Versão 1.2

ANACONDA - Relatório de avaliação da qualidade dos dados sobre mortalidade do País / Estado de ano(s):Orgãos/Instituições que contribuíram com este relatório

Logotipos oficiais

Como usar este modelo de relatório?

Este modelo foi desenvolvido para ajudar os países a escrever um relatório de avaliação da qualidade dos dados sobre mortalidade, utilizando ANACONDA. Podem ser incluídas todas as seções, tabelas e gráficos indicados, ou selecionar um subconjunto menor para trabalhar.

Os textos com destaque verde apresentam instruções de preenchimento das seções.

Os textos com destaque amarelo indicam as partes que precisam ser atualizadas (por exemplo, o nome do país, Estado e o ano dos dados analisados).

A maioria das seções tem um parágrafo introdutório que explica o passo da ANACONDA em questão e sua importância. Você pode decidir quanto deste texto introdutório incluir no seu relatório.

Quaisquer dúvidas enviar para crvs-info@unimelb.edu.au

Agradecimentos

Liste os nomes de todos que contribuíram com o relatório e inclua uma sugestão de citação.

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Utilize o recurso de atualização automática do sumário para que sejam apresentados os números corretos das páginas.

SumárioResumo..................................................................................................................................................8

Sistema de Informação sobre Mortalidade do [País / Estado].............................................................11

Avaliação da qualidade dos dados: os 10 passos da ANACONDA........................................................11

Resultados...........................................................................................................................................13

Parte A: Visão geral dos dados........................................................................................................13

A1. Perfil da população................................................................................................................13

A2. Perfil da Mortalidade.............................................................................................................13

A3. Perfil das causas de morte.....................................................................................................14

Parte B: Dados de Mortalidade........................................................................................................15

B1. Taxa Bruta de Mortalidade....................................................................................................15

B2. Cobertura de notificação dos óbitos......................................................................................16

B3. Taxas de mortalidade específicas por idade..........................................................................16

B4. Razão de Sexo........................................................................................................................17

B5. Distribuição dos óbitos por sexo e idade...............................................................................17

B6. Cobertura de notificação da mortalidade na infância............................................................18

Parte C: Dados de causa de morte...................................................................................................19

C1. Grandes grupos de causas de morte......................................................................................19

C2. Total de óbitos por capítulo da CID-10..................................................................................21

C3. Códigos garbage por categorias............................................................................................21

C4. Códigos garbage por níveis de gravidade..............................................................................22

C5. Distribuição dos códigos garbage por sexo e idade...............................................................24

C6. Redistribuição dos códigos garbage......................................................................................24

C7. Principais conjuntos de códigos garbage...............................................................................25

C8. Causas de morte biologicamente implausíveis......................................................................26

C9. Perfil de idade nos grandes grupos de causas de morte........................................................27

C10. Distribuição dos óbitos por grandes grupos de causas de morte e idade............................27

C11. Principais causas de morte..................................................................................................28

Parte D: Índice geral da qualidade dos dados..................................................................................31

D1. Índice de desempenho das estatísticas vitais para Qualidade...............................................31

Conclusões e próximos passos............................................................................................................33

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LISTA DE FIGURAS

Utilize o recurso automático para atualizar a lista de figuras.

Figura 1 Distribuição da população segundo sexo e faixa etária, com comparador. [País / Estado], [ano]....................................................................................................................................................13Figura 2 Distribuição dos óbitos por sexo e faixas etárias. [País / Estado], [ano]................................14Figura 3 Taxa Bruta de mortalidade, com comparador. [País / Estado], [ano]....................................15Figura 4 Cobertura de notificação dos óbitos. [País / Estado], [ano]...................................................16Figura 5 Taxas de mortalidade específicas por idade e sexo. [País / Estado], [ano]............................17Figura 6 Razão homem-mulher das taxas específicas de mortalidade por idade. [País / Estado], [ano]..............................................................................................................................................................17Figura 7 Distribuição dos óbitos por sexo e idade. [País / Estado], [ano]............................................17Figura 8 Distribuição dos óbitos por sexo e idade, com comparador. [País / Estado], [ano]...............17Figura 9 Taxa de mortalidade na infância (por mil nascidos vivos), com comparador. [País / Estado], [ano]....................................................................................................................................................18Figura 10 Distribuição da mortalidade na infância por grupos de idade, com comparador. [País / Estado], [ano]......................................................................................................................................19Figura 11 Proporção dos óbitos segundo os 3 grandes grupos de causas de morte, incluindo códigos pouco úteis e insuficientemente especificados. [País / Estado], [ano]................................................20Figura 12 Percentual de códigos pouco úteis e insuficientemente especificados. [País / Estado], [ano]....................................................................................................................................................20Figura 13 Proporção de códigos garbage por [Estado/Regional/Município]. [País / Estado], [ano].. . .21Figura 14 Percentual de códigos garbage segundo categorias. [País / Estado], [ano].........................22Figura 15 Proporção de óbitos com códigos garbage da categoria [C5 / C3 + C4 / C2 / C1] por [Estados / Regional / Municípios]. [País / Estado], [ano].....................................................................22Figura 16 Distribuição dos códigos garbage por níveis de gravidade. [País / Estado], [ano]................23Figura 17 Proporção de óbitos com códigos garbage de nível muito alto por [Estados / Regional / Municípios]. [País / Estado], [ano].......................................................................................................23Figura 18 Percentual de códigos garbage por sexo-idade e nível de gravidade. [País / Estado], [ano]..............................................................................................................................................................24Figura 19 Distribuição dos óbitos nos 3 grandes grupos de causas de morte, antes e depois da redistribuição dos códigos garbage. [País / Estado], [ano]..................................................................25Figura 20 Perfil de idade dos óbitos do sexo masculino segundo os 3 grandes grupos de causas de morte, com comparador. [País / Estado], [ano]..................................................................................27Figura 21 Perfil de idade dos óbitos do sexo feminino segundo os 3 grandes grupos de causas de morte, com comparador. [País / Estado], [ano]..................................................................................27Figura 22 Distribuição dos óbitos por idade e segundo os 3 grandes grupos de causas de morte, incluindo códigos pouco úteis e insuficientemente especificados. [País / Estado], [ano]...................27Figura 23 Escore geral do VSPI(Q). [País / Estado], [ano].....................................................................31Figura 24 Escores ponderados para os componentes de qualidade do VSPI (Q). [País / Estado], [ano]..............................................................................................................................................................32

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LISTA DE TABELAS

Utilize o recurso automático para atualizar a lista de tabelas.

Tabela 1 Panorama geral dos resultados da ANACONDA. [País / Estado], [ano]...................................9Tabela 2 Principais causas de morte por faixas etárias e sexo. [País / Estado], [ano]..........................14Tabela 3 Principais causas de morte segundo classificação do GBD por faixas etárias e sexo, excluindo os códigos garbage. [País / Estado], [ano]...........................................................................................15Tabela 4 Capítulos da CID-10 com as maiores proporções de códigos garbage. [País / Estado], [ano]..............................................................................................................................................................21Tabela 5 Principais conjuntos de códigos garbage do nível de gravidade muito alto. [País / Estado], [ano]....................................................................................................................................................26Tabela 6 Rank das cinco principais causas de morte biologicamente implausíveis. [País / Estado], [ano]....................................................................................................................................................26Tabela 7 Rank das 20 principais causas de morte para o sexo masculino, antes e após a redistribuição dos códigos garbage. [País / Estado], [ano]........................................................................................29Tabela 8 Rank das 20 principais causas de morte para o sexo feminino, antes e após a redistribuição dos códigos garbage. [País / Estado], [ano]........................................................................................30

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Atualizar a lista de siglas e abreviaçõescabaixo, conforme utilizadas.

Siglas e abreviaturas

ANACONDA Análise de Causas de Morte (Nacional) para Ação

CID-10 Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde, 10ª revisão.

CRVS Sistema de Registro Civil e de Estatísticas Vitais

DO Declaração de Óbito

GBD Carga Global de Doenças

IGME Grupo de Interagências das Nações Unidas para Estimativa de Mortalidade na infância

IHME Instituto de Métricas e Avaliação em Saúde

SIM Sistema de Informação sobre Mortalidade

TBM Taxa Bruta de Mortalidade

VSPI(Q) Índice de desempenho das estatísticas vitais (Qualidade)

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Atualizar a lista de termos e definições chaves, conforme utilizadas.

Termos e definições

Taxa de mortalidade específica por idade: Taxa de mortalidade limitada a um grupo etário específico. O numerador é o número de mortes nesse grupo etário; o denominador é o número de pessoas nessa faixa etária na população.

ANACONDA: Uma ferramenta eletrônica que avalia a qualidade e cobertura dos dados de mortalidade. Ela verifica possíveis erros e inconsistências nos dados e fornece aos usuários uma compreensão dos conceitos epidemiológicos e demográficos básicos para interpretar seus dados.

Causa de morte: Refere-se a "todas aquelas doenças, condições mórbidas ou lesões que resultaram ou contribuíram para a morte, ou ainda a circunstância do acidente ou violência que produziu tais lesões" (Vigésima Assembleia Mundial da Saúde, 1967).

Cobertura: A porcentagem de nascimentos ou mortes notificados em uma população. Em outras palavras, é o número de nascimentos ou mortes notificados dividido pelo número real de nascimentos ou mortes em uma população.

Taxa bruta de mortalidade: O número de mortes em relação à população em um determinado período, geralmente um ano. É expressa em unidades de mortes por mil habitantes por ano.

Mapa de processos: Mapa de Arquitetura Empresarial (EA), o qual descreve a estrutura, processos e fluxos de uma empresa ou sistema, por exemplo, um sistema de registro civil e de estatísticas vitais.

Códigos garbage: Qualquer código que não possa ou não deva ser usado como causa básica da morte. Por exemplo: insuficiência cardíaca, insuficiência renal, etc.; ou sintomas como dor nas costas e depressão; ou fatores de risco como pressão alta.

Causa básica da morte: "A doença ou lesão que iniciou a cadeia de eventos que levaram à morte, ou as circunstâncias do acidente ou da violência que causou a lesão fatal" (Organização Mundial da Saúde, 1994).

Códigos pouco úteis ou insuficientemente especificados (conjuntamente referidos como códigos garbage): códigos pouco úteis, conforme indicado, são códigos que não têm uso para as políticas públicas e não devem ser usados como causa básica de morte, como septicemia, senilidade ou dor de cabeça. Uma causa que é insuficientemente especificada é menos grave, pois ainda pode ter algum conteúdo informativo para a política, ou seja, o câncer.

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Escreva o resumo após concluir o relatório

ResumoEste relatório apresenta uma análise da qualidade dos dados sobre mortalidade e causas de morte coletados pelo sistema de informação do [nome do país / Estado] entre [datas], abrangendo [número] óbitos notificados. A avaliação foi realizada usando a ferramenta ANACONDA, [versão XXX]. A qualidade dos dados foi classificada como [baixa, média, alta], com uma pontuação VSPI (Q) de [X%], o que retrata seu potencial de uso no planejamento das políticas públicas.

Na Tabela 1 pode ser verificado um resumo da qualidade dos dados de mortalidade por componentes. Resumidamente, descreva-os aqui começando com aqueles em verde que indicam que os dados possuem melhor qualidade.

Os principais problemas verificados englobam: Descreva-os aqui: Qual é a questão mais urgente em relação à qualidade dos dados? Cobertura de notificação, qualidade da notificação da causa de morte, etc?; devendo estes serem priorizados para melhorar a qualidade dos dados sobre mortalidade.

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Na coluna "comentários", escreva sobre as principais conclusões de cada uma das etapas da ANACONDA. Por exemplo: os resultados são consistentes com o que é esperado (seja na análise de comparação ou em termos do que se sabe sobre o país ou tópico de interesse)? Se não houver, ou houver muito pouco, problemas com os dados, pinte a coluna "status" de verde. Se houver alguns problemas com os dados, pinte a coluna "status" de amarelo. E, se houver problemas claros com a qualidade dos dados, que necessitam de ações urgentes para melhoria, pinte a coluna "status" de vermelho.

Tabela 1 Panorama geral dos resultados da ANACONDA. [País / Estado], [ano].

Componente de Qualidade Comentários Status

A1. Perfil da populaçãoA2. Perfil da mortalidadeA3. Perfil das causas de morteB1. Taxa Bruta de MortalidadeB2. Cobertura de notificação dos óbitosB3. Taxas de mortalidades específicas por idadeB4. Razão de sexoB5. Distribuição dos óbitos por sexo e idadeB6. Cobertura de notificação da mortalidade na infânciaC1. Grandes grupos de causas de morteC2. Total de óbitos por capítulo da CID-10C3. Classificação dos códigos pouco úteis e insificientemente especificados por categoriasC4. Classificação dos códigos pouco úteis e insificientemente especificados por níveis de gravidadeC5. Distribuição dos códigos pouco úteis e insuficientemente especificados por sexo e idadeC6. Redistribuição dos códigos pouco úteis e insuficientemente especificadosC7. Principais conjuntos de códigos garbageC8. Causas de morte biologicamente implausíveisC9. Perfil de idade nos grandes grupos de causas de morteC10. Distribuição dos óbitos por grandes grupos de causas de morte e idadeC11. Principais causas de morteD1. Índice de desempenho das estatísticas vitais para Escore geral:

Componente de Qualidade Comentários Status

Qualidade

Nenhuma ação

necessária

Recomenda-se investigação

São necessárias

ações urgentes para melhoria

dos dados

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Sistema de Informação sobre Mortalidade do [País / Estado]

Use esta seção para apresentar brevemente o Sistema de Registro Civil e de Estatísticas Vitais (CRVS) do seu país/estado. Inclua tópicos como:

Por que as estatísticas vitais fornecidas pelo sistema são importantes e para que são usadas ou devem ser usadas no país/estado?

Mapa de processos apresentando a estrutura organizacional do sistema, o fluxo de notificação e de transferência de dados.

Principais desafios para o sistema. Por exemplo: cobertura, oportunidade de notificação, completudes, etc. É importante discutir todas as principais limitações nos dados. Por exemplo, a cobertura. Se nem todo o território está coberto pelo sistema ou se algum grupo da população não está incluído, isto deve ser mencionado.

Em países onde nem todos os dados de causas de morte são derivados de certificação médica, é importante mencionar a proporção dessas mortes. Sejam elas certificadas por leigos ou por meio de autópsia verbal. Sempre que possível, é útil analisar separadamente as mortes que foram certificadas por médicos daquelas que não foram; para que possam ser comparadas no que diz respeito as 20 principais causas de morte.

Processos de codificação das causas de morte. Descrever como ocorre, incluindo a que nível (central, hospital, etc), qual versão do CID é usada, etc.

Avaliação da qualidade dos dados: os 10 passos da ANACONDAEsta seção descreve a ferramenta ANACONDA. Você pode optar por não incluir ou resumir o texto, caso o público alvo do seu relatório já estiver familiarizado com a ferramenta.

Se o conjunto de dados for de um hospital, nem todos os 10 passos podem ser realizados devido à falta de dados populacionais adequados. Assim, você deve incluir apenas a descrição das etapas utilizadas.

