RESUMEN

Fundamentos:

Existen pocos estudios que analicen los cambios en las estadísticas de mortalidad derivados de la utilización del software IRIS para la codificación automática de la causa de muerte en comparación a la codificación manual. El objetivo de esta investigación fue evaluar el impacto del uso de IRIS en las estadísticas de mortalidad de Navarra.

Métodos:

Se procedió a una doble codificación de la causa básica de 5.060 boletines de defunción correspondientes a los fallecimientos de residentes en Navarra en 2014. Se establecieron las correspondencias entre ambas codificaciones para los capítulos de la CIE10 y la lista de causas INE-102 y se estimó el cambio en las tasas de mortalidad.

Resultados:

Con el software IRIS se codificaron automáticamente el 90% de las defunciones. Se observó una coincidencia a 4 caracteres y en el mismo capítulo de la CIE10 en el 79,1 y el 92,0% de los casos. La coincidencia para la lista reducida INE-102 fue del 88,3%. Se encontraron coincidencias más elevadas en las defunciones de personas menores de 65 años. Se observó un incremento de las muertes por enfermedades endocrinas (31%), trastornos mentales (19%) y enfermedades del sistema nervioso (9%), mientras que disminuyeron las enfermedades del sistema genitourinario (21%).

Conclusiones:

La coincidencia a nivel de los capítulos de CIE10 de la codificación con IRIS respecto a la manual se da en 9 de cada 10 defunciones. La implantación de IRIS comporta un incremento de las enfermedades endocrinas, fundamentalmente diabetes mellitus e hiperlipidemias, y de los trastornos mentales, fundamentalmente las demencias.

Palabras clave:
CIE-10; Causas de defunción; Bioestadística; Epidemiología; Enfermedades del Sistema Endocrino; Trastornos nentales; Sistema nervioso.; Mortalidad

ABSTRACT

Background:

There are few studies that analyze changes in mortality statistics derived from the use of IRIS software, an automatic system for coding multiple causes of death and for the selection of the underlying cause of death, compared to manual coding. This study evaluated the impact of the use of IRIS in the Navarre mortality statistic.

Methods:

We proceeded to double coding 5,060 death certificates corresponding to residents in Navarra in 2014. We calculated coincidence between the two encodings for ICD10 chapters and for the list of causes of the Spanish National Statistics Institute (INE-102) and we estimated the change on mortality rates.

Results:

IRIS automatically coded 90% of death certificates. The coincidence to 4 characters and in the same chapter of the CIE10 was 79.1% and 92.0%, respectively. Furthermore, coincidence with the short INE-102 list was 88.3%. Higher matches were found in death certificate of people under 65 years. In comparison with manual coding there was an increase in deaths from endocrine diseases (31%), mental disorders (19%) and disease of nervous system (9%), while a decrease of genitourinary system diseases was observed (21%).

Conclusions:

The coincidence at level of ICD10 chapters coding by IRIS in comparison to manual coding was 9 out of 10 deaths, similar to what is observed in other studies. The implementation of IRIS has led to increased of endocrine diseases, especially diabetes and hyperlipidaemia, and mental disorders, especially dementias.

Keywords:
ICD-10-CM; Causes of deaths; Clinical Coding; Biostatistics; Epidemiology; Endocrine System Diseases; Mental Disorders; Nervous System; Mortality

INTRODUCCIÓN

Las estadísticas de causas de muerte son ampliamente utilizadas como una importante fuente de datos para la comparación del estado de salud entre diferentes poblaciones. Para mejorar la comparabilidad de las estadísticas sobre las causas de muerte entre diferentes países la Organización Mundial de la Salud (OMS) estableció una serie de normas internacionales para seleccionar la causa básica del certificado médico de defunción¹1. World Health Organisation International statistical classification of diseases and related health problems, tenth revision, volume 2. Geneva: WHO; 1993.. A pesar de la existencia de reglas detalladas y específicas de la OMS, las prácticas de codificación varían sustancialmente entre países debido a que las reglas dejan un margen de interpretación que conlleva la existencia de diferencias en la selección de la causa básica²2. Harteloh P, Bruin K de, Kardaun J. The reliability of cause-of-death coding in the Netherlands. Eur J Epidemiol. 2010; 25:531-538..

