Resumo

O objetivo foi mapear evidências sobre a qualidade dos registros do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) por meio de revisão de escopo nacional com artigos publicados até abril de 2023 em cinco bases (PubMed, Embase, scopus, LILACS e SciELO). Excluíram-se estudos focados em causas específicas de óbito. Foram avaliadas dimensões como acessibilidade, clareza metodologica, cobertura, completitude, confiabilidade, consistencia, nao-duplicidade, oportunidade, validade e estudos de causas mal definidas/garbage codes.. Dos 33 artigos incluídos, observou-se melhoria geral da qualidade do SIM, com redução de 68,5% nos garbage codes (2000-2015). Contudo, persistem desigualdades regionais no SIM, com cobertura abaixo de 90% no Acre e Maranhão e pior desempenho nas regiões Norte e Nordeste. Um SIM robusto é essencial para estratégias de saúde pública voltadas à prevenção de mortes evitáveis.

Palavras-chave:
Sistemas de informação sobre mortalidade; Confiabilidade dos dados

Abstract

The aim was to map evidence on the quality of records in the Mortality Information System (SIM) through a national scoping review of articles published up to April 2023 across five databases (PubMed, Embase, Scopus, LILACS, and SciELO). Studies focused on specific causes of death were excluded. Dimensions evaluated included accessibility, methodological clarity, coverage, completeness, reliability, consistency, non-duplication, timeliness, validity, and studies on ill-defined causes/garbage codes. Among the 33 included articles, a general improvement in SIM quality was observed, with a 68.5% reduction in garbage codes (2000-2015). However, regional inequalities in SIM persist, with coverage below 90% in Acre and Maranhão and poorer performance in the North and Northeast regions. A robust SIM is essential for public health strategies aimed at preventing avoidable deaths.

Key words:
Mortality information systems; Data reliability

Resumen

El objetivo fue mapear evidencias sobre la calidad de los registros del Sistema de Información sobre Mortalidad (SIM) a través de una revisión de alcance nacional con artículos publicados hasta abril de 2023 en cinco bases de datos (PubMed, Embase, Scopus, LILACS y SciELO). Se excluyeron estudios centrados en causas específicas de muerte. Se evaluaron dimensiones como accesibilidad, claridad metodológica, cobertura, completitud, fiabilidad, consistencia, no duplicación, oportunidad, validez y estudios sobre causas mal definidas/códigos basura. Entre los 33 artículos incluidos, se observó una mejora general en la calidad del SIM, con una reducción del 68,5% en los códigos basura (2000-2015). Sin embargo, persisten desigualdades regionales en el SIM, con una cobertura inferior al 90% en Acre y Maranhão y un peor desempeño en las regiones Norte y Nordeste. Un SIM robusto es esencial para estrategias de salud pública dirigidas a prevenir muertes evitables.

Palabras clave:
Sistemas de información sobre mortalidad; Confiabilidad de los datos

Introdução

O Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) é um componente importante da ampla rede de sistemas de informação em saúde (SIS) do Brasil. O SIM constitui uma das mais importantes ferramentas de registro de óbitos do país, uma vez que nele são registrados compulsoriamente os óbitos de todos os municípios do território nacional, gerando mais de 1 milhão de registros anuais¹1 Malta DC, Teixeira R, Oliveira G, Ribeiro ALP. Mortalidade por doenças cardiovasculares segundo o sistema de informação sobre mortalidade e as estimativas do estudo carga global de doenças no Brasil, 2000-2017. Arq Bras Cardiol 2020; 115(2):152-160.. As informações contidas no SIM, assim como em outros SIS, servem tanto para a gestão em saúde como para a pesquisa científica. Dessa forma, a qualidade da informação é essencial para a realização de investigações confiáveis e tomadas de decisões baseadas em evidências sólidas²2 Jorge MHPM, Laurenti R, Gotlieb SLD. Análise da qualidade das estatísticas vitais brasileiras: a experiência de implantação do SIM e do SINASC. Cien Saude Colet 2007; 12(3):643-654.. Nas últimas décadas, e em consequência de diversas ações, incluindo a extensão da atenção primaria à saúde proporcionada pela Estratégia de Saúde da Família³3 Rasella D, Aquino R, Barreto ML. Impact of the Family Health Program on the quality of vital information and reduction of child unattended deaths in Brazil: an ecological longitudinal study. BMC Public Health 2010; 10:380., o Brasil tem experimentado melhorias significativas na qualidade da informação disponibilizada pelo SIM, recebendo inclusive uma alta avaliação no sistema de classificação de qualidade de sistemas de informação em saúde da Global Burden of Diseases 2016⁴4 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2018 uma análise de situação de saúde e das doenças e agravos crônicos: desafios e perspectivas. Brasília: MS; 2018.

5 Costa LFL, Montenegro MMS, Rabello Neto DL, Oliveira ATR, Trindade JEO, Adair T, Marinho MF. Estimating completeness of national and subnational death reporting in Brazil: application of record linkage methods. Popul Health Metrics 2020; 18(1):22.^-66 GBD 2016 Brazil Collaborators. Burden of disease in Brazil, 1990-2016: a systematic subnational analysis for the Global Burden of Disease Study 2016. Lancet 2018; 392(10149):760-775..

O SIM é alimentado pela Declaração de Óbito (DO), que é normatizada pelo Ministério da Saúde (MS), o que garante a padronização nacional das informações. Após o preenchimento da Declaração de Óbito pelas unidades notificantes, os dados são rotineiramente coletados pelas secretarias municipais de saúde. Em seguida, essas informações passam por um processo de análise, validação e consolidação no Sistema de Informações sobre Mortalidade local. Posteriormente, são encaminhadas e integradas à base de dados do nível estadual, antes de finalmente serem agregadas ao nível federal⁷7 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Declaração de óbito: manual de instruções para preenchimento. Brasília: MS; 2022.. Ações para melhoria da qualidade do SIM têm sido adotadas ao longo dos anos pelo MS, como as iniciativas de vigilância de óbito e de busca ativa de óbitos em cartórios de registro civil, hospitais, estabelecimentos de saúde, cemitérios e fontes não oficiais (como agentes comunitários, parteiras tradicionais, líderes comunitários, entre outros)⁸8 Almeida WS, Szwarcwald CL, Frias PG, Souza PRB Júnior, Lima RB, Rabello Neto DL, Escalante JJC. Captação de óbitos não informados ao Ministério da Saúde: pesquisa de busca ativa de óbitos em municípios brasileiros. Rev Bras Epidemiol 2017; 20(2):200-211.^,99 Szwarcwald CL, Frias PG, Souza Júnior PRB, Almeida WS, Neto OLM. Correction of vital statistics based on a proactive search of deaths and live births: evidence from a study of the North and Northeast regions of Brazil. Popul Health Metrics 2014; 12:16., que resultaram no aprimoramento da captação de eventos⁴4 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2018 uma análise de situação de saúde e das doenças e agravos crônicos: desafios e perspectivas. Brasília: MS; 2018.. Outras medidas administrativas visaram a informatização do SIM em nível municipal, o que levou à redução do tempo de envio dos dados e da captação mínima de eventos e redução de registros de óbitos de causas mal definidas e de dados faltantes nos campos da DO⁴4 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2018 uma análise de situação de saúde e das doenças e agravos crônicos: desafios e perspectivas. Brasília: MS; 2018.. A implementação da seleção automática da causa básica de morte também foi uma medida importante, pois reduziu erros e padronizou a indicação da causa básica de morte em nível nacional. Outra medida fundamental foi a regulamentação da coleta de dados, do fluxo e da periodicidade de envio das informações sobre óbitos para os SIS¹⁰10 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Portaria SVS nº 116, de 11 de fevereiro de 2009. In: Brasil. Diário Oficial da União 2009; 12 fev..

