Adrian Puello; Junaid Bhatti; Louis-Rachid Salmi
Escuela de Salud Publica, Universidad Autónoma de Santo Domingo, Santo Domingo, Dominican Republic. Send correspondence to: Adrian Puello, apuello60@uasd.edu.do
Douglas Hospital Research Centre, Montreal, Quebec, Canada ,
Escuela de Salud Publica, Universidad Autónoma de Santo Domingo, Santo Domingo, Dominican Republic. Send correspondence to: Adrian Puello, apuello60@uasd.edu.do
Douglas Hospital Research Centre, Montreal, Quebec, Canada ,
RESUMENOBJETIVO: evaluar v la factibilidad de la linkage semiautomática de
los registros de Casos de Lesiones por accidentes de tránsito (LAT) de
Diferentes conjuntos de Datos en Países de Ingresos bajos y medianos.MÉTODOS:
La Población de estudio la constituían los Casos de LAT ocurridos en la
República Dominicana en el 2010 y Registrados en los conjuntos de Datos
de la Policía y del Seguro Nacional de Salud. Despues
De ELIMINAR los Casos Duplicados y Corregir la notification de
defunciones A partir de los Datos forenses, se vincularon los registros
de LAT de la Policía y el Seguro de Enfermedad si los Casos
correspondían a La Misma provincia, Fecha de colisión y sexo, y la era age con similares Una Diferencia no superiores a años Cinco. Se evaluó la probability de Aparecer unicamente en uno de los
conjuntos de Datos Mediante la ONU modelo de regresión logística
polinómica.RESULTADOS:
Uno de Cada duplicado registros del cinco ESTABA (21,1% de los 6 396
registros de la Policía y 16,2% de los 6 178 registros del Seguro). En el conjunto de Datos del Seguro Nacional de Salud se registraron 43 de las 417 defunciones Como unicamente lesionados. Mediante
el Método de Captura-recaptura se CALCULO Que en Ambos conjuntos de
Datos se registraban uno de cinco Cada Casos de LAT. Las
Características Asociadas con Una probability alcalde (P <0,05) de
Aparecer unicamente en el conjunto de Datos de la Policía were el sexo
femenino (Razón de Posibilidades Ajustada [OR] = 2,5), La Edad ≥ 16 años
(OR =
1,7), la colisión en las Regiones del Nordeste de Cibao (OR = 4,1) y
Valdesia (OR = 6,4), el día del accidente de martes a sábado (OR de 1,5 a
2,9 ), el mes del accidente de octubre de diciembre (OR de 1,6 a 4,5) y
los ocupantes de Vehículos de cuatro ruedas (OR = 5,4) o camiones (OR =
5,3).CONCLUSIONES: Los Procedimientos sistemáticos de Vinculación
semiautomatizada se mostraron factibles párr evaluar v la carga de LAT
en la República Dominicana, y se podrian Mejorar Mediante la
Codificación Estandarizada de las notificaciones de LAT de la Policía y
del Seguro Nacional de Salud.
Palabras claves: Análisis de Datos; accidentes de tránsito; traumatismos Heridas Y; direction seguridad; Seguro de Salud; República Dominicana.
Los accidentes de tránsito (ITR) son un importante problema de salud pública, especialmente en los países de ingresos bajos y medianos (PIBM) donde se producen alrededor de 1,2 millones de muertes al año (1). Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), una limitación importante para reducir esta carga es la falta de sistemas de datos para proporcionar información completa, precisa y confiable (2, 3). Trabajo previo en PIMB mostró consistentemente que los registros de la policía, la fuente más citada de estadísticas ITR ITR a nivel internacional, de enorme subregistro (4, 5). El subregistro y la falta de información sobre los factores de riesgo locales se consideran los principales obstáculos en la implementación de medidas de prevención y control de RTI en PIMB (1 - 5).Varios estudios respondieron a esta brecha mediante la vinculación de los registros policiales con conjuntos de datos de atención de salud, tales como registros de emergencia y ambulancias y el uso de captura - recaptura métodos para documentar el grado de subregistro (6, 7). La principal limitación de estos esfuerzos fue la vinculación manual de los registros, lo que resultó en una incapacidad para integrar estos métodos en la vigilancia RTI más allá del período de estudio (6-8). Vinculación semiautomático de los registros de RTI en un entorno LMIC podría ser una herramienta poderosa para desarrollar un sistema de vigilancia RTI rentable integradora y superar las limitaciones mencionadas anteriormente, pero esta herramienta rara vez ha sido probado en PIMB (8).La República Dominicana (RD) es un país de ingresos medios de la región de Latinoamérica y el Caribe, con una población de poco menos de 10 millones de habitantes distribuidos en 31 provincias (9). Regiones desarrolladas y las grandes ciudades concentran más del 60% de la población (9, 10). Al igual que otros PIMB, su economía ha crecido significativamente en la última década; transporte por carretera desempeña un papel esencial en este crecimiento, y más de 2,5 millones de vehículos se registró en 2010 (10). Las leyes de tránsito son comparables a los de los países de altos ingresos, aunque la conducción indisciplinada es común debido a los controles de tráfico adecuados son insuficientes. En consecuencia, la situación de RTI en la República Dominicana, con una tasa de mortalidad RTI estimado en 41 por cada 100 000 habitantes (11), no difiere de otras PIMB. Múltiples autoridades, como la policía (la fuente oficial), salud, seguros, forense, y el transporte, están involucrados en la recolección de datos RTI para sus fines específicos. Informes regionales de la OMS han confirmado subregistro de muertes por el tránsito (los RTF) en la República Dominicana y se indica claramente la necesidad de una vigilancia RTI más completa, ya que ningún conjunto de datos única fue completa (12). Sin embargo, la viabilidad de la integración de los conjuntos de datos existentes no se evaluó (12). Los objetivos de este estudio fueron evaluar la calidad y disponibilidad de los dos datos principales conjuntos-policía y seguro de salud, de las características que se podrían utilizar para vincular los registros de RTI, probar la viabilidad de un proceso de vinculación semiautomático, y comparar los informes de RTI- características relacionadas entre diferentes conjuntos de datos.
