REVISÃO REVIEW
Revisão das dimensões de qualidade dos dados e métodos aplicados na avaliação dos sistemas de informação em saúde
Review of data quality dimensions and applied methods in the evaluation of health information systems
Claudia Risso de Araujo LimaI; Joyce Mendes de Andrade SchrammII; Claudia Medina CoeliIII; Márcia Elizabeth Marinho da SilvaI
ISecretaria Executiva, Ministério da Saúde, Rio de Janeiro, Brasil
IIEscola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca, Fundação Oswaldo Cruz, Rio de Janeiro, Brasil
IIIInstituto de Estudos em Saúde Coletiva, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brasil
RESUMO
No Brasil, o monitoramento da qualidade dos dados dos Sistemas de Informação em Saúde (SIS) não segue um plano sistemático de avaliações. Este artigo revê as iniciativas de avaliação da qualidade das informações dos sistemas brasileiros, identificando as dimensões de qualidade abordadas e o método utilizado. Foram consultadas as bases de dados SciELO, LILACS e as referências bibliográficas dos artigos identificados. Identificaram-se 375 estudos, resultando em 78 estudos após as exclusões. As quatro dimensões mais freqüentes nos artigos totalizaram cerca de 90% das análises realizadas. Os estudos identificados priorizaram as dimensões de qualidade confiabilidade, validade, cobertura e completitude. Metade dos estudos se limitou a estudar dados do Rio de Janeiro e de São Paulo. O pequeno número de estudos realizados sobre alguns sistemas e sua distribuição desigual entre as regiões impossibilitam que se conheça de forma ampla a qualidade dos sistemas de informação em saúde do país. A importância de informações de qualidade indica a necessidade de que se institua no Brasil uma política de gerenciamento dos dados dos sistemas de informação em saúde.
Sistemas de Informação; Base de Dados; Avaliação
ABSTRACT
In Brazil, quality monitoring of data from the various health information systems does not follow a regular evaluation plan. This paper reviews quality evaluation initiatives related to the Brazilian information systems, identifying the selected quality dimensions and the method employed. The SciELO and LILACS databases were searched, as were the bibliographical references from articles identified in the search. 375 articles were initially identified, leaving a final total of 78 after exclusions. The four most frequent dimensions in articles totaled approximately 90% of the analyses. The studies prioritized certain quality dimensions: reliability, validity, coverage, and completeness. Half of the studies were limited to data from Rio de Janeiro and São Paulo. The limited number of studies on some systems and their unequal distribution between regions of the country hinder a comprehensive quality assessment of Brazil's health information systems. The importance of accurate information highlights the need to implement a data management policy for health information systems in Brazil.
Information Systems; Database; Evaluation
Introdução
O Brasil dispõe de uma ampla rede de Sistemas de Informação em Saúde (SIS) de âmbito nacional, com grande parte de suas informações disponível na Internet (Departamento de Informática do SUS; http://www.datasus.gov.br). A apropriação dessas informações pelos gestores e pela sociedade organizada para subsidiar suas atividades deve considerar seus pontos fortes e suas limitações, resultado de avaliações regulares e sistemáticas dos dados disponibilizados.
A garantia de uma informação de qualidade é condição essencial para a análise objetiva da situação sanitária, para a tomada de decisões baseadas em evidências e para a programação de ações de saúde 1.
Demonstrando a importância dada à qualidade da informação, o Fundo Monetário Internacional (FMI) relaciona em sua página da Internet as iniciativas de 18 países para melhoria das estatísticas econômicas e disponibiliza um modelo para aprimoramento e avaliação das informações: Data Quality Assessment Framework (DQAF. http://desbb.imf.org/Applications/web/dqrs/dqrsapproaches, acessado em 27/Abr/2007). O escritório de estatística da comunidade européia (Eurostat) adaptou esse modelo para os países europeus, criando o Quality Declaration of the European Statistics System. Na área de tecnologia da informação o desenvolvimento de metodologias para avaliação da qualidade dos bancos de dados se baseia nos princípios de gerenciamento da qualidade total 2,3,4,5.
