Tabela 2. Proporção (%) de inconsistências em variáveis combinadas do IntregradorRHC para todos os tipos de câncer, Brasil, 2000-2020.
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Inconsistências % |
Câncer* |
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Data da primeira consulta < Data do diagnóstico |
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Data da primeira consulta > Data de início do tratamento |
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Data do diagnóstico > Data do início do tratamento |
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Data da primeira consulta > Data do óbito |
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Data do diagnóstico > Data do óbito |
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Data de início do tratamento > Data do óbito |
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Legendas: Classificação: E = excelente; B = bom; R = regular; RU = ruim; MR = muito ruim.
*Todos os tipos de câncer.
DISCUSSÃO
Este estudo mostrou uma melhoria na completude das variáveis ao decorrer dos anos. Observa-se que no ano de 2020 a completude das variáveis clínicas teve um aumento quando comparado aos últimos três anos. Em razão da redução no número de procedimentos de rastreio, diagnóstico e tratamento com exceção da quimioterapia para câncer no ano de 2020 quando comparado com 201920, o aumento da completude pode ser atribuído à pandemia de covid-19 que limitou o número de pacientes dentro dos RHC e uma melhor qualificação das fichas de registro do tumor foi possível.
A ocorrência do baixo número de dados preenchidos nas variáveis clínicas relaciona-se a uma falha no preenchimento por parte do profissional de saúde, uma vez que ao adentrar em um RHC e iniciar o tratamento oncológico, a doença vai possuir um estadiamento conhecido e consequentemente um TNM e PTNM do tumor. O preenchimento inadequado das variáveis clínicas foi observado em publicações similares sobre avaliação de dados do SisRHC12,17,21-25. Em D’Alessandro e Antoniazzi12, relatou-se piores completudes em TNM e PTNM conjuntamente (35,0%) e estadiamento (26,0%). O estudo realizado por Pinto et al.17 evidenciou completude ruim para as variáveis estadiamento (29,7%) e TNM (49,8%). No estudo de Oliveira et al.21, observou-se completude muito ruim para TNM (77,2%) e ruim para estadiamento (42,2%). O estudo de Lopes-Júnior et al.22 encontrou completude ruim para estadiamento clínico do tumor (45,7%) e muito ruim para TNM (67,8%). No estudo de Keske23, a incompletude média entre os anos de 2017 e 2019 foi ruim (39,5%) para estadiamento clínico do tumor e muito ruim (62,9%) para TNM. Em Cardoso24, mostrou-se completude muito ruim nas variáveis TNM (70,0%), PTNM (58,0%) e estadiamento (52,0%). O estudo de Oliveira et al.25 constatou maior ausência de informação em estadiamento TNM (36,6%).
O preenchimento da variável escolaridade é ruim, contudo, observa-se uma melhoria no decorrer dos anos. A completude ruim da escolaridade não está restrita aos RHC, estudos nacionais que avaliaram o Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) e o Sistema Nacional de Agravos de Notificação (SINAN) constataram preenchimento ruim da escolaridade26-30.
Tendo em vista as disparidades raciais no acesso ao SUS, a completude ruim da variável raça/cor da pele traz à tona um problema crônico do sistema de saúde. A raça/cor da pele é um marcador social de desigualdade31, a falta de informação nessa variável dificulta a criação de políticas públicas específicas para mitigar desigualdades de acesso ao sistema de saúde.
A variável ocupação apresentou completude muito ruim e ruim ao longo dos anos, corroborando o observado em estudos similares22,24,32. A baixa completude de dados dessa variável traz barreiras quanto à realização de ações de vigilância em saúde do trabalhador para cânceres de origem ocupacionais, não permitindo obter um perfil das categorias profissionais com maior predominância de câncer.
A completude da variável estado da doença ao final do primeiro tratamento melhorou ao decorrer dos anos, entretanto, o preenchimento ainda está inadequado. Estudos realizados anteriormente relatam baixo preenchimento nessa variável17,21,23,25,33. A informação dessa variável é importante para avaliar os tratamentos utilizados e padronizar procedimentos e trocas de experiências entre as Unidades de Assistência de Alta Complexidade em Oncologia (Unacon) e os Centros de Assistência de Alta Complexidade em Oncologia (Cacon).
As baixas inconsistências entre os tempos podem estar relacionadas a uma maior qualificação no preenchimento de datas para realização de vigilância do câncer, uma vez que as informações presentes nesses dados servem de subsídios para diversos estudos.