MATERIALES Y MÉTODOSLa aprobación se obtuvo de la Universidad Autónoma de Santo Domingo Junta de Revisión Institucional. Por razones de confidencialidad, las variables de identidad fueron evaluados en la vinculación de los procedimientos solamente. Este informe no permite la identificación de cualquier persona lesionada.
Población de estudio y diseñoLa población del estudio consistió en casos de RTI (lesiones o fatalidades) reportadas en la República Dominicana en 2010. Los dos conjuntos de datos de grabación de RTI, a saber, la policía y el seguro de salud, fueron evaluados por la disponibilidad de las características recomendadas internacionalmente (13, 14). Mediante el uso de múltiples características, los registros estaban vinculados a evaluar su nivel de determinación por la captura - recaptura métodos (15). Por último, los límites potenciales en averiguación se evaluaron mediante la comparación de los informes de las características entre los conjuntos de datos utilizando el análisis multivariado.Definiciones de casoA RTI se definió como una persona que había sufrido daños físicos como consecuencia de un accidente de tráfico por carretera (RTC) en la República Dominicana en 2010. Incluía RTF, definidos como cualquier persona que murió en el acto o dentro de los 30 días como resultado de un RTC . Los suicidios fueron excluidos de RTF.Los conjuntos de datosCuando un RTC se produce en la República Dominicana, se estableció contacto con la policía, ir en el hotel, y completar un informe normalizado RTC. Los informes están informatizadas en una hoja de cálculo como un conjunto de datos nacional mantenido por la Autoridad Nacional de Transporte. Este conjunto de datos contiene información sobre cada uno de RTI características del caso y los detalles de choque.En 2009, la Superintendencia de Salud y Riesgos Laborales comenzaron a registrar datos sistemáticos sobre los servicios médicos relacionados con ITR ocurren entre los 2,3 millones de residentes asegurados de la República Dominicana. Este sistema se actualiza a diario a través de una declaración en línea normalizada de todas las solicitudes de reembolso de los servicios de farmacia de medicina y pagos. El corresponsal de las compañías de seguros transcribe la información de la historia clínica del paciente, incluyendo el diagnóstico de lesiones de acuerdo a la Clasificación Internacional de Enfermedades, décima edición.La identificación de duplicados y limpieza de datosComo un primer paso, la calidad de los conjuntos de datos se comprobó para el formato de la variable, clases, y los códigos; por ejemplo, si la fecha RTC fue grabado con el mismo formato para todas las entradas se verifica. Se realizó una búsqueda semiautomatizado de registros duplicados utilizando Microsoft Office Access 2010 mediante la vinculación de todas las características comunes, tales como el número de identidad nacional (NIN), nombres, fecha, género, provincia, tipo de colisión, la edad, el diagnóstico de ingreso, y el hospital donde el persona atención médica recibida (5, 6). Las variables con un formato similar y variables sin formato manualmente o de texto libre se vincularon de forma automática (es decir, los apellidos y nombres de calles). Se definió un registro duplicado como una instancia ser contados dos veces de la misma persona. Todos los registros duplicados identificados se verificaron de forma manual y se fusionaron en el registro más antiguo si NIN, sexo y provincia eran idénticos o si alguno de los anteriores eran la misma y el nombre, la fecha, y la edad fueron similares. Una corrección adicional de mortalidad se realizó como un estudio anterior indicó que la fatalidad no puede ser reportado con exactitud en los conjuntos de datos policía- y por motivos de salud (16). Por lo tanto, ambos conjuntos de datos se compararon con los datos de medicina forense y los reportados como lesionados en ambos conjuntos de datos, pero registrados como muertos en la base de datos de medicina forense fueron corregidas.Evaluación de la disponibilidad de variable Verificamos si los conjuntos de datos de seguro médico de la policía y se incluyen características básicas recomendadas en las directrices de vigilancia de lesiones de la OMS: identificador, la edad, el género, la intención, la actividad, lugar de ocurrencia, la naturaleza de la lesión, mecanismo de lesión, modo de transporte, usuarios de la vía, y contrapartida. La lista se amplió para incluir las características identificadas en el reciente de la OMS y los Centros para el Control de Enfermedades y Prevención (directrices 13, 14).
La vinculación de los conjuntos de datos y análisis estadísticosRegistros duplicados se caracterizaron como proporciones de registros totales registrados. La disponibilidad de las variables se caracteriza por la proporción de registros RTI con cada variable documentado después de la eliminación de duplicados. Registros de casos de RTI en la policía y los conjuntos de datos de seguros estaban relacionados con un procedimiento de vinculación semiautomático. Como se encontraron entre los géneros y la provincia a ser las dos variables codificadas más consistentemente, ideamos dos estrategias de vinculación: una estrategia necesaria provincia menos restrictiva y género que ser idénticos, RTC data a ser similares (dentro de los dos días de diferencia), las edades para ser similar (dentro de los cinco años), y dos de las otras variables a ser similares; una más restrictiva estrategia necesaria provincia, sexo y fecha de ser idénticas y edad y tres de las otras variables sean similares. Las características del caso RTI asociados a aparecer en un solo conjunto de datos se evaluaron mediante análisis de regresión logística multinomial. Para estos análisis, los casos de RTI fueron codificados como "0" para vinculada, "1" sólo en los registros de la policía, y "2" para sólo en los registros de seguros. Microsoft Access se utilizó para el procedimiento de unión, y SAS versión 9.1 se utilizó para todos los análisis estadísticos.