Na área da saúde, alguns países investem recursos consideráveis em atividades que visem a garantir a qualidade dos dados, incluindo capacitação periódica dos profissionais envolvidos com a produção e análise dos dados, além de um monitoramento regular dos dados disponibilizados pelos sistemas. Com o intuito de apoiar os países menos desenvolvidos a aprimorar a qualidade da informação em saúde, instituições internacionais se uniram à Organização Mundial da Saúde (OMS) criando uma metodologia 6 (Health Metrics Network) que tem sido implementada nos países interessados, com apoio de recursos financeiros, metodológicos e tecnológicos.
A Organização Pan-Americana da Saúde (OPAS) vem apoiando a utilização de uma ferramenta de avaliação da qualidade das informações dos SIS (Performance of Routine Information System Management). Essa ferramenta mede não apenas a qualidade do dado produzido, mas também o uso contínuo dos dados, a facilidade de operação das fases de coleta, a análise dos dados e a infra-estrutura necessária ao funcionamento do SIS.
A definição teórica para o termo "qualidade da informação" ainda não obteve consenso, sendo este considerado uma categoria multidimensional 7, visto como um conceito multifacetado. Observam-se, nas diversas metodologias, distintas visões do objeto analisado, conforme a sua abordagem. Para este estudo, utilizou-se um conceito que vem sendo utilizado usualmente: uma informação de qualidade é aquela apta/conveniente para o uso, em termos da necessidade do usuário 8.
No Brasil, o monitoramento da qualidade dos dados dos SIS não segue um plano regular de avaliações, normatizado pelo Ministério da Saúde, resultando em iniciativas não sistemáticas e isoladas. Com o intuito de subsidiar discussões sobre avaliação das informações dos SIS de âmbito nacional do Brasil, este artigo revisa as iniciativas de avaliação da qualidade das informações dos sistemas brasileiros que descrevem as dimensões de qualidade abordadas e os métodos utilizados. Esse estudo se limita a um trecho do ciclo de vida de um SIS: o intervalo entre a coleta dos dados e a disseminação das informações. Não é abordado o uso da informação, dimensão incorporada na maioria das metodologias de avaliação da informação de SIS.
Metodologia
Para a busca de artigos publicados em revistas científicas foram consultadas as bases de dados SciELO (Scientific Electronic Library Online), LILACS (Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde) e BVS (Biblioteca Virtual de Saúde Pública). Adicionalmente, foram verificadas as referências bibliográficas dos artigos identificados pelas fontes relacionadas acima.
Foram incluídos no estudo apenas os artigos, dissertações ou teses que descreveram os métodos utilizados para avaliar a qualidade dos dados dos SIS de âmbito nacional do Brasil, sem exigir que tivessem como objetivo a análise das informações. Não foram incluídos editoriais ou artigos de revisão.
Os seguintes descritores foram empregados: avaliação e sistemas de informação, confiabilidade e agravos, confiabilidade e internação e hospitalar, confiabilidade e sistemas de informação, confiabilidade e validade, qualidade e ambulatório, qualidade e informação e ambulatorial, qualidade e sistemas de informação, qualidade e sistemas de informação e agravos, qualidade e sistemas de informação e ambulatorial, qualidade e sistemas de informação e financiamento, qualidade e sistemas de informação e internação, qualidade e sistemas de informação e mortalidade, qualidade e sistemas de informação e nascidos vivos, sub-registro, validade e sistemas de informação. A opção de utilizar um número grande de descritores teve como objetivo aumentar a sensibilidade da pesquisa.
