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标题：Acurácia em métodos de relacionamento probabilístico de bases de dados em saúde: revisão sistemática
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作者：Daniele Pinto da Silveira ; Elizabeth Artmann
期刊名称：Revista de Saúde Pública
印刷版ISSN：0034-8910
出版年度：2009
卷号：43
期号：5
页码：875-882
语种：Portuguese
出版社：Universidade de São Paulo
摘要：OBJETIVO: Analisar a literatura nacional e internacional sobre validade de métodos de relacionamentos nominais de base de dados em saúde, com ênfase nas medidas de aferição da qualidade dos resultados. MÉTODOS: Revisão sistemática de estudos de coorte, caso-controles e seccionais que avaliaram a qualidade dos métodos de relacionamento probabilístico de base de dados em saúde. Foi utilizada metodologia Cochrane para revisões sistemáticas. As bases consultadas foram as mais amplamente utilizadas: Medline, LILACS, Scopus, SciELO e Scirus. Não foi utilizado fi ltro temporal e os idiomas considerados foram: português, espanhol, francês e inglês. RESULTADOS: As medidas sumárias da qualidade dos relacionamentos probabilísticos foram a sensibilidade, a especifi cidade e o valor preditivo positivo. Dos 202 estudos identifi cados, após critérios de inclusão, foram analisados 33 artigos. Apenas seis apresentaram dados completos sobre as medidas-sumárias de interesse. Observam-se como principais limitações a ausência de revisor na avaliação dos títulos e dos resumos dos artigos e o não-mascaramento da autoria dos artigos no processo de revisão. Estados Unidos, Reino Unido e Nova Zelândia concentraram as publicações científi cas neste campo. Em geral, a acurácia dos métodos de relacionamento probabilístico de bases de dados variou de 74% a 98% de sensibilidade e 99% a 100% de especifi cidade. CONCLUSÕES: A aplicação do relacionamento probabilístico a bases de dados em saúde tem primado pela alta sensibilidade e uma maior fl exibilização da sensibilidade do método, mostrando preocupação com a precisão dos dados a serem obtidos. O valor preditivo positivo nos estudos aponta alta proporção de pares de registros verdadeiramente positivos. A avaliação da qualidade dos métodos empregados tem se mostrado indispensável para validar os resultados obtidos nestes tipos de estudos, podendo ainda contribuir para a qualifi cação das grandes bases de dados em saúde disponíveis no País.
其他摘要：OBJECTIVE: To analyze both national and international literature on validity of record linkage procedure of health databases focusing on quality assessment of results. METHODS: A systematic review of cohort, case-control, and cross-sectional studies that evaluated quality of probabilistic record linkage of health databases was conducted. Cochrane methodology of systematic reviews was used. The following databases were widely searched: Medline, LILACS, Scopus, SciELO and Scirus. A time fi lter was not applied and articles were searched in the following languages: Portuguese, Spanish, French and English. RESULTS: Summary measures of the quality of probabilistic record linkage were sensitivity, specifi city, and positive predictive value. There were identifi ed 202 studies, and after applying the inclusion criteria, a total of 33 articles were reviewed. Only six had complete data on the summary measures of interest. The main limitations were: no reviewer to evaluate titles and abstracts; and no blinding of the article’s authors in the review process. Most scientifi c publications in this fi eld were from the United States, United Kingdom, and New Zealand. Overall, the accuracy of probabilistic record linkage of databases ranged from 74% to 98% sensitivity and 99% to 100% specifi city. CONCLUSIONS: Probabilistic record linkage of health databases has notably been characterized by high sensitivity and greater fl exibility of the procedure’s sensitivity, indicating concern with data accuracy. The positive predictive value in studies shows a high proportion of truly positive record pairs. The quality assessment of these procedures has been proved essential for validating the results obtained in these studies, and can also contribute to improve large health databases available in Brazil.
关键词：Sistemas de Informação; Modelos Estatísticos; Gerenciamento de Informação; Bases de Dados Estatísticos; Relações Interinstitucionais; Revisão.
其他关键词：Information Systems; Models; Statistical; Information Management; Statistical Databases; Interinstitutional Relations; Review.