Todos os países precisam de estatísticas de mortalidade precisas e atualizadas para uma variedade de finalidades, incluindo:

Instrumentalizar os debates sobre saúde e política social, Monitorar o progresso em relação aos objetivos nacionais e globais de desenvolvimento, Monitorar tendências de doenças e agravos, e Avaliar políticas destinadas a melhorar os resultados de saúde.

A fonte ideal de dados de causa de morte para uma população é o sistema de registo civil e de estatísticas vitais em funcionamento, que regista todas as mortes e atribui uma causa básica de morte com certificação médica. Esta informação individual sobre a causa da morte, uma vez agregada a nível nacional, constitui a base das estatísticas de mortalidade de um país. Por isso, é muito importante assegurar que os dados coletados sejam tão precisos quanto possível e, portanto, a avaliação da qualidade dos dados é crucial para garantir que os usuários e os tomadores de decisão possam ter confiança nas estatísticas resultantes.

É essencial obter uma compreensão detalhada dos tipos de problemas com os dados, como um primeiro passo para qualquer melhoria, particularmente no que diz respeito à cobertura e precisão do diagnóstico. Uma preocupação comum com quaisquer estatísticas de mortalidade produzidas a

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partir de sistemas de informação é o quão confiável elas são em descrever os padrões reais de mortalidade na população a que se referem.

A ANACONDA1 (Análise de Causas da Mortalidade (Nacional) para Ação), ferramenta utilizada nas análises, foi desenvolvida pela Escola de População e Saúde Global de Melbourne em parceria com o Instituto Suíço de Saúde Pública e Tropical da Universidade de Basel.

ANACONDA foi desenvolvida para ser aplicada a grandes conjuntos de dados, tais como registros civis, ou qualquer outra fonte que coleta e gera rotineiramente dados de causa de morte codificados pela Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde, 10ª Revisão (CID-10), classificados por idade e sexo.

A ANACONDA identifica problemas que precisam ser investigados para melhorar a qualidade dos dados sobre mortalidade de modo a orientar as políticas e ações de saúde. Ela fornece inteligência crítica para guiar estratégias e intervenções destinadas a melhorar a coleta e a análise dos dados das causas de morte. Quando aplicada anualmente, pode ser utilizada para monitorar o impacto das intervenções de melhoria realizadas. Utilizar as análises da ANACONDA permitirá que analistas e formuladores de políticas façam um melhor uso dos dados existentes, conhecendo sua qualidade e potenciais problemas.

ANACONDA é composta por 10 passos, que podem ser agrupados em quatro grandes categorias:

A. visão geral dos dados e verificações iniciais (passo 1),B. dados de mortalidade (passos 2–5),C. dados de causa de morte (passos 6–9), eD. índice geral da qualidade dos dados: VSPI(Q) (passo 10).

Para diagnosticar possíveis problemas nos dados, a ANACONDA realiza as seguintes operações e análises:

Tabula e/ou cria gráficos para avaliar a plausibilidade dos dados com base nas relações demográficas e epidemiológicas fundamentais.

Calcula a proporção e o tipo de códigos garbage que são de valor limitado ou de nenhum valor para as análises de saúde pública.

Compara os dados inseridos com uma fonte global ou estimativa para o país ou região geográfica afim de avaliar sua consistência.

Permite aos usuários monitorar mudanças anuais na qualidade dos dados através do VSPI (Q).

Para avaliar a plausibilidade, os dados de mortalidade de um país são comparados com as estimativas mais recentes para esse país ou região vizinha. A maioria dos comparadores utilizados é do Estudo da Carga Global de Doenças (GBD), elaborado pelo Instituto de Métricas de Saúde e Avaliação (IHME) em Seattle2. Aplicando o método, recém-desenvolvido por Lopez-Adair3, a ANACONDA calcula a cobertura estimada para a notificação dos óbitos usando dados amplamente

1 Mikkelsen L, Lopez AD. Guidance for assessing and interpreting the quality of mortality data using ANACONDA. CRVS Resources and tools. Melbourne, Australia; Bloomberg Philanthropies Data for Health Initiative, Civil Registration and Vital Statistics Improvement, University of Melbourne; 2017.2 Institute for Health Metrics and Evaluation. Global burden of disease cause list 2015. www.healthdata.org/sites/default/files/files/Projects/GBD/GBDcause_list.pdf

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disponíveis do país. Ela investiga as quantidades e os tipos de "códigos gabage" encontrados no conjunto de dados. Ela também fornece aos usuários a opção de identificar as causas de morte usadas com mais frequência. Usando este novo sistema de classificação, a ANACONDA oferece aos países a possibilidade de planejar estratégias para melhoria da qualidade dos dados de causa de morte, de acordo com suas necessidades e recursos.

ResultadosOs dados de mortalidade e de causas de morte que foram coletados - muitas vezes a grandes custos - devem ter qualidade e representatividade suficientes para serem utilizados em todo o seu potencial. Daí a importância de fazer uma avaliação de qualidade para demonstrar que estão adequados para o uso ou, se estão sendo realizadas ações de melhoria, monitorar seu impacto por meio de avaliações regulares de qualidade.

Parte A: Visão geral dos dados

A1. Perfil da populaçãoAnalisar a dinâmica demográfica da população é importante para compreender a plausibilidade e perfil da mortalidade apresentada nos passos da ANACONDA. Os dados populacionais utilizados nas análises foram obtidos a partir do [nome e data da fonte, por exemplo: IBGE/Censo ou estimativas, com referência à versão online, se disponível].

Descreva a figura 1. Se os dados da sua população não estiverem corretos e a pirâmide não estiver em conformidade com os padrões esperados, você deve tentar corrigir os dados antes de prosseguir, pois dados de baixa qualidade afetarão todas as suas taxas e indicadores. Nos casos em que a fonte são dados hospitalares, não é possível inserir uma população correta e, portanto, as etapas que requerem qualquer denominador de população não podem ser executadas. Comentar diferenças com o comparardor, se existir.

Figura 1 Distribuição da população segundo sexo e faixa etária, com comparador. [País / Estado], [ano].

Insira a pirâmide populacional do passo 1.3 – com o comparador.

A2. Perfil da MortalidadeDescreva a figura 2. Comente as diferenças verificadas entre homens e mulheres e as razões. Se o seu gráfico não estiver de acordo com os padrões esperados, explique o motivo.

Figura 2 Distribuição dos óbitos por sexo e faixas etárias. [País / Estado], [ano].

Insira a pirâmide de mortalidade do passo 1.4.

3 Adair T, Lopez AD. Estimating the completeness of death registration: An empirical method. PLoS ONE 13(5):e0197047. https:///doi.org/10.1371/journal.pone0197047

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A3. Perfil das causas de morteAs crianças pequenas e os adultos têm diferentes perfis de doença e mostrar separadamente as causas de morte para esses dois grupos é útil e uma maneira rápida de identificar inconsistências nos dados.

Descreva a tabela 2.

Para preencher a tabela, primeiro ordene os códigos da tabela do passo 1.5 na ANACONDA para cada faixa etária e sexo (do maior número de óbitos para o menor) e copie e cole as causas ("descrição") aqui. Faça isso clicando na coluna de interesse, uma de cada vez.

Tabela 2 Principais causas de morte por faixas etárias e sexo. [País / Estado], [ano].

Rank Masculino Rank Feminino

< 5 anos

1 12 23 34 45 5

5+ anos

1 12 23 34 45 5

A idade continua sendo um dos preditores mais importantes do risco de morte com perfis epidemiológicos de doenças e agravos bem estabelecidos em diferentes idades. Assim, compreender e mostrar o padrão de mortalidade por idade fornece um método relativamente simples de verificar a plausibilidade dos dados de entrada e mostrar o padrão da doença em uma população.

