Métodos

Estimativas de Mortalidade no Brasil segundo o GBD

Os dados oficiais sobre óbitos no Brasil são processados e divulgados pelo Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), desenvolvido pelo Ministério da Saúde. Todo óbito ocorrido em território nacional deve ser registrado nesse sistema, além de uma série de informações relevantes para a realização de análises de situação de saúde, em especial, as causas de morte.  

Os esforços do Ministério da Saúde resultaram em bons diagnósticos sobre a qualidade dos dados atuais do SIM nos quesitos sub-registro e classificação de causas básicas de morte. Sobre esse último, destaca-se a importância das estatísticas sobre as causas mal definidas e inespecíficas, que não deveriam ser consideradas causas básicas de morte. Esse grupo de causas consiste nas “causas garbage”, segundo definição dada pelo estudo Carga Global de Doenças (Global Burden of Disease – GBD), que comprometem as análises do perfil de mortalidade das populações. Na metodologia GBD, as causas garbage são redistribuídas entre as demais causas (causas target). Mesmo com a observada melhora na qualidade dos dados do SIM na última década, não é recomendado o uso dos dados brutos para análises epidemiológicas. 

O estudo GBD, visando a melhoria da qualidade da informação sobre mortalidade e uma melhor comparabilidade no tempo e no espaço, traz avanços à produção de estimativas ao aplicar modelagem robusta que abrange, entre outros métodos, a redistribuição de causas garbage (CG).

Informações sobre os métodos utilizados pelo Institute for Health Metrics and Evalution (IHME) para gerar estimativas de mortalidade podem ser acessados aqui

Método de construção da base de dados de óbitos por regiões de saúde

Extração dos dados do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM)

As informações foram extraídas dos dados do SIM do Brasil e mapeadas para IDs GBD.

Localização em nível de município, ano, faixa etária, sexo, código CID e óbitos 

Divisão por idade/sexo

As faixas etárias nos dados do SIM que são menos granulares do que as usadas pela estimativa do GBD são divididas nas respectivas faixas etárias do GBD. 

Os detalhes sobre o processo de divisão por idade/sexo podem ser encontrados na seção 2.5 da publicação a seguir:

https://www.thelancet.com/cms/10.1016/S0140-6736(20)30925-9/attachment/deb36c39-0e91-4057-9594-cc60654cf57f/mmc1.pdf

Nota: Este processo foi aplicado de forma idêntica à estimativa tradicional de GBD. 

Mapeamento de causa 

Os códigos CID são mapeados para causas GBD. 

Nota: Este processo foi aplicado de forma idêntica à estimativa tradicional do GBD. 

Correção para Alzheimer, Parkinson e Fibrilação Atrial

Fatores de correção são aplicados para erros de codificação conhecidos das causas acima mencionadas.

Detalhes sobre este processo de correção podem ser encontrados na Seção 2.6 da seguinte publicação:

https://www.thelancet.com/cms/10.1016/S0140-6736(20)30925-9/attachment/deb36c39-0e91-4057-9594-cc60654cf57f/mmc1.pdf  .

Nota: Este processo foi aplicado de forma idêntica à estimativa tradicional do GBD. 

Redistribuição de mortes codificadas como garbage 

Mortes codificadas para códigos garbage são redistribuídas para causas reais da lista GBD. 

Detalhes sobre o processo de redistribuição podem ser encontrados neste artigo:

https://bmcmedinformdecismak.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12911-021-01501-1

Nota: Este processo foi aplicado de forma idêntica à estimativa tradicional do GBD.

Agregação de causa e local 

Os dados são agregados nas hierarquias de causa e localização. 

Isso produz estimativas para todos os níveis de causa. 

Isso produz estimativas estaduais e nacionais, além dos municípios. 

Nota: Este processo foi aplicado de forma idêntica à estimativa tradicional do GBD. 

Redução de ruído

Processo que leva em conta a variação estocástica nos dados, suavizando a série temporal. 

Detalhes sobre as especificidades da redução de ruído podem ser encontrados na seção 2.14 da seguinte publicação: 

https://www.thelancet.com/cms/10.1016/S0140-6736(20)30925-9/attachment/deb36c39-0e91-4057-9594-cc60654cf57f/mmc1.pdf

Nota: Tradicionalmente, um modelo de redução de ruído de nível nacional é usado para produzir o “prévio”. No entanto, devido ao tamanho dos dados nos dados do município, foram usados ​​modelos separados em nível estadual. 

Dimensionamento para CodCorrect e agregação de região de saúde 

A modelagem utilizada pelo IHME é elaborada considerando cada causa de morte de forma específica. Nesse sentido, a soma das estimativas por causas deve gerar as estimativas de mortalidade por todas as causas. O processo chamado de CodCorrect (correção de causas de óbito – Cause of Death Correction) é aplicado para tornar as estimativas de mortalidade por causas específicas, de mortalidade por todas as causas e níveis de causas internamente consistentes usando um algoritmo para ajuste.  

  • Para cada município, ano, sexo e idade foram calculados os totais de óbitos por causa no nível estadual. 
  • As mortes no nível do município foram então escalonadas pela razão entre as mortes CodCorrect e o total do nível estadual (veja a equação). 
  • Esta etapa garante que, quando as estimativas no nível municipal forem agregadas por estado, elas correspondam à estimativa de GBD do nível estadual. 

Os dados foram, então, agregados do nível do município para as regiões de saúde. 

Equação: