Investigation of garbage code deaths to improve the quality of cause-of-death in Brazil: results from a pilot study / Investigação de óbitos por códigos garbage para melhoria da qualidade de causas de morte no Brasil: resultados de um estudo piloto

ABSTRACT Introduction: Reliable cause-of-death statistics are an important source of information on trends and differentials in population health. In Brazil, the Mortality Information System is responsible for compiling cause of death (CoD) data. Despite the success in reducing R-codes ill-defined causes of death, other garbage codes (GC), classified as causes that cannot be the underlying CoD, according to the Global Burden of Disease study, remain a challenge. The Ministry of Health (MoH) aims to decrease the proportion of all GCs, and a pilot study tested a comprehensive strategy to investigate GC deaths that occurred in 2015. Methods: The research was conducted in seven Brazilian cities during five months in 2016: two rural cities, one metropolitan area, and four capitals. For all GCs selected, municipal healthcare workers collected information about the terminal disease from hospital records, autopsies, family health teams, and home investigation. The fieldwork was coordinated at Federal level in partnership with State and municipal teams. Results: Out of 1,242 deaths selected, physicians analyzed the information collected and certified the CoD in 1,055 deaths, resulting in 92.6% of cases having their underlying cause changed to a usable ICD-10 code. Discussion: It is noteworthy the capacity the health teams in the seven cities showed during the implementation of the pilot. Conclusion: After results analysis, the GC investigation protocol was modified, and the implementation scaled up to 60 cities in 2017.

RESUMO Introdução: Estatísticas confiáveis em mortalidade são importante fonte de evidências de tendências e diferenciais na saúde da população. No Brasil, o Sistema de Informação sobre Mortalidade é responsável por compilar dados da causa de morte (CM). Embora tenha havido sucesso na redução de causas mal definidas de morte, ainda há um problema com outros códigos garbage (GC), classificados como causas de morte que não devem ser registradas como básicas, segundo o estudo de Carga Global de Doença. O Ministério da Saúde estabeleceu uma meta para diminuir a proporção de todos os GC e testou em estudo piloto uma estratégia abrangente para investigar as mortes. Métodos: A pesquisa foi realizada em 7 cidades do Brasil durante 4 meses: 2 em áreas rurais, 1 em área metropolitana e 4 em capitais. Os agentes municipais de saúde coletaram informações sobre a doença terminal obtida nos registros hospitalares, autópsias, equipes de saúde da família e investigação domiciliar. O trabalho de campo foi coordenado pelo nível federal, juntamente com as equipes estaduais e municipais. Resultados: Dos 1.242 óbitos selecionados, médicos analisaram as informações coletadas e certificaram a CM em 1.055 óbitos, resultando em 92,6% dos casos tendo sua causa subjacente alterada para código específico da CID-10. Discussão: Destaca-se a capacidade de articulação que as equipes de saúde apresentaram no cumprimento das etapas propostas para o trabalho. Conclusão: Após o estudo piloto, o protocolo de investigação foi modificado e sua implementação foi ampliada para 60 cidades em 2017.

Improving the usefulness of mortality data: reclassification of ill-defined causes based on medical records and home interviews in Brazil / Aprimorando dados de mortalidade: reclassificação de causas mal definidas baseada em registros clínicos/entrevistas domiciliares no Brasil

ABSTRACT Introduction: Brazil presented a high proportion of ill-defined causes of death (IDCD) in 2000, compromising accurate cause-of-death analysis. Objective: To analyze specific underlying causes for deaths originally assigned as IDCD in the Mortality Information System (SIM - Sistema de Informação sobre Mortalidade), after investigation activities implemented in country between 2006 and 2017. Method: For all IDCD identified in the SIM, municipal health professionals collected information about the final disease obtained from hospital records, autopsies, forms of family health teams, and home investigation. Specific causes among reclassified IDCD after investigation were evaluated according to age groups and four calendar periods. Results: Proportions of IDCD reassigned to other causes after review increased over time, reaching 30.1% in 2017. From a total of 257,367 IDCD reclassified in 2006-2017, neonatal-related conditions, injury, ischemic heart disease and stroke were the leading causes detected in the age groups 0-9 years, 10-29 years, 30-69 years, 70 years and over, respectively. Discussion: The similarity and plausibility of cause-specific proportions derived from the reclassification of IDCD by age group over time indicate the accuracy of the investigation data. Conclusion: High proportions of IDCD reassigned to more informative causes after review indicate the success of this approach to correct misclassification in the SIM, an initiative that should be maintained. Training physicians on death certification along with better quality of medical care and access to health services would lead to further improvement.

