Improvements in data completeness in health information systems reveal racial inequalities: longitudinal national data from hospital admissions in Brazil 2010-2022.

BACKGROUND: Race and ethnicity are important drivers of health inequalities worldwide. However, the recording of race/ethnicity in data systems is frequently insufficient, particularly in low- and middle-income countries. The aim of this study is to descriptively analyse trends in data completeness in race/color records in hospital admissions and the rates of hospitalizations by various causes for Blacks and Whites individuals. METHODS: We conducted a longitudinal analysis, examining hospital admission data from Brazil's Hospital Information System (SIH) between 2010 and 2022, and analysed trends in reporting completeness and racial inequalities. These hospitalization records were examined based on year, quarter, cause of admission (using International Classification of Diseases (ICD-10) codes), and race/color (categorized as Black, White, or missing). We examined the patterns in hospitalization rates and the prevalence of missing data over a period of time. RESULTS: Over the study period, there was a notable improvement in data completeness regarding race/color in hospital admissions in Brazil. The proportion of missing values on race decreased from 34.7% in 2010 to 21.2% in 2020. As data completeness improved, racial inequalities in hospitalization rates became more evident - across several causes, including assaults, tuberculosis, hypertensive diseases, at-risk hospitalizations during pregnancy and motorcycle accidents. CONCLUSIONS: The study highlights the critical role of data quality in identifying and addressing racial health inequalities. Improved data completeness has revealed previously hidden inequalities in health records, emphasizing the need for comprehensive data collection to inform equitable health policies and interventions. Policymakers working in areas where socioeconomic data reporting (including on race and ethnicity) is suboptimal, should address data completeness to fully understand the scale of health inequalities.

COVID-19 health information system assessments in eight European countries: identified gaps, best practices and recommendations.

BACKGROUND: Global threats, such as the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, have highlighted the critical importance of robust and well-functioning health information systems (HIS) in effectively addressing public health emergencies. To enhance the understanding and the functioning of such systems, it is crucial to perform HIS assessments. This article explores key gaps and identifies best practices in the COVID-19 HIS of eight European countries. Furthermore, it provides recommendations to strengthen European systems for better pandemic preparedness. METHODS: Assessments were carried out in eight European countries using an adapted version of the WHO support tool to strengthen HIS and the Joint Action on Health Information assessment tool. The assessments took place between January 2022 and April 2023. RESULTS: Four main themes emerged regarding the gaps and best practices identified in the various HIS: organizational, technical, legal and resources. The results of these assessments show different approaches implemented by countries to improve their HIS and respond to the demands of the pandemic. CONCLUSIONS: It is imperative for countries to draw valuable insights from the COVID-19 pandemic and strengthen their HIS. This involves the adaptation or development of pandemic preparedness plans, strengthening legislative framework for data sharing and privacy protection, promotion of data standards and international definitions and implementation of a unique person identifier. Additionally, countries will have to act in this post-pandemic era and integrate the newly developed systems and innovations into existing structures, maintain and develop trust by citizens through transparent communication and engage in infodemic management and address resource gaps in the workforce.

Translation and cross-cultural adaptation into Portuguese-Brazil of NuHISS, Enlight, and uMARS.

BACKGROUND: Easy access to the Internet enables the creation of many online applications. In this sense, questionnaires were developed to evaluate the usability of health area online applications: the National Usability-Focused Health Information System Scale (NuHISS), the Enlight, and the User Version of the Mobile Application Rating Scale (uMARS). Those scales do not have a Portuguese (Brazil) version which is adequate to Brazil's culture. As a consequence, they can not be properly used in Brazil. OBJECTIVE: To translate and cross-cultural adapt the NuHISS, Enlight, and uMARS to Portuguese (Brazil). METHODS: A methodological study involving the translation and cross-cultural adaptation of the questionnaires NuHISS, Enlight, and uMARS was conducted following international guidelines recommendations. The questionnaires pass trough an initial translation, translation synthesis, back translation, expert committee, and a pre-final version test. RESULTS: Thirdy-two health professionals analyzed NuHiss, Enlight, and uMARS translated and cross-cultural adapted Portuguese (Brazil) version. There was conceptual equivalence between the translated and original versions, and no significant adaptations were needed during the translation process. 93.8% of professionals assume that the language is cohesive and 96.9% of them consider that the content is cohesive. CONCLUSION: The NuHISS, Enlight, and uMARS were successfully translated and cross-culturally adapted to Portuguese (Brazil) and can be properly applied in Brazil. Brazilian health professionals should use the questionnaires NuHISS, Enlight, and uMARS to evaluate health area applications usability.

