Validation study of obstetric hospitalization data held on the Brazilian National Health System Hospital Information System for maternal morbidity surveillance: Brazil, 2021-2022.

OBJECTIVE: To validate the Brazilian National Health System Hospital Information System (SIH/SUS) for maternal morbidity surveillance. METHODS: This was a cross-sectional study conducted in 2021/2022, taking as its reference a national study on maternal morbidity (MMG) conducted in 50 public and 28 private hospitals; we compared SIH/SUS and MMG data for hospitalization frequency, reason and type of discharge and calculated sensitivity, specificity, positive and negative likelihood ratios for seven diagnoses and four procedures. RESULTS: Hospitalizations identified on SIH/SUS (32,212) corresponded to 95.1% of hospitalizations assessed by MMG (33,867), with lower recording on SIH/SUS (85.5%) for private hospitals [10,036 (SIH/SUS)]; 11,742 (MMG)]; compared to MMG, SIH/SUS had a lower proportion of hospitalizations due to "complications during pregnancy" (9.7% versus 16.5%) as well as under-recording of all diagnoses and procedures assessed, except "ectopic pregnancy". CONCLUSION: Better recording of diagnoses and procedures on SIH/SUS is essential for its use in maternal morbidity surveillance.

Validation study of obstetric hospitalization data held on the Brazilian National Health System Hospital Information System for maternal morbidity surveillance: Brazil, 2021-2022 / Estudio de validación de internaciones obstétricas en el Sistema de Información Hospitalaria del Sistema Único de Salud para vigilancia de la morbilidad materna: Brasil, 2021-2022 / Estudo de validação das internações obstétricas no Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde para a vigilância da morbidade materna: Brasil, 2021-2022

ABSTRACT Objective To validate the Brazilian National Health System Hospital Information System (SIH/SUS) for maternal morbidity surveillance. Methods This was a cross-sectional study conducted in 2021/2022, taking as its reference a national study on maternal morbidity (MMG) conducted in 50 public and 28 private hospitals; we compared SIH/SUS and MMG data for hospitalization frequency, reason and type of discharge and calculated sensitivity, specificity, positive and negative likelihood ratios for seven diagnoses and four procedures. Results Hospitalizations identified on SIH/SUS (32,212) corresponded to 95.1% of hospitalizations assessed by MMG (33,867), with lower recording on SIH/SUS (85.5%) for private hospitals [10,036 (SIH/SUS)]; 11,742 (MMG)]; compared to MMG, SIH/SUS had a lower proportion of hospitalizations due to "complications during pregnancy" (9.7% versus 16.5%) as well as under-recording of all diagnoses and procedures assessed, except "ectopic pregnancy". Conclusion Better recording of diagnoses and procedures on SIH/SUS is essential for its use in maternal morbidity surveillance.

RESUMEN Objetivo Validar el Sistema de Información Hospitalaria del Sistema Único de Salud (SIH/SUS) para vigilancia de la morbilidad materna. Métodos Estudio transversal, 2021/2022, utilizando como referencia datos de estudio nacional de morbilidad materna (MMG) realizado en 50 hospitales públicos y 28 privados; comparando: frecuencia, motivo y tipo de alta de internaciones en SIH/SUS y MMG y calculando sensibilidad, especificidad y razones de probabilidad positivos y negativos para siete diagnósticos y cuatro procedimientos. Resultados Las internaciones identificadas en SIH/SUS (32.212) correspondieron al 95,1% de internaciones evaluadas en MMG (33.867), observándose menor registro en SIH/SUS (85,5%) en hospitales privados [10.036 (SIH/SUS)]; 11.742 (MMG)]; comparado con MMG, SIH/SUS tuvo menor proporción de internaciones por "complicaciones durante el embarazo" (9,7% vs 16,5%), así como subregistro de todos los diagnósticos y procedimientos evaluados, excepto "embarazo ectópico". Conclusión Mejor registro de diagnósticos y procedimientos en SIH/SUS es fundamental para su uso en la vigilancia de la morbilidad materna.

