 Não sei se consegue me ouvir perfeitamente. Bom dia. Bom dia, estamos a você senhora. Ótimo, ótimo. Meu nome é Albertino Nipassa. Faço parte da equipa dos facilitadores. E como a minha colega já teria começado a introdução, hoje vamos iniciar as nossas sessões. E o tema reservado para hoje está relacionado com as regras de validação. Neste tópico relacionado com as regras de validação, vamos discutir também alguns subtópicos relacionados a este mesmo propósito, dos quais passamos aqui a apresentar. Primeiro, nós precisamos entender todos os conceitos, todos os princípios relacionados a qualidade. Depois, vamos também discutir o que são necessariamente as regras de validação e para o que elas servem. Vamos entender também como estas regras podem ser usadas para medir a consistência de dados dentro do DHS2. Hávemos de executar algumas regras de validação na entrada de dados, o que, na verdade, nós chamamos de formulários. Vamos também rever estas regras de validação através de uma ferramenta de qualidade de dados que permite executá-las de forma automática e, de certa forma, em quantidades. Vamos descrever como as regras de validação podem ser comparadas com limites ou metas estabelecidas. E, finalmente, vamos executar a análise de validação tendo em conta a ferramenta que me referi, não é de qualidade de dados, para fazer o cálculo e compará-los com aquilo que são as metas que foram definidas. Então, de forma geral, estes são os tópicos que vamos discutir e, à medida que formos andando, vamos tentando perceber o que é que cada um deles significa. A sessão vai ser interativa porque temos sensivelmente três sessões em que terão apresentações relacionadas e, logo de seguida, uma demonstração e, logo de seguida, alguns exercícios os participantes terão de fazer para poder consolidar a sessão, a sessão, a sessão de dados. Então, esta vai ser basicamente a metodologia e, dando continuidade, então, passamos a discutir aquilo que são os primeiros pontos relacionados à base de dados. Desculpa a qualidade de dados. Agora, é preciso também sermos um pouco mais específicos. Qualidade de dados envolve muitas dimensões e, neste exato momento, porque nós trabalhamos com a ferramenta que é o DHS2, nós estamos a discutir qualidade de dados com ferramentas relacionadas ao DHS2. O que é que nós podemos fazer dentro do DHS2 para poder garantir a qualidade dos dados que são coletados? Então, nessa perspectiva que nós definimos aqui, os nossos quatro princípios, que é a completude, a exatidão, a puntualidade e a consistência. Quando nós falamos de qualidade de dados do DHS2, nós estamos necessariamente a nos exigir nestes quatro princípios principais e poderão, eventualmente, sim existir outros que virão para sustentá-los e cada vez mais termos os nossos dados a fazerem algum sentido como esperado. Falando um pouco daquilo que é a completude, na verdade, seria falar de formulários que são esperados, que todos os campos sejam preenchidos e só os submetemos de pôs que todos os campos que deveriam estar preenchidos estão preenchidos. Isto, na verdade, é que é a completude e, geralmente, a completude vem acompanhada também da prontidão, não é? Ou da puntualidade. Geralmente, nós temos uma periodicidade de reporte dos nossos dados. Então, para além de completar os dados, a necessidade destas informações serem submetidas no tempo esperado. Então, vamos ter aqui uma completude associada à puntualidade destes mesmos dados. Depois temos a questão relacionada à consistência, primeiro à consistência interna, que são os dados que estão dentro do DHS2. Estes dados são consistentes, não variam de forma absurda. Os indicadores tendem a calcular, não é? Os resultados esperados sem variações que nos levam a dúvidas. Esta é a primeira consistência. E depois, por outro lado, vamos ter a consistência externa. Geralmente, os nossos sistemas estão submetidos à interoperabilidade ou à comunicação com outros sistemas. É por isso que muitas vezes fazemos importações de dados externos, por parte de ferramentas como Excel, ou por aí fora. Até que ponto estes dados externos estarão em concordância com aquilo que é a estrutura interna do DHS2 para que os mesmos sejam acomodados e conversem com os dados que já estão internamente. Então, é aqui em que nós precisamos também garantir a consistência dos dados que vêm de fora do nosso sistema. E, finalmente, não é? O quarto princípio que, na verdade, tem a ver com dados relacionados à cobertura, aqui nós encontramos muitas vezes os denominadores que nós precisamos, não é para definir certos cálculos e ter geralmente indicadores, por exemplo, estão para calcular uma determinada cobertura de uma população em uma determinada área e por aí fora. Então, estes quatro pontos são principais e fundamentais quando nós falamos de qualidade de dados. Agora, quando nós falamos de regras de validação, na verdade, nós estamos a dizer que precisamos encontrar mecanismos que nos ajudem a filtrar a informação, como já disse antes, de modo que tenhamos dados consistentes, completos, oportunos, não é? E isto vai garantir, de fato, que tenhamos então dados com qualidade que nos vão ajudar a tomar de suas ondas efetivas. E o que seriam estas regras de validação? As regras de validação seriam necessariamente, como já tinha dito, mecanismos que vão garantir que os nossos cámicos colhiam ou recebam dados esperados. Por exemplo, se nós temos fichas, quer seja, ela de um programa, não é simples, quer seja, ela de um programa de rastreio, quer seja, ela de uma entrada de dados agregados, nós precisamos definir mecanismos para que nos campos da determinada ficha entrem apenas os valores esperados. E se entrar um valor que não seja esperado, nos retorne um feedback que, na verdade, dependendo da configuração, pode nos impedir de continuar, de gravar os dados ou pode nos alertar para que nós tenhamos uma consciência que aquele dado o sistema não reconhece como um dado normal, mas que se uma questão que está a acontecer no momento mas é, de certa forma, um dado suspeito mas é real, então este dado pode ser gravado na base de dados. Então, aqui há dois mecanismos para nós garantirmos isso. Ou dissemos não, se detectar que é um dado suspeito, não grave. Ou não, se detectar que é um dado suspeito, nos alerta primeiro e nós vamos forçar a gravação com consciência do que estamos a gravar. Então, isto é uma forma de regra de validação. E como é que isto é feito dentro do DHS-2? Na verdade, o que nós vamos encontrar são transparámetros. Por que? Porque nós temos, como disse, as nossas fichas que são o primeiro elo de entrada de dados dentro do nosso sistema. É claro que pode existir, ou deve até existir, uma validação primária nas fontes primárias, nos livros de registro, nos nossos X6, e tantas outras várias fontes primárias que possam existir. Se existir o tempo suficiente, claramente, alguma validação precisa ser feita, antecipadamente. E o sistema que isso vai nos ajudar ainda mais a filtrar possíveis erros que já foram e talvez escaparam na primeira validação. Mas, quando chegamos então no próprio sistema e na nossa ficha, o que nos vai ser cobrado como parâmetros são estes três aspectos que são relacionados. Primeiro, existe um valor que é considerado valor à esquerda e, de posa, existe um valor que é considerado valor à direita e, no meio, existe um operador. Bom, a questão aqui de esquerda e direita não é necessariamente o fato de uma variável dar à esquerda e outra direita. É apenas uma convenção que o sistema adota para poder se fazer validação, porque pode se validar dos campos, um campo de cima e um campo de baixo, mas o sistema não olha como cima e abaixo. O sistema sempre vai olhar como esquerda e direita. Então, por isso, refiro que aqui é a questão da esquerda e direita e mesmo a questão de convenção. E depois vamos perceber isso na nossa demonstração o fato de saberemos entender ou aplicar o conceito de esquerda e direita em todos os cenários que nós quisermos criar as validações. E, claramente, teremos aqui operadores, tanto operadores lógicos para questões de validações mais simples e teremos também situações em que vamos ter uma mistura dos operadores lógicos. Claramente, quando eu refiro dos operadores lógicos, eu refiro-me do menor que, maior que, igual, maior, menor. E depois vamos ter uma mistura dos operadores lógicos e aritibéticos, onde vamos ter variáveis que fazem somas, subtrações, adições ou multiplicações. E depois, por outro lado do lado direito, vamos ter também outras operações e no meio vamos ter sempre um operador lógico para fazer a comparação dessas operações que são feitas nas duas extremidades. Então, como um exemplo, nós vamos ter um formulário com duas variáveis. Nós queremos capturar, estamos a falar, por exemplo, aquelas idades agregadas. Nós queremos capturar, primeiro, os casos de malária tratados, depois os casos de malária suspeitos. Logicamente, nós primeiro precisamos de ter os casos suspeitos para poder tratá-los, e não o contrário. Mas se nós deixarmos os campos do formulário sem validações e se, por alguma razão, nós falharmos, somos humanos, em algum momento nos distraímos por certas