Avaliação de diferentes estratégias de blocagem no relacionamento probabilístico de registros

Evaluation of different blocking strategies in probabilistic record linkage

Avaliação de diferentes estratégias de blocagem no relacionamento probabilístico de registros

Evaluation of different blocking strategies in probabilistic record linkage

Cláudia Medina CoeliI; Kenneth Rochel de Camargo Jr.^II

^IDepartamento de Medicina Preventiva, Faculdade de Medicina e Núcleo de Estudos de Saúde Coletiva, Universidade Federal do Rio de Janeiro. Av. Brigadeiro Trompowisky s/n - 5° andar, Ala Sul; Edifício do Hospital Universitário CFF, Ilha do Fundão; 21931-590, Rio de Janeiro, RJ, Brasil; [e-mail] ^IIInstituto de Medicina Social Universidade do Estado do Rio de Janeiro

RESUMO

A blocagem (blocking), que consiste na criação de blocos lógicos de registros dentro de arquivos a serem relacionados, é um dos processos que faz parte do relacionamento probabilístico de grandes bases de dados. Os objetivos deste trabalho são comparar a eficiência de diferentes esquemas de blocagem e estudar a eficiência da utilização de uma rotina de padronização desenvolvida pelos autores, que aplica a mesma grafia para as primeiras sílabas de nomes com o mesmo som. Procedemos ao relacionamento de uma base de dados de mortalidade com 59.065 óbitos com uma base de óbitos hospitalares com 531 registros, que apresentavam um registro correspondente na base de mortalidade. Diferentes estratégias de blocagem foram comparadas em relação ao custo para o processamento e a proporção de pares verdadeiros perdidos. A estratégia de blocagem em múltiplos passos foi mais eficiente, permitindo a identificação de todos os pares verdadeiros com a formação de um número total de pares que foi inferior ao obtido em duas rotinas diferentes de passo único. Já entre as estratégias de passo único avaliadas, a que se baseou no emprego da chave formada pela combinação do código soundex do primeiro nome e sexo apresentou o melhor resultado. A utilização da rotina de padronização que aplica a mesma grafia para as primeiras sílabas de nomes com o mesmo som não apresentou um impacto importante, quer em custos, quer na redução da perda de pares verdadeiros.

Palavras-chave: Banco de dados. Relacionamento probabilístico de registros. Blocagem. Epidemiologia.

ABSTRACT

Blocking, that is, the creation of logical record blocks within the files to be linked, is one of the steps that have to be taken in the process of probabilistically linking large databases. This paper is aimed at comparing different blocking strategies and studying the effectiveness of a standardizing algorithm that we have developed, which uses the same spelling for similarly sounding first syllables of names. We linked a mortality database with information on 59,065 death reports with a hospital death report database with 531 records, which had corresponding entries in the larger database. Different blocking strategies were compared with regards to processing cost and the proportion of lost true matches. The multiple steps blocking strategy was more effective, allowing the identification of all the true matches, at the same time producing a total number of pairs which was smaller than the one obtained with the use of two different single-step strategies. Among the single-step strategies, the best result was achieved with the utilization of a key produced by a combination of the soundex codes of the first name and sex. The utilization of the algorithm that standardizes the spelling of similarly sounding first syllables of names produced no remarkable effects, both in terms of cost and reduction of the loss of true matches.

Keywords: Database. Probabilistic record linkage. Blocking. Epidemiology.

Introdução

O relacionamento de bancos de dados vem sendo crescentemente empregado na pesquisa em saúde. Por exemplo, Jones et al.¹ desenvolveram um estudo caso-controle com o objetivo de avaliar a associação entre variáveis relativas à gestação e o parto e o desenvolvimento de diabetes mellitus na infância. Os casos foram identificados a partir de bases de dados de registros hospitalares, sendo os controles obtidos a partir de bases de dados de registros de nascidos vivos. Além disso, os registros de casos e controles foram relacionados a bancos de dados com dados sobre a gestação e o parto. Os autores identificaram uma associação positiva entre a ocorrência de pré-eclâmpsia ou eclâmpsia e o desenvolvimento de diabetes na infância. Outros exemplos do uso do relacionamento de bases de dados incluem estudos etiológicos^2,3, estudos sobre migrantes⁴ e avaliações sobre serviços de saúde⁵.