Descreva a tabela 3.

Se tabularmos os dados de mortalidade de acordo com a classificação do GBD e retirarmos todos os códigos garbage, podemos gerar uma tabela como a tabela 3, que mostra que as 5 principais causas variam para cada faixa etária e sexo. Primeiro, copie os dados da tabela do passo 1.7 da ANACONDA para cada sexo no excel, em seguida some e ordene os grupos etários conforme sugerido na tabela 3 (do maior número de óbitos para o menor) e copie as 5 primeiras causas da lista.

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Tabela 3 Principais causas de morte segundo classificação do GBD por faixas etárias e sexo, excluindo os códigos garbage. [País / Estado], [ano].

Rank Masculino Rank Feminino

< 5 anos

1 12 23 34 45 5

5-29 anos

1 12 23 34 45 5

30-69 anos

1 12 23 34 45 5

70+ anos

1 12 23 34 45 5

Parte B: Dados de Mortalidade

B1. Taxa Bruta de MortalidadeComo indicador de mortalidade, a Taxa Bruta de Mortalidade (TBM) é a medida mais simples do estado de saúde de uma população. É uma medida do número de mortes em relação ao tamanho da população em determinado período, geralmente um ano. É expresso em unidades de mortes por mil habitantes por ano. A TBM também é indicadora da qualidade dos dados, pois em um sistema onde nem todas as mortes são registradas, a TBM subestima a verdadeira taxa de mortalidade (ou seja, a TBM calculada será menor do que a TBM "real").

Descreva a figura 3. Como a TBM está em relação aos comparadores? A figura sugere subnotificação de óbitos? Perceba que ANACONDA utiliza como comparador a estimativa GBD para o país, se você estiver trabalhando com dados estaduais, você pode citar no seu texto a estimativa do GBD para a TBM no seu Estado. Baixe os dados do GBD aqui: http://ghdx.healthdata.org/gbd-results-tool

Figura 3 Taxa Bruta de mortalidade, com comparador. [País / Estado], [ano].

Insira o gráfico do passo 2.1 – com comparador.

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B2. Cobertura de notificação dos óbitosA cobertura de notificação dos óbitos, estimada a partir do método desenvolvido por Lopez-Adair3, no ano de [ano], foi de X% para homens e X% para mulheres (Figura 4). Descreva a figura 4. Compare-a com a seção anterior para discutir se os resultados são plausíveis e mencione quanto a cobertura aumentou em um determinado período, se isso for conhecido (desde 2000 ou 2010, por exemplo).

Figura 4 Cobertura de notificação dos óbitos. [País / Estado], [ano].

Insira o gráfico de cobertura do passo 2.2 ou, caso queira mostrar uma série histórica atualize os dados do gráfico abaixo (para isso, clique com o botão direito do mouse em cada figura e, em seguida, clique em “Editar Dados”). Você pode excluir este gráfico do seu relatório se não desejar utilizá-lo.

Ano1 Ano2 Ano3 Ano4

50.0% 50.0% 50.0% 50.0%

Masculino

Ano1 Ano2 Ano3 Ano4

50.0% 50.0% 50.0% 50.0%

Feminino

B3. Taxas de mortalidade específicas por idadeAs taxas de mortalidade específicas por idade podem ser usadas para avaliar a qualidade dos dados sobre mortalidade, comparando-as com os perfis esperados. Geralmente, as taxas de mortalidade são maiores em crianças pequenas, atingem o menor nível nas idades de 5 a 14 anos, depois aumentam exponencialmente conforme a idade. As taxas de mortalidade são maiores em homens em todas as idades, com pico entre as idades de 15 a 24 anos (devido às mortes por causas externas em homens jovens). A partir da metade dos 30 anos, as taxas para homens e mulheres aumentam quase em linha reta.

Descreva a figura 5. Como os dados apresentados no gráfico se comparam às expectativas descritas acima? Se forem verificadas diferenças, o que elas significam em termos de qualidade?

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Figura 5 Taxas de mortalidade específicas por idade e sexo. [País / Estado], [ano].

Insira o gráfico do passo 3.1. Se houver diferenças significativas entre os seus dados e os comparadores, você pode inserir gráficos adicionais para mostrar isso (ou seja, graficos por sexo separadamente, com seus comparadores).

B4. Razão de SexoSe homens e mulheres morressem na mesma proporção em cada faixa etária, a razão entre a taxa de mortalidade entre os sexos seria igual a um. Como discutido anteriormente, as taxas de mortalidade nos homens são mais altas do que nas mulheres em todas as idades, e assim a proporção deve ser acima de um. Essa razão varia de acordo com o grupo etário e geralmente é maior na idade de 15 a 34 anos devido às mortes por causas externas em homens jovens, associadas a acidentes, suicídios e violência. Nessa faixa etária a razão entre os sexos varia de 2-3:1 (por exemplo, para cada dois ou três homens mortos nessas idades, há apenas uma morte feminina). Às vezes, aumenta também na idade de 50-64 anos, devido a maiores taxas de mortalidade por doenças crônicas entre os homens por maior exposição a fatores de risco como tabagismo, dieta inadequada e obesidade. Entre os idosos, as taxas de mortalidade do sexo feminino podem ser maiores que as do sexo masculino, porque mais mulheres terão sobrevivido até idades mais avançadas, de modo que a proporção se torna negativa e cai abaixo de um.

Como apresentado na Figura 6, [descreva a figura 6 aqui]. Como os seus dados se comparam com a tendência esperada?

Figura 6 Razão homem-mulher das taxas específicas de mortalidade por idade. [País / Estado], [ano].

Insira o gráfico do passo 3.2

B5. Distribuição dos óbitos por sexo e idadeA distribuição por idade e sexo dos óbitos varia consideravelmente dependendo do nível geral de mortalidade em um país, o que determina o risco de morte em cada idade e também o tamanho da população atualmente viva em cada idade. Independentemente do nível de mortalidade, o número de mortes deve aumentar gradualmente a partir dos cinco anos de idade.

Descreva aqui a distribuição apresentada na figura 7. Quais são as idades com maior e menor número de mortes? Descreva também a relação entre os seus dados e o comparador (figura 8) e o que isso pode significar em termos de qualidade de dados.

Figura 7 Distribuição dos óbitos por sexo e idade. [País / Estado], [ano].

Insira o gráfico do passo 4 (sem comparador).

Figura 8 Distribuição dos óbitos por sexo e idade, com comparador. [País / Estado], [ano].

Insira o gráfico do passo 4, com comparador. Você pode ainda decidir por incluir gráficos separados para cada sexo e seus respectivos comparadores. Se houver diferenças importantes entre os seus dados e o comparador, aponte as potenciais razões.

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B6. Cobertura de notificação da mortalidade na infânciaMais do que qualquer outra faixa etária, as taxas de mortalidade em crianças menores de cinco anos refletem as condições econômicas, sociais e de saúde de um país. Em geral, o subregistro de óbitos infantis é muito maior que em outras faixas etárias. Para avaliar o nível potencial de sub-registro de mortalidade infantil, a ANACONDA utiliza como comparador o Grupo de Interagências das Nações Unidas para Estimativas de Mortalidade na infância (IGME), o qual faz uso de comparações entre as notificações de óbitos de crianças do registro civil com estimativas da mortalidade infantil derivadas de censos e pesquisas anteriores, que tem maior probabilidade de estarem corretas4.

Como destacado na Figura 9, [descreva a figura 9 aqui]. Existem diferenças importantes entre os seus dados e o comparador? Existe subregistro? Analise os resultados das seções anteriores para ver se os temas comuns em torno da cobertura são consistentes.

