Qualificação e imputação de dados sobre satisfação de hipertensos cadastrados na estratégia saúde da família / Eligibility and imputation of data on satisfaction of hypertensive registered in the Family Health Strategy.

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

24/02/2012

RESUMO

A qualidade das informações tem sido objeto de interesse particularmente na área da saúde. Sabe-se que a incompletude de informações é um problema muito comum nos sistemas de informação e em estudos epidemiológicos. Desta forma, tem-se como solução a imputação de dados, onde são criados conjunto de dados artificialmente completos passíveis de análise estatística. Esse estudo objetivou analisar a qualidade dos dados do HIPERDIA e dos itens sobre satisfação de usuários hipertensos da Estratégia Saúde da Família no município de João Pessoa/PB sobre o serviço e o uso de métodos de imputação para dados faltantes. Os dados secundários foram obtidos da segunda via do HIPERDIA, dos hipertensos cadastrados entre 2006/2007 em 36 equipes de Saúde da Família, resultando numa amostra representativa de 343 usuários do município de João Pessoa/PB. Como fonte primária foi construído um instrumento composto por 8 dimensões essenciais da atenção básica, mensurados na Escala de Likert variando de 0 a 5. As técnicas foram aplicadas para o método de Imputação Única: Substituição por um Valor de Tendência Central (TC), Hot Deck, Estimativa de Máxima Verossimilhança (MV) e Regressão Logística Multinomial (RLM), sendo comparados através do percentual de acerto, erro médio quadrado (RMSE) e erro percentual médio absoluto (MAPE). Foi construída a simulação de dois cenários amostrais distintos com diferentes proporções de dados faltantes (5%,10%, 15%, 30% e 40%). Na comparação dos métodos de imputação, para cenário com variável apresentando um tipo de resposta sobrepondo às outras, o método de TC foi o que obteve melhor performance, seguido do método de RLM. Para o cenário com homogeneidade de frequencia de respostas, o melhor método foi o de RLM. O estudo permitiu demonstrar que ainda existem falhas no preenchimento do HIPERDIA e que a imputação permitiu resgatar as características da representação dos dados originais, verificando que os métodos de imputação adotados trouxeram fidedignidade e diminuição de vieses na amostra para proporções de até 40% de dados faltantes.

ASSUNTO(S)

hiperdia hipertensão qualidade dos dados falta de dados imputação saude coletiva hypertension hiperdia data quality missing data imputation

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