La calidad insuficiente de la causa de muerte en el Sistema de Información de Mortalidad brasileño (SIM) subestima la violencia, por lo cual es necesario redistribuir las causas garbage (CG) en causas válidas en la prevención de la salud pública. Este estudio estimó la mortalidad por causas externas por el método de redistribución de CG (GBD-Brasil) y la comparó con los datos de SIM y con los datos estimados del estudio GBD-IHME de 2010 a 2019 por el país (Brasil) y sus estados. El algoritmo de redistribución de CG del GBD-Brasil aplica los pasos anteriores de GBD-IHME con modificaciones, utilizando dos criterios: proporción de causas objetivo (válidas) o reclasificación de las causas investigadas. Los datos del SIM no están corregidos. Las tasas estandarizadas se utilizan método directo, regresión local en las series de tiempo y relación de tasas GBD-Brasil y SIM como factor de corrección para lesiones de tráfico, caídas, suicidios y homicidios. Brasil registró 1,34 millones de muertes por causas externas válidas y 171.700 CG en diez años. La redistribución de CG de GBD-Brasil aumentó las causas válidas en un 12,2%, y la curva de tendencia de las tasas fue similar a la encontrada con los datos SIM, pero divergieron entre sí y con el GBD-IHME en los estados del Norte y Nordeste. Las estimaciones del GBD-Brasil cambiaron el patrón de causas externas en los estados mediante la aplicación de mayores correcciones a las caídas en los estados del Norte y Nordeste y a los homicidios en los otros estados. El método GBD-Brasil se puede utilizar en el análisis de muertes violentas porque es una metodología más simple, lo que garantiza tanto la replicación por parte de los gestores públicos como la consistencia de los datos estimados, teniendo en cuenta la composición local de los datos en el proceso de redistribución.

A qualidade insuficiente da causa básica de óbito no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) subenumera as violências, e se faz necessária a redistribuição das causas garbage (CG) em causas válidas na prevenção em saúde pública. Este estudo estimou a mortalidade de causas externas usando método de redistribuição de CG (GBD-Brasil), e comparou com dados do SIM e estimados do estudo GBD-IHME de 2010 a 2019 no Brasil e Unidades Federativas (UF). O algoritmo de redistribuição das CG do GBD-Brasil aplica etapas prévias do GBD-IHME com modificações, usando dois critérios: proporção das causas-alvo (válidas) ou reclassificação de causas investigadas. Os dados do SIM estão sem correção. Utiliza-se taxas padronizadas por método direto, regressão local na série temporal e razão das taxas GBD-Brasil e SIM como fator de correção para lesões de trânsito, quedas, suicídios e homicídios. O Brasil registrou 1,34 milhão de óbitos com causas externas válidas e 171.700 CG em 10 anos. A redistribuição de CG do GBD-Brasil aumentou em 12,2% as causas válidas, e a curva de tendência das taxas foi semelhante à encontrada com dados do SIM, mas divergem entre si e com o GBD-IHME em UFs do Norte e do Nordeste. As estimativas do GBD-Brasil mudaram o padrão das causas externas nas UFs, aplicando maiores correções em quedas nas UFs do Norte e do Nordeste e homicídios nas demais UFs. O método GBD-Brasil pode ser utilizado na análise de mortes violentas por buscar maior simplicidade metodológica, que garante tanto replicação por gestores públicos como consistência do dado estimado, considerando a composição local do dado no processo de redistribuição.

Insufficient quality of the underlying cause of death in the Brazilian Mortality Information System (SIM), acronym in Portuguese underlists violence and it is necessary to redistribute garbage causes (GC) into valid causes in public health prevention. This study estimated mortality from external causes using the GC redistribution method (GBD-Brazil) and compared it with SIM and estimated data from the GBD-IHME study from 2010 to 2019 in Brazil and its states. The GBD-Brazil GC redistribution algorithm applies previous steps of the GBD-IHME with modifications, using two criteria: proportion of target causes (valid) or reclassification of investigated causes. The SIM data were not adjusted. Standardized rates by direct method, local regression in the time series, and the ratio of the GBD-Brazil and SIM rates are used as correction factors for traffic injuries, falls, suicides, and homicides. Brazil recorded 1.34 million deaths with valid external causes and 171,700 CG in ten years. The redistribution of GC from GBD-Brazil increased valid causes by 12.2%, and the trend curve of the rates was similar to that found with SIM data, but diverged from each other and from the GBD-IHME in states in the North and Northeast regions. The GBD-Brazil estimates changed the pattern of external causes in the states, applying greater corrections to falls in the states of the North and Northeast and homicides in the other states. The GBD-Brazil method can be used in the analysis of violent deaths because it seeks greater methodological simplicity, which guarantees both replication by public managers and consistency of the estimated data, considering the local composition of the data in the redistribution process.