RESULTADOSEliminación de duplicados y la fatalidad de informesDe los 6 396 registros de la policía, el 21,1% eran entradas dobles, lo que llevó a un conteo final de 5 047 reportado por la policía ITR. Del mismo modo, los datos de seguros establecidas inicialmente incluidas 6 178 registros, pero, después de la eliminación de las entradas dobles (16,2%), 5 176 registros de RTI estaban disponibles para la vinculación. Los registros policiales tenían 2 156 errores en la introducción de características como la edad, la fecha, hora y nombre. Los pacientes que murieron numerados 417 en los datos de seguros, incluyendo 43 que fueron correctamente identificados y 374 que fueron identificados sólo como lesiones. Datos de la Policía fueron relativamente completa y concordantes como el 97,1% (n = 1 631) de los registros forenses fueron reportados por los datos de la policía establecidos como muerto. Un 54 muertes adicionales en el conjunto de datos de la policía no pudieron ser verificados por la falta de cualquier identificador personal.Disponibilidad de datosLa integridad de los datos de seguros establecidas en relación con las características relacionadas con el RTI fue alta (100%) en comparación con los registros de la policía (Tabla 1). Conjuntos de datos seguros contenían detalles de colisión, la información del caso RTI, y la atención relacionados con la información, pero carecían de información acerca de los sitios de colisión. El NIN estaba disponible en sólo el 30% del conjunto de datos de la policía.
Vinculación y determinaciónLa vinculación menos restrictiva identificó 5 855 registros únicos, incluyendo 37.0%, 12.0% ligado policía no vinculados, y 51,0% los registros de seguro no ligados. Los criterios más estrictos identificaron 8 517 registros, incluyendo 17.0% registros vinculados, 39,5% los registros policiales no vinculados, y el 43,5% los registros de seguro no ligados (Tabla 2). La determinación de los casos de ITR era comparable para la policía y los conjuntos de datos seguro con menos restrictivo (39,8% vs. 40,8%), así como con más estricta (19,8% vs. 21,4%) que une.
Características asociado con la vinculaciónCaracterísticas asociadas con resultados exitosos de vinculación fueron: edad, sexo, tipo de usuario de la vía, tipo de vehículo, provincia o región, día, mes y hora de ocurrencia de colisiones (Tabla 3). Características asociadas con la probabilidad de aparecer sólo en los datos de seguros de salud establecidos fueron el sexo femenino [odds ratio (OR) = 6,7], día de la colisión de lunes a viernes (OR = 1,7 a 2,7), y la hora de la colisión de 6:00 am hasta las 11:59 am (OR = 1,3) (Tabla 4). Del mismo modo, las características asociadas con la probabilidad de aparecer sólo en los datos de la policía establecidos fueron el sexo femenino (OR = 2,5), edad ≥ 16 años (OR = 1,7), colisión en la región del Cibao Nordeste (OR = 4,1) o Valdesia (OR = 6,4), día de la colisión de martes a sábado (OR = 1,5 a 2,9), el mes de la colisión entre octubre y diciembre (OR = 1,6 a 4,5), y los ocupantes de cuatro ruedas del vehículo (OR = 5,4) o camión (OR = 5,3).
DISCUSIÓNEste es el primer estudio a nivel nacional que evalúa la viabilidad de una unión semiautomático de los casos de RTI en la República Dominicana o en la región de América Central (8). Se identificó varios problemas en el mantenimiento de registros y la vinculación que podrían obstaculizar el desarrollo de un sistema integrado de vigilancia de RTI en la RD. Por ejemplo, la limpieza de datos inicial mostró que uno de los cinco registros fueron duplicados en cada conjunto de datos. Del mismo modo, los datos de seguros de salud registraron muchas muertes como lesiones, mientras que los registros de la policía fueron más precisa sobre la presentación de informes fatalidad. Los registros policiales estaban incompletos para muchas características-especialmente el NIN, que podrían ser la variable más útil en la vinculación de los conjuntos de datos. Inesperadamente, y al contrario de trabajo previo en PIMB (8), la captura - recaptura estimaciones mostraron que constataciones de la policía y los conjuntos de datos de seguros fueron comparables, tanto representaron alrededor de dos de cada cinco ITR. También fue posible identificar las características de RTI que se asociaron con la vinculación limitada de la policía y los conjuntos de datos seguros en la República Dominicana.Este estudio ilustra varios puntos fuertes de la captura de la aplicación - recaptura métodos en un entorno LMIC (8, 17). En primer lugar, se trata de un estudio a nivel nacional en un país insular con una población considerable. Utiliza nuevos datos de seguros de salud en todo el país, que no era el caso en la mayoría de los estudios procedentes de PIBM que incluyeron sólo las principales zonas urbanas (8). Además, los registros policiales eran más completo en cuanto a la descripción de RTC, mientras que los registros hospitalarios incluyen información detallada acerca de la lesión y la atención prestada. Esta característica podría ser útil en el desarrollo de un sistema de vigilancia rentable integrada RTI en la RD.Sin embargo, este estudio identificó algunas discrepancias notables que han de tenerse en cuenta al desarrollar un sistema de vigilancia RTI integrado. El problema más importante en ambos conjuntos de datos de seguro médico de la policía y fue la gran cantidad de registros duplicados. Estos problemas rara vez se han puesto de manifiesto en los estudios de captura-recaptura anteriores que se centraron en la estimación de la carga RTI caso (8, 18). El uso de múltiples formas mientras se esté tratando parecía ser la razón lógica para los informes duplicados en el conjunto de datos seguro de salud. Una hipótesis es que puede haber alguna overreporting intencional, ya que hay un límite de reembolso máximo por colisión, y algunos casos de RTI podría ser alentados a registrarse