Apesar dos avanços, o Brasil não dispõe ainda de protocolos e normatizações de monitoramento regular da qualidade dos dados do SIS, o que já é realidade em países como Portugal, Espanha, Bélgica e Inglaterra, que fazem auditorias regulares da qualidade dos seus registros eletrônicos de saúde¹¹11 OECD. Strengthening Health Information Infrastructure for Health Care Quality Governance. Paris: OECD Publishing; 2013.. O acesso a dados confiáveis é fundamental para evitar conclusões equivocadas e, por conseguinte, a implementação de ações inadequadas em saúde pública. As políticas, intervenções e distribuição de recursos dependem de informações precisas sobre as causas de óbito e seus determinantes¹²12 Maia LTS, Souza WV, Mendes ACG, Silva AGS. Use of linkage to improve the completeness of the SIM and SINASC in the Brazilian capitals. Rev Saude Publica 2017; 51:112..

Assim, esta revisão de escopo tem como objetivo mapear os estudos sobre a qualidade do SIM em nível nacional, com intenção de subsidiar discussões sobre a avaliação das informações desse sistema.

Métodos

Esta revisão de escopo foi desenvolvida com base no checklist PRISMA Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR)¹³13 Tricco AC, Lillie E, Zarin W, O'Brien KK, Colquhoun H, Levac D, Moher D, Peters MDJ, Horsley T, Weeks L, Hempel S, Akl EA, Chang C, McGowan J, Stewart L, Hartling L, Aldcroft A, Wilson MG, Garritty C, Lewin S, Godfrey CM, Macdonald MT, Langlois EV, Soares-Weiser K, Moriarty J, Clifford T, Tunçalp Ö, Straus SE. PRISMA extension for scoping reviews (PRISMA-ScR): checklist and explanation. Annals Internal Med 2018; 169(7):467-473.. O protocolo deste trabalho foi previamente registrado na plataforma Open Science Framework (OSF) (https://osf.io/gyhz6/).

Fontes de informação e estratégias de busca

Para identificar estudos potencialmente relevantes que avaliaram a qualidade do SIM, foram buscados artigos originais em cinco bases de dados eletrônicas independentes até 11 de abril de 2023: 1) PubMed/Medline, 2) Embase, 3) Latin American and Caribbean Health Science Information (LILACS), 4) Scopus e 5) SciELO. A procura foi complementada pela busca manual na lista de referências dos estudos selecionados para compor esta revisão, bem como buscas pela literatura cinzenta nos sites do MS, da Rede Interagencial de Informações para a Saúde (RIPSA) e do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). As estratégias de busca foram elaboradas por um metodologista e refinadas após discussão de todos os membros da equipe. As bases de descritores Medical Subject Heading (MeSH), Emtree e Descritores em Ciências da Saúde (DeCS) foram consultadas para formular estratégias de busca pela informação, segundo a base de dados avaliada. A estratégia final para o PubMed e suas adaptações para as bases específicas podem ser encontradas no Apêndice 1 (disponível em: https://doi.org/10.48331/scielodata.E2BXNN). Todos os estudos foram exportados para o Rayyan Qatar Computing Research Institute (Rayyan), e em seguida deduplicados por dois pares de revisores.

Elegibilidade

Foram incluídos os estudos que avaliaram a qualidade do SIM de modo isolado ou associado a outros SIS, de abrangência nacional, em qualquer período e publicados em português, inglês ou espanhol. Foram excluídos estudos que avaliaram municípios, estados ou áreas/regiões do país de modo isolado, ou causas específicas de óbito, assim como editoriais, resumos de congressos, comentários e conferências.

Seleção de estudos e extração de dados

Para aumentar a consistência da leitura dos trabalhos, uma equipe com 12 revisores participou, em pares, da etapa de avaliação sequencial de títulos, resumos e textos (AF, AR, CS, IF, FJ, GR, LM, NJS, NO, NS, PFPSP, PR). Quatro autores, organizados em duplas, identificaram e checaram os títulos e resumos de forma independente, e em seguida avaliaram cada resumo de acordo com os critérios de inclusão (AF, CS, FJ, NJS). Em caso de desacordo entre os autores, quatro autores resolveram os conflitos (AF, FJ, NS, PR).

Foi desenvolvida e testada a máscara da tabela narrativa de extração de dados contendo variáveis: referência, ano de publicação e coleta do estudo, objetivos, delineamento, métodos, SIS analisado(s), dimensões avaliadas, principais resultados e limitações do estudo (Apêndice 2 - disponível em: https://doi.org/10.48331/scielodata.E2BXNN).

Os estudos foram agrupados segundo a dimensão da qualidade analisada e classificadas conforme Lima et al. (2009)¹⁴14 Lima CRA, Schramm JMA, Coeli CM, Silva MEM. Revisão das dimensões de qualidade dos dados e métodos aplicados na avaliação dos sistemas de informação em saúde. Cad Saude Publica 2009; 25(10):2095-2109.. Foram consideradas as dimensões a seguir.

Foram encontrados estudos que avaliaram um aspecto da qualidade dos dados relativa ao preenchimento das informações. Apesar dessa dimensão não constar originalmente em Lima et al.¹⁴14 Lima CRA, Schramm JMA, Coeli CM, Silva MEM. Revisão das dimensões de qualidade dos dados e métodos aplicados na avaliação dos sistemas de informação em saúde. Cad Saude Publica 2009; 25(10):2095-2109., compreende uma importante dimensão de classificação de qualidade e foi inserida neste estudo durante o processo de revisão (vide protocolo).

Não foram utilizadas escalas específicas para avaliação da qualidade metodológica dos artigos incluídos devido à natureza do objeto investigado: dimensões da qualidade dos dados do SIM. Além disso, aproximadamente metade dos artigos incluídos não declararam qual o desenho de estudo específico, o que também dificulta a seleção de instrumentos apropriados de avaliação.

Síntese dos resultados

Foi feita uma síntese narrativa dos dados considerando as características do estudo (dados da publicação, delineamento da pesquisa e abrangência geográfica) e as dimensões de qualidade do sistema. Os resultados dos estudos incluídos foram sumarizados de acordo com as dimensões de qualidade abordadas e agrupados conforme o ano de publicação. Todas as informações foram apresentadas em tabelas e gráficos.

Resultados

Através das buscas nas bases de dados foram identificados 11.416 estudos (Figura 1). Após a exclusão dos manuscritos duplicados (N = 982), foram avaliados 10.434 títulos e resumos e 10.028 foram excluídos. A análise textual foi realizada com 406 estudos, sendo que 263 foram excluídos por não estarem de acordo com os critérios de elegibilidade, por exemplo por terem avaliado outros sistemas de informação ou utilizado outras fontes de dados, como dados da DO, ou terem focado a avaliação de causas específicas. Dessa forma, foram encontrados 143 artigos, dos quais 22 tiveram abrangência nacional e foram incluídos nessa revisão (Figura 1). Pela busca na literatura cinzenta foram selecionados nove documentos do Ministério da Saúde e dois do IBGE. Assim, um total de 33 estudos foram incluídos, e seus dados extraídos (Figura 1).

Todos eles foram publicados entre os anos de 2000 e 2023. Destes, 11 eram ecológicos, dois transversais, dois longitudinais e 18 não especificaram o delineamento (Quadro S1 do Material Suplementar - disponível em: https://doi.org/10.48331/scielodata.E2BXNN). Das dimensões avaliadas, as mais frequentes foram a cobertura (N = 19; 57,6%), causas mal definidas e garbage codes (N = 9; 27,3%) e completitude (N = 8; 24,2%) (Figura 2).