RESUMO Objetivo Validar o Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde (SIH/SUS) para vigilância da morbidade materna. Métodos Estudo transversal, de 2021-2022, utilizando-se como referência dados de estudo nacional sobre morbidade materna (MMG) realizado em 50 hospitais públicos e 28 privados; foram comparados frequência, motivo e tipo de saída das internações, segundo SIH/SUS e MMG, e calculadas sensibilidade, especificidade, razão de verossimilhança positiva e negativa para sete diagnósticos e quatro procedimentos. Resultados Internações identificadas no SIH/SUS (32.212) corresponderam a 95,1% das internações avaliadas no MMG (33.867), tendo-se observado menor registro no SIH/SUS (85,5%) em hospitais privados [10.036 (SIH/SUS); 11.742 (MMG)]; comparado ao MMG, o SIH/SUS apresentou menor proporção de internações por "intercorrências na gestação" (9,7% versus 16,5%), bem como sub-registro de todos os diagnósticos e procedimentos avaliados, exceto "gestação ectópica". Conclusão Melhor registro de diagnósticos e procedimentos no SIH/SUS é essencial para sua utilização na vigilância da morbidade materna.

Record linkage under suboptimal conditions for data-intensive evaluation of primary care in Rio de Janeiro, Brazil.

BACKGROUND: Linking Brazilian databases demands the development of algorithms and processes to deal with various challenges including the large size of the databases, the low number and poor quality of personal identifiers available to be compared (national security number not mandatory), and some characteristics of Brazilian names that make the linkage process prone to errors. This study aims to describe and evaluate the quality of the processes used to create an individual-linked database for data-intensive research on the impacts on health indicators of the expansion of primary care in Rio de Janeiro City, Brazil. METHODS: We created an individual-level dataset linking social benefits recipients, primary health care, hospital admission and mortality data. The databases were pre-processed, and we adopted a multiple approach strategy combining deterministic and probabilistic record linkage techniques, and an extensive clerical review of the potential matches. Relying on manual review as the gold standard, we estimated the false match (false-positive) proportion of each approach (deterministic, probabilistic, clerical review) and the missed match proportion (false-negative) of the clerical review approach. To assess the sensitivity (recall) to identifying social benefits recipients' deaths, we used their vital status registered on the primary care database as the gold standard. RESULTS: In all linkage processes, the deterministic approach identified most of the matches. However, the proportion of matches identified in each approach varied. The false match proportion was around 1% or less in almost all approaches. The missed match proportion in the clerical review approach of all linkage processes were under 3%. We estimated a recall of 93.6% (95% CI 92.8-94.3) for the linkage between social benefits recipients and mortality data. CONCLUSION: The adoption of a linkage strategy combining pre-processing routines, deterministic, and probabilistic strategies, as well as an extensive clerical review approach minimized linkage errors in the context of suboptimal data quality.

Analysis of the application of a deterministic routine for identifying multiple pregnancies on SINASC, Brazil. / Análise da aplicação de uma rotina determinística para a identificação de gestações múltiplas no Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos.

OBJECTIVE: to evaluate the application of a deterministic routine for identifying multiple pregnancies on the Brazilian Live Birth Information System (SINASC). METHODS: SINASC data deduplication and linkage with the mortality database (fetal deaths) for Rio de Janeiro state for the period 2007-2008; we used a deterministic routine, using a key based on SINASC maternal and birth information, complemented by manual review. RESULTS: of the 433,874 SINASC records, 9,036 (2.1%) were classified as multiple pregnancy newborns; after implementing the routine, we reclassified 385 records as twins, and 286 as singletons; accuracy of multiple pregnancy information on the SINASC database was high (sensitivity=95.8%; specificity=99.9%); applying the routine without the manual review process increased sensitivity by 4.2%, with no significant change of specificity. CONCLUSION: despite the accuracy of information regarding multiple pregnancy held on SINASC, we suggest the use of this routine as an option for improving classification of twins.

[Use of database linkage and scripting rules to upgrade variables in the Sinan-TB database]. / Uso de linkage entre diferentes bases de dados para qualificação de variáveis do Sinan-TB e a partir de regras de scripting.