O método determinístico pode ser empregado quando um campo identificador unívoco (ex.: CPF, número de cartão de saúde) encontra-se presente nos bancos a serem relacionados. Na ausência deste identificador, o relacionamento pode ser executado empregando-se o método probabilístico. Este último baseia-se na utilização conjunta de campos comuns presentes em ambos os bancos de dados (ex.: nome, data de nascimento), com o objetivo de identificar o quanto é provável que um par de registros se refira a um mesmo indivíduo^6-10.

O número de grandes bases de dados de saúde que se tornaram disponíveis em nosso meio cresceu substancialmente nos últimos anos¹¹. Estes bancos de dados, quando analisados isoladamente ou relacionados, representam fontes importantes que podem ser empregadas rotineiramente em estudos epidemiológicos e na vigilância de doenças e agravos à saúde. Por exemplo, o relacionamento das bases de dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN) com as bases do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) permite atualizar a informação sobre a mortalidade de casos notificados de AIDS e identificar casos não notificados. Já o relacionamento entre as bases do Sistema de Nascidos Vivos (SINASC) e as bases do SIM pode ser empregado em estudos que busquem avaliar fatores de risco para a mortalidade infantil^12,13. Por fim, o relacionamento entre as bases de dados do Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde (SIH-SUS) e as bases do SIM possibilita a avaliação da mortalidade 30 dias após a hospitalização, indicador de qualidade da assistência mais adequado do que a mortalidade hospitalar.

Embora esteja em curso uma proposta para que se adote no Brasil o número único no SUS, estes bancos de dados ainda não apresentam nenhum campo identificador unívoco. Sendo assim, o emprego do método probabilístico para o relacionamento destas bases de dados traz como vantagens a agilização e o aumento da acurácia do processo de relacionamento.

A blocagem (blocking), que consiste na criação de blocos lógicos de registros dentro de arquivos a serem relacionados, é um dos componentes do processo de relacionamento probabilístico de grandes bases de dados. Apesar da importância da blocagem para a eficiência do processo de relacionamento probabilístico de bancos de dados, poucos foram os estudos^14-16 que buscaram avaliar as vantagens da adoção de determinados esquemas de blocagem, e nenhum destes foi desenvolvido tendo como objeto bases de dados brasileiras. Sendo assim, com este trabalho objetivamos comparar a eficiência de diferentes esquemas de blocagem a partir do relacionamento de uma base de óbitos hospitalares e a base de dados do SIM. A eficiência da utilização de uma rotina de padronização que aplica a mesma grafia para as primeiras sílabas de nomes com o mesmo som também será estudada.

Metodologia

Blocagem (blocking)

No relacionamento probabilístico são executados um conjunto de processos, a saber: 1) a utilização de rotinas para a padronização dos campos comuns a serem empregados no relacionamento (ex.: quebra do campo nome em seus componentes e a transformação de caracteres para caixa alta); 2) a aplicação de algoritmos para a comparação aproximada de cadeias de caracteres, que levam em consideração possíveis erros fonéticos e de digitação (ex.: Manoel e Manuel seriam reconhecidos como iguais); 3) a blocagem (ver abaixo); 4) o cálculo de escores, que sumarizam o grau de concordância global entre registros de um mesmo par; 5) a definição de limiares para a classificação dos pares de registros relacionados em pares verdadeiros, não pares e pares duvidosos; e 6) a revisão manual dos pares duvidosos visando a classificação dos mesmos como pares verdadeiros ou não pares^6-10.

O objetivo da blocagem é permitir que a comparação entre registros se faça de uma forma mais otimizada. O número de pares possíveis com a combinação de duas bases de dados é igual ao produto entre o número de registros na primeira base e o número de registros na segunda base. Por exemplo, o relacionamento de duas bases de dados com 10.000 registros cada implicaria na necessidade de comparação de 100.000.000 de pares de registros, o que demandaria um alto custo para o processamento das comparações.

A blocagem permite que as bases de dados sejam logicamente divididas em blocos mutuamente exclusivos, sendo as comparações limitadas aos registros pertencentes a um mesmo bloco. Os blocos são constituídos de forma a aumentar a probabilidade de que os registros neles contidos representem pares verdadeiros. O processo consiste na indexação dos arquivos a serem relacionados segundo uma chave formada por um campo ou pela combinação de mais de um campo. Os registros de um determinado bloco apresentam o mesmo valor para a chave escolhida. Diferentes chaves podem ser utilizadas em passos seqüenciais, i.e., emprega-se uma determinada chave para blocagem e procede-se à comparação dos registros. Os registros não pareados na primeira etapa são então novamente comparados, empregando-se para tanto uma nova chave^8,9.