A cobertura foi analisada mais frequentemente pela combinação de três indicadores: coeficiente geral de mortalidade padronizado por idade (CGM), desvio médio do CGM e porcentagem de óbitos sem definição de causa básica, representando 4 (21,1%) dos 19 estudos incluídos na revisão. Outros métodos para avaliação de cobertura incluíram modelos demográficos clássicos (N = 3; 15,8%), razão entre quantidade de óbitos do SIM e os registrados pelo IBGE (N = 2; 10,5%), balanço de crescimento generalizado combinado com método de geração extinta (N = 2; 10,5%), entre outros (Quadro 1). Os estudos de causas mal definidas e garbage codes foram analisados utilizando o cálculo da proporção de óbitos classificados com o código R do CID-10 e/ou os códigos inespecíficos (códigos não-R) de todos os outros capítulos do CID-10 em seis dos nove estudos encontrados (66,7%). Os outros três estudos avaliaram garbage codes por taxa de mortalidade por causas R ano a ano (33,3%). Todos que avaliaram a completitude utilizaram como método o percentual de preenchimento/não preenchimento de variáveis do sistema (N = 8; 100%) (Quadro 1). Nenhum artigo incluído na revisão avaliou a dimensão de não-duplicidade.

Acessibilidade e clareza metodológica

O estudo de Romero e Cunha²⁵25 Romero DE, Cunha CB. Avaliação da qualidade das variáveis sócio-econômicas e demográficas dos óbitos de crianças menores de um ano registrados no Sistema de Informações sobre Mortalidade do Brasil (1996/2001). Cad Saude Publica 2006; 22(3):673-681. avaliou duas dimensões do sistema, partindo de uma abordagem descritiva: acessibilidade e clareza metodológica entre os anos de 1996 e 2001 (Quadro 1 e Figura 2). O SIM foi considerado um sistema acessível, baseado nos critérios de gratuidade e disponibilidade, já que está à disposição tanto em meio físico quanto eletrônico (Quadro 2). Sobre a clareza metodológica, foi observada a presença de manual de instruções para preenchimento dos quesitos na Declaração de Óbito. O estudo relata instruções confusas em relação ao tratamento da informação ignorada, atribuindo código numérico em algumas variáveis, e em outras, caractere de texto (Quadro 2). Há também problemas/inconsistência de definição e codificação na variável ocupação materna, como não especificação da codificação no caso de aposentadoria, ou a versão que é utilizada da Classificação Brasileira de Ocupações (CBO).

Cobertura

A cobertura foi avaliada em 19 (57,6%) artigos no período de 1999 a 2022 (Quadro 1 e Figura 2).

Apesar de ser apontado como um importante problema no SIM²⁶26 França E, Abreu DX, Rao C, Lopez AD. Evaluation of cause-of-death statistics for Brazil, 2002-2004. Int J Epidemiol 2008; 37(4):891-901., o subregistro/subnotificação apresentou redução ao longo do tempo, com declínio geral de 53% no país em 2010 em relação a 1991²⁷27 Lima EEC, Queiroz BL. Evolution of the deaths registry system in Brazil: associations with changes in the mortality profile, under-registration of death counts, and ill-defined causes of death. Cad Saude Publica 2014; 30(8):1721-1730..

Os estudos que analisaram a dimensão da cobertura do SIM no Brasil foram realizados considerando diferentes unidades geográficas (país, unidades da federação e municípios)⁴4 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2018 uma análise de situação de saúde e das doenças e agravos crônicos: desafios e perspectivas. Brasília: MS; 2018.^,55 Costa LFL, Montenegro MMS, Rabello Neto DL, Oliveira ATR, Trindade JEO, Adair T, Marinho MF. Estimating completeness of national and subnational death reporting in Brazil: application of record linkage methods. Popul Health Metrics 2020; 18(1):22.^,2626 França E, Abreu DX, Rao C, Lopez AD. Evaluation of cause-of-death statistics for Brazil, 2002-2004. Int J Epidemiol 2008; 37(4):891-901.

27 Lima EEC, Queiroz BL. Evolution of the deaths registry system in Brazil: associations with changes in the mortality profile, under-registration of death counts, and ill-defined causes of death. Cad Saude Publica 2014; 30(8):1721-1730.

28 Andrade CLT, Szwarcwald CL. Desigualdades sócio-espaciais da adequação das informações de nascimentos e óbitos do Ministério da Saúde, Brasil, 2000-2002. Cad Saude Publica 2007; 23(5):1207-1216.

29 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2004: uma análise da situação de saúde. Brasília: MS; 2004.

30 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2006: uma análise da situação de saúde no Brasil. Brasília: MS; 2006.

31 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2020/2021: uma análise da situação de saúde e da qualidade da informação. Brasília: MS; 2021.

32 Diógenes VHD, Pinto Júnior EP, Gonzaga MR, Queiroz BL, Lima EEC, Costa LCCD, Rocha AS, Ferreira AJF, Teixeira CSS, Alves FJO, Rameh L, Flores-Ortiz R, Leyland A, Dundas R, Barreto ML, Ichihara MYT. Differentials in death count records by databases in Brazil in 2010. Rev Saude Publica 2022; 56:92.

33 Frias PG, Szwarcwald CL, Lira PIC. Evaluation of information systems on live births and mortality in Brazil in the 2000s. Cad Saude Publica 2014; 30(10):2068-2280.

34 Paes NA. Avaliação da cobertura dos registros de óbitos dos estados brasileiros em 2000. Rev Saude Publica 2005; 39(6):882-890.

35 Paes NA. Qualidade das estatísticas de óbitos por causas desconhecidas dos Estados brasileiros. Rev Saude Publica 2007; 41(3):436-445.

36 Szwarcwald CL. Strategies for improving the monitoring of vital events in Brazil. Int J Epidemiol 2008; 37(4):738-744.

37 Trindade J, Costa L, Oliveira A. Aplicação do Método Captura Recaptura aos dados de Estatísticas Vitais: estudo empírico. In: Oliveira ATR. Sistemas de estatísticas vitais no Brasil: avanços, perspectivas e desafios. Rio de Janeiro: IBGE; 2018.

38 Queiroz BL, Lima E, Freire F, Gonzaga M. Temporal and spatial estimates of adult mortality for small areas in Brazil, 1980-2010. Genus 2020; 76:36.

39 Queiroz BL, Gonzaga MR, Vasconcelos A, Lopes BT, Abreu DM. Comparative analysis of completeness of death registration, adult mortality and life expectancy at birth in Brazil at the subnational level. Popul Health Metrics 2020; 18(Suppl. 11):11.

40 Paes NA, Albuquerque MEE. Avaliação da qualidade dos dados populacionais e cobertura dos registros de óbitos para as regiões brasileiras. Rev Saude Publica 1999; 33(1):33-43.^-4141 Schmertmann CP, Gonzaga MR. Bayesian estimation of age-specific mortality and life expectancy for small areas with defective vital records. Demography 2018; 55(4):1363-1388., grupos etários específicos⁵5 Costa LFL, Montenegro MMS, Rabello Neto DL, Oliveira ATR, Trindade JEO, Adair T, Marinho MF. Estimating completeness of national and subnational death reporting in Brazil: application of record linkage methods. Popul Health Metrics 2020; 18(1):22., sexo⁴4 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2018 uma análise de situação de saúde e das doenças e agravos crônicos: desafios e perspectivas. Brasília: MS; 2018.^,55 Costa LFL, Montenegro MMS, Rabello Neto DL, Oliveira ATR, Trindade JEO, Adair T, Marinho MF. Estimating completeness of national and subnational death reporting in Brazil: application of record linkage methods. Popul Health Metrics 2020; 18(1):22.^,2626 França E, Abreu DX, Rao C, Lopez AD. Evaluation of cause-of-death statistics for Brazil, 2002-2004. Int J Epidemiol 2008; 37(4):891-901.^,3434 Paes NA. Avaliação da cobertura dos registros de óbitos dos estados brasileiros em 2000. Rev Saude Publica 2005; 39(6):882-890.^,3535 Paes NA. Qualidade das estatísticas de óbitos por causas desconhecidas dos Estados brasileiros. Rev Saude Publica 2007; 41(3):436-445., local de óbito (hospital, domicílio, outro)⁵5 Costa LFL, Montenegro MMS, Rabello Neto DL, Oliveira ATR, Trindade JEO, Adair T, Marinho MF. Estimating completeness of national and subnational death reporting in Brazil: application of record linkage methods. Popul Health Metrics 2020; 18(1):22., tipo de morte (natural ou acidental)⁵5 Costa LFL, Montenegro MMS, Rabello Neto DL, Oliveira ATR, Trindade JEO, Adair T, Marinho MF. Estimating completeness of national and subnational death reporting in Brazil: application of record linkage methods. Popul Health Metrics 2020; 18(1):22. e características do município⁵5 Costa LFL, Montenegro MMS, Rabello Neto DL, Oliveira ATR, Trindade JEO, Adair T, Marinho MF. Estimating completeness of national and subnational death reporting in Brazil: application of record linkage methods. Popul Health Metrics 2020; 18(1):22. (Quadro 2).

