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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorMAIA, Lívia Teixeira de Souza-
dc.contributor.authorALBUQUERQUE, Williany Joycielle da Silva-
dc.date.accessioned2025-04-16T11:24:33Z-
dc.date.available2025-04-16T11:24:33Z-
dc.date.issued2025-04-10-
dc.date.submitted2025-04-14-
dc.identifier.citationALBUQUERQUE, Williany Joycielle da Silva. Evolução Temporal de Distribuição das Causas de Mortalidade Pouco Úteis (Códigos Garbage) em menores de um ano no estado de Pernambuco (2006 a 2022). 2025. 31 f. TCC (Graduação em Saúde Coletiva) - Centro Acadêmico de Vitória, Universidade Federal de Pernambuco, Vitória de Santo Antão, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/62345-
dc.description.abstractOs Códigos Garbage (CG) se referem às causas de morte mal definidas, comprometendo a utilidade dessas informações para a saúde pública, seja por falta de assistência adequada ou por diagnósticos imprecisos. O uso de CG no Sistema de Informação de Mortalidade (SIM) prejudica a qualidade dos dados de óbito, bem como a redução dessas causas mal definidas, que é um indicador relevante para avaliar a melhoria na qualidade dos registros e na formulação de políticas de saúde. Desde 2005, o Ministério da Saúde implementou programas para aprimorar esses registros, os quais possibilitaram a correta classificação das causas de óbito, especialmente se tratando de informações relevantes para crianças, que é um grupo que enfrenta mudanças significativas nas causas de morte. Nessa perspectiva, determina-se que o objetivo dessa pesquisa é analisar a evolução temporal e a distribuição das causas de mortalidade pouco úteis em crianças residentes no estado de Pernambuco entre 2006 e 2022. Assim, realizou-se um estudo quantitativo, descritivo e ecológico sobre as causas pouco úteis de mortalidade em menores de 1 ano em Pernambuco (2006–2022), utilizando dados do SIM (TabNet/DATASUS), cuja causa básica de óbito se enquadra nos Códigos Garbage (CG), conforme classificação do Estudo da Carga Global de Doenças (Global Burden of Disease – GBD, 2015). Desse modo, a proporção de CG foi calculada em relação ao total de óbitos; a tendência temporal foi analisada por joinpoint regression, e a distribuição espacial, mapeada por quartis em dois períodos (2006–2014 e 2015–2022). Dos óbitos em menores de 1 ano, 3,09% foram classificados como CG. A tendência geral mostrou declínio não significativo, com padrões distintos: aumento das causas terminais (Tipo 3) e redução das causas mal definidas (Tipo 5) até 2017, seguido de tendência de alta. A análise espacial revelou que municípios do Agreste e Sertão tiveram proporções mais altas que os da Região Metropolitana do Recife e Litoral, refletindo desigualdades no acesso à saúde e na capacitação para preenchimento adequado da declaração de óbito. Apesar da redução das causas mal definidas, o aumento das causas terminais e as disparidades regionais evidenciam desafios na qualidade dos registros. Portanto, os resultados reforçam a necessidade de capacitação profissional, vigilância epidemiológica territorializada e políticas públicas direcionadas às áreas mais vulneráveis. Melhorar a precisão dos dados é essencial para planejar intervenções eficazes na redução da mortalidade infantil em Pernambuco.pt_BR
dc.format.extent31p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsembargoedAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectMortalidade infantilpt_BR
dc.subjectCausa básica de mortept_BR
dc.subjectRegistros de mortalidadept_BR
dc.titleEvolução temporal e distribuição das causas de mortalidade pouco úteis (códigos garbage) em menores de um ano no estado de Pernambuco (2006 a 2022)pt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0839551510303661pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4988844256076498pt_BR
dc.description.abstractxGarbage Codes (GCs) refer to ill-defined causes of death, compromising the usefulness of this information for public health, whether due to inadequate healthcare or inaccurate diagnoses. The use of GC in the Mortality Information System (SIM) undermines the quality of death data, as well as the reduction of these ill-defined causes, which is a relevant indicator for assessing improvements in record quality and the formulation of health policies. Since 2005, the Ministry of Health has implemented programs to enhance these records, enabling the correct classification of causes of death, especially concerning information relevant to children, a group that undergoes significant changes in causes of mortality. From this perspective, the objective of this research is to analyze the temporal evolution and distribution of garbage-code mortality causes among children residing in the state of Pernambuco between 2006 and 2022. Thus, a quantitative, descriptive, and ecological study was conducted on garbage-code mortality causes in children under 1 year of age in Pernambuco (2006–2022), using data from SIM (TabNet/DATASUS), where the underlying cause of death falls under Garbage Codes (GC), as classified by the Global Burden of Disease (GBD, 2015) study. The proportion of GC was calculated in relation to total deaths; the temporal trend was analyzed using joinpoint regression, and the spatial distribution was mapped by quartiles in two periods (2006–2014 and 2015–2022). Among deaths in children under 1 year, 3.09% were classified as GC. The overall trend showed a non-significant decline, with distinct patterns: an increase in terminal causes (Type 3) and a reduction in ill-defined causes (Type 5) until 2017, followed by an upward trend. Spatial analysis revealed that municipalities in the Agreste and Sertão regions had higher proportions than those in the Recife Metropolitan Region and coastal areas, reflecting inequalities in healthcare access and training for proper death certificate completion. Despite the reduction in ill-defined causes, the increase in terminal causes and regional disparities highlight challenges in data quality. The results reinforce the need for professional training, localized epidemiological surveillance, and public policies targeted at more vulnerable areas. Improving data accuracy is essential for planning effective interventions to reduce infant mortality in Pernambuco.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências da Saúde::Saúde Coletivapt_BR
dc.degree.departament::(CAV-NSC) - Núcleo de Saúde Coletivapt_BR
dc.degree.graduation::CAV-Curso de Saúde Coletivapt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localVitória de Santo Antãopt_BR
Aparece en las colecciones: (CAV) TCC - Saúde Coletiva

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