Building consensus on common features and interoperability use cases for community health information systems: a Delphi study.

INTRODUCTION: Information systems for community health have become increasingly sophisticated and evidence-based in the last decade and they are now the most widely used health information systems in many low-income and middle-income countries. This study aimed to establish consensus regarding key features and interoperability priorities for community health information systems (CHISs). METHODS: A Delphi study was conducted among a systematically selected panel of CHIS experts. This impressive pool of experts represented a range of leading global health institutions, with gender and regional balance as well as diversity in their areas of expertise. Through five rounds of iterative surveys and follow-up interviews, the experts established a high degree of consensus. We supplemented the Delphi study findings with a series of focus group discussions with 10 community health worker (CHW) leaders. RESULTS: CHISs today are expected to adapt to a wide range of local contextual requirements and to support and improve care delivery. While once associated with a single role type (CHWs), these systems are now expected to engage other end users, including patients, supervisors, clinicians and data managers. Of 30 WHO-classified digital health interventions for care providers, experts identified 23 (77%) as being important for CHISs. Case management and care coordination features accounted for more than one-third (14 of 37, 38%) of the core features expected of CHISs today, a higher proportion than any other category. The highest priority use cases for interoperability include CHIS to health management information system monthly reporting and CHIS to electronic medical record referrals. CONCLUSION: CHISs today are expected to be feature-rich, to support a range of user roles in community health systems, and to be highly adaptable to local contextual requirements. Future interoperability efforts, such as CHISs in general, are expected not only to move data efficiently but to strengthen community health systems in ways that measurably improve care.

Gobernanza de datos en salud: ética, privacidad y seguridad: parte 2

La gobernanza de datos es un requisito en el actual entorno de los sistemas de salud, en el cual las demandas ciudadanas en cuanto al acceso a los servicios de salud son temas prioritarios en las agendas de salud de los países latinoamericanos. Ahora que las organizaciones relacionadas a la salud, tienen la oportunidad de captar cantidades inmensas de datos internos y externos, estructurados y no estructurados, necesitan una disciplina que les permita maximizar su valor, gestionar riesgos y reducir costes. En este webinar, discutimos uno de los dominios claves dentro de la gobernanza de datos en salud como es la privacidad, seguridad y uso ético de los mismos, como uno de los temas más sensibles de actualidad y que han puesto en jaque a muchos de los sistemas de salud durante la pandemia de COVID-19.

Gobernanza de datos en salud: ética, privacidad y seguridad: parte 1

La gobernanza de datos es un requisito en el actual entorno de los sistemas de salud, en el cual las demandas ciudadanas en cuanto al acceso a los servicios de salud son temas prioritarios en las agendas de salud de los países latinoamericanos. Ahora que las organizaciones relacionadas a la salud, tienen la oportunidad de captar cantidades inmensas de datos internos y externos, estructurados y no estructurados, necesitan una disciplina que les permita maximizar su valor, gestionar riesgos y reducir costes. En este webinar, discutimos uno de los dominios claves dentro de la gobernanza de datos en salud como es la privacidad, seguridad y uso ético de los mismos, como uno de los temas más sensibles de actualidad y que han puesto en jaque a muchos de los sistemas de salud durante la pandemia de COVID-19.