Foi encontrada cobertura superior a 80% entre os anos de 1980 e 2010²⁷27 Lima EEC, Queiroz BL. Evolution of the deaths registry system in Brazil: associations with changes in the mortality profile, under-registration of death counts, and ill-defined causes of death. Cad Saude Publica 2014; 30(8):1721-1730.^,3333 Frias PG, Szwarcwald CL, Lira PIC. Evaluation of information systems on live births and mortality in Brazil in the 2000s. Cad Saude Publica 2014; 30(10):2068-2280., chegando a mais de 95% em 2016⁴4 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2018 uma análise de situação de saúde e das doenças e agravos crônicos: desafios e perspectivas. Brasília: MS; 2018.^,55 Costa LFL, Montenegro MMS, Rabello Neto DL, Oliveira ATR, Trindade JEO, Adair T, Marinho MF. Estimating completeness of national and subnational death reporting in Brazil: application of record linkage methods. Popul Health Metrics 2020; 18(1):22.. Entre 2017 e 2019 houve redução do número de municípios que não atenderam à frequência mínima de notificações esperadas (Quadro 2).

Apesar da melhoria da cobertura observada nos anos estudados, disparidades regionais foram observadas, verificando-se menores coberturas em estados e municípios do Norte e Nordeste, quando comparados aos das regiões Sul e Sudeste²⁶26 França E, Abreu DX, Rao C, Lopez AD. Evaluation of cause-of-death statistics for Brazil, 2002-2004. Int J Epidemiol 2008; 37(4):891-901.^,2828 Andrade CLT, Szwarcwald CL. Desigualdades sócio-espaciais da adequação das informações de nascimentos e óbitos do Ministério da Saúde, Brasil, 2000-2002. Cad Saude Publica 2007; 23(5):1207-1216.

29 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2004: uma análise da situação de saúde. Brasília: MS; 2004.

30 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2006: uma análise da situação de saúde no Brasil. Brasília: MS; 2006.

31 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2020/2021: uma análise da situação de saúde e da qualidade da informação. Brasília: MS; 2021.^-3232 Diógenes VHD, Pinto Júnior EP, Gonzaga MR, Queiroz BL, Lima EEC, Costa LCCD, Rocha AS, Ferreira AJF, Teixeira CSS, Alves FJO, Rameh L, Flores-Ortiz R, Leyland A, Dundas R, Barreto ML, Ichihara MYT. Differentials in death count records by databases in Brazil in 2010. Rev Saude Publica 2022; 56:92.^,3434 Paes NA. Avaliação da cobertura dos registros de óbitos dos estados brasileiros em 2000. Rev Saude Publica 2005; 39(6):882-890.

35 Paes NA. Qualidade das estatísticas de óbitos por causas desconhecidas dos Estados brasileiros. Rev Saude Publica 2007; 41(3):436-445.^-3636 Szwarcwald CL. Strategies for improving the monitoring of vital events in Brazil. Int J Epidemiol 2008; 37(4):738-744.^,3838 Queiroz BL, Lima E, Freire F, Gonzaga M. Temporal and spatial estimates of adult mortality for small areas in Brazil, 1980-2010. Genus 2020; 76:36.

39 Queiroz BL, Gonzaga MR, Vasconcelos A, Lopes BT, Abreu DM. Comparative analysis of completeness of death registration, adult mortality and life expectancy at birth in Brazil at the subnational level. Popul Health Metrics 2020; 18(Suppl. 11):11.

40 Paes NA, Albuquerque MEE. Avaliação da qualidade dos dados populacionais e cobertura dos registros de óbitos para as regiões brasileiras. Rev Saude Publica 1999; 33(1):33-43.

41 Schmertmann CP, Gonzaga MR. Bayesian estimation of age-specific mortality and life expectancy for small areas with defective vital records. Demography 2018; 55(4):1363-1388.^-4242 Szwarcwald CL, Leal MC, Andrade CLT, Souza Jr PRB. Infant mortality estimation in Brazil: what do Ministry of Health data on deaths and live births say? Cad Saude Publica 2002; 18(6):1725-1736. (Quadro 2).

Considerando a cobertura de óbitos de menores de 1 ano no SIM entre 1991 e 2004 também foi observada essa desigualdade regional, com alguns estados do Norte e Nordeste com piores coberturas quando comparados aos do Sul e Sudeste³⁰30 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2006: uma análise da situação de saúde no Brasil. Brasília: MS; 2006.. Em relação ao registro de óbitos de idosos, houve aumento de cobertura de 80% para 95% entre 1980 e 2010, porém com grande variação regional, em que o estado do Amapá, na região Norte, tinha 32% de cobertura, enquanto áreas do Sul, Sudeste, Centro-Oeste e litoral nordestino tinham 100% de cobertura de óbitos de pessoas com mais de 65 anos²⁷27 Lima EEC, Queiroz BL. Evolution of the deaths registry system in Brazil: associations with changes in the mortality profile, under-registration of death counts, and ill-defined causes of death. Cad Saude Publica 2014; 30(8):1721-1730. (Quadro 2).

Em relação ao sexo, houve aumento de cobertura entre 2000 e 2016 tanto para o masculino (90,7% e 97,2%) quanto para o feminino (89,4% e 96,7%)⁴4 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2018 uma análise de situação de saúde e das doenças e agravos crônicos: desafios e perspectivas. Brasília: MS; 2018. (Quadro 2).

Completitude

A completitude foi avaliada em oito estudos (24,2%), publicados entre 2005 e 2023 (Quadro 1 e Quadro S1 - disponível em: https://doi.org/10.48331/scielodata.E2BXNN). Para mensurar essa dimensão, o cálculo do percentual de campos ignorados ou em branco (ausência de informação) na DO foi utilizado em 100% dos estudos. De modo geral, a maior frequência de variáveis analisadas correspondeu a identificação individual (raça/cor, escolaridade, idade, ocupação, situação conjugal) e características maternas e da criança (semanas de gestação, tipo de parto, tipo de gravidez, parturição, peso ao nascer).

A análise da completitude se deu a partir de dimensões geográficas (tamanho do município, estado, região, país)⁴³43 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2005: uma análise da situação de saúde no Brasil. Brasília: MS; 2005.

44 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2010: uma análise da situação de saúde e de evidências selecionadas de impacto de ações de vigilância em saúde. Brasília: MS; 2011.

45 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2019 uma análise da situação de saúde com enfoque nas doenças imunopreveníveis e na imunização. Brasília: MS; 2019.^-4646 Romero DE, Maia L, Muzy J. Tendência e desigualdade na completude da informação sobre raça/cor dos óbitos de idosos no Sistema de Informações sobre Mortalidade no Brasil, entre 2000 e 2015. Cad Saude Publica 2019; 35(12):e00223218. e por grupo etário (perinatal, fetal, neonatal precoce, morte materna)⁴⁷47 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2022: análise da situação de saúde e uma visão integrada sobre os fatores de risco para anomalias congênitas. Brasília: MS; 2023.^,4848 Rodrigues PL, Gama SGN, Mattos IE. Completitude e confiabilidade do Sistema de Informações sobre Mortalidade para óbitos perinatais no Brasil, 2011-2012: um estudo descritivo. Epidemiol Serv Saude 2019; 28(1):e2018093..