situações, e vamos colocar casos de malária tratados maiores que casos de malária suspeitos. Enquanto não existir uma regra para validar isto, o sistema vai aceitar esses valores e vai gravar na base de dados. Mas porque nós sabemos que estes casos não podem acontecer em situação alguma, então nós sabemos que aqui nós temos que forçar a ter uma regra de validação que sempre tem que garantir que esta condição dos casos de malária tratados devem ser sempre inferiores ou iguais aos casos suspeitos. E, por qualquer razão, se estivermos falhados, aí o sistema nos alerta e então vamos a tempo de corrigir esses dados e gravá-los na base de dados de forma corrente. O mesmo acontece também para situações em que nós queremos fazer comparações de dados que estão a sério inseridos no sistema em uma meta previamente estabelecida. Por exemplo, se nós dissermos que para rota-vírus administrado, para o Mexix, nesse caso pode ser o mês de julho, não deve ser superior a 30, que é um valor que estou a chutar, porque 30, se canhar, é a meta que foi estabelecida para aquele mês ou para aquele ano, dependendo da prioridade do que está a tratar. E logo que, por alguma razão, o dado que está a ser coletado passar para 31, que já ultrapassa a meta esperada, então precisamos ter um alerta que alguma coisa não está a proceder bem. Estamos a ter valores coletados maiores que a meta. E mais uma vez, voltámos para aquela situação em que nós aqui definimos nessas situações o que o sistema deve fazer deve bloquear o campo, não deve inserir o dado ou deve nos avisar e nós tomámos a decisão. Por alguma razão, provavelmente, é uma meta estabelecida assim, mas se conseguirmos mais, ainda melhor, então nessas situações, o sistema só alerta e se nós sabemos que estamos a fazer a coisa correta, ainda assim gravámos esta informação. Então, estes são os primeiros aspectos relacionados à qualidade de dados no DHS2 e temos uma pequena demonstração relacionada a estes pequenos aspectos, mas antes, eu gostaria de saber dos participantes se estamos juntos, conseguiram perceber alguma coisa que foi dita, se existe alguma questão a ser colocada e assim depois vemos isto como é que funciona dentro do DHS2. Obrigado. Acredito que está perceptível até o momento que eu não tenho nenhuma dúvida. Muito obrigado. Obrigado. Então, vamos aqui fazer uma demonstração inicial. Como diz, temos três sessões. Deixa-me ver se conseguem ter acesso. Está visível? Obrigado. Então, o meu colega Walter já teria feito ontem a apresentação das plataformas de aprendizagens que vamos usar para esta academia e esta necessariamente é uma dela em que vamos fazer os exercícios práticos que é o DHS2. Então, eu tenho aqui as minhas credenciais e vou logar no sistema o meu colega também já tinha feito Alfredo, já tinha feito a apresentação daquilo que são as bordas e alguma informação relacionada ao sistema como um todo. Então, eu vou partir direto para aquilo que são os aspectos relacionados à regra de validação. Como dissemos em algum momento as regras de validação numa primeira fase elas são obtidas ou são configuradas para fazer esse valer num formulário de entrada de dados. Então, eu já tenho aqui os meus cenários criados e por isso vou apresentá-los. Então, nós temos aqui o nosso menu que é o menu onde nós encontramos todas as ferramentas, se não a maior parte das ferramentas do DHS2 e isto vai variar de acordo com o perfil de cada utilizador obviamente. Então, o que eu preciso neste momento é um formulário de entrada de dados e é por isso que eu clico no data entry e ele vai me trazer esta estrutura. Como foi dito nós estamos a usar um país virtual um país que não existe efeitício, o Training Land e lá vamos encontrar duas regiões, a região animal e a região alimento. E estas na verdade são aquelas que nós chamamos das nossas áreas administrativas ou tecnicamente falando de DHS2 as nossas ordem unidas. Para o meu cenário eu uso este hospital eu seleciono o meu formulário neste caso nós vamos trabalhar com estes dois formulários que é o HIV mensal e imunização. Então, para a primeira demonstração nós vamos usar o HIV mensal e depois vamos escolher ou selecionar um período que o meu cenário funciona com abril de 2021. Então, para tal nós já temos aqui alguns dados que já foram necessariamente lançados no sistema o que nós vamos encontrar nesta tela como um todo. Para além de ter os nossos critérios de filtro nós vamos fazer ter os formulários em questão nós vamos ter também aqui três botões. Um botão que é para correr as validações depois de dados exeridos um botão que é para imprimir este formulário todo com os dados relacionados e um outro para imprimir mas abaixo nós vamos encontrar também de novo esta função de correr a validação que é igual ao mostrado anteriormente apenas a disposição porque as vezes temos formulários longos então se estivermos lá em cima podemos correr de cima e se estivermos no final do formulário podemos correr de baixo e temos aqui os dois botões em completo o completo na verdade já está sim porque estes dados foram dados como completos estamos a dizer que a completude foi executada mas aqui tem um porém como foi dito antes foi executada porque exatamente esperavam-se estes dados para o mês em questão em condições normais a completude é completude quando todos os dados de formulário dependendo do cenário é necessário que seja reportado agora quando nós na verdade dizemos completos nós não estamos a gravar os dados nós estamos a definir uma data para rastrearmos sabermos quando é que estes dados foram completos e também qual foi a puntualidade da submissão desses dados aí nós faremos um rastreio e saberemos que ok de fato os dados foram submetidos completamente e de forma atempada ou não, então este completo é mais ou menos para nos dar estas informações e depois daqui vai nos dar um detalhe de quem foi a pessoa que submeteu, que fez o completo são os detalhes do utilizador que completou esta informação estes são informações básicas que nós vamos encontrar quando estamos a tratar dos nossos formulários agora o que nós vamos fazer uma vez que os dados foram completos e foram enviados nós simplesmente precisamos correr a avalidação para saber se estes dados de fato foram persistidos de forma coerente ou não então ao corrermos a avalidação aqui aparece um cenário é um alerta que na verdade nos diz os testes positivos devem ser sempre inferior em relação em relação aos testes efetuados nós temos todos os testes efetuados que envolvem os positivos e os negativos naturalmente é um denominador tem que ser maior em relação apenas aos testes positivos para homens e mulheres então alguma coisa de fato não está bem e esta regra de avalidação precisa nos chamar uma atenção a verificar a consistência dos dados e para sabermos o que está a acontecer então nós fechamos se calhar eu volto um pouco mais e digo e digo assim nós vamos ter uma sessão para a criação destas regras e nós vamos personalizar as nossas mensagens estas são mensagens que estão por default uma revisão então nós vamos criar porque de princípio as mensagens precisam ser simples e sugestivas então por enquanto não se preocupem como é que isto veio agora nós precisamos é para saber o alerta que na verdade vem e nos chama a atenção do que está a acontecer então de princípio o que nós precisamos verificar é olhar para o nosso formulário e nós encontramos aqui onde estão os testes positivos e depois temos aqui o total de testes claramente se fizermos uma matemática rápida entre 123 e 344 logicamente vai ser maior que 99 mais 174 e obviamente aquela alerta faz todo sentido então assim sendo é preciso revermos os nossos dados e rever os nossos dados vai nos remeter a seguinte situação ou foram lançados erradamente os dados relacionados aos testes positivos ou foram lançados erradamente os dados relacionados aos testes afratuados então com base nas nossas fontes primárias onde nós temos os nossos dados registrados vamos detetar o erro e voltamos a persistir esses dados de nosso formulário promocional eu opto por dizer que os testes positivos estão inconsistentes e coloco o valor real de 40 e para as mulheres coloco o valor por exemplo de 98 para qualquer outro que seja baixo dependendo do que a fonte primária vai me dizer e então volto a correr a validação e claramente esta validação tem que passar porque aquela condição que foi criada na inflegria de validação são plenamente satisfeitas então este é que é o cenário das validações para a entrada de dados de forma manual então vou passar aqui a palavra esta primeira sessão termina ter aqui uma pequena exercitação por parte dos colegas mas vou passar a palavra minha colegas Sheila para proceder a continuidade disto muito obrigada Nepassa palavra apresentação não sei se temos alguma questão antes de passarmos para a parte dos exercícios acho que este momento podem ser colocadas mensagens no slack mas vamos deixar aqui duas pessoas ou três poderem expor e só levantar a mão quem quiser falar vou levar a última questão eu acho que o senhor José colocou a mão acho que pode falar senhor José pensamos que participantes já devem ter visto o comportamento