Rocha, Fernando Jorge Pedro da Silva Pinto daSantos, Raquel Garcia dos2023-02-062023-02-062022-12-21http://hdl.handle.net/10451/56158A doação de sangue é indispensável para salvar vidas, sendo em algumas situações inevitável a transfusão. Em Portugal todos os dias são necessárias entre 900 e 950 unidades de sangue nos hospitais e tendo em conta que os componentes sanguíneos têm um prazo de validade é de extrema importância manter a regularidade das colheitas, sendo as dádivas regulares essenciais para garantir a estabilidade das reservas e o funcionamento do sistema de saúde. A pouca disponibilidade de ferramentas que possibilitem o estudo geográfico destes fenómenos, dificulta o planeamento de sessões de colheita. Face a estes dados é fundamental que haja na área da saúde, sistemas de informação (SI) que permitam uma boa gestão das sessões de colheita de forma a contribuir para uma eficaz racionalização de recursos. Este estágio teve por objetivo principal os seguintes pontos de atuação: i) identificação geográfica das sessões de colheita de sangue; ii) análise da distribuição geográfica dos diferentes grupos sanguíneos. Neste trabalho é construído um dashboard que permite auxiliar o Instituto Português do Sangue e Transplantação (IPST) no planeamento de sessões de colheita. De forma a facilitar a construção e o acesso do dashboard foi utilizado o software Power BI, que não só facilita a introdução de novos registos, como permite que a informação esteja sempre atualizada. Inicialmente procedeu-se à recolha e tratamento de dados com o intuito de criação e estruturação de uma base de dados em Excel. Posteriormente realizou-se a geocodificação das sessões de colheita de sangue. Preparada a informação, pretende-se compreender as dinâmicas espaciais da dádiva de sangue, desse modo aplicaram-se métodos estatísticos, nomeadamente o Índice de Moran e análise de Hot Spot, com vista a identificar padrões espaciais e constatar se a distribuição espacial é aleatória ou aglomerada. De modo a observar de forma coesa a densidade de brigadas móveis, procedeu-se à aplicação do método da densidade de Kernel. Foi também realizada uma análise de potencial, recorrendo ao método Regressão Linear Múltipla (RLM), como forma de perspetivar se alguns aspetos populacionais influenciam o número de dádivas. Por fim, através da aplicação Power BI procedeu-se à criação de um dashboard que foi apresentado e disponibilizado ao IPST.Blood donation is essential to save lives, and in some situations, transfusion is unavoidable. In Portugal, between 900 and 950 units of blood are needed every day in hospitals and, taking into account that blood components have an expiration date, it is extremely important to maintain the regularity of collections, with regular donations being essential to guarantee the stability of reserves and the functioning of the health system. The limited availability of tools that allow the geographical study of these phenomena makes it difficult to plan collection sessions. In view of these data, it is essential that there are information systems in the health area that allow for a good management of collection sessions in order to contribute to an effective rationalization of resources. The main objective of this internship was the following points of action: i) geographical identification of the blood collection sessions; ii) analysis of the geographic distribution of the different blood groups. In this work, a dashboard is built that helps the Portuguese Institute of Blood and Transplantation (IPST) in the planning of harvesting sessions. In order to facilitate the construction and access of the dashboard, the Power BI software was used, which not only facilitates the introduction of new records, but also allows the information to be always updated. Initially, data was collected and processed with the aim of creating and structuring a database in Excel. Subsequently, the geocoding of the blood collection sessions was carried out. Having prepared the information, it is intended to understand the spatial dynamics of blood donation, in this way statistical methods were applied, namely the Moran Index and Hot Spot analysis, in order to identify spatial patterns and verify if the spatial distribution is random or agglomerated. In order to, cohesively observe the density of mobile brigades, the Kernel density method was applied. A potential analysis was also carried out, using the Multiple Linear Regression (MLR) method, as a way of envisioning whether some population aspects influence the number of donations. Finally, through the Power BI application, a dashboard was created that was presented and made available to the IPST.porDádivas de sangueSessões de colheitaAnálise espacialmaster thesis203200950