La calidad insuficiente de la causa de muerte en el Sistema de Información de Mortalidad brasileño (SIM) subestima la violencia, por lo cual es necesario redistribuir las causas garbage (CG) en causas válidas en la prevención de la salud pública. Este estudio estimó la mortalidad por causas externas por el método de redistribución de CG (GBD-Brasil) y la comparó con los datos de SIM y con los datos estimados del estudio GBD-IHME de 2010 a 2019 por el país (Brasil) y sus estados. El algoritmo de redistribución de CG del GBD-Brasil aplica los pasos anteriores de GBD-IHME con modificaciones, utilizando dos criterios: proporción de causas objetivo (válidas) o reclasificación de las causas investigadas. Los datos del SIM no están corregidos. Las tasas estandarizadas se utilizan método directo, regresión local en las series de tiempo y relación de tasas GBD-Brasil y SIM como factor de corrección para lesiones de tráfico, caídas, suicidios y homicidios. Brasil registró 1,34 millones de muertes por causas externas válidas y 171.700 CG en diez años. La redistribución de CG de GBD-Brasil aumentó las causas válidas en un 12,2%, y la curva de tendencia de las tasas fue similar a la encontrada con los datos SIM, pero divergieron entre sí y con el GBD-IHME en los estados del Norte y Nordeste. Las estimaciones del GBD-Brasil cambiaron el patrón de causas externas en los estados mediante la aplicación de mayores correcciones a las caídas en los estados del Norte y Nordeste y a los homicidios en los otros estados. El método GBD-Brasil se puede utilizar en el análisis de muertes violentas porque es una metodología más simple, lo que garantiza tanto la replicación por parte de los gestores públicos como la consistencia de los datos estimados, teniendo en cuenta la composición local de los datos en el proceso de redistribución. (SIM violencia (CG pública GBDBrasil GBD (GBD-Brasil GBDIHME IHME 201 (Brasil modificaciones criterios (válidas investigadas corregidos directo tráfico 134 1 34 1,3 171700 171 700 171.70 años 122 12 2 12,2% simple 20 13 3 1, 17170 17 70 171.7 12,2 1717 7 171. 12,

Insufficient quality of the underlying cause of death in the Brazilian Mortality Information System (SIM), acronym in Portuguese underlists violence and it is necessary to redistribute garbage causes (GC) into valid causes in public health prevention. This study estimated mortality from external causes using the GC redistribution method (GBD-Brazil) and compared it with SIM and estimated data from the GBD-IHME study from 2010 to 2019 in Brazil and its states. The GBD-Brazil GC redistribution algorithm applies previous steps of the GBD-IHME with modifications, using two criteria: proportion of target causes (valid) or reclassification of investigated causes. The SIM data were not adjusted. Standardized rates by direct method, local regression in the time series, and the ratio of the GBD-Brazil and SIM rates are used as correction factors for traffic injuries, falls, suicides, and homicides. Brazil recorded 1.34 million deaths with valid external causes and 171,700 CG in ten years. The redistribution of GC from GBD-Brazil increased valid causes by 12.2%, and the trend curve of the rates was similar to that found with SIM data, but diverged from each other and from the GBD-IHME in states in the North and Northeast regions. The GBD-Brazil estimates changed the pattern of external causes in the states, applying greater corrections to falls in the states of the North and Northeast and homicides in the other states. The GBD-Brazil method can be used in the analysis of violent deaths because it seeks greater methodological simplicity, which guarantees both replication by public managers and consistency of the estimated data, considering the local composition of the data in the redistribution process. SIM, , (SIM) (GC prevention GBDBrazil GBD (GBD-Brazil GBDIHME IHME 201 modifications criteria (valid adjusted series injuries suicides 134 1 34 1.3 171700 171 700 171,70 years 122 12 2 12.2% regions simplicity process (SIM 20 13 3 1. 17170 17 70 171,7 12.2 1717 7 171, 12.

A qualidade insuficiente da causa básica de óbito no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) subenumera as violências, e se faz necessária a redistribuição das causas garbage (CG) em causas válidas na prevenção em saúde pública. Este estudo estimou a mortalidade de causas externas usando método de redistribuição de CG (GBD-Brasil), e comparou com dados do SIM e estimados do estudo GBD-IHME de 2010 a 2019 no Brasil e Unidades Federativas (UF). O algoritmo de redistribuição das CG do GBD-Brasil aplica etapas prévias do GBD-IHME com modificações, usando dois critérios: proporção das causas-alvo (válidas) ou reclassificação de causas investigadas. Os dados do SIM estão sem correção. Utiliza-se taxas padronizadas por método direto, regressão local na série temporal e razão das taxas GBD-Brasil e SIM como fator de correção para lesões de trânsito, quedas, suicídios e homicídios. O Brasil registrou 1,34 milhão de óbitos com causas externas válidas e 171.700 CG em 10 anos. A redistribuição de CG do GBD-Brasil aumentou em 12,2% as causas válidas, e a curva de tendência das taxas foi semelhante à encontrada com dados do SIM, mas divergem entre si e com o GBD-IHME em UFs do Norte e do Nordeste. As estimativas do GBD-Brasil mudaram o padrão das causas externas nas UFs, aplicando maiores correções em quedas nas UFs do Norte e do Nordeste e homicídios nas demais UFs. O método GBD-Brasil pode ser utilizado na análise de mortes violentas por buscar maior simplicidade metodológica, que garante tanto replicação por gestores públicos como consistência do dado estimado, considerando a composição local do dado no processo de redistribuição. (SIM violências (CG pública GBDBrasil, GBDBrasil GBD , (GBD-Brasil) GBDIHME IHME 201 UF. UF . (UF) modificações critérios causasalvo alvo (válidas investigadas Utilizase Utiliza direto trânsito 134 1 34 1,3 171700 171 700 171.70 anos 122 12 2 12,2 metodológica estimado (GBD-Brasil 20 (UF 13 3 1, 17170 17 70 171.7 12, 1717 7 171.