A chave para a blocagem deve apresentar um grande número de valores que se distribuem de modo relativamente uniforme, buscando desta maneira alcançar a divisão do arquivo em um número grande blocos com tamanho reduzido (poucos registros por bloco)^8,9. Adicionalmente, os campos que formam a chave devem apresentar baixa probabilidade de ocorrência de erros^8,9. Estes últimos fazem com que os registros relativos a um mesmo indivíduo sejam alocados em blocos diferentes, impossibilitando a comparação dos registros e levando a classificação dos mesmos como falsos não pares^8,9.

Em resumo, deve-se buscar a utilização de estratégias de blocagem que minimizem simultaneamente o custo com o processamento e a perda de pares verdadeiros. O emprego de códigos fonéticos de partes do nome (primeiro e/ou último nome) representa uma alternativa usualmente utilizada, já que as chaves apresentam múltiplos valores com uma ocorrência de erros bem menor do que seria esperado com o emprego direto do primeiro e/ou do último nome. O soundex é um dos códigos freqüentemente usados para este fim. A descrição detalhada sobre a sua regra de formação pode ser encontrada em Newcombe¹⁰ (p. 183-4). Resumidamente, o código é constituído por quatro dígitos, sendo o primeiro representado pela primeira letra da palavra a ser codificada, enquanto os demais são dígitos numéricos codificados segundo regras que buscam minimizar erros (por exemplo, eliminação de vogais e substituição de consoantes com sons similares por um código numérico comum).

Newcombe¹⁴ verificou que o código soundex funciona adequadamente para nomes de diferentes origens, com a exceção de nomes de origem oriental, já que o código ignora vogais e estas representam uma parte importante do poder de discriminação destes nomes. Trabalhando com bases de dados nacionais encontramos, entretanto, um problema de inadequação do código soundex para alguns nomes brasileiros que apresentam variações de grafia da primeira sílaba para um mesmo som (por exemplo, Helena x Elena; Jorge x George). Estes nomes são mais sujeitos a erros de registro. Como o código soundex retém a primeira letra do nome, as diferentes grafias recebem códigos diferentes, sendo conseqüentemente alocadas em blocos diferentes, o que aumenta a probabilidade da perda de pares verdadeiros.

Fontes de dados e população de estudo

As fontes de dados utilizadas foram a base de formulários de Autorização de Internação Hospitalar (AIH) do SIH-SUS e a base de óbitos do SIM, relativas ao Município do Rio de Janeiro e ao ano de 1998. As bases hospitalar e de mortalidade contendo informações sobre nome e endereço e foram fornecidas, respectivamente, pelo DATASUS e pela Sub-Gerência de Dados Vitais da Coordenação de Epidemiologia da Secretaria de Sáude do Município do Rio de Janeiro^*.

Em relação à base hospitalar foram selecionadas as internações que ocorreram no ano de referência do estudo no Hospital Clementino Fraga Filho (UFRJ) relativas a pacientes residentes no Município do Rio de Janeiro e que faleceram durante a internação (n= 573). Estes pacientes foram buscados na base de óbitos através de processo automático (ver abaixo) e manual, tomando-se por base as seguintes variáveis: nome, data de nascimento, sexo, bairro de residência, data da alta, data do óbito e hospital onde ocorreu o óbito. Como resultado desta busca identificamos 531 pacientes que foram incluídos na presente análise. Com relação à base de mortalidade, utilizamos todos os óbitos, independente do hospital de ocorrência, só sendo excluídos aqueles de menores de um ano onde a identificação do nome da criança não estava disponível. Após esta restrição restaram 59.065 óbitos, dos quais 531 apresentavam um registro correspondente na base hospitalar.

Relacionamento de registros

O relacionamento foi realizado empregando-se a segunda versão do programa RecLink^17-18, desenvolvido pelos autores. Em relação à blocagem, a nova versão implementa uma rotina mais flexível, que permite que diferentes campos sejam combinados para constituir a chave, além de aceitar expressões xBase como parâmetros. Além disso, a nova rotina de padronização realiza a quebra do campo nome em seus componentes, criando dois campos adicionais para o primeiro e o último nome, onde a primeira sílaba é modificada segundo as seguintes transformações:

- Primeira letra W e segunda A ® Primeira letra passa a V

- Primeira letra H ® Elimina a primeira letra

- Primeira letra K e segunda A, O ou U ® Primeira letra passa a C

- Primeira letra Y ® Primeira letra passa a I

- Primeira letra C e segunda E ou I ® Primeira letra passa a S

- Primeira letra G e segunda E ou I ® Primeira letra passa a J

As estratégias de blocagem foram avaliadas segundo os indicadores descritos a seguir (ver análise de dados). O conjunto dos indicadores foi determinado após o processo de relacionamento ter sido realizado com base em cada uma das estratégias de blocagem apresentadas no Quadro 1. Em cada passo da estratégia de blocagem em múltiplos passos só foram relacionados os registros da base hospitalar não identificados nos passos precedentes.