Alguns estudos avaliaram mais de uma dimensão de qualidade, sendo relacionados em cada uma delas. Para a categorização dos estudos conforme a dimensão de qualidade analisada utilizaram-se as seguintes definições conceituais:
(1) Acessibilidade: grau de facilidade e rapidez na obtenção dos dados ou informações (regras claras definindo preço, permissões e onde obtê-los), no trato (instrumentos para manuseio e formato) e na compreensão da informação 9;
(2) Clareza metodológica: grau no qual a documentação que acompanha o SIS (instruções de coleta, manuais de preenchimento, tabelas de domínios de valores de variáveis, modelos de dados etc.) descreve os dados sem ambigüidades, de forma sucinta, didática, completa e numa linguagem de fácil compreensão 2,10,11;
(3) Cobertura: grau em que estão registrados no SIS os eventos do universo (escopo) para o qual foi desenvolvido 7;
(4) Completitude: grau em que os registros de um SIS possuem valores não nulos 2;
(5) Confiabilidade: grau de concordância entre aferições distintas realizadas em condições similares 12,13;
(6) Consistência: grau em que variáveis relacionadas possuem valores coerentes e não contraditórios 7,8;
(7) Não-duplicidade: grau em que, no conjunto de registros, cada evento do universo de abrangência do SIS é representado uma única vez 3;
(8) Oportunidade: grau em que os dados ou informações estão disponíveis no local e a tempo para utilização de quem deles necessita;
(9) Validade: grau em que o dado ou informação mede o que se pretende medir 9.
Os métodos aplicados pelos estudos para realizar as avaliações foram classificados em:
(1) Painel de especialistas: profissionais com experiência no assunto abordado, reunidos para a avaliação e emissão de um parecer;
(2) Busca ativa de registros: coleta de novos registros em documentos originais, em entrevistas ou inquéritos ou fontes diversas (igrejas, Instituto Médico Legal, polícia, cartórios, cemitérios etc.);
(3) Comparação com critérios: comparação do diagnóstico ou da causa do óbito com critérios aceitos pela comunidade científica;
(4) Análise descritiva: indicadores de distintos bancos de dados - comparação entre indicadores obtidos em bancos de dados distintos, a partir de cortes seccionais;
(5) Análise descritiva: indicadores do próprio banco de dados - análise descritiva a partir de um corte seccional no banco de dados, obtendo indicadores a partir de dados obtidos nos demais campos (diagnóstico não compatível com sexo ou idade, percentual de campos sem informação, percentual de causas de óbito classificadas no capítulo da Classificação Internacional de Doenças - CID - como mal definida, testes estatísticos, sensibilidade, especificidade, valores preditivos positivos e negativos);
(6) Concordância entre avaliadores: comparação dos dados do sistema analisado com dados considerados confiáveis, obtidos em diferentes fontes - banco de dados secundários, banco de dados elaborado a partir de distintas fontes de informação, de dados primários (inquéritos domiciliares ou hospitalares) ou de registros originais - declarações de óbitos, prontuários, declarações de nascidos vivos, formulários de notificação;
(7) Relacionamento entre registros: linkage intra-banco de dados ou inter-bancos de dados - utilizando ou não o método de captura-recaptura (cada fonte de morbidade é considerada uma amostra aleatória simples da população alvo) 14;
(8) Série temporal: estudo longitudinal que analisa a coerência da tendência observada e a estabilidade dos dados.
A qualidade dos estudos selecionados foi avaliada segundo cinco parâmetros obtidos em artigos de revisão sistemática 15,16,17,18 sobre avaliação de qualidade das informações de um sistema:
(1) O estudo ter como objetivo uma avaliação das informações de um SIS: foi considerado quando explicitamente descrito no artigo, sendo analisado em todos os estudos;
(2) Os autores terem realizado análises e testes estatísticos para os resultados encontrados: foi considerado realizado se foi explicitamente declarado no estudo. Item analisado em todos os estudos;
(3) O estudo utilizou como padrão ouro um instrumento próximo da realidade: os estudos de revisão consultados consideram que dados primários (entrevistas, exames, observação do paciente ou medidas objetivas) são fontes de dados mais fidedignas do que as obtidas em documentos originais ou em outros bancos de dados secundários. Esse item foi analisado apenas para os artigos que utilizaram metodologias de avaliação de concordância entre dados;
(4) O estudo apresentou um percentual de perdas pequeno (inferior a 10%): analisado apenas para os artigos que utilizaram metodologias de concordância entre banco de dados e registros originais;
(5) Os autores explicitaram a capacidade da equipe que re-codificou os diagnósticos: foi definido como realizado se foi declarada a capacidade já existente dos codificadores, ou uma nova capacitação da equipe para codificação dos diagnósticos. Item analisado apenas para os artigos que utilizaram metodologia de concordância entre dados do banco de dados e um padrão ouro.
