Quality of cause-of-death data in Brazil: Garbage codes among registered deaths in 2000 and 2015 / Qualidade dos dados sobre causas de morte no Brasil: códigos garbage nos

ABSTRACT Introduction: reliability of mortality data is essential for health assessment and planning. In Brazil, a high proportion of deaths is attributed to causes that should not be considered as underlying causes of deaths, named garbage codes (GC). To tackle this issue, in 2005, the Brazilian Ministry of Health (MoH) implements the investigation of GC-R codes (codes from chapter 18 "Symptoms, signs and abnormal clinical and laboratory findings, not elsewhere classified, ICD-10") to improve the quality of cause-of-death data. This study analyzes the GC cause of death, considered as the indicator of data quality, in Brazil, regions, states and municipalities in 2000 and 2015. Methods: death records from the Brazilian Mortality Information System (SIM) were used. Analysis was performed for two GC groups: R codes and non-R codes, such as J18.0-J18.9 (Pneumonia unspecified). Crude and age-standardized rates, number of deaths and proportions were considered. Results: an overall improvement in the quality of mortality data in 2015 was detected, with variations among regions, age groups and size of municipalities. The improvement in the quality of mortality data in the Northeastern and Northern regions for GC-R codes is emphasized. Higher GC rates were observed among the older adults (60+ years old). The differences among the areas observed in 2015 were smaller. Conclusion: the efforts of the MoH in implementing the investigation of GC-R codes have contributed to the progress of data quality. Investment is still necessary to improve the quality of cause-of-death statistics.

RESUMO Introdução: a confiabilidade dos dados de mortalidade é essencial para avaliação e planejamento da saúde. No Brasil, uma alta proporção de óbitos é atribuída a causas que não devem ser consideradas como causa básica (CBO) de óbitos, códigos garbage (CG). Para enfrentar essa questão, em 2005 o Ministério da Saúde (MS) implementou a investigação de CG-códigos R (capítulo 18 "Sintomas, sinais e achados anormais de exames clínicos e de laboratório, não classificados em outra parte, CID-10") para reduzir o impacto do erro de classificação das CBO. O estudo analisa os óbitos classificados como CG, considerados indicadores de qualidade dos dados, para o Brasil, regiões, estados e municípios, em 2000 e 2015. Métodos: utilizaram-se os registros de óbitos do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). A análise foi realizada para dois grupos de CG: códigos R e não códigos R, como J18.0-J18.9 Pneumonias não especificadas). Consideraram-se as taxas, brutas e ajustadas por idade, número absoluto e proporção dos óbitos. Resultados: foi observada melhoria global na qualidade dos dados de mortalidade em 2015, com variações entre regiões, idade e porte dos municípios. Destaca-se melhoria na qualidade dos dados de mortalidade das regiões Nordeste e Norte para o CG-códigos R. Maiores taxas de CG foram observadas entre idosos. Diferenças regionais observadas em 2015 foram menores. Conclusão: os esforços do MS na implementação da investigação de CG-códigos R contribuíram para progresso na qualidade dos dados. Ainda é necessário investir em melhorias adicionais na qualidade das estatísticas das causas de mortes.

SIH-SUS e SINASC: utilização do método probabilístico para relacionamento de dados / SIH-SUS and SINASC information systems: an approach using the probalistic method to link databases

Introdução: O Sistema de Internação Hospitalar (SIH-SUS), única fonte de informações de morbidade hospitalar de abrangência nacional, é alimentado pelas autorizações de internação hospitalar (AIH), que fornecem dados de internações da rede do Sistema Único de Saúde (SUS), onde ocorrem aproximadamente 70 por cento das internações no Brasil. O Sistema de Informação sobre Nascidos Vivos (SINASC), de base populacional, é alimentado pelas Declarações de Nascido Vivo (DN), contendo informações sobre nascimentos. Propõe-se metodologia de relacionamento probabilístico entre SINASC e SIH-SUS para avaliar a cobertura de nascidos vivos na rede hospitalar SUS em Minas Gerais. Material e Métodos: relacionaram-se probabilisticamente 293.213 DN da coorte de nascidos vivos em 2001 com 223.443 AIH de partos de nascidos vivos ocorridos em hospitais da rede pública mineira. Atribuíram-se valores de 0 (discordância total) a 100 (concordância total) de acordo com o percentual de concordância entre variáveis de relacionamento (nome da mãe e data de hospitalização). Resultados: cerca de 68 por cento das DN foram relacionadas às AIH, percentual próximo aos 70 por cento estimados como usuários exclusivos do SUS (a população chamada de SUS-dependente). Conclusões: o resultado satisfatório obtido nesse relacionamento entre SINASC e SIH-SUS aponta para possibilidades de realização análises a partir da combinação das variáveis de cada um dos sistemas. Novos estudos são necessários para investigar as razões pelas quais 12 por cento das AIH não se relacionaram a qualquer DN.