Brasil
Revista Brasileira de Epidemiologia
Sumário Anterior Atual Seguinte
Sumário
Artigo Original • Rev. bras. Epidemiol. 29 • 2026 • https://doi.org/10.1590/1980-549720260045.2 linkcopiar

Open-access Vinculação de dados para vigilância epidemiológica da tuberculose no Brasil: revisão metodológica sistemática da literatura

AutoriaSCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

RESUMO

Objetivo:  Descrever a literatura sobre as características metodológicas e o uso de técnicas de vinculação de dados aplicadas à vigilância da tuberculose no Brasil.

Métodos:  Revisão metodológica sistemática (PROSPERO: CRD42024623969) conduzida segundo as diretrizes Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) 2020. As buscas foram realizadas nas bases de dados PubMed, Embase, Scopus, Biblioteca Virtual em Saúde (BVS), Scientific Electronic Library Online (SciELO) e Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde (LILACS) em 5 de fevereiro de 2025. Incluíram-se artigos científicos conduzidos no Brasil que aplicaram vinculação de dados entre sistemas de informação em saúde para fins de vigilância epidemiológica. Excluíram-se literatura cinzenta e estudos sem foco em tuberculose, sem aplicação de vinculação e realizados fora do Brasil. A síntese foi descritiva, reportando frequências, proporções e medidas de tendência central. Não foi realizada avaliação de risco de viés ou qualidade metodológica, devido à heterogeneidade dos delineamentos e objetivos, também porque o objetivo desta revisão foi descrever características metodológicas dos estudos e não sintetizar estimativas de efeito ou associações epidemiológicas.

Resultados:  A busca retornou 1.549 registros; 49 estudos foram incluídos. A maioria utilizou o Sistema de Informação de Agravos de Notificação (Sinan-TB) (98%) e Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) (67,3%); o software mais empregado foi o OpenRecLink (57,1%). As variáveis-chave mais comuns foram "nome", "data de nascimento" e "nome da mãe". O percentual de vinculação variou de 0,1% a 97,3%. Os objetivos mais frequentes foram a descrição de cenários epidemiológicos (24,5%), análise de fatores associados (20,4%) e investigação de subnotificação (16,3%). Predominaram delineamentos de coorte (49%) e descritivos (34,7%).

Conclusões:  A vinculação de dados integra bases complementares e pode fortalecer a vigilância da tuberculose. Os achados sugerem potencial utilidade da vinculação de dados para apoiar análises epidemiológicas, qualificar registros e subsidiar ações de vigilância.

Palavras-chave:
Record linkage; Sistemas de Informação em Saúde; Tuberculose; Vigilância em Saúde Pública; Revisão Sistemática

ABSTRACT

Objective:  To describe the literature on the methodological characteristics and use of record linkage techniques applied to tuberculosis surveillance in Brazil.

Methods:  A systematic methodological review (PROSPERO: CRD42024623969) was conducted following the 2020 guidelines of the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). Searches were performed on the following databases: PubMed, Embase, Scopus, Virtual Health Library (VHL), Scientific Electronic Library Online (Scielo), and Latin American and Caribbean Literature on Health Sciences (LILACS) on February 5, 2025. Scientific articles produced in Brazil and whose authors applied record linkage between health information systems for epidemiological surveillance purposes were included. Grey literature, studies without a focus on tuberculosis, studies without application of linkage, and studies conducted outside Brazil were excluded. Descriptive synthesis was used, reporting frequencies, proportions, and measures of central tendency. Risk of bias or methodological quality were not assessed due to the heterogeneity of study designs and objectives, and because this review aimed to describe the methodological characteristics of the studies rather than synthesize effect estimates or epidemiological associations.

Results:  The search retrieved 1,549 records; 49 studies were included. Most studies used the tuberculosis module of the Notifiable Diseases Information System (SINAN-TB, 98.0%) and the Mortality Information System (SIM, 67.3%); the most frequently used software was OpenRecLink (57.1%). The most common key variables were "name," "date of birth," and "mother's name." The linkage percentage ranged from 0.1 to 97.3%. The most frequent objectives were the description of epidemiological scenarios (24.5%), analysis of associated factors (20.4%), and investigation of underreporting (16.3%). Cohort (49.0%) and descriptive (34.7%) study designs predominated.

Conclusion:  Record linkage integrates complementary databases and may strengthen tuberculosis surveillance. The findings suggest the potential usefulness of record linkage to support epidemiological analyses, improve records, and inform surveillance actions.

Keywords:
Record linkage; Health Information Systems; Tuberculosis; Public Health Surveillance; Systematic Review

INTRDUÇÃO

A tuberculose é uma das principais doenças infecciosas no mundo e no Brasil, apresentando alta incidência, especialmente em regiões com desigualdades socioeconômicas acentuadas1. O Brasil está entre as nações com maior carga de tuberculose no mundo1, com taxas de incidência acima de 37 casos para cada 100 mil habitantes e mais de 80 mil casos novos de tuberculose todos os anos desde a pandemia de covid-192.

Para eliminar a tuberculose, o Brasil adotou uma série de medidas previstas no plano EndTB, que visa eliminar a doença no país até 2035. Este plano está alinhado aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), que, em sua Meta 3.3, propõe a eliminação de epidemias de doenças infecciosas e parasitárias, incluindo a tuberculose, até 20301,3,4.

Entre as várias questões que influenciam o processo de eliminação da tuberculose no Brasil, podem ser destacados os desafios de se utilizar Sistemas de Informação em Saúde (SIS), como o Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN) e o Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM), que não possuem interoperabilidade entre si, dificultando o monitoramento integrado de casos de tuberculose e óbitos, por exemplo5–7.

Para superar esta limitação tecnológica, utilizam-se técnicas de vinculação de dados (record linkage) para o relacionamento dos SIS. Esse processo consiste em identificar e combinar registros que correspondem a um mesmo indivíduo em bases de dados distintas, mesmo quando não existe um identificador único em comum, que poderia ser o Cadastro de Pessoa Física (CPF) ou o Cartão Nacional de Saúde (Cartão SUS)7.

No contexto da vigilância epidemiológica da tuberculose, a vinculação permite uma visão mais completa do histórico clínico dos pacientes e dos desfechos8,9. Além disso, essas técnicas ajudam a detectar e eliminar duplicações de registros (técnica de deduplicação), consolidando notificações não repetidas10,11. Em geral, o processo envolve etapas prévias de preparação dos dados, como limpeza, padronização e, em alguns estudos, blocagem, com o objetivo de tornar a vinculação mais viável e eficiente12.

