Exibir código-fonte para Indicador:Taxa de Mortalidade Infantil (TMI)

= Introdução =

A [https://git.conass.org.br/ferre/notas-tecnicas-pri-provisorio/-/blob/main/matriz.md nota técnica de indicador] descreve o trabalho de processamento e apresentação de dados de '''Taxa de Mortalidade Infantil (TMI)''' e decorrente extratificação. A metodologia aplicada pelo [https://cieges.conass.org.br/ Centro de Informações Estratégicas para a Gestão do SUS (Cieges)] constitui adaptação de fichas da [http://fichas.ripsa.org.br/2012/ Rede Interagencial de Informações para a Saúde (RIPSA)] e de ensejos anteriores da gestão estadual do SUS.

== Endereço eletrônico ==

Essa nota técnica é acessível pelo endereço https://git.conass.org.br/ferre/notas-tecnicas-pri-provisorio/-/blob/main/C001.C.1.md.

== Objetivo ==

Apresentar parâmetros de interpretação, granularidade e reprodutibilidade do indicador.

= Ficha do indicador para o sanitarista =

== Conceituação ==

Número de óbitos de menores de um ano de idade, por mil nascidos vivos, na população residente em determinado espaço geográfico, no ano considerado.

== Interpretação ==

Estima o risco de morte dos nascidos vivos durante o seu primeiro ano de vida.

Reflete, de maneira geral, as condições de desenvolvimento socioeconômico e infra-estrutura ambiental, bem como o acesso e a qualidade dos recursos disponíveis para atenção à saúde materna e da população infantil.

Expressa um conjunto de causas de morte cuja composição é diferenciada entre os subgrupos de idade (ver componentes da mortalidade infantil, no item categorias de análise*).

<blockquote>'''''NOTA:''''' Consultar os indicadores para cada componente: taxa de mortalidade neonatal precoce, taxa de mortalidade neonatal tardia, taxa de mortalidade pós-neonatal.
</blockquote>
Costuma-se classificar o valor da taxa como alto (50 por mil ou mais), médio (20 a 49) e baixo (menos de 20)*, parâmetros esses que necessitam revisão periódica, em função de mudanças no perfil epidemiológico. Valores abaixo de 10 por mil são encontrados em vários países, mas deve-se considerar que taxas reduzidas podem estar encobrindo más condições de vida em segmentos sociais específicos.

<blockquote>'''''NOTA:''''' Pereira, MG. Mortalidade. In: Epidemiologia: Teoria e Prática. Capítulo 6, pág. 126. Guanabara Koogan, Rio de Janeiro, 1995.
</blockquote>
== Usos ==

Analisar variações populacionais, geográficas e temporais da mortalidade infantil, identificando situações de desigualdade e tendências que demandem ações e estudos específicos.

Contribuir na avaliação dos níveis de saúde e de desenvolvimento socioeconômico da população, prestando-se para comparações nacionais e internacionais.

Subsidiar processos de planejamento, gestão e avaliação de políticas e ações de saúde voltadas para a atenção pré-natal e ao parto, bem como para a proteção da saúde infantil.

== Limitações ==

Pode haver necessidade de informações adicionais sobre a composição do indicador, que podem sinalizar a adoção de intervenções diferenciadas sobre a qualidade da atenção à saúde (mortalidade neonatal) ou sobre o ambiente (mortalidade pós-neonatal).

Requer correção da subenumeração de óbitos e de nascidos vivos (esta em menor escala), para o cálculo direto da taxa a partir de dados de sistemas de registro contínuo, especialmente nas regiões Norte e Nordeste. Essas circunstâncias impõem o uso de estimativas indiretas baseadas em procedimentos demográficos específicos, que podem oferecer boa aproximação da probabilidade de morte no primeiro ano de vida.

Envolve, no caso das estimativas, dificuldades metodológicas e imprecisões inerentes às técnicas utilizadas, cujos pressupostos podem não se cumprir por mudanças da dinâmica demográfica. A imprecisão é maior no caso de pequenas populações.

== Fontes ==

Ministério da Saúde: Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (Sinasc) e estimativas a partir de métodos demográficos indiretos.

== Métodos de Cálculo ==

Direto:

<pre class="math">\frac{O_{\leqslant 1ano}}{NV_{residentes}}\times 1.000</pre>
[[File:https://latex.codecogs.com/svg.image?O_%7B\leqslant&space;1ano%7D]] Número de óbitos de residentes com menos de um ano de idade.

[[File:https://latex.codecogs.com/svg.image?NV_%7Bresidentes%7D]] Número de nascidos vivos de mães residentes.)

Indireto:

Estimativa por técnicas demográficas especiais. Os dados provenientes deste método têm sido adotados para os estados que apresentam cobertura do Sinasc inferior a 90% ou que não atingem o valor de 80% de um índice composto, especialmente criado, que combina a cobertura de óbitos infantis com a regularidade do SIM*.

