Brazilian Hospital Database System as risk adjustment in performance indicators

Abstract

Objetivo Analisar o uso do Sistema de Informa????es Hospitalares do Sistema ??nico de Sa??de (SIH/SUS) no ajuste de risco das taxas de mortalidade hospitalar e avaliar a utilidade do ??ndice de comorbidade de Charlson (ICC) no ajuste de risco de indicadores de desempenho. M??todos Foram selecionadas 40.299 interna????es ocorridas no Munic??pio 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 condi????es cl??nicas presentes nos diagn??sticos secund??rios, a fim de obter a carga de morbidade do paciente (gravidade) independentemente do diagn??stico principal. Utilizou-se a regress??o log??stica para avaliar o impacto do ICC na estimativa da chance de morrer no hospital. Resultados Nas interna????es selecionadas, observou-se que o ICC foi igual ou superior a um em apenas 5,7 % dos casos. Quando se aplicou o ICC combinado ?? idade, o percentual de casos com pontua????o diferente de zero aumentou substancialmente. Os modelos testados apresentaram reduzida sensibilidade. Conclus??es Apesar de a presen??a de comorbidade ser importante na predi????o do risco de morrer, essa vari??vel pouco discriminou a gravidade dos casos na base de dados do SIH/SUS, o que ?? explicado pela qualidade da informa????o diagn??stica nessa base de dados, na qual a idade ?? o preditor mais importante do risco de morrer, afora o diagn??stico principal. Apesar das limita????es ainda existentes na qualidade da informa????o diagn??stica dispon??vel 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