Considerando que o uso de técnicas de vinculação de dados é amplamente difundido, sobretudo no âmbito da vigilância da tuberculose, esta revisão sistemática tem como objetivo descrever as características metodológicas e o uso de técnicas de vinculação aplicadas a estudos sobre tuberculose no Brasil e, com base nesses achados, discutir como essas técnicas são e podem ser utilizadas como ferramenta de apoio à vigilância epidemiológica da tuberculose.

MÉTODOS

Esta revisão metodológica sistemática foi registrada na plataforma International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) sob o identificador CRD42024623969 e elaborada conforme as diretrizes Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) 2020.

Contexto

O estudo está inserido no contexto brasileiro sob orientação da seguinte pergunta de pesquisa: "Como as técnicas de vinculação de dados têm sido utilizadas em estudos epidemiológicos sobre a tuberculose no Brasil?", tendo como foco principal a aplicação de técnicas de vinculação de dados provenientes dos SIS utilizados pela vigilância epidemiológica da tuberculose no país.

Desenho do estudo

Trata-se de uma revisão metodológica sistemática da literatura com o objetivo de descrever características metodológicas dos estudos que aplicaram técnicas de vinculação de dados para a vigilância da tuberculose no Brasil. Além disso, buscou-se avaliar os contextos de aplicação dessas técnicas, os desafios enfrentados e as oportunidades resultantes do seu uso no âmbito dos SIS.

Estratégias de busca e bases de dados

A busca final foi realizada em 5 de fevereiro de 2025 em 6 bases de dados eletrônicas: PubMed, Embase, Scopus, Biblioteca Virtual em Saúde (BVS), Scientific Electronic Library Online (SciELO) e Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde (LILACS). As estratégias foram adaptadas para cada base e combinaram descritores controlados e termos livres relacionados a vinculação de dados, tuberculose e Brasil, com uso explícito de operadores booleanos. A Tabela 1 apresenta, por base, as expressões empregadas e sua estrutura de combinação.

Thumbnail
Tabela 1
Estratégias de busca utilizadas.

Local e população

O estudo centra-se em pesquisas realizadas no contexto brasileiro que empregaram técnicas de vinculação de dados aplicadas à vigilância epidemiológica da tuberculose, sem restrição temporal, de local ou população.

Critérios de inclusão e exclusão

Incluíram-se artigos científicos que abordaram o uso de técnicas de vinculação de dados em investigações epidemiológicas sobre tuberculose no Brasil. Foram considerados elegíveis estudos que utilizaram dados provenientes de sistemas de informação em saúde brasileiros e que implementaram procedimentos de vinculação de registros.

Por sua vez, foram excluídos estudos cujo foco principal não fosse a tuberculose; realizados fora do Brasil; sem aplicação direta de vinculação de dados para fins de vigilância epidemiológica; ou que não estivessem em formato de artigo científico, como resumos de congresso, relatórios técnicos e documentos institucionais.

Processo de seleção

As referências das seis bases foram exportadas para o Rayyan, consolidadas e deduplicadas. Dois pesquisadores triaram títulos e resumos segundo critérios predefinidos. Registros potencialmente elegíveis passaram à leitura na íntegra, com reaplicação dos critérios e remoção de duplicatas remanescentes. A seleção foi independente entre os dois pesquisadores.

Além da busca eletrônica, foi realizada busca manual nas listas de referências dos estudos incluídos, com o objetivo de identificar artigos potencialmente elegíveis não recuperados nas estratégias iniciais. Os estudos localizados foram avaliados segundo os mesmos critérios de elegibilidade e, quando pertinentes, incorporados ao conjunto final.

Extração e análise de dados

A extração de dados foi realizada independentemente por dois pesquisadores para garantir consistência e qualidade. Variáveis extraídas: título, objetivo principal, ano e local de publicação, idioma, período do estudo, tipo de vinculação (probabilístico ou determinístico), uso de blocagem, variáveis-chave da vinculação de dados, SIS envolvidos e softwares utilizados. Para a tabulação e análise dos dados, foi utilizado o software Microsoft Excel, enquanto a linguagem Python13 foi empregada para a produção de gráficos e representações visuais dos resultados. Não foi realizada avaliação formal da qualidade metodológica ou do risco de viés, devido à heterogeneidade dos delineamentos, objetivos analíticos e formas de relato dos procedimentos de vinculação nos estudos incluídos.

Declaração de disponibilidade de dados:

Todos os dados utilizados nesta revisão foram extraídos de artigos científicos publicados e estão descritos na seção de métodos e na Tabela Suplementar 1. Não foram utilizados dados individuais, sigilosos ou não publicados.

RESULTADOS

A pesquisa inicial resultou em 1.549 artigos, dos quais 678 foram identificados como duplicados e removidos. Após a leitura de títulos e resumos, 777 registros foram excluídos, restando 94 para leitura na íntegra. Após a avaliação dos textos completos, 47 artigos foram incluídos. Em seguida, dois estudos adicionais identificados por busca manual nas listas de referências foram incorporados, totalizando 49 estudos incluídos (Figura 1).

miniatura da Figura 1
Figura 1
Fluxograma do processo de seleção dos artigos incluídos na revisão.

Os artigos foram publicados de 2004 a fevereiro de 2025, a média de publicações foi de 2,2 artigos por ano, e nos anos de 2006, 2008 e 2013 não foram identificadas publicações elegíveis. A revista com o maior número de publicações na temática foi a Cadernos de Saúde Pública (n=10; 20,4%), seguida pela Revista Brasileira de Epidemiologia (n=4; 8,2%) e a Revista de Saúde Pública (n=4; 8,2%) (Figura 2A). A maioria dos artigos foi publicada em revistas nacionais (n=29; 59,2%) (Figura 2B), mas majoritariamente em língua inglesa (n=28; 57,1%) (Figura 2C).

miniatura da Figura 2
Figura 2
Principais características dos artigos incluídos.

Dos 49 artigos, 24 foram de estudos delineados como estudos de coorte (49%), 17 estudos descritivos (34,7%) e 5 estudos transversais (10,2%) (Figura 2D). Dos 49 artigos, o objetivo mais frequente foi descrever cenários epidemiológicos (n=12; 24,5%), seguido por analisar fatores associados a desfechos relacionados a tuberculose (n=10; 20,4%) e analisar subnotificação da tuberculose nos SIS (n=8; 16,3%) (Figura 2E). Adicionalmente, a vinculação foi utilizada também para analisar cenários de coinfecções e impactos de programas e políticas públicas na incidência da tuberculose (Figura 2E).

O software mais utilizado foi o OpenRecLink (versão 3) (n=28; 57,1%), seguido pelo R (n=4; 8,2%) e Cidacs-RL, Linkplus e Microsoft Excel (3 artigos para cada software; 6,1%), enquanto 8 artigos (16,3%) não relataram quais softwares utilizaram (Figura 2F). Observou-se que a utilização do RecLink se manteve constante ao longo dos anos e que, a partir de 2019, houve maior diversidade de softwares, incluindo R e os algoritmos do Cidacs-RL (Figura 2G).