CONCLUSÃO
A qualidade dos dados do SisRHC para o Brasil apesar do baixo preenchimento em algumas variáveis apresenta uma melhoria no decorrer dos anos. O aumento no preenchimento das variáveis auxilia a vigilância e controle do câncer no Brasil, desde o diagnóstico precoce até o tratamento nas unidades hospitalares.
A ausência de informações em alguns campos pode estar relacionada a questões de organização do serviço nos RHC como: digitação incorreta, dificuldade no entendimento do sistema e inexistência de um fluxo de comunicação entre o corpo clínico e os registradores. Vale frisar que o preenchimento da ficha de registro do tumor baseia-se no prontuário do paciente, desse modo, a falta de informações no prontuário influencia diretamente na ausência de informações da ficha de registro do tumor.
Este estudo teve como limitações a impossibilidade de avaliar a tendência de completude e de inconsistência, assim como de identificar a duplicidade dos registros. Dessa forma, não foi possível detectar os casos de indivíduos que possuíam mais de um número de prontuário ou quando o nome tenha sido digitado incorretamente. Além disso, incentiva-se a realização de estudos posteriores que avaliem a tendência de completude e de inconsistência da base do SisRHC no Brasil.
Contudo, apesar das limitações apontadas, os resultados encontrados na avaliação dos dados do SisRHC demonstram bom preenchimento e baixa inconsistência das variáveis obrigatórias da ficha de registro do tumor. A utilização desses dados deve ser estimulada e a melhora da qualidade das informações dos RHC é essencial para a qualidade do sistema de informação em câncer, condição essencial para assegurar resolutividade à assistência oncológica na rede de serviços do SUS.
CONTRIBUIÇÕES
Todos os autores contribuíram substancialmente na concepção e no planejamento do estudo; na obtenção, análise e interpretação dos dados; na redação e revisão crítica; e aprovaram a versão final a ser publicada.
DECLARAÇÃO DE CONFLITO DE INTERESSES
Nada a declarar.
FONTES DE FINANCIAMENTO
Édnei César de Arruda Santos Junior recebeu apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil (Capes) - Código de Financiamento 001.
REFERÊNCIAS
1. Instituto Nacional de Câncer. Estimativa 2023: incidência de câncer no Brasil [Internet]. Rio de Janeiro: INCA; 2023. [acesso 2024 mar 17]. Disponível em: https://www.inca.gov.br/sites/ufu.sti.inca.local/files//media/document//estimativa-2023.pdf
2. Sung H, Ferlay J, Siegel RL, et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA A Cancer J Clin. 2021;71(3):209-49. doi: https://doi.org/10.3322/caac.21660
3. Instituto Nacional de Câncer José Alencar Gomes da Silva. IntegradorRHC: ferramenta para a vigilância hospitalar de câncer no Brasil [Internet]. Rio de Janeiro: INCA; 2011. [acesso 2024 mar 17]. Disponível em: https://www.inca.gov.br/publicacoes/informativos/integrador-rhc
4. Ministério da Saúde (BR), Departamento de Ciência e Tecnologia, Secretaria de Ciência e Tecnologia e Insumos Estratégicos. Integração de informações dos registros de câncer brasileiros. Rev Saúde Pública. 2007;41:865-8.
