O Sistema Único de Saúde (SUS) produz excelentes bases de dados, entre as quais, destacam-se o Sistema de Informação sobre Nascidos Vivos (SINASC) e o Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM). O objetivo desta dissertação é apresentar o VITAIS, uma ferramenta baseada nos aplicativos Access® e Excel® que permite disponibilizar, de forma simplificada, os dados desses sistemas, possibilitando a análise da situação de saúde por parte de gestores, profissionais da saúde, comunidade acadêmica e população em geral. Esta ferramenta permite a geração de relatórios e gráficos automáticos e pré-definidos e faz relacionamentos entre as bases do SIM e do SINASC. Como tal, apresenta vantagens significativas em relação ao tabulador TABWIN. / The Brazilian Health System (SUS) produces excellent data bases such as those for live births (SINASC) and mortality (SIM). The objective of this report is to present VITAIS, a tool based on Access® and Excel® applications that permits presentation of data from these systems in manners facilitating analysis of the health situation of the population of states, municipalities and micro-areas by health managers, health professionals, the academic community and the general population. This tool generates automatic reports and charts, and permits linkage between the SIM and SINASC databases. As such, it presents significant advantages over the TABWIN tabulator.

Made available in DSpace on 2016-08-19T17:24:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese-AureanDEcaJunior.pdf: 1288393 bytes, checksum: a2ffa691714b1f559fb869901954f2c8 (MD5) Previous issue date: 2015-12-16 / The present study aimed to evaluate the quality of information (System coverage, completeness of the data fulfillment and reliability of the information) of SINASC in the city of Ribeirão Preto, São Paulo, through the linkage technique, comparing them to the data obtained from the project entitled Etiology factors of pre-term birth and consequences of perinatal factors on children's health , which studies birth cohorts in São Luís-Maranhão and Ribeirão Preto-São Paulo (BRISA cohort); as well as to analyze and compare the temporal trend of completeness of fulfillment of the variables of SINASC in these two Brazilian cities that make up the study of BRISA cohort, in a time series of 1996-2013. Evaluative study that analyzed the following variables: newborn sex, birth weight, Apgar indices, presence of congenital anomaly, race/color, mother's age, education, marital status, number of living children, length of gestation, type of childbirth, type of pregnancy and number of prenatal visits. The degree of concordance (reliability) of the information was evaluated by Kappa and intraclass correlation coefficients (ICC) for categorical variables and by the Bland-Altman method for numerical variables. Completeness referred to the degree of fulfillment of the field analyzed following the scoring system proposed by Romero and Cunha: excellent, when the variable presents less than 5% of incomplete fulfillment; good (5.0 to 9.9%); regular (10.0 to 19.9%); bad (20.0 to 49.9%) and very bad (50.0% or more). The trend analysis was done by estimation of polynomial regression models. In Ribeirão Preto, the estimated coverage of SINASC, in 2010, classified as good, was 88.3% (95% CI; 87.6% to 89.0%), according to the eight hospitals analyzed. In São Paulo city, the variables that showed nearly perfect or excellent agreement were: hospital of birth, newborn sex, type of pregnancy, type of childbirth, birth weight, maternal age and marital status. The variables number of prenatal visits and length of gestation obtained moderate reliability. The following variables had poor/low reliability: presence of congenital anomaly, race/color, Apgar score at 1st and 5th minutes and number of living children. On the completeness, the variables mother's age, marital status, type of pregnancy, type of childbirth, newborn sex, Apgar scores and birth weight had excellent completeness in the both cities studied. The variables congenital anomaly and race/color of the newborn obtained completeness ranging from bad to very in the capital of Maranhão, unlike the city of Ribeirão Preto, where they had a non-fulfillment percentage of less than 5%. The variable length of gestation showed variation in completeness for all time series, achieving excellence in fulfillment between the years 1999-2010. In Ribeirão Preto, this same variable had excellent completeness between 2000-2013. The chosen polynomial regression models pointed upward trend of non-fulfillment for the variable congenital anomaly in the two cities. In São Luís, the variable marital status had a declining trend for incompleteness, which did not occur in Ribeirão Preto. In São Paulo city, the variable maternal education was presented with decreasing trend of non-fulfillment, which was not evidenced in the capital of Maranhão. The other variables had decreasing trend for the