As variáveis-chave mais frequentemente utilizadas foram a combinação de "nome do paciente" (n=39 artigos; 79,6%), "data de nascimento" (n=39 artigos; 79,6%) e "nome da mãe" (n=34 artigos; 69,4%), enquanto 10 artigos (20,4%) não relataram quais as variáveis-chave de vinculação utilizaram. Outros artigos, em menor frequência, utilizaram também "sexo" e informações de "endereço" como variáveis-chave.

Ainda, 21 artigos (42,9%) tiveram todo o Brasil como local de estudo, e o segundo local de estudo mais frequente foi a cidade do Rio de Janeiro, com 11 artigos (22,4%). Os períodos de estudos analisados variaram, apresentando uma mediana de 6 anos (mínimo: 1 ano; máximo: 15 anos) de estudo em cada análise (Figura 3).

miniatura da Figura 3
Figura 3
Informações sobre locais* e períodos dos estudos incluídos.

Dos 49 estudos, a utilização do Sinan-TB foi majoritária, tendo sido utilizado em 48 artigos (98%). O segundo SIS mais utilizado foi o SIM, presente em 33 artigos (67,3%). Outras bases de dados também o foram, porém em menor escala, como o Cadastro Único para Programas Sociais do Governo Federal (CadÚnico), Sistema de Gestão de Benefícios do Programa Bolsa Família, Sistema de Informação de Tratamentos Especiais da Tuberculose (Site-TB), Sistema Gerenciador de Ambiente Laboratorial (GAL), Sistema de Controle de Exames Laboratoriais de CD4/CD8 e Carga Viral (Siscel), Sistema de Controle Logístico de Medicamentos (Siclom), Sinan-AIDS, entre outros (Tabela Suplementar 1).

Oito artigos (16,3%) não relataram os resultados da vinculação de dados, ou seja, quantos pares foram encontrados. Entre os que relataram tais informações com transparência (n=42; 85,7%), a quantidade de dados utilizada variou, abrangendo desde 411 casos de tuberculose até 1.090.375 notificações. Outras bases de dados, como a do CadÚnico, chegaram a utilizar mais de 130 milhões de registros no processo de vinculação. O número de registros utilizados nos estudos variou de 25 a 168.804, com mediana de 1.008,5 (Q1 321,8; Q3 4.447,0) e média de 13.551,4 (Desvio-Padrão [DP] 37.549,2); já o percentual de pares vinculados variou entre 0,1% e 97,3%, com mediana de 31% (Q1 12,5%; Q3 60,8%) e média de 38,5% (DP 29,8). Revisão manual dos pares foi empregada em 31 artigos (63,3%) (Tabela Suplementar 1).

DISCUSSÃO

Esta revisão identificou 49 artigos que utilizaram técnicas de vinculação de dados em estudos sobre tuberculose no Brasil. Predominaram publicações em periódicos nacionais; estudos de abrangência nacional ou realizados no Rio de Janeiro; e análises com uso do Sinan-TB, do SIM e do OpenRecLink. Em conjunto, os achados indicam que a vinculação de dados tem sido empregada principalmente para descrever cenários epidemiológicos, investigar fatores associados e identificar subnotificação.

A aplicação da vinculação de dados no Brasil enfrenta desafios devido à qualidade dos dados dos SIS (erros de preenchimento, falta de padronização e campos incompletos)7. As abordagens dividem-se em determinísticas e probabilísticas. As determinísticas exigem correspondência exata (por exemplo, nome completo, data de nascimento ou CPF) e são rápidas, com baixa taxa de falsos positivos, porém pouco flexíveis diante de inconsistências, frequentes nos sistemas de saúde brasileiros14. Já as probabilísticas utilizam algoritmos de similaridade para combinar atributos com pequenas discrepâncias, lidando melhor com variações de grafia e campos parciais e elevando a sensibilidade da vinculação de dados; ainda assim, a acurácia de ambas as abordagens pode ser comprometida por dados de baixa qualidade14,15.

Persistem desafios técnicos e operacionais na implementação da vinculação de dados, especialmente em contextos com bases extensas, campos incompletos e necessidade de revisão manual. Esses fatores podem influenciar a viabilidade operacional da vinculação de dados e a consistência das análises produzidas10,16,17.

O aumento na especificidade e sensibilidade dos processos de vinculação de dados permite que os sistemas de saúde identifiquem padrões de transmissão da tuberculose e avaliem a efetividade de políticas públicas para o controle da doença8,18–20. A utilização de ferramentas computacionais para a vinculação de dados, como o RecLink21 e linguagens de programação como R22,23 e Python13,24, requer capacitação técnica que nem sempre está disponível de forma homogênea entre os profissionais de saúde pública.

O RecLink foi o software mais utilizado nesta revisão, sobretudo por sua acessibilidade e interface amigável a usuários sem experiência em programação. Soluções baseadas em R e Python também apareceram nos estudos incluídos, especialmente nos anos mais recentes, sugerindo diversificação das ferramentas empregadas25,26. Como esta revisão não comparou formalmente o desempenho entre softwares, esses achados devem ser interpretados como descrição do panorama observado, e não como evidência de superioridade de uma ferramenta sobre outra.

Quanto ao âmbito geográfico, muitos estudos utilizaram dados nacionais, porém não foram identificados estudos específicos para 6 estados do Norte, 6 do Nordeste, 2 do Centro-Oeste, além de Minas Gerais (Sudeste), Rio Grande do Sul e Santa Catarina (Sul). Embora a vinculação de dados tenha potencial para orientar decisões locais, seu uso permanece concentrado no nível nacional ou em capitais10,11,18–20,27–41.

O percentual de dados vinculados entre bases variou amplamente, de 0,142 a 97,3%43. Dez artigos não informaram objetivamente esse indicador17–19,30,34,35,38,44–46, o que limita a avaliação da reprodutibilidade e transparência dos procedimentos empregados. Percentuais baixos podem refletir bases muito extensas, critérios mais restritivos de vinculação ou objetivos analíticos específicos, enquanto percentuais mais elevados tendem a ocorrer em bases com maior proximidade de finalidade ou maior compatibilidade entre identificadores9,20,29,31,42,47–49. Em teoria, todos os óbitos por tuberculose do SIM deveriam corresponder a registros no Sinan; na prática, isso não se confirma, motivando a busca ativa de óbitos de tuberculose não registrados no Sinan39,50–52.

Ainda, entre os três estados com a maior ocorrência de casos novos de tuberculose entre 2021 e 2024 (São Paulo, Rio de Janeiro e Pernambuco), todos apresentaram estudos com vinculação de dados, o que pode ser indicativo de que a vigilância da tuberculose nesses estados possui integração com a academia e estimula a produção de conhecimento científico que contribua para o seu controle. No entanto, é importante destacar que outros estados com elevada incidência, como Pará e Rio Grande do Sul, não tiveram estudos identificados, o que merece atenção.

Atualmente existe a proposta de implementação do projeto e-SUS Linha da Vida – que busca interoperabilidade entre os diferentes SIS e permitir o acompanhamento do usuário do Sistema Único de Saúde (SUS) desde o nascimento até a morte53. Adicionalmente, há perspectivas positivas para o aprimoramento e a facilitação dos processos de vinculação de dados. A partir de 2025, o Ministério da Saúde passou a emitir o Cartão SUS com base no número de CPF, o que pode favorecer a padronização de identificadores entre bases de dados e, por consequência, apoiar a execução de rotinas de vinculação54.

Enquanto o SUS não implementar ambas as propostas, a necessidade e a dependência de técnicas de vinculação de dados para um monitoramento integrado continuarão sendo desafios. Sem avanços estruturais e tecnológicos significativos, monitorar internações, óbitos, casos de tuberculose e coinfecções com outras doenças continuará uma ação dependente dessas técnicas e com impacto limitado na vigilância epidemiológica da tuberculose.

No que tange à contribuição para a vigilância da tuberculose no Brasil, os artigos revisados evidenciaram o potencial da vinculação de dados para qualificar o processo de notificação, identificar populações vulneráveis – como pessoas privadas de liberdade – e avaliar a efetividade de ações intersetoriais8,11,33,43,55. Os estudos de abrangência nacional mostraram que o uso da vinculação de dados pode ser viável em larga escala, contribuindo para análises estruturantes e políticas públicas baseadas em evidências8,19.

Os resultados mostram que a vinculação de dados tem sido empregada com finalidades variadas, como identificar subnotificações39,50,52,56–58, analisar a qualidade dos dados10,11,16,17,32,36,59, descrever cenários epidemiológicos31,33,47,60–63, investigar coinfecções e comorbidades9,45,48,49,64, avaliar políticas públicas como programas sociais ou estratégias da atenção a saúde8,18–20,30,34,35 e analisar fatores associados à doença27,29,41,43,44,65–68.

Os SIS mais empregados foram o Sinan-TB e o SIM, cuja vinculação viabiliza monitorar desfechos críticos (como óbitos) e eventos clínicos relacionados à tuberculose40,41,46,61,69. Ainda, evidenciou-se a integração de dados provenientes do Sinan-TB, Sinan-AIDS, SIM e GAL, possibilitando a detecção de casos subnotificados de tuberculose e óbitos não registrados adequadamente e fornecendo estimativas mais acuradas da carga da doença no país.

Essa integração de bases de dados evidenciou lacunas significativas nos registros de mortalidade, expondo falhas na vigilância de óbitos por tuberculose46,69. Além disso, o uso dessas técnicas permitiu a identificação de inconsistências nos registros do Sinan-TB16,59, ampliando o potencial analítico das informações epidemiológicas e fortalecendo a formulação de políticas públicas de controle da doença.

Os estudos destacaram limitações de cobertura e qualidade dos SIS, sobretudo pela ausência de informações críticas. Bases secundárias passam por atualizações de variáveis, o que constitui limitação intrínseca no contexto da tuberculose. Ainda assim, oferecem vantagens importantes, como ampla cobertura espacial e temporal e disponibilidade para análises em grande escala. Considerando a diversidade de ferramentas identificadas, os achados sugerem que o campo tem incorporado diferentes soluções de vinculação de dados ao longo do tempo. Investigações futuras podem explorar de forma comparativa o desempenho, a usabilidade e as exigências operacionais dessas ferramentas em contextos distintos.

A concentração de estudos em nível nacional ou em poucos cenários subnacionais indica uma lacuna na literatura, especialmente para unidades federativas com elevada carga de tuberculose e menor representação na produção científica revisada.

Outro achado relevante foi a variabilidade na forma de relatar os procedimentos de vinculação e seus resultados, o que dificultou a extração padronizada de informações como número de pares encontrados e critérios de revisão manual, principalmente quando foi apresentado um fluxograma sumarizando o processo de vinculação.

Em conjunto, os estudos incluídos indicam que a vinculação de dados tem desempenhado papel relevante na qualificação de registros, na identificação de subnotificação e na ampliação das possibilidades analíticas da vigilância da tuberculose no Brasil.

Os achados desta revisão sugerem que a vinculação de dados permanece uma estratégia útil e necessária para integrar informações provenientes de diferentes sistemas e apoiar análises epidemiológicas sobre tuberculose. Contudo, sua aplicação ainda depende da qualidade dos registros, da disponibilidade de identificadores e da transparência com que os estudos reportam seus procedimentos.

Em síntese, a literatura revisada mostra que a vinculação de dados tem sido utilizada de forma ampla e com finalidades diversas na vigilância da tuberculose no Brasil. Ao mesmo tempo, persistem desafios relacionados à qualidade dos sistemas de informação, à heterogeneidade metodológica dos estudos e à concentração da produção em determinados contextos geográficos e analíticos.

Esta revisão apresenta algumas limitações. Houve dificuldade em coletar dados sobre a quantidade de observações utilizadas nos processos de vinculação e os registros efetivamente pareados, devido à falta de objetividade de alguns artigos ao reportarem essas informações. Muitos artigos apresentaram redação confusa e cálculos amostrais inconsistentes, interferindo diretamente na coleta de informações. Ainda, alguns processos de vinculação de dados tiveram seu percentual de recuperação reduzido após revisões manuais ou aplicação de critérios epidemiológicos relacionados à qualidade dos dados, como inconsistência de datas ou duplicidade de registros.

Além disso, não foi realizada avaliação formal da qualidade metodológica ou do risco de viés dos estudos incluídos, pois o objetivo da revisão foi descrever características metodológicas dos estudos, e não sintetizar estimativas de efeito ou associações epidemiológicas; adicionalmente, havia heterogeneidade dos delineamentos, objetivos analíticos e formas de relato dos procedimentos de vinculação nos estudos incluídos.

  • FINANCIAMENTO:
    O presente trabalho foi realizado com apoio do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) – processo n.° 445755/2023-7, chamada 29/2023.