5. Instituto Nacional de Câncer. Registros Hospitalares de Câncer [Internet]. Rio de Janeiro: INCA; 2010. [acesso 2024 mar 17]. Disponível em: https://www.inca.gov.br/publicacoes/manuais/registros-hospitalares-de-cancer
6. World Health Organization. Health information systems and rehabilitation [Internet]. 2017. [acesso 2024 mar 19]. Disponível em: https://www.who.int/publications/m/item/WHO-NMH-NVI-17.2
7. Frias PG, Szwarcwald CL, Lira PIC. Avaliação dos sistemas de informações sobre nascidos vivos e óbitos no Brasil na década de 2000. Cad Saúde Pública [Internet]. 2014 [acesso 2024 mar 17];30(10):2068-280. Disponível em: https://www.scielo.br/j/csp/a/pgMLGPpm8pZHN3mPsf5LPLC/?lang=pt
8. Girianelli VR, Thuler LCS, Silva GA. Qualidade do sistema de informação do câncer do colo do útero no estado do Rio de Janeiro. Rev Saúde Pública [Internet]. 2009 [acesso 2024 mar 17];43(4):580-8. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rsp/a/yM6Bmxn3ZTRrbBnCHDsq6Bc/
9. Agranonik M, Jung RO. Qualidade dos sistemas de informações sobre nascidos vivos e sobre mortalidade no Rio Grande do Sul, Brasil, 2000 a 2014. Ciênc Saúde Colet. [Internet]. 2019 maio 30 [acesso 2024 Mar 17];24(5):1945-58. Disponível em: https://www.scielo.br/j/csc/a/YtDvqL8GJjCVgXLtDxxbJ3N/?lang=pt
10. Braz RM, Oliveira PTR, Reis AT, Machado NM da S. Avaliação da completude da variável raça/cor nos sistemas nacionais de informação em saúde para aferição da equidade étnico-racial em indicadores usados pelo índice de desempenho do sistema único de saúde. Saúde debate [Internet]. 2013 [acesso 2024 mar 17];37(99):554-62. Disponível em: https://www.scielo.br/j/sdeb/a/ZqDr6yqgFryL5zXqCyrLVLc/abstract/?lang=pt#
11. Correia LOS, Padilha BM, Vasconcelos SML. Métodos para avaliar a completitude dos dados dos sistemas de informação em saúde do Brasil: uma revisão sistemática. Ciênc Saúde Colet. 2014;19(11):4467-78. doi: https://doi.org/10.1590/1413-812320141911.02822013
12. D’Alessandro TAL, Antoniazzi BN, Abreu DMX. Registros hospitalares de câncer de Minas Gerais: análise de consistênciadas bases de dados. Cad saúde colet. 2010;18(3):410-7.
13. Moura de Oliveira M, Suely S, De C, Andrade A, Dimech GS, et al. Avaliação do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos. Brasil, 2006 a 2010. Epidemiol Serv Saúde. 2015 [acesso 2024 mar 17];24(4):629-40. Disponível em: https://doi.org/10.5123/S1679-49742015000400005
14. German RR, Lee LM, Horan JM, et al. Updated Guidelines for Evaluating Public Health Surveillance Systems. MMWR [Internet]. 2001[acesso 2024 mar 17];50(RR13):1-35. Disponível em: https://www.cdc.gov/mmwr/preview/mmwrhtml/rr5013a1.htm
15. Conselho Nacional de Saúde (BR). Resolução n° 510, de 7 de abril de 2016. Dispõe sobre as normas aplicáveis a pesquisas em Ciências Humanas e Sociais cujos procedimentos metodológicos envolvam a utilização de dados diretamente obtidos com os participantes ou de informações identificáveis ou que possam acarretar riscos maiores do que os existentes na vida cotidiana, na forma definida nesta Resolução [Internet]. Diário Oficial da União, Brasília, DF. 2016 maio 24 [acesso 2023 mar 17]; Seção I:44. Disponível em: http://bvsms.saude.gov.br/bvs/saudelegis/cns/2016/res0510_07_04_2016.html
16. Romero DE, Cunha CB. Avaliação da qualidade das variáveis sócio-econômicas e demográficas dos óbitos de crianças menores de um ano registrados no sistema de informações sobre mortalidade do Brasil (1996/2001). Cad Saúde Pública. 2006;22(3):673-81. Disponível em: https://doi.org/10.1590/S0102-311X2006000300022
17. Pinto IV, Ramos DN, Costa MCE, et al. Completude e consistência dos dados dos registros hospitalares de câncer no Brasil. Cad Saúde Colet [Internet]. 2012[acesso 2024 mar 17];20(1):113-20. Disponível em: https://ninho.inca.gov.br/jspui/handle/123456789/10112
18. R: The R Project for Statistical Computing [Internet]. Version 4.3.0. [place unknown]: The R foundation. 2021 Fev 15 - [acesso 2023 mar 17]. Disponível em: https://www.R-project.org
19. Instituto Nacional de Câncer. TNM: Classificação de Tumores Malignos [Internet]. 6. ed. Rio de Janeiro: INCA; 2004. [2023 nov 9]. Disponível em: https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/inca/tnm2.pdf
