Arq Bras CardiolabcArquivos Brasileiros de CardiologiaArq. Bras. Cardiol.0066-782X1678-4170Sociedade Brasileira de Cardiologia - SBChYBktw4CVnhvTbN37YJyhvSS0066-782X20250002002060020610.36660/abc.20250123MinieditorialDataSUS: Uma Ferramenta Essencial para a Saúde Pública no Brasil0000-0002-5556-8061KoikeMarcia12Faculdade de Medicina da Universidade de São PauloDepartamento de Clínica MédicaLaboratório de Investigação Médica da Disciplina de Emergências ClínicasSão PauloSPBrasilLaboratório de Investigação Médica da Disciplina de Emergências Clínicas, Departamento de Clínica Médica, Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, São Paulo, SP – BrasilInstituto de Assistência Médica ao Servidor Público Estadual de São PauloSão PauloSPBrasilPrograma de Pós-Graduação em Ciências da Saúde do Instituto de Assistência Médica ao Servidor Público Estadual de São Paulo (IAMSPE), São Paulo, SP – BrasilMarcia Koike • Laboratório de Investigação Médica da Disciplina de Emergências Clínicas, Departamento de Clínica Médica, Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo - Av. Dr. Arnaldo, 455, sala 3189. CEP 01246-903, São Paulo, SP – Brasil E-mail: mkoike@usp.br1404202520251222e20250123140220252802202528022025This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution LicensePalavras-chaveSaúde PúblicaDoenças CardiovascularesSistema Único de Saúde
Desde sua criação em 1991, o Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS) implementou sistemas de informação e suporte de informática necessários para o planejamento, operação e controle aos órgãos ligados aos SUS. Além disso, o DATASUS disponibiliza informações que podem auxiliar na análise da situação sanitária, na tomada de decisões baseadas em evidências e na elaboração de programas de saúde.1
A mensuração do estado de saúde da população começou com o registro de dados de mortalidade e sobrevivência, evoluindo para incluir informações epidemiológicas e de morbidade. Atualmente, dados sobre morbidade, incapacidade, acesso a serviços, qualidade da atenção, condições de vida e fatores ambientais são usados para criar Indicadores de Saúde, que são essenciais para quantificar e avaliar informações de saúde.1
Diante de um país enorme como o Brasil e com diferentes desafios regionais, a informatização dos sistemas de saúde foi gradual e representou um ganho para o processo de descentralização da saúde e para a avaliação epidemiológica dos agravos. Atualmente, o DATASUS inclui dados sobre mortalidade, internações, morbidades, assistência à saúde da população, cadastros das redes hospitalares e ambulatoriais, estabelecimentos de saúde, recursos financeiros e dados demográficos e socioeconômicos.1
Após mais de duas décadas de DATASUS, encontramos muitos artigos científicos que exploraram informações do banco de dados do DATASUS. Uma busca no site do Pubmed com a palavra DataSUS mostrou um pouco mais de 450 artigos relacionados, publicados entre 1998 e 2024.2 Observa-se uma evolução nas estratégias de avaliação dos dados e elaboração de artigos.
No início, muitos artigos descreveram perfis epidemiológicos das doenças, baseados no Sistema de Mortalidade (SIM)3–6 ou no Sistema de Internações (SIH).7,8 Com o decorrer do tempo, surgiram estudos mostrando as tendências temporais de uma ou duas décadas e projeções estatísticas, trazendo a maior compreensão da dinâmica de determinada doença e seus desfechos possíveis,7,9,10 bem como estudos de morbidade e os fatores de risco envolvidos.
Atualmente, o aprendizado de máquinas e a inteligência artificial trouxeram mais recursos e elegância aos achados oriundos do banco de dados disponibilizado pelo DataSUS, como por exemplo, um estudo de cohort publicado nesta edição.11
Neste estudo,11 autores exploraram os dados relacionados aos pacientes com artrite reumatoide em um estudo coorte, avaliando os tipos de Medicamentos Antirreumáticos Modificadores da Doença e a ocorrência de doenças cardiovasculares e os fatores associados aos desfechos cardiovasculares.
