Causas de defunción mal definidas en las provincias de Argentina, 2001-2013

Abstract

El objetivo fue analizar los niveles y tendencias en el porcentaje de muertes con causas mal definidas en las provincias de Argentina, durante los años 2001 a 2013. Este fue un estudio descriptivo, de tipo cuantitativo. Se utilizó la base de datos de registros de defunción de la Dirección de Estadísticas e Información en Salud. A partir del porcentaje de defunciones con causas mal definidas, se clasificó a las provincias según niveles de exactitud: alta (<5%), buena (≥ 5% <10%), regular (≥ 10% <20%) y baja (≥ 20%). Se analizó la distribución relativa de las muertes según el grupo de códigos más frecuentes: signos y síntomas (R00-R69), hallazgos anormales clínicos y de laboratorio (R70-R94) y causas desconocidas y mal definidas propiamente dichas (R95-R99). La tendencia temporal se estableció mediante el cambio porcentual. En 11 provincias la exactitud fue alta, en 5 buena y en 8 regular. En todas las jurisdicciones, los códigos más frecuentes fueron las causas desconocidas o mal definidas propiamente dichas, aunque éstas fueron proporcionalmente menos importantes en las provincias con nivel alto de exactitud. Además, en este grupo de jurisdicciones se observaron las reducciones más importantes del porcentaje de causas mal definidas. Solo dos provincias con niveles intermedios de exactitud presentaron la misma pauta. El análisis de las causas de muerte mal definidas, permitió reconocer problemas básicos en la información, y proporcionó indicios válidos para investigaciones futuras. Resulta de interés identificar las buenas prácticas implementadas en las provincias menos afectadas por este inconveniente.

The objective was to analyze levels and trends in the percentage of deaths with ill-defined causes in the provinces of Argentina, during the years 2001-2013. This was a quantitative descriptive study. Database of death records from the Department of Health Statistics and Information was used. From the percentage of deaths with ill-defined causes, provinces were classified into four accuracy levels: high (<5%), good (≥ 5% <10%), regular (≥ 10% <20%) and low (≥ 20%). The relative distribution of deaths was analyzed according to the group of more frequent codes: symptoms and signs (R00-R69), abnormal clinical and laboratory findings (R70-R94) and ill-defined and unknown causes of death (R95-R99). Time trend was established with the relative variation. Eleven provinces had an excellent level of accuracy, five provinces had a very good level of accuracy and eight provinces had a good level of accuracy. In all jurisdictions, the most common codes were the unknown or ill-defined causes, although they were proportionally less important in the provinces with high accuracy. Besides, the most significant reductions were observed in this group. Only two provinces with intermediate levels showed the same pattern. The analysis of the ill-defined causes of death identified the most basic problems in the information, and provided valid evidence to guide future research. It is interesting to analyze the good practices that have been implemented by the provinces that are less affected by this problem.