incompleteness in the two cities with statistically significant values in the tested models. This research adds to the evidence of the potential of secondary data as an important source for epidemiological research. Although the results can be translated in advance, it is important to continuously invest in training in order to ensure a system capable of subsidizing policies of intervention and organization of maternal and child health. / Este estudo propôs analisar a qualidade das informações do SINASC nas cidades de São Luís- Maranhão e Ribeirão Preto- São Paulo. Em Ribeirão Preto, a técnica linkage foi utilizada para comparar os dados do SINASC com aqueles obtidos do projeto intitulado Fatores etiológicos do nascimento pré-termo e consequências dos fatores perinatais na saúde da criança, que estuda coortes de nascimentos (coorte BRISA) e a tendência temporal da completitude do preenchimento de variáveis do SINASC por modelos de regressão polinomial foi analisada nestas duas cidades brasileiras, numa série cronológica de 1996-2013. As variáveis analisadas foram: sexo do recém-nascido, peso ao nascer, índices Apgar, presença de anomalia congênita, raça/cor, idade da mãe, escolaridade, situação conjugal, número de filhos vivos, duração da gestação, tipo de parto, tipo de gravidez e número de consultas pré-natal. Em Ribeirão Preto, a cobertura estimada do SINASC, em 2010, classificada como boa, foi de 88,3% (IC95%; 87,6% a 89,0%) segundo os oito hospitais analisados. Na cidade paulista, as variáveis que apresentaram concordância quase perfeita ou excelente foram: hospital de nascimento, sexo do recém-nascido, tipo de gravidez, tipo de parto, peso ao nascer, idade da mãe e situação conjugal. As variáveis número de consultas pré-natal e duração da gestação obtiveram confiabilidade moderada. Tiveram confiabilidade sofrível/fraca as variáveis: presença de anomalia congênita, raça/cor, índice de Apgar no 1° e 5° minutos e número de filhos vivos. Sobre a completitude, as variáveis idade da mãe, estado civil, tipo de gravidez, tipo de parto, sexo do recém-nascido, índices de Apgar e peso ao nascer tiveram excelente completitude nas duas cidades estudadas. As variáveis anomalia congênita e raça/cor do RN obtiveram completitude oscilando entre ruim a muito ruim na capital do Maranhão, ao contrário da cidade de Ribeirão Preto, onde as mesmas tiveram percentual de não preenchimento menor que 5%. Em São Luís, a variável duração da gestação apresentou variação na completitude em toda a série temporal, atingindo excelência no preenchimento entre os anos de 1999-2010. Em Ribeirão Preto, esta mesma variável teve excelente completitude entre 2000-2013. A análise temporal do Sistema nas duas cidades por regressão polinomial evidenciou que a variação no preenchimento de todas as variáveis estudadas não seguiu uma ordem linear, ou seja, toda análise indicou modelos erráticos o que representou a escolha da tendência predominante a cada modelo selecionado que melhor explicava a relação entre completitude de cada variável na série de tempo analisada. Os modelos de regressão polinomial escolhidos apontaram tendência ascendente do não preenchimento para a variável anomalia congênita nas duas cidades. Em São Luís, a variável estado civil teve tendência decrescente para a incompletude, o que não ocorreu em Ribeirão Preto. Na cidade paulista, a variável escolaridade da mãe apresentou-se com tendência decrescente do não preenchimento, o que não se evidenciou na capital maranhense. As demais variáveis tiveram tendência decrescente para a incompletude nas duas cidades com valores estatisticamente significantes nos modelos testados. Da pesquisa, concluiu-se no artigo 1: A cobertura do Sistema na cidade de Ribeirão Preto, classificada como boa revela a necessidade da atenção dos gestores em saúde em ampliar estratégias e investimento em treinamento aos profissionais que preenchem a DNV; importantes variáveis da DNV que tiveram confiabilidade e completitude excelente podem ser utilizadas como cálculo de indicadores de saúde; ainda que o acesso aos serviços de saúde pública em Ribeirão Preto sejam de excelência, as informações do SINASC precisam avançar em estruturação e consolidação de dados robustos afim de que se possa garantir completa e adequada avaliação epidemiológica da saúde materno-infantil. Do artigo 2, pôde-se concluir que: Em ambas as cidades estudadas, o SINASC revelou-se em potencial como fonte de informação epidemiológica de nascimentos; a completitude mostrou-se excelente na maioria das variáveis investigadas e a análise da séria temporal sugere predominância em tendência decrescente do não preenchimento de variáveis do SINASC, configurando avanços. Ainda assim, qualificação profissional e supervisão devem ser garantidos, visto que variáveis ainda apresentam-se com limitações no preenchimento e as causas dessas limitações precisam ser mais detalhadas para que se possam efetivar estratégias de melhorias em seu preenchimento.

