Correção de sub-registros de óbitos e proporção de internações por causas mal definidas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cavalini,Luciana Tricai
Data de Publicação: 2007
Outros Autores: Ponce de Leon,Antonio Carlos Monteiro
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista de Saúde Pública
Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-89102007000100012
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%, mais efetivo nas faixas etárias de menores de cinco anos (8,1%) e de 70 anos e mais (6,4%); nas causas perinatais (8,7%) e causas mal definidas (8,0%); e nos Estados do Maranhão (10,6%), Bahia (9,5%) e Alagoas (8,8%). 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.
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