Acurácia em métodos de relacionamento probabilístico de bases de dados em saúde: revisão sistemática Perfeccionamiento en métodos de relacionamiento probabilístico de bases de datos en salud: revisión sistemática Accuracy of probabilistic record linkage applied to health databases: systematic review - Daniele Pinto da Silveira; Elizabeth Artmann (Revista de Saúde Pública, 2009)
OBJETIVO: Analisar a literatura nacional e internacional sobre validade de métodos de relacionamentos nominais de base de dados em saúde, com ênfase nas medidas de aferição da qualidade dos resultados. MÉTODOS: Revisão sistemática de estudos de coorte, caso-controles e seccionais que avaliaram a qualidade dos métodos de relacionamento probabilístico de base de dados em saúde. Foi utilizada metodologia Cochrane para revisões sistemáticas. As bases consultadas foram as mais amplamente utilizadas: Medline, LILACS, Scopus, SciELO e Scirus. Não foi utilizado filtro temporal e os idiomas considerados foram: português, espanhol, francês e inglês. RESULTADOS: As medidas sumárias da qualidade dos relacionamentos probabilísticos foram a sensibilidade, a especificidade e o valor preditivo positivo. Dos 202 estudos identificados, após critérios de inclusão, foram analisados 33 artigos. Apenas seis apresentaram dados completos sobre as medidas-sumárias de interesse. Observam-se como principais limitações a ausência de revisor na avaliação dos títulos e dos resumos dos artigos e o não-mascaramento da autoria dos artigos no processo de revisão. Estados Unidos, Reino Unido e Nova Zelândia concentraram as publicações científicas neste campo. Em geral, a acurácia dos métodos de relacionamento probabilístico de bases de dados variou de 74% a 98% de sensibilidade e 99% a 100% de especificidade. CONCLUSÕES: A aplicação do relacionamento probabilístico a bases de dados em saúde tem primado pela alta sensibilidade e uma maior flexibilização da sensibilidade do método, mostrando preocupação com a precisão dos dados a serem obtidos. O valor preditivo positivo nos estudos aponta alta proporção de pares de registros verdadeiramente positivos. A avaliação da qualidade dos métodos empregados tem se mostrado indispensável para validar os resultados obtidos nestes tipos de estudos, podendo ainda contribuir para a qualificação das grandes bases de dados em saúde disponíveis no País. OBJETIVO: Analizar la literatura nacional e internacional sobre validez de métodos de relacionamientos nominales de base de datos en salud, con énfasis en las medidas de confirmación de la calidad de los resultados. MÉTODOS: Revisión sistemática de estudios de cohorte, caso-controles y seccionales que evaluaron la calidad de los métodos de relacionamiento probabilístico de base de datos en salud. Fue utilizada metodología Cochrane para revisiones sistemáticas. Las bases consultadas fueron las más ampliamente utilizadas: Medline, LILACS, Scopus, SciELO y Scirus. No fue utilizado filtro temporal y los idiomas considerados fueron: portugués, español, francés e inglés. RESULTADOS: Las medidas rápidas de la calidad de los relacionamientos probabilísticos fueron la sensibilidad, la especificidad y el valor predictivo positivo. De los 202 estudios identificados, posterior a los criterios de inclusión, fueron analizados 33 artículos. Sólo seis presentaron datos completos sobre las medidas-rápidas de interés. Se observan como principales limitaciones la ausencia de revisor en la evaluación de los títulos y de los resúmenes de los artículos y el no-ocultamiento de la autoría de los artículos en el proceso de revisión. Estados Unidos, Reino Unido y Nueva Zelandia concentraron las publicaciones científicas en este campo. En general, el perfeccionamiento de los métodos de relacionamiento probabilístico de bases de datos varió de 74% a 98% de sensibilidad y 99% a 100% de especificidad. CONCLUSIONES: La aplicación de relacionamiento probabilístico a bases de datos en salud se ha priorizado por la alta sensibilidad y mayor flexibilización de la sensibilidad del método, mostrando preocupación con la precisión de los datos que se obtendrán. El valor predictivo positivo en los estudios apunta alta proporción de pares de registros verdaderamente positivos. La evaluación de la calidad de los métodos empleados se ha mostrado indispensable para validar los resultados obtenidos en estos tipos de estudios, pudiendo aún contribuir para la calificación de las grandes bases de datos en salud disponibles en el País. OBJECTIVE: To analyze both national and international literature on validity of record linkage procedure of health databases focusing on quality assessment of results. METHODS: A systematic review of cohort, case-control, and cross-sectional studies that evaluated quality of probabilistic record linkage of health databases was conducted. Cochrane methodology of systematic reviews was used. The following databases were widely searched: Medline, LILACS, Scopus, SciELO and Scirus. A time filter was not applied and articles were searched in the following languages: Portuguese, Spanish, French and English. RESULTS: Summary measures of the quality of probabilistic record linkage were sensitivity, specificity, and positive predictive value. There were identified 202 studies, and after applying the inclusion criteria, a total of 33 articles were reviewed. Only six had complete data on the summary measures of interest. The main limitations were: no reviewer to evaluate titles and abstracts; and no blinding of the article's authors in the review process. Most scientific publications in this field were from the United States, United Kingdom, and New Zealand. Overall, the accuracy of probabilistic record linkage of databases ranged from 74% to 98% sensitivity and 99% to 100% specificity. CONCLUSIONS: Probabilistic record linkage of health databases has notably been characterized by high sensitivity and greater flexibility of the procedure's sensitivity, indicating concern with data accuracy. The positive predictive value in studies shows a high proportion of truly positive record pairs. The quality assessment of these procedures has been proved essential for validating the results obtained in these studies, and can also contribute to improve large health databases available in Brazil.