RESUMO A 11a Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde representa um avanço no enfoque do conhecimento e em novas abordagens das doenças. A Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde é utilizada para diferentes finalidades práticas, possibilitando avaliação do avanço da agenda de saúde global, alocação de recursos, segurança do paciente, qualificação da assistência à saúde e reembolso de seguros de saúde. É inteiramente digital, com recursos tecnológicos que permitem sua atualização periódica. No início de 2022, a 11a Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde entrou em vigência oficial, tendo sido disponibilizada em vários de seus idiomas oficiais, como o árabe, chinês, espanhol, francês e inglês. Apresenta-se aqui o processo de tradução para a língua portuguesa em uso no Brasil, coordenado pela Universidade Federal de Minas Gerais, com apoio do Ministério da Saúde do Brasil e da Organização Pan-Americana da Saúde/Organização Mundial da Saúde. O trabalho foi realizado em três etapas entre agosto de 2021 e dezembro de 2022 por tradutores com diferentes formações: médicos especialistas (49), fisioterapeuta (1), farmacologista (1) e odontologista (1). Com este artigo metodológico, almeja-se ampliar a discussão de perspectivas para implementação da 11a Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde no Brasil e construir uma oportunidade para sua adaptação e uso por outros países de língua oficial portuguesa. doenças práticas global paciente digital periódica oficiais árabe chinês espanhol inglês Apresentase Apresenta se Gerais PanAmericana Pan Americana SaúdeOrganização 202 formações 49, 49 , (49) 1, 1 (1 1. . metodológico almejase almeja 20 4 (49 ( 2 (4

ABSTRACT The 11th International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems (ICD-11) represents an advance in the focus on knowledge and new disease approaches. The ICD is used for different practical purposes, enabling assessment of progress in the global health agenda, resource allocation, patient safety, health care qualification, and health insurance reimbursement. It is entirely digital, with technological resources that allow periodic updating. In early 2022, ICD-11 entered into official force, having been made available in several official ICD languages such as Arabic, Chinese, Spanish, French, and English. The translation process into Brazilian Portuguese, coordinated by the Federal University of Minas Gerais (UFMG), with support from the Brazilian Ministry of Health (MS) and PAHO/WHO, is presented here. The work was carried out in three stages between August 2021 and December 2022 by translators with different backgrounds: medical specialists (49), physiotherapists (1), pharmacologists (1), and dentists (1). This methodological article aims to broaden the discussion of perspectives on implementing the ICD-11 in Brazil and build an opportunity for its adaptation and use by other Portuguese-speaking countries. th ICD11 11 (ICD-11 approaches purposes agenda allocation safety qualification reimbursement digital updating ICD-1 force Arabic Chinese Spanish French English Portuguese UFMG, UFMG , (UFMG) MS (MS PAHOWHO PAHO WHO PAHO/WHO here 202 backgrounds 49, 49 (49) 1, 1 (1) 1. . Portuguesespeaking speaking countries ICD1 (ICD-1 ICD- (UFMG 20 4 (49 (1 (ICD- 2 (4 ( (ICD

RESUMO A 11a Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde representa um avanço no enfoque do conhecimento e em novas abordagens das doenças. A Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde é utilizada para diferentes finalidades práticas, possibilitando avaliação do avanço da agenda de saúde global, alocação de recursos, segurança do paciente, qualificação da assistência à saúde e reembolso de seguros de saúde. É inteiramente digital, com recursos tecnológicos que permitem sua atualização periódica. No início de 2022, a 11a Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde entrou em vigência oficial, tendo sido disponibilizada em vários de seus idiomas oficiais, como o árabe, chinês, espanhol, francês e inglês. Apresenta-se aqui o processo de tradução para a língua portuguesa em uso no Brasil, coordenado pela Universidade Federal de Minas Gerais, com apoio do Ministério da Saúde do Brasil e da Organização Pan-Americana da Saúde/Organização Mundial da Saúde. O trabalho foi realizado em três etapas entre agosto de 2021 e dezembro de 2022 por tradutores com diferentes formações: médicos especialistas (49), fisioterapeuta (1), farmacologista (1) e odontologista (1). Com este artigo metodológico, almeja-se ampliar a discussão de perspectivas para implementação da 11a Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde no Brasil e construir uma oportunidade para sua adaptação e uso por outros países de língua oficial portuguesa.

ABSTRACT The 11th International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems (ICD-11) represents an advance in the focus on knowledge and new disease approaches. The ICD is used for different practical purposes, enabling assessment of progress in the global health agenda, resource allocation, patient safety, health care qualification, and health insurance reimbursement. It is entirely digital, with technological resources that allow periodic updating. In early 2022, ICD-11 entered into official force, having been made available in several official ICD languages such as Arabic, Chinese, Spanish, French, and English. The translation process into Brazilian Portuguese, coordinated by the Federal University of Minas Gerais (UFMG), with support from the Brazilian Ministry of Health (MS) and PAHO/WHO, is presented here. The work was carried out in three stages between August 2021 and December 2022 by translators with different backgrounds: medical specialists (49), physiotherapists (1), pharmacologists (1), and dentists (1). This methodological article aims to broaden the discussion of perspectives on implementing the ICD-11 in Brazil and build an opportunity for its adaptation and use by other Portuguese-speaking countries.

