Dados do Trabalho

Título

ANÁLISE DE CONFORMIDADE DE DADOS CLÍNICOS DE UMA DOENÇA CRÔNICA DE NOTIFICAÇÃO COMPUSÓRIA DO SINAN NO ESTADO DO PARÁ

Introdução

Estudos têm trazido problemáticas relacionadas à qualidade e confiabilidade de dados. Na área da saúde, a inconformidade dos dados, subnotificação de informações indispensáveis e falha na coleta dos dados podem prejudicar toda a finalidade do uso dessas informações em saúde.

Objetivo(s)

Analisar a qualidade dos dados de hanseníase (MH), utilizados para a produção de informações de saúde.

Material e Métodos

Foram utilizados dados secundários contendo informações de MH, do Sistema de Informação Nacional de Agravos de Notificação (SINAN), de 2018 a 2020, no estado do Pará. As inconsistências originadas da ficha de notificação do SINAN, foram caracterizadas em 10 tipos de inconformidades de dados, dentre estas as classificadas como evento crítico são: tipo 01- Nº de lesões < 5, nº de nervos <= 1 e baciloscopia negativa e não apresenta lesões com infiltrações ou nódulos, é incompatível com a classificação operacional multibacilar – MB; tipo 02 – Número de lesões > 5, é incompatível com a classificação operacional Paucibacilar – 1 PB e tipo 04 – Classificação operacional 1 PB é incompatível com a baciloscopia positiva. (Baciloscopia positiva é sempre MB). Os resultados foram ilustrados por meio de tabelas e gráficos.

Resultados e Conclusão

O estado do Pará em seus 144 municípios apresentou todos os dez tipos de inconformidades. Com um número total de 5737 casos novos; o percentual por tipo de inconformidade foi, Tipo 1, 714 (12,45%); Tipo 2, 37 (0,64%); Tipo 3, 20 (0,35%); Tipo 4, 75 (1,31%); Tipo 5, 57 (0,99%), Tipo 6, 57 (0,99%); Tipo 7, 50 (0,87%); Tipo 8, 28 (0,49%) e Tipo 10, 170 (2,96%). Conclusão: Infere-se que a inconformidade pode provocar barreiras na qualidade da informação e atenção na tomada de decisão no contexto da atenção básica. Diante de informações fragmentadas, em duplicidade e desta maneira, pouco fidedignas, o uso desses dados para tomada de decisão torna-se passível de erros, uma vez que as informações podem não representar a população em questão e dificultar ainda mais a realização de ações de gestão do cuidado na assistência. Recomenda-se, portanto, que haja uma qualificação e monitoramento contínuo desses registros para que cumpram o seu fim, com qualidade e confiabilidade.

Palavras-chave

Qualidade de dados; Sistemas de informação em saúde; Hanseníase