<blockquote>'''''NOTA:''''' RIPSA. Comitê Temático Interdisciplinar (CTI) Natalidade e Mortalidade. Grupo de Trabalho ad hoc. Relatório final (mimeo, 4 páginas). Brasília, 2000.
</blockquote>
== Categorias Sugeridas para Análise ==

Unidade geográfica: Brasil, grandes regiões, estados e Distrito Federal.

== Dados Estatísticos e Comentários ==

{|
!align="center"| nu_ano
!align="right"| 1 N
!align="right"| 2 NE
!align="right"| 3 SE
!align="right"| 4 S
!align="right"| 5 CO
!align="right"| Brasil
|-
|align="center"| 2015
|align="right"| 15,4
|align="right"| 14,4
|align="right"| 11,6
|align="right"| 11,1
|align="right"| 12,7
|align="right"| 12,8
|-
|align="center"| 2016
|align="right"| 15,8
|align="right"| 14,9
|align="right"| 12,0
|align="right"| 10,6
|align="right"| 13,1
|align="right"| 13,1
|-
|align="center"| 2017
|align="right"| 15,7
|align="right"| 14,4
|align="right"| 11,6
|align="right"| 10,9
|align="right"| 12,1
|align="right"| 12,8
|-
|align="center"| 2018
|align="right"| 15,6
|align="right"| 13,9
|align="right"| 11,5
|align="right"| 10,7
|align="right"| 12,2
|align="right"| 12,6
|-
|align="center"| 2019
|align="right"| 15,4
|align="right"| 14,1
|align="right"| 11,8
|align="right"| 11,0
|align="right"| 12,3
|align="right"| 12,8
|-
|align="center"| 2020
|align="right"| 14,8
|align="right"| 13,4
|align="right"| 10,9
|align="right"| 9,8
|align="right"| 11,7
|align="right"| 12,0
|-
|align="center"| 2021
|align="right"| 15,0
|align="right"| 13,6
|align="right"| 11,2
|align="right"| 10,3
|align="right"| 12,1
|align="right"| 12,3
|}

As regiões Norte e Nordeste apresenta taxas superiores à media nacional. Entretanto, as taxas se mantém estáveis em todo o país.

== Literatura relacionada ==

A busca <code>&quot;Sudden Infant Death&quot;[Mesh]</code> no sítio [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?sort=date&term=%22Sudden+Infant+Death%22%5BMesh%5D PubMed] resultou, em 9/1/2022, em 7.810 resultados.

= Ficha do indicador para o cientista de dados =

== Método de processamento de dados ==

Amostra da tabela <code>sim.do</code> processada via <code>pentaho</code>:

{|
! id
! dtobito
! dtnasc
! idade
! sexo
! codmunocor
! ano_obito
|-
| 195341363
| 16062001
| 7061953
| 448
| 2
| 3136702
| 2001
|-
| 186195719
| 5042007
| 6051947
| 459
| 1
| 330455
| 2007
|-
| 195682431
| 29012001
| 7031957
| 443
| 1
| 3550308
| 2001
|-
| 199694982
| 11112012
| 7112012
| 204
| 2
| 431490
| 2012
|-
| 201409276
| 22032015
| 26011942
| 473
| 1
| 330010
| 2015
|-
| 193363819
| 22112002
| 4031983
| 419
| 1
| 3547809
| 2002
|-
| 199340748
| 28012012
| 12051924
| 487
| 2
| 312160
| 2012
|-
| 179477804
| 17011996
| 7031906
| 489
| 2
| 3304201
| 1996
|-
| 205665500
| 12042020
| 20051929
| 490
| 1
| 350750
| 2020
|-
| 179001164
| 8111996
| [NULL]
| [NULL]
| 2
| 1504208
| 1996
|-
| 189035999
| 28022014
| 14091982
| 431
| 1
| 330350
| 2014
|-
| 199520358
| 29012012
| 17091931
| 480
| 1
| 330455
| 2012
|-
| 186583398
| 20122007
| 7091979
| 428
| 2
| 350400
| 2007
|-
| 187386755
| 15092011
| 20011964
| 447
| 2
| 230440
| 2011
|-
| 183654385
| 19082013
| 7011952
| 461
| 1
| 431490
| 2013
|-
| 190601204
| 16012009
| 7031938
| 470
| 2
| 220750
| 2009
|-
| 194426352
| 7042010
| 27091924
| 485
| 2
| 312670
| 2010
|-
| 178138297
| 21081997
| 21081997
| 101
| 2
| 2705101
| 1997
|-
| 183550156
| 2102013
| 11021997
| 416
| 2
| 330455
| 2013
|-
| 186869186
| 25072008
| 30031929
| 479
| 2
| 351870
| 2008
|-
| 178284891
| 30101997
| 4071919
| 478
| 2
| 2927408
| 1997
|-
| 189668994
| 5112017
| 24111938
| 478
| 1
| 431490
| 2017
|-
| 195399661
| 24062001
| 26051943
| 458
| 1
| 3106200
| 2001
|-
| 194211724
| 13082016
| 2071958
| 458
| 1
| 420240
| 2016
|-
| 179062137
| 14061997
| 18091941
| 455
| 2
| 2508307
| 1997
|-
| 186625806
| 15022007
| 6061936
| 470
| 1
| 352900
| 2007
|-
| 207179780
| 25082021
| 14071935
| 486
| 2
| 261160
| 2021
|-
| 187547461
| 21082011
| 11061941
| 470
| 1
| 260610
| 2011
|-
| 197524064
| 23052014
| 19081923
| 490
| 1
| 355030
| 2014
|-
| 189408972
| 11032017
| 3042000
| 416
| 1
| 330250
| 2017
|}