Como un instrumento para mejorar la comparabilidad de las estadísticas de mortalidad se desarrolló en Europa el software IRIS³3. DIMDI Medical Knowledge. IRIS software. Disponible en: https://www.dimdi.de/dynamic/en/klassi/irisinstitute/downloadcenter/manuals/user-guide/.
https://www.dimdi.de/dynamic/en/klassi/i... ^), basado en el primer codificador automático de causas de muerte desarrollado a finales de los años 60 en Estados Unidos por el US National Centre for Health Statistics: Mortality Medical Data System (MMDS). Se trata de un software que permite codificar de manera automática las causas de defunción incluidas en el certificado (codificación múltiple) y seleccionar la causa básica, aplicando las instrucciones y reglas de la Clasificación Internacional de Enfermedades de la OMS. El desarrollo de IRIS está apoyado por EUROSTAT, la oficina estadística de la Unión Europea, siendo actualmente gestionado por el Instituto IRIS localizado en el German Institute of Medical Documentation and Information. Varios países de la Unión Europea lo utilizan y otros más prevén utilizarlo en un futuro próximo⁴4. Jougla E, Rossolin F, Pavillon G. Causes of death statistics: production process, quality and international comparability. En: Atlas of Cancer Mortality in the European Union and the European Economic Area 1993-1997. Lyon: International Agency for Research on Cancer; 2008. p. 9-16.^,55. Lefeuvre D, Pavillon G, Aouba A, et al. Quality comparison of electronic versus paper death certificates in France, 2010. Popul Health Metr. 2014; 12:3..

En España, desde 1999, el Instituto Nacional de Estadística (INE) codifica las causas de defunción utilizando la 10ª revisión de la Clasificación Internacional de Enfermedades de la OMS (CIE10). La codificación se realiza manualmente en cada una de las 17 comunidades autónomas por personal entrenado utilizando los manuales de la CIE 10 de la OMS¹1. World Health Organisation International statistical classification of diseases and related health problems, tenth revision, volume 2. Geneva: WHO; 1993.^,66. Vázquez E. Taller de codificación con la CIE-10ª-revisión. SEENOTA.1996: mayo-agosto. p. 5. y el Manual de causas de defunción del INE⁷7. Instituto Nacional de Estadística. Manual de causas de defunción (CIE-10). Versión 4.0. Madrid: INE; 2005. (documento de trabajo que recoge acuerdos adoptados entre distintos equipos codificadores de España para minimizar las discrepancias). Las pruebas realizadas en 2006 por el INE en colaboración con algunas comunidades autónomas confirmaron la compatibilidad de la codificación automática IRIS con el proceso de codificación manual realizado en España. En 2014, después de los trabajos preparatorios que incluyeron la elaboración de un diccionario en español, se comenzó a utilizar el software IRIS para codificar los certificados de defunción del año 2014.

El objetivo del estudio fue comparar los resultados de la codificación doble, manual y con IRIS, de la causa básica de muerte de los certificados de defunción de los fallecimientos ocurridos en 2014 en personas residentes de Navarra.

MATERIAL Y MÉTODOS

Tras la exclusión los fallecimientos declarados en el Boletín Estadístico de Declaración Judicial y defunciones por causas externas (n=273) se procedió a la doble codificación de los certificados correspondientes a personas residentes en la Comunidad Foral de Navarra inscritos en esta comunidad (n=5.060) utilizando IRIS 4.4.1. Previamente se corrigieron los errores debidos a literales mal escritos, errores de punteado y en el 17% de causas en los que IRIS no encontró el literal en el diccionario se procedió a su estandarización. Además en el 7% de los certificados se incorporó información médica desde la historia clínica.