dos exercícios que estavam fazendo mas também se não puderem terminar de poder fazer a aposta exterior mesmo por questões então passamos agora para segunda sessão que na verdade não será diferente ou melhor tão diferente do que já fizemos até agora só que passaremos agora para saber alguns conceitos mais e depois outros mecanismos também de como correr as regras de devalidação foram para aviamento configurar isto eu não sei, conseguem ver a minha tela? sim obrigado sim, então e já anteriormente mas acho que este é a primeira desculpa por favor desculpa não agora conseguimos ver perfeito sim, então como dizia enquanto falamos das regras de devalidação e porque no DHS2 nós temos ferramentas específicas para captura ou recolha de dados para o sistema e estas ferramentas são o data entry como já tinha mostrado no primeiro exercício na primeira demonstração ou a entrada de dados agregados depois temos também o capture ou a captura de event simples e depois temos o trucker que é o rastreador não é? então estes são os 3 mecanismos que nós temos dentro do DHS2 para recolher os dados e por conseguinte é dentro desses 3 mecanismos em que nós configuramos as nossas regras de devalidação se trabalhamos com dados agregados configuramos para os dados agregados para os eventos, idas e para o rastreador também e estas regras de devalidação elas podem ser executadas e devolvermos um feedback tanto na ferramenta de entrada de dados quanto através de uso de outra ferramenta de qualidade de dados que nos pode permitir até fazer agendamentos para nos enviar notificações caso uma regra seja violada num determinado um certo tempo que não seja exatamente naquele momento em que nós corremos se forem a ver nos exercícios passados o que nós fizemos foi correr a regra manualmente mas caso isso nós podemos muito bem criar condições de agendar a ferramenta e com uma certa periodicidade ele vai correndo este serviço que vai verificando se existiram violações ou não e com uma determinada frequência vai nos enviar notificações para que nós possamos saber se algo está a correr mal é isto que nós encontramos quando falamos de regras de devalidação primeiro vamos olhar que temos as nossas interfaces lá nós podemos ter estes feedbacks e vamos laçar os dados mas por outro lado também se não quisermos fazer naquele momento nós podemos correr esta ferramenta não é de qualidade e dados que vai nos trazer esses feedbacks como uma determinada uma determinada rotina falávamos também há pouco tempo atrás sobre valores extremos metas, limites como quisermos tratar que são possíveis de ser configurados dentro do DHS-2 estas metas geralmente podem já estar inseridas num formulário dentro do DHS-2 mas podem de alguma forma estar a vir de sistemas externos não é em que precisamos pegar nesses dados trabalhar sobre eles de modo que possamos estruturá-los numa forma em que o DHS-2 possa reconhecer e depois importamos estes dados, estes metas para o DHS-2 e daí já podemos fazer a comparação a medida que os dados vão sendo inseridos voltamos de novo aquela situação inicial em que estes dados serão inseridos sim e serão comparados com a meta estabelecida mas se o cenário for tem uma meta que é um mínimo mas é possível se colher mais dados alerta sempre vai nos dizer mas normalmente continuaremos gravar os nossos dados dentro da base de dados isto pode ser feito estes metas podem ser inseridas dentro do DHS-2 criando variáveis simples que normalmente nós tratamos como elementos de dados dentro do DHS-2 ou então criando predictores que na verdade usam também do próprio data element ou elemento de dados em questão e pode nos ajudar a contar quantas vezes uma regra é violada então estes cenários todos como podem ver trabalham em conjunto para poder garantir que cada vez mais nós temos dados que façam algum sentido ou que tenham lógica dentro do nosso sistema então os predictores geralmente são usados em casos um pouco mais avançados para situações em que nós queremos não só verificar comparar as metas mas também contar o número que essas que essas que essas metas quer dizer que as violações podem as districções podem estar a acontecer e nessa altura também da sessão das configurações vamos ver como isso funciona mas porque um caso interessante um caso que tende a ser cada vez mais usado deixam-se aqui um link com alguma recomendação onde os participantes possam se inteirar inteirar mais sobre a questão dos predictores porque na verdade são uma funcionalidade não necessariamente nova para a versão que estamos mas é um conceito que tem-se usado nos últimos dias para ajudar a verificar cada vez mais a qualidade depois apresentamos também um exemplo de como é que os valores extremos podem ser gerados ou verificados dentro do próprio DHS-2 na verdade essas fórmulas já são convencionadas por padrões internacionais estatísticos clínicos sabem muito bem como como isso funciona mas uma das primeiras coisas que se procura encontrar é ver a fórmula que tem a ver com a média mais três vezes o desvio padrão depois também o período em que tem que ser analisado e depois um critério de exclusão o que é que isso significa necessariamente isso significa que se nós temos, por exemplo queremos comparar dados dos últimos 11 meses desde de dezembro de 2017 a dezembro de 2018 então nós temos que comparar dezembro de 2017 a outubro de 2018 dentro deste período nós sabemos, nós calculamos a média sobre os valores que lá foram inseridos então nós temos a segunda linha onde tem os valores a média é a soma de todos os valores dividido pelo número de repetições isto todos nós sabemos é por isso que temos aqui por exemplo uma média de 122.8 depois calcula-se também o desvio o desvio padrão segundo a fórmula dada e finalmente faz-se o cálculo do que potencialmente poderá ser considerado um valor extremo então segundo a fórmula que nós temos abaixo que é a média mais 3 vezes desvio padrão nós encontramos um valor aproximado a 173 então se em dezembro de 2018 nós tivermos um valor acima de 173 este valor pode ser considerado um valor extremo porque dentro daquilo que a média é esperada e o seu desvio padrão durante 11 meses de amostra não se atingiu a este valor então este valor que vem depois naturalmente será considerado um valor extremo e isso volta-se ainda aqueles cenários existem casos específicos o mais importante é sempre tomarmos atenção analisarmos esta possibilidade da existência do um dado extremo percebermos o porquê que este dado apareceu só depois desta investigação é que teremos em conta que de fato é um dado extremo porque é uma situação diferente naquele mês ou então é um dado extremo porque de fato mesmo alguma coisa de errado de errado aconteceu então quando falamos em DHS2 de valores extremos e provavelmente até também estatística não significa que seja necessariamente que seja um valor errado mas que é um valor que nos chama atenção, desperta o nosso foco e precisamos entender o que esse valor significa na realidade então essas são como disse são fórmulas que já existem são fórmulas que já foram convencionadas não é algo que o DHS2 propria mas cura-se e percebe-se como é que isto funciona então e esses valores extremos depois podem ser usados ou não, é aquilo que nós temos os dados extremos se concordarmos que são dados válidos por uma situação que na verdade comportou-se de forma diferente durante um mês específico então esse dado não pode ser ignorado tem parte da base de dados para gerar as nossas estatísticas finais mas se verificarmos que estes dados na verdade são dados que não fazem parte daquela alçada vieram de cenários dubidosos claramente isto vai comprometer as nossas estatísticas e nós precisamos precisarmos a tomofela então como tal nós vamos encontrar aqui um exemplo de cenários que aproximadamente são funcionais nós temos por um lado as variadas que colhem as doses administradas do EPI e por outro lado temos os limites estabelecidos mas há um caso que no mínimo é curioso de forma de baixo para cima vemos ok 402, 404 412 400 650 700 temos aqui dois cenários que de alguma forma chamam a atenção o primeiro é o segundo quer dizer, é isso o primeiro é o segundo, sim deixamos eu ver se coloco o meu cursor por aqui sim, o primeiro e o baixo para cima o primeiro é o segundo em que temos doses administradas de 412 mas temos uma meta de 400 fazendo os cultos provavelmente 412 ainda está próximo de 400 pode-se assumir como um dado extremo ou não dependendo do cenário mas o cenário de cima neste caso o último destacado em azul é um simplesmente curioso na essência quando nós vinhamos num padrão aceitado e de repente chegamos a um cenário em que tínhamos uma meta de 700 e as doses administradas são de 6.750 isto chama logo a princípio alguma coisa não está bem como disse, não quero assumir que não esteja bem mas mais uma vez vamos observar eifas para que chegamos à conclusão de fato que estes dados são ou não funcionais então esta parte é relacionada à segunda sessão e vamos se não existir alguma dúvida por aqui para algumas demonstrações do uso da ferramenta alguns tipos de agendamento eu sou então corrida automática de várias regras de validação de acordo com