RESUMO Introdução: As proporções de causas de morte mal definidas (CMD) foram elevadas no Brasil em 2000. Objetivo: Analisar causas específicas para óbitos originalmente como CMD no Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM), após investigação implementada no país entre 2006 e 2017. Metodologia: Para as CMD identificadas no SIM, profissionais das secretarias de saúde coletaram informações sobre a doença final obtida nos registros hospitalares, autópsias, formulários de equipes de saúde da família e investigação domiciliar. Causas específicas entre as CMD reclassificadas após investigação foram avaliadas segundo idade em quatro períodos. Resultados: Proporções de CMD reclassificadas para outras causas após revisão aumentaram ao longo do tempo, atingindo 30,1% em 2017. De um total de 257.367 CMD reclassificadas entre 2006 e 2017, causas perinatais, causas externas, cardiopatia isquêmica e doença cerebrovascular foram os principais grupamentos de causas nos grupos etários de 0-9 anos, 10-29 anos, 30-69 anos, 70 anos ou mais, respectivamente. Discussão: A similaridade e a plausibilidade das proporções de causas específicas detectadas entre as CMD nos grupos etários ao longo do tempo indicam acurácia dos dados da investigação. Conclusão: Causas mais informativas detectadas após a revisão das CMD indicam o sucesso dessa abordagem para corrigir erros de classificação no SIM, que deve ser mantida. Maior capacitação dos médicos no preenchimento do atestado de óbito e melhor acesso e qualificação dos serviços de saúde são importantes para melhoria futura.

Dados para a saúde: impacto na melhoria da qualidade da informação sobre causas de óbito no Brasil / Data for health: impact on improving the quality of cause-of-death information in Brazil

RESUMO Introdução: Conhecer o número de óbitos e suas causas se constitui em informação de relevância para gestores de saúde pública. Entretanto, muitas vezes a causa do óbito é classificada com códigos pouco úteis para as análises de mortalidade, denominados códigos garbage (CG). Objetivo: Descrever e avaliar o impacto da investigação da causa básica de morte mal classificada no atestado de óbito em 2017. Métodos: Com base em protocolo padronizado, foram pesquisadas mortes com CG de 60 municípios que foram foco da intervenção, principalmente em prontuários hospitalares e serviços de autopsia. No nível estadual de gestão do Sistema de Informação de Mortalidade também foram desenvolvidas ações para melhoria da classificação da causa do óbito, com consequente adesão da maioria dos demais municípios (n = 4.022), o que permitiu comparações com os resultados da investigação de CG nas 60 cidades. Resultados: No país, de 108.826 CG investigadas em 2017, 48% foram reclassificadas para causas específicas. Já nos 60 municípios selecionados, 58% dos 35.366 óbitos por CG pesquisados foram reclassificados. A proporção de óbitos por CG declinou em 11% no país e 17% nos municípios em que houve intervenção. Discussão: Este é o primeiro estudo que investigou CG em registros médicos de mais de 100 mil mortes. A pesquisa possibilitou reclassificar para causas básicas específicas cerca de metade dos óbitos por CG investigados. As 60 cidades que foram alvo da intervenção tiveram melhor resultado que as demais cidades. Conclusão: A intervenção mostrou ser uma iniciativa adequada para a melhoria da qualidade da informação sobre causa de morte e deve ser estimulada.

ABSTRACT Introduction: Knowing the number of deaths and their causes is relevant information for public health managers. However, the cause of death is often classified with codes that are not useful for mortality analysis, called garbage codes (GC). Objective: To describe and evaluate the impact of investigation of the underlying cause of poorly classified deaths on death certificates in 2017. Methods: Based on a standardized protocol, GC deaths from 60 municipalities were investigated, mainly in hospital records and autopsy services. Managers at the state level of the Mortality Information System also developed procedures to improve the classification of causes of death, with the consequent adherence of other municipalities (n = 4022). This made it possible to compare the results of GC research between these two groups of municipalities. Results: In the country, among the 108,826 GC investigated in 2017, 48% were reclassified to specific causes. In the 60 focus municipalities, 58% of the 35,366 investigated deaths from GC were reclassified. After the intervention, the proportion of deaths classified as GC decreased by 11% in the country and 17% in the municipalities. Discussion: The research in hospital records enabled almost half of the deaths from GC investigated to be reclassified. This is the first study to investigate GC in hospital records of more than 100,000 deaths. The 60 cities targeted by the intervention had better results than the other cities. Conclusion: The intervention proved to be an appropriate initiative to improve the quality of information on cause of death and should be encouraged.