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Acurácia do relacionamento probabilístico de registros na identificação de óbitos em uma coorte de pacientes com insuficiência cardíaca descompensada
Accuracy of probabilistic record linkage for identifying deaths in a cohort of patients with decompensated heart failure
Registro en:
SPINETI, Pedro Pimenta de Mello, et al. Acurácia do relacionamento probabilístico de registros na identificação de óbitos em uma coorte de pacientes com insuficiência cardíaca descompensada. Cadernos de Saúde Pública, v, 32, n. 1, p. 1-8, 2016.
0102-311X
10.1590/0102-311X00097415
Autor
Spineti, Pedro Pimenta de Mello
Souza, Andrea Silvestre de
Feijó, Luiz Augusto
Garcia, Marcelo Iorio
Xavier, Sergio Salles
Resumen
O relacionamento probabilístico de registros vem sendo cada vez mais empregado na identificação de desfechos em estudos de coorte. O objetivo deste trabalho foi avaliar a acurácia deste método na identificação de óbitos em uma coorte de 450 pacientes admitidos em um hospital universitário por insuficiência cardíaca descompensada, em um período de seis anos. O estado vital dos membros da coorte foi determinado a partir dos registros no prontuário eletrônico dos pacientes (padrão-ouro). O software OpenRecLink foi utilizado para relacionar os registros da coorte com aqueles da base do Sistema de Informações de Mortalidade, visando à identificação de óbitos. Apenas 53,6% pacientes apresentavam estado vital conhecido ao final do seguimento e destes 59,3% haviam falecido. O método apresentou sensibilidade de 97,9%, especificidade de 100%, valor preditivo positivo de 100%, valor preditivo negativo de 97% e acurácia de 98,8%. Esses resultados sugerem que o relacionamento probabilístico de registros é uma valiosa ferramenta na identificação de óbitos para estudos de coorte. Probabilistic record linkage has been used increasingly to identify outcomes in cohort studies. This study aimed to assess the method's accuracy for identifying deaths in a cohort of 450 patients admitted to a university hospital for decompensated heart failure over a six-year period. Vital status of cohort members was determined from electronic patient file data (gold standard). OpenRecLink software was used to link cohort records with those from the Mortality Information System, aimed at identifying deaths. Only 53.6% of patients had vital status known at the end of follow-up, and 59.3% of these had died. The method showed 97.9% sensitivity, 100% specificity, 100% positive predictive value, 97% negative predictive value, and 98.8% accuracy. The results suggest probabilistic record linkage as a valuable tool for identifying deaths in cohort studies.
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