Apenas alguns atributos da <code>sim.do</code> foram exibidos acima. A lista completa de atributos processados é <code>id</code>, <code>numerodo</code>, <code>codinst</code>, <code>numerodv</code>, <code>origem</code>, <code>tipobito</code>, <code>dtobito</code>, <code>horaobito</code>, <code>numsus</code>, <code>naturali</code>, <code>codmunnatu</code>, <code>dtnasc</code>, <code>idade</code>, <code>sexo</code>, <code>racacor</code>, <code>estciv</code>, <code>esc</code>, <code>esc2010</code>, <code>seriescfal</code>, <code>ocup</code>, <code>codmunres</code>, <code>lococor</code>, <code>codestab</code>, <code>estabdescr</code>, <code>codmunocor</code>, <code>idademae</code>, <code>escmae</code>, <code>escmae2010</code>, <code>seriescmae</code>, <code>ocupmae</code>, <code>qtdfilvivo</code>, <code>qtdfilmort</code>, <code>gravidez</code>, <code>semagestac</code>, <code>gestacao</code>, <code>parto</code>, <code>obitoparto</code>, <code>peso</code>, <code>numerodn</code>, <code>tpmorteoco</code>, <code>obitograv</code>, <code>obitopuerp</code>, <code>assistmed</code>, <code>exame</code>, <code>cirurgia</code>, <code>necropsia</code>, <code>linhaa</code>, <code>linhab</code>, <code>linhac</code>, <code>linhad</code>, <code>linhaii</code>, <code>causabas</code>, <code>cb_pre</code>, <code>crm</code>, <code>comunsvoim</code>, <code>dtatestado</code>, <code>circobito</code>, <code>acidtrab</code>, <code>fonte</code>, <code>numerolote</code>, <code>tppos</code>, <code>dtinvestig</code>, <code>causabas_o</code>, <code>dtcadastro</code>, <code>atestante</code>, <code>stcodifica</code>, <code>codificado</code>, <code>versaosist</code>, <code>versaoscb</code>, <code>fonteinv</code>, <code>dtrecebim</code>, <code>atestado</code>, <code>dtrecoriga</code>, <code>causamat</code>, <code>escmaeagr1</code>, <code>escfalagr1</code>, <code>stdoepidem</code>, <code>stdonova</code>, <code>difdata</code>, <code>nudiasobco</code>, <code>nudiasobin</code>, <code>dtcadinv</code>, <code>tpobitocor</code>, <code>dtconinv</code>, <code>fontes</code>, <code>tpresginfo</code>, <code>tpnivelinv</code>, <code>nudiasinf</code>, <code>dtcadinf</code>, <code>morteparto</code>, <code>dtconcaso</code>, <code>fontesinf</code>, <code>altcausa</code>, <code>cod_arquivo</code>, <code>dtregcart</code>, <code>codbaires</code>, <code>codbaiocor</code>, <code>tpassina</code>, <code>ufinform</code>, <code>codmuncart</code>, <code>codcart</code>, <code>numregcart</code>, <code>dtrecorig</code>, <code>expdifdata</code>, <code>linhaajsonb</code>, <code>linhabjsonb</code>, <code>linhacjsonb</code>, <code>linhadjsonb</code>, <code>linhaiijsonb</code>, <code>linhajson</code> e <code>ano_obito</code>.

O dicionário de dados dos atributos orignais, disponibilizado pelo Ministério da Saúde, encontra-se no arquivo [ftp://ftp.datasus.gov.br/dissemin/publicos/SIM/CID10/DOCS/Estrutura_SIM_para_CD.pdf Estrutura_SIM_para_CD.pdf], bem como no arquivo [ftp://ftp.datasus.gov.br/dissemin/publicos/SIM/CID10/TAB/OBITOS_CID10_TAB.ZIP OBITOS_CID10_TAB.ZIP].