Gobernanza de datos: estándares y buenas prácticas para la gestión de datos en salud: parte 2

La gestión de datos de salud es un factor fundamental para garantizar que los datos se recolectan, validan, transfieren, almacenan y resguardan de forma estandarizada, utilizando las mejores prácticas. Es esencial implementar procesos correctos para que los usuarios de los datos estén seguros de que los mismos son confiables, accesibles y actualizados. La gestión de datos de salud incluye, además, actividades relacionadas con la planificación, implementación, desarrollo y control de la información generada por una organización de salud, una región o un país. La computación en la nube es la tendencia que está siendo adoptada por las instituciones de salud y los gobiernos en los países de la región latinoamericana y, con ello, nuevos desafíos y oportunidades para la gobernanza de los datos.

Gobernanza de datos: estándares y buenas prácticas para la gestión de datos en salud: parte 1

La gestión de datos de salud es un factor fundamental para garantizar que los datos se recolectan, validan, transfieren, almacenan y resguardan de forma estandarizada, utilizando las mejores prácticas. Es esencial implementar procesos correctos para que los usuarios de los datos estén seguros de que los mismos son confiables, accesibles y actualizados. La gestión de datos de salud incluye, además, actividades relacionadas con la planificación, implementación, desarrollo y control de la información generada por una organización de salud, una región o un país. La computación en la nube es la tendencia que está siendo adoptada por las instituciones de salud y los gobiernos en los países de la región latinoamericana y, con ello, nuevos desafíos y oportunidades para la gobernanza de los datos.

Gobernanza de datos en salud: interoperabilidad y estándares

Dentro del marco de la gobernanza de datos, es necesario la adopción de arquitecturas empresariales que nos permitan tener un marco referencial para el abordaje de los distintos dominios en la gestión de los datos. La construcción de una infoestructura sólida es fundamentada en la integración de estándares y buenas prácticas que permitan a las organizaciones de salud mejora el ciclo de los datos: recolección, integración, transferencia, interoperabilidad y uso de los datos para la toma de decisiones, de una forma óptima, con calidad y seguridad.Por lo anterior, la adopción de estándares para la codificación de los datos de salud (Por ejemplo CIE 9,10 y 11), así como para la interoperabilidad de datos (FHIR/HL7 por ejemplo) y marcos de intercambio en salud en general (OpenHIE y otros más), se tornan fundamentales para que la infoestructura del sistema de información para la salud en el país funcione eficientemente con una arquitectura de salud pública robusta y acorde a los retos de la transformación digital del sector salud.

Salud digital basada en código abierto: parte 1

El código abierto es una filosofía de trabajo y colaboración seguida por los miembros de la comunidad de open source. Esta filosofía se basa en la libertad intelectual y en sus principios fundamentales: transparencia, colaboración, suministro, inclusión y comunidad. El intercambio de ideas y software desarrollado por dichas comunidades ha fomentado el avance creativo, científico y tecnológico en sectores como: educación, gobierno, leyes, salud y manufactura. Este movimiento creó una instancia para que los miembros de la comunidad global colaboren, compartan y se ayuden entre sí para lograr tanto objetivos personales como comerciales a través del código fuente. En el mercado de salud digital, los dos métodos más comunes son proporcionar servicios, mantenimiento y desarrollo, y recibir fondos de terceros, como fundaciones. En América Latina no existe una amplia difusión del uso del Software de código abierto en salud, aunque esa tendencia parece estar cambiando en los últimos años, especialmente en el campo de la salud pública a través de la adopción de soluciones como DHIS2 y Commcare, y para la gestión clínica de pacientes como OpenEMR, GNU Solidario, DCM4CHEE, entre otros. En este webinar organizado por la Red Centroamericana de Informática en Salud, conocimos algunas experiencias en la adopción de Software de código abierto para la salud en América Latina, y se discutió sobre los principales retos y oportunidades que estas intervenciones representan para la aceleración de la transformación digital en salud.