Entre os estudos que utilizaram dados de 2001 a 2009, foi observado que o SIM apresentava proporções elevadas de preenchimento incompleto para as variáveis relacionadas às características maternas e do recém-nascido nos óbitos de menores de 1 ano (Quadro 2). Variáveis como idade da mãe, raça/cor da pele, escolaridade materna, ocupação materna, filhos nascidos vivos, semanas de gestação, peso ao nascer, tipo de gravidez e tipo de parto com menos de 50% de preenchimento, em 2001 e 2003, tiveram pior completitude nas regiões Norte e Nordeste²⁵25 Romero DE, Cunha CB. Avaliação da qualidade das variáveis sócio-econômicas e demográficas dos óbitos de crianças menores de um ano registrados no Sistema de Informações sobre Mortalidade do Brasil (1996/2001). Cad Saude Publica 2006; 22(3):673-681.^,4343 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2005: uma análise da situação de saúde no Brasil. Brasília: MS; 2005..

Em 2009, houve redução do percentual de incompletude em algumas variáveis analisadas para óbitos de menores de 1 ano para todo o Brasil, porém ainda permaneciam altas: idade materna (18,9% de ignorados); escolaridade materna (25,4%); semanas de gestação (14,2%); tipo de gravidez (12,9%); tipo de parto (13,9%); e peso ao nascer (16,6%)⁴⁴44 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2010: uma análise da situação de saúde e de evidências selecionadas de impacto de ações de vigilância em saúde. Brasília: MS; 2011.. Após 2010, observou-se redução da incompletude das variáveis relativas às características maternas e do recém-nascido (como sexo, local de ocorrência, tipo de gravidez, idade da mãe, peso ao nascer, semana gestacional, número de filhos vivos, escolaridade da mãe, entre outras)⁴⁹49 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2018 uma análise de situação de saúde e das doenças e agravos crônicos: desafios e perspectivas. Brasília: MS; 2018.. Nesse período, 46,2% das variáveis analisadas apresentaram excelente completitude, como a data do óbito e o local de residência com 100% de preenchimento⁴⁹49 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2018 uma análise de situação de saúde e das doenças e agravos crônicos: desafios e perspectivas. Brasília: MS; 2018.. Mais de 80% de preenchimento das variáveis relativas às características maternas e do recém-nascido foram encontrados em estudo com dados de 2012 para óbitos perinatais⁴⁸48 Rodrigues PL, Gama SGN, Mattos IE. Completitude e confiabilidade do Sistema de Informações sobre Mortalidade para óbitos perinatais no Brasil, 2011-2012: um estudo descritivo. Epidemiol Serv Saude 2019; 28(1):e2018093..

Nas análises que utilizaram dados de 2011 a 2021 para óbitos fetais e de menores de 1 ano, com exceção da variável ocupação da mãe, que obteve escore “ruim” de completitude no ano de 2011, todas as variáveis apresentaram preenchimento “regular” ou “bom”.⁴⁷47 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2022: análise da situação de saúde e uma visão integrada sobre os fatores de risco para anomalias congênitas. Brasília: MS; 2023. As variáveis tipo de gravidez, tipo de parto e idade da mãe melhoraram sua completitude até 2019⁴⁷47 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2022: análise da situação de saúde e uma visão integrada sobre os fatores de risco para anomalias congênitas. Brasília: MS; 2023.. As variáveis óbito na gravidez, óbito no puerpério e situação gestacional ou pós-gestacional de ocorrência do óbito apresentaram preenchimento “muito ruim” nesse período⁴⁷47 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2022: análise da situação de saúde e uma visão integrada sobre os fatores de risco para anomalias congênitas. Brasília: MS; 2023..

Em relação às variáveis de identificação individual, entre 2012 e 2017 houve evolução de 10% nos índices de completitude das variáveis escolaridade e raça/cor⁵⁰50 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Informações de Saúde (tabnet): estatísticas vitais - mortalidade geral [Internet]. 2019. [acessado 2022 abr 23]. Disponível em: http://www2.datasus.gov.br/DATASUS/index.php?area=0205&id=6937
http://www2.datasus.gov.br/DATASUS/index... . Houve redução de 66,3% na incompletude da variável raça/cor nos óbitos de idosos entre 2000 e 2015 em quase todos os estados do Brasil⁴⁶46 Romero DE, Maia L, Muzy J. Tendência e desigualdade na completude da informação sobre raça/cor dos óbitos de idosos no Sistema de Informações sobre Mortalidade no Brasil, entre 2000 e 2015. Cad Saude Publica 2019; 35(12):e00223218., e para a população em geral, essa variável, a partir de 2013, passou do escore bom (89% a 95% de preenchimento) para o excelente (> 95%)⁴⁷47 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2022: análise da situação de saúde e uma visão integrada sobre os fatores de risco para anomalias congênitas. Brasília: MS; 2023.. A variável ocupação apresentou melhoria no preenchimento (de 73,2% para 79,9%)⁴⁵45 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2019 uma análise da situação de saúde com enfoque nas doenças imunopreveníveis e na imunização. Brasília: MS; 2019.. A variável naturalidade apresentou melhora na variação de 1.500,2% (> 90% de preenchimento), e o “número do cartão do SUS” variou 133,7%, porém foi classificada como ruim (aumentou de 8,6% para 20,1%, preenchimento < 49,9%)⁴⁵45 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2019 uma análise da situação de saúde com enfoque nas doenças imunopreveníveis e na imunização. Brasília: MS; 2019.. Entre 2011 e 2021, 40% das variáveis apresentaram preenchimento regular (70% a 89% de completude), 22% tiveram completitude muito ruim (< 50%) e 15% alcançaram preenchimento excelente (> 95%)⁴⁷47 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2022: análise da situação de saúde e uma visão integrada sobre os fatores de risco para anomalias congênitas. Brasília: MS; 2023..

Confiabilidade (também chamada de concordância nos estudos encontrados) e consistência

A confiabilidade foi avaliada em três estudos (9,1%), por meio da comparação da mortalidade com proporções de óbitos criadas a partir de modelos composicionais²⁶26 França E, Abreu DX, Rao C, Lopez AD. Evaluation of cause-of-death statistics for Brazil, 2002-2004. Int J Epidemiol 2008; 37(4):891-901., por linkage do SIM com o Sistema de Informação Sobre Nascidos Vivos (SINASC)⁵¹51 Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Sistemas de estatísticas vitais no Brasil: avanços, perspectivas e desafios. Rio de Janeiro: IBGE; 2018., ou por meio da captura e recaptura de registros para identificação de pares concordantes⁴⁸48 Rodrigues PL, Gama SGN, Mattos IE. Completitude e confiabilidade do Sistema de Informações sobre Mortalidade para óbitos perinatais no Brasil, 2011-2012: um estudo descritivo. Epidemiol Serv Saude 2019; 28(1):e2018093. (Quadro 1 e Figura 2).

Ao longo do tempo, as tendências da mortalidade por causa específica em homens e mulheres em cada região foram consistentes e não houve flutuações que sugiram problemas de qualidade dos dados decorrentes de mudanças na certificação ou nas práticas de codificação²⁶26 França E, Abreu DX, Rao C, Lopez AD. Evaluation of cause-of-death statistics for Brazil, 2002-2004. Int J Epidemiol 2008; 37(4):891-901..

