Avaliação da qualidade das variáveis epidemiológicas e demográficas do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos, 2002

Abstract

O trabalho avalia a qualidade da informação do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC) quanto à clareza metodológica da documentação, completitude do preenchimento e consistência para o país, grandes regiões e Unidades da Federação no ano 2002. Adicionalmente, correlaciona-se a completitude com indicadores de pobreza, desigualdade e recursos humanos. As variáveis analisadas são: raça/cor do recém-nascido, instrução materna, estado civil materno, ocupação materna, idade materna, consulta pré-natal, filhos nascidos vivos, filhos nascidos mortos e peso do bebê ao nascer. Mostrou-se que o SINASC possui boa completitude de preenchimento e consistência da informação na maioria das variáveis; porém, observaram-se sérios problemas de qualidade nas variáveis sobre filhos anteriores e ocupação. Quanto à raça, encontraram-se tanto problemas metodológicos de definição da variável como incompletitude do preenchimento no Distrito Federal, São Paulo, Bahia e Sergipe, Brasil. Por intermédio da análise estatística, confirmou-se a relação significativa entre completitude e indicadores de pobreza e desigualdade. Espera-se que melhorias da qualidade da informação do SINASC possam contribuir para que esse sistema seja uma robusta fonte de dados epidemiológicos que permita identificar fatores de risco e condicionantes sócio-econômicos.

Determinantes contextuais da mortalidade neonatal no Rio Grande do Sul por dois modelos de análise

“…SINASC database has good-to-excellent data completeness and shows good consistency for most variables despite data completion problems. 19 The analysis of this cohort showed that the neonatal mortality rate was about half of the national average rate in 2003, which is still high compared to rates in developed countries. Higher rates of early neonatal deaths are corroborates in other studies.…”

“…Living in poor areas can have negative effects on children's health. 19 Traditional models of analysis assume independence of observations and homogeneity of variance but they do not take into account a hierarchy of predictors, i.e., observations originated from the same unit may be more similar than those coming from different units. It can lead to overestimation of clustering effects and inaccurate conclusions.…”

Avaliação da completitude das variáveis da Declaração de Nascido Vivo de residentes em Pernambuco, Brasil, 1996 a 2005

“…O SINASC foi criado no início dos anos 1990 e, desde então, vários esforços foram feitos no sentido de superar suas principais dificuldades no que se refere a cobertura 13 , confiabilidade 1,14 e completitude das informações 3,9 . Ademais, a ampla disseminação da informação pelo DATASUS possibilitou maior utilização dos dados por gestores e pesquisadores, propiciando, conseqüentemente, a identificação de alguns problemas, o que levou a novas críticas e melhora nas informações 4 .…”

“…Valendo-se dessas informações, foi calculado o percentual de municípios que apresentavam um grau de preenchimento considerado excelente (> 95%), tendo como base o sistema de escores proposto por Romero & Cunha 9 . Esses autores adotaram como ponto de referência para avaliar a incompletitude os seguintes escores: excelente, quando a variável apresentava menos de 5% de preenchimento incompleto, bom (5% a 10%), regular (10% a 20%), ruim (20% a 50%) e muito ruim (mais de 50%).…”

“…Em um primeiro momento, focouse a questão da cobertura do SINASC, cuja considerável melhoria tem sido apontada por vários estudos 3,9 . Todavia, essa situação não foi uniforme no território nacional, sendo as piores condições observadas nas regiões Norte e Nordeste do país 4,9 , contudo Pernambuco tem sido apontado em alguns estudos como tendo uma adequada captação dos nascimentos vivos pelo SINASC 10,11 . Na medida em que a cobertura desse sistema vem aumentando, surge a preocupação com a melhoria tanto da confiabilidade das informações, quanto da completitude das variáveis.…”