Salud digital basada en código abierto: parte 2

El código abierto es una filosofía de trabajo y colaboración seguida por los miembros de la comunidad de open source. Esta filosofía se basa en la libertad intelectual y en sus principios fundamentales: transparencia, colaboración, suministro, inclusión y comunidad. El intercambio de ideas y software desarrollado por dichas comunidades ha fomentado el avance creativo, científico y tecnológico en sectores como: educación, gobierno, leyes, salud y manufactura. Este movimiento creó una instancia para que los miembros de la comunidad global colaboren, compartan y se ayuden entre sí para lograr tanto objetivos personales como comerciales a través del código fuente. En el mercado de salud digital, los dos métodos más comunes son proporcionar servicios, mantenimiento y desarrollo, y recibir fondos de terceros, como fundaciones. En América Latina no existe una amplia difusión del uso del Software de código abierto en salud, aunque esa tendencia parece estar cambiando en los últimos años, especialmente en el campo de la salud pública a través de la adopción de soluciones como DHIS2 y Commcare, y para la gestión clínica de pacientes como OpenEMR, GNU Solidario, DCM4CHEE, entre otros. En este webinar organizado por la Red Centroamericana de Informática en Salud, conocimos algunas experiencias en la adopción de Software de código abierto para la salud en América Latina, y se discutió sobre los principales retos y oportunidades que estas intervenciones representan para la aceleración de la transformación digital en salud.

Ações para a adequação da RNDS à lei geral de proteção de dados

A implementação da Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS) iniciou-se em junho de 2019 com os objetivos de oferecer benefícios de melhoria da assistência à saúde, a partir do acesso às informações e continuidade do cuidado nos níveis de atenção, de permitir eficiência na gestão dos recursos públicos e de impulsionar a Inovação na Saúde. Em março de 2020, a abrangência e o escopo do projeto da RNDS foram direcionados ao enfrentamento da COVID-19, para o fortalecimento da resposta do sistema de saúde, monitoramento e gestão da saúde populacional, oferta de soluções para engajamento ativo do usuário no controle da epidemia e processamento do esperado número de casos da doença. Desde as primeiras ações de planejamento, governança, definição de arquitetura e de regras negociais, o DATASUS se prepara para manter a RNDS em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), com previsão de entrada em vigor para 3 de maio de 2021, conforme Medida Provisória n° 959, de 29 de abril de 2020.

Importancia del uso de sistemas de información en la automatización de historiales clínicos, una revisión sistemática / Importance of Use of Information Systems in the Automation of Medical Records, a Systematic Review

Los sistemas de información en los servicios de salud han contribuido en los procesos de automatización de historiales clínicos, desempeñando un papel importante en la atención médica. El objetivo de esta revisión ha sido identificar la importancia de los sistemas de información para la automatización de historiales clínicos y las herramientas usadas para su implementación. Se revisaron artículos de revistas indexadas en base de datos bibligráficas como: IEEE Digital Library, ScienceDirect, Scielo, Google Scholar con la finalidad de tener una mejor clasificación de información que aportara al desarrollo del contenido estudiado. Se identificó que los sistemas de información mejoran la comunicación médico-paciente, aceleran procesos de atención médica, reducen costos y tiempo. Los sistemas de información son importantes para la automatización de historiales clínicas, garantizado mejoras en el proceso de atención al paciente en los establecimientos de salud(AU)

Information systems in health services have contributed to the automation of medical records, playing an important role in medical care. The objective of this review was to identify the importance of information systems for the automation of medical records and the tools used for their implementation. Articles from journals indexed in bibliographic databases such as: IEEE Digital Library, ScienceDirect, Scielo, Google Scholar have been reviewed in order to have a better classification of information that contributes to the improvement of our interest topic. It has been identified that these information systems increase doctor-patient communication, speed up medical care processes, reduce costs and time. Information systems are important for the automation of medical records, guaranteeing advances in the patient care process in health establishments(AU)