Análise de dados

As análises foram realizadas utilizando-se o programa Stata (versão 7.0)¹⁹. As distribuições dos valores de primeiro e último nomes, assim como dos respectivos códigos soundex, foram estudadas na base de mortalidade. As diferentes estratégias de blocagem foram comparadas em relação ao custo para o processamento e a proporção de pares verdadeiros perdidos. O custo para o processamento foi avaliado através das seguintes medidas: número de pares formados, número de blocos formados e distribuição do número de registros por bloco (proporção segundo faixas de número de registros, valores mínimo e máximo, quartis). Além disso, foram calculadas as medidas poder de discriminação e razão de mérito, propostas por Newcombe¹⁴.

Estas medidas são calculadas na base de referência, i.e., que não será lida seqüencialmente (neste estudo a base de óbitos), assumindo-se que o arquivo mestre (neste estudo a base hospitalar) apresenta a mesma distribuição proporcional de blocos que o arquivo de referência. O poder de discriminação (D) mede o quanto adequadamente uma determinada estratégia de blocagem é capaz de promover a divisão em blocos, representando um tipo de média ponderada do tamanho dos blocos expresso como uma fração do total de registros da base. Para o seu cálculo utiliza-se a seguinte fórmula:

em que Pi é a fração do arquivo que cai no iésimo bloco.

Já a razão de mérito objetiva sintetizar em uma única medida o balanço entre o custo com o processamento (representado pelo poder de discriminação) e a proporção de perda de pares verdadeiros, sendo a razão entre estas duas medidas.

Para a comparação da estratégia de múltiplos passos com as estratégias de passo único empregamos apenas o total de pares formados e o percentual de perdas de pares verdadeiros.

Resultados

Na Tabela 1 estão apresentadas as distribuição das duas bases de dados estudadas segundo características demográficas. Observa-se o predomínio em ambas as bases de homens e de indivíduos com 50 anos ou mais.

Sem aplicar nenhuma correção para possíveis erros de digitação e de transcrição, João, Antônio e José foram os primeiros nomes masculinos mais freqüentemente observados, enquanto, Maria, Ana e Francisca foram os primeiros nomes mais freqüentes entre as mulheres (Tabela 2). Já para o último nome, Silva, Souza e Oliveira foram mais freqüentemente observados (Tabela 3). Ao todo encontramos 4.097 padrões de ocorrência de primeiros nomes entre os homens, 4.896 entre as mulheres e 6.792 padrões de ocorrência de últimos nomes para o conjunto da amostra. A distribuição dos códigos soundex seguiu grosso modo a distribuição das respectivas partes dos nomes, embora, como esperado, tenha sido observada uma maior concentração na distribuição destes códigos (i.e., menor número de padrões de ocorrência de códigos). Por exemplo, o código L200 de Luiz também foi alocado para outros nomes (Luis, por exemplo), o que é resultante das regras de formação do código soundex. Ao todo foram observados 1.590 padrões de ocorrência de códigos soundex de primeiro nome no sexo masculino, 1.424 no sexo feminino, 2.012 para os dois sexos tratados conjuntamente e 2.067 padrões de ocorrência de códigos soundex de último nome.

Não encontramos uma diferença importante da utilização, ou não, previamente à blocagem, de uma rotina de padronização visando a uniformização de primeiras sílabas de nomes com diferentes grafias para um mesmo som. A utilização da rotina de padronização especial esteve associada à formação de um número de pares discretamente superior (12.753 vs. 12.676) e permitiu a identificação de mais dois pares (percentual de perda de pares verdadeiros de 10,9% vs. 11,3%). Entretanto, o número de blocos, a distribuição do número de registros por bloco, o poder de discriminação, e a razão de mérito foram semelhantes em ambos os casos (Tabela 4).