Resultados
A pesquisa identificou 375 artigos. O processo de identificação e inclusão de artigos para a revisão está apresentado no esquema da Figura 1.Foram excluídos 96 artigos apresentados em duplicidade e 19 estudos sobre bancos de dados de outros países, restando 260 artigos. Destes, foram excluídos 101 artigos: 49 discorriam sobre assuntos distintos da área de saúde, como avaliação de bancos de dados fora da área de saúde (registro civil ou acidente de trabalho) ou qualidade da atenção, qualidade do serviço ou qualidade de vida; 48 apenas descreviam a aplicação de técnicas de relacionamento entre bancos de dados, sugeriam técnicas estatísticas para estimação de sub-registro ou avaliavam instrumentos de pesquisa e 4 artigos que avaliaram programas de saúde. Restaram 159 textos completos para serem avaliados, aos quais foram acrescidos cinco artigos constantes da revista não indexada sobre epidemiologia, do Ministério da Saúde: Informe Epidemiológico do SUS. Dos 164 textos completos analisados foram excluídos 106 artigos que descreviam estudos epidemiológicos sem avaliar a qualidade das informações obtidas ou avaliavam os dados dos registros originais.
A partir das referências bibliográficas dos 58 artigos restantes, foi possível incorporar 20 artigos, totalizando os 78 artigos inseridos nesta revisão: 48% referentes ao Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), 21% analisaram o Sistema de Informações de Agravos de Notificação (SINAN), 15% estudaram o Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC), 12% avaliaram o Sistema de Informações sobre Internações Hospitalares do SUS (SIH-SUS) e 3% avaliaram o Sistema de Informações sobre Atendimentos Ambulatoriais (SIA-SUS) e um artigo analisou o Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde (SIOPS).
Cerca de 90% dos estudos selecionados tiveram como objetivo a análise da qualidade dos dados, 47% realizaram testes estatísticos sobre os resultados encontrados em suas análises e 34% utilizaram informações obtidas em entrevistas para as avaliações de concordância dos dados. Aproximadamente 65% dos trabalhos que informaram perdas obtiveram valores inferiores a 10% e mais da metade das publicações (55%) identificaram a capacidade do pesquisador de realizar as codificações das causas de óbito ou dos diagnósticos.
Os estudos analisaram prioritariamente dados a partir da década de 90 (71%). Destes, aproximadamente a metade avaliou dados referentes aos anos 90, em torno de 30% analisaram dados a partir de 2000 e 20% estudaram simultaneamente estes períodos. A década de 80 foi analisada por 26% dos estudos, a metade avaliando dados das décadas de 80 e 90 e a outra metade, dados apenas dos anos 80. A década de 70 foi analisada por 1% dos estudos.
O interesse por este tipo de estudo aumentou nos últimos anos, conforme demonstra o percentual de publicações a partir do ano 2000 (67%). Na década de 90 foram publicados 31% dos estudos selecionados e nos anos 80 publicaram-se 4% dos artigos.
Na Figura 2 é apresentada a distribuição das dimensões de qualidade analisadas por todos os estudos. As quatro dimensões mais analisadas: "confiabilidade", "completitude", "cobertura" e "validade", totalizam cerca de 90% das análises realizadas pelos estudos selecionados. As demais dimensões, "oportunidade", "não-duplicidade", "consistência", "acessibilidade" e "clareza metodológica" foram pouco exploradas, com percentuais inferiores a 4%.
Diversos estudos analisaram simultaneamente mais de uma dimensão de qualidade, totalizando 128 avaliações realizadas pelos 78 estudos: (a) os 38 estudos que analisaram o SIM realizaram 59 avaliações; (b) os 16 artigos sobre o SINAN realizaram 26 avaliações; (c) os 12 estudos sobre o SINASC realizaram 25 avaliações; (d) os 9 estudos sobre o SIH-SUS realizaram 14 avaliações; (e) os 2 artigos sobre o SIA-SUS realizaram 3 avaliações. Apenas o estudo sobre o SIOPS avaliou uma dimensão.
