Medicina (Dec 2021)
Códigos da classificação internacional de doenças como rastreadores de eventos adversos a medicamentos
Abstract
Introdução: Os Eventos Adversos a Medicamentos-EAM representam riscos à saúde e sua subnotificação representa um desafio para a saúde pública. A busca ativa de casos suspeitos de EAM nos bancos de dados de saúde utilizando a Classificação Internacional de Doenças-CID é uma das estratégias que pode reduzir as subnotificações desses eventos. Objetivo:O objetivo desse estudo é identificar os códigos da CID mais usados como rastreadores de EAM e avaliar a sua concordância entre os pesquisadores. Métodos: Foi realizada uma revisão sistemática da literatura utilizando as bases de dados PubMed, Scopus, Web of Science, MEDLINE e LILACS com os descritores “Classificação Internacional de Doenças”, “CID-10”, “Efeitos Colaterais e Reações Adversas Relacionados a Medicamentos”, “Envenenamento”, “Erros de Medicação”. Os artigos incluídos tiveram seus códigos CID identificados, comparados e sua qualidade avaliada. A análise de concordância dos códigos foi feita usando o modelo de ensaios de Bernoulli, testes de proporções binomial exata e a técnica de false discovery rate para analisar as hipóteses postas. A análise estatística foi feita com o software R. O estudo está registrado no PROSPERO sob n.º CRD42019120694. Resultados: Foram identificados 5.167 artigos e após os critérios de seleção, 33 foram incluídos nessa revisão. Foram identificados 1.105 códigos da CID. O coeficiente de prevalência dos EAM variou entre 0,18% e 18,4% em internações hospitalares e a taxa de mortalidade variou entre 0,12 a 45,9 óbitos por 100 mil óbitos. Somente 195 (17,7%) códigos tiveram alta concordância entre os pesquisadores. Muitos códigos CID utilizados para detectar EAM possuem baixa concordância entre os pesquisadores e produziram diferentes taxas do evento. Conclusão: Os códigos rastreadores de EAM identificados representam um método simples e eficiente para captação de eventos adversos em grandes bancos de dados em saúde, contribuindo na redução da subnotificação nos tradicionais sistemas de notificações de EAM.
