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Codificação e seleção automáticas das causas de morte: adaptação para o uso no Brasil do software Iris / Automatic coding and selection of causes of death: an adaptation of Iris software for using in Brazil
Martins, Renata Cristófani; Buchalla, Cassia Maria.
  • Martins, Renata Cristófani; Universidade de São Paulo. São Paulo. BR
  • Buchalla, Cassia Maria; Universidade de São Paulo. São Paulo. BR
Rev. bras. epidemiol ; 18(4): 883-893, Out.-Dez. 2015. tab
Article in English | LILACS | ID: lil-776675
RESUMO
RESUMO

Objetivo:

Elaborar um dicionário em Português a ser utilizado no software Iris e avaliar sua completitude para a codificação das causas de morte.

Métodos:

Em primeiro lugar, criou-se um dicionário de doenças e lesões e seus códigos da Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde - décima revisão (CID-10). Este foi baseado em duas fontes o arquivo eletrônico do volume 1 da CID-10 e os dados do Tesauro da Classificação Internacional de Atenção Primária. A seguir, uma amostra de Declaração de Óbito do Programa de Aprimoramento das Informações de Mortalidade no Município de São Paulo (PRO-AIM) foi codificada manualmente e pelo Iris versão V4.0.34, e as causas foram comparadas. Quando o Iris não conseguiu codificar as causas de morte, ajustes foram feitos no dicionário.

Resultados:

O Iris foi capaz de codificar todas as causas mencionadas em 94,4% das Declarações de Óbito. No entanto, a codificação direta, sem ajustes, foi feita em 50,6% dos casos. Entre as declarações que o software não conseguiu codificar completamente, 89,2% incluíam diagnóstico de causas externas (capítulo XX da CID-10). Esse grupo de causas foi o que mostrou menor concordância ao se comparar a codificação feita pelo Iris com a manual.

Conclusão:

O software teve um bom desempenho, mas mostra necessidade de ajustes e de desenvolvimento de seu dicionário. A questão das causas externas constitui um problema que os programadores do Iris estão resolvendo nas novas versões.
ABSTRACT
ABSTRACT

Objective:

To prepare a dictionary in Portuguese for using in Iris and to evaluate its completeness for coding causes of death.

Methods:

Iniatially, a dictionary with all illness and injuries was created based on the International Classification of Diseases - tenth revision (ICD-10) codes. This dictionary was based on two sources the electronic file of ICD-10 volume 1 and the data from Thesaurus of the International Classification of Primary Care (ICPC-2). Then, a death certificate sample from the Program of Improvement of Mortality Information in São Paulo (PRO-AIM) was coded manually and by Iris version V4.0.34, and the causes of death were compared. Whenever Iris was not able to code the causes of death, adjustments were made in the dictionary.

Results:

Iris was able to code all causes of death in 94.4% death certificates, but only 50.6% were directly coded, without adjustments. Among death certificates that the software was unable to fully code, 89.2% had a diagnosis of external causes (chapter XX of ICD-10). This group of causes of death showed less agreement when comparing the coding by Iris to the manual one.

Conclusion:

The software performed well, but it needs adjustments and improvement in its dictionary. In the upcoming versions of the software, its developers are trying to solve the external causes of death problem.
Subject(s)


Full text: Available Index: LILACS (Americas) Main subject: Software / Cause of Death Type of study: Etiology study / Practice guideline Limits: Humans Country/Region as subject: South America / Brazil Language: English Journal: Rev. bras. epidemiol Journal subject: Epidemiology / Public Health Year: 2015 Type: Article Affiliation country: Brazil Institution/Affiliation country: Universidade de São Paulo/BR

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