Made available in DSpace on 2011-05-04T12:36:20Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010 / Informações coletadas em um censo demográfico podem dizer muito a respeito das condições de vida de uma população e são amplamente utilizadas na formulação e implementação das políticas públicas sociais. Quanto maior a qualidade dos dados censitários, mais fidedigno será o painel da realidade da população. Baseando-se em microdados do Censo Demográfico 2000, o presente estudo trata de descrever as freqüências de domicílios cujos responsáveis se auto classificaram como indígenas e que foram classificadas como coletivo ou improvisado pelos recenseadores na área rural dos municípios brasileiros. Para este tipo de classificação não são coletados dados que caracterizam os domicílios, tais como perfil socioeconômico e condições de saneamento. Na análise para os grupos de cor / raça, os indígenas foram os que tiveram as maiores freqüências de domicílios classificados como coletivos (4,4 por cento) em relação aos não indígenas (0,1 por cento). A classificação como coletivo foi mais freqüente na macrorregião Centro Oeste, especificamente no estado de Mato Grosso (mais de 40 por cento deste tipo de classificação ocorreu em apenas cinco municípios de MT). Os domicílios indígenas classificados como improvisados (3,5 por cento) também foram superiores aos não-indígenas (1,3 por cento) e ao contrário dos coletivos, ocorreram em diferentes regiões do Brasil, com destaque para municípios da macrorregião Sul (6,6 por cento) e o estado de Mato Grosso do Sul (17,9 por cento). Para os municípios que estavam fora dos limites da Amazônia Legal houve 1,5 mais domicílios indígenas classificados como improvisados do que na Amazônia Legal. Nestes municípios constatou-se que quanto mais desenvolvido, maiores foram as proporções medianas de domicílios indígenas improvisados, e que neles estavam as menores extensões de terras indígenas. Foi possível concluir que há necessidade de um censo específico, com treinamento adequado dos recenseadores, para que sejam levadas em consideração as diferenças e particularidades de cada comunidade indígena. Acredita-se que somente ao considerar a diversidade étnica que há no Brasil, será possível diminuir as desigualdades e conseqüentemente, a invisibilidade demográfica e epidemiológica que insistem em acompanhar os indígenas. / Census data can say a lot about the living conditions of a population and are widely used in the formulation and implementation of public social policies. The higher the quality of census data, the more reliable will be the picture of the reality of the population. Based on microdata from the 2000 Demographic Census, this study describes the frequency of households whose heads self-classified as indigenous and which were classified as collective or improvised by the enumerators in rural municipalities. For households in these categories, additional data are not collected to characterize the households with respect to such aspects as socioeconomic profile and sanitation. In the analysis of color and race categories, indigenous people were those with the highest frequency of households classified as collective (4.4%) compared to non-indigenous people (0.1%). Classification as a collective was more frequent in the Central-West macro-region, specifically in the state of Mato Grosso (over 40% of households classified as collective nationally occurred in only five municipalities of MT). The number of indigenous households classified as improvised (3.5%) was also higher than for non-Indigenous households (1.3%). Unlike collective households, improvised households occurred in different regions of Brazil, especially in municipalities in the South macro-region (6.6% ) and in the state of Mato Grosso do Sul (17.9%). There were 1.5 times more households classified as improvised in municipalities located inside than outside the Legal Amazon. In this region, it was found that the more developed the municipality, the greater the median proportions of indigenous improvised households and the smaller the area of indigenous lands. It was concluded that there is need for a specific census, with proper training of enumerators, to take into consideration the differences and particularities of each indigenous community. It is believed that merely considering the ethnic diversity of Brazil will reduce inequalities and, therefore, the demographic and epidemiological invisibility that stubbornly accompanies indigenous people.