MATERIAL SUPLEMENTAR

Tabela Suplementar 1

Referências bibliográficas

  • 1 World Health Organization. Global Tuberculosis Report 2024. Geneva: WHO; 2024 [cited on Oct. 20, 2025]. Available at: https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/379339/9789240101531-eng.pdf?sequence=1
    » https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/379339/9789240101531-eng.pdf?sequence=1
  • 2 Brasil. Ministério da Saúde. Boletim Epidemiológico de Tuberculose 2024. Ministério da Saúde; 2024 [cited on Oct. 20, 2025]. Available at: https://www.gov.br/aids/pt-br/central-de-conteudo/boletins-epidemiologicos/2024/boletim-epidemiologico-tuberculose-2024/view
    » https://www.gov.br/aids/pt-br/central-de-conteudo/boletins-epidemiologicos/2024/boletim-epidemiologico-tuberculose-2024/view
  • 3 Addisu A, Adriaensen W, Balew A, Asfaw M, Diro E, Garba Djirmay A, et al. Neglected tropical diseases and the sustainable development goals: an urgent call for action from the front line. BMJ Glob Health 2019; 4(1): e001334. https://doi.org/10.1136/bmjgh-2018-001334
    » https://doi.org/10.1136/bmjgh-2018-001334
  • 4 United Nations. Sustainable Development Goals Report 2022. New York: United Nations; 2022 [cited on Oct. 20, 2025]. Available at: https://unstats.un.org/sdgs/report/2022/
    » https://unstats.un.org/sdgs/report/2022/
  • 5 Rocha MS, Bartholomay P, Cavalcante MV, Medeiros FC de, Codenotti SB, Pelissari DM, et al. Sistema de Informação de Agravos de Notificação (Sinan): principais características da notificação e da análise de dados relacionada à tuberculose. Epidemiol Serv Saúde 2020; 29(1): e2019017. https://doi.org/10.5123/S1679-49742020000100009
    » https://doi.org/10.5123/S1679-49742020000100009
  • 6 Coelho Neto GC, Chioro A. Afinal, quantos Sistemas de Informação em Saúde de base nacional existem no Brasil? Cad Saúde Pública 2021;37(7): e00182119. https://doi.org/10.1590/0102-311X00182119
    » https://doi.org/10.1590/0102-311X00182119
  • 7 Garcia KKS, de Miranda CB, de Sousa FNEF. Procedures for health data linkage: applications in health surveillance. Epidemiol Serv Saúde 2022; 31(3): e20211272. https://doi.org/10.1590/s2237-96222022000300004
    » https://doi.org/10.1590/s2237-96222022000300004
  • 8 Durovni B, Saraceni V, Puppin MS, Tassinari W, Cruz OG, Cavalcante S, et al. The impact of the Brazilian Family Health Strategy and the conditional cash transfer on tuberculosis treatment outcomes in Rio de Janeiro: an individual-level analysis of secondary data. J Public Health (Oxf) 2018; 40(3): e359-66. https://doi.org/10.1093/pubmed/fdx132
    » https://doi.org/10.1093/pubmed/fdx132
  • 9 Abreu RG de, Sousa AIA de, Oliveira MRF de, Sanchez MN. Tuberculose e diabetes: relacionamento probabilístico de bases de dados para o estudo da associação entre ambas doenças. Epidemiol Serv Saúde 2017; 26(2): 359-68. https://doi.org/10.5123/S1679-49742017000200013
    » https://doi.org/10.5123/S1679-49742017000200013
  • 10 Bierrenbach AL, Stevens AP, Gomes ABF, Noronha EF, Glatt R, Carvalho CN, et al. Efeito da remoção de notificações repetidas sobre a incidência da tuberculose no Brasil. Rev Saúde Pública 2007; 41(Suppl 1): 67-76. https://doi.org/10.1590/S0034-89102007000800010
    » https://doi.org/10.1590/S0034-89102007000800010
  • 11 Bierrenbach AL, de Oliveira GP, Codenotti S, Gomes ABF, Stevens AP. Duplicates and misclassification of tuberculosis notification records in Brazil, 2001-2007. Int J Tuberc Lung Dis 2010; 14(5): 593-9.
  • 12 Oliveira GP de, Bierrenbach ALS, Camargo Júnior KR de, Coeli CM, Pinheiro RS. Accuracy of probabilistic and deterministic record linkage: the case of tuberculosis. Rev Saúde Pública 2016; 50: 49. https://doi.org/10.1590/s1518-8787.2016050006327
    » https://doi.org/10.1590/s1518-8787.2016050006327
  • 13 Chapman BE, Irwin J. Python as a First Programming Language for Biomedical Scientists. In Proceedings of the 14th Python in Science Conference (SciPy 2015); 2015; Austin. Austin: SciPy; 2015. p. 12-7 [cited on Oct. 20, 2025]. Available at: https://scispace.com/pdf/python-as-a-first-programming-language-for-biomedical-4pra7ewfge.pdf
    » https://scispace.com/pdf/python-as-a-first-programming-language-for-biomedical-4pra7ewfge.pdf
  • 14 Zhu Y, Matsuyama Y, Ohashi Y, Setoguchi S. When to conduct probabilistic linkage vs. deterministic linkage? A simulation study. J Biomed Inform 2015; 56: 80-6. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2015.05.012
    » https://doi.org/10.1016/j.jbi.2015.05.012
  • 15 Dusetzina SB, Tyree S, Meyer AM, Meyer A, Green L, Carpenter WR. Linking Data for Health Services Research: A Framework and Instructional Guide. Rockville: Agency for Healthcare Research and Quality; 2014.
  • 16 Santos DT, Arroyo LH, Alves YM, Alves LS, Berra TZ, Crispim JA, et al. Survival time among patients who were diagnosed with tuberculosis, the precocious deaths and associated factors in southern Brazil. Trop Med Health 2021; 49(1): 31. https://doi.org/10.1186/s41182-021-00320-4
    » https://doi.org/10.1186/s41182-021-00320-4
  • 17 Oliveira SP de, Silveira JTP da, Beraldi-Magalhães F, Oliveira RR de, Andrade L de, Cardoso RF. Early death by tuberculosis as the underlying cause in a state of Southern Brazil: Profile, comorbidities and associated vulnerabilities. Int J Infect Dis. 2019; 80: S50–7. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2019.02.043
    » https://doi.org/10.1016/j.ijid.2019.02.043
  • 18 Selig L, Belo M, Jose Ledo Alves Cunha A DA, Teixeira EG, Brito R, Lucia Luna A, et al. Óbitos atribuídos à tuberculose no Estado do Rio de Janeiro* Deaths attributed to tuberculosis in the state of Rio de Janeiro. J Bras Pneumol 2004; 30(4): 417-24. https://doi.org/10.1590/S1806-37132004000400006
