Dados do Trabalho

Título

Pessoas sem identificação no Sistema de Informações sobre Mortalidade: seleção automatizada por meio de algoritmo e caracterização do perfil epidemiológico

Objetivo(s)

Automatizar, por meio de algoritmo, a seleção de registros de pessoas sem identificação na base de dados do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) de 2015 a 2020 e caracterizar o perfil epidemiológico dessas pessoas.

Material e Métodos

Realizou-se busca manual no campo NOME da base de dados do SIM para conhecer as denominações dadas às pessoas sem identificação no momento da emissão da Declaração de Óbito, instrumento para coleta de dados do SIM. Tais denominações foram utilizadas na elaboração do algoritmo, utilizando o software R, para busca textual automatizada nos campos NOME e NOME DA MÃE do SIM (8.109.956 registros de óbitos de 2015 a 2020). Para análise da sensibilidade e especificidade do algoritmo, foi selecionada amostra aleatória de 1.500 registros para revisão manual. As pessoas sem identificação foram descritas quanto ao seu perfil epidemiológico, a partir dos dados do SIM. A base de dados foi tratada sob o protocolo de uso da Sala de Acesso Restrito do DAENT/SVS/MS e anonimizada para a etapa de análise (Lei n° 13.709/2018).

Resultados e Conclusão

O algoritmo permitiu a seleção automatizada de registros de pessoas sem identificação no SIM de 2015 a 2020, com sensibilidade de 99,3% e especificidade de 99,9%. Quanto ao perfil epidemiológico (n=19.488), predominaram pessoas falecidas: na região Sudeste (55,4%), especialmente SP e RJ (49,3%); em via pública (32,9%); do sexo masculino (80,8%); da raça/cor parda (48,6%); cuja DO foi emitida por Instituto Médico Legal (86,3%). Os campos sexo e raça/cor não estavam preenchidos, respectivamente, em 9,3% e 25,0% dos óbitos. As 05 principais causas básicas de óbito, pela Classificação Internacional de Doenças (CID-10), foram: Causas Externas (56,3%, principalmente agressões por arma de fogo = 25,1%); Causas Mal Definidas (20,4%); Doenças do Aparelho Circulatório (8,5%) e Respiratório (5,5%); e Algumas doenças Infecciosas e Parasitárias (2,9%). Entre estas (n=558), predominaram: Tuberculose (39,6%); Doença pelo HIV (25,6%); Outras septicemias (21,3%); e Infecção por Coronavírus (6,1%). O algoritmo desenvolvido possibilitou a seleção automatizada de registros de pessoas sem identificação no SIM, com sensibilidade e especificidade adequadas. A partir da revisão de literatura, verificou-se que este é o primeiro trabalho deste tipo desenvolvido a partir do SIM. Tais resultados visam apoiar a Política de Busca de Pessoas Desaparecidas no Brasil.

Palavras-chave

Tecnologias da Informação; Sistema de Informações sobre Mortalidade; Epidemiologia Descritiva