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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
Drumond, Eliane de Freitas; França, Elizabeth Barboza; Machado, Carla Jorge.
  • Drumond, Eliane de Freitas; Secretaria Municipal de Saúde de Belo Horizonte. Gerência de Epidemiologia e Informação. BR
  • França, Elizabeth Barboza; Universidade Federal de Minas Gerais. Departamento de Medicina Preventiva. BR
  • Machado, Carla Jorge; Universidade Federal de Minas Gerais. Departamento de Demografia. BR
Cad. saúde colet., (Rio J.) ; 14(2): 251-264, abr.-jun. 2006. ilus
Article in Portuguese | LILACS | ID: lil-462485
ABSTRACT
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.
Subject(s)
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Index: LILACS (Americas) Main subject: Information Systems / Models, Statistical / Databases as Topic / Parturition Type of study: Risk factors Language: Portuguese Journal: Cad. saúde colet., (Rio J.) Journal subject: Public Health Year: 2006 Type: Article Affiliation country: Brazil Institution/Affiliation country: Secretaria Municipal de Saúde de Belo Horizonte/BR / Universidade Federal de Minas Gerais/BR

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