os filtros e fóremos a definir ok, eu não assisti temos alguma questão quem tiver pode só colocar a mão se não acho que me passa podemos passar para dê-lo eu tenho não você sim estamos a ouvir ok, salão minha dúvida é a origem daquele valor do desvio padrão o 16.4 onde é que foi esse valor se bem que a média calcula assim claramente mas onde é que veio o 16.4 para definir o consenso ao estandarizado então assumo que não houve nenhum cálculo aqui dentro quando se referia tanto sempre o cálculo alotino não sei se conseguiu ouvir sim sim, sempre percebi percebi e eu estava como enquanto falava, mas sei que me ouvia ok, então é como dizíamos não é? que já existem fórmulas essas fórmulas aqui na verdade foram calculadas eu não posso trazer aqui agora os meus apanhados a fórmula calculada para trazer este 16.6 mas este desvio padrão foi calculado com base nos valores que foram lançados dentro deste período nós temos ali a média e depois temos a... a fórmula do cálculo desvio padrão mas o cálculo desvio padrão dá necessariamente 16.4 o que tínhamos a fazer agora era buscar eu não sei se tenho alguma coisa com a fórmula desvio padrão enquanto isso se algum colega estiver depois pode colocar lá no Slack é só substituir os valores e aludados a 16.4 e daí já temos uma fórmula para calcular os valores extremos então não foi nada padronizado o que é calculado com base nestes dados que nós temos porque o que nós temos aqui é uma determinada amostra e esta amostra segue um determinado padrão e então com base nesta média é possível ver quais são os valores que podem ser instituídos tanto para cima e tanto para baixo este desvio padrão na verdade não pode passar acima de 122.8 da média para cima o que significaria estaríamos a falar de não poderias trapolar os 122 mais 16.4 ou 122 menos 16.4 os valores tinham que variar dentro desta perspectiva então para ter o valor extremo aí já temos, então, aquilo que a média mais três vezes o desvio padrão foi encontrado para dar aquele valor lá dos 173 que é o valor que é o valor máximo e o valor que vier acima deste já é considerado como um valor extremo então é basicamente é basicamente isto mas se quiserem as fórmulas depois nós colocamos isto aí sim sim é repregilível mesmo essa fórmula você não pode fazer nada ah bom, tá, tudo bem tudo bem tudo bem, tá, tá certo então não tem, não tem problema vamos partilhar as fórmulas obrigado obrigado mais alguma questão ou poderemos continuar com as demonstrações então ele passa não conseguimos ouvir, tá no mute ligou modo, não consigo ouvir não consigo ouvir nada tá, tudo bem, tudo bem desculpa, mais uma vez eu estava ali com o meu microfone então dizia que pronto eu estava a dar ali o refresh mas então vamos dar continuidade com as nossas demonstrações desta vez para este caso específico não vamos para a nossa entrada de dados onde tem lá os nossos formulários como fizemos na primeira mostra mas sim vamos ainda na nossa sessão onde encontramos as nossas aplicações, essa é o nosso menu principal como sempre dizemos praticamente todas as ferramentas que nós precisamos trabalhar elas estão aqui e mais uma vez vão aparecer de acordo com o previlégio de cada utilizador e desta feita então a ferramenta que nós vamos usar é esta, a qualidade de dados esta ferramenta permitimos correr validações é massa quando falamos de validações é massa estamos necessariamente a referir que podemos correr mais de uma validação para mais de uma unidade organizacional e para um tempo muito excedido porque quando nós vamos nós sabemos muito bem para ter acesso as ferramentas de entrada de dados nos nossos formulários, as nossas fichas nós temos que escolher uma unidade organizacional específica temos que escolher um período específico e claramente a própria ficha e aí é que corremos a validação de acordo com os dados que estamos em cima mas há situações em que nós precisamos fazer validações por exemplo dentro de dois meses para um distrito com todas as suas unidades organizacionais é claro que de alguma forma pode ser um pouco pelo número de validações ou violações que pode, que pode, que pode trazer mas nos permite e nos facilita ter estas informações a estes vários níveis então vamos aos filtros e assim vemos como isto funciona na essência ok nos temos aqui a nossa análise das reglas de validação e também uma radundá, a setembro deste lado cabe a nós nos escolher um desenho e depois nós estamos apenas a executar a validação então esta é a tela que nos é apresentada no princípio enquanto ela vai processando as unidades administrativas os estados organizacionais nós podemos apreciar aqui do outro lado os períodos que nós podemos fazer o filtro podemos ver aqui por exemplo o grupo de validações que nós queremos queremos correr e outras funções não menos importantes enviar notificações e persistir novos resultados e por aí fora então o trabalho que nós temos de fazer aqui mas uma vez é cumprir com aquelas dimensões necessárias não é para qual unidade nós queremos correr uma determinada validação e qual período nós queremos fazer eu vou dar um exemplo inicial para a primeira, para a primeira demonstração que nós fizemos e necessariamente nós estávamos aqui ela traz tudo que são unidades organizacionais que estão dentro do nosso sistema então nós temos que procurar o nosso país que é o Training Lands eu vou deixar um ver isto se tem em português como é que está mais assim, uma região alimentar não, temos aqui vamos lá ok temos aqui o nosso Training Land ainda está em português então temos aqui ou seja, provavelmente não se traduz temos aqui então a região alimentar e a região animal então eu vou escolher aqui por exemplo a região alimentar eu vou eu sei que a ficha que eu trabalhei no cenário passado era de abril então eu posso definir aqui o período que eu quero para fazer esta validação temos aqui abril, eu quero o período de abril até vamos lá, seria 31 da verdade, abril aqui tem acho que até 30 sim, mas para garantir que o dia 30 esteja incluso, então vou até 1 de maio e eu coloco aqui sim, e depois quando nós criamos as regras de validação isto depois ao denver a posterior na sessão que vai ministrar na manhã e vamos perceber que é sempre bom agrupar os metadados em grupos para que sempre que quisermos utilizá-los apenas chamamos o grupo e eles todos estão lá e vamos fazer uma seleção mas sabemos mais ou menos que variáveis relacionadas a Malária estão aqui, variáveis relacionadas a HIV encontramos aqui e outros programas então a ideia de agrupar estas restas variáveis e neste caso específico de agrupar estas regras é para medida que formos porrer corrermos todas aquelas regras que estão relacionadas a uma determinada ficha ou determinado grupo de fichas então para aquele caso o caso específico que eu demonstrei há pouco tempo atrás é o grupo do HIV e então sendo assim eu vou correr aqui com validade por que que ele diz sucesso ele diz sucesso pelo simples fato de naquela altura quando nós corremos a validação dentro do nosso formulário da nossa ficha deu-nos uma violação nós fomos corrigir a violação e voltamos a correr a regra e a regra passou e como não alteramos claramente ela aqui não encontra uma violação relacionada a este processo o que pode acontecer é que se nós por exemplo viermos para o training land e tiver alguma ficha relacionada a esta com alguma violação ela poderá nos trazer algum resultado então uma das coisas que nós podemos fazer para verificar é eu vou duplicar esta esta aba isso é o que eu queria fazer eu vou duplicar a aba vamos voltar a colocar a inconsistência por exemplo na nossa entrada de idades nós estávamos o distrito era cardinal hospital o período era a ficha era agraiva mensal o período era de abril de 2021 estamos aqui se nós voltarmos rapidamente a correr esta validação ela vai passar normalmente por que? porque nós encontramos as inconsistências que estavam dentro dos testes positivos e podemos voltar a lançar algum valor que nos viole a regra pode ser aqui 124 pode ser aqui 500 desde que garantamos que esta regra será violada é pronto estes dados já são inseridos e se executamos aqui então ela vai nos dar esta esta violação ao voltarmos para este cenário tem que acontecer esta regra de fato tem que ser violada então podemos até deixar aqui no train land não vai fazer mal porque todos eles são os seus filhos e ele poderá verificar esta talvez fazer um refresh sim então eu vou encontrar aqui logo acima o train land posso mesmo pecar nisto e eu selecionei um período de abril pois eu também seleciono aqui um período até 1 de maio eu faço ok e eu então clico aqui vai levar muito tempo porque eu não escolhi o grupo ele vai correr tudo que vai encontrar enfim eu acabei não colocando o grupo e naturalmente ele foi me trazer tudo que encontrou como regra as violadas dentro do sistema mas não era este o filtro que eu queria colocar pelo menos já dá aqui também algum feedback que se não específica o grupo ele vá tudo que está no sistema e traz tudo que é inconsistência então ok agora vamos aqui para o nosso grupo específico e vamos aqui validar e naturalmente ele traz apenas aquela validação e diz respeito vamos lá a