Validación de la etnicidad en los datos administrativos hospitalarios en mujeres que dan a luz en Inglaterra: estudio de cohorte

Objetivo Describir la precisión del código de etnicidad en los registros administrativos del Servicio Nacional de Salud (NHS) en comparación con los registros autodeclarados en los sistemas de reserva de maternidad, y evaluar el impacto potencial del sesgo de clasificación errónea. Diseño Análisis secundario de datos de los registros de mujeres que dieron a luz en Inglaterra (2015–2017). Configuración Confianzas del NHS en Inglaterra que participan en un programa de auditoría nacional. Participantes 1 237 213 mujeres que dieron a luz entre el 1 de abril de 2015 y el 31 de marzo de 2017. Medidas de resultado primarias y secundarias (1) Proporción de mujeres con etnicidad completa; (2) acuerdo sobre la etnicidad codificada entre los registros de maternidad (sistemas de información de maternidad (MIS)) y los registros hospitalarios administrativos (Estadísticas de Episodios Hospitalarios (HES)); (3) tasas de cesáreas e injurias del esfínter anal obstétrico por grupo étnico en MIS y HES. Resultados El 91.3% de las mujeres tenían información completa sobre etnicidad en HES. El acuerdo general entre los conjuntos de datos fue del 90.4% (κ=0.83); 94.4% cuando se agruparon en grupos agregados de blanco/surasiático/negro/misto/otro (κ=0.86). La mayor parte del desacuerdo se observó en mujeres codificadas como mixtas en cualquiera de los conjuntos de datos. Las tasas de eventos obstétricos y complicaciones por etnicidad fueron similares independientemente del conjunto de datos utilizado, con las mayores diferencias observadas en mujeres codificadas como mixtas. Conclusiones Los niveles de precisión en la codificación de etnicidad en los registros hospitalarios administrativos respaldan el uso de etnicidad agrupada en grupos (blanco/surasiático/negro/misto/otro), pero los hallazgos para grupos mixtos y otros, así como clasificaciones más granulares, deben tratarse con precaución. La solidez de los resultados de los análisis para asociaciones con la etnicidad puede mejorarse utilizando fuentes de datos primarias adicionales.