Na Figura 3 é apresentada a distribuição das avaliações nas distintas dimensões de qualidade em cada sistema de informação. Sua análise deve considerar a diferença entre as quantidades de estudos por sistema. Observa-se que os estudos relativos aos sistemas priorizaram distintas dimensões de qualidade, em detrimento das demais, com exceção apenas do SIA-SUS, que apresentou apenas uma avaliação para cada dimensão analisada.
Metade das avaliações sobre o SIH-SUS foi relativa à confiabilidade dos dados. Essa dimensão foi a mais analisada também no SIM e a segunda dimensão prioritária para as avaliações sobre o SINASC e sobre o SINAN. Essa dimensão também recebeu destaque dentre as análises realizadas para o SIA-SUS e para o SIOPS.
Completitude foi a segunda dimensão mais avaliada nas análises referentes ao SIM, ao SINASC e ao SINAN. No SIH-SUS esta dimensão apresentou uma importância menor.
Aproximadamente 40% das avaliações referentes ao SINAN são relativas à cobertura do sistema, dimensão também importante nas análises sobre o SINASC e sobre o SIM. Apenas uma avaliação sobre essa dimensão foi realizada para o SIH-SUS e para o SIA-SUS.
Validade foi a segunda dimensão mais analisada no SIH-SUS, sendo importante também no SIM. Nas análises sobre o SINASC e sobre o SINAN essa dimensão teve uma expressão pequena, não apresentando análises para o sistema SIA-SUS.
Consistência foi analisada apenas para o SIM, oportunidade para o SINAN e SINASC, clareza metodológica para o SIM e SINASC, não-duplicidade para o SIH-SUS e SINAN.
A identificação dos artigos que analisam as diferentes dimensões de qualidade em cada sistema de informação pode ser obtida na Tabela 1.
Na Tabela 2 obtêm-se as dimensões analisadas e os métodos utilizados em suas avaliações. Foram utilizados diferentes métodos para a execução das avaliações das quatro dimensões mais freqüentes: confiabilidade, completitude, cobertura e validade. Observa-se uma maior diversidade de opções de métodos aplicados para avaliar a confiabilidade dos dados e a cobertura do sistema. As avaliações para as demais dimensões se restringiram a um mesmo método cada uma. O método "painel de especialistas" foi utilizado para avaliar a clareza metodológica dos documentos, a oportunidade e a acessibilidade dos indicadores.
A dimensão "cobertura" foi avaliada prioritariamente através de métodos de análises individualizadas de registros. O método "relacionamento entre registros" se mostrou uma importante ferramenta para análises desta dimensão de qualidade, sendo utilizado em quase metade das avaliações. O método "análise descritiva - indicadores de distintos bancos de dados" foi utilizado para avaliações desta dimensão comparando a freqüência de eventos entre distintos bancos de dados. A busca ativa de novos registros, em entrevistas ou coletas em distintas fontes, também se apresentou como uma ferramenta importante para análises desta dimensão de qualidade. A análise através da evolução da série temporal não se mostrou um método importante para avaliações desta dimensão de qualidade.
O cálculo do percentual de campos sem informação no banco de dados foi utilizado em quase 80% das análises da dimensão "completitude". Aproximadamente 15% das avaliações verificaram o preenchimento dos campos nos registros originais e apenas um pequeno percentual das análises avaliou o preenchimento das variáveis ao longo do tempo utilizando-se do método de "série temporal".
Os artigos que analisaram a dimensão "confiabilidade dos dados" adotaram, prioritariamente, a metodologia de concordância interavaliadores, tendo como fonte principal de comparação os registros originais. Esses estudos, em sua maioria, aplicaram o teste estatístico kappa de Cohen, que considera a probabilidade de concordância devido ao acaso. O método "relacionamento entre registros" foi utilizado para comparar o conteúdo dos campos de distintos sistemas.
A duplicidade de registros foi verificada através da aplicação do método de relacionamento entre os registros de um mesmo banco de dados.