incoerência que nós voltamos a colocar lá na ficha de entrada de dados então é isto que por exemplo esta regra de validação faz agora é porque que ela é importante quer dizer qual é a diferença que ela tem com a outra é exatamente o fato de ela para além de fazer esta corrida de regras de validação é massa e não só no específico formulario ela pode fazer buscar regra de validação de todo o sistema e de tudo que são fichas que estão dentro do sistema pode não ser muito aconselhável porque de fato fica se existirem mil violações é difícil depois começar a procurar o que é relacionado ao que então é sempre aconselhável a se procurar pelos grupos a configurar cenários por grupos e assim nós vamos sabendo que as violações podem ser provavelmente nos dados relacionados ao HIV ou nos lados relacionados à tuberculose ou nos dados relacionados à malária e por aí e por aí e por aí em diante e então é isto que acontece com a nossa analisa da regra de validação como ferramenta não é de analisidade e a outra particularidade é que é nesta ferramenta onde se faz um agendamento o agendamento que seria nós definiríamos uma periodicidade e diríamos todos os dias as zero horas por favor corre a minha regra de validação e envia-me uma notificação então já com outros mecanismos que o DHS2 oferece nós configuramos este agendamento todos as são três zero horas com o nosso critério ela vai correr estas validações e de seguida vai nos mandar as notificações podemos receber isto por e-mail por SMS e mesmo até dentro do próprio sistema e aí nós sabemos que não alguma coisa, os dados que foram lançados hoje alguma coisa aconteceu não podemos perceber na hora por exemplo da inserção dos dados porque temos um agendador que nos faz esse trabalho todos os santos dias e nos dá algum feedback sobre o que está acontecendo com os nossos dados dentro do sistema então esta é a particularidade que esta ferramenta de qualidade de dados especificamente para análise de regra de validação traz-nos em relação a outra particularidade das fichas dos formulários onde nós inserimos exatamente então esta aqui é uma das potencialidades que nós temos no VHS2 para cada vez mais nos ajudar a filtrar a filtrar os nossos dados agora temos aqui mais sessões mas desta vez é com um outro programa que é o programa de humanização os procedimentos serão os mesmos mas aqui existe uma particularidade maior porque vamos tratar de formulários que envolvem muitos cálculos para depois fazer a comparação lógica e depois nos trazer a validação então não sei, até aqui alguma questão para não ficar tudo acumulado e depois quando quiserem perguntar já não saberem nem de onde começar se calhar assim faz este dia então estamos aqui à disposição sim, e bom dia bom dia eu gostaria que repetisse pela parte do agendamento sim quando nós falamos de agendamentos automáticos nós estamos a dizer que nós instruímos o sistema para correr as regras de validação sozinho ou seja se recordar quando fizemos esta pequena demonstração se recordar quando fizemos esta pequena demonstração nós tivemos que executar manualmente esta validação certo? então esta é uma execução manual mas por alguma razão nós podemos achar que não, não vamos sempre correr e executar manualmente nós queremos que o sistema num determinado espaço de tempo definido possa correr isso nesse caso possa correr as regras sozinho e nos enviar notificações a dizer que existem inconsistências ou não então o agendar significaria dizer o que que as 18 horas de todos os dias ou as 20 horas de todos os dias ou as 0 horas de todos os dias corram as regras de validação segundo os filtros que eu vou colocar e enviem notificações para situações em que há inconsistências então o sistema vai correr as validações se encontrar uma inconsistência como esta automaticamente vai enviar algum tipo de feedback perceja ele por e-mail perceja ele por mensagem ou mesmo até por notificações dentro do próprio sistema em que vai avisar que ocorreram algumas inconsistências ou ocorreram algumas violações naquele mestre formulario e é necessário verificar esses dados para ver se de fato está tudo bem ou não eu entendi agora isso só pode acontecer se nós colocarmos as regras de validação no modelo certo? as regras de validação na verdade já estão associadas as fichas o que nós vamos fazer e as vezes que a ficha nós sabemos como é que é preenchida mas se não colocarmos que esse valor pode ser exorbitante para que não tenha atenção pode não acontecer sim é neste sentido que eu estou aqui a falar é exatamente exatamente isso que estávamos aqui a discutir o tempo todo o que vai acontecer aqui é o seguinte geralmente é opcional é opcional no sentido de ou pode correr manual ou pode agendar automaticamente para se por alguma razão na primeira no momento de inserção de dados no sistema por lápice aquela informação falhou por alguma razão e entrou no sistema então o agendamento vai ser responsável de voltar a fazer outra verificação aposterior caso encontre alguma anomalia aí ele vai trazer um feedback por alguma razão vocês deixaram entrar um dado que não deveria por exemplo, podemos confundir uma situação em que estamos naquela situação em que temos uma meta mas essa meta pode ser extrapolada enquanto na verdade não é este caso e lançarmos um valor maior ele nos alertar que o valor é maior e nós ainda assim aceitarmos e persistirmos esse dado na base de dados o agendamento quando for a fazer a verificação de novo há de nos trazer de novo aquela alerta e olha, há um dado que entrou lá que parece ser suspeito então aí nós vamos de novo para verificar os dados e vemos que de fato não é suspeito é aquele dado que nós deixamos entrar porque é uma meta quer dizer, extrapola a meta assim mas é algo esperado então, pode existir cenários pode existir vários cenários mas a ideia do agendamento muitas vezes é exatamente para voltar a trazer o que por algum lapso nós deixamos escapar na hora da inserção dos dados obrigada obrigada então, sim dizia que temos agora outras sessões de demonstração mas para para um outro um outro programa e dava que exatamente qual era a particularidade não é do outro programa que tem mais tem mais a ver com o número de campos e até também da complexidade não é que essas regras podem assumir dependendo da complexidade também do próprio formulário continua a ser a mesma, continua a ser o mesmo hospital apenas muda para a imunização e o período continua a ser o mesmo então vamos lembrar que no princípio quando apresentamos a lógica do desenho das regras de validação falávamos de esquerda e direita e eu dizia que esquerda e direita necessariamente uma convenção mas não significa que sempre as comparações de esquerda e direita pode ser de cima para baixo por aí fora e até pode ser entre formularios diferentes entre sessões diferentes no mesmo formulario ou até entre formularios completamente diferentes mas isto só fará sentido se nós acharmos que de facto precisamos comparar dados deste formulario de um outro formulario então é possível também validar estas situações e não, destes valores estão a ser colocados aqui estão a ser diferentes de um outro formulario que dependendo deste logo não faz muito sentido e ele vai invocar, quer dizer invocar regra e nos dá como feedback uma mensagem que nos vai despertar esta situação então, para este caso nós temos aqui incessões dentro do mesmo do mesmo formulario não é? e a nossa comparação vai ser feita entre este formulario das vacinações e o formulario relacionado aos stocks ok? então, o que isto significa? nós temos aqui por um lado estes totais que são totais das somas das linhas prestes campos nós temos vazio e podia ser também zero dá no mesmo, ela assume que é zero então faz 80 mais zero, 80 59 mais zero ou seja, este total é a adição destes dois colunas ok? e por outro lado temos também aqui o cenário dos stocks que é uma forma um pouco mais complexa aqui tem adições subtrações e por aí fora e se formos a ver, por exemplo aqui estes outros campos são zero mas tudo o que acontece é que este valor menos este valor e vai dar este, mas aqui dentro existem outras operações então, a medida que formos acrescentando os valores, estas operações vão mudar então, o que se pretende com isso? é termos uma validação que nos vai chamar a atenção do que que está a acontecer mais uma vez estes são cenários que numa primeira situação é para que compreendam como funcionam foram os cenários que eu criei para fazer esta demonstração ou seja, o dia a dia vão encontrar fichas completamente diferentes com regras de comparação completamente diferentes e a ideia é pegar a essência, a lógica e conseguir manipulá-lo de acordo com os cenários reais que forem acontecer no dia a dia então, para o meu cenário naturalmente executar esta esta regra e como era suposto este cenário que eu criei para a falhada então, ele já traja aqui as duas as regras que podem que devem aparecer nesse caso e bem, a minha mensagem não é muito sugestiva na verdade é um cenário de teste mas a posterior vamos fazer mensagens mais sugestivas mas aqui eu só nos diz que as doses administradas deveriam ser menores ou iguais as doses usadas e gastas então, é