Geoprocessamento e a qualidade dos dados de óbitos

· Geotecnologias
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Introdução

Um sistema de informação, quando é desenvolvido, ou mesmo, vislumbrado, tem claramente o objetivo de minimamente tentar dar uma visão de mundo, sobre determinado aspecto da realidade objetivando, através de variáveis, o seu objeto de análise.

Neste caso, estamos tratando de óbitos que por se tratar do fim da vida, não possui um fim em si mesmo, sendo tratado inclusive, por muito pesquisadores, como o maior instrumento de perpetuação da vida, porquanto conseguem nos dar indícios sobre o quê e em qual circunstâncias precisamos intervir.

Assim, com o intuito de tentar dar-nos esta visão de mundo, sobre este aspecto da morte e mortalidade, especialistas definem o que é importante observar no momento em que ocorre o evento. Estas variáveis não são escolhidas ao acaso e tem uma finalidade muito bem definida com vistas ao entendimento do fato ocorrido não só no aspecto biomédico, mas, no social e demográfico.

Com isso, o SIM – Sistema de Informação sobre Mortalidade, possui em seu seio, variáveis que não só dizem respeito ao aspecto clínico do evento, mas, outras que tentam criar uma atmosfera social e demográfica em torno dele. E é sobre estas variáveis que quero discorrer e refletir ao longo do post. Para isso usarei a base de dados de mortalidade do Estado do Acre para o ano de 2009 que está disponível no Sítio do DataSUS.

Banco de dados sobre óbitos – qualidade do seu preenchimento

No Brasil, assim como no resto do mundo, ainda hoje, tanto a disponibilidade quanto a qualidade dos dados referentes aos óbitos são fatores que limitam as pesquisas sobre a mortalidade.

Além disso, a subnotificação também ocorre por inadequação dos registros, por preenchimento impreciso dos instrumentos de captação de dados, pela existência de cemitérios clandestinos e por destruição de cadáveres.

Além destes problemas que comprometem a qualidade dos dados, as variáveis demográficas disponíveis no SIM, sistema do DataSUS, (idade, sexo, estado civil, escolaridade, raça/cor, local de ocorrência), são, por vezes, incorretamente preenchidas, ou mesmo, nem o são (categoria ignorado), agravando ainda mais os problemas relativos à sua qualidade.

Portanto, com a finalidade de avaliar os graus de não completude das variáveis sociodemográficas das DO’s, adotou-se, neste texto, o escore proposto por Romero e Cunha1, que, com o objetivo de apresentar uma análise da qualidade dos dados socioeconômicos e demográficos das DO’s de menores de um ano, por região e Unidade da Federação (UF), usando dados do SIM (de 1996 a 2001), criaram o seguinte escore: excelente (não completude menor de 5%), bom (não completude de 5% a 10%), regular (não completude de 10% a 20%), ruim (não completude de 20% a 50%) e muito ruim (não completude de 50% ou mais).

Gráfico 01 – Percentual de registros não preenchidos – Incompletude dos campos da Base de Dados de 2009 do SIM do Estado do Acre.

Gráfico 01 – Percentual de registros não preenchidos – Incompletude dos campos da Base de Dados de 2009 do SIM do Município do Acre.

Fonte: Sistema de Informações sobre Mortalidade – SIM.

Tabela 01 – Percentual de Incompletude, categorizada de acordo com os parâmetros estabelecidos para a Base de Dados de 2009 do SIM do Estado do Acre.

Tabela 01 – Percentual de Incompletude, categorizada de acordo com os parâmetros estabelecidos para a Base de Dados de 2009 do SIM do Município do Acre.

Fonte: Sistema de Informação sobre Mortalidades – SIM

De acordo com os parâmetros (Tabela 01) adotados para análise da Base de Dados, verificamos, claramente, através da figura do Gráfico 01 que, Raça/Cor e Estado Civil, encontram-se categorizados no parâmetro RUIM e, Escolaridade e Bairro de Residência, encontram-se na categoria parametrizada como MUITO RUIM.

Para as variáveis, Idade, Sexo e Local de Ocorrência, verificamos, no que tange a não completude, a categorização em EXCELENTES. Isto, conforme o Ministério da Saúde2, deveu-se ao fato de que a frequência de informação “ignorada” ou, simplesmente, “não preenchida” para as variáveis sexo e idade vem se mantendo, no tempo, sempre em níveis bastante baixos, permitindo que essas possam ser bem analisadas do ponto de vista epidemiológico. Afirma, ainda, não haver dúvida de que o SIM vem melhorando, acentuadamente, quer quanto à cobertura, quer quanto à qualidade de seus dados, ainda que, quanto a esse último aspecto, a informação sobre a causa básica de morte possa deixar um pouco a desejar. Entretanto, pode-se afirmar que mesmo essa variável apresentou, nas duas últimas décadas, indícios de sensível melhora.

É importante ressaltar que, mesmo não tendo sido um estudo exaustivo, verifica-se, também, que as variáveis com as maiores taxas de incompletude são as que possuem seu preenchimento como “não obrigatório”, ou seja, o profissional responsável pelo preenchimento e/ou digitação desta DO, não encontra dificuldades para omitir campos, como dito, tanto do preenchimento como da digitação.

