DOI do preprint publicado https://doi.org/10.1590/1980-549720210004.supl.1
Proposta metodológica para redistribuição de óbitos por causas garbage nas estimativas de mortalidade para Doenças Crônicas Não Transmissíveis
DOI:
https://doi.org/10.1590/1980-549720210004.supl.1Palavras-chave:
doenças não transmissíveis, qualidade dos dados de mortalidade, garbage codes, pequenas áreasResumo
Objetivo: propor método para melhoria das estimativas de mortalidade por doenças crônicas não transmissíveis (DCNT), incluindo a redistribuição de causas garbage nos municípios Brasileiros. Métodos: foram utilizados os dados do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) nos triênios de 2010-2012 e 2015-2017, comparadas com as taxas padronizadas por idade, antes e após correção das DCNT (cardiovasculares, respiratória crônicas, diabetes e neoplasias). O tratamento para correção dos dados abordou dados faltantes, sub-registro e redistribuição de causas garbage (CG). Foram utilizados triênios e método bayesiano para estimar as taxas de mortalidade diminuindo o efeito da flutuação provocada pelos pequenos números no nível municipal. Resultados: a etapa de redistribuição CG mostrou maior peso nas correções, cerca de 40% em 2000 e cerca de 20% a partir de 2007, com estabilização a partir deste ano. Ao longo da série histórica a qualidade da informação sobre causas de morte melhorou no Brasil, sendo observados resultados heterogêneos nos municípios. Observou-se clusters com as maiores proporções de correção nas regiões Nordeste e Norte. O diabetes foi a causa com maior proporção de acréscimo (mais de 40% em 2000). Conclusões: estudos metodológicos que propõem correção e melhoria do SIM são essenciais para o monitoramento das taxas de mortalidade por DCNT em níveis regionais. A proposta metodológica aplicada, pela primeira vez em dados reais de municípios brasileiros, é desafiadora e merece maiores aprimoramentos. Apesar da melhora nos dados, o método utilizado neste estudo para o tratamento dos dados brutos mostrou um grande impacto nas estimativas finais.
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Copyright (c) 2020 Renato Azeredo Teixeira , Lenice Harumi Ishitani , Fátima Marinho , Elzo Pereira Pinto Junior, Srinivasa Vittal Katikireddi , Deborah Carvalho Malta

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