Figura 9 Taxa de mortalidade na infância (por mil nascidos vivos), com comparador. [País / Estado], [ano].

Insira o gráfico do passo 5.1, com comparador ou, caso queira mostrar uma comparação com outro ponto da série histórica atualize os dados do gráfico abaixo (para isso, clique com o botão direito do mouse em cada figura e, em seguida, clique em “Editar Dados”). Você pode excluir este gráfico do seu relatório se não desejar utilizá-lo.

Ano1 Ano2

50.0 50.050.0 50.0

Masc Masc (comparador)

Ano1 Ano2

50.0 50.050.0 50.0

FemFem (comparador)

Ano1 Ano2

50.0 50.050.0 50.0

Ambos Ambos (comparador)

Distribuição da mortalidade na infância por grupos de idadeÉ importante conhecer a distribuição etária das mortes de crianças, pois isso pode ajudar a identificar onde ocorrem, principalmente, os subregistros. As mortes que ocorrem na primeira semana após o nascimento (ou seja, no período neonatal precoce) são menos prováveis de serem notificadas em comparação com as mortes de crianças em idades mais avançadas, por várias razões.

4 Para mais informações sobre o Grupo de Interagências das Nações Unidas para Estimativas de Mortalidade na infância, acesse: https://resourcecentre.savethechildren.net/publishers/un-igme-united-nations-inter-agency-group-child-mortality-estimation

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Se o seu sistema permite conhecer a distribuição etária das mortes de crianças menores de 1 ano, apresente-as na figura 10. Descreva a figura 10. Existem diferenças importantes entre os seus dados e o comparador?

Figura 10 Distribuição da mortalidade na infância por grupos de idade, com comparador. [País / Estado], [ano].

Insira o gráfico do passo 5.2 (observe que este é um novo subpasso da ANACONDA, portanto, se você usou uma versão anterior, esse passo ainda não estava ativo). Você pode também, atualizar os dados do gráfico abaixo (para isso, clique com o botão direito do mouse em cada figura e, em seguida, clique em “Editar Dados”). Você pode excluir este gráfico do seu relatório se não desejar utilizá-lo.

0-6 dias 7-27 dias 28-364 dias

1-4 anos

50.0 50.0 50.0 50.050.0 50.0 50.0 50.0

Masc Masc (comparador)

0-6 dias 7-27 dias 28-364 dias

1-4 anos

50.0 50.0 50.0 50.050.0 50.0 50.0 50.0

Fem Fem (comparador)

Espectativa de vidaANACONDA também calcula uma tábua de vida com base nos seus dados. A tábua de vida fornece a probabilidade de morte, assim como o número esperado de anos de vida, em qualquer idade, inclusive para menores de 1 ano. É importante destacar que, se nem todas as mortes forem registradas, a expectativa de vida calculada pela ANACONDA poderá ser mais alta que a real.

A expectativa de vida calculada é de [X] anos para homens e de [X] anos para mulheres. Discuta aqui se a expectativa de vida calculada parece plausível ou se é excessivamente alta devido ao sub-registro. Você pode comparar com outras fontes (IBGE ou OMS, por exemplo).

Parte C: Dados de causa de morte

C1. Grandes grupos de causas de morteUm primeiro passo para verificar a qualidade dos dados sobre causas de morte é analisar a distribuição dos óbitos por três grandes grupos e avaliar se o padrão observado é consistente com o que se sabe sobre a extensão da transição epidemiológica no país. Os três grupos são:

19

Grupo 1: Doenças transmissíveis, maternas, neonatais e nutricionais Grupo 2: Doenças crônicas não transmissíveis, incluindo condições de saúde mental Grupo 3: Causas externas5 (ex. Acidentes, homicídios, suicídios, óbitos de guerra e desastres

naturais.Na perspectiva da qualidade de dados, é importante conhecer o número de mortes que foram registradas utilizando códigos pouco úteis ou insuficientemente especificados. Também conhecidos como "códigos garbage", esses códigos contêm pouca ou nenhuma informação útil sobre a real causa de morte de um indivíduo e, portanto, são de valor duvidoso para orientar as políticas de saúde pública. Quando a proporção de códigos garbage é alta (acima de 10-15%), há um viés na distribuição das mortes mostradas nos três grandes grupos, pois os dados podem não representar o verdadeiro estado de saúde da população6.

Descreva as figuras 11 e 12. Verifique a razão entre as proporções do grupo 2 e grupo 1. É aproximado a do comparador ou muito diferente?

Figura 11 Proporção dos óbitos segundo os 3 grandes grupos de causas de morte, incluindo códigos pouco úteis e insuficientemente especificados. [País / Estado], [ano].

Insira o gráfico de barras do passo 6.1

Figura 12 Percentual de códigos pouco úteis e insuficientemente especificados. [País / Estado], [ano].

Insira o gráfico de pizza do passo 6.1 ou, caso queira mostrar uma comparação com outro ponto da série histórica atualize os dados do gráfico abaixo (para isso, clique na figura com o botão direito do mouse e, em seguida, clique em “Editar Dados”). Você pode excluir este gráfico do seu relatório se não desejar utilizá-lo.

Ano1 Ano2 Ano3 Ano4

30.0% 30.0% 30.0% 30.0%

10.0% 10.0% 10.0% 10.0%

causas pouco úteiscausas insuficientemente especificadas

5 Murray CJL, Lopez AD (eds.). The Global Burden of Disease. A comprehensive assessment of mortality and disability from diseases, injuries, and risk factors in 1990 and projected to 2020. Boston, USA: Harvard School of Public Health on behalf of the World Health Organization and The World Bank; 1996.6 Mikkelsen L, Lopez AD. Guidance for assessing and interpreting the quality of mortality data using ANACONDA. CRVS Resources and tools. Melbourne, Australia; Bloomberg Philanthropies Data for Health Initiative, Civil Registration and Vital Statistics Improvement, University of Melbourne; 2017.

20

Figura 13 Proporção de códigos garbage por [Estado/Regional/Município]. [País / Estado], [ano].

Faça uma tabulação no Tabwin utilizando os DEF e CNV específicos para tabulação dos códigos garbage por Estado, Regional ou Município. Depois gere o mapa.

Descreva a figura 13. Identifique os locais com as maiores proporções de códigos garbage.

C2. Total de óbitos por capítulo da CID-10A CID-10 distribui os códigos de causas de morte em 22 capítulos. Verificar a proporção de óbitos pertencentes a cada capítulo da CID-10 e a fração de códigos garbage em cada capítulo é um primeiro passo para saber onde estão as principais áreas de preocupação.

Descreva a tabela 4. Qual capítulo contém a maioria dos códigos garbage?

Tabela 4 Capítulos da CID-10 com as maiores proporções de códigos garbage. [País / Estado], [ano].

Para gerar esta tabela, ordene a tabela do passo 7.2 da ANACONDA pela coluna “% do total de causas pouco úteis” do maior para o menor. Em seguida, copie e cole as cinco linhas superiores (veja o exemplo).

Rank Capítulo Códigos Óbitos (%) Códigos garbage (%)

1 IX: Doenças do aparelho circulatório I00-I99 27,7 36,22345

TOTAL (cinco principais capítulos)

C3. Códigos garbage por categoriasPara entender melhor a origem e os tipos de códigos garbage nos dados de causa de morte, a ANACONDA classifica todas as causas pouco úteis e insuficientemente especificadas em cinco categorias diferentes com base nos conceitos da CID, como segue:

Categoria 1: Sintomas, sinais e afecções mal definidas (principalmente de R00–R99). Categoria 2: Códigos que não podem ser usados como causa básica de morte. Categoria 3: Causa de morte intermediária. Categoria 4: Causa de morte imediata, como insuficiência cardíaca ou respiratória. Categoria 5: Causa insuficientemente especificada, dentro de uma categoria maior. Estes

incluem causas como "local mal definido de câncer" e "lesões mal definidas". O uso desses códigos não ajuda para guiar ações de prevenção. Tais esforços são geralmente específicos para a localização (por exemplo, câncer de pulmão, diagnóstico precoce de câncer de mama e de próstata).