ABSTRACT Objective: Due to immunosuppression, kidney transplant recipients (KTRs) might have lower seroconversion after COVID-19 than non-KTRs. Thus, we aimed to evaluate the seroconversion rate after COVID-19 between KTRs and non-KTRs. Methods: This cohort study enrolled three non-paired groups of patients with COVID-19: 601 KTRs, 211 healthcare workers (HCWs), and 170 non-transplanted inhabitants (INHs) in a countryside city in Brazil. The anti-severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 nucleocapsid antibody was assessed 14 days after diagnosis. The primary outcome was seroconversion. Results: The KTRs were older, had more comorbidities and severe COVID-19. Compared to HCWs and INHs, admission to the intensive care unit (ICU; 44.9% vs. 0% vs. 1.8%, p<0.001), mechanical ventilation requirement (32.3% vs. 0% vs. 1.8%, p<0.001), and death (28.8% vs. 0% vs. 1.2%, p<0.001) were significantly higher in KTRs. Seroconversion did not differ between the groups: 76.2% in KTRs, 74.9% in HCWs, and 82.2% in INHs (p=0.35). In a group-adjusted multivariable logistic regression, while a short period between infection and blood sample collection reduced the probability of seroconversion (adjusted odds ratio [aOR]=0.986), the presence of fever (aOR=1.737, p=0.017), cough (aOR=1.785, p=0.005), and requirement for ventilatory support (OR=1.981, p=0.017) increased the risk. Conclusions: Clinical severity, mechanical ventilation requirement and death by COVID-19 were significantly higher among the KTRs. However, among the survivors, KTRs had a similar seroconversion prevalence associated with clinical severity parameters and a shorter time of blood sample collection. Objective immunosuppression (KTRs COVID19 COVID 19 COVID-1 nonKTRs. nonKTRs non non-KTRs Thus Methods nonpaired paired 60 21 , (HCWs) 17 nontransplanted transplanted (INHs Brazil antisevere anti 1 diagnosis Results older COVID19. 19. ICU (ICU 449 44 9 44.9 vs 0 18 8 1.8% p<0.001, p0001 p p<0.001 001 32.3% 323 32 3 (32.3 28.8% 288 28 (28.8 12 1.2% 762 76 76.2 749 74 74.9 822 82 82.2 p=0.35. p035 p=0.35 . 35 (p=0.35) groupadjusted group adjusted regression aOR=0.986, aOR0986 aOR =0.986 986 [aOR]=0.986) aOR=1.737, aOR1737 737 (aOR=1.737 p=0.017, p0017 p=0.017 017 aOR=1.785, aOR1785 785 (aOR=1.785 p=0.005, p0005 p=0.005 005 p=0.005) OR=1.981, OR1981 OR 981 (OR=1.981 risk Conclusions However survivors COVID1 COVID- 6 (HCWs 4 44. 1.8 p000 p<0.00 00 32.3 (32. 28.8 (28. 1.2 7 76. 74. 82. p03 p=0.3 (p=0.35 aOR=0.986 aOR098 0986 =0.98 98 [aOR]=0.986 aOR=1.737 aOR173 73 (aOR=1.73 p001 p=0.01 01 aOR=1.785 aOR178 78 (aOR=1.78 p=0.00 OR=1.981 OR198 (OR=1.98 1. p00 p<0.0 32. (32 28. (28 p0 p=0. (p=0.3 aOR=0.98 aOR09 098 =0.9 [aOR]=0.98 aOR=1.73 aOR17 (aOR=1.7 p=0.0 aOR=1.78 OR=1.98 OR19 (OR=1.9 p<0. (3 (2 p=0 (p=0. aOR=0.9 aOR0 09 =0. [aOR]=0.9 aOR=1.7 aOR1 (aOR=1. OR=1.9 OR1 (OR=1. p<0 ( p= (p=0 aOR=0. =0 [aOR]=0. aOR=1. (aOR=1 OR=1. (OR=1 p< (p= aOR=0 = [aOR]=0 aOR=1 (aOR= OR=1 (OR= (p aOR= [aOR]= (aOR OR= (OR [aOR] [aOR

RESUMO Objetivo: Devido à imunossupressão, receptores de transplante renal (RTRs) podem ter menor soroconversão após COVID-19 do que indivíduos não-transplantados. Assim, nosso objetivo foi avaliar a taxa de soroconversão após COVID-19 entre RTRs e não-RTRs. Métodos: Este estudo de coorte envolveu três grupos não pareados de pacientes com COVID-19: 601 RTRs, 211 profissionais de saúde (PSs) e 170 habitantes não transplantados (HNTs) em uma cidade do interior do Brasil. O anticorpo anti-SARS-CoV-2 foi avaliado 14 dias após o diagnóstico. O desfecho primário foi a taxa de soroconversão. Resultados: Os RTRs eram mais idosos, com mais comorbidades e COVID-19 grave. Em comparação com profissionais de saúde e HNTs, admissão na unidade de terapia intensiva (UTI; 44,9% vs. 0% vs. 1,8%, p<0,001), necessidade de ventilação mecânica (32,3% vs. 0% vs. 1,8%, p<0,001), e óbito (28,8% vs. 0% vs. 1,2%, p<0,001) foram significativamente maiores em RTRs. A soroconversão não diferiu entre os grupos: 76,2% em RTRs, 74,9% em PSs e 82,2% em HNTs (p=0,35). Em uma regressão logística multivariada ajustada ao grupo, enquanto um curto período entre a infecção e a coleta da amostra de sangue reduziu a probabilidade de soroconversão (odds ratio [aOR] = 0,986), a presença de febre (aOR = 1,737, p = 0,017), tosse (aOR=1,785, p=0,005) e necessidade de suporte ventilatório (OR=1,981, p=0,017) aumentaram o risco. Conclusões: A gravidade clínica, a necessidade de ventilação mecânica e a morte por COVID-19 foram significativamente maiores entre os RTRs. No entanto, entre os sobreviventes, os RTRs tiveram prevalência de soroconversão semelhante associada aos parâmetros de gravidade clínica e menor tempo de coleta de amostra de sangue. Objetivo imunossupressão (RTRs COVID19 COVID 19 COVID-1 nãotransplantados. nãotransplantados transplantados. não-transplantados Assim nãoRTRs. nãoRTRs não-RTRs Métodos 60 21 (PSs 17 (HNTs Brasil antiSARSCoV2 antiSARSCoV anti SARS CoV 2 anti-SARS-CoV- 1 diagnóstico Resultados idosos grave UTI (UTI 449 44 9 44,9 vs 0 18 8 1,8% p<0,001, p0001 p<0,001 , 001 32,3% 323 32 3 (32,3 28,8% 288 28 (28,8 12 1,2% 762 76 76,2 749 74 74,9 822 82 82,2 p=0,35. p035 p=0,35 . 35 (p=0,35) grupo odds aOR [aOR 0,986, 0986 0,986 986 0,986) 1737 737 1,737 0,017, 0017 0,017 017 0,017) aOR=1,785, aOR1785 785 (aOR=1,785 p=0,005 p0005 005 OR=1,981, OR1981 OR 981 (OR=1,981 p=0,017 p0017 risco Conclusões entanto sobreviventes COVID1 COVID- 6 anti-SARS-CoV 4 44, 1,8 p000 p<0,00 00 32,3 (32, 28,8 (28, 1,2 7 76, 74, 82, p03 p=0,3 (p=0,35 098 0,98 98 173 73 1,73 0,01 01 aOR=1,785 aOR178 78 (aOR=1,78 p=0,00 OR=1,981 OR198 (OR=1,98 p=0,01 p001 1, p00 p<0,0 32, (32 28, (28 p0 p=0, (p=0,3 09 0,9 1,7 0,0 aOR=1,78 aOR17 (aOR=1,7 p=0,0 OR=1,98 OR19 (OR=1,9 p<0, (3 (2 p=0 (p=0, 0, aOR=1,7 aOR1 (aOR=1, OR=1,9 OR1 (OR=1, p<0 ( p= (p=0 aOR=1, (aOR=1 OR=1, (OR=1 p< (p= aOR=1 (aOR= OR=1 (OR= (p aOR= OR= (OR

