O trabalho do DHIS2 na área do clima e da saúde no Nepal baseia-se na infraestrutura e na capacidade existentes do DHIS2 e reforça-as, ao mesmo tempo que incorpora ferramentas inovadoras do DHIS2 para a integração de dados climáticos e a modelação preditiva.
Sistemas de informação na área da saúde e capacidade
No Nepal, o DHIS2 tem vindo a ser utilizado como sistema de informação para a gestão da saúde (HMIS) à escala nacional desde 2016. O Nepal é também utilizado para a vigilância de rotina de doenças prioritárias, incluindo a dengue. Os intervenientes no setor da saúde no Nepal conseguiram obter resultados significativos através da utilização do DHIS2 em programas específicos, como o do VIH. No entanto, o sistema também tem enfrentado alguns desafios devido à fragmentação, bem como a limitações de infraestruturas e de capacidade. No âmbito do projeto sobre clima e saúde, o PHRC tem vindo a trabalhar principalmente numa instância de teste do DHIS2 que extrai dados sobre doenças do HMIS do Nepal, onde desenvolveu vários produtos de informação sobre clima e saúde para a vigilância da dengue. Na sequência do sucesso dos testes realizados à sua abordagem de modelação preditiva, o PHRC tenciona discutir a implementação destas soluções no HMIS com o Departamento de Serviços de Saúde.
Atualmente, não existe um grupo local do HISP estabelecido no Nepal. O HISP Índia tem prestado assistência técnica ao DHIS2 e apoio ao reforço de capacidades ao Governo do Nepal há vários anos, tendo também prestado apoio, sempre que necessário, ao projeto sobre o clima e a saúde, em colaboração com o PHRC.
Integração de dados climáticos
A aplicação «DHIS2 Climate» foi instalada no sistema de testes do DHIS2, disponibilizando os dados de reanálise ERA-5 e os dados de precipitação do CHIRPS. Os parceiros do Nepal avaliaram estes conjuntos de dados de reanálise disponíveis a nível mundial, bem como conjuntos de dados locais, para utilização em programas relacionados com o clima e a saúde. Embora o Nepal disponha de mais de 40 anos de dados sobre precipitação e temperatura em todo o país (a maioria dos quais já se encontra digitalizada), a cobertura é muito reduzida nas regiões montanhosas, e a incompletude dos dados continua a ser uma grande preocupação para a utilização dos dados locais. Alguns conjuntos de dados geoespaciais locais já se revelaram mais úteis no DHIS2, devido à sua maior resolução. A equipa do PHRC continua a trabalhar na integração destes conjuntos de dados locais através das Ferramentas Climáticas do DHIS2 e está também a planear desenvolver fluxos de trabalho automatizados para integrar dados de observação da Terra do MODIS e outros conjuntos de dados não climáticos.
A equipa do Nepal está a acompanhar ativamente o percurso de desenvolvimento do Open Climate Services Nepal (OCS). No âmbito deste processo, as instâncias do OCS Nepal foram instaladas e configuradas com sucesso, e a equipa deu início à integração de conjuntos de dados globais para apoiar o desenvolvimento, os testes e a implementação do serviço.
Modelação preditiva
O trabalho do Nepal na área da modelação preditiva com o DHIS2 é orientado pelo objetivo de desenvolver um modelo preditivo robusto para a dengue e de o integrar no ecossistema do DHIS2, a fim de reforçar a vigilância e o alerta precoce da dengue no Nepal. As questões-chave exploradas neste trabalho incluem quais os fatores mais significativos na ocorrência de surtos de dengue no Nepal, quais os conjuntos de dados e modelos capazes de produzir as melhores previsões, quais as melhores formas de integrar dados meteorológicos locais na ausência de produtos de dados em grelha e como abordar a questão do reduzido número de pontos de dados em determinadas áreas geográficas (tais como as zonas de altitude, onde, historicamente, os casos de dengue não têm sido comunicados de forma sistemática).
A equipa da PHRC, com o apoio da HISP Índia, instalou a Plataforma de Modelização Chap e a Aplicação de Modelização DHIS2 na instância de testes de clima do DHIS2. O modelo EWARS da OMS foi implementado e testado com sucesso em conjunto com outros modelos, tendo sido integrados vários conjuntos de dados globais para melhorar o desempenho do modelo, incluindo o ERA-5 Land, o CHIRPS e o MODIS. Os próximos passos incluem a integração de fatores não climáticos no modelo e a sua implementação no DHIS2, em colaboração com as partes interessadas envolvidas nos programas de vigilância e controlo de doenças do Governo do Nepal.