    » https://doi.org/10.1590/S1806-37132004000400006
  • 19 Rocha MS, Oliveira GP de, Aguiar FP, Saraceni V, Pinheiro RS. Do que morrem os pacientes com tuberculose: causas múltiplas de morte de uma coorte de casos notificados e uma proposta de investigação de causas presumíveis. Cad Saúde Pública 2015; 31(4): 709-21. https://doi.org/10.1590/0102-311X00101214
    » https://doi.org/10.1590/0102-311X00101214
  • 20 Viana PVS, Paiva NS, Villela DAM, Bastos LS, Bierrenbach ALS, Basta PC. Factors associated with death in patients with tuberculosis in Brazil: Competing risks analysis. PLoS One 2020; 15(10): e0240090. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240090
    » https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240090
  • 21 Bartholomay P, De Oliveira GP, Pinheiro RS, Vasconcelos AMN. Improved quality of tuberculosis data using record linkage. Cad Saúde Pública 2014; 30(11): 2459-69. https://doi.org/10.1590/0102-311x00116313
    » https://doi.org/10.1590/0102-311x00116313
  • 22 Rocha MS, de Oliveira GP, Guillen LCT, Coeli CM, Saraceni V, Pinheiro RS. Use of database linkage and scripting rules to upgrade variables in the Sinan-TB database. Cad Saúde Pública 2019; 35(12): e00074318. https://doi.org/10.1590/0102-311x00074318
    » https://doi.org/10.1590/0102-311x00074318
  • 23 Torrens AW, Rasella D, Boccia D, Maciel ELN, Nery JS, Olson ZD, et al. Effectiveness of a conditional cash transfer programme on TB cure rate: A retrospective cohort study in Brazil. Trans R Soc Trop Med Hyg 2015; 110(3): 199-206. https://doi.org/10.1093/trstmh/trw011
    » https://doi.org/10.1093/trstmh/trw011
  • 24 Jesus GS, Gestal PFPS, Silva AF, Cavalcanti DM, Lua I, Ichihara MY, et al. Effects of conditional cash transfers on tuberculosis incidence and mortality according to race, ethnicity and socioeconomic factors in the 100 Million Brazilian Cohort. Nat Med 2025; 31(2): 653-62. https://doi.org/10.1038/s41591-024-03381-0
    » https://doi.org/10.1038/s41591-024-03381-0
  • 25 Carter DJ, Daniel R, Torrens AW, Sanchez MN, Maciel ELN, Bartholomay P, et al. The impact of a cash transfer programme on tuberculosis treatment success rate: A quasi-experimental study in Brazil. BMJ Glob Health 2019; 4(1): e001029. https://doi.org/10.1136/bmjgh-2018-001029
    » https://doi.org/10.1136/bmjgh-2018-001029
  • 26 Camargo Jr. KR, Coeli CM. Reclink: aplicativo para o relacionamento de bases de dados, implementando o método probabilistic record linkage. Cad Saúde Pública 2000; 16(2): 439-47. https://doi.org/10.1590/S0102-311X2000000200014
    » https://doi.org/10.1590/S0102-311X2000000200014
  • 27 R Core Team. R: A Language and environment for statistical computing. Version 4.1. Vienna: R Foundation for Statistical Computing; (2021).
  • 28 Asher J, Resnick D, Brite J, Brackbill R, Cone J. An Introduction to Probabilistic Record Linkage with a Focus on Linkage Processing for WTC Registries. Int J Environ Res Public Health. 2020; 17(18): 6937. https://doi.org/10.3390/ijerph17186937
    » https://doi.org/10.3390/ijerph17186937
  • 29 Miletic M, Sariyar M. Implementing Informative-Based Active Learning in Biomedical Record Linkage for the Splink Package in Python. Stud Health Technol Inform 2023; 305: 509-12. https://doi.org/10.3233/shti230545
    » https://doi.org/10.3233/shti230545
  • 30 Ali MS, Ichihara MY, Lopes LC, Barbosa GCG, Pita R, Carreiro RP, et al. Administrative Data Linkage in Brazil: Potentials for Health Technology Assessment. Front Pharmacol 2019; 10: 984. https://doi.org/10.3389/fphar.2019.00984
    » https://doi.org/10.3389/fphar.2019.00984
  • 31 Barbosa GCG, Ali MS, Araujo B, Reis S, Sena S, Ichihara MYT, et al. CIDACS-RL: a novel indexing search and scoring-based record linkage system for huge datasets with high accuracy and scalability. BMC Med Inform Decis Mak 2020; 20(1): 289. https://doi.org/10.1186/s12911-020-01285-w
    » https://doi.org/10.1186/s12911-020-01285-w
  • 32 Aridja UM, Rocha MS, Bartholomay P, Pelissari DM, Silva DA da, Poças KC, et al. Fatores associados à notificação pós-óbito de casos de tuberculose no Brasil, 2014. Cad Saúde Pública 2023; 39(6): e00301521. https://doi.org/10.1590/0102-311XPT301521
    » https://doi.org/10.1590/0102-311XPT301521
  • 33 Pinto PFPS, Teixeira CSS, Ichihara MY, Rasella D, Nery JS, Sena SOL, et al. Incidence and risk factors of tuberculosis among 420 854 household contacts of patients with tuberculosis in the 100 Million Brazilian Cohort (2004–18): a cohort study. Lancet Infect Dis 2024; 24(1): 46-56. https://doi.org/10.1016/s1473-3099(23)00371-7
    » https://doi.org/10.1016/s1473-3099(23)00371-7
  • 34 Pelissari DM, Lima LV de, Pavinati G, Magnabosco GT, Silva Júnior JNB, Bartholomay P, et al. Time until tuberculosis recurrence and associated factors in Brazil: a populationbased retrospective cohort study using a linked database. Rev Bras Epidemiol 2024; 27: e240016. https://doi.org/10.1590/1980-549720240016
    » https://doi.org/10.1590/1980-549720240016
  • 35 Torrens A, Bartholomay P, Silva S, Khogali M, Verdonck K, Bissell K, et al. HIV testing, antiretroviral therapy, and treatment outcomes in new cases of tuberculosis in Brazil, 2011. Rev Panam Salud Publica 2016; 39(1): 26-31.
  • 36 Saraceni V, Benzaken AS, Pereira GFM, Andrade BK, Oliveira PB, Arakaki-Sanchez D, et al. Tuberculosis burden on AIDS in Brazil: A study using linked databases. PLoS One 2018; 13(11): e0207859. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0207859
    » https://doi.org/10.1371/journal.pone.0207859