Abstract INTRODUCTION: Excess Mortality by all causes considers deaths directly related to COVID-19 and those attributed to conditions caused by the pandemic. When stratified by social dimensions, such as race/color, it allows for the evaluation of more vulnerable populations. The study estimated the excess mortality by natural causes, separating the white and black populations in 2020. METHODS Public civil registration data on deaths observed in 2020, corrected for under registration, were used. The expected number of deaths was estimated based on the mortality rates observed in 2019, applied to the estimated population in 2020. The difference between the values expected and observed and the proportion of excess was considered the excess mortality. RESULTS: The present study found an excess of 270,321 deaths (22.2% above the expected) in 2020. Every state of Brazil reported deaths above the corresponding expected figure. The excess was higher for men (25.2%) than for women (19.0%). Blacks showed an excess of 27.8%, as compared to whites at 17.6%. In both sexes and all age groups, excess was higher in the black population, especially in the South, Southeast, and Midwest regions. São Paulo, the largest in population number, had twice as much excess death in the black population (25.1%) than in the white population (11.5%). CONCLUSIONS: The present study showed racial disparities in excess mortality during the COVID-19 pandemic in Brazil. The higher excess found for the black suggests an intrinsic relationship with the socioeconomic situation, further exposing the Brazilian reality, in which social and structural inequality is evident.

Abstract INTRODUCTION: Musculoskeletal (MSK) disorders are a major cause of disability worldwide. Different modifiable risk factors are associated to these disorders. The objective of this study was to analyze the burden of low back pain (LBP), rheumatoid arthritis (RA), osteoarthritis (OA), and gout, attributable to risk factors, in 2017. METHODS: The burden of LBP, RA, OA, and gout, and attributable risk factors were analyzed using data extracted from the Global Burden of Disease (GBD) Brasil-2017 study. Descriptive analysis was conducted to compare disability-adjusted life years (DALY) rates between sexes and age groups (15-49 and 50-69 years), in 2017. RESULTS: The highest rates of DALY due to LBP were attributed to occupational ergonomic factors in the 15-49-year group, regardless of sex and males aged 50-69 years, whereas smoking was the major contributor in the 50-69-year female group. RA-related DALY rates were attributed to smoking and were higher among women aged 50-69 years. High body mass index (BMI) was the most relevant risk factor for the burden of OA, with higher rates detected in the 50-69-year group, and it was the most significant risk factor for DALY rate attributed to gout, regardless of sex or age group. CONCLUSIONS: Occupational surveillance measures are indicated to prevent LBP. Actions to decrease smoking and overweight, and the surveillance of weight gain are warranted to decrease the burden of LBP, RA and OA, and gout, respectively. These actions will be more effective if age and sex differentials are considered in planning.

Resumo Este estudo investigou a subnotificação de óbitos por Síndrome da Imunodeficiência Adquirida (AIDS) no Brasil, utilizando o produto do pareamento entre o Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) e o Sistema de Informação Hospitalar (SIH) para os anos de 2008 a 2012. A hipótese era de que houvesse óbitos registrados no SIM que deveriam ter a AIDS como causa básica da morte, mas que tinham causas mal classificadas. Muitos desses falecidos tiveram internações anteriores devido à doença. Os óbitos por AIDS subnotificados foram definidos levando-se em consideração as regras de codificação da Classificação Internacional de Doenças 10ª Revisão, com vistas a discriminar os óbitos por AIDS daqueles devido a outras causas em pessoas vivendo com HIV/AIDS. Nesse período, 60.362 falecidos tiveram a AIDS como causa básica, e encontramos outros 2.671 (4,2%) como causas subnotificadas. Os óbitos subnotificados aumentaram a taxa média de mortalidade por AIDS no período de 6,3/100.000 para 6,6/100.000. Em conclusão, este estudo demonstrou que, através do pareamento entre o SIH e o SIM, é possível encontrar subnotificação de óbitos por AIDS no Brasil. Esses resultados servem de alerta para a necessidade de ações que promovam uma melhor certificação das causas de óbitos entre os pacientes com AIDS.