Para avaliar a validade das informações disponíveis nos bancos de dados foram realizados principalmente os cálculos da sensibilidade (probabilidade de identificar corretamente os verdadeiros positivos), especificidade (probabilidade de identificar corretamente os verdadeiros negativos), valor preditivo positivo (probabilidade de que a classificação de positivo seja verdadeiro positivo) e valor preditivo negativo (probabilidade de que a classificação de negativo seja verdadeiro negativo) 12,13. A comparação com critérios foi utilizada prioritariamente para confirmar o diagnóstico de infarto agudo do miocárdio segundo critérios de caso definido ou possível adotados pelo Monica Project, da OMS 19.
Discussão
Foram identificadas quatro dimensões prioritárias: confiabilidade, validade, cobertura e completitude. A análise dos resultados alcançados deve considerar que metade dos artigos selecionados teve como objeto de estudo o SIM, provavelmente superestimando as dimensões de qualidade prioritariamente analisadas para este sistema de informação.
As principais dimensões de qualidade relacionadas nesse estudo são comuns às diversas metodologias de avaliação da qualidade de informação dos SIS 2,3,4,5,6,7,9 e aos estudos com o objetivo de avaliar a qualidade das informações dos SIS, realizados na Escócia, Inglaterra, Canadá, Holanda e Estados Unidos 14,15,16,17,18, corroborando os achados dessa revisão.
Outros olhares sobre a qualidade da informação não foram incluídos neste estudo, como avaliações do uso das informações disseminadas, a importância que o profissional de saúde e o gestor dão à informação de saúde, as condições de infra-estrutura necessárias ao processo de geração da informação etc. Alguns artigos abordaram o desinteresse do profissional de saúde em registrar corretamente os eventos, sem relatar a utilização de mensurações para subsidiar suas afirmações. Essas análises não foram, portanto, incluídas no estudo. Sua inclusão acrescentaria, provavelmente, novas dimensões e novas técnicas aos resultados encontrados.
Algumas dimensões podem não ter sido evidenciadas nos estudos selecionados devido ao critério de seleção dos artigos. Para o SINAN, por exemplo, a dimensão de qualidade "não-duplicidade" é importante de ser analisada, pois repetidas notificações de um mesmo caso poderia induzir a superestimar a incidência e/ou prevalência de um determinado agravo. Entretanto apenas dois artigos inseridos neste estudo realizaram essa avaliação.
Quase a metade dos estudos selecionados se limitou a estudar os dados de duas Unidades da Federação: Rio de Janeiro (33%) e São Paulo (14%). Cerca de 15% dos estudos analisaram dados de várias Unidades da Federação. Dentre os estados da Região Nordeste, apenas Ceará, Bahia e Pernambuco foram analisados por mais de um estudo. Apenas um estudo foi inserido para Região Norte, relativo ao Estado do Pará. Em um país com a desigualdade existente em relação a recursos tecnológicos, perfil de formação de profissionais de saúde e de capacidade dos gestores para analisar as informações, os resultados obtidos nos diversos estudos podem refletir uma situação distinta da real, sendo necessário realizar avaliações nas diferentes regiões do país.
Como não tem sido uma prática dos gestores publicar suas análises em revistas científicas, essa revisão não incluiu os diversos estudos que têm sido realizados no Ministério da Saúde e nas Secretarias Estaduais e Municipais de Saúde para avaliar a qualidade dos bancos de dados dos sistemas sob sua gestão. Entretanto, os achados desta revisão não seriam distintos se fossem incorporadas as ações para aprimoramento das bases de dados dos sistemas de informação descritas nos anais das diversas Mostras Nacionais de Experiências Bem-sucedidas em Epidemiologia, Prevenção e Controle de Doenças (EXPOEPI) 20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46. A única técnica utilizada nas ações de aprimoramento dos bancos de dados relatadas nas Expoepi e não descrita nos estudos de avaliação é a capacitação dos profissionais envolvidos com a produção da informação. Os estudos apresentados no VI Congresso Brasileiro de Saúde Coletiva sobre avaliação da qualidade dos SIS 47,48,49,50 também não relatam dimensões de qualidade ou utilização de técnicas distintas dos resultados encontrados nesta revisão.