como relacionado con un nuevo evento. Nuestros métodos sugirieron que estos errores eran corregibles a condición de que el nombre, la fecha y la provincia de abordaje, diagnóstico de ingreso, y el hospital estaban vinculadas mientras se introducen nuevos datos. Claramente, la limpieza de datos es un requisito previo antes de la construcción de un sistema de vigilancia integrado. Para el conjunto de datos de la policía, correcto registro de la NIN, disponible sólo en un tercio de los registros de la policía, también podría reducir los informes duplicados y facilitar la vinculación de los dos conjuntos de datos.Ambos conjuntos de datos de seguros de salud de policía e incluyeron la OMS recomendó características mínimas (11). Sin embargo, un gran número de características potencialmente importantes relacionados con los factores humanos y de riesgo, como el consumo de alcohol, uso del cinturón, y el uso del casco o el volumen de tráfico, no se registraron. Estas características podrían añadirse a bajo costo para el conjunto de datos de la policía actual. Por otra parte, mientras que los datos de la policía eran poco informativa sobre la gravedad y el diagnóstico, el conjunto de datos seguros subregistro de mortalidad como un resultado. El estudio demostró que la vinculación semiautomática podría mejorar la disponibilidad de esa información si las características que unen fueron normalizados a través de diferentes conjuntos de datos (19, 20). Procedimientos de actualización periódica de datos y casos de RTI de seguimiento entre los conjuntos de datos también podrían mejorar la calidad de las estadísticas oficiales (21). Datos forenses se puede acceder de forma sistemática y económica como un estándar de oro para confirmar las muertes de RTI (8, 22).Anterior captura - recaptura estudios en países de América Latina y el Caribe, como Brasil, Colombia y Argentina, se centró en las enfermedades no transmisibles e infecciosas (8). Sólo un estudio (Nicaragua) evaluó los informes de RTI, ferrocarril, y otras lesiones de tráfico (8, 23). Se demostró que los registros policiales eran más completos que los registros del hospital en cuanto a la presentación de informes de la muerte. Los registros policiales representaron el 1 de 2 muertes pero sólo 1 de 38 heridos, mientras que los registros hospitalarios representaron el 1 de 5 ITR y muertes (23). Esta información es consistente con el trabajo previo en la estimación RTI mediante captura - recaptura métodos (8). Este estudio mostró que la policía y el seguro de averiguación de RTI fue comparable en la República Dominicana, lo que sugiere la superposición suficiente requerida para la captura - recaptura (8, 17). No obstante, el subregistro de RTI debe ser abordado en los dos procedimientos de grabación de datos de la policía y los hospitales en la República Dominicana. Mientras que algunos casos de RTI fueron más probable que se encuentre en cualquiera de los conjuntos de datos por sí solos, es posible que las poblaciones de las zonas rurales o socioeconómicos bajos no están adecuadamente representados en los registros policiales y hospitalarios, una posible limitación en la determinación de la carga consistente RTI.Este estudio mostró que el problema subregistro RTI en las estadísticas oficiales de la República Dominicana podría abordarse mediante el uso de procedimientos de datos-linking semiautomáticos. Estos procedimientos, que parecían factibles en la República Dominicana, podrían ser útiles en la evaluación de la calidad de los datos y en la identificación de codificación y denunciar las cuestiones relacionadas en otros PIMB, que todavía dependen principalmente de la información manual de vinculación (18, 19). Estos resultados podrían también ser útiles para mejorar el conocimiento de los problemas relacionados con la codificación-entre la policía y los profesionales de la salud involucrados en la recolección de datos RTC (20, 21). No obstante, tenemos preocupaciones sobre la homogeneidad de captura de la población, que se requiere para la captura - recaptura de ser válida (17). Como casos RTI reportados en los datos de seguros de salud establecidos dependen en gran medida de si están registrados, toda la población que no tenga la misma probabilidad de ser capturado por las compañías de seguros. Por lo tanto, podríamos haber subestimado la carga RTI real (18). Además, no todas las características se codificaron de manera uniforme; transcripción de nombres dominicanos (por lo general entre ellos dos y dos apellidos dados) podría haber dado lugar a una incapacidad para identificar todos los registros únicos en el proceso de vinculación con el software de uso común como es el caso en este estudio. No fue posible evaluar tales limitaciones en el alcance de este estudio, lo que requeriría investigaciones en profundidad para comprender plenamente los problemas de subregistro de RTI en relación con las circunstancias sociales.Por último, se pueden hacer algunas recomendaciones específicas para mejorar la utilidad de la policía y los conjuntos de datos de seguros para la vigilancia de RTI en la RD. En primer lugar, los agentes de policía deben ser informados acerca de los informes de la NIN para que los registros de la policía pueden ser fácilmente vinculados a seguros u otros conjuntos de datos. Del mismo modo, el conjunto de datos de seguros debe ser actualizada en los resultados de lesiones a partir de datos forenses de manera que los resultados de lesiones se detectan con precisión. Una comisión conjunta podría establecerse entre la policía y los departamentos de seguros para que puedan trabajar juntos hacia la armonización de las definiciones de RTI y efectiva utilizando ambos conjuntos de datos para la prevención de RTI en la RD. Este problema debe ser abordado en el futuro con un software que es robusto en la detección y variables coincidentes en múltiples formatos.