Brazil's Information System on Diseases of Notification (Sinan) is the main tool used by tuberculosis (TB) control programs to assess control measures and TB incidence. This requires data from the system that are reliable and accurate, among other features. The study thus aimed to upgrade the entry variables, condition at closure, HIV testing, AIDS-related illness, and diabetes. Linkage was performed between the Sinan-TB database, the Mortality Information System (SIM), and the single AIDS database for the city of Rio de Janeiro, Brazil. Criteria for upgrading the variables were based on technical materials on TB and the Sinan database and were implemented in a script in Structured Query Language (SQL). There was a 115% increase in treatment dropout due to the decrease in transfers, records without closure, and patients closed due to cure in less than 150 days. There was a 2.4% increase in records with diseases associated with diabetes in the affirmative category after using data from the SIM. For the variables HIV testing and AIDS-associated illness, the increases were 5.3% and 8.7%, respectively, when the information in the AIDS database was considered. In conclusion, upgrading the Sinan-TB database through integration with other information systems improved the data's quality for decision-making on TB control.

O Sistema de Informação de Agravos de Notificação (Sinan) é a principal ferramenta utilizada pelos programas de controle da tuberculose (TB), para avaliar as ações de controle e a taxa de incidência da doença. Para tal, faz-se necessário que os dados provenientes desse sistema sejam, dentre outros, confiáveis e acurados. Dessa forma, o objetivo deste estudo foi qualificar as variáveis tipo de entrada, situação de encerramento, teste para HIV, agravo associado aids e diabetes. Foi realizado um linkage entre a base de dados do Sinan-TB, do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) e a base única da aids do Município do Rio de Janeiro, Brasil. Os critérios para qualificação das variáveis estão fundamentados em materiais técnicos sobre a TB e sobre o Sinan, e foram implementados em um script em Structured Query Language (SQL). Observou-se um aumento de 115% do abandono de tratamento decorrente da diminuição das transferências, dos registros sem encerramento e de pacientes encerrados por cura com menos de 150 dias. Houve acréscimo de 2,4% de registros com agravo associado diabetes na categoria sim, após utilizada a informação contida no SIM. Para as variáveis teste para HIV e agravo associado à aids o acréscimo foi de 5,3% e 8,7%, respectivamente, com a consideração da informação contida na base da aids. Concluiu-se que a qualificação da base de dados do Sinan-TB, valendo-se da integração com outros sistemas de informação, aprimorou a qualidade da informação para a tomada de decisão para o controle da TB.

El Sistema de Información de Enfermedades de Notificación obligatoria (Sinan) es la principal herramienta utilizada por los programas de control de la tuberculosis (TB), para evaluar las acciones de control y la tasa de incidencia de la enfermedad. Para tal fin, es necesario que los datos provenientes de este sistema sean, entre otros aspectos, fiables y precisos. De esta forma, el objetivo de este estudio fue cualificar las variables: tipo de entrada, situación de cierre, test para VIH, enfermedad asociada al SIDA y diabetes. Se realizó una vinculación entre la base de datos del Sinan-TB, del Sistema de Información sobre Mortalidad (SIM) y la base única del SIDA del municipio de Río de Janeiro, Brasil. Los criterios para la cualificación de las variables están fundamentados en materiales técnicos sobre la TB y sobre el Sinan, y fueron implementados en un script con Structured Query Language (SQL). Se observó un aumento de un 115% en el abandono del tratamiento, a consecuencia de la disminución de transferencias, de los registros sin cierre y de pacientes internados por tratamiento menos de 150 días. Hubo un incremento de un 2,4% de los registros con enfermedad asociada a la diabetes en la categoría SIM, tras utilizar la información contenida en el SIM. Para las variables test del VIH y enfermedad asociada al SIDA el incremento fue de un 5,3% y un 8,7%, respectivamente, considerando la información contenida en la base de datos del SIDA. Se concluyó que la cualificación de la base de datos del Sinan-TB, valiéndose de la integración con otros sistemas de información, perfeccionó la calidad de la información en la toma de decisiones para el control de la TB.

