Correção de sub-registros de óbitos e proporção de internações por causas mal definidas / Correction approach for underreporting of deaths and hospital admissions due to ill-defined causes

RESUMO

OBJETIVO: Propor técnicas de correção de sub-registro e redistribuição de causas mal definidas para o Sistema de Informações sobre Mortalidade e o Sistema de Informações Hospitalares do SUS. MÉTODOS: Para a correção de sub-registro foram utilizados os estimadores bayesianos empíricos de James-Stein modificados para eventos em áreas geográficas delimitadas, aplicadas nos municípios brasileiros, no ano de 2001. RESULTADOS: Em relação aos dados de mortalidade, obteve-se um acréscimo de 55.671 óbitos, resultando num percentual de correção de sub-registro de 5,9 por cento, mais efetivo nas faixas etárias de menores de cinco anos (8,1 por cento) e de 70 anos e mais (6,4 por cento); nas causas perinatais (8,7 por cento) e causas mal definidas (8,0 por cento); e nos Estados do Maranhão (10,6 por cento), Bahia (9,5 por cento) e Alagoas (8,8 por cento). A redistribuição das causas mal definidas de óbito modificou a estrutura da mortalidade proporcional das regiões Norte e Nordeste, com aumento da proporção de óbitos por doenças do aparelho circulatório e redução para as causas externas e perinatais. A redistribuição das causas mal definidas de internação não alterou a morbidade hospitalar proporcional. CONCLUSÕES: Os resultados da correção de sub-registro apresentaram consistência em relação aos achados da literatura, quanto as faixas etárias, causas e regiões do País mais acometidas. Em relação à redistribuição das causas mal-definidas de morte, observou-se coerência espacial na reordenação da mortalidade proporcional. Considera-se este método aplicável aos Sistemas de Informação em Saúde nacionais, já que pode ser implementado em rotinas computacionais. Entretanto, alguns aprimoramentos podem ser considerados, como a distribuição espaço-temporal dos eventos na aplicação dos estimadores.

ABSTRACT

OBJECTIVE: To propose a correction approach for underreporting and relocation of ill-defined causes of morbidity and mortality in the National Health System Mortality and Hospital Information Systems. METHODS: Modified James-Stein empirical Bayes estimators for events in delimited geographic areas were applied as a correction approach for underreporting in Brazilian municipalities in 2001. RESULTS: There was an increase of 55,671 deaths in the Mortality Information System, an underreporting correction of 5.85 percent. It was more effective at the age groups under five (8.1 percent) and 70 years old and more (6.4 percent); for neonatal (8.7 percent) and ill-defined (8.0 percent) causes of death; and in the states of Maranhão (10.6 percent), Bahia (9.5 percent) and Alagoas (8.8 percent). Relocation of ill-defined causes of mortality changed the structure of proportional mortality in the Northern and Northeastern regions, and increased the proportion of deaths due to cardiovascular diseases and reduced those due to external and neonatal causes. Relocation of ill-defined causes of hospital admissions did not affect hospital proportional morbidity. CONCLUSIONS: The results of underreporting correction were consistent with previous studies, in terms of age groups, causes and geographic areas. Relocation of ill-defined causes of death was spatially consistent. The approach studied may be applicable on Brazilian Health Information since it can be implemented in computational algorithms. Some improvements, however, may be considered, like estimation approaches based on time-space event distribution.