Qualidade das bases de dados hospitalares no Brasil: alguns elementos

Abstract

Introduction:The use of secondary data for health service research has been increasingly common, having the advantage of acquiring information faster and cheaper, in addition to its larger population, temporal and geographical amplitude. Objectives: The aim of this study was to describe problems in the quality of information about hospitals characteristics and hospitalizations in Brazil. Methods: The National Database on Health Units (CNES), the Public Hospital Information System (SIH), and the Private Hospital Information System (CIH) were analyzed. We explored "coverage," "completeness," "consistency," and "validity" as quality dimensions. Results: There are complete and consistent basic registration data for hospitals, and most of them sent some information about the production of hospitalization. CIH covered 55% of admissions, and SIH exceeded 100%. The inadequate filling of the "procedure," "main," and "secondary diagnosis" fields is higher than expected, especially for CIH. Conclusion: Improvements in databases are required to qualify the analysis and increase its potential use, contributing with strategic studies that support decision-making in the planning of hospitals and health care networks.

Perfil dos prestadores de serviço em relação aos procedimentos de cuidado aos recém-nascidos de risco nas bases de dados do Sistema Único de Saúde

“…Cabe destacar que somente 5% das AIH do grupo 3 apresentaram um tempo de permanência superior a 40 dias. Este trabalho não teve por objetivos avaliar a subestimação dos dados avaliados, uma vez que demandaria de metodologia própria para tal 13,23 . No entanto, pode-se supor que o tempo de permanência observado, sobretudo no estrato acima de 40 dias, esteja subestimado em função do sistema de faturamento da AIH, que prevê um teto para o tempo de permanência e possibilita a emissão de múltiplas AIH para uma mesma internação 13,24 .…”

“…No entanto, mesmo com essas limitações, os dados da AIH e do SINASC vêm se afirmando como fonte de informações para o desenvolvimento de pesquisas e avaliação de serviços de saúde devido às vantagens como o acesso livre às informações, a possiblidade de acompanhamento temporal e sua abrangência populacional e geográfica 13 .…”

“…O SUS dispõe de bases de dados da assistência hospitalar que podem auxiliar nesse planejamento, no entanto, estas bases apresentam limitações para a avaliação do risco e gravidade neonatal, sobretudo pela ausência de informações relativas ao peso ao nascer, idade gestacional e índice de Apgar 6,7,8,9,10 . Assim, gerar informações que possibilitem avaliar a assistência neonatal prestada nas unidades hospitalares do SUS, valendo-se das bases de dados hospitalares, constitui um importante desafio metodológico aos pesquisadores e gestores da saúde voltados para a questão da assistência neonatal 11,12,13,14,15 .…”

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

“…It is noteworthy that PLA allows for specific errors in data, measured by both phonetic codes and a built-in string similarity score. In situations where typing mistakes occur at a high rate, as is the case in government databases [40], manual reviewing process and matching errors would potentially increase [41]; in this context, string comparison functions as such implemented in PLA can somewhat improve the accuracy of the comparison vectors and therefore the linkage quality [36], which may explain the results presented.…”

Perfil de morbiletalidade e impacto econômico por neoplasia maligna prostática

“…Above all, the advantage is the speed of obtaining data easily and less costly, as well as the possibility of temporal monitoring by means of population and geographical variables. 11 The study scenario adopted was the Northeast region of Brazil organized into nine Federative Units (FU), according to table 1. It refers to a region marked by intense socioeconomic inequalities, in which its FU occupied the worst rankings in the Human Development Index (HDI) of the last census, which took place in 2010.…”