1. Pantheon
  2. Trabalhos Acadêmicos e Técnicos
  3. Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação
  4. Saúde Coletiva
Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/20170
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dc.contributor.advisorCoeli, Claudia Medina-
dc.contributor.authorSilva, Yasmin Ribeiro da Silva da-
dc.date.accessioned2023-04-12T12:08:08Z-
dc.date.available2023-12-21T03:01:15Z-
dc.date.issued2022-12-14-
dc.identifier.citationSILVA, Yasmin Ribeiro da Silva da. Análise da qualidade das informações do Grupo de Robson contidas no SINASC, no município do Rio de Janeiro, 2014 e 2019. 2022. 34 f. Monografia (Graduação em Saúde Coletiva) – Instituto de Estudos em Saúde Coletiva, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/20170-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectQualidade da informaçãopt_BR
dc.subjectIncompletudept_BR
dc.subjectInconsistênciapt_BR
dc.subjectConfiabilidadept_BR
dc.subjectCiências da saúdept_BR
dc.subjectEpidemiologiapt_BR
dc.subjectSaúde coletivapt_BR
dc.titleAnálise da qualidade das informações do Grupo de Robson contidas no SINASC, no município do Rio de Janeiro, 2014 e 2019pt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/8907425950833384pt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4342233611037849pt_BR
dc.contributor.advisorCo1Mota, Paulo-
dc.contributor.referee1Pinheiro, Rejane Sobrino-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5914237903221204pt_BR
dc.contributor.referee2Paiva, Natália Santana-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7525640724356057pt_BR
dc.description.resumoIntrodução: A classificação de Robson foi introduzida no SINASC em 2011, sendo importante avaliar sua qualidade. Objetivo: Avaliar as dimensões de completude, consistência e confiabilidade das variáveis que são usadas para o cálculo do escore de Robson. Métodos: Estudo seccional empregando como fonte de dados as bases do SINASC de 2014 e 2019 do município do Rio de Janeiro custodiadas pelo DATASUS e uma base vinculada não identificada do SINASC, relativa aos nascimentos que ocorreram no município do Rio de Janeiro em 2014. Foi calculada a proporção de incompletude para todas as variáveis, nos anos de 2104 e 2019. Os anos foram comparados empregando-se teste de quiquadrado e a diferença padronizada das médias (standardized mean difference – SMD). Para avaliação da inconsistência foram construídas tabelas de contingência, sendo a proporção de inconsistência calculada em relação ao total de registros em cada ano. Por fim, avaliou-se a confiabilidade da variável quantidade de filhos vivos comparando o resultado no SINASC de 2014 com aquele obtido por meio da vinculação da base de 2014 com as bases do SINASC de 1999 a 2013. A confiabilidade foi avaliada estimando o coeficiente de correlação intraclasse (ICC). Resultados: A maioria das variáveis apresentou proporção de incompletude inferior a 5%, havendo melhora significativa em 2019 quando comparada a 2014. Foram observadas inconsistências entre as variáveis que captam a história gestacional pregressa. No estudo de confiabilidade, as diferentes especificações da variável quantidade de filhos vivos o coeficiente de correlação intraclasse (ICC) apresentou valores pouco superiores a 0,5, indicando uma correlação moderada. Conclusões: Neste estudo evidenciamos a melhora em diferentes dimensões de qualidade das variáveis empregadas para a Classificação de Robson no SINASC, quando se compara o ano 2019 ao ano de 2014. A despeito dessa melhora, sugerimos que o algoritmo empregado para alocar os Grupos de Robson seja revisado, particularmente no que diz respeito à classificação segundo paridade.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Estudos em Saúde Coletivapt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::SAUDE COLETIVA::SAUDE PUBLICApt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
Appears in Collections:Saúde Coletiva

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