OBJETIVO: Verificar a concordância entre as informações constantes no Sistema de Informação sobre Nascidos Vivos (Sinasc) referentes a partos hospitalares e aquelas obtidas por inquérito seccional (padrão-ouro). MÉTODOS: Realizou-se inquérito por amostragem em 2.831 partos hospitalares ocorridos em dez maternidades do município de São Luís, MA, abrangendo cerca de 98% dos nascimentos hospitalares da cidade. O arquivo do Sinasc foi comparado com os dados do inquérito perinatal após a realização de linkage por programa de computador. Foram analisados: a cobertura estimada do Sinasc em relação aos nascimentos hospitalares verificados, o percentual de informação ignorada ou não preenchida e o grau de concordância entre as informações constantes no arquivo do Sinasc com o arquivo perinatal. Na medida da concordância, foram utilizados o indicador "kappa", no caso de variáveis qualitativas, e a correlação intraclasse, em se tratando de variáveis quantitativas. RESULTADOS: A cobertura estimada do Sinasc foi de 75,8% (IC95%; 73,3%-78,2%). Os campos do Sinasc que apresentaram boa confiabilidade foram: peso ao nascer, sexo, hospital de nascimento, tipo de parto e idade materna. As estimativas do baixo peso ao nascer foram semelhantes nas duas pesquisas e a concordância foi alta (kappa=0,94). Entretanto, a prematuridade foi mais alta no inquérito (11,2%) do que no Sinasc (1,7%), e a concordância foi baixa (kappa=0,09). CONCLUSÃO: A cobertura estimada do Sinasc foi baixa. A análise do arquivo do Sinasc mostrou que a cobertura estimada foi baixa; a taxa de baixo peso ao nascer parece ter boa validade e reprodutibilidade; e a taxa de prematuridade está subestimada.

OBJECTIVE: To verify the concordance between data routinely collected by the Sinasc (Information System on Live Births) and data obtained by a cross-sectional survey (gold standard). METHODS: The survey was performed in a sample of 2,831 hospital deliveries in ten maternity hospitals of the municipality of São Luís, Brazil. The sample frame represented about 98% of hospital births. Sinasc's data was compared with the survey data using a computerized linkage program. Sinasc's hospital births coverage, percentage of missing or unrecorded data and consistency between Sinasc 's and the survey's data were analyzed. Concordance was measured using the kappa indicator for qualitative variables and the intraclass correlation coefficient for quantitative variables. RESULTS: The estimated Sinasc coverage was 75.8% (95% CI: 73.3%-78.2%). Five Sinasc's data fields showed good reliability: birth weight, newborn sex, hospital of birth, type of delivery and maternal age. Low birth weight rates estimated by the two data sources were similar and the concordance was high (kappa=0.94). However, preterm birth rates were higher in the survey (11.2%) than according to Sinasc 's data (1.7%) and the concordance was low (kappa=0.09). CONCLUSIONS: Estimated Sinasc coverage was low. Low birth weight rates from Sinasc's data seem to be valid and reliable. Preterm birth rates from Sinasc's data are underestimated.

OBJETIVO: Verificar a concordância entre as informações constantes no Sistema de Informação sobre Nascidos Vivos (Sinasc) referentes a partos hospitalares e aquelas obtidas por inquérito seccional (padrão-ouro). MÉTODOS: Realizou-se inquérito por amostragem em 2.831 partos hospitalares ocorridos em dez maternidades do município de São Luís, MA, abrangendo cerca de 98% dos nascimentos hospitalares da cidade. O arquivo do Sinasc foi comparado com os dados do inquérito perinatal após a realização de linkage por programa de computador. Foram analisados: a cobertura estimada do Sinasc em relação aos nascimentos hospitalares verificados, o percentual de informação ignorada ou não preenchida e o grau de concordância entre as informações constantes no arquivo do Sinasc com o arquivo perinatal. Na medida da concordância, foram utilizados o indicador "kappa", no caso de variáveis qualitativas, e a correlação intraclasse, em se tratando de variáveis quantitativas. RESULTADOS: A cobertura estimada do Sinasc foi de 75,8% (IC95%; 73,3%-78,2%). Os campos do Sinasc que apresentaram boa confiabilidade foram: peso ao nascer, sexo, hospital de nascimento, tipo de parto e idade materna. As estimativas do baixo peso ao nascer foram semelhantes nas duas pesquisas e a concordância foi alta (kappa=0,94). Entretanto, a prematuridade foi mais alta no inquérito (11,2%) do que no Sinasc (1,7%), e a concordância foi baixa (kappa=0,09). CONCLUSÃO: A cobertura estimada do Sinasc foi baixa. A análise do arquivo do Sinasc mostrou que a cobertura estimada foi baixa; a taxa de baixo peso ao nascer parece ter boa validade e reprodutibilidade; e a taxa de prematuridade está subestimada.

OBJECTIVE: To verify the concordance between data routinely collected by the Sinasc (Information System on Live Births) and data obtained by a cross-sectional survey (gold standard). METHODS: The survey was performed in a sample of 2,831 hospital deliveries in ten maternity hospitals of the municipality of São Luís, Brazil. The sample frame represented about 98% of hospital births. Sinasc's data was compared with the survey data using a computerized linkage program. Sinasc's hospital births coverage, percentage of missing or unrecorded data and consistency between Sinasc 's and the survey's data were analyzed. Concordance was measured using the kappa indicator for qualitative variables and the intraclass correlation coefficient for quantitative variables. RESULTS: The estimated Sinasc coverage was 75.8% (95% CI: 73.3%-78.2%). Five Sinasc's data fields showed good reliability: birth weight, newborn sex, hospital of birth, type of delivery and maternal age. Low birth weight rates estimated by the two data sources were similar and the concordance was high (kappa=0.94). However, preterm birth rates were higher in the survey (11.2%) than according to Sinasc 's data (1.7%) and the concordance was low (kappa=0.09). CONCLUSIONS: Estimated Sinasc coverage was low. Low birth weight rates from Sinasc's data seem to be valid and reliable. Preterm birth rates from Sinasc's data are underestimated.