isso que devia ser eu conheço, nesse caso os campos aqui não configuramos para indicar os campos que estão acercados mas o que nós estamos a fazer aqui é a soma destes três valores não pode ser superior em relação a soma por exemplo deste campo aqui que é o 188 então, o que nós temos que fazer é procurar encontrar valores, mais uma vez a ideia seria verificar a nossa fonte primária rever os nossos dados e para sabermos onde está o erro o erro estará na sessão dos estoques ou o erro estará na sessão das vacinações então, como são dados que nós já temos em algum lugar, é muito fácil discutir esses dados e verificar o erro e então procurar corrigir eu simplesmente se aumento apenas 7 no meu cenário deve normalmente passar esta execução então, ao executar passou a a execução de baixo este cenário aqui neste exato comento precisam descartar, é um erro dessa instância de teste se forem a ver os valores são repetidos e isso depois podemos dar um tratamento para os nossos exercícios certamente isso não vai acontecer mas então é algo que é esperado porque eu se volto se volto a devolver aqui o meu 4 que estava anteriormente e volto a executar esta função ou ver que os valores de tratamento são os mesmos logo eles estão a buscar as mesmas variáveis e estou a uma reta que por alguma razão acabou dando um pequeno erro mas ela passa como estava aqui a mostrar temos aqui o nosso o nosso set ela passa e aquela violação foi ultrapassada e o mesmo cenário é o que nós podemos fazer também lá nas regras de validação tendo em conta a ferramenta de análise então eu voltaria para aqui e fazia um pequeno um pequeno refresh para garantir que todas as alterações que eu fiz do outro lado refletam-se também aqui deste lado voltamos a nossa unidade quer dizer, o nosso país nesse caso que é o nosso Training Land encontramos aqui a nossa região aqueles dados estão de novo de abril então até posso se eu não filtrar dados de abril e deixar o período que está aqui ele vai trazer quaisquer violações que encontrar relacionado a imunização dentro desse período todo desde que nós coloquemos aqui agora aquilo que é o grupo que faz parte da imunização então neste caso onde está o meu grupo de imunização ok regras de validação de imunização eu vou correr assim e depois posso filtrar para o specificamente para o abril e aí vemos o que que nos espera como resultados que vão trazer vejam só, eu corri para um período bem maior e ele trouxe tudo o que encontrou mas claramente específico as regras de validação de imunização então porque não é exatamente isto que eu quero neste exato momento eu vou filtrar o período que eu quero em questão aquela ficha é nós vamos trabalhar com dados relacionados a abril então eu vou colocar aqui de novo o período relacionado a abril depois também vou filtrar isto para que esteja dentro de abril sim, então neste caso eu vou até um de maio garanto que cubra o 31 de abril e regras de validação de imunização e então eu valido terá acontecido provavelmente dentro desta região alimentar deve ter lá muita informação isto deixa-me encontrar o meu distrito sim eu troquei o distrito então nós dissemos que esta ficha a ficha que trabalhamos pertence a um hospital não é cardinal e não é região animal então aqui podemos voltar a validar isto de novo ainda traz alguma informação maior vamos para o hospital específico pronto, então temos aqui 0,4 0,5 tem isso mesmo e regra de validação de imunização vamos lá ok, então fizemos um filtro específico para aquilo que nós criamos e trouxe apenas aquela regra que nos diz respeito então quando nós falamos que validações é massa é exatamente o que aconteceu nos sinais anteriores se nós não colocamos um filtro específico e dissemos ok, queremos que traga validações de toda a região animal e se lá tiverem violações claramente ele vai trazer estas violações então e o que nós podemos encontrar aqui é que podemos sim trair estas validações em vários formatos de dados nós podemos fazer o download destas informações por exemplo em um formato pdf podemos fazer também o download disto não sei se isto vai ouvir agora sim, então nós temos aqui um pdf gerado com as validações nós podemos posir lá fazer um cross check com a fonte primária e fazer aqueles estudos de praxe que tem sido feito nas validações e perceber onde está o potencial erro temos também mais a situação dos detalhes aqui podemos baixar em pdf quer dizer já precisamos pdf, pode baixar em excel podem também tem aqui o csv que é um outro formato de dados muito próximo ao excel mas isto será o critério do formato que o participante quiser ou visador nesse caso quiser usar e depois também temos os detalhes aqui os detalhes traja a informação de forma mais mais concisa então o que que nós estamos a dizer é que nestes detalhes nós procuramos para saber onde é que estão onde é que estão o grande problema se aprecipe o nós dissemos ok, que por exemplo as 12 administradas de dpt devem ser inferiores ao total usarmos e desperdiçados nós já temos aqui por exemplo o lado esquerdo as doses administradas que temos do lado direito vamos lá tipo o total dos usados e os desperdiçados então como dentro daquela sessão no formular existem vários campos ele vai trazer primeiro por cada um dos lados quais são os campos que foram populados e quais são os campos que estão em zero ou vazio e então vamos ver que para o primeiro cenário das vacinações nós tínhamos aqueles três campos populados e que nos davam este resultado e para o lado dos estoques nós tínhamos apenas dois campos populados não é o saldo final e depois o saldo inicial e a operação que acontecia era o saldo inicial sobre os menos o saldo final e deste lado a operação que acontecia era a soma aritmética das três variados e quando se dá o valor final percebe-se que de fato este valor das vacinações é inferior ao valor dos estoques e não pode ser isso que a regra nos orienta a fazer então aí nos detalhes nós vemos isso com mais clareza provavelmente já conseguimos saber qual provavelmente uma das variáveis deveria ter algum dado não tem então confrontando as fontes a dizer que ok por exemplo nas quebradas podia ter um valor x e esse x havia de fazer com que de fato essa condição fosse satisfeita então uma vez isto é mais um detalhe para nos ajudar a verificar mais, a procurar mais rastrear mais dos erros e feito isso então nós voltámos corrigimos a situação e tudo volta ao normal então isto é o que nós temos para a segunda sessão e antes que passe a palavra da minha colega Sheila eu ia perguntar aos participantes se tem alguma questão e com base nisso ultrapassamos e continuamos alô sim sim Nipaz sim sim eu poderia falar rapidamente sobre aquela parte de a valorização em conjunto a valorização em conjunto é massa ah tá bem tá bem ok não estava ok ok por exemplo eu falo logo aqui vai me corrigir se eu estiver errado se eu não tiver percebido direito eu corrigisto e ele vai me trazer estas informações todas para que eu trouxe o que eu orientei será isso sim Zui sim ok então o que acontece aqui na verdade este cabeçalho é o mesmo com todos aqueles outros o que acontece é que para aquela regra que foi criada o que ela vai fazer eu vou voltar um pouco adiver que dentro deste distrito existem várias unidades sanitárias ou várias instalações vai variando de novo pra novo e cada uma dessas instalações ou unidades sanitárias tem aquele formulário preenchido com os diferentes tipos de valores e muitos desses valores daqueles formulários estão a violar as regras por isso que quando se seleciona o distrito neste período determinado e valida-se esta regra ele vai pegar todas as influções então adiver por exemplo esta regra diz respeito e esta vigia ao centro de saúde eu não sei isto deve ser corpo ou coisa parecida adiver que aqui nas unidades sanitárias nós temos diferentes variedades sanitárias ok por que? porque nós assumimos que a regra tem que ser currida no nível superior que eu distrito e que essas unidades sanitárias pertencem primeiro identifica pela unidade sanitária depois pronto o período que foi definido para que o filtro corresse a importância desta regra de validação é dada na altura em que se cria a regra de validação nós sabemos se é baixa se é alta ou se é média e este critério também quer dizer até que ponto esta informação esta violação é crítica ou não porque se dizemos que não a importância desta é alta então aí temos que obrigatoriamente ver bem os dados e revisar todas elas todos os dados mas isto aqui também é mais um chamariz que nos leva a tomar mais em consideração e levar a resolver puntualmente o possível problema que pode estar a ser aqui levantado depois aqui é a mensagem neste caso que é enviada de acordo com a regra que foi configurada e aqui são os valores que são comparados e os determinados operadores que fazem parte desta comparação claramente depois aqui temos aquelas detalhes que eu já estava mesmo a pouco tempo a explicar então é basicamente isto que acontece quando corremos estas validações é massa ok muito obrigado obrigado ok não sei se temos mais alguma questão ok, então antes de passarmos para os exercícios eu vou convidar a Guilhermina Guilhermina as