Uso de linkage entre diferentes bases de dados para qualificação de variáveis do Sinan-TB e a partir de regras de scripting / Use of database linkage and scripting rules to upgrade variables in the Sinan-TB database / Uso del linkage entre diferentes bases de datos para la cualificación de variables del Sinan-TB, a partir de reglas de scripting

Resumo: O Sistema de Informação de Agravos de Notificação (Sinan) é a principal ferramenta utilizada pelos programas de controle da tuberculose (TB), para avaliar as ações de controle e a taxa de incidência da doença. Para tal, faz-se necessário que os dados provenientes desse sistema sejam, dentre outros, confiáveis e acurados. Dessa forma, o objetivo deste estudo foi qualificar as variáveis tipo de entrada, situação de encerramento, teste para HIV, agravo associado aids e diabetes. Foi realizado um linkage entre a base de dados do Sinan-TB, do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) e a base única da aids do Município do Rio de Janeiro, Brasil. Os critérios para qualificação das variáveis estão fundamentados em materiais técnicos sobre a TB e sobre o Sinan, e foram implementados em um script em Structured Query Language (SQL). Observou-se um aumento de 115% do abandono de tratamento decorrente da diminuição das transferências, dos registros sem encerramento e de pacientes encerrados por cura com menos de 150 dias. Houve acréscimo de 2,4% de registros com agravo associado diabetes na categoria sim, após utilizada a informação contida no SIM. Para as variáveis teste para HIV e agravo associado à aids o acréscimo foi de 5,3% e 8,7%, respectivamente, com a consideração da informação contida na base da aids. Concluiu-se que a qualificação da base de dados do Sinan-TB, valendo-se da integração com outros sistemas de informação, aprimorou a qualidade da informação para a tomada de decisão para o controle da TB.

Abstract: Brazil's Information System on Diseases of Notification (Sinan) is the main tool used by tuberculosis (TB) control programs to assess control measures and TB incidence. This requires data from the system that are reliable and accurate, among other features. The study thus aimed to upgrade the entry variables, condition at closure, HIV testing, AIDS-related illness, and diabetes. Linkage was performed between the Sinan-TB database, the Mortality Information System (SIM), and the single AIDS database for the city of Rio de Janeiro, Brazil. Criteria for upgrading the variables were based on technical materials on TB and the Sinan database and were implemented in a script in Structured Query Language (SQL). There was a 115% increase in treatment dropout due to the decrease in transfers, records without closure, and patients closed due to cure in less than 150 days. There was a 2.4% increase in records with diseases associated with diabetes in the affirmative category after using data from the SIM. For the variables HIV testing and AIDS-associated illness, the increases were 5.3% and 8.7%, respectively, when the information in the AIDS database was considered. In conclusion, upgrading the Sinan-TB database through integration with other information systems improved the data's quality for decision-making on TB control.

Resumen: El Sistema de Información de Enfermedades de Notificación obligatoria (Sinan) es la principal herramienta utilizada por los programas de control de la tuberculosis (TB), para evaluar las acciones de control y la tasa de incidencia de la enfermedad. Para tal fin, es necesario que los datos provenientes de este sistema sean, entre otros aspectos, fiables y precisos. De esta forma, el objetivo de este estudio fue cualificar las variables: tipo de entrada, situación de cierre, test para VIH, enfermedad asociada al SIDA y diabetes. Se realizó una vinculación entre la base de datos del Sinan-TB, del Sistema de Información sobre Mortalidad (SIM) y la base única del SIDA del municipio de Río de Janeiro, Brasil. Los criterios para la cualificación de las variables están fundamentados en materiales técnicos sobre la TB y sobre el Sinan, y fueron implementados en un script con Structured Query Language (SQL). Se observó un aumento de un 115% en el abandono del tratamiento, a consecuencia de la disminución de transferencias, de los registros sin cierre y de pacientes internados por tratamiento menos de 150 días. Hubo un incremento de un 2,4% de los registros con enfermedad asociada a la diabetes en la categoría SIM, tras utilizar la información contenida en el SIM. Para las variables test del VIH y enfermedad asociada al SIDA el incremento fue de un 5,3% y un 8,7%, respectivamente, considerando la información contenida en la base de datos del SIDA. Se concluyó que la cualificación de la base de datos del Sinan-TB, valiéndose de la integración con otros sistemas de información, perfeccionó la calidad de la información en la toma de decisiones para el control de la TB.