Conforme apresentado na Figura 14, descreva os principais aspectos da figura. Quais categorias possui mais códigos garbage? Quais implicações isso tem na qualidade dos dados?

21

Figura 14 Percentual de códigos garbage segundo categorias. [País / Estado], [ano].

Cole aqui a figura do passo 7.3 ou, caso queira mostrar uma comparação com outro ponto da série histórica atualize os dados dos gráficos abaixo (para isso, clique com o botão direito do mouse em cada figura e, em seguida, clique em “Editar Dados”). Você pode excluir este gráfico do seu relatório se não desejar utilizá-lo.

10.0%

20.0%

30.0%

40.0%

Ano1

C1 C2 C3 + C4 C5

10.0%20.0%

30.0%

40.0%

Ano2

C1 C2 C3 + C4 C5

Figura 15 Proporção de óbitos com códigos garbage da categoria [C5 / C3 + C4 / C2 / C1] por [Estados / Regional / Municípios]. [País / Estado], [ano].

Faça uma tabulação no Tabwin utilizando os DEF e CNV específicos para tabulação dos códigos garbage segundo a(s) categoria(s) mais prevalentes por Estado, Regional ou Município. Depois gere o mapa.

Descreva os principais aspectos da figura. Quais locais com as maiores proporções de códigos garbage da categoria mais prevalente? Como a distribuição observada pode contribuir para o planejamento das intervenções para redução desses códigos?

C4. Códigos garbage por níveis de gravidadeANACONDA também fornece uma abordagem alternativa para classificar códigos pouco úteis ou insuficientemente especificados. Ela os classifica em quatro níveis, de acordo com a gravidade de seu impacto para o planejamento das ações de prevenção nas políticas públicas. Esses níveis são definidos da seguinte forma:

Nível 1 – Códigos com implicações graves, provavelmente possuem um impacto muito alto para as políticas públicas. Esses são códigos relativos a causas tão vagas, que a verdadeira causa básica da morte poderia, de fato, pertencer a mais de um dos grandes grupos de causas.

Nível 2 – Códigos com implicações substanciais que provavelmente terão um alto impacto. Esses são códigos relativos a causas vagas, mas que a verdadeira causa da morte provavelmente pertencerá a apenas um dos três grandes grupos. Em outras palavras, sabemos qual o grande grupo da causa da morte.

22

Nível 3 – Códigos com implicações importantes que provavelmente terão impacto médio. Esses são códigos para os quais a verdadeira causa subjacente da morte é conhecida por estar dentro do mesmo capítulo da CID. Por exemplo, uma morte atribuída a um local mal definido de câncer indica que a verdadeira causa da morte foi câncer, mas não especifica o local.

Nível 4 – Códigos com implicações limitadas, provavelmente com baixo impacto. Esses são códigos para os quais a verdadeira causa da morte está restrita a uma única doença ou agravo. Por exemplo, "acidente vascular cerebral não especificado" ainda seria atribuído como morte por acidente vascular cerebral e não a alguma outra categoria de doença. As implicações para a política pública de causas inutilizáveis classificadas neste nível geralmente serão menores.

A Figura 16 apresenta a distribuição dos códigos garbage segundo níveis de gravidade no ano [AAAA]. Descreva os principais aspectos da figura. Qual(is) categoria(s) possui o maior percentual de códigos garbage? Qual o percentual de códigos garbage com impacto potencialmente "severo" para a política? Quais as implicações da distribuição observada na qualidade dos dados?

Figura 16 Distribuição dos códigos garbage por níveis de gravidade. [País / Estado], [ano].

Cole aqui a figura do passo 7.4 ou, caso queira mostrar uma comparação com outro ponto da série histórica atualize os dados dos gráficos abaixo (para isso, clique com o botão direito do mouse em cada figura e, em seguida, clique em “Editar Dados”). Você pode excluir este gráfico do seu relatório se não desejar utilizá-lo.

10.0%20.0%

30.0%

40.0%

Ano1

Muito alto Alto Médio Baixo

10.0%20.0%

30.0%

40.0%

Ano2

Muito alto Alto Médio Baixo

Figura 17 Proporção de óbitos com códigos garbage de nível muito alto por [Estados / Regional / Municípios]. [País / Estado], [ano].

Faça uma tabulação no Tabwin utilizando os DEF e CNV específicos para tabulação dos códigos garbage segundo nível por Estado, Regional ou Município. Depois gere o mapa.

Descreva os principais aspectos da figura. Quais locais com as maiores proporções de códigos garbage de nível alto? Como a distribuição observada pode contribuir para o planejamento das intervenções para redução desses códigos?

23

C5. Distribuição dos códigos garbage por sexo e idadeExaminar a distribuição por idade e sexo dos quatro níveis de gravidade dos códigos garbage ajuda a avaliar se certos códigos são mais frequentes em determinados grupos populacionais. À medida que as pessoas envelhecem, elas são mais propensas a sofrer com mais de uma doença ou agravos ao mesmo tempo. Isso dificulta aos médicos identificar uma única causa básica para a morte. Como resultado, é de se esperar que os códigos garbage aumentem com a idade, como mostra a Figura 15. As barras mais altas para o sexo feminino na faixa etária de 65+ podem ser explicadas devido as mulheres sobreviverem a uma idade maior que os homens.

Descreva a figura 18. A figura se alinha com as tendências esperadas, conforme descrito acima? No passo 1.7 é possível obter o número de óbitos com códigos garbage por faixa etária e sexo, se desejado.

Figura 18 Percentual de códigos garbage por sexo-idade e nível de gravidade. [País / Estado], [ano].

Insira o gráfico do passo 7.5 ou, se preferir, edite as figuras abaixo inserindo as proporções apresentadas na ANACONDA (para isso, clique com o botão direito do mouse em cada figura e, em seguida, clique em “Editar Dados”). Você pode excluir este gráfico do seu relatório se não desejar utilizá-lo.

< 5 anos 5-64 anos 65+ anos

Masculino

Muito alto AltoMédio Baixo

< 5 anos 5-64 anos 65+ anos

Feminino

Muito alto AltoMédio Baixo

C6. Redistribuição dos códigos garbageComo discutido anteriormente, as causas de morte pouco úteis e insuficientemente especificadas e seus códigos correspondentes têm um impacto significativo sobre a verdadeira distribuição da mortalidade da população. A Figura 19 apresenta dois gráficos: o primeiro distribui os óbitos notificados nos três grandes grupos de causas de morte, incluindo os códigos pouco úteis e insuficientemente especificados; o segundo aplica um algoritmo de redistribuição desenvolvido pelo

24

IHME para uso nos Estudos do GBD7, que remove os códigos garbage e os redistribui ao seu grupo mais provável.

Conforme apresentado na Figura 19, depois de redistribuir os códigos garbage [descreva aqui como a redistribuição alterou a proporção de mortes em cada um dos três grupos de grandes causas]. Discuta as principais diferenças entre as frações das pizzas.

Figura 19 Distribuição dos óbitos nos 3 grandes grupos de causas de morte, antes e depois da redistribuição dos códigos garbage. [País / Estado], [ano].

Edite as figuras abaixo inserindo as proporções apresentadas no passo 7.6 da ANACONDA (para isso, clique com o botão direito do mouse em cada figura e, em seguida, clique em “Editar Dados”).