Abstract This study investigated the underreporting of deaths due to Acquired Immunodeficiency Syndrome (AIDS) in Brazil, using the product of the linkage between the Mortality Information System (SIM) and the Hospital Information System (SIH) for the years 2008 to 2012. The hypothesis was that there were deaths recorded in the SIM that should have AIDS as the underlying cause of death, but that had been poorly classified. Many of the decedents had previous hospitalizations due to the illness. Underreported AIDS deaths were defined taking into account the coding rules of the International Classification of Diseases 10th Revision, in order to discriminate AIDS deaths from those due to other causes in people living with HIV / AIDS. In this period, 60,362 deceased had AIDS as the underlying cause, and we found another 2,671 (4.2%) as underreported causes. Underreported deaths increased the average AIDS mortality rate from 6.3/100,000 to 6.6/100,000. In conclusion, this study demonstrated that, through linkage in between SIH and SIM, it is possible to find underreporting of AIDS deaths in Brazil. These results serve as a warning for the need for actions that would promote a better certification of the causes of death among AIDS patients.

RESUMO: Objetivo: Gerar estimativas das taxas de mortalidade por causas garbage (CG) para os municípios do Brasil, fazendo a comparação entre o método direto e o Bayesiano, tendo como base os óbitos registrados no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) entre 2015 e 2017. Métodos: Os dados do SIM foram utilizados. A análise foi realizada com grupos de CG níveis 1 e 2, 3 e 4 e total de CG. As taxas de mortalidade foram estimadas de forma direta e bayesiana, aplicando o estimador Bayesianos Empírico Local. Resultados: Observaram-se 38% de CG e diferenças regionais nas taxas de mortalidade, maiores no Nordeste e Sudeste e menores no Sul e Centro-Oeste. O Sudeste apresentou taxas semelhantes para os dois grupos de CG analisados. As menores diferenças entre as estimativas diretas e bayesianas foram verificadas nas grandes cidades, acima de 500 mil habitantes. O norte de Minas Gerais e os estados do Rio de Janeiro, de São Paulo e da Bahia apresentaram municípios com altas taxas nos níveis 1 e 2. Conclusão: Existem diferenças na qualidade da definição das causas básicas de morte, mesmo com o uso de metodologia bayesiana, que auxilia na suavização das taxas. A qualidade da definição das causas de morte é importante, uma vez que se mostra associada ao acesso e à qualidade dos serviços de saúde e oferecem subsídios para o planejamento em saúde.

ABSTRACT: Objective: To generate estimates of mortality rates due to garbage codes (GC) for Brazilian municipalities by comparing the direct and the Bayesian methods, based on deaths registered in the Mortality Information System (SIM) between 2015 and 2017. Methods: Data from the SIM were used. The analysis was performed in groups of GC levels 1 and 2, levels 3 and 4, and total GC. Mortality rates were estimated directly and also according to the Bayesian method by applying the Empirical Bayesian Estimator. Results: About 38% of GC were estimated and regional differences in mortality rates were observed, higher in the Northeast and Southeast and lower in the South and Midwest regions. The Southeast presented similar rates for the two analyzed groups of GC. The smallest differences between direct and Bayesian method estimates were observed in large cities with a population over 500 thousand inhabitants. Municipalities in the north of the state of Minas Gerais and those in the states of Rio de Janeiro, São Paulo, and Bahia presented high rates at levels 1 and 2. Conclusion: There are differences in the quality of the definition of the underlying causes of death, even with the use of Bayesian methodology, which assists in smoothing the rates. The quality of the definition of causes of death is important, as they are associated with the access to and quality of healthcare services and support health planning.

RESUMO: Objetivo: Gerar estimativas das taxas de mortalidade por causas garbage (CG) para os municípios do Brasil, fazendo a comparação entre o método direto e o Bayesiano, tendo como base os óbitos registrados no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) entre 2015 e 2017. Métodos: Os dados do SIM foram utilizados. A análise foi realizada com grupos de CG níveis 1 e 2, 3 e 4 e total de CG. As taxas de mortalidade foram estimadas de forma direta e bayesiana, aplicando o estimador Bayesianos Empírico Local. Resultados: Observaram-se 38% de CG e diferenças regionais nas taxas de mortalidade, maiores no Nordeste e Sudeste e menores no Sul e Centro-Oeste. O Sudeste apresentou taxas semelhantes para os dois grupos de CG analisados. As menores diferenças entre as estimativas diretas e bayesianas foram verificadas nas grandes cidades, acima de 500 mil habitantes. O norte de Minas Gerais e os estados do Rio de Janeiro, de São Paulo e da Bahia apresentaram municípios com altas taxas nos níveis 1 e 2. Conclusão: Existem diferenças na qualidade da definição das causas básicas de morte, mesmo com o uso de metodologia bayesiana, que auxilia na suavização das taxas. A qualidade da definição das causas de morte é importante, uma vez que se mostra associada ao acesso e à qualidade dos serviços de saúde e oferecem subsídios para o planejamento em saúde.

