Acurácia do relacionamento probabilístico de registros na identificação de óbitos em uma coorte de pacientes com insuficiência cardíaca descompensada / Accuracy of probabilistic record linkage for identifying deaths in a cohort of patients with decompensated heart failure / Exactitud de vinculación probabilística de registros para identificar muertes en una cohorte de pacientes con insuficiencia cardiaca descompensada
Cad. Saúde Pública (Online)
; 32(1): e00097415, 2016. tab
Article
em Pt
| LILACS
| ID: biblio-952237
Biblioteca responsável:
BR1.1
RESUMO
Resumo O relacionamento probabilístico de registros vem sendo cada vez mais empregado na identificação de desfechos em estudos de coorte. O objetivo deste trabalho foi avaliar a acurácia deste método na identificação de óbitos em uma coorte de 450 pacientes admitidos em um hospital universitário por insuficiência cardíaca descompensada, em um período de seis anos. O estado vital dos membros da coorte foi determinado a partir dos registros no prontuário eletrônico dos pacientes (padrão-ouro). O software OpenRecLink foi utilizado para relacionar os registros da coorte com aqueles da base do Sistema de Informações de Mortalidade, visando à identificação de óbitos. Apenas 53,6% pacientes apresentavam estado vital conhecido ao final do seguimento e destes 59,3% haviam falecido. O método apresentou sensibilidade de 97,9%, especificidade de 100%, valor preditivo positivo de 100%, valor preditivo negativo de 97% e acurácia de 98,8%. Esses resultados sugerem que o relacionamento probabilístico de registros é uma valiosa ferramenta na identificação de óbitos para estudos de coorte.
ABSTRACT
Abstract Probabilistic record linkage has been used increasingly to identify outcomes in cohort studies. This study aimed to assess the method's accuracy for identifying deaths in a cohort of 450 patients admitted to a university hospital for decompensated heart failure over a six-year period. Vital status of cohort members was determined from electronic patient file data (gold standard). OpenRecLink software was used to link cohort records with those from the Mortality Information System, aimed at identifying deaths. Only 53.6% of patients had vital status known at the end of follow-up, and 59.3% of these had died. The method showed 97.9% sensitivity, 100% specificity, 100% positive predictive value, 97% negative predictive value, and 98.8% accuracy. The results suggest probabilistic record linkage as a valuable tool for identifying deaths in cohort studies.
RESUMEN
Resumen La vinculación probabilística de registros es cada vez más empleada para identificar los resultados de los estudios de cohortes. El objetivo de este estudio fue evaluar la exactitud de este método en la identificación de las muertes en una cohorte de 450 pacientes ingresados en un hospital universitario por insuficiencia cardíaca descompensada en un período de seis años. El estado vital de integrantes de la cohorte se determinó a partir de los datos en los registros médicos electrónicos de pacientes (patrón oro). El software OpenRecLink fue utilizado para relacionar los registros de la cohorte con los de la base del Sistema de Información sobre Mortalidad, dirigido a la identificación de las muertes. Sólo el 53,6% de los pacientes presentaban estado vital conocido al final del seguimiento y de éstos el 59,3% habían muerto. El método tuvo una sensibilidad de un 97,9%, una especificidad de un 100%, valor predictivo positivo de un 100%, valor predictivo negativo de un 97% y exactitud de un 98,8%. Estos resultados sugieren que la vinculación probabilística de registros es una herramienta valiosa para la identificación de las muertes en los estudios de cohortes.
Palavras-chave
Texto completo:
1
Índice:
LILACS
Assunto principal:
Registro Médico Coordenado
/
Insuficiência Cardíaca
Tipo de estudo:
Diagnostic_studies
/
Observational_studies
/
Prognostic_studies
/
Risk_factors_studies
Limite:
Female
/
Humans
/
Male
Idioma:
Pt
Revista:
Cad. Saúde Pública (Online)
Assunto da revista:
Sa£de P£blica
/
Toxicologia
Ano de publicação:
2016
Tipo de documento:
Article