Avaliação da não completude das notificações compulsórias de dengue registradas por município de pequeno porte no Brasil

Abstract

Resumo O objetivo deste artigo é analisar a completude dos campos de notificações de dengue registradas em um município de pequeno porte no Brasil, no período de 2007 a 2015. Estudo descritivo com abordagem quantitativa, composto pela totalidade de registros disponíveis no Sistema Nacional de Agravos de Notificação. Analisou-se o número absoluto e o percentual de não preenchimento das variáveis chave, obrigatórias e essenciais das fichas de notificação de dengue e com a finalidade de avaliar os graus de não completude, adotou-se escore proposto por Romero e Cunha. Foi calculado o coeficiente não paramétrico de correlação linear de Spearman (rs), sendo precedido pela verificação da distribuição dos dados através do teste de Kolmogorov Smirnov. A proporção de informações ignoradas foi elevada para a maioria das variáveis e para algumas, as tendências de não completude no decorrer dos anos foram decrescentes e estatisticamente significantes. A qualidade dos dados foi, em sua maioria, classificada como regular e muito ruim, tornando-se imprescindível o estabelecimento de estratégias no processo de capacitação das equipes de saúde que atuam na atenção primária, para a sensibilização e conscientização da importância da qualidade no registro das notificações compulsórias.Abstract This article aims to analyze the completeness of the dengue fever notifications registered in a small municipality in Brazil, from 2007 to 2015. It involved a descriptive study with a quantitative approach, composed of the totality of records available in the National System of Notifiable Diseases. The absolute number and percentage of non-fulfillment of the key, mandatory and essential variables of the dengue notification forms were analyzed, and a score proposed by Romero e Cunha was used to assess the degree of non-completeness. The non-parametric linear correlation coefficient of Spearman (rs) was calculated, being preceded by the verification of the distribution of the data through the Kolmogorov Smirnov test. The proportion of information ignored was high for most of the variables and for some trends of non-completeness over the years were decreasing and statistically significant. The quality of the data was mostly classified as regular and very poor, making it imperative to establish strategies in the process of qualification of health teams that work in primary care, to raise awareness of the importance of quality in the registration of compulsory notifications.