Segundo a Organização Mundial da Saúde cerca de 55 milhões de abortos ocorreram no mundo, entre 2010 e 2014, e 45% destes foram inseguros. No Brasil, dados sobre aborto e suas complicações são incompletos. Dados assistenciais estão somente disponíveis para o setor público e dados de mortalidade dependem de investigação do óbito. O objetivo do estudo foi descrever o cenário do aborto no país, utilizando dados públicos disponíveis para acesso nos diversos Sistemas de Informação - SIM (mortalidade), SINASC (nascidos vivos) e SIH (internação hospitalar). No período entre 2008 e 2015, ocorreram cerca de 200.000 internações/ano por procedimentos relacionados ao aborto, sendo cerca de 1.600 por razões médicas e legais. De 2006 a 2015, foram encontrados 770 óbitos maternos com causa básica aborto no SIM. Houve discreta redução dos óbitos por aborto ao longo do período, com variações regionais. Esse número poderia ter um incremento de cerca de 29% por ano se os óbitos com menção de aborto e declarados com outra causa básica fossem considerados. Entre os óbitos declarados como aborto, 1% foi por razões médicas e legais e 56,5% como aborto não especificado. A proporção de óbitos por aborto identificados no SIH, em relação ao total de óbitos por aborto identificados no SIM, variou de 47,4% em 2008 para 72,2% em 2015. Embora os dados oficiais de saúde não permitam uma estimativa do número de abortos no país, foi possível traçar um perfil de mulheres em maior risco de óbito por aborto: as de cor preta e as indígenas, de baixa escolaridade, com menos de 14 e mais de 40 anos, vivendo nas regiões Norte, Nordeste e Centro-oeste, e sem companheiro.
Resumo: A prevalência de nascimento pré-termo tem apresentado uma tendência crescente em vários países, inclusive naqueles desenvolvidos. Estudos no Brasil relatam que o Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC), até 2010, subestimava a prevalência de nascimentos pré-termo, quando comparada aos estudos baseados em dados primários. A partir de 2011, a idade gestacional ao nascer no SINASC tem sido calculada, quando disponível, pela data da última menstruação (DUM). O objetivo foi avaliar a acurácia da determinação da idade gestacional gerada pela DUM, comparando com a de outros estimadores, e correlacioná-la com o peso ao nascer. Estudo de base populacional com dados do SINASC disponíveis no Departamento de Informática do SUS entre 2011 e 2015. As definições de prematuridade, baixo peso e asfixia ao nascer foram aquelas determinadas na literatura. A adequação do peso ao nascer com a idade gestacional foi calculada baseando-se nas curvas de Fenton e Intergrowth-21. Compararam-se as médias de peso pela presença ou não de prematuridade. A estimação da idade gestacional foi realizada pela DUM em 58,5%, e 41,5% utilizaram outro método. Encontrou-se que a proporção de prematuridade foi de 12% no grupo DUM e 8,4% no grupo outro método, já o baixo peso ao nascer foi de 6,5% e 8,4%, respectivamente. A média de peso dos prematuros no grupo DUM foi maior. O uso da DUM como estimador da idade gestacional superestimou a proporção de peso maior ou igual a 2.500g nos prematuros, o que não parece compatível com a distribuição esperada para esta faixa. A DUM favoreceu a “correção” da prematuridade para os parâmetros comparáveis aos de estudos com dados primários, embora as distorções encontradas entre idade gestacional e peso ao nascer possam indicar que ainda existem problemas com este estimador.
The conclusion is that "pulmonary sepsis" is frequently associated to pneumonia and that the addition of the ICD-10 code for pneumonia in DC could affect the mortality statistics, highlighting the need to improve mortality coding rules.
Objective: To evaluate excess mortality in the city of Rio de Janeiro, Brazil, due to the COVID-19 pandemic (March 2020 to January 2022). Methods: Ecological study using secondary data from the Brazilian Mortality Information System, having the city of Rio de Janeiro as the unit of analysis. Excess mortality was estimated by the difference between the mean number of all expected deaths and the mean number of observed deaths, considering the 2015–2019 period. The quantile regression method was adjusted. The total value of cases above that expected by the historical series was estimated. Among all deaths, cases of COVID-19 and Influenza as underlying causes of death were selected. The ratio between excess mortality and deaths due to COVID-19 was calculated. Results: We identified an excess of 31,920 deaths by the mean (increase of 26.8%). The regression pointed to 31,363 excess deaths. We found 33,401 deaths from COVID-19 and 176 deaths from Influenza. The ratio between the verified excess mortality and deaths due to COVID-19 was 0.96 by the mean and 0.95 by the regression. Conclusion: The study pointed to large excess deaths during the COVID-19 pandemic in the city of Rio de Janeiro distributed in waves, including the period of the Influenza outbreak.
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