Estudo da qualidade dos Dados do Painel COVID-19 para crianças, adolescente e jovens, Espírito Santo ­ Brasil, 2020 / A study assessing the quality of the COVID-19 Panel Data for children, adolescents and young individuals, Espírito Santo ­ Brazil, 2020 / Estudio de calidad de datos del Panel COVID-19 para niños, adolescentes y jóvenes, Espírito Santo ­ Brasil, 2020

Objetivo: descrever a completude dos dados e avaliar a qualidade do Banco de dados do Painel COVID-19 no Espírito Santo em 2020, quanto à completude de suas variáveis, bem como analisar a confirmação da doença e sua evolução por crianças, adolescentes e jovens. Métodos: estudo descritivo exploratório. A completude no preenchimento da ficha no Painel COVID-19 foi classificada como excelente (menos de 5% de preenchimento incompleto), bom (5% a 10%), regular (10% a 20%), ruim (20% a 50%) ou muito ruim (50% ou mais). Resultados: observou-se qualidade regular para o critério de confirmação (16%), ruim para a classificação da doença (44%) e status de notificação (30%) e muito ruim para a evolução (79%). Quanto às variáveis epidemiológicas, destaca-se a variável raça/cor da pele com completude regular (17%). Conclusão e implicações para a prática: é necessário educação permanente dos profissionais para o preenchimento dos dados de forma correta. Tratando-se de uma pandemia por um vírus novo, esses dados devem estar disponíveis imediatamente, e com qualidade para que medidas de controle possam ser adotadas

Objective: to describe the completeness of the data and evaluate the quality of the COVID-19 Panel Database in Espírito Santo in 2020, as to the completeness of its variables, as well as to analyze the confirmation of the disease and its evolution by children, adolescents and young people. Methods: exploratory descriptive study. Completeness of filling in the form on the COVID-19 Panel was classified as excellent (less than 5% incomplete), good (5% to 10%), fair (10% to 20%), poor (20% to 50%) or very bad (50% or more). Results: regular quality was observed for the confirmation criterion (16%), poor for the classification of the disease (44%) and notification status (30%) and very poor for the evolution (79%). Regarding the epidemiological variables, the race-skin color variable with regular completeness (17%) stands out. Conclusion and implications for the practice: permanent education of professionals is necessary to fill in the data correctly. in the case of a pandemic due to a new virus, these data must be available immediately, and with quality so that control measures can be adopted

Objetivo: describir la exhaustividad de los datos y evaluar la calidad de la Base de Datos Panel COVID-19 en Espírito Santo en 2020, en cuanto a la exhaustividad de sus variables, así como analizar la confirmación de la enfermedad y su evolución en niños, adolescentes y jóvenes. Métodos: estudio descriptivo exploratorio. La exhaustividad al completar el formulario en el Panel COVID-19 se clasificó como excelente (menos del 5% incompleto), buena (5% a 10%), regular (10% a 20%), deficiente (20% a 50%) o muy mala (50% o más). Resultados: se observó calidad regular para el criterio de confirmación (16%), mala para la clasificación de la enfermedad (44%) y estado de notificación (30%) y muy mala para la evolución (79%). En cuanto a las variables epidemiológicas, se destaca la variable raza-color de piel con exhaustividad regular (17%). Conclusión e implicaciones para la práctica: es necesaria la formación permanente de los profesionales para completar correctamente los datos. En el caso de una pandemia por un nuevo virus, estos datos deben estar disponibles de manera inmediata y con calidad para que se puedan adoptar medidas de control

Estrategia metodológica para el Cálculo Diferencial e Integral en la carrera Sistemas de Información en Salud / Methodological Strategy for the Differential and Integral Calculus in the career Health Information Systems