Na Tabela 5 estão apresentados os resultados relativos à comparação de três estratégias de blocagem para o primeiro passo. Verifica-se que a estratégia baseada no emprego da chave formada pela combinação do soundex do primeiro nome, soundex do último nome e sexo, produziu uma divisão em um maior número de blocos de menor tamanho (82,4% dos blocos apresentava no máximo 10 registros), sendo o número de pares formados cerca de 30 vezes menor do que o alcançado com a aplicação das demais estratégias. A estratégia baseada no emprego da chave formada pela combinação do soundex do primeiro nome e sexo apresentou o menor percentual de perdas (5,3%), representando aproximadamente a metade do percentual observado para a estratégia baseada na chave formada pelos três campos em conjunto (10,9%). Apesar do melhor poder de discriminação apresentado pela chave formada pela combinação dos três campos (11,3%), a melhor razão de mérito (1,19) foi verificada para a chave formada pela combinação do soundex do primeiro nome e sexo. Ou seja, o balanço final entre poder de discriminação e a proporção de perdas de pares verdadeiros foi mais favorável para a chave formada pela combinação do soundex do primeiro nome e sexo.

Entretanto, nenhuma destas estratégias isoladamente foi superior ao uso seqüencial das mesmas em um esquema de múltiplo passos que incluiu, adicionalmente, um passo baseado na combinação do soundex do primeiro nome com o soundex do último nome, e um último passo envolvendo a combinação de ano de nascimento e sexo (Tabela 6). Considerando a combinação de todos os passos foram formados 72.840 registros, não sendo perdido nenhum par.

Discussão

Neste estudo observamos que a aplicação da estratégia de blocagem em múltiplos passos foi mais eficiente, permitindo a identificação de todos os pares verdadeiros com um menor custo, i.e., a formação de um número total de pares que foi inferior ao obtido em duas rotinas diferentes de passo único. Como várias chaves são aplicadas seqüencialmente, permite-se que pares perdidos por erros nos campos que formam determinada chave possam ser identificados em um outro passo. Por exemplo, pares com erros no soundex do último nome foram identificados no segundo passo, que não empregou este campo na formação da chave.

Já entre as estratégias de passo único avaliadas, a que se baseou no emprego da chave formada pela combinação do código soundex do primeiro nome e sexo, apresentou o melhor balanço entre o custo para o processamento e a proporção de pares verdadeiros perdidos.

Belin (1991)²⁰, estudando diferentes estratégias de blocagem envolvendo um passo único, mostrou que a escolha de diferentes chaves para a blocagem determinou um efeito substancial na proporção da perda de pares verdadeiros. O autor sugere ainda que, nas situações de blocagem em um único passo, a utilização de chaves menos restritivas seja mais adequada, minimizando a perda de pares verdadeiros. Em nosso estudo, as chaves formadas pela combinação de dois campos apresentaram menor proporção de perda de pares verdadeiros, quando comparadas com a chave formada pela combinação de três campos.

A escolha de uma determinada estratégia de blocagem depende tanto da quantidade de campos disponíveis como da qualidade de seu preenchimento, sendo, portanto, dependente das bases envolvidas no relacionamento. Outro fator importante é a distribuição de valores distintos em um determinado campo. Por exemplo, códigos fonéticos de último nome e do primeiro nome são freqüentemente empregados como chaves. Entretanto, pode-se esperar uma performance diferente destas chaves na dependência da distribuição de nomes nas populações que deram origem às bases. Newcombe¹⁴ (pp.109-111), estudando a base de mortalidade do Canadá, encontrou uma concentração menor de padrões de ocorrência de nomes do que aquela por nós observada. Na base estudada pelo autor, a proporção dos três últimos nomes mais freqüentes foi igual a 1,4%, enquanto em nosso estudo esta proporção foi igual a 21,7%. Para o primeiro nome masculino e feminino, os resultados observados na base de mortalidade canadense foram, respectivamente, 13,3% e 8,8%, enquanto em nosso estudo encontramos proporções de 16,4% para o sexo masculino e de 20,2% para o sexo feminino.

