiamento de projetos em ciência de dados com foco não apenas em saúde materno-infantil, mas também em saúde da mulher e saúde da criança.

Objetivo

Rodada 1

Esta chamada é em parte resultado da chamada de ACT – Todas as Crianças com Desenvolvimento Saudável, e alinha-se com outra iniciativa criada pela Fundação Gates em 2010 (Integração do Conhecimento em Nascimento, Crescimento e Desenvolvimento Saudáveis, da sigla em inglês HBGDki). O principal objetivo deste programa foi utilizar ferramentas de ciência de dados para desenvolver um sólido entendimento dos fatores de risco que contribuem para desfechos inadequados em partos prematuros, crescimento infantil incerto e desenvolvimento neurocognitivo comprometido.

O edital procurou fomentar abordagens inovadoras de análise de dados relacionados a programas sociais e à saúde pública no Brasil para produzir novos insights e conclusões que pudessem melhorar a saúde materno-infantil não só dentro do país como também ao redor do mundo. Os candidatos puderam escolher entre trabalhar com grandes bancos de dados já disponíveis ou colaborar com o Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde (CIDACS).

O edital financiou propostas desenvolvidas especificamente para responder questões científicas críticas relacionadas aos desfechos em desenvolvimento e em saúde materno-infantil priorizando projetos que:

• Apliquem análises inovadoras e técnicas de machine learning para identificar padrões nos dados de experimentos naturais;
• Estratifiquem o risco de resultados adversos da gravidez, incluindo parto prematuro e baixo peso ao nascer;
• Incorporem o ganho de peso durante a gravidez como uma variável
  Foquem em subconjuntos de dados ainda não explorados;
• Ajudem a transformar correlações em hipóteses causais;
  Identifiquem novas formas de agregar fatores de risco e identificar populações vulneráveis para desfechos adversos em saúde materno-infantil, incluindo estratégias inovadoras de integração de dados e ferramentas de visualização;
• avaliem programas e intervenções em preparação para a gravidez e os efeitos dessas medidas no pré-natal e na mortalidade materna, fetal e neonatal;
• Foquem nas causas raízes da mortalidade materna, incluindo cesáreas, com especial atenção para as populações e grupos mais vulneráveis;
• Investiguem a dupla carga de doenças que leva o Brasil a ter bolsões de pobreza;
• Ajudem a entender a relação entre indicadores sociais, condições nutricionais e mortalidade desde o período pré-natal até a primeira infância. Propostas voltadas para as populações tradicionais e vulneráveis também são bem-vindas;

Rodada 2

Apoiar projetos de pesquisa que visem contribuir significativamente para o desenvolvimento científico e tecnológico e a inovação do País, na área de ciência de dados para melhorar a saúde materno-infantil, saúde da mulher e saúde da criança no Brasil. Os projetos devem considerar a interface dessas áreas com fatores de risco como vulnerabilidades sociais, raciais e geográficas, alinhadas com os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Para isso, devem utilizar abordagens inovadoras de análise de dados e modelagens que possam ser aplicadas aos bancos de dados vinculados no DATASUS/MS, no CIDACS (Coorte 100M SINASC- SIM-SISVAN), no PCDaS/FIOCRUZ, ou a outras bases de dados às quais o candidato tenha acesso.

Especificamente, o edital buscou projetos que trabalhassem em:

• análises inovadoras e técnicas de machine learning para identificar a oferta e a qualidade da atenção primária à saúde ou cenários prospectivos em saúde materno-infantil;
• instrumentos de monitoramento, visualização, simulação e projeção de indicadores de saúde que auxiliem na gestão dos programas relacionados à saúde materno-infantil, saúde mulher, da criança e à alimentação e nutrição nesse contexto;
• modelos preditivos georreferenciados com estratificação de risco de vulnerabilidade para mortalidade infantil;
• fatores infecciosos e não infecciosos relacionados à ocorrência de alterações no crescimento e desenvolvimento durante a gestação até a primeira infância;
• modelos preditivos para o desenvolvimento de doenças crônicas, por exemplo, hipertensão em filhos de mães com eclampsia, pré-eclâmpsia e hipertensas ou ainda de diabetes em filhos de mães com diabetes gestacional ou diabetes de base;
• estratégias para redução da mortalidade materna que considerem as principais causas, estimativa de mortes evitáveis e potenciais recomendações para aprimorar políticas públicas neste campo;
• fatores associados ao consumo abusivo de álcool e outras drogas entre mulheres e seus impactos para desfechos de saúde;
• intervenções realizadas na Atenção Primária à Saúde para controle dos fatores de risco dietéticos para condições crônicas e agravos nutricionais na mulher, na criança e durante a gestação;
• impacto do estado nutricional, do ganho de peso gestacional e da situação de saúde nos desfechos maternos e infantis a partir de dados do SISVAN;
• relação entre o aleitamento materno e os desfechos de saúde da criança (estado nutricional, mortes, internações) a partir de dados do Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional (SISVAN) e outros sistemas de informação, de preferência incluindo avaliação em populações vulneráveis.