Estimativas corrigidas de casos de meningite, Brasil 2008-2009 / Adjusted estimates of meningitis case, Brazil 2008-2009

RESUMO

Objetivo: descrever estimativas corrigidas para o número de casos de meningite no Brasil, unidades da federação (UF) e macrorregiões em 2008-2009. Métodos: a proposta de correção pautou-se na letalidade, considerando-se os casos no Sistema de Informação de Agravos de Notificação (Sinan) e os óbitos no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), em três etapas – (1) seleção dos casos Sinan; (2) compatibilização dos códigos no Sinan-SIM, com obtenção do número de óbitos do SIM; e (3) avaliação do sub-registro e aplicação de proposta de correção do Sinan. Resultados: originalmente, obteve-se 9.229 casos de meningites no Sinan; após correção de 32,9 por cento, estimou-se 12.261 casos para o Brasil em 2008-2009; encontrou-se grande variabilidade nas UF e por grupo de gravidade. Conclusão: verificou-se subnotificação de casos de meningite no Sinan, em relação ao SIM; ressalta-se a importância de estratégias para o fortalecimento dos sistemas de informação, como a capacitação dos profissionais de saúde.

ABSTRACT

Objective: to describe adjusted estimates of meningitis case numbers for Brazil, the Brazilian states and regions, 2008-2009. Methods: the estimates were adjusted based on the meningitis fatality rate taking cases reported on the Notifiable Diseases Information System (SINAN) and deaths reported on the Mortality Information System (SIM). The method involved three stages 1) Selection of SINAN cases; 2) SINAN and SIM code matching and obtaining the number of deaths from the SIM system; 3) SINAN underreporting assessment and adjustment. Results: 9,229 meningitis cases were initially found on SINAN. After adjustment, 12,261 cases were estimated in Brazil, 2008-2009. Considerable variability was found between states and between groups of meningitis severity. Conclusion: meningitis cases were underreported on SINAN, compared to SIM. The importance of strategies for strengthening information systems is highlighted, such as health professional training.