Utilidade Do Sistema De Informação Hospitalar Na Vigilância Da Mortalidade Materna No Brasil
Revista brasileira de epidemiologia(2023)
Instituto de Ensino e Pesquisa do Hospital Sírio-Libanês | Vital Strategies
Abstract
RESUMO Objetivo: Avaliar a capacidade dos registros hospitalares (SIH) em adicionar informações úteis e complementares ao Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) no entendimento da mortalidade materna. Calcular e comparar a Razão de Mortalidade Materna (RMM) hospitalar e a RMM do SIM dos óbitos maternos ocorridos em hospitais, por faixa etária e por região, para demonstrar diferenças entre os grupos e avaliar a cobertura de óbitos maternos do SIM em relação ao SIH. Métodos: As internações obstétricas foram definidas com base em três critérios (códigos da 10a Revisão da Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde — CID-10 nos diagnósticos; procedimentos; cobrança de parto). As RMM hospitalar e do SIM foram calculadas dividindo-se os óbitos maternos ocorridos nos hospitais conveniados ao Sistema Único de Saúde (SUS) pelos nascidos vivos (Sistema de Informação sobre Nascidos Vivos — SINASC) desses estabelecimentos. Resultados: Em 2019, identificamos 2.497.957 registros de internações obstétricas, 0,04% (946) com óbito hospitalar. Os três critérios localizaram 98% das internações obstétricas e 83% das internações com óbitos, revelando inconsistências entre diagnósticos e procedimentos. A comparação entre a RMM do SIH (45,5, intervalo de confiança — IC95%, 42,7–48,5) e a do SIM (49,7, IC95%, 46,7–52,8) não foi estatisticamente significante (p-valor 0,053). Conclusão: A análise do SIH foi capaz de prover informações adicionais ao monitoramento e vigilância da saúde materna no Brasil. Embora haja diferenças entre as RMM, o SIH como sistema de informação complementar ao SIM pode ser válido nos estudos sobre mortalidade e morbidade materna.
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Mortalidade materna,Sistema de informação hospitalar,Sistemas de informação,Vigilância,Óbito,Brasil
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- Pretraining has recently greatly promoted the development of natural language processing (NLP)
- We show that M6 outperforms the baselines in multimodal downstream tasks, and the large M6 with 10 parameters can reach a better performance
- We propose a method called M6 that is able to process information of multiple modalities and perform both single-modal and cross-modal understanding and generation
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