A padronização e divulgação das definições conceituais dos termos utilizados no processo de avaliação são ações necessárias para uma comparação mais fidedigna dos resultados dos estudos. Alguns autores apresentaram um entendimento diferenciado para os termos confiabilidade, validade e consistência.
As limitações na aplicação dos métodos e as sugestões dos autores dos artigos não foram objeto desse estudo, mas devem ser consideradas na implantação de uma avaliação sistemática pelo Ministério da Saúde. Dentre as limitações ressaltadas, destacam-se as perdas na coleta de documentos originais e dificuldade de obtenção de dados identificados para o processo de pareamento entre bancos de dados. Como alternativa para a ampla disseminação de dados identificados, necessários para o pareamento dos distintos bancos de dados, um artigo sugeriu a criação de uma central de relacionamentos, que teria como objetivo disponibilizar os bancos de dados já pareados 51.
Para que as informações geradas pelos artigos pudessem auxiliar os gestores dos sistemas, seria necessária a realização de uma quantidade bem superior de estudos, que possibilitasse esclarecer as eventuais divergências nos resultados obtidos. Algumas dimensões podem ter tido destaque devido ao pequeno número de estudos relativos ao sistema de informação, como o SIOPS e o SIA-SUS.
A necessidade de definição de critérios claros fica evidenciada nas análises da dimensão de qualidade "acessibilidade", considerada boa por todos os estudos que abordaram o assunto. Entretanto nenhum deles explicitou medições para suas avaliações.
A pequena quantidade de estudos selecionados para alguns sistemas e a sua distribuição desigual entre as grandes regiões brasileiras corrobora a necessidade de se implantar uma avaliação sistemática para todos os sistemas de âmbito nacional. Avaliações que englobem as diferentes regiões do país, com periodicidade regular, observem as mesmas dimensões de qualidade a partir de metodologia, técnicas e parâmetros semelhantes, fornecendo subsídios para que se tenha uma informação fidedigna da qualidade dos bancos de dados nacionais.
Outro eixo que deve ser observado é o da disseminação regular dos resultados alcançados pelos estudos, indicando as limitações do sistema e eventualmente desmistificando pré-julgamentos existentes sobre alguns sistemas. Tomando-se como exemplo o SIH-SUS, tem-se creditado baixa confiabilidade aos seus dados, principalmente à variável "diagnóstico" 52. Entretanto os estudos apresentaram um quadro melhor do que o esperado 52,53, observando melhoria na qualidade dos dados ao longo do tempo 54 e obtendo concordâncias superiores a 70% para agrupamentos de CID a três dígitos 53. Os autores consideram que a utilização do SIH-SUS é valiosa para as análises epidemiológicas, devendo ser estimulada 52,53,54,55. Sua utilização, ainda modesta frente à potencialidade do sistema, tem sido ampliada recentemente 56, e uma ampla divulgação dos resultados pode estimular um maior uso deste sistema. A divulgação dos estudos é importante também para que os gestores dos sistemas tomem conhecimento dos resultados alcançados pelos sistemas, que podem sugerir onde devem ser priorizados os esforços para o aprimoramento da qualidade dos dados e para destacar as melhorias alcançadas com os esforços realizados.
A importância de informações com boa qualidade indica a necessidade de que se institua no Brasil uma política de avaliação formal e regular, liderada pelo Ministério da Saúde. A elaboração de uma política deste porte deverá considerar os diversos aspectos que influenciam a qualidade das informações, para que possa apontar medidas para seu aprimoramento. Espera-se que esse estudo seja uma primeira aproximação para esse debate.
Colaboradores
C. R. A. Lima colaborou na coleta, organização e análise dos dados e elaboração do texto. J. M. A. Schramm, C. M. Coeli e M. E. M. Silva contribuíram na análise dos dados e na elaboração do texto.
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Correspondência:
C. R. A. Lima
Secretaria Executiva, Ministério da Saúde.
Rua México 128, 8º andar, Rio de Janeiro, RJ
20031-142, Brasil.
crisso@datasus.gov.br
Recebido em 27/Jun/2008
Versão final reapresentada em 20/Fev/2009
Aprovado em 18/Mai/2009