Relacionamento entre bases de dados para vigilância da pandemia de influenza A(H1N1)pdm09, Brasil, 2009-2010

Abstract

Resumo: O objetivo deste estudo foi o de descrever, com base no relacionamento entre os sistemas de informação SINAN (Sistema de Informação de Agravos de Notificação) e SIM (Sistema de Informações sobre Mortalidade), o perfil epidemiológico dos casos notificados de influenza por novo subtipo viral que evoluíram para óbito, durante a pandemia da doença. Foram utilizados dados secundários de ambos os sistemas referentes aos anos de 2009 e 2010. O relacionamento identificou 5.973 óbitos de casos notificados como influenza pandêmica. Destes, 2.170 (36,33%) haviam sido classificados no SINAN como confirmados para a enfermidade; 215 (3,6%), como infecção por outro agente infeccioso; e 3.340 (55,92%), como descartados. Após o relacionamento, alguns casos, que, no SINAN, foram encerrados com evolução para óbito por influenza (n = 658) ou óbito por outras causas (n = 847), não foram encontrados no SIM. O relacionamento entre os bancos de dados pode aprimorar o sistema de vigilância e o dimensionamento da morbimortalidade. Recomendamos o fortalecimento da vigilância da influenza no país com o uso do relacionamento entre os sistemas de informação do Ministério da Saúde.

Fetal, neonatal, and post-neonatal mortality in the 2015 Pelotas (Brazil) birth cohort and associated factors

“…Infant mortality studies show that deaths during the neonatal period are more likely associated with genetic, pregnancy, type of delivery, and perinatal characteristics, while post-neonatal mortality is related to factors determined by living conditions and social characteristics, such as income, education, basic sanitation and treated clean water, and access to health services 8,12,14 . Neonatal mortality in Brazil accounts for more than 70% of mortality in the first year of life, with 25% of deaths occurring in the first 24 hours postpartum 17,18,19 .…”

“…These data have been collected through information systems and epidemiologic studies, which are fundamental and of great relevance for the country. Specific limitations of information systems are related to sub-registries, particularly in regions with a historic lack of infant death information 4,10,11,12,13,14 . For example, in 2012 a Brazilian study actively searched for infant deaths in 79 small and medium size municipalities in the North and Northeast of the country, and found that public health monitoring coverage was below 80% in seven states 10 .…”

“…For example, in 2012 a Brazilian study actively searched for infant deaths in 79 small and medium size municipalities in the North and Northeast of the country, and found that public health monitoring coverage was below 80% in seven states 10 . Additionally, the lack of information on the mandatory reporting forms and lack of communication between live and death births databases and information systems limit a complex analyses of these indicators 12,13,14 . For example, low birth weight has been reported as more prevalent in the South and Southeast regions of the country and less prevalent in the North and Northeast regions of the country 15 .…”

A comparison of accuracy and computational feasibility of two record linkage algorithms in retrieving vital status information from HIV/AIDS patients registered in Brazilian public databases

“…A number of manuscripts making use of RlS can be found in the literature [27][28][29][30]. A multiple-step blocking strategy was employed to maximize the finding of true matches [31], with the last two steps requiring manual review.…”

Inclusão de etapa de pós-processamento determinístico para o aumento de performance do relacionamento (linkage) probabilístico

“…No Brasil, o seu uso tem aumentado em estudos envolvendo bases de dados de saúde pública, tais como o Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN) e o Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). Nesses estudos, o relacionamento de dados é usado tanto para detectar e remover registros duplicados quanto para integrar informações de bases de dados diferentes 2,3,4,5 . Dessa forma, ajudam a melhorar a qualidade e integridade dos dados, permitem reutilizar dados existentes para responder a uma larga gama de questões, reduzir custos e esforços relacionados à coleta de dados, dentre outros 6,7,8,9 .…”