Para os óbitos de menores de 1 ano, um linkage entre o SIM e o SINASC utilizando as variáveis sexo, unidade da federação (UF), município de nascimento da mãe e da criança, data de nascimento e idade da mãe encontrou alta taxa de pareamento, sendo que 95% dos nascidos vivos e 93% dos óbitos apresentavam informações coletadas em ambas as bases de dados⁵¹51 Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Sistemas de estatísticas vitais no Brasil: avanços, perspectivas e desafios. Rio de Janeiro: IBGE; 2018.. Outro estudo com menores de 1 ano avaliou o grau de concordância por meio do coeficiente Kappa entre os dados registrados no SIM e SINASC, encontrando boa concordância em quase todos os grupos etários utilizados no estudo (óbito perinatal, fetal e neonatal precoce) e para 10 dos 12 campos avaliados: sexo do feto/neonato; idade materna; escolaridade materna; número de filhos nascidos vivos; número de perdas fetais/abortos; tipo de gravidez; tipo de parto; duração da gestação; morte em relação ao parto; peso ao nascer; raça/cor; e causa básica da morte⁴⁸48 Rodrigues PL, Gama SGN, Mattos IE. Completitude e confiabilidade do Sistema de Informações sobre Mortalidade para óbitos perinatais no Brasil, 2011-2012: um estudo descritivo. Epidemiol Serv Saude 2019; 28(1):e2018093..

A dimensão de consistência foi avaliada em dois (8%) estudos, no período de 1996 a 2016, para óbitos de menores de 1 ano²⁵25 Romero DE, Cunha CB. Avaliação da qualidade das variáveis sócio-econômicas e demográficas dos óbitos de crianças menores de um ano registrados no Sistema de Informações sobre Mortalidade do Brasil (1996/2001). Cad Saude Publica 2006; 22(3):673-681.^,4949 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2018 uma análise de situação de saúde e das doenças e agravos crônicos: desafios e perspectivas. Brasília: MS; 2018.. Os estudos avaliaram a consistência das informações do SIM em relação às informações de outro sistema de informação, como o SINASC²⁵25 Romero DE, Cunha CB. Avaliação da qualidade das variáveis sócio-econômicas e demográficas dos óbitos de crianças menores de um ano registrados no Sistema de Informações sobre Mortalidade do Brasil (1996/2001). Cad Saude Publica 2006; 22(3):673-681.. As variáveis investigadas foram as relacionadas a dados sociodemográficos e econômicos (idade, escolaridade, raça/cor, sexo). As variáveis idade e escolaridade materna do SIM apresentaram consistência em relação ao SINASC, já as variáveis raça/cor e ocupação materna foram as que apresentaram maior inconsistência²⁵25 Romero DE, Cunha CB. Avaliação da qualidade das variáveis sócio-econômicas e demográficas dos óbitos de crianças menores de um ano registrados no Sistema de Informações sobre Mortalidade do Brasil (1996/2001). Cad Saude Publica 2006; 22(3):673-681., além das variáveis relacionadas à causa básica do óbito⁴⁹49 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2018 uma análise de situação de saúde e das doenças e agravos crônicos: desafios e perspectivas. Brasília: MS; 2018..

Oportunidade

A dimensão de oportunidade foi avaliada em cinco (15,2%) estudos (Figura 2). Entre 1996 e 2001, um estudo identificou um atraso de mais de dois anos entre a ocorrência do óbito e a disponibilidade dos dados (Quadro 2)²⁵25 Romero DE, Cunha CB. Avaliação da qualidade das variáveis sócio-econômicas e demográficas dos óbitos de crianças menores de um ano registrados no Sistema de Informações sobre Mortalidade do Brasil (1996/2001). Cad Saude Publica 2006; 22(3):673-681.. Em outro estudo, com dados de 2002 a 2004, a disponibilidade dos dados foi considerada oportuna (cerca de 18 meses de atraso)²⁶26 França E, Abreu DX, Rao C, Lopez AD. Evaluation of cause-of-death statistics for Brazil, 2002-2004. Int J Epidemiol 2008; 37(4):891-901.. Entre 2012 e 2017, os percentuais de oportunidade de digitação dos registros variaram entre as UF, sendo observada variação percentual baixa nos estados de Alagoas, Espírito Santo, Acre, Pará, Tocantins, Rio de Janeiro e Roraima, enquanto a maior proporção de registros preenchidos foi observada para Rondônia, Maranhão, Amapá, Ceará, Bahia, Distrito Federal e São Paulo⁴⁵45 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2019 uma análise da situação de saúde com enfoque nas doenças imunopreveníveis e na imunização. Brasília: MS; 2019..

Em 2019, considerando as unidades federadas, 14 estados apresentaram redução no número de municípios que atingiram a meta de 90% de notificações de óbitos no SIM até 60 dias da ocorrência, no período final de análise naquele ano (de janeiro a dezembro) em comparação ao período anterior (de janeiro a setembro). Observa-se também que alguns estados não chegaram a ter 50% de seus municípios atingindo essa meta no período final da análise, como Piauí, Sergipe e Rio Grande do Norte. Apenas o estado de São Paulo alcançou 80% de seus municípios com meta de notificação de 90% dos óbitos⁵²52 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2020/2021: uma análise da situação de saúde e da qualidade da informação. Brasília: MS; 2021.. Municípios com mais de 100 mil habitantes têm maior capacidade para atingir essa meta⁵²52 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2020/2021: uma análise da situação de saúde e da qualidade da informação. Brasília: MS; 2021..

Estudo recente evidenciou que, entre 2011 e 2021, houve redução no tempo da digitação da DO no SIM (de 15 para 12 dias) e no tempo para finalizar seu envio para o nível federal (de 22 para 17 dias)⁴⁷47 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Saúde Brasil 2022: análise da situação de saúde e uma visão integrada sobre os fatores de risco para anomalias congênitas. Brasília: MS; 2023..

Validade das causas de morte

A validade do conteúdo das causas de morte registradas foi abordada em apenas um estudo²⁶26 França E, Abreu DX, Rao C, Lopez AD. Evaluation of cause-of-death statistics for Brazil, 2002-2004. Int J Epidemiol 2008; 37(4):891-901. (3%), sendo realizada quanto à plausibilidade das causas de óbito em geral com relação à idade e ao sexo (Quadro 1 e Figura 2). Não foi encontrado nenhum padrão de idade ou sexo incorreto ou improvável para as principais causas de morte no Brasil no ano de 2003 (Quadro 2).

Estudos de causas mal definidas e garbage codes

A qualidade do preenchimento das causas de morte foi avaliada em nove (27,3%) estudos, a partir dos percentuais de causas mal definidas ou de garbage codes (Quadro 1 e Figura 2).

A proporção de garbage code (códigos CID-10 inespecíficos) também é considerada alta no SIM²⁷27 Lima EEC, Queiroz BL. Evolution of the deaths registry system in Brazil: associations with changes in the mortality profile, under-registration of death counts, and ill-defined causes of death. Cad Saude Publica 2014; 30(8):1721-1730., contudo está decrescendo ao longo dos anos. No geral, entre 2000 e 2015 houve redução das taxas de mortalidade padronizadas por idade devido aos garbage codes (códigos R - mal definidas) em 68,5% (150,2 em 2000 para 47,3/100.000 habitantes em 2015). Entre os garbage codes não-R, a redução foi pequena: de 255,2 para 225,7/100.000 habitantes nos respectivos anos⁵³53 Teixeira RA, Naghavi M, Guimarães MDC, Ishitani LH, França EB. Quality of cause-of-death data in Brazil: garbage codes among registered deaths in 2000 and 2015. Rev Bras Epidemiol 2019; 22(Supl. 3):E190002.supl.3.. Homens apresentaram proporções menores de garbage codes do que mulheres (25,3% e 30,5%, respectivamente) e idosos uma maior proporção do que grupos etários jovens (43,5% e 18,0%, respectivamente)⁵³53 Teixeira RA, Naghavi M, Guimarães MDC, Ishitani LH, França EB. Quality of cause-of-death data in Brazil: garbage codes among registered deaths in 2000 and 2015. Rev Bras Epidemiol 2019; 22(Supl. 3):E190002.supl.3.^,5454 Kanso S, Romero DE, Leite IC, Moraes EN. Geographic, demographic, and socioeconomic differences in quality of data on cause of death in Brazilian elders. Cad Saude Publica 2011; 27(7):1323-1339..