Introducción: El Cálculo Diferencial e Integral ha sido tradicionalmente de difícil comprensión por los estudiantes. La introducción de las TIC en la enseñanza de las Matemáticas constituye uno de los lineamientos de esta asignatura. El proceso de enseñanza-aprendizaje de las Matemáticas requiere de la introducción de métodos novedosos como pueden ser los asistentes matemáticos, que desarrollan el aprendizaje a partir de potenciar el rol del estudiante como sujeto central, convirtiéndolo en constructor del conocimiento. Objetivo: Diseñar una Estrategia Metodológica para el desarrollo del Proceso de Enseñanza - Aprendizaje del Cálculo Diferencial e Integral, en la carrera Sistemas de Información en Salud. Material y Método: Se realizó un estudio experimental con los 32 estudiantes de primer año de la carrera de Sistemas de Información en Salud en la Facultad Salvador Allende en el año académico 2018-19. El Grupo de Control recibió las clases a través de la forma tradicional y el Grupo Experimental utilizó el asistente GeoGebra. Resultados: La introducción del GeoGebra, permitió realizar movimientos, transformaciones y cambios en las funciones matemáticas, para contribuir a que los alumnos pudieran llegar a conclusiones válidas y asimilar los nuevos contenidos con mayor facilidad. Conclusiones: La aplicación de esta estrategia contribuye a la obtención de mejores resultados docentes, permite optimizar el tiempo de realización de los problemas, aumentar el número de ejercicios a desarrollar y combinar el trabajo independiente del alumno utilizando las tecnologías(AU)

Introduction: Diferential and Integral Calculus has traditionally been difficult for students to understand. The introduction of ICT in the teaching of Mathematics constitutes one of the guidelines of this subject. The teaching-learning process of Mathematics requires the introduction of novel methods such as mathematical assistants, who develop learning by enhancing the role of the student as a central subject, turning him into a constructor of knowledge. Objective: To design a Methodological Strategy to improve the learning process of Differential and Integral Calculus in Health Information Systems career. Method: An experimental study was carried out with the 32 first-year students of the Health Information Systems degree at the "Salvador Allende" Faculty in the 2018-19 academic year. The Control Group received the classes through the traditional way and the Experimental Group used the GeoGebra assistant. Results: The introduction of GeoGebra allowed movements, transformations and changes in mathematical functions to be made, so that students could reach valid conclusions and assimilate new content more easily. Conclusions: The application of this strategy by means of using technology, contributes to obtain better results, allows optimizing the time of realization of the exercises, increasing the number of them and the independent work of the student(AU)

A Implantação do Sistema de Monitoramento e Avaliação da Secretaria Estadual de Saúde do Distrito Federal (SES/DF) / The Implementation of the Monitoring and Evaluation System of the State Health Secretariat of the Brazilian Federal District (SHS/DF)

Resumo Por meio da criação do Sistema Único de Saúde (SUS), os processos de planejamento ganham importância intrínseca para a formulação de políticas públicas de saúde e para subsidiar a tomada de decisões, a implementação de ações e a obtenção de resultados. Como as ferramentas de planejamento são fundamentais para orientar a gestão, é necessário o cuidado nas articulações entre elas, a fim de alcançar a integração dos serviços de saúde, cujo resultado é melhor, mais efetivo e mais barato para o governo. Da mesma forma, processos contínuos de monitoramento e avaliação (M&A) permitem medir e rastrear informações estratégicas, melhorando a qualidade dos sistemas de informação em saúde e dos indicadores de saúde, bem como do desempenho operacional e organizacional. Neste artigo, apresentamos a recente iniciativa de implementação do sistema de M&A na Secretaria de Estado da Saúde do Distrito Federal (SES/DF) e os processos envolvidos em sua qualificação.

Abstract Through the creation of the Unified Health System (SUS), the planning processes gain intrinsic importance for the creation of public health policies and to subsidize decision-making, implementation of actions and the achievement of results. Since planning tools are fundamental to guidethe management, caution is needed regarding the interface between them,aiming at achieving the integration of health services, of which results are better, more effective and cost-effective for the government. Likewise, continuous monitoring and evaluation (M&E) processes allow the measurement and tracking of strategic information, improving the quality of health information systems and health indicators, as well as the operational and organizational performance. In this article, we present the recent initiative to implement the M&E System in the State Health Secretariat of the Federal District (SHS/DF) and the processes involved in its qualification.