ABSTRACT: Objective: To generate estimates of mortality rates due to garbage codes (GC) for Brazilian municipalities by comparing the direct and the Bayesian methods, based on deaths registered in the Mortality Information System (SIM) between 2015 and 2017. Methods: Data from the SIM were used. The analysis was performed in groups of GC levels 1 and 2, levels 3 and 4, and total GC. Mortality rates were estimated directly and also according to the Bayesian method by applying the Empirical Bayesian Estimator. Results: About 38% of GC were estimated and regional differences in mortality rates were observed, higher in the Northeast and Southeast and lower in the South and Midwest regions. The Southeast presented similar rates for the two analyzed groups of GC. The smallest differences between direct and Bayesian method estimates were observed in large cities with a population over 500 thousand inhabitants. Municipalities in the north of the state of Minas Gerais and those in the states of Rio de Janeiro, São Paulo, and Bahia presented high rates at levels 1 and 2. Conclusion: There are differences in the quality of the definition of the underlying causes of death, even with the use of Bayesian methodology, which assists in smoothing the rates. The quality of the definition of causes of death is important, as they are associated with the access to and quality of healthcare services and support health planning.

Resumo Este estudo investigou a subnotificação de óbitos por Síndrome da Imunodeficiência Adquirida (AIDS) no Brasil, utilizando o produto do pareamento entre o Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) e o Sistema de Informação Hospitalar (SIH) para os anos de 2008 a 2012. A hipótese era de que houvesse óbitos registrados no SIM que deveriam ter a AIDS como causa básica da morte, mas que tinham causas mal classificadas. Muitos desses falecidos tiveram internações anteriores devido à doença. Os óbitos por AIDS subnotificados foram definidos levando-se em consideração as regras de codificação da Classificação Internacional de Doenças 10ª Revisão, com vistas a discriminar os óbitos por AIDS daqueles devido a outras causas em pessoas vivendo com HIV/AIDS. Nesse período, 60.362 falecidos tiveram a AIDS como causa básica, e encontramos outros 2.671 (4,2%) como causas subnotificadas. Os óbitos subnotificados aumentaram a taxa média de mortalidade por AIDS no período de 6,3/100.000 para 6,6/100.000. Em conclusão, este estudo demonstrou que, através do pareamento entre o SIH e o SIM, é possível encontrar subnotificação de óbitos por AIDS no Brasil. Esses resultados servem de alerta para a necessidade de ações que promovam uma melhor certificação das causas de óbitos entre os pacientes com AIDS.

Abstract This study investigated the underreporting of deaths due to Acquired Immunodeficiency Syndrome (AIDS) in Brazil, using the product of the linkage between the Mortality Information System (SIM) and the Hospital Information System (SIH) for the years 2008 to 2012. The hypothesis was that there were deaths recorded in the SIM that should have AIDS as the underlying cause of death, but that had been poorly classified. Many of the decedents had previous hospitalizations due to the illness. Underreported AIDS deaths were defined taking into account the coding rules of the International Classification of Diseases 10th Revision, in order to discriminate AIDS deaths from those due to other causes in people living with HIV / AIDS. In this period, 60,362 deceased had AIDS as the underlying cause, and we found another 2,671 (4.2%) as underreported causes. Underreported deaths increased the average AIDS mortality rate from 6.3/100,000 to 6.6/100,000. In conclusion, this study demonstrated that, through linkage in between SIH and SIM, it is possible to find underreporting of AIDS deaths in Brazil. These results serve as a warning for the need for actions that would promote a better certification of the causes of death among AIDS patients.

Objectives: the present study aims to generate estimates of mortality rates due to garbage codes (GC) for municipalities in Brazil by comparing direct and indirect methods, based on deaths registered in the Mortality Information System (SIM) between 2015 and 2017. Methods: Data from the SIM were used. The analysis was performed in groups of GC, levels 1 and 2, levels 3 and 4 and total GC. Mortality rates were estimated directly and indirectly, Empirical Bayesian Estimators. Results: about 38% of CG were estimated and regional differences in mortality rates were observed, higher in the Northeast and Southeast and lower in the South and Midwest. The Southeast presented similar rates for the two groups of CG analyzed. The smallest differences between direct and indirect estimates were observed in large cities, above 500 thousand. The municipalities in the north of Minas Gerais and the states of Rio de Janeiro, São Paulo and Bahia presented municipalities with high rates at levels 1 and 2. Conclusion: there are differences in the quality of the definition of the underlying causes of death, even with the use of indirect methodology which assists in smoothing rates. The quality of the definition of causes of death is important since they are associated with the access and quality of health services and offer subsidies for health planning.

Objetivos: o presente estudo tem como objetivo gerar estimativas das taxas de mortalidade por causas garbage (CG) para os municípios do Brasil fazendo a comparação entre métodos diretos e indiretos, tendo como base os óbitos registrados no SIM entre 2015 e 2017. Métodos: Os dados do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) foram utilizados. A análise foi realizada com grupos de GC, níveis 1 e 2, níveis 3 e 4 e total de GC. As taxas de mortalidade foram estimadas de forma direta e indireta, estimadores bayesianos empíricos. Resultados: observou-se cerca de 38% de CG e diferenças regionais nas taxas de mortalidade, maiores no Nordeste e Sudeste e menores no Sul e Centro-Oeste. O Sudeste apresentou taxas semelhantes para os dois grupos de CG analisados. As menores diferenças entre as estimativas diretas e indiretas foram observadas nas grandes cidades, acima de 500 mil. Os municípios do norte de Minas Gerais e estados do Rio de Janeiro, São Paulo e Bahia apresentaram municípios com altas taxas nos níveis 1 e 2. Conclusão: existem diferenças na qualidade da definição das causas básicas de morte, mesmo com o uso de metodologia indireta que auxilia na suavização das taxas. A qualidade da definição das causas de morte é importante, uma vez que se mostram associadas com o acesso e qualidade dos serviços de saúde e oferecem subsídios para o planejamento em saúde.

