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Este artigo descreve características sócio-demográficas e clínicas dos óbitos classificados como de causa mal definida, ocorridos no Estado do Rio de Janeiro, Brasil, em 1998, e faz a reclassificação dos grupos de causas prováveis desses óbitos, com base nas informações contidas nas Declarações de Óbito do Sistema de Informações de Mortalidade e do Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde (SIH-SUS) de 1997 e 1998. Para isso, foi necessário relacionar uma amostra aleatória de óbitos de causas definidas com o SIH-SUS. Foi utilizada técnica de relacionamento probabilístico de registros. Comparando com os óbitos de causa definida, os óbitos de causa mal definida ocorreram mais em indivíduos de cor da pele não branca e com menor escolaridade; foram mais frequentes na região metropolitana e os indivíduos internaram menos no SUS e morreram mais em domicílios, e sem assistência médica. Foi possível reclassificar cerca de 20% dos óbitos de causa mal definida. A reclassificação apresentou pequeno impacto na mortalidade proporcional, por causa do tamanho deste grupo (10% dos óbitos). No entanto, se os resultados pudessem ser aplicados ao total de óbitos de causa mal definida, poderiam ocorrer alterações de maior impacto na mortalidade proporcional.

Poucos estudos avaliaram a acurácia do método do relacionamento probabilístico de registros para a identificação de desfechos em estudos de coorte. O objetivo deste estudo foi avaliar a acurácia do método para a identificação de óbitos em uma coorte de 250 idosos hospitalizados por fratura decorrente de queda. O estado vital dos membros da coorte foi determinado por meio de visitas domiciliares realizadas um e seis meses após a hospitalização. O método probabilístico foi usado para relacionar os registros da coorte (padrão-ouro) com aqueles da base de mortalidade do Estado do Rio de Janeiro, Brasil, visando à identificação de óbitos. O estado vital de vinte membros da coorte não pôde ser determinado. Entre os 230 restantes, 60 faleceram dentro do período de 180 dias após a admissão hospitalar. O método apresentou uma sensibilidade de 85,5%, uma especificidade de 99,4%, um valor preditivo positivo de 98,1% e um valor preditivo negativo de 94,9%. Concluindo, o relacionamento probabilístico de registros parece ser uma ferramenta útil para a identificação de óbitos em estudos de coorte realizados no Brasil.

Apresenta-se um sistema de relacionamento de bases de dados fundamentado na técnica de relacionamento probabilístico de registros, desenvolvido na linguagem C++ com o ambiente de programação Borland C++ Builder versão 3.0. O sistema foi testado a partir de fontes de dados de diferentes tamanhos, tendo sido avaliado em tempo de processamento e sensibilidade para a identificação de pares verdadeiros. O tempo gasto com o processamento dos registros foi menor quando se empregou o programa do que ao ser realizado manualmente, em especial, quando envolveram bases de maior tamanho. As sensibilidades do processo manual e do processo automático foram equivalentes quando utilizaram bases com menor número de registros; entretanto, à medida que as bases aumentaram, percebeu-se tendência de diminuição na sensibilidade apenas no processo manual. Ainda que em fase inicial de desenvolvimento, o sistema apresentou boa performance tanto em velocidade quanto em sensibilidade. Embora a performance dos algoritmos utilizados tenha sido satisfatória, o objetivo é avaliar outras rotinas, buscando aprimorar o desempenho do sistema.

A metodologia de captura-recaptura é utilizada na área da ecologia para a estimativa do tamanho de populações de animais selvagens. Esta técnica pode ser empregada no âmbito da epidemiologia para a obtenção de estimativas de doenças transmissíveis e não transmissíveis em uma forma relativamente barata e rápida. Sistemas de vigilância baseados na utilização desta metodologia representam uma alternativa potencial para o monitoramento de doenças não transmissíveis em nosso meio. Este artigo apresenta uma revisão sucinta dos fundamentos da metodologia de captura-recaptura e de suas aplicações no âmbito da epidemiologia. Adicionalmente, é apresentado um modelo teórico para a implantação de um sistema de vigilância do diabetes mellitus na população idosa baseado na utilização de fontes de morbidade e mortalidade usualmente disponíveis em nosso meio e na aplicação da metodologia de captura-recaptura.

Capture-recapture methodology is used in Ecology to estimate the total size of wild animal populations. This method can be used in Epidemiology to estimate the incidence and prevalence of communicable and non-communicable diseases in a relatively inexpensive and quick way. Surveillance systems based on the use of this methodology are a potential alternative for monitoring non-communicable diseases in Brazil. This paper presents a brief review of fundamental capture-recapture methodology and its applications to Epidemiology. We also present a theoretical model for implementation of a diabetes mellitus surveillance system in the elderly using publicly available morbidity and mortality data sources and the capture-recapture methodology.

This paper presents a system for database linkage based on the probabilistic record linkage technique, developed in the C++ language with the Borland C++ Builder version 3.0 programming environment. The system was tested in the linkage of data sources of different sizes, evaluated both in terms of processing time and sensitivity for identifying true record pairs. Significantly less time was spent in record processing when the program was used, as compared to manual processing, especially in situations where larger databases were used. Manual and automatic processes had equivalent sensitivities in situations where we used databases with fewer records. However, as the number of records grew we noticed a clear reduction in the sensitivity of the manual process, but not in the automatic one. Although in its initial stage of development, the system performed well in terms of both processing speed and sensitivity. Although overall performance of algorithms was satisfactory, we intend to evaluate other routines in the attempt to improve the system's performance.