Amostra da tabela <code>sinasc.dn</code> processada via <code>pentaho</code>:

{|
!align="center" width="14%"| identificador
!align="right" width="10%"| dtnasc
!align="center" width="6%"| sexo
!align="right" width="10%"| codestab
!align="right" width="11%"| codmunres
!align="right" width="11%"| codmunnasc
!align="right" width="11%"| dtnascmae
!align="center" width="10%"| idademae
!align="center" width="8%"| escmae
!align="center" width="6%"| ano
|-
|align="center"| 268111971
|align="right"| 4052020
|align="center"| 2
|align="right"| 9324003
|align="right"| 310400
|align="right"| 310400
|align="right"| 20021988
|align="center"| 32
|align="center"| 5
|align="center"| 2020
|-
|align="center"| 254517628
|align="right"| 24052007
|align="center"| 2
|align="right"| 2777649
|align="right"| 221060
|align="right"| 221060
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 22
|align="center"| 3
|align="center"| 2007
|-
|align="center"| 215668825
|align="right"| 28112012
|align="center"| 1
|align="right"| 2798662
|align="right"| 330350
|align="right"| 330350
|align="right"| 28091994
|align="center"| 18
|align="center"| 3
|align="center"| 2012
|-
|align="center"| 210737274
|align="right"| 25061999
|align="center"| 2
|align="right"| [NULL]
|align="right"| 2920601
|align="right"| 2904902
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 22
|align="center"| 5
|align="center"| 1999
|-
|align="center"| 198172303
|align="right"| 8101997
|align="center"| 1
|align="right"| [NULL]
|align="right"| 5300108
|align="right"| 5300108
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 28
|align="center"| 6
|align="center"| 1997
|-
|align="center"| 263929396
|align="right"| 25112003
|align="center"| 2
|align="right"| 17129
|align="right"| 4309100
|align="right"| 4309100
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 43
|align="center"| 4
|align="center"| 2003
|-
|align="center"| 239769935
|align="right"| 17112017
|align="center"| 2
|align="right"| 3794
|align="right"| 292740
|align="right"| 292740
|align="right"| 2091995
|align="center"| 22
|align="center"| 4
|align="center"| 2017
|-
|align="center"| 255982960
|align="right"| 14062002
|align="center"| 1
|align="right"| 2000326
|align="right"| 2900702
|align="right"| 2900702
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 27
|align="center"| 5
|align="center"| 2002
|-
|align="center"| 257116432
|align="right"| 25052004
|align="center"| 1
|align="right"| 5924
|align="right"| 2302305
|align="right"| 2312908
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 20
|align="center"| 4
|align="center"| 2004
|-
|align="center"| 228282305
|align="right"| 12072001
|align="center"| 1
|align="right"| 3638
|align="right"| 2708402
|align="right"| 2705705
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 18
|align="center"| 3
|align="center"| 2001
|-
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|align="right"| 2042012
|align="center"| 1
|align="right"| 2527413
|align="right"| 230280
|align="right"| 230280
|align="right"| 3071975
|align="center"| 36
|align="center"| 3
|align="center"| 2012
|-
|align="center"| 222738512
|align="right"| 29022008
|align="center"| 2
|align="right"| 2756951
|align="right"| 500830
|align="right"| 500830
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 35
|align="center"| 4
|align="center"| 2008
|-
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|align="right"| 16081997
|align="center"| 2
|align="right"| [NULL]
|align="right"| 2408102
|align="right"| 2408102
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 20
|align="center"| 1
|align="center"| 1997
|-
|align="center"| 198363747
|align="right"| 17061997
|align="center"| 2
|align="right"| [NULL]
|align="right"| 3200904
|align="right"| 3139607
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 31
|align="center"| 8
|align="center"| 1997
|-
|align="center"| 211721654
|align="right"| 22062011
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|align="right"| 3597156
|align="right"| 317020
|align="right"| 317020
|align="right"| 20071983
|align="center"| 27
|align="center"| 3
|align="center"| 2011
|-
|align="center"| 254755981
|align="right"| 13122006
|align="center"| 1
|align="right"| 2496879
|align="right"| 110015
|align="right"| 110015
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 17
|align="center"| 3
|align="center"| 2006
|-
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|align="right"| 2102006
|align="center"| 1
|align="right"| 2364824
|align="right"| 220350
|align="right"| 220350
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 28
|align="center"| 3
|align="center"| 2006
|-
|align="center"| 266561741
|align="right"| 26112004
|align="center"| 1
|align="right"| 17221
|align="right"| 3550308
|align="right"| 3550308
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 27
|align="center"| 4
|align="center"| 2004
|-
|align="center"| 252913225
|align="right"| 1012006
|align="center"| 2
|align="right"| 2316234
|align="right"| 150200
|align="right"| 150200
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 24
|align="center"| 2
|align="center"| 2006
|-
|align="center"| 210609269
|align="right"| 12102000
|align="center"| 2
|align="right"| [NULL]
|align="right"| 3546801
|align="right"| 5205406
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 26
|align="center"| 4
|align="center"| 2000
|-
|align="center"| 264391473
|align="right"| 1062003
|align="center"| 1
|align="right"| 14915
|align="right"| 4217808
|align="right"| 4217808
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 16
|align="center"| 3
|align="center"| 2003
|-
|align="center"| 229218278
|align="right"| 30122001
|align="center"| 1
|align="right"| 3709
|align="right"| 3161106
|align="right"| 3161106
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 20
|align="center"| 3
|align="center"| 2001
|-
|align="center"| 196719128
|align="right"| 14091996
|align="center"| 2
|align="right"| [NULL]
|align="right"| 2704302
|align="right"| 2704302
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 30
|align="center"| 7
|align="center"| 1996
|-
|align="center"| 201392067
|align="right"| 1091999
|align="center"| 2
|align="right"| [NULL]
|align="right"| 2608503
|align="right"| 2609501
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 27
|align="center"| 3
|align="center"| 1999
|-
|align="center"| 221420692
|align="right"| 16122008
|align="center"| 2
|align="right"| 2561425
|align="right"| 231410
|align="right"| 231410
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 33
|align="center"| 5
|align="center"| 2008
|-
|align="center"| 255688329
|align="right"| 26032000
|align="center"| 1
|align="right"| [NULL]
|align="right"| 2910800
|align="right"| 2910800
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 24
|align="center"| 9
|align="center"| 2000
|-
|align="center"| 269911849
|align="right"| 18112020
|align="center"| 1
|align="right"| 2751038
|align="right"| 354130
|align="right"| 354130
|align="right"| 12092002
|align="center"| 18
|align="center"| 4
|align="center"| 2020
|-
|align="center"| 218877463
|align="right"| 2102013
|align="center"| 1
|align="right"| 6861873
|align="right"| 330490
|align="right"| 330330
|align="right"| 24081983
|align="center"| 30
|align="center"| 5
|align="center"| 2013
|-
|align="center"| 201933227
|align="right"| 3071998
|align="center"| 1
|align="right"| [NULL]
|align="right"| 4106902
|align="right"| 4106902
|align="right"| [NULL]
|align="center"| 16
|align="center"| 7
|align="center"| 1998
|-
|align="center"| 212625530
|align="right"| 4042011
|align="center"| 1
|align="right"| 2248204
|align="right"| 431830
|align="right"| 431830
|align="right"| 29021972
|align="center"| 39
|align="center"| 2
|align="center"| 2011
|}