Nas análises por UF, foram observadas desigualdades entre as regiões e segundo índice sociodemográfico entre os anos de 1996 e 2005, sendo que a maioria dos municípios com definição satisfatória das causas de óbito estão nas regiões Sul, Sudeste e Centro-Oeste²⁸28 Andrade CLT, Szwarcwald CL. Desigualdades sócio-espaciais da adequação das informações de nascimentos e óbitos do Ministério da Saúde, Brasil, 2000-2002. Cad Saude Publica 2007; 23(5):1207-1216.^,5555 França E, Ishitani LH, Teixeira R, Duncan BB, Marinho F, Naghavi M. Changes in the quality of cause-of-death statistics in Brazil: garbage codes among registered deaths in 1996-2016. Popul Health Metrics 2020; 18(Supl. 1):20.. Ao longo do tempo, até 2016, foi observada melhoria na qualidade dos dados de mortalidade das regiões Nordeste e Norte, tanto para os garbage codes-R quanto para os não-R⁵³53 Teixeira RA, Naghavi M, Guimarães MDC, Ishitani LH, França EB. Quality of cause-of-death data in Brazil: garbage codes among registered deaths in 2000 and 2015. Rev Bras Epidemiol 2019; 22(Supl. 3):E190002.supl.3.^,5555 França E, Ishitani LH, Teixeira R, Duncan BB, Marinho F, Naghavi M. Changes in the quality of cause-of-death statistics in Brazil: garbage codes among registered deaths in 1996-2016. Popul Health Metrics 2020; 18(Supl. 1):20.. As diferenças nas proporções por garbage codes foram maiores em 2000, variando de 6,3% no Sul a 28,2% no Nordeste, enquanto em 2015 as proporções eram mais homogêneas (3,4% no Sul e 7,2% na região Nordeste). Contudo, em 2015 e 2016 as taxas de mortalidade por garbage codes não-R aumentaram na maioria dos estados do Norte e Nordeste⁵³53 Teixeira RA, Naghavi M, Guimarães MDC, Ishitani LH, França EB. Quality of cause-of-death data in Brazil: garbage codes among registered deaths in 2000 and 2015. Rev Bras Epidemiol 2019; 22(Supl. 3):E190002.supl.3.^,5555 França E, Ishitani LH, Teixeira R, Duncan BB, Marinho F, Naghavi M. Changes in the quality of cause-of-death statistics in Brazil: garbage codes among registered deaths in 1996-2016. Popul Health Metrics 2020; 18(Supl. 1):20..

Os estados brasileiros classificados nos grupos de índice sociodemográfico baixo ou médio foram os responsáveis pelo declínio mais importante nos garbage codes R entre 1996 e 2016⁵⁵55 França E, Ishitani LH, Teixeira R, Duncan BB, Marinho F, Naghavi M. Changes in the quality of cause-of-death statistics in Brazil: garbage codes among registered deaths in 1996-2016. Popul Health Metrics 2020; 18(Supl. 1):20.. Estudo recente, com dados de 2015 a 2017, observou 38% de GC, tendo o norte de Minas Gerais e os estados do Rio de Janeiro, de São Paulo e da Bahia apresentado municípios com altas taxas⁵⁶56 Teixeira RA, Ishitani LH, França E, Pinheiro PC, Lobato MM, Malta DC. Mortalidade por causas garbage nos municípios brasileiros: diferenças nas estimativas de taxas pelos métodos direto e Bayesiano de 2015 a 2017. Rev Bras Epidemiol 2021; 24(Supl. 1):E210003.SUPL.1..

Discussão

Os resultados desta revisão apontam que a qualidade geral das informações disponibilizadas pelo SIM tem melhorado ao longo dos anos, com destaque para as dimensões de cobertura, completitude e estudos de causas mal definidas e garbage codes, mas disparidades ainda persistem e as regiões Norte e Nordeste continuam com piores resultados.

Nesta revisão, buscou-se as diversas dimensões de qualidade do SIM, utilizando-se abordagem previamente utilizada (Lima et al. 2009)¹⁴14 Lima CRA, Schramm JMA, Coeli CM, Silva MEM. Revisão das dimensões de qualidade dos dados e métodos aplicados na avaliação dos sistemas de informação em saúde. Cad Saude Publica 2009; 25(10):2095-2109., incluindo uma nova dimensão, que é a qualidade do preenchimento da causa básica de óbito. Das 49 análises das dimensões nos 33 estudos incluídos, a maioria (28 análises, cerca de 57%) utilizou dados do SIM até 2010. Nenhuma das análises que avaliaram a qualidade dos dados registrados no SIM após 2010 abordou as dimensões clareza metodológica, acessibilidade ou validade, indicando a necessidade de estudos mais recentes. Em relação à dimensão de oportunidade, foi demonstrada uma flutuação de resultados, com discreta redução no percentual de municípios que alcançaram a meta de notificação de óbitos no período de um ano¹⁴14 Lima CRA, Schramm JMA, Coeli CM, Silva MEM. Revisão das dimensões de qualidade dos dados e métodos aplicados na avaliação dos sistemas de informação em saúde. Cad Saude Publica 2009; 25(10):2095-2109.. Existe ainda uma pluralidade de métodos de avaliação das dimensões, assim como observado em uma revisão anterior¹⁴14 Lima CRA, Schramm JMA, Coeli CM, Silva MEM. Revisão das dimensões de qualidade dos dados e métodos aplicados na avaliação dos sistemas de informação em saúde. Cad Saude Publica 2009; 25(10):2095-2109.. As dimensões consistência e confiabilidade ainda apresentam definições semelhantes, assim como encontrado em estudo anterior¹⁴14 Lima CRA, Schramm JMA, Coeli CM, Silva MEM. Revisão das dimensões de qualidade dos dados e métodos aplicados na avaliação dos sistemas de informação em saúde. Cad Saude Publica 2009; 25(10):2095-2109.. Faz-se necessária uma padronização dos conceitos das dimensões e dos métodos utilizados para que se possa fazer comparações posteriores adequadas da qualidade.

Além das nove dimensões apontadas por Lima et al.¹⁴14 Lima CRA, Schramm JMA, Coeli CM, Silva MEM. Revisão das dimensões de qualidade dos dados e métodos aplicados na avaliação dos sistemas de informação em saúde. Cad Saude Publica 2009; 25(10):2095-2109., optamos por incluir na presente revisão uma décima dimensão relacionada à qualidade do preenchimento da causa básica de óbito, que é mensurada levando-se em consideração o percentual de causas mal definidas ou garbage codes. Os garbage codes podem ser definidos como um conjunto de causas de mortalidade que, por serem inespecíficas, são pouco úteis para as análises em saúde pública sobre o perfil de mortalidade de determinada população⁵⁷57 Naghavi M, Makela S, Foreman K, O'Brien J, Pourmalek F, Lozano R. Algorithms for enhancing public health utility of national causes-of-death data. Popul Health Metrics 2010; 8:9.. Os problemas de qualidade de preenchimento da causa básica de óbito não são restritos à contextos mais vulneráveis, em que pese sua maior ocorrência em áreas socialmente mais vulneráveis. Na Noruega, 29% das causas de mortalidade eram classificadas como garbage codes, com destaque para desfechos como insuficiência cardíaca, morte súbita e senilidade entre as principais causas⁵⁸58 Ellingsen CL, Alfsen GC, Ebbing M, Pedersen AG, Sulo G, Vollset SE, Braut GS. Garbage codes in the Norwegian Cause of Death Registry 1996-2019. BMC Public Health 2022; 22(1):1301.. Considerando a importância de um preenchimento adequado dessa informação nas declarações de óbito, uma série de métodos têm sido propostos para redistribuir esses garbage codes, possibilitando mais precisão na definição do perfil epidemiológico da população⁵⁹59 Ng T-C, Lo W-C, Ku C-C, Lu T-H, Lin H-H. Improving the use of mortality data in public health: a comparison of garbage code redistribution models. Am J Public Health 2020; 110(2):222-229.^,6060 Teixeira RA, Ishitani LH, Marinho F, Pinto Junior EP, Katikireddi SV, Malta DC. Methodological proposal for the redistribution of deaths due to garbage codes in mortality estimates for Noncommunicable Chronic Diseases. Rev Bras Epidemiol 2021; 24(Supl. 1):e210004..