Objective: To describe IHME projections for the COVID-19 pandemic in Brazil and its states and discuss their accuracy and implications for different scenarios. Methods: We describe and estimate the accuracy of these predictions for Brazil by comparing them with the ensuing reported cumulative deaths. Results: The pandemic is projected to cause 192,511 deaths by December 1, 2020. Continued relaxation of mandated physical isolation despite rising deaths could cause gt;63,000 additional deaths, while rapid increase in mask use could reduce the projected death toll by ~25,000. Several states will likely be obliged to reinstitute mandated restrictions.nbsp; Differences between IHME projections up to 6 weeks and recorded deaths ranged from -11% to 48% for Brazil. Conclusion: IHME short to medium term projections of deaths provide sufficiently accurate information to inform health planners, elected officials, and society. They suggest a prolonged pandemic course, with major mortality and probable necessity of renewed restrictions.

Objetivo: Describir las proyecciones del IHME para COVID-19 en Brasil y sus estados y discutir la precisión y las implicaciones en diferentes escenarios. Métodos: Describimos y estimamos la precisión de las previsiones para Brasil, comparándolos con las muertes acumuladas observadas. Resultados: La proyección predice 192.511 muertes por la pandemia al 1 de diciembre de 2020. La relajación continua del aislamiento físico obligatorio, a pesar del continuo aumento de muertes, puede causar gt;63.000 muertes adicionales; el rápido aumento en el uso de mascarillas puede reducir el número a ~25.000. Es posible que varios estados deban restablecer las restricciones. Las diferencias entre las proyecciones del IHME hasta las 6 semanas y las muertes registradas oscilaron entre -11% y 48% para Brasil. Conclusiones: Las proyecciones de corto a mediano plazo del IHME brindan información válida para informar a los administradores de salud, oficiales electos y la sociedad. Sugieren un curso prolongado, alta mortalidad y probablemente nuevas restricciones.

Objetivo: Descrever as projeções do IHME para a COVID-19 no Brasil e seus estados e discutir acurácia e implicações em diferentes cenários. Métodos: Descrevemos e estimamos a acurácia das previsões para o Brasil, comparando-as com as mortes cumulativas observadas. Resultados: A projeção prevê 192.511 mortes causadas pela pandemia até 1 de dezembro de 2020. O relaxamento continuado do isolamento físico obrigatório, apesar do aumento continuado dos óbitos, pode causar gt;63.000 mortes adicionais; o rápido aumento no uso de máscara pode reduzir o número para ~25.000. Vários estados poderão ter que reinstituir restrições. As diferenças entre as projeções do IHME até 6 semanas e as mortes registradas variaram de -11% a 48% para o Brasil. Conclusões: As projeções de curto a médio prazo do IHME fornecem informações válidas para informar os gestores de saúde, autoridades eleitas e a sociedade em geral. Elas sugerem curso prolongado, grande mortalidade e prováveis novas restrições.

Objectives: This study aims to describe the actions carried out by the epidemiological surveillance system in Belo Horizonte to address the COVID-19 epidemic and the timeless of the data for detecting transmission in 2020. Methods: The sources of information used by the epidemiological surveillance of the municipality for COVID-19 were identified and the temporal distribution and interval for detection of confirmed cases of the disease were analyzed. Results: The city's epidemiological surveillance uses outpatient, hospital, public and private laboratory notifications as data sources. For reporting COVID-19 cases in official information systems, there is also an active search of laboratory results linked to suspected deaths investigated. From January to April 2020, 1,449 hospitalized cases of COVID-19 were reported, the first case being detected in late February 2020. Of the total 1,025 laboratory samples of cases hospitalized after the 8th epidemiological week, 87 (8.5%) of COVID-19 cases were confirmed. The median time between the onset of symptoms and the release of laboratory results was 12 days for the analyzed period. Conclusion: Epidemiological surveillance uses several data sources to monitor and analyze the transmission of COVID-19. The timeliness of this system to detect cases of the disease is compromised by the delay in the release of laboratory results, which has been a considerable challenge for adequate surveillance.

Objetivos: Descrever as ações realizadas pela vigilância epidemiológica da Secretaria Municipal de Saúde de Belo Horizonte para enfrentamento da epidemia de COVID-19 e avaliar a oportunidade para detecção precoce da transmissão da doença durante o período compreendido entre 1 de janeiro a 24 de abril de 2020. Métodos: Foram identificadas as fontes de informação utilizadas pela vigilância epidemiológica do município para a COVID-19 e analisadas a distribuição temporal e oportunidade para detecção dos casos confirmados da doença. Resultados: A vigilância epidemiológica do município utiliza fontes de notificações ambulatoriais, hospitalares, de laboratórios públicos e privados, além de busca ativa com cruzamento de dados laboratoriais na investigação de óbitos suspeitos, sendo os casos confirmados de COVID-19 informados em sistemas de informação oficiais. Foram notificados 1.449 casos internados, sendo o primeiro caso detectado no final de fevereiro de 2020. Do total de 1.025 amostras laboratoriais de casos internados após a semana epidemiológica 8, foram confirmados 87 casos (8,5%) por COVID-19. A mediana de tempo entre o início dos sintomas e liberação dos resultados laboratoriais foi de 12 dias. Conclusão: A vigilância epidemiológica utiliza várias fontes de dados para monitoramento e análise da transmissão da COVID-19. A oportunidade para detecção de casos da doença está comprometida pela demora na liberação dos resultados laboratoriais, sendo um desafio para a vigilância.