20. Ribeiro CM, Correa FM, Migowski A. Efeitos de curto prazo da pandemia de COVID-19 na realização de procedimentos de rastreamento, investigação diagnóstica e tratamento do câncer no Brasil: estudo descritivo, 2019-2020. Epidemiol Serv Saúde. 2022 [acesso 2024 mar 19];31(1):e2021405. doi: https://doi.org/10.1590/S1679-49742022000100010
21. Oliveira JCS, Azevedo EFS, Caló RS, et al. Registros hospitalares de Câncer de Mato Grosso: análise da completitude e da consistência. Cad Saúde Coletiva. 2021 [acesso 2024 mar 17];29(3):330-43. doi: https://doi.org/10.1590/1414-462X202129030230
22. Lopes-Júnior LC, Dell’Antonio LS, Pessanha RM, et al. completeness and consistency of epidemiological variables from hospital-based cancer registries in a brazilian state. Internacional J Meio Ambiente Res Saúde Pública. 2022;19(19):e-12003. doi: https://doi.org/10.3390/ijerph191912003
23. Keske GL. Análise e proposta de gestão para a qualidade de informação do registro hospitalar de câncer do Hospital Universitário de Santa Maria - RS [dissertação na internet]. Santa Maria: Universidade Federal de Santa Maria; 2021 [acesso 2024 mar 17]; Disponível em: http://repositorio.ufsm.br/handle/1/23575
24. Cardoso AL. Avaliação da qualidade das informações do registro hospitalar de câncer do município de Santa Maria, Rio Grande do Sul, Brasil [dissertação na internet]. Santa Maria: Universidade Federal de Santa Maria; 2018 [acesso 2024 mar 17]; Disponível em: http://repositorio.ufsm.br/handle/1/20850
25. Oliveira AS, Vasconcelos MMN, Abath MB, et al. Registros hospitalares de câncer em Pernambuco: da gestão ao registro. Rev Bras Cancerol. 2019;63(1):21-8. doi: https://doi.org/10.32635/2176-9745.RBC.2017v63n1.152
26. Felix JD, Zandonade E, Amorim MHC, et al. Avaliação da completude das variáveis epidemiológicas do Sistema de Informação sobre mortalidade em mulheres com óbitos por câncer de mama na Região Sudeste: Brasil (1998 a 2007). Ciênc Saúde Colet. 2012;17(4):945-53. Disponível em: https://doi.org/10.1590/S1413-81232012000400016
27. Barbuscia DM, Rodrigues-Júnior AL. Completude da informação nas declarações de nascido vivo e nas declarações de óbito, neonatal precoce e fetal, da região de Ribeirão Preto, São Paulo, Brasil, 2000-2007. Cad Saúde Pública. 2011;27(6):1192-200. doi: https://doi.org/10.1590/S0102-311X2011000600016
28. Marques CA, Siqueira MM, Portuga FB. Avaliação da não completude das notificações compulsórias de dengue registradas por município de pequeno porte no Brasil. Ciênc Saúde Colet. 2020;25(3):891-900. doi: https://doi.org/10.1590/1413-81232020253.16162018
29. Muzy J, Castanheira D, Romero D. Análise da qualidade da informação da mortalidade prematura por doenças crônicas não transmissíveis e sua utilização nos objetivos de desenvolvimento sustentável. Cad saúde colet. 2021;29(spe):152-64. doi: https://doi.org/10.1590/1414-462X202199010456
30. Sousa CMS, Mascarenhas MDM, Lima PVC, et al. Incompletude do preenchimento das notificações compulsórias de violência - Brasil, 2011-2014. Cad saúde colet. 2020;28(4):477-87. doi: https://doi.org/10.1590/1414-462X202028040139
31. Araújo EM, Costa MCN, Hogan VK, et al. A utilização da variável raça/cor em Saúde Pública: possibilidades e limites. Interface (Botucatu). 2009;13(31):383-94. Disponível em: https://doi.org/10.1590/S1414-32832009000400012
32. Grabois MF, Souza MC, Guimarães RM, et al. Completude da informação “ocupação” nos registros hospitalares de câncer do Brasil: bases para a vigilância do câncer relacionado ao trabalho. Rev Bras Cancerol. 2014;60(3):207-14. doi: https://doi.org/10.32635/2176-9745.RBC.2014v60n3.465
Chaffin VS. Análise dos registros hospitalares de câncer para o monitoramento do câncer infantojuvenil [dissertação na Internet]. Rio de Janeiro: Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Nacional de Saúde da Mulher da Criança e do Adolescente Fernandes Figueira; 2016. [acesso 2024 mar 17]; Disponível em: https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/25245
Recebido em 19/2/2024
Aprovado em 27/3/2024
Editor-associado: Jeane Tomazelli. Orcid iD: https://orcid.org/0000-0002-2472-3444
Editora-científica: Anke Bergmann. Orcid iD: https://orcid.org/0000-0002-1972-8777
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