  • 37 Bartholomay P, Pinheiro RS, Johansen FDC, De Oliveira SB, Rocha MS, Pelissari DM, et al. Gaps in drug-resistant tuberculosis surveillance: Probabilistic database linkage in Brazil. Cad Saúde Pública 2020; 36(5): e00082219. https://doi.org/10.1590/0102-311x00082219
    » https://doi.org/10.1590/0102-311x00082219
  • 38 Aridja UM, Gallo LG, Oliveira AFM, Silva AWM, Duarte EC. Casos de tuberculose com notificação após o óbito no Brasil, 2014: um estudo descritivo com base nos dados de vigilância. Epidemiol Serv Saúde 2020; 29(5): e2020060. https://doi.org/10.1590/S1679-49742020000500014
    » https://doi.org/10.1590/S1679-49742020000500014
  • 39 Ferreira AJF, Pescarini J, Sanchez M, Flores-Ortiz RJ, Teixeira CS, Fiaccone R, et al. Evaluating the health effect of a Social Housing programme, Minha Casa Minha Vida, using the 100 million Brazilian Cohort: A natural experiment study protocol. BMJ Open 2021; 11(3): 041722. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2020-041722
    » https://doi.org/10.1136/bmjopen-2020-041722
  • 40 Jesus GS, Pescarini JM, Silva AF, Torrens A, Carvalho WM, Pinto Junior EP, et al. The effect of primary health care on tuberculosis in a nationwide cohort of 7·3 million Brazilian people: a quasi-experimental study. Lancet Glob Health 2022; 10(3): e390-7. https://doi.org/10.1016/s2214-109x(21)00550-7
    » https://doi.org/10.1016/s2214-109x(21)00550-7
  • 41 Oliveira GP, Pinheiro RS, Coeli CM, Codenotti SB, Barreira D. linkage entre SIM e SINAN para a melhoria da qualidade dos dados do Sistema de Informação da tuberculose: a experiência nacional. Cad Saúde Colet 2010; 18(1): 107-11.
  • 42 Carvalho CN, Dourado I, Bierrenbach AL. Subnotificação da comorbidade tuberculose e aids: uma aplicação do método de linkage. Rev Saúde Pública 2011; 45(3): 548-55. https://doi.org/10.1590/S0034-89102011005000021
    » https://doi.org/10.1590/S0034-89102011005000021
  • 43 Bierrenbach AL, Gomes ABF, Noronha EF, Souza MFM de. Incidência de tuberculose e taxa de cura, Brasil, 2000 a 2004. Rev Saúde Pública 2007; 41(Suppl 1): 24-33. https://doi.org/10.1590/S0034-89102007000800005
    » https://doi.org/10.1590/S0034-89102007000800005
  • 44 Oliveira GP de, Pinheiro RS, Coeli CM, Barreira D, Codenotti SB. Uso do sistema de informação sobre mortalidade para identificar subnotificação de casos de tuberculose no Brasil. Rev Bras Epidemiol 2012; 15(3): 468-77. https://doi.org/10.1590/S1415-790X2012000300003
    » https://doi.org/10.1590/S1415-790X2012000300003
  • 45 Rodrigues LC, Pereira SM, Cunha SS, Genser B, Ichihara MY, de Brito SC, et al. Effect of BCG revaccination on incidence of tuberculosis in school-aged children in Brazil: the BCG-REVAC cluster-randomised trial. Lancet. 2005; 366 (9493): 1290-5. https://doi.org/10.1016/s0140-6736(05)67145-0
    » https://doi.org/10.1016/s0140-6736(05)67145-0
  • 46 Pelissari DM, Saita NM, Monroe AA, Diaz-Quijano FA. Environmental factors associated with the time to tuberculosis diagnosis in prisoners in São Paulo, Brazil. Am J Infect Control 2022; 50(11): 1246-52.
  • 47 Aquino DS, Moura LCRV, Maruza M, Da Silva AP, Ximenes RAA, Lacerda HR, et al. Fatores associados ao tratamento da tuberculose latente em pessoas vivendo com HIV/AIDS. Cad Saúde Pública 2015; 31(12): 2505-13. https://doi.org/10.1590/0102-311X00154614
    » https://doi.org/10.1590/0102-311X00154614
  • 48 Tancredi MV, Sakabe S, Waldman EA. Mortality and survival of tuberculosis coinfected patients living with AIDS in São Paulo, Brazil: a 12-year cohort study. BMC Infect Dis 2022; 22(1): 223. https://doi.org/10.1186/s12879-022-07232-6
    » https://doi.org/10.1186/s12879-022-07232-6
  • 49 Grassi MFR, dos Santos NP, Lírio M, Kritski AL, Almeida MCC, Santana LP, et al. Tuberculosis incidence in a cohort of individuals infected with human T-lymphotropic virus type 1 (HTLV-1) in Salvador, Brazil. BMC Infect Dis 2016; 16: 491. https://doi.org/10.1186/s12879-016-1428-z
    » https://doi.org/10.1186/s12879-016-1428-z
  • 50 Soares KKS, Hisatugu WH, de Souza FM, Maciel ELN, Prado TN do. Analysis of the Vulnerability Profile of tuberculosis coinfection in people living with HIV. J Hum Growth Dev 2024; 34(2): 278-85. https://doi.org/10.36311/jhgd.v34.15778
    » https://doi.org/10.36311/jhgd.v34.15778
  • 51 Miranda AE, Golub JE, Lucena FF, Maciel EN, Gurgel MF, Dietze R. Tuberculosis and AIDS Co-Morbidity in Brazil: Linkage of the Tuberculosis and AIDS Databases. Braz J Infect Dis 2009; 13(2): 137-41. https://doi.org/10.1590/s1413-86702009000200013
    » https://doi.org/10.1590/s1413-86702009000200013
  • 52 Sousa LMO, Pinheiro RS. Óbitos e internações por tuberculose não notificados no município do Rio de Janeiro. Rev Saúde Pública 2011; 45(1): 31-9. https://doi.org/10.1590/S0034-89102011000100004
    » https://doi.org/10.1590/S0034-89102011000100004
  • 53 Silva MLB, Durovini P, Mota P, Kritski AL. Factors associated with underreporting of cases of multidrug-resistant tuberculosis in the state of Rio de Janeiro, Brazil: Probabilistic database linkage. Cad Saúde Pública 2021; 37(10) :e00293920. https://doi.org/10.1590/0102-311x00293920
    » https://doi.org/10.1590/0102-311x00293920
  • 54 Pinheiro RS, Andrade VL, Oliveira GP de. Subnotificação da tuberculose no Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN): abandono primário de bacilíferos e captação de casos em outras fontes de informação usando linkage probabilístico. Cad Saúde Pública 2012; 28(8): 1559-68. https://doi.org/10.1590/S0102-311X2012000800014
    » https://doi.org/10.1590/S0102-311X2012000800014
  • 55 Miranda CB de, Garcia KKS. Occupational Health Surveillance Perspectives on e-SUS Linha da Vida Program. Epidemiol Serv Saúde 2023; 32(4): e20231171. https://doi.org/10.1590/S2237-962220230004000014.en
    » https://doi.org/10.1590/S2237-962220230004000014.en