5.0%

50.0%

10.0%

20.0%

13.0%

2.0%Antes

Grupo 1: TransmissíveisGrupo 2: Crônicas não transmissíveisGrupo 3: Causas externasCausas pouco úteisCausas insuficientemente especificadasIgnorado

5.0%7.0%

50.0%

25.0%

10.0%

3.0%Depois

Grupo 1: TransmissíveisGrupo 1 (redistribuído)Grupo 2: Crônicas não transmissíveisGrupo 2 (redistribuído)Grupo 3: Causas externasGrupo 3 (redistribuído)

C7. Principais conjuntos de códigos garbageOs códigos garbage, em cada um dos quatro níveis de gravidade, ainda podem ser agrupados em “conjuntos" de doenças aproximadamente semelhantes para facilitar a investigação. ANACONDA identifica quais são os "conjuntos" mais prevalentes em cada um dos quatro níveis e mostra o número de mortes atribuídas a cada código registrado durante a certificação dos óbitos, os quais resultaram em diagnósticos de má qualidade.

A Tabela 5 apresenta os cinco principais conjuntos de códigos garbage de nível de gravidade 1 (muito alto), os quais devem ser priorizados para as ações de melhoria da qualidade dos dados de

7 Lozano R, et al. Global and regional mortality from 235 causes of death for 20 age groups in 1990 and 2010: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2010. Lancet 2013: 380(9859);2095–128.

25

causas de morte. Descreva a tabela 5. Quais são os cinco conjuntos de códigos garbage mais prevalentes?

Copie na tabela os 5 primeiros conjuntos apresentados para o Nível 1 no passo 7.7 da ANACONDA, bem como o respectivo código mais prevalente em cada conjunto. Quando você clicar em cada um dos nomes dos conjuntos, a tabela à direita exibirá o nome da categoria e o código CID mais prevalente. Veja o exemplo abaixo.

Tabela 5 Principais conjuntos de códigos garbage do nível de gravidade muito alto. [País / Estado], [ano].

Rank Conjunto nº de óbitos % Categoria (código CID-10) nº de

óbitos

1 Todas mal definidas 64.608 40,1Outras causas mal definidas e as não especificadas de mortalidade (R99)

36.557

2 Insuficiência cardíaca 29.496 18,3 Insuficiência cardíaca congestiva (I500) 13.506

3 Septicemia 19.143 11,9 Septicemia não especificada (A419) 17.835

4 Insuficiência renal 7.702 4,8 Insuficiência renal aguda não especificada (N179) 4.399

5 Embolia pulmonar 7.063 4,4 Embolia pulmonar sem menção de cor pulmonale agudo (I269) 6.542

TOTAL (cinco principais conjuntos) 128.012 79,5 TOTAL (cinco principais categorias) 78.839

TOTAL (Nível 1) 160.969 100,0

C8. Causas de morte biologicamente implausíveisCertas causas de morte são específicas para homens ou mulheres, ou então são altamente implausíveis de ocorrer antes ou depois de uma determinada idade, principalmente por razões biológicas. É importante identificar esses casos e corrigí-los, atribuindo um diagnóstico mais plausível.

ANACONDA captou um total de [X] das [Y] mortes notificadas no [País / Estado] em [ano] com causas de morte biologicamente implausíveis. A Tabela 6 apresenta um resumo das mais prevalentes... Descreva os resultados da tabela 6 - forneça uma explicação (se possível) sobre por que eles estão presentes nos seus dados (especialmente a causa com o maior número de óbitos).

Tabela 6 Rank das cinco principais causas de morte biologicamente implausíveis. [País / Estado], [ano].

Para preencher a tabela, primeiro ordene os dados da tabela original do passo 7.9 na ANACONDA pelo campo “nº de óbitos improváveis” e copie as cinco causas mais prevalentes aqui. Veja o exemplo abaixo:

Rank Causa básica da morte Total de óbitos

Óbitos implausíveis % Motivo da

implausibilidade1 Neoplasia de fígado 9.803 40 0,4 < 15 anos2 Encefalopatia neonatal devido à

asfixia ao nascer e trauma4.524 29 0,6 > 10 anos

3 Neoplasia maligna da traquéia, dos brônquios e dos pulmões

27.495 13 0,0 < 15 anos

26

4 Melanoma da pele 1.773 6 0,3 < 15 anos5 Neoplasia maligna do ovário 3.803 6 0,2 < 15 anos

C9. Perfil de idade nos grandes grupos de causas de morteAs causas de morte em uma população geralmente seguem um padrão de idade previsível que foi identificado a partir de décadas de observações epidemiológicas globais. Isso ocorre porque o risco de morrer das diferentes doenças e agravos varia com a idade.

As doenças do grupo 1 (doenças transmissíveis, maternas, neonatais e nutricionais) são conhecidas por causar mortalidade significativa em crianças pequenas (particularmente aquelas com menos de um ano). Depois disso, a proporção de óbitos diminui para um nível baixo e, gradualmente, começa a aumentar novamente com a idade, dado que as pessoas se tornam mais suscetíveis a doenças infecciosas, como a pneumonia. Assim, o grupo 2 (doenças crônicas não transmissíveis) é composto em sua maioria por mortes de adultos e idosos, de ambos os sexos. Contudo, encontram-se alguns poucos óbitos de grupos etários mais jovens no grupo 2, principalmente devido a malformações congênitas. Uma clara diferença entre os sexos é geralmente observada no grupo 3 (causas externas), com mais homens morrendo de causas externas durante a idade adulta jovem, enquanto a proporção de mulheres que morrem permanece relativamente semelhante em cada faixa etária.

As Figuras 20 e 21 apresentam o perfil de idade em cada um dos três grandes grupos de causas de morte, juntamente com os dados comparativos para o [país], fornecidos pelo IHME do Estudo GBD 2016. Descreva as figuras aqui. Qual a relação entre os seus dados e o comparador? Eles são consistentes ou muito diferentes? O que isso pode significar em termos de qualidade dos dados?

Figura 20 Perfil de idade dos óbitos do sexo masculino segundo os 3 grandes grupos de causas de morte, com comparador. [País / Estado], [ano].

Insira aqui os 3 gráficos do passo 8.1 para sexo masculino, com comparador.

Figura 21 Perfil de idade dos óbitos do sexo feminino segundo os 3 grandes grupos de causas de morte, com comparador. [País / Estado], [ano].

Insira aqui os 3 gráficos do passo 8.1 para sexo feminino, com comparador.

C10. Distribuição dos óbitos por grandes grupos de causas de morte e idadeNa Figura 22 a distribuição etária das mortes por grandes grupos de causa (como discutido antes) é mesclada em um único gráfico, para ambos os sexos, o qual também inclui as proporções de óbitos registrados com códigos pouco úteis e insuficientemente especificados em cada faixa etária.

Descreva os resultados da figura aqui. A distribuição por idade dos grupos 1,2 e 3 segue o perfil esperado? Que idades são responsáveis pela maioria dos códigos garbage?

Figura 22 Distribuição dos óbitos por idade e segundo os 3 grandes grupos de causas de morte, incluindo códigos pouco úteis e insuficientemente especificados. [País / Estado], [ano].

Insira o gráfico do passo 8.2

27

C11. Principais causas de morteTodos os sistemas de estatísticas vitais devem ser capazes de produzir dados que possibilitem tabular os óbitos mostrando as principais causas de morte para a população. Essa é uma importantante fonte de informação para subsidiar as políticas públicas de saúde. Além disso, uma análise das principais causas de morte também pode indicar a confiabilidade e a plausibilidade dos dados de causa de morte.

