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Tipo: Tese
Título: Qualidade dos registros de dados sobre acidentes de trabalho fatais no Brasil.
Autor(es): Batista, Adriana Galdino
Autor(es): Batista, Adriana Galdino
Abstract: Introdução- Acidentes de trabalho fatais (ATF) representam uma carga social e econômica expressiva. No mundo, os acidentes de trabalho são responsáveis por 17% das mortes relacionadas ao trabalho. A mortalidade por acidentes de trabalho é estimada em 10,8/100.000 trabalhadores, semelhante à estimada para o Brasil, de 10,0/100.000 trabalhadores segurados. Os ATF são objeto da vigilância em saúde, que envolve a produção sistemática de informações úteis para a prevenção e a busca pela garantia dos direitos dos trabalhadores a trabalho seguro e saudável. Dados de registros de casos, organizados em diversos sistemas de informação, estão disponíveis no Brasil para o monitoramento, podendo ser universais, parciais limitados aos segurados pela Previdência Social, ou dentro desta, os restritos ao seguro compulsório específico para agravos relacionados ao trabalho. Apesar da sua importância, a qualidade e cobertura desses registros nos sistemas de informação estão comprometidas, limitando a precisão das medidas epidemiológicas e empobrecendo decisões da gestão no que diz respeito às políticas de saúde do trabalhador. Além dos problemas de qualidade comuns aos registros de todos os eventos de saúde, agravos relacionados ao trabalho, por refletirem conflitos entre o capital e o trabalho, bem como interesses pecuniários, são ainda mais afetados por essas imprecisões. Embora o sub-registro de casos de ATF venha sendo alvo de estudos, pouco se sabe sobre a completude, inconsistências e registros como ignorados de dados de interesse sobre esses agravos no Brasil. Objetivos- Esta pesquisa teve como objetivos: 1) identificar e descrever os sistemas de informação cujos dados permitem o reconhecimento de ATF, bem como o seu uso em publicações científicas no Brasil; 2) Estimar a qualidade do registro de dados sobre ATF, nos Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) e Sistema de Informação de Agravos de Notificação para os acidentes de trabalho graves (Sinan-AT), analisando os padrões espaciais e temporais; e 3) identificar fatores associados à qualidade do registro do campo acidente de trabalho <acidtrab> no SIM. Métodos- Estudo 1) Esta pesquisa documental sistematiza os sistemas de informação disponíveis de instituições públicas que contemplam dados sobre ATF no Brasil. São apresentadas as características desses sistemas, fluxos e respectivas barreiras potenciais para a qualidade da informação. Um levantamento bibliométrico foi realizado para estimar a extensão do uso desses sistemas em artigos, teses e dissertações para o período de 2000 a 2014. Estudo 2) Do SIM foram extraídos os registros de óbitos por Causas Externas para análise da qualidade do preenchimento do campo <acidtrab> que informa se o caso foi acidente de trabalho. Do Sinan analisaram-se as notificações de acidentes de trabalho graves para verificação do preenchimento do campo <evolucao> que permite a identificação dos casos fatais. Medidas foram relativas ao preenchimento e o uso da opção “ignorado”. Estudo 3) Este é um estudo transversal conduzido com dados sobre óbitos por causas externas, de 18 a 65 anos, entre 1998 e 2013. A qualidade do preenchimento foi analisada por duas variáveis: 1) registro como ignorado R-IGN (sim/não); 2) registros ausentes ou com respostas inconsistentes R-AUS (sim/não). Os preditores foram o sexo, raça/cor, grupo de ocupação, região de registro, local do óbito, fonte de informação e atestante. Empregou-se a regressão logística múltipla para identificar fatores associados...
Palavras-chave: Acidentes de trabalho
Acidentes de Trabalho Fatais (ATF)
Mortalidade por acidentes de trabalho
Sistemas de Informação
Registros de dados
CNPq: Saúde Coletiva
País: brasil
Sigla da Instituição: ISC-UFBA
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/21620
Data do documento: 10-Mar-2017
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