ABSTRACT
INTRODUCCIÓN: En este trabajo, se analiza la situación y principales características de las causas de muerte "poco útiles" del Hospital de Atención Integral del Adulto Mayor (HAIAM). Se proceso la base de datos sobre defunción de enero a julio del 2018, que se encuentra validada según los criterios vigentes para identificación y análisis de la exactitud de la información sobre las causas básicas de muerte. METODOLOGÍA: Estudio descriptivo, cuantitativo, transversal. El universo son los registros de defunciones totales ocurridas de enero a julio del 2018. Se calcula el porcentaje de las causas de muerte "poco útiles" en el total de defunciones del HAIAM, incluye muertes de más y menos de 48 horas. RESULTADOS: 3 de cada 10 muertes registradas corresponde a causas "poco útiles" durante el período analizado, con un 24% de causas poco útiles. Dentro de estos el más alto porcentaje (50%) corresponde a causas sin suficiente especificación. El 47% corresponde a causas intermedias de muerte, y un 3% como causas de defunción mal definidas. CONCLUSIÓN: La importancia de verificar la calidad de la información en relación a mortalidad aplicando los códigos garbage para validar las causas de muerte representa un aporte importante en relación a la calidad de información. Las causas de muerte mal definidas alteran el análisis de la información clínica y epidemiológica.(au)
BACKGROUND: this article analyzes the use and the main characteristics of mortality garbage codes in Hospital de Atención Integral del Adulto Mayor (HAIAM). The death database was processed from January to July 2018, which was validated according to the current criteria for the identification and analysis of the accuracy of the information on the basic causes of death. METHODS: Descriptive, quantitative, cross-sectional study. The universe is the total of deaths that occurred from January to July 2018. The percentage of mortality garbage codes in from total deaths of HAIAM was calculated, including deaths of more and less than 48 hours. RESULTS: 3 out of every 10 deaths registered correspond to "garbage codes" during the analyzed period, corresponding to 24% of garbage codes. The highest percentage (50%) were death causes with poor specification. 47% where intermediate causes of death and 3% poorly defined causes of death. CONCLUSION: The importance of verifying the quality of information about mortality, using garbage codes to validate death causes, is an important contribution. Garbage codes alter the appropriate analysis of clinical and epidemiological information.(au)