Se incluyeron en el análisis estadístico los casos en los que el software IRIS requirió la opinión del codificador y se codificaron manualmente. Se cuantificó la concordancia a nivel de 4 y 3 caracteres, capítulos de la CIE10 (anexo 1) y lista de 102 agrupaciones de causas de defunción del INE8 (INE-102). Se estimó el cambio en el número absoluto de casos y en las tasas de mortalidad ajustadas a la población europea tomando como referencia la codificación manual.

RESULTADOS

El porcentaje de codificación automática logrado fue del 90%, en el 10% restante la selección de la causa básica dependió de quien codificó. Este 10% de casos se distribuyeron de forma heterogénea en diversos grupos de causas. Se observó coincidencia en los 4 caracteres en el 79,1% de los casos y de 3 caracteres en el 85,6% (tabla 1). Además se encontró una coincidencia en el mismo capítulo de causas de defunción de la CIE10 para el 92,0% y de la lista INE-102 causas del 88,3%. En menores de 65 años la coincidencia fue del 87,0 a nivel de cuatro caracteres, del 91,1 a nivel de tres y del 95,4% a nivel de capítulos de la CIE10. En personas mayores de 65 años los respectivos porcentajes fueron del 78,0 a nivel de cuatro caracteres, del 84,8 a nivel de tres, y del 91,5% en los capítulos. En la tabla 2 se observan las concordancias y los cambios que ocurrieron en los 20 grupos de causas o capítulos de la CIE10 entre la codificación manual y automática con IRIS. El ratio de las tasas de defunción para los 20 capítulos CIE10 y 102 causas del INE resultantes de la codificación IRIS y la manual se observa en la tabla 3.

DISCUSIÓN

Utilizando la versión IRIS 4.4.1 el porcentaje de codificación alcanzado en Navarra fue algo inferior al 94,4% observado en un estudio brasileño con la versión IRIS 4.0.34⁹9. Martins RC, Buchalla CM. Automatic coding and selection of causes of death: an adaptation of Iris software for using in Brazil. Rev Bras Epidemiol. 2015; 18:883-893.. La diferente versión de IRIS y un proceso de estandarización distinto pueden explicar estas diferencias. En el 10% de los casos restantes IRIS dejó la decisión final en manos de quien codificara. La concordancia en los capítulos de la CIE10 observada en Navarra es menor al 95% de Inglaterra y Gales¹⁰10. Wells C. Impact of the Implementation of IRIS Software for ICD-10 Cause of Death Coding on Mortality Statistics, England and Wales. Disponible en: http://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/birthsdeathsandmarriages/deaths/bulletins/impactoftheimplementationofirissoftwareforicd10causeofdeathcodingonmortalitystatisticsenglandandwales/2014-08-08.
http://www.ons.gov.uk/peoplepopulationan... . La concordancia más elevada en menores de 65 años en comparación con los mayores de 65 puede guardar relación con una menor complejidad de las causas de defunción de los sujetos más jóvenes. No se han encontrado publicaciones donde se haga referencia a la concordancia teniendo en cuenta la edad.