que podes partilhar até lá para para aqui falar um dia as presidências mais uma vez boa tarde porque tenham conseguido usar um pouco tempo administrado para esticar um pouco as pernas mudar um pouco de água e claramente também passear um pouco sobre o exercício que foi deixado em esta última sessão nós falamos sobre notificações de validações mas associado a isto temos uma demonstração de um ponto que também foi discutido na sessão passada mas não foi feita a demonstração que tem a ver com as regras de validação não é para dados comparados com certos limites então iremos fazer esta demonstração dos limites e também falaremos um pouco aqui sobre como é que as notificações são enviadas aos diversos os diversos é utilizadores notificações eu penso que em sistemas de informação nós já estamos abituados hoje os nossos sistemas são tipicamente orientados a notificações porque nem sempre estamos ali logados ao sistema há momentos em que estamos prontos a fazer uma outra tarefa e geralmente uma mensagem caindo no nosso telefone um e-mail entra no nosso inbox não é é uma espécie de alarme estamos a dormir e de repente quando não temos um alarme se calhar passamos da hora e nos ocuparmos os nossos afazentes então uma notificação funcionaria quase do mesmo jeito para chamar a atenção precisamos de rever alguma coisa que está a acontecer lá dentro do nosso sistema e claramente vão existir vários tipos de notificações dependendo de cada cenário é específico agora nós estamos aqui a tratar de regras de validação como um mecanismo para garantir a qualidade de dados naturalmente que as nossas notificações também serão relacionadas a qualidade e a qualidade o que nós podemos encontrar como notificações dentro do do DHS2 seriam as mensagens internas do próprio sistema o que significa que após correr a validação de forma agendada e acionar o mecanismo de notificação uma mensagem enviada para logo no painel inicial do utilizador a princípio logo que fizer o login terá uma mensagem no canto superior direito a contar números como Candijo 1, 2, 3, 4, 5 e isso vai refletir o número de notificações que tem não é no estado de espera para uma leitura porque logo que a Lermos então esta numeração desaparece se eram 5, passam a ser 4 se eram 5, passam a ser 3 e ficam 0 quando Lermos toda podemos também ter notificações que são enviadas via e-mail não é na verdade são aqueles relatórios que foram extraídos já baixamos um identico ao PDR que podem ser enviados para o utilizador no sentido de ter noção que alguma atividade inconsistente está a ocorrer no sistema relacionado aos dados inseridos naturalmente e temos também a questão das SMS isto já entra diretamente no nosso celular no nosso phone e também nos alerta sobre o mesmo ocorrido as formas de envio são diferentes claramente mas o contexto o conteúdo é obviamente o mesmo o processo de configuração de cada uma delas varia, não é? O caso de SMS que envolvem custos adicionais a medida em que tem que se envolver uma operadora de telecomunicações de improvisadores serviços para fazer com que as SMS saiam do nosso sistema e chegam aos nossos celulares e também aqui a questão do e-mail não seriamente envolva custos mas apenas algumas configurações um servidor de e-mail que permite fazer o reencanamento destes e-mails para os nossos inbox sim, então isto é o que nós encontramos como as possíveis formas de notificações então as notificações também podem ser configuradas de forma personalizada ou seja, este é o melhor termo podemos personalizar as notificações de modo que em algum momento referimos a questão da unidade organizacional em causa o período em causa regra na verdade que está também a ser violada neste momento então estas informações todas podem ser manipuladas e personalizada a um determinado critério mas também, em caso não, já tem critério normal que é visualizado logo que corremos as nossas validações ali e podemos espelar então, basicamente como notificações isso o que temos o que se recomenda muitas vezes também é preciso que se definam um certo nível de periodicidade que deia o espaço do utilizador ter o tempo suficiente para poder ler as notificações porque se quando recebemos notificações de forma sobrecarregada de repente chegamos encontramos a nossa caixa de mensagem com mais de 1.000 mensagens provavelmente lemos as primeiras 5 e depois descartamos o resto e provavelmente o perigo estava no resto o que descartamos então uma das coisas que sugere a medida que uma notificação entra se calhar desce um tempo para que se verifique e logo se sai assim para a nossa caixa fica cheia e depois acabamos perdendo aquilo que são as informações que poderiam estar transmitidas através do nosso sistema então é basicamente isso termos notificações vamos agora fazer a nossa demonstração das nossas regras com limites então dando continuidade vamos agora trabalhar como dizia em regras de valutações que fazem comparações com limites previamente definidos e são necessariamente metas discutimos anteriormente que as metas podem ser inseridas no sistema podem ser importadas de diversas fontes então o que vai acontecer é que para o nosso exercício em questão nós temos aqui vamos escolher aqui um outro andar de sanitária em que temos o formulário de demonstração que pretendemos fazer na nossa simulação isto é necessariamente um beagle que está ao meu certe então eu tenho aqui minha unidade que é o beagle hospital e eu vou escolher aqui o meu formulário que é imunização e o período para este cenário é de março 2021 ok então aqui o que nós trazemos como a lógica que vai ser usada para verificar esta comparação nós vamos usar não é da segunda dois nesse caso e vamos verificar estas duas colunas e vamos ter aqui o resultado final só que diferentemente com os outros cenários em que nós fazíamos a validação ou dentro do mesmo ou dentro ou entre vários formulários de diferentes várias sessões do mesmo formulário aqui nós vamos fazer esta vamos correr esta validação com base numa variável importada separadamente que é o nosso elemento de idade que vai carregar a nossa que vai carregar a nossa a nossa meta nesse caso o nosso limite que pretende se pretende comparar ok então o que que acontece por alguma razão porque as variáveis estão a ficar soltas para fazer alguma comparação é eu por exemplo posso correr agora esta esta validação eu vou correr esta validação agora e vamos ter aqui por exemplo um valor esta é uma validação que não tem nada a ver com o nosso cenário mas está lá e ela correu mas a validação que nós queremos não correu porque a princípio esta validação passa mas nós não sabemos como passou, por que passou porque nós não temos este dado, não sabemos onde está este dado é uma meta que foi configurada em algum lugar está dentro do sistema mas não está dentro do mesmo formulário então para facilitar isso o que acontece é que nós criamos um pequeno formulário na verdade este formulário que nós criamos é para visualizar o dado nós vamos fazer aqui o duplicar então está no mesmo está no mesmo hospital esta que seria a meta nesse caso a segunda dose o período continua a ser março de 2021 então aqui nós só criamos isto para mostrar que existe essa meta e carrega um valor então o valor que está neste pequeno formulário para visualizar essa meta é de 1.700 então a pergunta é será que de facto a regra está a fazer algum sentido então voltamos para lá e fazemos uma devida com a comparação então é aí que nós de repente temos para a nossa segunda dose de vacinações vamos dizer que é aqui então nós temos por exemplo 1.063 e por outro lado temos aqui 1.700 e a regra diz que deve ser na verdade as doses já demonstradas devem ser inferior ao limite claro a regra faz todo sentido por isso passa mas então como é possível por alguma razão não sei se isso acontece no cenário real definirem-se metas e depois por alguma razão aumentarem-se não sei mas imaginando um cenário desse nós vamos que não lançamos uma meta erradamente ou então podemos diminuir por exemplo a meta para mil e esse cenário deve falhar, não deve passar porque, quer dizer, deve nos alertar não que não deve passar porque já discutimos aqui que as situações em que os valores escolhidos podem ser maior que a meta é como se fosse um ganho mas ele deve nos alertar que até certo ponto já passamos da meta então se voltarmos para cá sim se voltarmos para podemos correr mesmo aqui de cima se voltarmos para cá e executarmos a nossa a nossa regra claramente deve nos dar este resultado que diz de fato que a segunda dose administrada não é deve ser inferior ao limite não é das segundo doses separadas então temos que de fato a segunda dose administrada são 1963 mas a meta é de mil se não for um caso ótimo então temos que rever esses dados e procurar e darmos o devido tratamento e fora isso podemos também fazer aquilo que temos feito normalmente que são os nossos os nossos agendamentos e viemos então para a nossa qualidade de dados não é viemos com a nossa qualidade de dados fazemos aqui a execução estes dados são referentes a março vamos para não trazer-nos muita coisa vamos apenas buscar dados de março ok e aqui vamos colocar até abril aqui