Apenas alguns atributos da <code>sinasc.dn</code> foram exibidos acima. A lista completa de atributos processados é <code>id</code>, <code>contador</code>, <code>codinst</code>, <code>numerodv</code>, <code>origem</code>, <code>prefixodn</code>, <code>codcart</code>, <code>numregcart</code>, <code>dtregcart</code>, <code>codestab</code>, <code>codmunnasc</code>, <code>locnasc</code>, <code>idademae</code>, <code>estcivmae</code>, <code>escmae</code>, <code>codocupmae</code>, <code>qtdfilvivo</code>, <code>qtdfilmort</code>, <code>codmunres</code>, <code>codpaisres</code>, <code>gestacao</code>, <code>gravidez</code>, <code>parto</code>, <code>consultas</code>, <code>dtnasc</code>, <code>horanasc</code>, <code>sexo</code>, <code>apgar1</code>, <code>apgar5</code>, <code>racacor</code>, <code>racacorn</code>, <code>racacormae</code>, <code>peso</code>, <code>idanomal</code>, <code>codanomal</code>, <code>dtcadastro</code>, <code>numerolote</code>, <code>versaosist</code>, <code>dtrecebim</code>, <code>difdata</code>, <code>naturalmae</code>, <code>codmunnatu</code>, <code>escmae2010</code>, <code>seriescmae</code>, <code>dtnascmae</code>, <code>qtdgestant</code>, <code>qtdpartnor</code>, <code>qtdpartces</code>, <code>idadepai</code>, <code>dtultmenst</code>, <code>semagestac</code>, <code>tpmetestim</code>, <code>consprenat</code>, <code>mesprenat</code>, <code>tpapresent</code>, <code>sttrabpart</code>, <code>stcesparto</code>, <code>tprobson</code>, <code>stdnepidem</code>, <code>stdnnova</code>, <code>ano</code>, <code>codbainasc</code>, <code>codbaires</code>, <code>dtrecorig</code>, <code>codmuncart</code>, <code>codufnatu</code>, <code>tpnascassi</code>, <code>escmaeagr1</code>, <code>tpfuncresp</code>, <code>tpdocresp</code>, <code>dtdeclarac</code>, <code>kotelchuck</code> e <code>paridade</code>. O dicionário de dados dos atributos orignais, disponibilizado pelo Ministério da Saúde, encontra-se no arquivo [ftp://ftp.datasus.gov.br/dissemin/publicos/SINASC/1996_/Doc/Estrutura_SINASC_para_CD.pdf Estrutura_SINASC_para_CD.pdf], bem como no arquivo [ftp://ftp.datasus.gov.br/dissemin/publicos/SINASC/1996_/Auxiliar/NASC_NOV_TAB.zip OBITOS_CID10_TAB.ZIP].

