Contagem de pacientes oncológicos no Sistema Único de Saúde brasileiro: uma nova metodologia abrangente

Resumo

Introdução: No Brasil, as bases de dados do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS) são importantes fontes de dados do mundo real (Real-World Data – RWD) em oncologia. Apesar de desafios como a qualidade dos dados, métodos transparentes permitem gerar evidências robustas do mundo real (Real-World Evidence – RWE) para o cuidado oncológico. Este estudo propõe uma metodologia reprodutível e de código aberto para contabilizar casos de câncer no SUS. Métodos: A metodologia proposta contabiliza casos de câncer tratados no SUS utilizando dados de registros administrativos disponíveis no DATASUS. A contagem de pacientes únicos utiliza o identificador do paciente, com deduplicação para casos com diferentes IDs, por meio de uma chave baseada em sexo, CEP, Classificação Internacional de Doenças – 10ª revisão (CID-10), data de diagnóstico e ano de nascimento estimado. Essa metodologia, incluindo o processo de download dos dados, foi implementada em um pacote no software R. Dados de registros ambulatoriais do DATASUS (quimioterapia, imunoterapia ou radioterapia) para casos de câncer de pâncreas (CID C25), diagnosticados entre 2008 e 2022, em pacientes de 18 a 99 anos, foram utilizados para validação. Resultados: Foram analisados 254.240 registros ambulatoriais, resultando na identificação de 31.425 pacientes únicos pela metodologia proposta, com 1,3% dos registros apresentando duplicidade de identificação. A média de idade dos pacientes foi de 60,9 anos, 50,2% eram do sexo feminino e 82,8% tinham 50 anos ou mais. Em relação ao estadiamento clínico, 3,5% estavam in situ, e 3,4%, 9,3%, 17,6% e 66,2% estavam nos estágios I, II, III e IV, respectivamente. Conclusões: O estudo demonstra como uma base de dados originalmente criada para fins administrativos pode ser utilizada para descrever o cuidado oncológico. A disponibilização da metodologia em código aberto (por meio de um pacote em R) garante transparência e reprodutibilidade nas análises de dados do mundo real.