Resumo em Português:
RESUMO Introdução: As proporções de causas de morte mal definidas (CMD) foram elevadas no Brasil em 2000. Objetivo: Analisar causas específicas para óbitos originalmente como CMD no Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM), após investigação implementada no país entre 2006 e 2017. Metodologia: Para as CMD identificadas no SIM, profissionais das secretarias de saúde coletaram informações sobre a doença final obtida nos registros hospitalares, autópsias, formulários de equipes de saúde da família e investigação domiciliar. Causas específicas entre as CMD reclassificadas após investigação foram avaliadas segundo idade em quatro períodos. Resultados: Proporções de CMD reclassificadas para outras causas após revisão aumentaram ao longo do tempo, atingindo 30,1% em 2017. De um total de 257.367 CMD reclassificadas entre 2006 e 2017, causas perinatais, causas externas, cardiopatia isquêmica e doença cerebrovascular foram os principais grupamentos de causas nos grupos etários de 0-9 anos, 10-29 anos, 30-69 anos, 70 anos ou mais, respectivamente. Discussão: A similaridade e a plausibilidade das proporções de causas específicas detectadas entre as CMD nos grupos etários ao longo do tempo indicam acurácia dos dados da investigação. Conclusão: Causas mais informativas detectadas após a revisão das CMD indicam o sucesso dessa abordagem para corrigir erros de classificação no SIM, que deve ser mantida. Maior capacitação dos médicos no preenchimento do atestado de óbito e melhor acesso e qualificação dos serviços de saúde são importantes para melhoria futura.Resumo em Inglês:
ABSTRACT Introduction: Brazil presented a high proportion of ill-defined causes of death (IDCD) in 2000, compromising accurate cause-of-death analysis. Objective: To analyze specific underlying causes for deaths originally assigned as IDCD in the Mortality Information System (SIM - Sistema de Informação sobre Mortalidade), after investigation activities implemented in country between 2006 and 2017. Method: For all IDCD identified in the SIM, municipal health professionals collected information about the final disease obtained from hospital records, autopsies, forms of family health teams, and home investigation. Specific causes among reclassified IDCD after investigation were evaluated according to age groups and four calendar periods. Results: Proportions of IDCD reassigned to other causes after review increased over time, reaching 30.1% in 2017. From a total of 257,367 IDCD reclassified in 2006-2017, neonatal-related conditions, injury, ischemic heart disease and stroke were the leading causes detected in the age groups 0-9 years, 10-29 years, 30-69 years, 70 years and over, respectively. Discussion: The similarity and plausibility of cause-specific proportions derived from the reclassification of IDCD by age group over time indicate the accuracy of the investigation data. Conclusion: High proportions of IDCD reassigned to more informative causes after review indicate the success of this approach to correct misclassification in the SIM, an initiative that should be maintained. Training physicians on death certification along with better quality of medical care and access to health services would lead to further improvement.Resumo em Português:
RESUMO Introdução: a confiabilidade dos dados de mortalidade é essencial para avaliação e planejamento da saúde. No Brasil, uma alta proporção de óbitos é atribuída a causas que não devem ser consideradas como causa básica (CBO) de óbitos, códigos garbage (CG). Para enfrentar essa questão, em 2005 o Ministério da Saúde (MS) implementou a investigação de CG-códigos R (capítulo 18 “Sintomas, sinais e achados anormais de exames clínicos e de laboratório, não classificados em outra parte, CID-10”) para reduzir o impacto do erro de classificação das CBO. O estudo analisa os óbitos classificados como CG, considerados indicadores de qualidade dos dados, para o Brasil, regiões, estados e municípios, em 2000 e 2015. Métodos: utilizaram-se os registros de óbitos do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). A análise foi realizada para dois grupos de CG: códigos R e não códigos R, como J18.0-J18.9 Pneumonias não especificadas). Consideraram-se as taxas, brutas e ajustadas por idade, número absoluto e proporção dos óbitos. Resultados: foi observada melhoria global na qualidade dos dados de mortalidade em 2015, com variações entre regiões, idade e porte dos municípios. Destaca-se melhoria na qualidade dos dados de mortalidade das regiões Nordeste e Norte para o CG-códigos R. Maiores taxas de CG foram observadas entre idosos. Diferenças regionais observadas em 2015 foram menores. Conclusão: os esforços do MS na implementação da investigação de CG-códigos R contribuíram para progresso na qualidade dos dados. Ainda é necessário investir em melhorias adicionais na qualidade das estatísticas das causas de mortes.Resumo em Inglês:
ABSTRACT Introduction: reliability of mortality data is essential for health assessment and planning. In Brazil, a high proportion of deaths is attributed to causes that should not be considered as underlying causes of deaths, named garbage codes (GC). To tackle this issue, in 2005, the Brazilian Ministry of Health (MoH) implements the investigation of GC-R codes (codes from chapter 18 “Symptoms, signs and abnormal clinical and laboratory findings, not elsewhere classified, ICD-10”) to improve the quality of cause-of-death data. This study analyzes the GC cause of death, considered as the indicator of data quality, in Brazil, regions, states and municipalities in 2000 and 2015. Methods: death records from the Brazilian Mortality Information System (SIM) were used. Analysis was performed for two GC groups: R codes and non-R codes, such as J18.0-J18.9 (Pneumonia unspecified). Crude and age-standardized rates, number of deaths and proportions were considered. Results: an overall improvement in the quality of mortality data in 2015 was detected, with variations among regions, age groups and size of municipalities. The improvement in the quality of mortality data in the Northeastern and Northern regions for GC-R codes is emphasized. Higher GC rates were observed among the older adults (60+ years old). The differences among the areas observed in 2015 were smaller. Conclusion: the efforts of the MoH in implementing the investigation of GC-R codes have contributed to the progress of data quality. Investment is still necessary to improve the quality of cause-of-death statistics.