Navegando por Palavras-chave "Sistemas de Informação de Saúde"

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    Avaliação do sistema de vigilância epidemiológica da tuberculose do município de São Paulo nos períodos pré e durante a pandemia de COVID-19
    (Universidade Federal de São Paulo, 2024-06-28) Yamamoto, Thais Tiemi [UNIFESP]; Hino, Paula [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/6815362006090017; http://lattes.cnpq.br/5177927222411598
    Objetivo: Avaliar o Sistema de Vigilância Epidemiológica da Tuberculose do município de São Paulo nos períodos pré e durante a pandemia de COVID-19. Método: Estudo descritivo, observacional do tipo transversal com base nas Diretrizes para Avaliação de Sistemas de Vigilância em Saúde Pública propostas pelos Centers for Disease Control and Prevention. A coleta de dados foi realizada por meio do questionário aplicado aos profissionais que atuavam como interlocutores das ações de controle da tuberculose no nível local e do banco de dados exportados do sistema de informação TBWeb, referente às notificações realizadas entre 2018 e 2021 no município de São Paulo. Foram realizadas técnicas de análise estatística descritiva, com frequência absoluta e relativa, e para avaliar a associação entre os períodos do estudo utilizou-se o teste qui-quadrado. Adotou-se o nível de significância de 5% e utilizou-se os programas Jamovi versão 2.2.5 e Microsoft Office Excel®. Resultados: Nos períodos pré e durante a pandemia de COVID-19, o sistema de vigilância da TB do município de São Paulo foi classificado como “Pouco simples”, com “Boa” Qualidade dos dados, “Excelente” Completitude das variáveis obrigatórias, “Boa” Completitude das variáveis não obrigatórias e “Baixa” porcentagem de Inconsistência das informações. Foi considerado “Aceitável”, com “Moderada” Sensibilidade, “Pouco estável”, “Representativo” e com “Baixa” Oportunidade de notificação, “Alta” Oportunidade de tratamento e “Moderada” Oportunidade de encerramento. A flexibilidade do sistema foi avaliada apenas no período durante a pandemia de COVID-19 e foi classificada como “Não flexível”. Conclusão: Este estudo verificou que embora a classificação dos atributos avaliados tenha se mantido no período durante a pandemia de COVID-19 igual ao período anterior, os dados mostraram redução nas ações de controle da tuberculose, sendo algumas mais significantes, o que aponta a necessidade de desenvolvimento de outros estudos que avaliem a situação do sistema de vigilância após a pandemia de COVID-19 segundo pontos recuperados e aqueles que precisam de melhoria.
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    Acesso aberto (Open Access)
    Um método de seleção de causas básicas de óbito por meio das distribuições de diagnósticos mencionados
    (Universidade Federal de São Paulo, 2024-03-26) Tardelli, Adalberto Otranto [UNIFESP]; Paiva, Paulo Bandiera [UNIFESP]; Anção, Meide Silva [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/6032967315336358; http://lattes.cnpq.br/0947654602498462; http://lattes.cnpq.br/6610160613904119
    Introdução: As estatísticas de mortalidade são produzidas na maioria dos países, segundo as regras definidas pela OMS nas sucessivas revisões da Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde, atualmente em sua 10ª Revisão (CID-10). Têm como eixo principal a chamada Causa Básica do óbito, selecionadas de acordo com as Regras Internacionais de Seleção de Causas Básicas, cuja interpretação demanda conhecimento de relações causais entre doenças e uma considerável capacidade técnica para aplicá-las correta e sistematicamente. Objetivo: O estudo propôs identificar os conjuntos de diagnósticos informados nos dados das Declarações de Óbito processadas pelo Sistema de Informações de Mortalidade (SIM) brasileiro, associá-los com as correspondentes causas básicas selecionadas e avaliar o grau de acurácia de um método estatístico de previsão destas. Métodos: Os dados das Declarações de Óbito (DO) do SIM com os dados do Estado de São Paulo ocorridos no período de 2000 a 2018 foram carregados num Repositório de dados de acesso aberto, especificado e desenvolvido com a capacidade de recuperação de dados requerida pelo estudo. Foram selecionados os casos com os códigos de causa básica de óbito (CB) e de cada diagnóstico mencionado (DM) considerados válidos segundo a lista de códigos CID-10 distribuída na página de transferência de arquivos do SIM e com um mínimo de 2 e um máximo de 6 DMs. Foram identificados todos os conjuntos de DMs dos dados relativos aos períodos 2009-2013 e 2014-2018, representando-os, para cada DO, em seis tipos de conjuntos de DMs, com os quais criaram-se regras quantitativas associando cada conjunto de DMs às correspondentes CBs (Regras MD=>UCD) a partir das respectivas distribuições proporcionais. As Regras do período 2009-2013 foram, então, aplicadas a cada DO dos óbitos ocorridos no período 2014 a 2018. E vice-versa. Por fim, as causas básicas previstas pelo método foram comparadas às selecionadas pelo SIM. Resultados: Nos dados de 2009-2013, foram selecionados 5218 distintos códigos de causas básicas. Foram identificados os seguintes conjuntos de diagnósticos mencionados: i) 635.995 conjuntos distintos de DMs considerando as linhas do chamado atestado de óbito e a ordem onde foram mencionados; ii) 596.544 desconsiderando a posição, iii) 535.212 desconsiderando também a ordem das menções; iv) 336.119 combinações de pares de DMs; v) 270.698 pares distintos quando desconsiderada a ordem das menções; e vi) 7.430 distintos códigos de diagnósticos. Combinados com as respectivas CBs, ocorreram 4.315.054 distintos conjuntos de DMs x CBs, sendo 637.196, 611.208, 558.017, 1.196.629, 1.081.936 e 230.068 correspondentes a esses seis tipos de conjuntos de DMs. Ao aplicar as Regras MD=>UCD do período 2009-2013 aos dados de 2014-2018, foram atribuídas causas básicas a 99,99% dos casos com 89.99% de acerto, ao nível de Subcategoria CID-10. Com as Regras MD=>UCD do período 2014-2018 aplicadas aos dados de 2009-2013, foram atribuídas causas básicas a 99,99% dos casos com 90.36% de acerto, igualmente ao nível de Subcategoria CID-10.   Conclusão: Foi disponibilizado um Repositório de dados das Declarações de Óbito registradas no Brasil ao longo dos anos 2000 a 2018, em acesso aberto e com capacidade de recuperação de dados adequada também a estudos de causas múltiplas de morte. O estudo concluiu que a causa básica de morte de uma DO está fortemente associada não apenas com a informação contida na representação estruturada dos diagnósticos mencionados, mas também com outras representações destes, tais como sequências e pares de DM, ainda que desconsiderando a posição e/ou a ordem em que foram declarados na DO: causas básicas de óbito foram previstas com considerável grau de acurácia, simplesmente por meio das distribuições proporcionais das sequências, pares e unidades de diagnósticos mencionados e suas correspondentes causas básicas. As causas básicas “previstas” poderão servir de guia para verificação manual das causas básicas selecionadas nos sistemas de informação de mortalidade e podem ser úteis para revelar casos que exigem especial atenção – inclusive nas tabelas de decisão dos sistemas automatizados de seleção de causas de morte.