EXPRESIONES DE GRATITUDLos autores agradecen al Consejo Nacional de la Seguridad Social de la República Dominicana y la Embajada de Francia en Santo Domingo por apoyar financieramente este proyecto. Los autores también reconocen Jorge Asjana y Rafael Montero de la Universidad Autónoma de Santo Domingo y Eugenia Maria Silveira R. y Marcos Rodríguez, de la Organización Panamericana de la Salud por sus aportaciones al manuscrito.Fondos. El apoyo financiero para llevar a cabo esta investigación fue proporcionado por el Consejo Nacional de la Seguridad Social, Ministerio de Educación Superior, Ciencia y Tecnología y el INSERM U897, Équipe Prévention et Prise en charge des Traumatismes, Burdeos, Francia. Organismos de financiación no tenían insumos en el diseño del estudio, la interpretación de los resultados, y la decisión de presentar este manuscrito.Conflicto de intereses. Ninguno.
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Los accidentes de tránsito (ITR) son un importante problema de salud pública, especialmente en los países de ingresos bajos y medianos (PIBM) donde se producen alrededor de 1,2 millones de muertes al año (1). Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), una limitación importante para reducir esta carga es la falta de sistemas de datos para proporcionar información completa, precisa y confiable (2, 3). Trabajo previo en PIMB mostró consistentemente que los registros de la policía, la fuente más citada de estadísticas ITR ITR a nivel internacional, de enorme subregistro (4, 5). El subregistro y la falta de información sobre los factores de riesgo locales se consideran los principales obstáculos en la implementación de medidas de prevención y control de RTI en PIMB (1 - 5).Varios estudios respondieron a esta brecha mediante la vinculación de los registros policiales con conjuntos de datos de atención de salud, tales como registros de emergencia y ambulancias y el uso de captura - recaptura métodos para documentar el grado de subregistro (6, 7). La principal limitación de estos esfuerzos fue la vinculación manual de los registros, lo que resultó en una incapacidad para integrar estos métodos en la vigilancia RTI más allá del período de estudio (6-8). Vinculación semiautomático de los registros de RTI en un entorno LMIC podría ser una herramienta poderosa para desarrollar un sistema de vigilancia RTI rentable integradora y superar las limitaciones mencionadas anteriormente, pero esta herramienta rara vez ha sido probado en PIMB (8).La República Dominicana (RD) es un país de ingresos medios de la región de Latinoamérica y el Caribe, con una población de poco menos de 10 millones de habitantes distribuidos en 31 provincias (9). Regiones desarrolladas y las grandes ciudades concentran más del 60% de la población (9, 10). Al igual que otros PIMB, su economía ha crecido significativamente en la última década; transporte por carretera desempeña un papel esencial en este crecimiento, y más de 2,5 millones de vehículos se registró en 2010 (10). Las leyes de tránsito son comparables a los de los países de altos ingresos, aunque la conducción indisciplinada es común debido a los controles de tráfico adecuados son insuficientes. En consecuencia, la situación de RTI en la República Dominicana, con una tasa de mortalidad RTI estimado en 41 por cada 100 000 habitantes (11), no difiere de otras PIMB. Múltiples autoridades, como la policía (la fuente oficial), salud, seguros, forense, y el transporte, están involucrados en la recolección de datos RTI para sus fines específicos. Informes regionales de la OMS han confirmado subregistro de muertes por el tránsito (los RTF) en la República Dominicana y se indica claramente la necesidad de una vigilancia RTI más completa, ya que ningún conjunto de datos única fue completa (12). Sin embargo, la viabilidad de la integración de los conjuntos de datos existentes no se evaluó (12). Los objetivos de este estudio fueron evaluar la calidad y disponibilidad de los dos datos principales conjuntos-policía y seguro de salud, de las características que se podrían utilizar para vincular los registros de RTI, probar la viabilidad de un proceso de vinculación semiautomático, y comparar los informes de RTI- características relacionadas entre diferentes conjuntos de datos.
MATERIALES Y MÉTODOSLa aprobación se obtuvo de la Universidad Autónoma de Santo Domingo Junta de Revisión Institucional. Por razones de confidencialidad, las variables de identidad fueron evaluados en la vinculación de los procedimientos solamente. Este informe no permite la identificación de cualquier persona lesionada.
