Limitações do uso da base de dados DATASUS como fonte primária de dados em pesquisas em cirurgia: uma revisão de escopo
Notice bibliographique
Résumé
RESUMO Objetivo: o DATASUS é o departamento do SUS responsável por disponibilizar dados de saúde que são empregados como fonte primária de dados em diversos estudos sobre cirurgia e especialidades cirúrgicas, embora principais limitações não tenham sido revisadas anteriormente. O objetivo deste trabalho é sintetizar as informações de estudos sobre cirurgia que utilizaram sistemas do DATASUS como fonte de dados, identificando as principais lacunas. Métodos: uma revisão de escopo foi conduzida de acordo com o método PRISMA-ScR para a identificação de trabalhos sobre cirurgia, e outras especialidade cirúrgicas, que utilizaram a plataforma DATASUS como fonte primária de dados. Nenhuma restrição foi imposta em relação ao tipo de estudo ou ano de publicação. A Teoria Fundamentada em Dados foi utilizada para a análise do conteúdo dos artigos. Resultados: 248 trabalhos foram inicialmente analisados e 47 foram incluídos na análise final deste estudo. Os artigos originais incluídos foram publicados entre 2009 e 2022, maioria (12,76%, n=6) foi publicada na Revista do Colégio Brasileiro de Cirurgiões. Estudos retrospectivos (40,43%, n=19) foram o tipo de estudo mais comum encontrado. A análise dos artigos identificou quatro domínios predominantes na literatura científica acerca das limitações do uso de DATASUS em pesquisas em cirurgia: falta de dados, confiabilidade, precisão e integralização dos dados. Conclusão: os sistemas de informação dispostos no DATASUS constituem a maior fonte de informações sobre o SUS, porém a literatura científica sobre a qualidade dos dados dispostos nestes sistemas permanece escassa e trabalhos direcionados a mensurar essa métrica são necessários.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».