Qualidade da informação das estatísticas de mortalidade: códigos garbage declarados como causas de morte em Belo Horizonte, 2011-2013

Resumo: Objetivo: Avaliar a qualidade da informação sobre causas de óbito, identificando a frequência de códigos garbage (CG) em Belo Horizonte, Minas Gerais. Métodos: Foram selecionados óbitos de residentes, ocorridos de 2011 a 2013. As causas de óbito foram classificadas como CG, segundo a lista do estudo Global Burden of Disease (GBD) 2015. Esses códigos foram agrupados em: CG do capítulo XVIII da CID-10 e CG de outros capítulos da CID-10. Foram calculadas as proporções de CG por sexo, faixa etária e local de ocorrência. Resultados: Em Belo Horizonte ocorreram 44.123 óbitos no período analisado, dos quais 30,5% tiveram sua causa classificada como CG. Maiores proporções desses códigos foram observadas em crianças de 1 a 4 anos e em maiores de 60 anos. Os principais CG foram: outras causas mal definidas e as não especificadas de mortalidade (R99), pneumonia não especificada (J18.9), acidente vascular cerebral não especificado como hemorrágico ou isquêmico (I64) e septicemias (A41.9). Em 28,7% dos óbitos ocorridos em hospitais, a causa básica do óbito foi por CG, sendo essa proporção maior para óbitos domiciliares (36,9%). Maior diferença foi observada para os CG do capítulo XVIII da CID-10: 1,7% em hospitais e 16,9% para óbitos no domicílio. Conclusão: A magnitude dos CG nas estatísticas de mortalidade enfatiza sua importância na avaliação da qualidade da informação sobre causas de óbito

Inequities in intraurban areas in the distribution of risk factors for non communicable diseases, Belo Horizonte, 2010

Objective: In order to identify intraurban differentials, the prevalence of major protection and risk factors for non communicable chronic diseases were analyzed in nine health districts of Belo Horizonte, Minas Gerais, Brazil. Methods: Analysis of data from a telephone survey conducted with 2,000 adults in Belo Horizonte, in 2010, using the average linkage method for cluster analysis among the health districts, using sociodemographic variables (education, race and marital status). The study compared the prevalence of risk factors for non communicable diseases among the health districts. Results: Four clusters were identified. The best socio-demographic indicators were found in cluster 4 (South Central health district), which also showed a higher prevalence of protective factors such as higher consumption of fruits and vegetables, higher frequency of physical activity practice in the free time, use of ultraviolet protection, higher proportion of ex-smokers, and lower prevalence of whole milk and high-fat meat consumption. As a risk factor, cluster 4 showed a higher proportion of alcohol abuse. Cluster 1, with the worst socio-demographic indicators, concentrated more risk factors such as consumption of whole milk, low regular consumption of fruit and vegetables, and lower practice of physical activity in the free time. The most frequent protective indicators in cluster 1 were the regular consumption of beans, having breakfast at home, and lower alcohol abuse. Conclusion: Intra-urban differences were found in the distribution of risk and protection factors or non transmissible diseases, these differences can support planning aimed at actions for greater equity in health