== Método de processamento analítico ==

Consulta postgreSQL para criação da tabela <code>mv_c_1</code>:

<source lang="sql">CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_c_1
AS WITH obito_infantil AS (
         SELECT d.codmunres,
            d.ano_obito AS ano,
            count(*) AS obitos
           FROM sim."do" d
          WHERE d.idade <= 400 AND d.ano_obito >= 2015
          GROUP BY d.codmunres, d.ano_obito
        ), sn AS (
         SELECT d.codmunres,
            d.ano,
            count(*) AS nascidos
           FROM sinasc.dn d
          WHERE d.ano >= 2015
          GROUP BY d.codmunres, d.ano
        )
 SELECT sn.codmunres,
    sn.ano,
    oi.obitos,
    sn.nascidos AS pop_ref,
    oi.obitos::numeric / sn.nascidos::numeric * 1000::numeric AS obitos_1000
   FROM obito_infantil oi
     JOIN sn sn ON sn.codmunres = oi.codmunres AND sn.ano = oi.ano;</source>
O cálculo de óbitos por mil nascidos vivos é realizado pela cláusula <code>oi.obitos::numeric / sn.nascidos::numeric * 1000::numeric AS obitos_1000</code>.

A cláusula <code>WHERE d.idade &lt;= 400</code> indica que são extraídos casos cujos indivíduos com um anos ou menos, conforme o dicionário da Coordenação-Geral de Informações e Análise Epidemiológicas - CGIAE, Departamento de Análise em Saúde e Vigilância de Doenças Não Transmissíveis – DASNT, Secretaria de Vigilância em Saúde – SVS Ministério da Saúde – MS:

<blockquote>Idade: composto de dois subcampos. * O primeiro, de um dígito, indica a unidade da idade: - se 1 = minuto, - se 2 = hora, - se 3 = mês, - se 4 = ano, - se = 5 idade maior que 100 anos. * O segundo, de dois dígitos, indica a quantidade de unidades: - Idade menor de 1 hora: subcampo varia de 01 e 59 (minutos); - De 1 a 23 Horas: subcampo varia de 01 a 23 (horas); - De 24 horas e 29 dias: subcampo varia de 01 a 29 (dias); - De 1 a menos de 12 meses completos: subcampo varia de 01 a 11 (meses); - Anos - subcampo varia de 00 a 99; - 9 - ignorado
</blockquote>
Amostra da tabela <code>mv_c_1</code>:

{|
!align="center"| codmunres
!align="center"| ano
!align="center"| obitos
!align="right"| pop_ref
!align="right"| obitos_1000
|-
|align="center"| 431043
|align="center"| 2018
|align="center"| 1
|align="right"| 53
|align="right"| 18,868
|-
|align="center"| 316650
|align="center"| 2020
|align="center"| 1
|align="right"| 45
|align="right"| 22,222
|-
|align="center"| 320360
|align="center"| 2017
|align="center"| 2
|align="right"| 92
|align="right"| 21,739
|-
|align="center"| 240410
|align="center"| 2018
|align="center"| 1
|align="right"| 37
|align="right"| 27,027
|-
|align="center"| 410210
|align="center"| 2021
|align="center"| 5
|align="right"| 295
|align="right"| 16,949
|-
|align="center"| 230523
|align="center"| 2021
|align="center"| 9
|align="right"| 1.095
|align="right"| 8,219
|-
|align="center"| 521720
|align="center"| 2017
|align="center"| 1
|align="right"| 125
|align="right"| 8
|-
|align="center"| 351030
|align="center"| 2016
|align="center"| 1
|align="right"| 281
|align="right"| 3,559
|-
|align="center"| 150815
|align="center"| 2018
|align="center"| 10
|align="right"| 793
|align="right"| 12,61
|-
|align="center"| 251597
|align="center"| 2019
|align="center"| 3
|align="right"| 139
|align="right"| 21,583
|}

Consulta postgreSQL para criação da tabela <code>mv_c_1_1</code>:

<source lang="sql">CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_c_1_1
AS WITH obito_infantil AS (
         SELECT d.codmunres,
            d.ano_obito AS ano,
            count(*) AS obitos
           FROM sim."do" d
          WHERE d.idade >= 0 AND d.idade <= 206 AND d.ano_obito >= 2015
          GROUP BY d.codmunres, d.ano_obito
        ), sn AS (
         SELECT d.codmunres,
            d.ano,
            count(*) AS nascidos
           FROM sinasc.dn d
          WHERE d.ano >= 2015
          GROUP BY d.codmunres, d.ano
        )
 SELECT sn.codmunres,
    sn.ano,
    oi.obitos,
    sn.nascidos AS pop_ref,
    oi.obitos::numeric / sn.nascidos::numeric * 1000::numeric AS obitos_1000
   FROM obito_infantil oi
     JOIN sn sn ON sn.codmunres = oi.codmunres AND sn.ano = oi.ano;</source>
A cláusula <code>WHERE d.idade &gt;= 0 AND d.idade &lt;= 206</code> indica que são extraídos casos cujos indivíduos tiveram de 0 a 6 dias de vida completos.

Amostra da tabela <code>mv_c_1_1</code>:

{|
!align="center"| codmunres
!align="center"| ano
!align="center"| obitos
!align="right"| pop_ref
!align="right"| obitos_1000
|-
|align="center"| 510335
|align="center"| 2021
|align="center"| 4
|align="right"| 689
|align="right"| 5,806
|-
|align="center"| 352520
|align="center"| 2019
|align="center"| 1
|align="right"| 495
|align="right"| 2,02
|-
|align="center"| 353780
|align="center"| 2021
|align="center"| 7
|align="right"| 640
|align="right"| 10,938
|-
|align="center"| 355010
|align="center"| 2016
|align="center"| 3
|align="right"| 530
|align="right"| 5,66
|-
|align="center"| 431990
|align="center"| 2021
|align="center"| 6
|align="right"| 1.067
|align="right"| 5,623
|-
|align="center"| 230070
|align="center"| 2017
|align="center"| 3
|align="right"| 180
|align="right"| 16,667
|-
|align="center"| 420985
|align="center"| 2017
|align="center"| 1
|align="right"| 58
|align="right"| 17,241
|-
|align="center"| 270260
|align="center"| 2021
|align="center"| 2
|align="right"| 331
|align="right"| 6,042
|-
|align="center"| 150730
|align="center"| 2020
|align="center"| 16
|align="right"| 1.077
|align="right"| 14,856
|-
|align="center"| 354750
|align="center"| 2015
|align="center"| 1
|align="right"| 250
|align="right"| 4
|}

Consulta postgreSQL para criação da tabela <code>mv_c_1_2</code>:

<source lang="sql">CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_c_1_2
AS WITH obito_infantil AS (
         SELECT d.codmunres,
            d.ano_obito AS ano,
            count(*) AS obitos
           FROM sim."do" d
          WHERE d.idade >= 207 AND d.idade <= 227 AND d.ano_obito >= 2015
          GROUP BY d.codmunres, d.ano_obito
        ), sn AS (
         SELECT d.codmunres,
            d.ano,
            count(*) AS nascidos
           FROM sinasc.dn d
          WHERE d.ano >= 2015
          GROUP BY d.codmunres, d.ano
        )
 SELECT sn.codmunres,
    sn.ano,
    oi.obitos,
    sn.nascidos AS pop_ref,
    oi.obitos::numeric / sn.nascidos::numeric * 1000::numeric AS obitos_1000
   FROM obito_infantil oi
     JOIN sn sn ON sn.codmunres = oi.codmunres AND sn.ano = oi.ano;</source>
A cláusula <code>WHERE d.idade &gt;= 207 AND d.idade &lt;= 227</code> indica que são extraídos casos cujos indivíduos tiveram de 7 a 27 dias de vida completos.

Amostra da tabela <code>mv_c_1_2</code>

{|
!align="center"| codmunres
!align="center"| ano
!align="center"| obitos
!align="right"| pop_ref
!align="right"| obitos_1000
|-
|align="center"| 412785
|align="center"| 2019
|align="center"| 1
|align="right"| 177
|align="right"| 5,65
|-
|align="center"| 330285
|align="center"| 2019
|align="center"| 5
|align="right"| 2.274
|align="right"| 2,199
|-
|align="center"| 330245
|align="center"| 2019
|align="center"| 1
|align="right"| 113
|align="right"| 8,85
|-
|align="center"| 430990
|align="center"| 2020
|align="center"| 1
|align="right"| 68
|align="right"| 14,706
|-
|align="center"| 270670
|align="center"| 2016
|align="center"| 1
|align="right"| 961
|align="right"| 1,041
|-
|align="center"| 261090
|align="center"| 2018
|align="center"| 3
|align="right"| 939
|align="right"| 3,195
|-
|align="center"| 521760
|align="center"| 2020
|align="center"| 2
|align="right"| 1.423
|align="right"| 1,405
|-
|align="center"| 230230
|align="center"| 2019
|align="center"| 2
|align="right"| 427
|align="right"| 4,684
|-
|align="center"| 510590
|align="center"| 2015
|align="center"| 1
|align="right"| 249
|align="right"| 4,016
|-
|align="center"| 291570
|align="center"| 2015
|align="center"| 1
|align="right"| 72
|align="right"| 13,889
|}