El incremento de casos en ciertas enfermedades infecciosas y parasitarias observado en Navarra coincide con lo mostrado en el estudio inglés (5%) y en el estudio brasileño (13%). Los tumores en la codificación automática sufren un ligero descenso del 1% al igual que en Brasil, mientras que en Inglaterra se observó un ligero incremento del 0,3%⁹9. Martins RC, Buchalla CM. Automatic coding and selection of causes of death: an adaptation of Iris software for using in Brazil. Rev Bras Epidemiol. 2015; 18:883-893.^,1010. Wells C. Impact of the Implementation of IRIS Software for ICD-10 Cause of Death Coding on Mortality Statistics, England and Wales. Disponible en: http://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/birthsdeathsandmarriages/deaths/bulletins/impactoftheimplementationofirissoftwareforicd10causeofdeathcodingonmortalitystatisticsenglandandwales/2014-08-08.
http://www.ons.gov.uk/peoplepopulationan... . Es muy destacable el incremento del 31% observado en el capítulo de Enfermedades endocrinas, nutricionales y metabólicas, superior al 6% observado en Inglaterra¹⁰10. Wells C. Impact of the Implementation of IRIS Software for ICD-10 Cause of Death Coding on Mortality Statistics, England and Wales. Disponible en: http://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/birthsdeathsandmarriages/deaths/bulletins/impactoftheimplementationofirissoftwareforicd10causeofdeathcodingonmortalitystatisticsenglandandwales/2014-08-08.
http://www.ons.gov.uk/peoplepopulationan... y discordante con el descenso del 3% observado en Brasil⁹9. Martins RC, Buchalla CM. Automatic coding and selection of causes of death: an adaptation of Iris software for using in Brazil. Rev Bras Epidemiol. 2015; 18:883-893.. En concreto, aumentaron la diabetes mellitus (E10-E14) y la hiperlipidemia (E78) a costa fundamentalmente de las enfermedades circulatorias como el infarto agudo del miocardio (I21), cardiopatía isquémica crónica (I25.9) y fibrilación auricular (I48). En el caso de la diabetes mellitus estas diferencias se pueden explicar en parte por algunos acuerdos del manual del INE⁴4. Jougla E, Rossolin F, Pavillon G. Causes of death statistics: production process, quality and international comparability. En: Atlas of Cancer Mortality in the European Union and the European Economic Area 1993-1997. Lyon: International Agency for Research on Cancer; 2008. p. 9-16.. La codificación con IRIS implica un aumento en el capítulo Trastornos mentales y del comportamiento mayor que el 7% observado en el estudio inglés¹⁰10. Wells C. Impact of the Implementation of IRIS Software for ICD-10 Cause of Death Coding on Mortality Statistics, England and Wales. Disponible en: http://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/birthsdeathsandmarriages/deaths/bulletins/impactoftheimplementationofirissoftwareforicd10causeofdeathcodingonmortalitystatisticsenglandandwales/2014-08-08.
http://www.ons.gov.uk/peoplepopulationan... y de signo contrario a lo observado en el estudio brasileño⁹9. Martins RC, Buchalla CM. Automatic coding and selection of causes of death: an adaptation of Iris software for using in Brazil. Rev Bras Epidemiol. 2015; 18:883-893., en el que descienden un 4%. Aumentan específicamente los códigos de demencia no especificada (F03) y demencia vascular (F01) en buena medida a costa de las enfermedades circulatorias y respiratorias. También se observa un incremento del delirio hipoactivo (F05) y síndrome confusional (F44). Las Enfermedades del sistema nervioso aumentaron, fundamentalmente la enfermedad de Alzheimer (G30) y la enfermedad de Parkinson (G20), cambio que no se aprecia en los estudios comentados. El manual INE es comparativamente más restrictivo y no acepta que causas como infarto agudo de miocardio o enfermedades cerebrovasculares sean debidas a la enfermedad de Alzheimer y la enfermedad de Parkinson mientras que IRIS sí.

