El documento habla sobre las bases de datos de mortalidad de la OPS/OMS. Explica que las fuentes de datos incluyen institutos nacionales de estadística y ministerios de salud de varios países. Describe las principales variables de las bases de datos como causas de defunción, edad, sexo y nivel subnacional. También discute el problema de los "códigos basura" y propone una tipología para clasificarlos.

1. Bases de datos de mo rtalidad Pat ricia Nilda Soliz Info rmación y Análisis HA/OPS

2. Guión Fuentes de datos Calidad de la información % de subregistro, % mal definidas Consulta específica “ga rbage codes”

3. Fuentes Institutos Nacionales de Estadística México, Ecuador, El Salvador, Perú Ministe rios de Salud República Dominicana, Brasil, Colombia

4. Base de datos de Mo rtalidad P rincipales variables /solicitud anual a los países * Defunciones: datos individuales, con las siguientes especificaciones: Sexo Causa básica de defunción edad (en ho ras , días, meses, años) Causas asociadas *A pa rtir de 2009 se solicitan más variables Nivel subnacional Pe rsona que certifico la defunción Nivel de escola ridad Etnia Luga r de ocurrencia de la defunción Atención médica

5. Sub registro % circa 2007 Fuente OPS /OMS. Sistema de info rmación de mortalidad ;

6. Disponibilidad 1950-2010 Fuente OPS /OMS. Sistema de info rmación de mortalidad ;

7. Ga rbage code Utilidad Significado, inte rpretación Nombre Propuesta de tipos y causas

8. Tipología “garbage codes” Consideraciones para su clasificación: - probabilidad de que la condición puede ser causa básica de defunción - de que proporcionen información de localización no especificada o ambigua - representan causas intermedias o intervinientes Algorithms for enhacing public helath utility of national causes-of-death-data

9. Causas que no pueden ser o no deberían ser consideradas causa básica de defunción ejemplos - Capítulo XVIII Signos y síntomas mal definidos - Hipertensión esencial (primaria) - Aterosclerosis - Paraplejía y cuadriplejia Tipología “garbage codes” Algorithms for enhacing public helath utility of national causes-of-death-data

10. 2 . Causas intermedias de muerte ejemplos - Insuficiencia cardiaca - Septicemia - Peritonitis - Osteomielitis - Embolismo pulmonar Tipología “garbage codes” Algorithms for enhacing public helath utility of national causes-of-death-data

11. 3 . Causas inmediatas de muerte ejemplos - Coagulación intravascular diseminada [síndrome de desfibrinación] - Paro cardiaco - Insuficiencia respiratoria Tipología “garbage codes” Algorithms for enhacing public helath utility of national causes-of-death-data

12. 4 . Causas no especificadas ejemplos - Tumor maligno de sitios no especificados - Tumor maligno de otros sitios y de los mal definidos del sistema respiratorio y de los órganos intratorácicos - Tumor benigno de otros órganos genitales femeninos y de los no especificados - Infección bacteriana, no especificada Tipología “garbage codes” Algorithms for enhacing public helath utility of national causes-of-death-data

13. Ga rbage codes circa 2007 Source: Algorithms for enhancing public health utility of national causes of death data IHME Fuente OPS /OMS. Sistema de info rmación de mortalidad ;

14. 20% son ga rbage codes Causas inte rmedias son el tipo más importante de GC (44%) Mal definidas y diez causas representan el 80% Fuente OPS /OMS. Sistema de info rmación de mortalidad ; 2.7 I51 Complications and ill-defined descriptions of heart disease 2.7 J96 Respiratory failure, not elsewhere classified 2.8 J69 Pneumonitis due to solids and liquids 3.2 N19 Unspecified renal failure 3.4 X59 Exposure to unspecified factor 5.2 C80 Malignant neoplasm without specification of site 5.4 N18 Chronic renal failure 6.1 I10 Essential (primary) hypertension 8.7 A41 Other septicaemia 17.3 I50 Heart failure 26.43 R00-R99 ill -defined % ICD-10 Causes

15. Garbage Codes Nivel subnacional 2008 Mexico Argentina Fuente OPS /OMS. Sistema de info rmación de mortalidad ;

16. Garbage codes