Población de estudio y diseñoLa población del estudio consistió en casos de RTI (lesiones o fatalidades) reportadas en la República Dominicana en 2010. Los dos conjuntos de datos de grabación de RTI, a saber, la policía y el seguro de salud, fueron evaluados por la disponibilidad de las características recomendadas internacionalmente (13, 14). Mediante el uso de múltiples características, los registros estaban vinculados a evaluar su nivel de determinación por la captura - recaptura métodos (15). Por último, los límites potenciales en averiguación se evaluaron mediante la comparación de los informes de las características entre los conjuntos de datos utilizando el análisis multivariado.Definiciones de casoA RTI se definió como una persona que había sufrido daños físicos como consecuencia de un accidente de tráfico por carretera (RTC) en la República Dominicana en 2010. Incluía RTF, definidos como cualquier persona que murió en el acto o dentro de los 30 días como resultado de un RTC . Los suicidios fueron excluidos de RTF.Los conjuntos de datosCuando un RTC se produce en la República Dominicana, se estableció contacto con la policía, ir en el hotel, y completar un informe normalizado RTC. Los informes están informatizadas en una hoja de cálculo como un conjunto de datos nacional mantenido por la Autoridad Nacional de Transporte. Este conjunto de datos contiene información sobre cada uno de RTI características del caso y los detalles de choque.En 2009, la Superintendencia de Salud y Riesgos Laborales comenzaron a registrar datos sistemáticos sobre los servicios médicos relacionados con ITR ocurren entre los 2,3 millones de residentes asegurados de la República Dominicana. Este sistema se actualiza a diario a través de una declaración en línea normalizada de todas las solicitudes de reembolso de los servicios de farmacia de medicina y pagos. El corresponsal de las compañías de seguros transcribe la información de la historia clínica del paciente, incluyendo el diagnóstico de lesiones de acuerdo a la Clasificación Internacional de Enfermedades, décima edición.La identificación de duplicados y limpieza de datosComo un primer paso, la calidad de los conjuntos de datos se comprobó para el formato de la variable, clases, y los códigos; por ejemplo, si la fecha RTC fue grabado con el mismo formato para todas las entradas se verifica. Se realizó una búsqueda semiautomatizado de registros duplicados utilizando Microsoft Office Access 2010 mediante la vinculación de todas las características comunes, tales como el número de identidad nacional (NIN), nombres, fecha, género, provincia, tipo de colisión, la edad, el diagnóstico de ingreso, y el hospital donde el persona atención médica recibida (5, 6). Las variables con un formato similar y variables sin formato manualmente o de texto libre se vincularon de forma automática (es decir, los apellidos y nombres de calles). Se definió un registro duplicado como una instancia ser contados dos veces de la misma persona. Todos los registros duplicados identificados se verificaron de forma manual y se fusionaron en el registro más antiguo si NIN, sexo y provincia eran idénticos o si alguno de los anteriores eran la misma y el nombre, la fecha, y la edad fueron similares. Una corrección adicional de mortalidad se realizó como un estudio anterior indicó que la fatalidad no puede ser reportado con exactitud en los conjuntos de datos policía- y por motivos de salud (16). Por lo tanto, ambos conjuntos de datos se compararon con los datos de medicina forense y los reportados como lesionados en ambos conjuntos de datos, pero registrados como muertos en la base de datos de medicina forense fueron corregidas.Evaluación de la disponibilidad de variable Verificamos si los conjuntos de datos de seguro médico de la policía y se incluyen características básicas recomendadas en las directrices de vigilancia de lesiones de la OMS: identificador, la edad, el género, la intención, la actividad, lugar de ocurrencia, la naturaleza de la lesión, mecanismo de lesión, modo de transporte, usuarios de la vía, y contrapartida. La lista se amplió para incluir las características identificadas en el reciente de la OMS y los Centros para el Control de Enfermedades y Prevención (directrices 13, 14).
La vinculación de los conjuntos de datos y análisis estadísticosRegistros duplicados se caracterizaron como proporciones de registros totales registrados. La disponibilidad de las variables se caracteriza por la proporción de registros RTI con cada variable documentado después de la eliminación de duplicados. Registros de casos de RTI en la policía y los conjuntos de datos de seguros estaban relacionados con un procedimiento de vinculación semiautomático. Como se encontraron entre los géneros y la provincia a ser las dos variables codificadas más consistentemente, ideamos dos estrategias de vinculación: una estrategia necesaria provincia menos restrictiva y género que ser idénticos, RTC data a ser similares (dentro de los dos días de diferencia), las edades para ser similar (dentro de los cinco años), y dos de las otras variables a ser similares; una más restrictiva estrategia necesaria provincia, sexo y fecha de ser idénticas y edad y tres de las otras variables sean similares. Las características del caso RTI asociados a aparecer en un solo conjunto de datos se evaluaron mediante análisis de regresión logística multinomial. Para estos análisis, los casos de RTI fueron codificados como "0" para vinculada, "1" sólo en los registros de la policía, y "2" para sólo en los registros de seguros. Microsoft Access se utilizó para el procedimiento de unión, y SAS versión 9.1 se utilizó para todos los análisis estadísticos.
RESULTADOSEliminación de duplicados y la fatalidad de informesDe los 6 396 registros de la policía, el 21,1% eran entradas dobles, lo que llevó a un conteo final de 5 047 reportado por la policía ITR. Del mismo modo, los datos de seguros establecidas inicialmente incluidas 6 178 registros, pero, después de la eliminación de las entradas dobles (16,2%), 5 176 registros de RTI estaban disponibles para la vinculación. Los registros policiales tenían 2 156 errores en la introducción de características como la edad, la fecha, hora y nombre. Los pacientes que murieron numerados 417 en los datos de seguros, incluyendo 43 que fueron correctamente identificados y 374 que fueron identificados sólo como lesiones. Datos de la Policía fueron relativamente completa y concordantes como el 97,1% (n = 1 631) de los registros forenses fueron reportados por los datos de la policía establecidos como muerto. Un 54 muertes adicionales en el conjunto de datos de la policía no pudieron ser verificados por la falta de cualquier identificador personal.Disponibilidad de datosLa integridad de los datos de seguros establecidas en relación con las características relacionadas con el RTI fue alta (100%) en comparación con los registros de la policía (Tabla 1). Conjuntos de datos seguros contenían detalles de colisión, la información del caso RTI, y la atención relacionados con la información, pero carecían de información acerca de los sitios de colisión. El NIN estaba disponible en sólo el 30% del conjunto de datos de la policía.