O acesso a um banco de dados nacional, com um grande contingente de pacientes, é um diferencial; além de se avaliar como os aspectos regionais podem afetar o desfecho do paciente. No entanto, reforço a importância do treinamento para operadores do sistema de informação em diferentes esferas, para o correto preenchimento da documentação ou na digitação destes, com critério e ética na elaboração dos documentos e transcrição. A acurácia das informações traz mais qualidade e uma valiosa oportunidade para estratégias de análise.12 Estudos de associações, projeções ou surgimento de emergências em saúde já estão em curso em outros países, como o Canada, que informatizou o sistema de saúde e se utiliza do banco de dados disponível para as estimativas.13
A Frequência de Doenças Cardiovasculares na Artrite Reumatoide no Brasil: Estudo de Coorte de 10 Anos com Bancos de Dados do DATASUS
ReferênciasBrasil. Ministério da SaúdeDATASUS [Internet]BrasíliaMinistério da Saúde2025[cited 2025 Feb 12]Available from: https://datasus.saude.gov.br/sobre-o-datasus/1 Brasil. Ministério da Saúde. DATASUS [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2025 [cited 2025 Feb 12]. Available from: https://datasus.saude.gov.br/sobre-o-datasus/.The United States National Library of MedicinePubMedBethesdaNLM2025[cited 2025 Feb 12]Available fom: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=DATASUS&filter=years.1998-20242 The United States National Library of Medicine. PubMed. Bethesda: NLM; 2025 [cited 2025 Feb 12]. Available fom: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=DATASUS&filter=years.1998-2024.OliveiraGMKleinCHSilvaNASGodoyPHFonsecaTMIschemic Heart Disease Lethalities in the State of Rio de Janeiro between 1999 and 2003Arq Bras Cardiol200686213113710.1590/s0066-782x20060002000093 Oliveira GM, Klein CH, Silva NAS, Godoy PH, Fonseca TM. Ischemic Heart Disease Lethalities in the State of Rio de Janeiro between 1999 and 2003. Arq Bras Cardiol. 2006;86(2):131-7. doi: 10.1590/s0066-782x2006000200009.OliveiraGMSilvaNAKleinCHBalanced Cardiovascular Disease Mortality from 1980 to 1999--BrazilArq Bras Cardiol200585530531310.1590/s0066-782x20050018000024 Oliveira GM, Silva NA, Klein CH. Balanced Cardiovascular Disease Mortality from 1980 to 1999--Brazil. Arq Bras Cardiol. 2005;85(5):305-13. doi: 10.1590/s0066-782x2005001800002.MansurAPFavaratoDSouzaMFAvakianSDAldrighiJMCésarLATrends in Death from Circulatory Diseases in Brazil between 1979 and 1996Arq Bras Cardiol200176649751010.1590/s0066-782x20010006000075 Mansur AP, Favarato D, Souza MF, Avakian SD, Aldrighi JM, César LA, et al. Trends in Death from Circulatory Diseases in Brazil between 1979 and 1996. Arq Bras Cardiol. 2001;76(6):497-510. doi: 10.1590/s0066-782x2001000600007.SantanaGBALealTCPaivaJPSSilvaLFDSantosLGOliveiraTFTemporal Trend of Mortality Due to Ischemic Heart Diseases in Northeastern Brazil (1996-2016): An Analysis According to Gender and Age GroupArq Bras Cardiol20211171516010.36660/abc.202002226 Santana GBA, Leal TC, Paiva JPS, Silva LFD, Santos LG, Oliveira TF, et al. Temporal Trend of Mortality Due to Ischemic Heart Diseases in Northeastern Brazil (1996-2016): An Analysis According to Gender and Age Group. Arq Bras Cardiol. 2021;117(1):51-60. doi: 10.36660/abc.20200222.RosaMLGiroCAlvesTOMouraECLacerdaLSSant’AnnaLPAnalysis of Mortality and Hospitalization for Cardiovascular Diseases in Niterói, between 1998 and 2007Arq Bras Cardiol201196647748310.1590/s0066-782x20110050000537 Rosa ML, Giro C, Alves TO, Moura EC, Lacerda LS, Sant’Anna LP, et al. Analysis of Mortality and Hospitalization for Cardiovascular Diseases in Niterói, between 1998 and 2007. Arq Bras Cardiol. 2011;96(6):477-83. doi: 10.1590/s0066-782x2011005000053.NascimentoBRBrantLCLanaMLLopesELRibeiroALPTrends in Procedure Type, Morbidity and in-Hospital Outcomes of Patients with Peripheral Artery Disease: Data from the Brazilian Public Health SystemAnn Vasc Surg20163114315110.1016/j.avsg.2015.08.0198 Nascimento BR, Brant LC, Lana ML, Lopes EL, Ribeiro ALP. Trends in Procedure Type, Morbidity and in-Hospital Outcomes of Patients with Peripheral Artery Disease: Data from the Brazilian Public Health System. Ann Vasc Surg. 2016;31:143-51. doi: 10.1016/j.avsg.2015.08.019.SoaresGPKleinCHSilvaNAOliveiraGMEvolution of Cardiovascular Diseases Mortality in the Counties of the State of Rio de Janeiro from 1979 to 2010Arq Bras Cardiol2015104535636510.5935/abc.201500199 Soares GP, Klein CH, Silva NA, Oliveira GM. Evolution of Cardiovascular Diseases Mortality in the Counties of the State of Rio de Janeiro from 1979 to 2010. Arq Bras Cardiol. 2015;104(5):356-65. doi: 10.5935/abc.20150019.KhalilKHSáMPBOVervoortDRoeverLPiresMAALimaJMOCoronary Artery Bypass Graft Surgery in Brazil from 2008 to 2017J Card Surg202136391392010.1111/jocs.1532810 Khalil KH, Sá MPBO, Vervoort D, Roever L, Pires MAA, Lima JMO, et al. Coronary Artery Bypass Graft Surgery in Brazil from 2008 to 2017. J Card Surg. 2021;36(3):913-20. doi: 10.1111/jocs.15328.GamarskiRCastroFFNascimentoJASAbreuMMA Frequência de Doenças Cardiovasculares na Artrite Reumatoide no Brasil: Estudo de Coorte de 10 Anos com Bancos de Dados do DATASUSArq Bras Cardiol20251222e20240313https://doi.org/10.36660/abc.2024031311 Gamarski R, Castro FF, Nascimento JAS, Abreu MM. A Frequência de Doenças Cardiovasculares na Artrite Reumatoide no Brasil: Estudo de Coorte de 10 Anos com Bancos de Dados do DATASUS. Arq Bras Cardiol. 