Análise da qualidade dos dados das mortes cometidas por policiais no Município de São Paulo, Brasil, 2014-2015 / Data quality analysis of deaths committed by the police in the city of São Paulo, Brazil, 2014-2015 / Análisis de la calidad de datos de las muertes cometidas por policías en el municipio de São Paulo, 2014-2015

A violência policial letal é um problema de saúde pública. Embora o Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) seja o registro mais confiável sobre mortes por agressão, o mesmo não acontece nos casos de violência policial letal, que apresenta um alto grau de subnotificação quando comparado aos dados da Secretaria de Segurança Pública de São Paulo (SSP-SP). O presente estudo tem como objetivo estimar a subnotificação nas duas fontes oficiais de informação (SIM e SSP-SP), identificando as categorias da CID-10 utilizadas nos casos de violência policial letal incorretamente classificadas e calcular as taxas de mortalidade nos anos de 2014 e 2015 no Município de São Paulo, Brasil. Por meio da vinculação dos dados do SIM e da SSP-SP, descrevemos o uso das causas básicas de morte nos casos de violência policial letal, estimamos a subnotificação no SIM e na SSP-SP com a metodologia captura-recaptura e as taxas de mortalidade no município. A partir da vinculação das duas bases de dados, nota-se que a maior parte dos óbitos por violência policial letal foi classificada incorretamente (53%) em outras causas básicas de morte no SIM. Observa-se que tanto o SIM como a SSP-SP subnotificam as mortes cometidas por policiais em magnitudes distintas (53,2% no SIM e 7,9% na SSP-SP). A reclassificação dos óbitos a partir da vinculação adicionou ganho por parte do SIM, que passou a ter a mesma taxa média de mortalidade do que a SSP-SP (3,44/100 mil), diminuindo a subnotificação em comparação com o cenário inicial. O registro correto da morte é o primeiro passo para o direito à justiça e à verdade. Registrar com qualidade é garantir o direito à informação, sendo este não um fim, mas apenas o começo na tarefa da prevenção. O compartilhamento de dados e o trabalho intersetorial se faz urgente.

Deadly police force is a public health problem. Although the Mortality Information System (SIM) is the most reliable record of deaths from violence, the same is not true for cases of deadly police force, which displays a high degree of underreporting when compared to data from the São Paulo Department of Law Enforcement (SSP-SP). The current study aimed to estimate underreporting in the two official data sources (SIM and SSP-SP), identifying the ICD-10 categories used in cases of incorrectly classified deadly police force and mortality rates in the years 2014 and 2015 in the city of São Paulo, Brazil. Using linkage of data from the SIM and SSP-SP databases, we describe the use of underlying causes of death in cases of deadly police force, estimating underreporting in the SIM and the SSP-SP with the capture-recapture methodology and mortality rates in the city. Based on the database linkage, most of the deaths from deadly police force were classified incorrectly (53%) as other underlying causes of death in the SIM. Both the SIM and SSP-SP underreported the deaths committed by police officers, with different magnitudes (53.2% in the SIM and 7.9% in the SSP-SP). Reclassification of the deaths via linkage added a gain in the SIM, which now had the same mean mortality rate as the SSP-SP (3.44/100,000), thereby decreasing the underreporting in comparison to the initial scenario. Correct recording of death is the first step to the ensuring the right to justice and truth. Recording with quality means to guarantee the right to information, which is not an end per se, but the start in the task of prevention. Data-sharing and inter-sector work are urgently needed.

La violencia policial letal es un problema de salud pública. A pesar de que el Sistema de Información de la Mortalidad (SIM) sea el registro más fiable sobre muertes por agresión, este no se produce en los casos de violencia policial letal, que presenta un alto grado de subnotificación, cuando se compara con los datos de la Secretaria de Seguridad Pública de São Paulo (SSP-SP). Este estudio tiene como objetivo estimar la subnotificación en las dos fuentes oficiales de información (SIM y SSP-SP), identificando las categorías de la CID-10 utilizadas en los casos de violencia policial letal incorrectamente clasificados, así como calcular las tasas de mortalidad durante los años de 2014 y 2015 en el municipio de São Paulo, Brasil. Mediante la vinculación de los datos del SIM y de la SSP-SP, describimos el uso de las causas básicas de muerte en los casos de violencia policial letal, estimamos la subnotificación en el SIM y en la SSP-SP, con la metodología capture-recapture y las tasas de mortalidad en el municipio. A partir de la vinculación de las dos bases de datos, se nota que la mayor parte de los óbitos de violencia policial letal se clasificaron incorrectamente (53%) en otras causas básicas de muerte en el SIM. Se observa que tanto el SIM, como la SSP-SP, subnotifican las muertes cometidas por policías, en magnitudes distintas (53,2% en el SIM y 7,9% en la SSP-SP). La reclasificación de los óbitos a partir de la vinculación benefició al SIM, que pasó a tener la misma tasa media de mortalidad que la SSP-SP (3,44/100 mil), disminuyendo la subnotificación, en comparación con el escenario inicial. El registro correcto de la muerte es el primer paso para el derecho a la justicia y a la verdad. Registrar con calidad es garantizar el derecho a la información, siendo este no un fin, sino solo el comienzo de la tarea de prevención. El intercambio de datos y el trabajo intersectorial es algo urgente.

