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Registro de causa básica de morte no sistema de informação sobre mortalidade

Ocorrência de códigos pouco úteis prioritários em Salvador, Bahia

Bibliographic Data

ID21855753
AuthorsEliene dos Santos de Jesus, Eduardo Luiz Andrade Mota (0000-0001-7819-0084), Eduardo Mota, Francisco José Aragão Pedroza Cunha (0000-0003-2770-7818)
Year2025
Volume18
Issue3
Pages66-79
Publication date2025-02-26
Peer ReviewedYes
Open AccessYes
TypeARTICLE
VenueTempus Actas de Saúde Coletiva (JOURNAL)
Journal identifiersISSN: 1982-8829 • E-ISSN: 1982-8829
PublisherNucleo de Estudos em Saude Publica (PUBLISHER)
DOI10.18569/tempus.v18i3.3496
OpenAlexW4407956569
LanguagePT

O interesse pelos estudos na área de monitoramento e avaliação da qualidade dos dados dos sistemas de informação aumentou nos últimos anos, mas as iniciativas ainda são isoladas e assistemáticas. Contudo, o Ministério da Saúde vem implementando estratégias de qualificação para esses dados como o Projeto “Sessenta Cidades”. Buscou-se conhecer as características das variáveis das Declarações de Óbito que apresentaram registros de códigos de causa básica de morte inadequados para a gestão do sistema de saúde no município de Salvador, Bahia, em 2017. Essas causas de morte, também eram chamadas de Códigos Garbage pelo Global Burden of Disease e são de pouca utilidade para as análises de situação de saúde por expressarem as complicações da doença ou lesão que iniciou a cadeia de eventos que culminou com o óbito e não a causa que de fato levou à morte. Atualmente, são chamados de Códigos Pouco Úteis. Trata-se de um estudo descritivo, quantitativo, utilizando-se os dados secundários do Sistema de Informação sobre Mortalidade com os óbitos que registraram os códigos pouco úteis, definidos pelo Ministério da Saúde como prioritários. Salvador apresentou em 2017, 20.801 mil óbitos, de ocorrência e de residência no seu território. Foram identificados 4.775 óbitos (29,8%) com códigos pouco úteis, de pessoas residentes em Salvador. As mulheres apresentaram maior frequência (32,1%), as da raça/cor indígena (71,4%), com escolaridade de 1 a 3 anos de estudo (33,9%) e na faixa etária de 80 e + anos (36,7%). As Causas Mal Definidas do Capítulo XVIII foram os códigos utilizados com maior frequência (37,4%)

Political science · Maternal and Neonatal Healthcare

Citation velocityhistorical
Highly citedNo

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