  • 56 Brasil. Ministério da Saúde começa a emitir Cartão SUS com base no CPF [Internet]. Ministério da Saúde; 2025 [cited on Oct. 20, 2025]. Available at: https://www.gov.br/saude/pt-br/assuntos/noticias/2025/setembro/ministerio-da-saude-comeca-a-emitir-cartao-sus-com-base-no-cpf
    » https://www.gov.br/saude/pt-br/assuntos/noticias/2025/setembro/ministerio-da-saude-comeca-a-emitir-cartao-sus-com-base-no-cpf
  • 57 Mabud TS, Alves MLD, Ko AI, Basu S, Walter KS, Cohen T, et al. Evaluating strategies for control of tuberculosis in prisons and prevention of spillover into communities: An observational and modeling study from Brazil. PLoS Med 2019; 16(1): e1002737. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1002737
    » https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1002737
  • 58 Paula AA, Chequer P, Pires DRF, de Lemos KRV, Barone LG, Veloso VG, et al. Assessing the underreporting of deaths among people living with HIV in Rio de Janeiro, Brazil, from 2014 to 2019. Cad Saúde Pública 2022; 38(1): e00081821. https://doi.org/10.1590/0102-311X00081821
    » https://doi.org/10.1590/0102-311X00081821
  • 59 Magno ES, Saraceni V, Souza AB de, Magno RS, Saraiva MGG, Bührer-Sékula S. Fatores associados à coinfecção tuberculose e HIV: o que apontam os dados de notificação do Estado do Amazonas, Brasil, 2001-2012. Cad Saúde Pública 2017; 33(5): e00019315. https://doi.org/10.1590/0102-311X00019315
    » https://doi.org/10.1590/0102-311X00019315
  • 60 Santos ML, Coeli CM, Batista JDL, Braga MC, Albuquerque MFPM de. Factors associated with underreporting of tuberculosis based on data from Sinan Aids and Sinan TB. Rev Bras Epidemiol 2018; 21: e180019. https://doi.org/10.1590/1980-549720180019
    » https://doi.org/10.1590/1980-549720180019
  • 61 Lima SVMA, Cruz LZ, Araújo DC, Santos AD dos, Queiroz AAFLN, Araújo KCGM, et al. Quality of tuberculosis information systems after record linkage. Rev Bras Enferm 2020; 73(Suppl 5): e20200536. https://doi.org/10.1590/0034-7167-2020-0536
    » https://doi.org/10.1590/0034-7167-2020-0536
  • 62 Alves Filho P, Pelegrini Filho A, Ribeiro PT, de Toledo LM, Romão AR, Novaes LCM. Desigualdades socioespaciais relacionadas à tuberculose no município de Itaboraí, Rio de Janeiro. Rev Bras Epidemiol 2017; 20(4): 559-72. https://doi.org/10.1590/1980-5497201700040001
    » https://doi.org/10.1590/1980-5497201700040001
  • 63 Prado TN, Caus AL, Marques M, Maciel EL, Golub JE, Miranda AE. Perfil epidemiológico de pacientes adultos com tuberculose e AIDS no estado do Espírito Santo, Brasil: Relacionamento dos bancos de dados de tuberculose e AIDS. J Bras Pneumol 2011; 37(1): 93-9. https://doi.org/10.1590/S1806-37132011000100014
    » https://doi.org/10.1590/S1806-37132011000100014
  • 64 Saraceni V, Cohn S, Cavalcante SC, Pacheco AGF, Moulton LH, Chaisson RE, et al. Prevalent tuberculosis at HIV diagnosis in Rio de Janeiro, Brazil: The TB/HIV in Rio (THRio) cohort. J Acquir Immune Defic Syndr 2014; 67(1): 98-101. https://doi.org/10.1097/qai.0000000000000247
    » https://doi.org/10.1097/qai.0000000000000247
  • 65 Miranda AE, Dietze R, Maciel EL, Prado TN, Caus AL, Silva MM, et al. Tuberculosis and AIDS co-morbidity in children: Linkage of databases from espírito Santo State, Brazil. J Trop Pediatr 2011; 57(4): 296-8. https://doi.org/10.1093/tropej/fmq087
    » https://doi.org/10.1093/tropej/fmq087
  • 66 Naves EF, Andrade RLP, Santos GP, Ferreira MRL, Ballestero JGA, Alencar V, et al. Fatores associados ao óbito pela coinfecção tuberculose/HIV no sistema prisional. Acta Paul Enferm 2024; 37: eAPE02545. https://doi.org/10.37689/acta-ape/2024AO00002545
    » https://doi.org/10.37689/acta-ape/2024AO00002545
  • 67 Lopes VS, Couto RM, Luz AP da, Silva PRS, Lima JC. Fatores associados aos óbitos por tuberculose no estado de Mato Grosso: estudo de coorte retrospectiva, 2011-2020. Epidemiol Serv Saúde 2024; 33: e20231402. https://doi.org/10.1590/S2237-96222024V33E20231402.PT
    » https://doi.org/10.1590/S2237-96222024V33E20231402.PT
  • 68 Rocha MS, Oliveira GP, Saraceni V, Aguiar FP, Coeli CM, Pinheiro RS. Effect of inpatient and outpatient care on treatment outcome in tuberculosis: A cohort study. Rev Panam Salud Publica 2018; 42: e112. https://doi.org/10.26633/rpsp.2018.112
    » https://doi.org/10.26633/rpsp.2018.112
  • 69 Albuquerque MDFPM, Coimbra I, Batista JDA, Maruza M, Ximenes RAA, Lacerda HR, et al. Empirical treatment for TB in HIV: Lessons from a cohort study of people living with HIV treated in Recife, Brazil. BMC Public Health 2014; 14(1): 289. https://doi.org/10.1186/1471-2458-14-289
    » https://doi.org/10.1186/1471-2458-14-289

Editado por

Disponibilidade de dados

Todos os dados utilizados nesta revisão foram extraídos de artigos científicos publicados e estão descritos na seção de métodos e na Tabela Suplementar 1. Não foram utilizados dados individuais, sigilosos ou não publicados.

Datas de Publicação

  • Publicação nesta coleção
    24 Ago 2026
  • Data do Fascículo
    2026

Histórico

  • Recebido
    28 Jan 2026
  • Revisado
    09 Jun 2026
  • Aceito
    11 Jun 2026
Creative Common - by 4.0
This is an open article distributed under the CC-BY 4.0 license, which allows copying and redistribution of the material in any format and for any purpose as long as the original authorship and publication credits are maintained
location_on
Associação Brasileira de Saúde Coletiva Av. Dr. Arnaldo, 715 - 2º andar - sl. 3 - Cerqueira César, 01246-904 São Paulo SP Brasil , Tel./FAX: +55 11 3061-8055 - São Paulo - SP - Brazil
E-mail: epidemio_submissao@abrasco.org.br
rss_feed Acompanhe os números deste periódico no seu leitor de RSS
Reportar erro