Resumen
Las muertes por tuberculosis (TB) se producen de forma temprana, principalmente durante los dos meses que comprende la fase de tratamiento intensivo, en comparación con otras causas de muerte. Comprender los distintos patrones de las personas que fallecen por TB permite mejorar la eficacia de la atención sanitaria para grupos específicos. El objetivo del estudio era aplicar una técnica de minería de datos para explorar si existen patrones de mortalidad distintos asociados a diversos perfiles de pacientes dentro de una cohorte de personas notificadas con TB en la ciudad de Río de Janeiro, Brasil. Realizamos un estudio de cohorte retrospectivo utilizando un enlace probabilístico entre la base de datos del Sistema de Información de Agravios de Notificación (SINAN) y el Sistema de Informaciones sobre Mortalidad (SIM). Se aplicó una técnica de minería de datos en reglas de asociación utilizando el algoritmo Apriori para evaluar los patrones asociados con las causas de muerte. Las muertes por TB se asociaron con hombres adultos con un tiempo de supervivencia corto. Las muertes por SIDA con TB se produjeron durante el periodo de tratamiento y se asociaron más con las mujeres. Por el contrario, las muertes por SIDA sin mención de TB fueron más frecuentes entre los hombres más jóvenes y los adultos negros/morenos. Las muertes por causas externas se produjeron más tarde, un año después del diagnóstico, y se relacionaron con los hombres jóvenes. Las muertes por otras causas relacionadas con una mayor supervivencia se asociaron con personas mayores, blancas y con un nivel educativo superior. El algoritmo Apriori permitió extraer información relevante de datos secundarios, como la identificación de subgrupos distintos de personas que pueden beneficiarse de medidas específicas, con un consecuente efecto positivo para el control de la TB.
Palabras-clave:
Tuberculosis; Mortalidad; Sistemas de Información; Registro Médico Coordinado