Revista de Saúde Pública (Apr 2001)
Sistema de Informações Hospitalares como ajuste de risco em índices de desempenho Brazilian Hospital Database System as risk adjustment in performance indicators
Abstract
OBJETIVO: Analisar o uso do Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde (SIH/SUS) no ajuste de risco das taxas de mortalidade hospitalar e avaliar a utilidade do índice de comorbidade de Charlson (ICC) no ajuste de risco de indicadores de desempenho. MÉTODOS: Foram selecionadas 40.299 internações ocorridas no Município do Rio de Janeiro entre dezembro de 1994 e dezembro de 1996. A medida de gravidade foi testada pelo ICC, que atribui pesos a 17 condições clínicas presentes nos diagnósticos secundários, a fim de obter a carga de morbidade do paciente (gravidade) independentemente do diagnóstico principal. Utilizou-se a regressão logística para avaliar o impacto do ICC na estimativa da chance de morrer no hospital. RESULTADOS: Nas internações selecionadas, observou-se que o ICC foi igual ou superior a um em apenas 5,7 % dos casos. Quando se aplicou o ICC combinado à idade, o percentual de casos com pontuação diferente de zero aumentou substancialmente. Os modelos testados apresentaram reduzida sensibilidade. CONCLUSÕES: Apesar de a presença de comorbidade ser importante na predição do risco de morrer, essa variável pouco discriminou a gravidade dos casos na base de dados do SIH/SUS, o que é explicado pela qualidade da informação diagnóstica nessa base de dados, na qual a idade é o preditor mais importante do risco de morrer, afora o diagnóstico principal. Apesar das limitações ainda existentes na qualidade da informação diagnóstica disponível no SIH/SUS, sugere-se o uso do ICC combinado como medida para ajuste do risco de morrer nas taxas calculadas a partir desses dados.OBJECTIVE: To analyze the use of the Brazilian Hospital Database (SIH/SUS) on risk adjustment of hospital mortality, and to evaluate the usefulness of the Charlson comorbidity index (CCI) for risk adjustment of indicators calculated with the available data from the SIH/SUS. METHODS: The comorbidity index was applied on 40,299 patients admitted in hospital in Rio de Janeiro, Brazil. CCI determines specific values to 17 clinical conditions to measure the burden of the patient's comorbidity, not taking into consideration the main diagnosis. Multiple logistic regression was applied to assess the impact of CCI in estimating the probability of dying. RESULTS: CCI was greater than zero in only 5.7% admissions. When combined with age (combined CCI), the percentage of cases with a value greater than zero increased considerably. These models, however, showed to have a low sensitivity. CONCLUSIONS: Despite comorbidity is an important predictor for the risk of dying, it was observed that this is not a good discriminatory variable of case severity in the studied database. This maybe due to incomplete diagnostic information in the database. In the SIH/SUS data, age is the most important predictor of the risk of dying. However, despite the limited quality of diagnostic information in SIH/SUS, the use of CCI combined with age for adjustment of the risk of dying is recommended in measures using this database.
Keywords