2025; 122(2):e20240313. DOI: https://doi.org/10.36660/abc.20240313.LimaCRSchrammJMCoeliCMSilvaMEReview of Data Quality Dimensions and Applied Methods in the Evaluation of Health Information SystemsCad Saude Publica200925102095210910.1590/s0102-311x200900100000212 Lima CR, Schramm JM, Coeli CM, Silva ME. Review of Data Quality Dimensions and Applied Methods in the Evaluation of Health Information Systems. Cad Saude Publica. 2009;25(10):2095-109. doi: 10.1590/s0102-311x2009001000002.MahmudSMBozat-EmreSMostaço-GuidolinLCMarrieRARegistry Cohort Study to Determine Risk for Multiple Sclerosis after Vaccination for Pandemic Influenza A(H1N1) with Arepanrix, Manitoba, CanadaEmerg Infect Dis20182471267127410.3201/eid2407.16178313 Mahmud SM, Bozat-Emre S, Mostaço-Guidolin LC, Marrie RA. Registry Cohort Study to Determine Risk for Multiple Sclerosis after Vaccination for Pandemic Influenza A(H1N1) with Arepanrix, Manitoba, Canada. Emerg Infect Dis. 2018;24(7):1267-74. doi: 10.3201/eid2407.161783.10.36660/abc.20250123iShort EditorialDatasus: An Essential Tool for Public Health in Brazil0000-0002-5556-8061KoikeMarcia12São PauloSPBrasilLaboratório de Investigação Médica da Disciplina de Emergências Clínicas, Departamento de Clínica Médica, Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, São Paulo, SP – BrasilSão PauloSPBrasilPrograma de Pós-Graduação em Ciências da Saúde do Instituto de Assistência Médica ao Servidor Público Estadual de São Paulo (IAMSPE), São Paulo, SP – BrasilMarcia Koike • Laboratório de Investigação Médica da Disciplina de Emergências Clínicas, Departamento de Clínica Médica, Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo - Av. Dr. Arnaldo, 455, sala 3189. Postal Code 01246-903, São Paulo, SP – Brazil E-mail: mkoike@usp.brKeywodsPublic HealthCardiovascular DiseasesUnified Health System
Since its creation in 1991, the Information Technology Department of the Unified Health System (DATASUS) has implemented information systems and IT support necessary for the planning, operation, and control of institutions linked to the SUS. Furthermore, DATASUS provides information that can assist in analyzing the health situation, making evidence-based decisions and developing health programs.1
Measuring the population's health status began with recording mortality and survival data evolving epidemiological and morbidity information. Currently, data on morbidity, disability, access to services, quality of care, living conditions, and environmental factors are used to create Health Indicators essential for quantifying and evaluating health information.1
Faced with a huge country like Brazil and with different regional challenges, the computerization of health systems was gradual and represented a gain for the process of health decentralization and epidemiological disease assessment. Currently, DATASUS includes data on mortality, hospitalizations, morbidities, population health care, records from hospital and outpatient networks, health establishments, financial resources, and demographic and socioeconomic data.1
After more than two decades of DATASUS's existence, we found many scientific articles that explored information from the DATASUS database. A search on the Pubmed website using DataSUS as a keyword showed just over 450 related articles published between 1998 and 2024.2 An evolution can be observed in data evaluation and article preparation strategies.
Initially, many articles described epidemiological profiles of diseases based on the Mortality Information System (SIM)3–6 or the Hospital Admission System (SIH).7,8 Over time, studies emerged showing temporal trends over one or two decades and statistical projections, bringing a greater understanding of the dynamics of a given disease and its possible outcomes,7,9,10 as well as studies of morbidity and the risk factors involved.
Currently, machine learning and artificial intelligence have brought more resources and elegance to the findings in the database made available by DataSUS as a cohort study published in this edition.11
In this study,11 the authors explored data related to patients with rheumatoid arthritis in a retrospective cohort study, evaluating the types of disease-modifying antirheumatic drugs and the occurrence of cardiovascular diseases and factors associated with cardiovascular outcomes.11
Access to a national database with a large contingent of patients is a differentiator, in addition to evaluating how regional aspects can affect the patient's outcome. However, I reinforce the importance of training information system operators in different spheres to correctly fill out documentation or type it, with criteria and ethics in preparing documents and transcription. The accuracy of information brings more quality and a valuable opportunity for analysis strategies.12 Studies of associations, projections, or emergence of health emergencies are already underway in other countries, such as Canada, which has computerized the health system and uses the available database for estimations.13
The Frequency of Cardiovascular Diseases in Rheumatoid Arthritis in Brazil: 10-year Cohort Study with DATASUS Databases