Desenvolvimento de ferramenta para avaliação de validade e consistência dos dados do registro hospitalar de câncer

Abstract

Introdução: Os Registros Hospitalares de Câncer (RHC) constituem fontes sistemáticas de informações em hospitais de alta complexidade em oncologia no âmbito do Sistema Único de Saúde (SUS), permitindo o planejamento, monitoramento e avaliação das ações de controle do câncer. No entanto, a qualidade dos dados pode apresentar limitações, afetando a confiabilidade para pesquisas, vigilância e gestão de recursos. Dessa maneira, é fundamental fortalecer os métodos de validação para eliminar inconsistências nos dados. Objetivo: Desenvolver uma ferramenta em Visual Basic for Applications (VBA) no Microsoft Excel®, como um Produto Mínimo Viável (MVP), que auxilie os RHC no processo de análise de validade e consistência dos dados. Incluindo a identificação de lacunas no processo de validação de dados do Sistema de Registro Hospitalar de Câncer (SisRHC), o conhecimento sobre as práticas de análises complementares dos RHC, e a avaliação da eficiência, eficácia e usabilidade da ferramenta desenvolvida. Métodos: Seguiu abordagem Startup Enxuta, com um ciclo de construir-medir-aprender, desenvolvida em três etapas sequenciais: A primeira consistiu em um estudo observacional retrospectivo, analisando variáveis obrigatórias da ficha de tumor disponíveis no IntegradorRHC (2016-2020), para identificação das principais críticas de validade e consistência. Através do escore de Romero e Cunha, foram selecionadas cinco críticas com maior quantidade de bases classificadas de regular a muito ruim. A segunda envolveu a criação de uma base de dados simulados de 300 neoplasias, proporcional às distribuições observadas na base secundária, com intuito de validar o MVP. Na terceira etapa, questionários pré e pós-MVP foram aplicados a oito profissionais de RHC, com o objetivo de mensurar melhorias na eficiência (tempo de análise) e eficácia (concordância e confiabilidade inter e intraobservadores) ao empregarem suas estratégias usuais e o MVP. A análise considerou um nível de significância de p < 0,05 e também utilizou a Escala de Usabilidade do Sistema. Resultados: O estudo identificou e descreveu 42 análises críticas referentes a códigos e correlações pouco prováveis ou improváveis, sendo que as cinco selecionadas para o desenvolvimento do MVP eram relativas a correlações pouco prováveis ou improváveis. O uso do MVP reduziu significativamente o tempo de análise de 2 horas para 20 segundos, melhorou a concordância interobservadores para 100% (kappa = 1,0). A concordância na avaliação intraobservadores variou significativamente entre as análises, sendo a crítica que avalia a consistência entre as variáveis de data e clínica de primeiro tratamento no hospital a mais concordante ('quase perfeita' em 80% dos casos) e a crítica que avalia a consistência entre o TNM e o estadiamento clínico, segundo a localização e o tipo histológico do tumor primário a menos reprodutível (sem significância estatística). A usabilidade obteve uma avaliação excelente (77,2 pontos). Conclusão: O MVP desenvolvido demonstrou grande eficiência na validação de dados dos RHC, elevando a confiabilidade, acelerando a análise e aprimorando a detecção de inconsistências, especialmente nas variáveis relacionadas ao sistema TNM e à relação lógica entre variáveis clínicas e diagnósticas. Sua alta aceitabilidade pelos profissionais indica potencial para integração contínua na rotina de registros, contribuindo para a melhoria da qualidade dos dados, suporte à vigilância epidemiológica e políticas públicas de controle do câncer. Recomenda-se a ampliação de testes com profissionais de diferentes regiões e a incorporação de melhorias contínuas, visando fortalecer a gestão e a pesquisa em oncologia no Brasil.