Vinculación y determinaciónLa vinculación menos restrictiva identificó 5 855 registros únicos, incluyendo 37.0%, 12.0% ligado policía no vinculados, y 51,0% los registros de seguro no ligados. Los criterios más estrictos identificaron 8 517 registros, incluyendo 17.0% registros vinculados, 39,5% los registros policiales no vinculados, y el 43,5% los registros de seguro no ligados (Tabla 2). La determinación de los casos de ITR era comparable para la policía y los conjuntos de datos seguro con menos restrictivo (39,8% vs. 40,8%), así como con más estricta (19,8% vs. 21,4%) que une.
Características asociado con la vinculaciónCaracterísticas asociadas con resultados exitosos de vinculación fueron: edad, sexo, tipo de usuario de la vía, tipo de vehículo, provincia o región, día, mes y hora de ocurrencia de colisiones (Tabla 3). Características asociadas con la probabilidad de aparecer sólo en los datos de seguros de salud establecidos fueron el sexo femenino [odds ratio (OR) = 6,7], día de la colisión de lunes a viernes (OR = 1,7 a 2,7), y la hora de la colisión de 6:00 am hasta las 11:59 am (OR = 1,3) (Tabla 4). Del mismo modo, las características asociadas con la probabilidad de aparecer sólo en los datos de la policía establecidos fueron el sexo femenino (OR = 2,5), edad ≥ 16 años (OR = 1,7), colisión en la región del Cibao Nordeste (OR = 4,1) o Valdesia (OR = 6,4), día de la colisión de martes a sábado (OR = 1,5 a 2,9), el mes de la colisión entre octubre y diciembre (OR = 1,6 a 4,5), y los ocupantes de cuatro ruedas del vehículo (OR = 5,4) o camión (OR = 5,3).
DISCUSIÓNEste es el primer estudio a nivel nacional que evalúa la viabilidad de una unión semiautomático de los casos de RTI en la República Dominicana o en la región de América Central (8). Se identificó varios problemas en el mantenimiento de registros y la vinculación que podrían obstaculizar el desarrollo de un sistema integrado de vigilancia de RTI en la RD. Por ejemplo, la limpieza de datos inicial mostró que uno de los cinco registros fueron duplicados en cada conjunto de datos. Del mismo modo, los datos de seguros de salud registraron muchas muertes como lesiones, mientras que los registros de la policía fueron más precisa sobre la presentación de informes fatalidad. Los registros policiales estaban incompletos para muchas características-especialmente el NIN, que podrían ser la variable más útil en la vinculación de los conjuntos de datos. Inesperadamente, y al contrario de trabajo previo en PIMB (8), la captura - recaptura estimaciones mostraron que constataciones de la policía y los conjuntos de datos de seguros fueron comparables, tanto representaron alrededor de dos de cada cinco ITR. También fue posible identificar las características de RTI que se asociaron con la vinculación limitada de la policía y los conjuntos de datos seguros en la República Dominicana.Este estudio ilustra varios puntos fuertes de la captura de la aplicación - recaptura métodos en un entorno LMIC (8, 17). En primer lugar, se trata de un estudio a nivel nacional en un país insular con una población considerable. Utiliza nuevos datos de seguros de salud en todo el país, que no era el caso en la mayoría de los estudios procedentes de PIBM que incluyeron sólo las principales zonas urbanas (8). Además, los registros policiales eran más completo en cuanto a la descripción de RTC, mientras que los registros hospitalarios incluyen información detallada acerca de la lesión y la atención prestada. Esta característica podría ser útil en el desarrollo de un sistema de vigilancia rentable integrada RTI en la RD.Sin embargo, este estudio identificó algunas discrepancias notables que han de tenerse en cuenta al desarrollar un sistema de vigilancia RTI integrado. El problema más importante en ambos conjuntos de datos de seguro médico de la policía y fue la gran cantidad de registros duplicados. Estos problemas rara vez se han puesto de manifiesto en los estudios de captura-recaptura anteriores que se centraron en la estimación de la carga RTI caso (8, 18). El uso de múltiples formas mientras se esté tratando parecía ser la razón lógica para los informes duplicados en el conjunto de datos seguro de salud. Una hipótesis es que puede haber alguna overreporting intencional, ya que hay un límite de reembolso máximo por colisión, y algunos casos de RTI podría ser alentados a registrarse como relacionado con un nuevo evento. Nuestros métodos sugirieron que estos errores eran corregibles a condición de que el nombre, la fecha y la provincia de abordaje, diagnóstico de ingreso, y el hospital estaban vinculadas mientras se introducen nuevos datos. Claramente, la limpieza de datos es un requisito previo antes de la construcción de un sistema de vigilancia integrado. Para el conjunto de datos de la policía, correcto registro de la NIN, disponible sólo en un tercio de los registros de la policía, también podría reducir los informes duplicados y facilitar la vinculación de los dos conjuntos de datos.Ambos conjuntos de datos de seguros de salud de policía e incluyeron la OMS recomendó características mínimas (11). Sin embargo, un gran número de características potencialmente importantes relacionados con los factores humanos y de riesgo, como el consumo de alcohol, uso del cinturón, y el uso del casco o el volumen de tráfico, no se registraron. Estas características podrían añadirse a bajo costo para el conjunto de datos de la policía actual. Por otra parte, mientras que los datos de la policía eran poco informativa sobre la gravedad y el diagnóstico, el conjunto de datos seguros subregistro de mortalidad