colocamos até abril quer dizer nesse caso um que é para garantir o último dia fechar o vídeo completamente a regra de validação aqui tem a ver com os limites da imunização este é o grupo em que faz parte daquela regra aqui desculpa aquela regra da imunização e então aqui podemos já voltar e procurar o nosso a nossa unidade administrativa ou a nossa instalação e podemos colocar aqui o training line vamos colocar o training line para ver se nos traz muita coisa assim caso traga e tal podemos filtrar depois a nossa unidade sanitária específica claro que tem muita coisa aqui a violar a regra e esses cenários no dia-dia normal isso não pode acontecer esses cenários acontecem aqui nessa instância devidamente para uma instância de teste e é preciso mostrar que cenários cenários desses acontecem mas se estes cenários estiverem a acontecer assim nas vossas instâncias reais então alguma coisa não está não está bem não é um bom indicador pode se encontrar uma, duas regra de colar de preferência nenhuma regra de colar então por isso enquanto em quanto formação vejam isto como bom óleo como conteúdo de ensino de aprendizagem mas enquanto cenário real isto é muito grave então voltamos e vamos já direto a nossa a nossa unidade sanitária específica ou não decorei bem mas acho que deve ser de mal de beagle deve ser onde está o meu instituto posso ver rapidamente ótimo obrigado então vamos lá será este provavelmente sim me lembrava do getway que eu estava a usar não sei se depois trocaste não é o getway que eu preciso e de ver rapidamente beagle está aqui dog animal dog district então temos aqui o nosso beagle pronto e está tudo ok e pronto então ao clicarmos isto ele vai vos trazer exatamente aquela regra a ser violada então se voltamos para cá para o nosso cenário e voltamos a colocar a nossa meta na verdade a meta que precisamos alterar que não deve ser de mil deve ser exatamente das mil e setecentas como estava anteriormente e viemos correr a nossa viemos correr de novo aqui a nossa ferramenta esta ferramenta deve passar normalmente ok então ok então vamos aqui de novo o nosso training land animal dog e finalmente o beagle acho que lá está não está tudo bem e temos que colocar o trago março e aqui vamos até em de abril pronto aqui escolhemos o grupo nesse caso temos que eram os limiares de imunização e então aqui clicamos em validar e pronto, ele nos traz aqui acho que eu fui para algum lugar que não deve ser ah está bem 9 de maio então a primeira imunização pronto, perfeito e passou porque nós alteramos a meta e colocamos uma meta que de fato é corresponde está dentro daquilo que são as regras que foram configuradas até agora a meta é maior ou igual ao valor por exemplo da segunda dose administrada então este é um cenário vou voltar aqui só colocar a data de hoje só para ver se nos traz algum cenário se nos traz alguma inconsistência ok então depois de fazer o desisto e aqui para baixo sim então nós temos aqui este este este checklist um checkbox que pede para enviar uma notificação então nós ocorremos ao validar este cenário significa que para além de trazer esta para além de trazer esta mensagem aqui ele automaticamente terá que enviar estas informações para determinado número de utilizadores que foram previamente configurados para receber estas notificações num dos três meios que foi lá especificado agora como é que isso se faz como é que isso deve ser feito é preciso garantir que os utilizadores que vão receber uma determinada regra de validação façam parte de um grupo não é especificado para receber estas validações e é preciso também que algumas configurações nas contas do pessoal que está a fazer um vídeo destas notificações estejam configuradas de modo a permitir que o utilizador possa receber as notificações aqui por exemplo nas configurações ao ver que temos aqui o padrão do sistema receber notificações de e-mail sim se estiver assim então quer dizer que o utilizador vai receber notificações sempre que forem enviadas claramente acalte lá no que esteja online senão não vai receber depois receber notificações de SMS sim se está assim ele também vai receber essas notificações claro acalte lá no que esteja um proveador de serviços de telecomunicações que fez um acordo e vai permitir que essas SMS saiam do sistema para os diferentes telefones e as mensagens na verdade do nosso sistema estarão identificados nesta caixa aqui que virá a contar agora não sei se vão receber porque nós estamos lá o grupo que está recebendo o grupo de imunização e nem todos os participantes estão lá então vamos adicionar a este grupo e vão receber esta notificação o que acontece geralmente ao clicar nessa caixa o que vai acontecer é que nós vamos ter aqui um inbox é que vamos ter as mensagens de validação mensagens de tickets são mensagens de pedido de suporte quando queremos um determinado suporte para resolver um problema que temos então criamos um ticket e temos também que mensagens do sistema geralmente têm sido a log e alguns erros que quer dizer, alguns alertas que o próprio sistema se só envia de acordo com algumas situações que têm que têm agendada então eu tenho uma regra aqui que alguém enviou em algum momento para mim que é uma validação e basicamente o que é que ela vem vem o nome dos participantes que fazem parte do grupo em questão para receber estas notificações e logo embaixo então vem as informações relacionadas a violação o que significa que temos aqui primeiro vamos lá como é que chama as referências das violações para AIG-0 depois aqui já começa a dar as notificações na verdade começa a dar as regras que foram violadas então dependendo das regras que foram encontradas ele vai trazer todas elas para serem verificadas ou não, mas como eu estava a dizer geralmente no dia a dia não deverá receber tantas notificações assim ou tantas regras violadas assim não é suposto ser, é suposto as coisas estariam a funcionar então em casos de um pequeno engano aí já temos uma notificação que vai nos dar uma ou duas linhas com regras com regras violadas então é basicamente isto que é a revisão das regras de validação e agora penso que estarão já em condições de criar as regras de validação e notificar os visados caso estes regras sejam visualizados e isto tudo então estar reservado para a situação de amanhã não sei se exista alguma questão a ser levantada alguma creixima alguma sugestão antes que possa falar para minha colega Sheila sim participantes colegas ainda estão aí sim, passamos aqui passamos aqui eu não sei se estamos em sim obrigado, obrigado se você está a fazer uma pergunta geral é geral não, é interessante tudo o que você teve a fazer a explanação e fez muito bem o que eu queria pedir é um reforço para os exercícios que devemos fazer porque da ficha que nós temos aqui que é dos exercícios ele não explica muito bem o que é que se pretende então eu queria uma explanação de dirigir somente a forma de exercícios porque a explicação eu percebi muito bem mas não sei se quando faço coloco ali os parâmetros para a seleção daquela informação que orienta o exercício já conclui ou não então, se já conclui o que é que devo fazer devo copiar os erros que aparecem para o primeiro exercício, por exemplo e responder o primeiro exercício o que é que efetivamente devo fazer então eu pedi uma explicação de 5 minutos dirigido aos exercícios não sei se isto é comum com os outros participantes mas é o que eu tenho obrigado bom presta a questão sua especificamente antes que os outros colegas coloquem tudo bem pode-se dar um passo a passo para os ouvelos mas é segunda metodologia da academia existem dois tipos de exercícios os não submetidos geralmente são estes de demonstração que mesmo só para os participantes seguirem e encontrarem as suas dificuldades e exporem e existem os exercícios de submissão estes então estão orientando de como é que devem proceder após a resolução destes exercícios tem que tirar um screenshot e fazer o upload no mundo ou seja tem orientações específicas de como é que deve ser feita a submissão mas isso não retira a necessidade de melhorar estes exercícios e colocar uma informação adicional para os participantes conseguir ansiar como sempre o soltamos estamos aqui estamos no slide estamos em todas as plataformas partilhadas e qualquer que é questão podemos resolver mas já nesse caso este é a situação e vamos dar um jeito de melhorar mas vou depois deixar a obrigada acho que o Nepal já explicou os exercícios que foram apresentados e eles precisam ser submetidos ao mudo eram exercícios apenas para vocês praticarem mas quando decorar dos dias nós vamos ter alguns exercícios realmente que serão submetidos provavelmente amanhã teremos uma sessão que vai necessitar que se submita os exercícios e será especificado ou explicado como é que irão fazer a submissão e no mudo tem uma sessão onde tem o anúncio e também tem como é que são submetidos os exercícios no mudo logo a primeira sessão tem um ficheiro que explica como é que é feita essa mesma submissão ok então agora passamos para para um exercício que é o último que vamos fazer usando o mudo então eu vou partilhar o link não não slag enquanto eu vou prejetar a tela ok