Efeito da remoção de notificações repetidas sobre a incidência da tuberculose no Brasil

OBJETIVO: Avaliar o impacto nas taxas de incidência de tuberculose com a exclusão de registros indevidamente repetidos no sistema de notificação. MÉTODOS: Foram analisados dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação do Ministério da Saúde, referentes ao período de 2000 a 2004. Os registros repetidos foram identificados por pareamento probabilístico e classificados em seis categorias excludentes que determinaram suas remoções, vinculações ou permanências na base. RESULTADOS: Verificou-se que 73,7% das notificações eram únicas, 18,9% formavam duplas, 4,7% triplas e 2,7% grupos de quatro ou mais registros. Dentre os registros repetidos, 47,3% foram classificados como transferência entre unidades de saúde, 23,6% reingresso, 16,4% duplicidade verdadeira, 10% recidiva, 2,5% foram inconclusivos e 0,2% tinham dados incompletos. Essas percentagens variaram entre estados. A exclusão de registros indevidamente repetidos resultou em redução na taxa de incidência por 100.000 habitantes de 6,1% em 2000 (de 44 para 41,3), 8,3% em 2001 (de 44,5 para 40,8), 9,4% em 2002 (de 45,8 para 41,5), 9,2% em 2003 (de 46,9 para 42,6) e 8,4% em 2004 (de 45,4 para 41,6). CONCLUSÕES: Os resultados sugerem que as taxas observadas de incidência de tuberculose representem estimativas mais próximas do que seriam os valores reais do que as obtidas com a base em seu estado bruto, tanto em nível nacional como estadual. A prática de pareamento de registros de notificação de tuberculose deve ser estimulada e mantida para melhoria da qualidade dos dados de notificação. OBJECTIVE: To evaluate the impact on tuberculosis (TB) incidence rates of removal of improper duplicate records from the notification system. METHODS: Data from the Sistema de Informação de Agravos de Notificação (Brazilian Information System for Tuberculosis Notification) from 2000 to 2004 were analyzed. Repeat records were identified through probabilistic record linkage and classified into six mutually exclusive categories and then kept, combined or removed from database. RESULTS: Of all TB records, 73.7% had no duplicate, 18.9% were duplicate, 4.7% were triplicate, and 2.7% were quadruplicate or more. Of all repeat records, 47.3% were classified as transfer in/out; 23.6% return after default, 16.4% true duplicates, 10% relapse, 2.5% inconclusive and 0.2% had missing data. These proportions were different in Brazilian states. Removal of improper duplicate records reduced TB incidence rate per 100.000 inhabitants by 6