Las enfermedades del sistema circulatorio disminuyen un 5% en Navarra, un 1% en Inglaterra y aumentan un 4% en Brasil. Diminuyen tanto el infarto agudo de miocardio como otras enfermedades del corazón. El descenso del infarto de miocardio se produce a costa de un aumento de diabetes mellitus (E10-E14) y las hiperlipidemias (E78). Esta disminución de la enfermedades del sistema circulatorio parece estar favorecida por una mayor tendencia del software IRIS a la codificación de factores de riesgo tipo hipertensión, obesidad, hipercolesterolemia o diabetes mellitus como causa básica de defunción. La reducción de otras enfermedades del corazón se produce específicamente por descensos de la tromboembolia pulmonar (I26) y sobre todo de la fibrilación auricular (I48). El descenso del 5% en las enfermedades cerebrovasculares se produce por un traspaso a la enfermedad de Alzheimer, demencias (F01-F03) y enfermedades respiratorias. La codificación con IRIS no produce cambios importantes en el capitulo de las enfermedades del sistema respiratorio, coincidiendo con los hallazgos de los estudios citados. En cambio, en el desagregado de las 102 causas, hay que señalar un descenso en las neumonías (J12-J18) a costa del incremento de la enfermedad de Alzheimer y demencia, fundamentalmente. Utilizando el software IRIS descienden las enfermedades del sistema digestivo por la disminución de la hemorragia digestiva (K92.0-K92.2), trastornos vasculares de los intestinos (K55), oclusión intestinal (K56) y la fibrosis y cirrosis hepática (K74). Este descenso es más pronunciado a lo observado en otros estudios⁹9. Martins RC, Buchalla CM. Automatic coding and selection of causes of death: an adaptation of Iris software for using in Brazil. Rev Bras Epidemiol. 2015; 18:883-893.^,1010. Wells C. Impact of the Implementation of IRIS Software for ICD-10 Cause of Death Coding on Mortality Statistics, England and Wales. Disponible en: http://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/birthsdeathsandmarriages/deaths/bulletins/impactoftheimplementationofirissoftwareforicd10causeofdeathcodingonmortalitystatisticsenglandandwales/2014-08-08.
http://www.ons.gov.uk/peoplepopulationan... .

Las enfermedades del sistema genitourinario se reducen utilizando IRIS a costa del descenso de la insuficiencia renal (N17-N19) y de la infección urinaria (N39.0). La disminución es mayor a la observada en Inglaterra y Brasil. El traspaso se realiza a trastornos mentales y del comportamiento (F00-F99), enfermedades del sistema nervioso (G00-G99) y enfermedades endocrinas, nutricionales y metabólicas (E00-E90). Algunas enfermedades del sistema genitourinario, especialmente la infección urinaria o la insuficiencia renal, IRIS las considera consecuencia directa de demencias incluida la enfermedad de Alzheimer, de ahí su disminución a favor de estas últimas.

Como limitaciones de este estudio hay que señalar que, debido al tamaño de la muestra, no se han podido analizar los cambios en los capítulos con bajo número de casos (Enfermedades de la sangre y órganos hematopoyéticos y ciertos trastornos que afectan el mecanismo de la inmunidad, por ejemplo). Además las conclusiones no pueden extrapolarse a nivel de España por haberse comparado la codificación de IRIS respecto a un único equipo de codificación. Aunque las conclusiones no son generalizables a otras comunidades autónomas, si lo son algunos hallazgos, como la diferente codificación de IRIS de algunos de los acuerdos contenidos en el Manual del INE utilizado por todos los equipos de codificación de España.

En conclusión, el Software IRIS ha permitido codificar un alto número de defunciones en Navarra. La concordancia respecto a la codificación manual es muy alta, 92% a nivel de los 20 capítulos de la CIE10 y 88,3% a nivel de la Lista INE-102. IRIS se presenta como un programa idóneo de codificación automática en el que tanto su software, sus tablas de decisión y el diccionario de causas de muerte en español están en constante evolución y adaptación a las recomendaciones internacionales de la CIE10, lo que se traduce en una mejora importante de la comparabilidad entre los distintos productores de los datos estadísticos, ya sean las comunidades autónomas, el INE y otros organismos internacionales, a la vez que ofrece a los usuarios la posibilidad de contar con la codificación múltiple. Además permite acortar los tiempos de trabajo y disponer con mayor antelación de los datos de mortalidad. El Manual del INE ha cumplido su misión de "unificar criterios" en España, ahora la herramienta IRIS nos permite hacerlo a nivel internacional.

BIBLIOGRAFÍA

Anexo 1. Capítulos de la Clasificación Internacional de Enfermedades. CIE10

Fechas de Publicación

Histórico