Morbidade materna extremamente grave a partir dos registros de internação hospitalar do Sistema Único de Saúde: algoritmo para identificação dos casos Extremely severe maternal morbidity in Brazilian National Health System hospital registers: an algorithm for identification of cases

Abstract

OBJETIVOS: identificar os códigos de procedimentos constantes no Sistema de Informação Hospitalar - Sistema Único de Saúde (SIH-SUS) considerados como Morbidade Materna Extremamente Grave (MMEG) e construir um algoritmo para o manejo/preparação da base de dados de Autorização de Internação Hospitalar visando a captura dos casos de MMEG neste banco de dados. MÉTODOS: utilizaram-se os dados do SIH-SUS fornecidos pela Secretaria de Saúde de Juiz de Fora e referem se as internações ocorridas no SUS no período de 2006-2007. Foram selecionadas todas as internações cujo diagnóstico principal compreendia todo o capítulo XV da Classificação Internacional de Doenças (CID10) - Complicações da gravidez, aborto, parto e puerpério e/ou internações em que procedimentos obstétricos foram realizados. Para identificação dos procedimentos no SIH-SUS, considerados como MMEG, adotaram-se os critérios propostos pela Organização Mundial da Saúde. O algoritmo foi desenvolvido no software Microsoft Access. RESULTADOS: foram capturados 326 casos de MMEG entre as 8620 mulheres selecionadas, perfazendo uma taxa de 37,8/1000 mulheres. Os procedimentos mais frequentes foram transfusão de hemoderivados, "permanência a maior" e pré-eclampsia grave/eclâmpsia, com prevalências de 15,7/1000, 9,5/1000 e 8,2/1000, respectivamente. CONCLUSÕES: o algoritmo utilizado pode otimizar o uso do SIH-SUS para a captação dos casos de MMEG e gerar informações para os serviços de vigilância da morbimortalidade materna e avaliação de cuidados obstétricos.OBJECTIVES: to identify codes for constant procedures in the Brazilian National Health System's Hospital Information System (SIH-SUS) deemed to be cases of Extremely Severe Maternal Morbidity (MMEG) and to develop an algorithm to manage/prepare an AIH database, with a view to identifying cases of MMEG in this database. METHODS: the data used were from the SIH-SUS supplied by the Juiz de Fora Health Secretary and refer to admissions to SUS hospitals between 2006 and 2007. The study covered all admissions where the principal diagnosis involved all of Chapter XV of CID10 - complications of pregnancy, miscarriage, delivery and puerperium and/or admissions to hospital involving obstetric procedures. For identification of SIH-SUS procedures deemed to be MMEG, the criteria proposed by the WHO were used. The algorithm was developed using Microsoft Access. RESULTS: 326 cases of MMEG were found among the 8620 women selected, constituting a rate of 37. 8/1000 women. The most frequent procedures were transfusion of blood products, "a longer stay" and severe pre-eclampsia/eclampsia, with a prevalence of 15. 7/1000, 9. 5/1000 and 8. 2/1000, respectively. CONCLUSIONS: the algorithm used may optimize the use of the SIH-SUS for identifying cases of MMEG and generating information for maternal morbidity and mortality surveillance services and the evaluation of obstetric care