As tabelas 7 e 8 mostram as 20 principais causas de morte no [país / Estado] em [ano], para homens e mulheres, antes e depois da redistribuição dos códigos garbage. Antes da redistribuição, todas as causas de morte consideradas pouco úteis (níveis 1-3: de média, alta ou muito alta gravidade) estão destacadas em cinza escuro e aquelas que são insuficientemente especificadas estão destacadas em cinza claro (nível 4: de baixa gravidade).

Descreva aqui os principais problemas de qualidade observados na tabela. Lembre que quanto mais frequentes forem os códigos pouco úteis e insuficientemente especificados na lista das principais causas de morte, e quanto mais alto forem classificados segundo ordem de prevalência, mais provavelmente os seus dados diferem do verdadeiro perfil de mortalidade do seu país ou região.

Em seguida concentre-se em descrever como as listas foram alteradas depois que os códigos garbage foram redistribuídos. Há novas causas que não estavam na lista original? Algumas das causas foram movidas para cima ou para baixo na ordem de prevalência? Que implicações isso tem para a política e para o planejamento em saúde se fossem utilizadas apenas as listas originais?

28

Copie os dados da tabela do passo 9.2 (código CID e descrição no primeiro rank; somente descrição no segundo rank), para o sexo masculino, e use a cores para destacar os códigos pouco úteis ou insuficientemente especificados (cinza claro para o nível 4 e cinza escuro para os níveis 1-3) no primeiro rank. Veja o exemplo.

Tabela 7 Rank das 20 principais causas de morte para o sexo masculino, antes e após a redistribuição dos códigos garbage. [País / Estado], [ano].

Rank antes da redistribuição Rank após redistribuição1 I21.9 Infarto agudo do miocárdio não especificado 1 Doenças isquêmicas do coração

2 J18.9 Pneumonia não especificada 2 Doenças cerebrovasculares

3 R99.- Outras causas mal definidas e as não especificadas de mortalidade 3 Agressões

4 4

5 5

6 6

7 7

8 8

9 9

10 10

11 11

12 12

13 13

14 14

15 15

29

16 16

17 17

18 18

19 19

20 20

Níveis 1-3 (códigos pouco úteis)Nível 4 (códigos insuficientemente especificados)

30

Copie os dados da tabela do passo 9.2 (código CID e descrição no primeiro rank; somente descrição no segundo rank), para o sexo feminino, e use a cores para destacar os códigos pouco úteis ou insuficientemente especificados (cinza claro para o nível 4 e cinza escuro para os níveis 1-3) no primeiro rank. Veja o exemplo.

Tabela 8 Rank das 20 principais causas de morte para o sexo feminino, antes e após a redistribuição dos códigos garbage. [País / Estado], [ano].

Rank antes da redistribuição Rank após redistribuição1 I21.9 Infarto agudo do miocárdio não especificado 1 Doenças isquêmicas do coração

2 J18.9 Pneumonia não especificada 2 Doenças cerebrovasculares

3 I64.- AVC, não especificado como hemorrágico ou isquêmico 3 Infecções respiratórias inferiores

4 4

5 5

6 6

7 7

8 8

9 9

10 10

11 11

12 12

13 13

14 14

15 15

31

16 16

17 17

18 18

19 19

20 20

Níveis 1-3 (códigos pouco úteis)Nível 4 (códigos insuficientemente especificados)

32

Parte D: Índice geral da qualidade dos dados

D1. Índice de desempenho das estatísticas vitais para QualidadeO Índice de Desempenho das Estatísticas Vitais para Qualidade, ou VSPI(Q), consiste de um escore geral de desempenho do sistema para a qualidade dos dados sobre mortalidade. Este índice considera cinco componentes essenciais da qualidade:8

1. Cobertura de notificação dos óbitos2. Qualidade da notificação da causa de morte (considerando os códigos pouco úteis e

insuficientemente especificados)3. Nível de detalhamento das causas (quantidade de detalhes sobre a causa da morte utilizada

na codificação)4. Qualidade dos registros sobre idade e sexo (medida de completude de preenchimento

sobre a idade e/ou sexo)5. Número de causas básica de morte biologicamente implausíveis.

As pontuações em cada um desses cinco componentes são processadas e ponderadas de acordo com sua importância na determinação da distribuição correta para as causas de morte em uma população. Por fim, são combinadas em um escore único, VSPI (Q), variando de 0 a 100. Quanto maior a pontuação melhor a qualidade geral dos dados de mortalidade. O índice é então classificado em uma das cinco categorias dependendo do valor calculado para o VSPI (Q): Muito alto (>84%), Alto (70%-84%), Médio (50%-69%), Baixo (25%-49%) e muito baixo (<25%).

Figura 23 Escore geral do VSPI(Q). [País / Estado], [ano].

Ano1 Ano2 Ano3 Ano4

50.0% 50.0% 50.0% 50.0%

Muito Baixo Baixo Médio Alto Muito Alto

8 Philips DE, Lozano R, Naghavi M, et al. A composite metric for assessing data on mortality and causes of death: the vital statistics performance index. Population Health Metrics 2014: 12(14).

Caso queira mostrar uma comparação com outro ponto da série histórica, edite a Figura 23 inserindo os escores geral do passo 10 da ANACONDA (para isso, clique na figura com o botão direito do mouse e, em seguida, clique em “Editar Dados”). Lembre-se de alterar as cores das barras conforme legenda (dê dois cliques na barra que deseja alterar a cor, em seguida, selecione a opção preenchimento. Você pode excluir esta figura do seu relatório se não desejar utilizá-la.

Verifica-se que o índice geral de qualidade dos dados de mortalidade do [País / Estado] do ano [ano] foi de X%, ou seja, os dados possuem qualidade [Muito Alta, Alta, Média, Baixa ou Muito Baixa]. Descreva aqui os resultados apresentados na Figura 24 (se for incluída no relatório – houve aumento do índice na série histórica? O que isso significa para a qualidade dos dados?).

Descreva também a Figura 24 que apresenta os escores para os componentes do VSPI (Q). Qual(is) o(s) componente(s) no(s) qual(is) devem ser concentradas as ações para melhoria dos dados? Lembrando que, quanto menor a porcentagem de um componente maior o impacto deste componente sobre a pontuação geral do VSPI (Q). Ou seja, os esforços para melhoria da qualidade dos dados sobre mortalidade devem se concentrar nos componentes com as menores proporções apresentadas na figura.

Figura 24 Escores ponderados para os componentes de qualidade do VSPI (Q). [País / Estado], [ano].

Edite a figura abaixo inserindo os resultados apresentados na tabela do passo 10 da ANACONDA (para isso, clique na figura com o botão direito do mouse e, em seguida, clique em “Editar Dados”). Você pode ordenar os componentes do menor para o maior escore calculado.

Qualidade da notificação de idade e sexo

Causas de morte biologicamente implausíveis

Nível de detalhamento das causas

Cobertura de notificação dos óbitos

Qualidade da notificação da causa de morte

50.0%

50.0%

50.0%

50.0%

50.0%

34

Conclusões e próximos passosEscreva alguns parágrafos sobre os principais achados e sobre as ações necessárias para melhorar a qualidade dos dados.

Se a análise apresentada neste relatório também estiver sendo usada para avaliar o impacto de ações de melhoria dos dados já implementadas (por exemplo: treinamento em certificação médica em hospitais ou autópsia verbal para mortes na comunidade), sugere-se inserir os resultados de antes e depois.

Além de fornecer uma avaliação completa e detalhada da qualidade dos dados, este relatório também fornece uma visão geral muito útil da situação de mortalidade e causas de morte da população.

Concentrando-se apenas em etapas específicas e adicionando material relacionado disponível em outras fontes, o relatório pode ser direcionado para públicos específicos.

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