Calidad del sistema de información en salud: análisis comparativo de indicadores reportados, México OCDE 2010-2016 / Quality of the health information system: A comparative analysis of reported indicators, OECD Mexico 2010-2016

Resumen: Objetivo: Analizar cantidad y calidad de la información sobre indicadores de salud reportada por México a la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE). Material y métodos: Análisis de frecuencia de indicadores reportados, calidad de los datos y comparación de valores reportados en el entorno OCDE. Resultados: Se analizan 191 indicadores. México reportó anualmente (2010-2016) 52.9% de ellos. Nunca reportó 45.5%. La mayor frecuencia de no reportados (84%) es en el grupo "Calidad de la atención". En los reportados, la información es de calidad deficiente en 28.7%. Comparativamente, México ostenta los peores resultados de OCDE en indicadores sobre tamizaje de cáncer, mortalidad infantil e intrahospitalaria por infarto de miocardio y hospitalización por diabetes, entre otros. Conclusiones: México tiene problemas de carencia y calidad de la información reportada y valores frecuentemente desfavorables en el entorno OCDE. Se requiere mejorar el sistema de información incidiendo tanto en cantidad como en calidad de los datos, y su utilización efectiva.

Abstract: Objective: To analyze quantity and quality of the information reported by Mexico to OECD in relation to health indicators. Materials and methods: Analysis of frequency of indicators reporting, data quality, and comparison of reported values in the OECD environment. Results: We analyzed 191 indicators. Mexico reported annually (2010-2016) 52.9% of them. Never reported 45.5%. The highest frequency of not reported (84%) is in the "Quality of care" group. Among the reported, information is of poor quality in 28.7% of them. Comparatively, Mexico holds the worst results in OECD indicators on screening of cancer, child and in-hospital mortality from myocardial infarction, and hospitalization for diabetes, among others. Conclusions: Mexico has problems of lack and quality of reported information, and frequently unfavorable values among OECD countries. The information system needs improvement, in both quantity and quality of data, and its effective utilization.

Registro de dados sobre acidentes de trabalho fatais em sistemas de informação no Brasil / The recording of fatal work-related injuries in information systems in Brazil

Resumo O objetivo deste estudo é identificar sistemas de informação que dispõem de dados sobre acidentes de trabalho fatais (ATF) no Brasil, descrever suas características, fluxos e barreiras para a qualidade da informação. Empregando-se o método da pesquisa documental, foram encontrados: o Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), o Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS), o Sistema de Informação de Agravos de Notificação (Sinan) e o Sistema do Programa Vigilância de Violência e Acidentes (VIVA) do Ministério da Saúde; o Sistema de Informação de Comunicação de Acidentes do Trabalho (Siscat) da Previdência Social; e do Ministério do Trabalho e Emprego, a Relação Anual de Informações Sociais (RAIS). A falta de variáveis chave comuns limita a construção de uma base de dados única com todos os casos de ATF registrados. Dentre os vários filtros e barreiras identificados destaca-se o não reconhecimento da relação do acidente com o trabalho pelos profissionais registrantes.

Abstract This study aims to identify information systems having fatal work-related (ATF) data in Brazil, describing their characteristics, flows and barriers to information quality. Using a documental research approach, we found: the Mortality Information System (SIM), the Hospital Admission Register from the Unified Health System (SIH-SUS), the Notifiable Diseases Information System (SINAN) and the Violence and Injuries Surveillance Program (VIVA) from the Health Ministry; the Work-related Injuries Reporting System (SISCAT) of the Ministry of Social Insurance; and the Annual Report of Social Information (RAIS), Ministry of Labour and Employment. A lack of key common variables limits the construction of a single database composed by all ATF recorded cases. From several barriers identified, the most relevant for data quality was the lack of work-relatedness recognition and recording, a task performed by the health team.