Causas de defunción mal definidas en las provincias de Argentina, 2001-2013 / Ill-defined causes of death in the provinces of Argentina,2001-2013

El objetivo fue analizar los niveles y tendencias en el porcentaje de muertes con causas mal definidas en las provincias de Argentina, durante los años 2001 a 2013. Este fue un estudio descriptivo, de tipo cuantitativo. Se utilizó la base de datos de registros de defunción de la Dirección de Estadísticas e Información en Salud. A partir del porcentaje de defunciones con causas mal definidas, se clasificó a las provincias según niveles de exactitud: alta (<5%), buena (≥ 5% <10%), regular (≥ 10% <20%) y baja (≥ 20%). Se analizó la distribución relativa de las muertes según el grupo de códigos más frecuentes: signos y síntomas (R00-R69), hallazgos anormales clínicos y de laboratorio (R70-R94) y causas desconocidas y mal definidas propiamente dichas (R95-R99). La tendencia temporal se estableció mediante el cambio porcentual. En 11 provincias la exactitud fue alta, en 5 buena y en 8 regular. En todas las jurisdicciones, los códigos más frecuentes fueron las causas desconocidas o mal definidas propiamente dichas, aunque éstas fueron proporcionalmente menos importantes en las provincias con nivel alto de exactitud. Además, en este grupo de jurisdicciones se observaron las reducciones más importantes del porcentaje de causas mal definidas. Solo dos provincias con niveles intermedios de exactitud presentaron la misma pauta. El análisis de las causas de muerte mal definidas, permitió reconocer problemas básicos en la información, y proporcionó indicios válidos para investigaciones futuras. Resulta de interés identificar las buenas prácticas implementadas en las provincias menos afectadas por este inconveniente.

The objective was to analyze levels and trends in the percentage of deaths with ill-definedcauses in the provinces of Argentina, during the years 2001-2013. This was a quantitativedescriptive study. Database of death records from the Department of Health Statistics andInformation was used. From the percentage of deaths with ill-defined causes, provinceswere classified into four accuracy levels: high (<5%), good (≥ 5% <10%), regular (≥ 10%<20%) and low (≥ 20%). The relative distribution of deaths was analyzed according to thegroup of more frequent codes: symptoms and signs (R00-R69), abnormal clinical andlaboratory findings (R70-R94) and ill-defined and unknown causes of death (R95-R99).Time trend was established with the relative variation. Eleven provinces had an excellentlevel of accuracy, five provinces had a very good level of accuracy and eight provinces had agood level of accuracy. In all jurisdictions, the most common codes were the unknown orill-defined causes, although they were proportionally less important in the provinces withhigh accuracy. Besides, the most significant reductions were observed in this group. Only two provinces with intermediate levels showed the same pattern. The analysis of the illdefinedcauses of death identified the most basic problems in the information, and providedvalid evidence to guide future research. It is interesting to analyze the good practices thathave been implemented by the provinces that are less affected by this problem.

Bias correction of nutritional status estimates when reported age is used for calculating WHO indicators in children under five years of age / Corrección de sesgos de estimación cuando se utiliza la edad reportada para calcular los indicadores del estado de nutrición de la OMS en niños menores de cinco años de edad

Abstract: Objective: To assess the performance of a simple correction method for nutritional status estimates in children under five years of age when exact age is not available from the data. Materials and methods: The proposed method was based on the assumption of symmetry of age distributions within a given month of age and validated in a large population-based survey sample of Mexican preschool children. Results: The main distributional assumption was consistent with the data. All prevalence estimates derived from the correction method showed no statistically significant bias. In contrast, failing to correct attained age resulted in an underestimation of stunting in general and an overestimation of overweight or obesity among the youngest. Conclusions: The proposed method performed remarkably well in terms of bias correction of estimates and could be easily applied in situations in which either birth or interview dates are not available from the data.

Resumen: Objetivo: Estudiar el desempeño de un método simple de corrección para los estimadores del estado de nutrición en niños menores de cinco años cuando no se cuenta con la edad exacta en los datos. Material y métodos: El método se basó en el supuesto de simetría en las distribuciones de las edades dentro de un mes de edad dado y se validó utilizando una encuesta representativa de la población mexicana de preescolares. Resultados: El principal supuesto distribucional utilizado por el método fue consistente con los datos. Ninguna de las prevalencias obtenidas a partir del método propuesto presentó sesgos estadísticamente significativos. Cuando se utilizó la edad cumplida sin corregir, se subestimó la prevalencia de talla baja y se sobreestimó la prevalencia de sobrepeso u obesidad en el grupo de menor edad. Conclusiones: El método tuvo un desempeño sobresaliente para la corrección de sesgos y podría ser aplicado cuando no se tienen fechas de entrevista o de nacimiento en los datos.