Não há consenso para a definição do que seja “qualidade da informação”, sendo necessárias abordagens com múltiplas dimensões¹⁹19 Campbell SE, Campbell MK, Grimshaw JM, Walker AE. A systematic review of discharge coding accuracy. J Public Health 2001; 23(3):205-211.^,2222 Paim I, Nehmy RMQ, Guimarães CG. Problematização do conceito "Qualidade" da Informação. Perspect Cienc Info 1996; 1(1):111-119.. Para este estudo, considerou-se informação de qualidade aquela apta para uso, em termos de necessidade e fins da sua utilização²²22 Paim I, Nehmy RMQ, Guimarães CG. Problematização do conceito "Qualidade" da Informação. Perspect Cienc Info 1996; 1(1):111-119.. O SIM foi criado com a finalidade de suprir falhas do Sistema de Registro Civil e permitir conhecer o perfil epidemiológico dos óbitos em todo o país, sendo parte fundamental do Sistema Nacional de Vigilância Epidemiológica brasileiro²2 Jorge MHPM, Laurenti R, Gotlieb SLD. Análise da qualidade das estatísticas vitais brasileiras: a experiência de implantação do SIM e do SINASC. Cien Saude Colet 2007; 12(3):643-654.. O SIM permite a produção de indicadores de saúde para a identificação de tendências, fatores de risco e de proteção para a mortalidade, além de permitir a avaliação da efetividade de intervenções e programas de saúde. Ele é fundamental para orientar as políticas públicas de saúde e o planejamento de serviços de saúde, bem como para a produção de estatísticas vitais precisas e confiáveis³²32 Diógenes VHD, Pinto Júnior EP, Gonzaga MR, Queiroz BL, Lima EEC, Costa LCCD, Rocha AS, Ferreira AJF, Teixeira CSS, Alves FJO, Rameh L, Flores-Ortiz R, Leyland A, Dundas R, Barreto ML, Ichihara MYT. Differentials in death count records by databases in Brazil in 2010. Rev Saude Publica 2022; 56:92., e a avaliação de sua qualidade é essencial para identificar possíveis falhas no registro e na notificação de óbitos, permitindo que sejam tomadas medidas corretivas.

A importância do SIS e de seus indicadores se dá na medida em que servem de parâmetro para análises da situação de saúde da população e, a partir disso, as informações extraídas de seus dados são usadas como base para a construção de políticas públicas. Nesse sentido, um dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável das Nações Unidas (ONU) tem como meta “reforçar o apoio à capacitação para os países em desenvolvimento aumentarem a disponibilidade de dados de alta qualidade, atuais e confiáveis” (ODS 17.18). Alguns países já investem recursos consideráveis na melhoria da qualidade dos dados em saúde há algumas décadas¹⁷17 English LP. Improving data warehouse and business information quality: methods for reducing costs and increasing profits. New York: John Wiley & Sons, Inc.; 1999.^,2424 Kahn BK, Strong DM, Wang RY. Information quality benchmarks: product and service performance. Communications ACM 2002; 45(4):184-192.. No Brasil, o monitoramento da qualidade dos dados do SIS não apresenta uma normatização, nem é feito de forma regular, ao contrário do que tem sido proposto pela Organização Panamericana de Saúde (OPAS) e pela Organização Mundial da Saúde (OMS), que indicam a criação de protocolos para melhoria da avaliação e monitoramento destes sistemas⁶¹61 Aqil A, Hozumi D. Performance of Routine Information Systems Management (PRISM) Tools. Oxford University Press 2009; 24(3):217-228.^,6262 World Health Organization (WHO). Health metrics network: framework and standards for the development of country Healthcare information systems. Geneva: WHO; 2006..

Este estudo apresenta limitações. Devido à falta de padronização de conceitos e à diversidade de métodos implementados, foi desafiador sistematizar e categorizar os resultados encontrados para cada dimensão avaliada. Não foram incluídos estudos realizados em níveis estaduais ou regionais, isso implica que não é possível identificar a distribuição de estudos de qualidade do SIM por dimensão geográfica. Assim, não utilizamos estudos feitos por secretarias estaduais e municipais de saúde, apenas os documentos federais de abrangência nacional. Por fim, outra limitação é o número de extratores, justificado pela elevada quantidade de estudos e a complexidade metodológica. Para diminuirmos esta limitação, realizamos dois encontros de capacitação de extração dos dados com as duplas de extratores, a fim de retirar todas as dúvidas e padronizar a extração dos dados.

Em relação às variações nos resultados da avaliação da qualidade do Sistema de Informação de Mortalidade, é importante levar em consideração as diversas metodologias empregadas e o alcance geográfico das análises. Consequentemente, as discrepâncias nos resultados relacionadas às diversas dimensões da qualidade do SIM podem variar substancialmente de acordo com a metodologia adotada e o tamanho da área analisada, incluindo diferenciais entre estados e áreas de menor abrangência³²32 Diógenes VHD, Pinto Júnior EP, Gonzaga MR, Queiroz BL, Lima EEC, Costa LCCD, Rocha AS, Ferreira AJF, Teixeira CSS, Alves FJO, Rameh L, Flores-Ortiz R, Leyland A, Dundas R, Barreto ML, Ichihara MYT. Differentials in death count records by databases in Brazil in 2010. Rev Saude Publica 2022; 56:92..

Apesar das desigualdades na qualidade das diferentes dimensões do SIM, os estudos apontam que, ao longo do tempo, foram observadas melhorias nos registros de dados de mortalidade da população brasileira. Entre as iniciativas, podemos destacar os esforços para aprimorar a busca ativa de óbitos e o desenvolvimento de métodos de correção de estimativas⁶³63 Frias PG, Szwarcwald CL, Morais Neto OL, Leal MD, Cortez-Escalante JJ, Souza PR Junior, Almeida WD, Silva Junior JB. Utilização das informações vitais para a estimação de indicadores de mortalidade no Brasil: da busca ativa de eventos ao desenvolvimento de métodos. Cad Saude Publica 2017; 33(3):e00206015.. Além disso, ações mais recentes foram desenvolvidas no âmbito do Ministério da Saúde e também sinalizam uma busca pela melhoria da qualidade da informação, a exemplo do Painel de Monitoramento da Regularidade da Mortalidade e do Painel de Monitoramento da Mortalidade por Causas Básicas Inespecíficas ou Incompletas. Outra importante iniciativa foi a Política Nacional de Informação e Informática em Saúde (PNIIS)⁶⁴64 Brasil. Ministério da Saúde (MS). Portaria GM/MS nº 1.768, de 30 de julho de 2021. Diário Oficial da União 2021; 31 jul., que reforçou a importância de monitorar e avaliar a qualidade dos dados e das informações em saúde no país.

Em que pese esses inúmeros avanços nas últimas décadas, a qualidade da informação sobre mortalidade ainda é um desafio para um planejamento e uma gestão pública guiada por evidências, especialmente nas regiões Norte e Nordeste. Nesse cenário, é importante qualificar os médicos para o correto e completo preenchimento das declarações de óbito, já que esse documento é essencial no reconhecimento das condições de saúde da população brasileira. Outra ação importante é o aprimoramento da infraestrutura e da capacidade técnica nos órgãos municipais e estaduais de saúde, em particular nos contextos do Norte e do Nordeste. Além disso, também é importante garantir o adequado funcionamento dos comitês de investigação de óbito para que as informações sobre óbitos por condições mais sensíveis, como o materno e o infantil, sejam ainda mais precisas.

Referências

Datas de Publicação

Histórico