Morbimortalidade relacionada à tuberculose a partir de SIS de racionalidade epidemiológica

Abstract

A necessidade de contar com informações capazes de subsidiar o conhecimento da situação de saúde demandam estratégias que possibilitem acelerar o processo de consolidação dos sistemas de informações em saúde, sendo a integração destes sistemas importante instrumento para a melhoria da qualidade das informações, possibilitando maior conhecimento da realidade. Este trabalho objetivou analisar a subnotificação de tuberculose no Sistema de Informação de Agravos de Notificação Compulsória a partir dos óbitos relacionados com tuberculose registrados no Sistema de Informação de Mortalidade da I Geres, em Pernambuco, no período de 2006 a 2008. Trata-se de um estudo descritivo do tipo transversal, realizado na Primeira Regional de Saúde - Recife Pernambuco, onde foram estudados 1.097 óbitos relacionados com tuberculose (TB) registrados no SIM e 11.263 casos de TB notificados no SINAN no período do estudo. O linkage probabilístico entre os dados do SIM e do SINAN foi executado por meio de várias rotinas automáticas de processamento de arquivos, utilizando uma estratégia de múltiplos passos, associado no final a uma revisão manual dos pares duvidosos visando classificá-los como pares verdadeiros ou não-pares. Em cada passo foi empregada uma determinada chave de blocagem. As rotinas automáticas constituíram a padronização, o relacionamento e a combinação dos arquivos. Os principais resultados encontrados revelaram que dos 1.097 óbitos pareados no SIM e SINAN, 710 foram óbitos com registro no SIM que não foram notificados no SINAN,ou seja, cerca de 65 por cento dos óbitos estão subnotificados no SINAN. A conclusão geral deste estudo é que a análise dos dados gerados pelos sistemas de informações em saúde em nosso país deve ser realizada com cautela por parte dos profissionais de saúde, pois os resultados encontrados demonstraram que a subnotificação ainda é uma realidade presente em nosso país, o que dificulta análises mais fidedignas e estatisticamente robustas.