Portanto, concluo assim, que de modo geral, existem sim, campos sem o preenchimento no banco de dados, campos que são mal preenchidos e outros que são simplesmente assinalados como ignorados, quando esta opção lhes é ofertada.

Uso para o Geoprocessamento

Para o georreferenciamento não existe uma regra ou um nível de importância que explicite que, esta ou aquela variável, seja mais relevante para ser representada no plano cartográfico do que outras. Excetuando-se apenas, as variáveis do banco que poderão se comportar como um Geocódigo ou Geocode, pois, serão estas que definirão para qual unidade geográfica aquele valor pertence.

Contudo, o SIG a ser desenvolvido, como um Sistema, precisa ter objetivos muito bem definidos e quais os alvos a serem alcançados, sendo assim, as variáveis mais importantes na DO ou em qualquer outra Base de Dados, estarão intimamente ligadas ao tipo de análise que se fará com o SIG. Devemos lembrar, também, que a representação destas variáveis, em muitos casos se dará por meio de indicadores (número absolutos, taxas ou proporções) e como tal é preciso atentar-se para algumas características importantes que este precisa assumir de forma a primar por sua qualidade, quais sejam:

  • Validade – Capacidade de medir o que se pretende;
  • Sensibilidade – Medir as alterações e detectar o fenômeno analisado;
  • Especificidade – Medir SOMENTE o fenômeno analisado;
  • Confiabilidade – Reproduzir os mesmos resultados quando aplicados em condições similares;
  • Mensurabilidade – Disponibilidade dos dados e fácil obtenção;
  • Relevância – Prioridades de saúde;
  • Custo efetivo – Os resultados justificam o investimento do tempo e recursos empreendidos;
  • Integridade – Fidedignidade;
  • Consistência interna – Coerência dos valores e ausência de contradição.

Desta forma, o êxito que o SIG terá no alcance de seus objetivos, sejam eles nortear políticas públicas, revelar o retrado da saúde de uma determinada localidade, verificar padrões de comportamento dos eventos de saúde e a ela relacionada, dependerão, substancialmente, da qualidade com que este dado é ofertado. Como pudemos verificar, o SIM ainda carece de um aprimoramento da qualidade dos seus registros. Entretanto, a má qualidade deste dado, não inviabiliza o seu uso, porquanto, sua representação geográfica poderá revelar justamente suas fragilidades e necessidade de medidas que visem o ajuste dos problemas que causam esta ausência de fidedignidade de um indicador, pois, sua matéria prima bruta é o próprio registro, neste caso, o de óbito.

Conclusão

A epidemiologia, juntamente com o geoprocessamento, tem muito a contribuir no processo de enfrentamento das causas de óbitos, com o intuito de prolongar a vida da pessoa, bem como dar-lhe melhor qualidade, pois responder a questões de como é o padrão das principais causas de óbito, qual a faixa etária é mais acometida, com relação ao sexo, quem mais morre, os homens ou as mulheres? Qual a tendência de crescimento das taxas em cada grupo? E muitas outras, são fundamentais para o planejamento de políticas de saúde pública.

Com isso, os sistemas de informação, juntamente com suas diversas variáveis, assumem um papel fundamental enquanto fontes de dados para a construção de SIG’s – Sistemas de Informações Geográficas. Diminuir as subnotificações dos casos de óbitos, assim como primar pela qualidade no preenchimento dos documentos que fazem parte de sua base, é um fator imprescindível para a compreensão e a prevenção do fenômeno.

No que se refere à qualidade dos dados do SIM, várias pesquisas vêm mostrando que, para todos os tipos de óbito, o preenchimento dos atestados de óbito não é satisfatório. Destacam as pesquisas que o atestado é um formulário que deve ter todos os itens preenchidos, e o fato de isso não acontecer leva à conclusão de que não se presta a devida atenção nem se compreende a importância do atestado como fonte de informações.

Bibliografia

1 – ROMERO, Dalia E.; CUNHA, Cynthia Braga da. Avaliação da qualidade das variáveis sócio-econômicas e demográficas dos óbitos de crianças menores de um ano registrados no Sistema de Informações sobre Mortalidade do Brasil (1996/2001). Cad. Saúde Pública, Rio de Janeiro, v. 22, n. 3, Mar. 2006. Disponível em: < http://dx.doi.org/10.1590/S0102-311X2006000300022>.

2 – BRASIL. Ministério da Saúde. A experiência brasileira em sistemas de informação em saúde. Brasília: Editora do Ministério da Saúde; 2009. Disponível em: <http://new.paho.org/bra/index.php?option=com_docman&task=doc_download&gid=298&Itemid=>


* Importante variável. Esta traz o Geocode para o desenvolvimento de mapas por bairros.

** Onde o óbito ocorreu, podendo ser em um Hospital, em outro estabelecimento de saúde, no domicílio, em via pública, em outros locais, ou então, se foi Ignorado o preenchimento.

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