Kagawa²¹, estudando a distribuição de primeiros e últimos nomes em oito grupos raciais no Havaí, encontrou uma grande variação nas distribuições dos valores destes campos entre os grupos estudados. Além disso, o autor observou que a razão entre os padrões de ocorrência de últimos nomes e de primeiros nomes também variou entre os grupos étnicos. Para caucasianos, portugueses e havaianos foi observado um maior número de padrões de ocorrência para últimos nomes do que para primeiros nomes, sendo verificado o oposto para chineses e coreanos. Em nosso estudo verificamos um maior número de padrões de ocorrência de primeiros nomes do que de últimos nomes, embora o número de padrões de ocorrência de códigos soundex de primeiro nome e o número de padrões de ocorrência de códigos soundex de último nome tenham sido semelhantes. Este último resultado explica o fato de termos observado valores de poder de discriminação semelhantes para a chave de blocagem formada pela combinação do primeiro nome e sexo e a chave formada pela combinação do último nome e sexo.

As diferenças entre locais aqui relatadas apontam para a necessidade da avaliação das configurações de padrões de ocorrência de campos candidatos a chave, quando da utilização de bases de dados geradas em diferentes populações. Adicionalmente, deve-se levar em conta que um efeito de geração também possa estar operando. Nossa análise foi conduzida empregando-se bases com predomínio de indivíduos com idade superior a cinqüenta anos, podendo ser esperado um comportamento diferente para primeiros nomes em bases com predomínio de indivíduos mais jovens. De qualquer forma, a grande concentração de padrões de ocorrência de últimos nomes em nosso estudo sugere que seja adequado em nosso meio iniciar a estratégia de blocagem em múltiplos passos, utilizando como chave a combinação do soundex do primeiro nome, do soundex do último nome e do sexo.

Além de escassos, os artigos que buscam avaliar a eficiência de estratégias de blocagem utilizam metodologias diferentes para estimar o custo do processamento. No presente estudo empregamos o poder de discriminação, o número total de blocos, a distribuição do número de registros por bloco e o número total de pares como indicadores do custo de processamento. Segundo nosso conhecimento, nenhum estudo buscou incorporar outros fatores na análise de custos, como, por exemplo, o efeito combinado de estratégias de blocagem e de estimativas de limiares sobre o número de pares encaminhados para a revisão manual. A metodologia proposta por Belin²⁰ poderia ser empregada para este fim. Este autor propõe um experimento fatorial que pode ser utilizado para identificar a combinação de estratégias que conduziriam à melhor performance global do processo de relacionamento.

A utilização de uma rotina de padronização que aplica a mesma grafia para primeiras sílabas de nomes com o mesmo som não apresentou um impacto importante, quer em custos quer na redução da perda de pares verdadeiros. Como o arquivo mestre que empregamos continha um número reduzido de registros, seria interessante avaliar esta questão em situações envolvendo bases maiores.

Concluindo, a blocagem é um dos processos que compõem a metodologia para o relacionamento probabilístico de banco de dados e que pode influenciar significativamente os resultados obtidos. A busca de rotinas eficientes, i.e., que permitam a identificação da maioria dos pares verdadeiros com o menor custo para o processamento é fundamental, especialmente quando se trabalha com bases de dados com um número elevado de registros.

A escolha da melhor estratégia de blocagem a ser utilizada é fortemente dependente das características das bases envolvidas no relacionamento, tornando difícil a extrapolação de resultados obtidos em contextos diferentes daqueles que se deseja usar. Nossos resultados mostraram que a blocagem em múltiplos passos foi a estratégia que apresentou o melhor resultado. Entretanto, a análise de diferentes estratégias em passos únicos é recomendada, pois esta pode orientar a escolha da melhor seqüência de passos a ser empregada, devendo-se neste caso escolher inicialmente uma chave mais restritiva (soundex do primeiro nome + soundex do último nome + sexo), sendo seguida pelo emprego das chaves que apresentem as melhores razão de mérito.

Recebido em 06/02/02; aprovado em 11/09/02

Auxílio financeiro

Trabalho financiado pelo CNPq (Modalidade APQ, Processo N° 464042/00-3). A época do desenvolvimento deste estudo os autores eram bolsistas de pós-doutorado pela CAPES (Cláudia Medina Coeli - Processo N° BEX0474/00-2; Kenneth Rochel de Camargo Jr. - Processo N° BEX0440/00-0)

* O presente estudo é parte do projeto "Relacionamento de grandes bases de dados em saúde: desenvolvimento e aplicação da metodologia do relacionamento probabilístico de registros", cuja execução foi aprovada pelo comitê de ética do Núcleo de Estudos de Saúde Coletiva da Universidade Federal do Rio de Janeiro.

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Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  17 Jul 2007
• Data do Fascículo
  Ago 2002

Histórico

• Aceito
  11 Set 2002
• Recebido
  06 Fev 2002