Vigilância da mortalidade no Brasil: fatores associados à certificação de causa externa inespecifica de morte

Soares Filho, Adauto Martins; Duarte, Elisabeth; Adair, Tim; Bermúdez, Ximena Pamela Díaz; Merchan-Hamann, Edgar

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Brasil

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Sumário

ARTICLE • Ciênc. saúde coletiva 27 (04) • Abr 2022 • https://doi.org/10.1590/1413-81232022274.10422021 copiar

Vigilância da mortalidade no Brasil: fatores associados à certificação de causa externa inespecifica de morte

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

Resumo

O objetivo deste artigo é analisar a associação entre características do óbito - tipo de certificador e local do óbito - e a chance de um óbito por causa externa ser certificado como inespecífico no Brasil. Estudo transversal com dados do Sistema de Informações sobre Mortalidade de 2017. Causa externa inespecífica (CEI) é a variável desfecho nos modelos. As exposições de interesse foram tipo de médico certificador, local do óbito e a interação destas variáveis. Variáveis confundidoras foram controladas por regressão logística múltipla. As CEI foram a causa básica inicial de 22% dos 159,7 mil óbitos por causas externas no Brasil e 31% dos óbitos hospitalares emitidos por médicos-legistas. Após ajuste para confundidores, a chance de CEI em um óbito hospitalar certificado por legista foi 98% maior (OR=1,98; IC95%: 1,53; 2,56) do que em um óbito domiciliares/via pública emitido por outro certificador. Esta foi maior do que as chances para certificação por legista (OR=1,23; IC95%: 1,14; 1,33) e óbito hospitalar (OR=1,44; IC95%: 1,32; 1,58). As causas externas certificadas por médicos-legistas e/ou ocorridas em hospitais têm maior presença de CEI do que outras mortes; e indicam a necessidade de iniciativas coordenadas dos setores da saúde e segurança pública.

Palavras-chave:
Medicina legal; Causas externas; Confiabilidade dos dados; Vigilância em Saúde Pública

Independent variables		Total		Unspecified external causes		β	Odds ratio crude	95%CI	p- value
Independent variables		(n)	(%)	(n)	(%)
External cause		159,720	100	34,641	21.7	-	-	-	-
Explanatory
Place of death occurrence
	Residence/street	97,168	60.8	16,518	17.0	-	1.00	-	-
	Hospital	61,922	38.8	18,022	29.1	0.695	2.00	1.96; 2.05	<0.001
Death certifying physician
	Another certifying	21,573	13.5	4,460	20.7	-	1.00	-	-
	Coroner	133,249	83.4	29,173	21.9	0.073	1.08	1.04; 1.11	<0.001
Confounders
Sociodemographic profile of the deceased
Sex
	Male	130,546	81.7	27,321	20.9	-	1.00	-	-
	Female	28,984	18.1	7,240	25.0	0.230	1.26	1.22; 1.30	<0.001
Age group (in years)
	≤29	60,945	38.2	10,606	17.4	-0.230	0.79	0.77; 0.82	<0.001
	30-49	48,863	30.6	10,243	21.0	-	1.00	-	-
	≥50	48,263	30.2	13,078	27.1	0.337	1.40	1.36; 1.44	<0.001
Race
	Another (white, yellow, indigenous)	57,886	36.2	12,944	22.4	-	1.00	-	-
	Black	98,669	61.8	20,986	21.3	-0.064	0.94	0.92; 0.96	<0.001
Education (in years of study)
	Data not informed	35,276	22.1	6,545	18.6	-0,271	0.76	0.74; 0.79	<0.001
	≤7	83,567	52.3	18,332	21.9	-0.061	0.94	0.91; 0.97	<0.001
	8-11	33,810	21.2	7,775	23.0	-	1.00	-	-
	≥12	7,067	4.4	1,989	28.1	0.271	1.31	1.24; 1.39	<0.001
Characteristics of the municipalities
Metropolitan region
	No	65,449	41.0	9,028	13.8	-	1.00	-	-
	Yes	94,254	59.0	25,610	27.2	0.847	2.33	2.27; 2.39	<0.001
Municipal population size
	Big city (≥100 mil)	97,441	61.0	26,470	27.2	-	1.00	-	-
	Small, middle city (<100 mil)	62,262	39.0	8,168	13.1	-0.904	0.40	0.39; 0.42	<0.001

Independent variables		Odds ratio crude	Model 1^a				Model 2^b
Independent variables		Odds ratio crude	β	Odds ratio adjusted	95%CI	p- value	β	Odds ratio adjusted	95%CI	p- value
Explanatory
Place of death occurrence
	Residence/street	1.00	-	1.00	-	-	-	1.00	-	-
	Hospital	2.00	0.874	2.40	2.21; 2.61	<0.001	0.368	1.44	1.32; 1.58	<0.001
Death certifying physician
	Another certifying	1.00	-	1.00	-	-	-	1.00	-	-
	Coroner	1.08	0.444	1.56	1.44; 1.68	<0.001	0.209	1.23	1.14; 1.33	<0.001
Interaction (Type of certifier and place of death)
	No	1.00	-	1.00	-	-	-	1.00	-	-
	Yes	2.01	-0.134	0.87	0.80; 0.95	0.003	0.105	1.11	1.01; 1.22	0.024
Confounders
Sociodemographic profile of the deceased
Sex
	Male	1.00	-	-	-	-	-	1.00	-	-
	Female	1.26	-	-	-	-	0.052	1.05	1.02; 1.09	0.002
Age group (in years)
	≤29	0.79	-	-	-	-	-0.273	0.76	0.74; 0.79	<0.001
	30-49	1.00	-	-	-	-	-	1.00	-	-
	≥50	1.40	-	-	-	-	0.238	1.27	1.23; 1.31	<0.001
Race
	Another (white, yellow, indigenous)	1.00	-	-	-	-	-	1.00	-	-
	Black	0.94	-	-	-	-	0.100	1.10	1.07; 1.14	<0.001
Education (in years of study)
	Data not informed	0.76	-	-	-	-	-0,303	0.74	0.71; 0.77	<0.001
	≤7	0.94	-	-	-	-	-0.093	0.91	0.88; 0.94	<0.001
	8-11	1.00	-	-	-	-	-	1.00	-	-
	≥12	1.31	-	-	-	-	0.195	1.22	1.14; 1.29	<0.001
Characteristics of the municipalities
Metropolitan region
	No	1.00	-	-	-	-	-	1.00	-	-
	Yes	2.33	-	-	-	-	0.559	1.75	1.69; 1.81	<0.001
Municipal population size
	Big city (≥100 mil)	1.00	-	-	-	-	-	1.00	-	-
	Small, middle city (<100 mil)	0.40	-	-	-	-	-0.441	0.64	0.62; 0.67	<0.001

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[1] Collaborations

All authors contributed to the design, planning and analysis of the study. AM Soares Filho also performed data acquisition and interpretation. All contributed to the drafting of the preliminary versions, approved the final version of the article and declared themselves responsible for all aspects of the work.