como un resultado. El estudio demostró que la vinculación semiautomática podría mejorar la disponibilidad de esa información si las características que unen fueron normalizados a través de diferentes conjuntos de datos (19, 20). Procedimientos de actualización periódica de datos y casos de RTI de seguimiento entre los conjuntos de datos también podrían mejorar la calidad de las estadísticas oficiales (21). Datos forenses se puede acceder de forma sistemática y económica como un estándar de oro para confirmar las muertes de RTI (8, 22).Anterior captura - recaptura estudios en países de América Latina y el Caribe, como Brasil, Colombia y Argentina, se centró en las enfermedades no transmisibles e infecciosas (8). Sólo un estudio (Nicaragua) evaluó los informes de RTI, ferrocarril, y otras lesiones de tráfico (8, 23). Se demostró que los registros policiales eran más completos que los registros del hospital en cuanto a la presentación de informes de la muerte. Los registros policiales representaron el 1 de 2 muertes pero sólo 1 de 38 heridos, mientras que los registros hospitalarios representaron el 1 de 5 ITR y muertes (23). Esta información es consistente con el trabajo previo en la estimación RTI mediante captura - recaptura métodos (8). Este estudio mostró que la policía y el seguro de averiguación de RTI fue comparable en la República Dominicana, lo que sugiere la superposición suficiente requerida para la captura - recaptura (8, 17). No obstante, el subregistro de RTI debe ser abordado en los dos procedimientos de grabación de datos de la policía y los hospitales en la República Dominicana. Mientras que algunos casos de RTI fueron más probable que se encuentre en cualquiera de los conjuntos de datos por sí solos, es posible que las poblaciones de las zonas rurales o socioeconómicos bajos no están adecuadamente representados en los registros policiales y hospitalarios, una posible limitación en la determinación de la carga consistente RTI.Este estudio mostró que el problema subregistro RTI en las estadísticas oficiales de la República Dominicana podría abordarse mediante el uso de procedimientos de datos-linking semiautomáticos. Estos procedimientos, que parecían factibles en la República Dominicana, podrían ser útiles en la evaluación de la calidad de los datos y en la identificación de codificación y denunciar las cuestiones relacionadas en otros PIMB, que todavía dependen principalmente de la información manual de vinculación (18, 19). Estos resultados podrían también ser útiles para mejorar el conocimiento de los problemas relacionados con la codificación-entre la policía y los profesionales de la salud involucrados en la recolección de datos RTC (20, 21). No obstante, tenemos preocupaciones sobre la homogeneidad de captura de la población, que se requiere para la captura - recaptura de ser válida (17). Como casos RTI reportados en los datos de seguros de salud establecidos dependen en gran medida de si están registrados, toda la población que no tenga la misma probabilidad de ser capturado por las compañías de seguros. Por lo tanto, podríamos haber subestimado la carga RTI real (18). Además, no todas las características se codificaron de manera uniforme; transcripción de nombres dominicanos (por lo general entre ellos dos y dos apellidos dados) podría haber dado lugar a una incapacidad para identificar todos los registros únicos en el proceso de vinculación con el software de uso común como es el caso en este estudio. No fue posible evaluar tales limitaciones en el alcance de este estudio, lo que requeriría investigaciones en profundidad para comprender plenamente los problemas de subregistro de RTI en relación con las circunstancias sociales.Por último, se pueden hacer algunas recomendaciones específicas para mejorar la utilidad de la policía y los conjuntos de datos de seguros para la vigilancia de RTI en la RD. En primer lugar, los agentes de policía deben ser informados acerca de los informes de la NIN para que los registros de la policía pueden ser fácilmente vinculados a seguros u otros conjuntos de datos. Del mismo modo, el conjunto de datos de seguros debe ser actualizada en los resultados de lesiones a partir de datos forenses de manera que los resultados de lesiones se detectan con precisión. Una comisión conjunta podría establecerse entre la policía y los departamentos de seguros para que puedan trabajar juntos hacia la armonización de las definiciones de RTI y efectiva utilizando ambos conjuntos de datos para la prevención de RTI en la RD. Este problema debe ser abordado en el futuro con un software que es robusto en la detección y variables coincidentes en múltiples formatos.
EXPRESIONES DE GRATITUDLos autores agradecen al Consejo Nacional de la Seguridad Social de la República Dominicana y la Embajada de Francia en Santo Domingo por apoyar financieramente este proyecto. Los autores también reconocen Jorge Asjana y Rafael Montero de la Universidad Autónoma de Santo Domingo y Eugenia Maria Silveira R. y Marcos Rodríguez, de la Organización Panamericana de la Salud por sus aportaciones al manuscrito.Fondos. El apoyo financiero para llevar a cabo esta investigación fue proporcionado por el Consejo Nacional de la Seguridad Social, Ministerio de Educación Superior, Ciencia y Tecnología y el INSERM U897, Équipe Prévention et Prise en charge des Traumatismes, Burdeos, Francia. Organismos de financiación no tenían insumos en el diseño del estudio, la interpretación de los resultados, y la decisión de presentar este manuscrito.Conflicto de intereses. Ninguno.
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