Consulta postgreSQL para criação da tabela <code>mv_c_1_3</code>:

<source lang="sql">CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_c_1_3
AS WITH obito_infantil AS (
         SELECT d.codmunres,
            d.ano_obito AS ano,
            count(*) AS obitos
           FROM sim."do" d
          WHERE d.idade >= 228 AND d.idade <= 400 AND d.ano_obito >= 2015
          GROUP BY d.codmunres, d.ano_obito
        ), sn AS (
         SELECT d.codmunres,
            d.ano,
            count(*) AS nascidos
           FROM sinasc.dn d
          WHERE d.ano >= 2015
          GROUP BY d.codmunres, d.ano
        )
 SELECT sn.codmunres,
    sn.ano,
    oi.obitos,
    sn.nascidos AS pop_ref,
    oi.obitos::numeric / sn.nascidos::numeric * 1000::numeric AS obitos_1000
   FROM obito_infantil oi
     JOIN sn sn ON sn.codmunres = oi.codmunres AND sn.ano = oi.ano;</source>
A cláusula <code>WHERE d.idade &gt;= 228 AND d.idade &lt;= 400</code> indica que são extraídos casos cujos indivíduos tiveram de 28 a 364 dias de vida completos.

Amostra da tabela <code>mv_c_1_3</code>:

{|
!align="center"| codmunres
!align="center"| ano
!align="center"| obitos
!align="right"| pop_ref
!align="right"| obitos_1000
|-
|align="center"| 353700
|align="center"| 2016
|align="center"| 1
|align="right"| 203
|align="right"| 4,926
|-
|align="center"| 231335
|align="center"| 2017
|align="center"| 3
|align="right"| 226
|align="right"| 13,274
|-
|align="center"| 240140
|align="center"| 2019
|align="center"| 1
|align="right"| 113
|align="right"| 8,85
|-
|align="center"| 510618
|align="center"| 2020
|align="center"| 1
|align="right"| 96
|align="right"| 10,417
|-
|align="center"| 351440
|align="center"| 2016
|align="center"| 3
|align="right"| 517
|align="right"| 5,803
|-
|align="center"| 431140
|align="center"| 2021
|align="center"| 2
|align="right"| 1.199
|align="right"| 1,668
|-
|align="center"| 350070
|align="center"| 2017
|align="center"| 2
|align="right"| 577
|align="right"| 3,466
|-
|align="center"| 130430
|align="center"| 2016
|align="center"| 1
|align="right"| 265
|align="right"| 3,774
|-
|align="center"| 292070
|align="center"| 2019
|align="center"| 3
|align="right"| 282
|align="right"| 10,638
|-
|align="center"| 160015
|align="center"| 2015
|align="center"| 2
|align="right"| 244
|align="right"| 8,197
|}

Consulta postgreSQL para criação da tabela <code>mv_c_16</code>:

<source lang="sql">CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_c_16
AS WITH obito_infantil AS (
         SELECT d.codmunres,
            d.ano_obito AS ano,
            count(*) AS obitos
           FROM sim."do" d
          WHERE d.idade < 405 AND d.ano_obito >= 2015
          GROUP BY d.codmunres, d.ano_obito
        ), sn AS (
         SELECT d.codmunres,
            d.ano,
            count(*) AS nascidos
           FROM sinasc.dn d
          WHERE d.ano >= 2015
          GROUP BY d.codmunres, d.ano
        )
 SELECT sn.codmunres,
    sn.ano,
    oi.obitos,
    sn.nascidos AS pop_ref,
    oi.obitos::numeric / sn.nascidos::numeric * 1000::numeric AS obitos_1000
   FROM obito_infantil oi
     JOIN sn sn ON sn.codmunres = oi.codmunres AND sn.ano = oi.ano;</source>
A cláusula <code>WHERE d.idade &lt; 405</code> indica que são extraídos casos cujos indivíduos menores de cinco anos de idade.

Amostra da tabela <code>mv_c_16</code>:

{|
!align="center"| codmunres
!align="center"| ano
!align="center"| obitos
!align="right"| pop_ref
!align="right"| obitos_1000
|-
|align="center"| 312080
|align="center"| 2021
|align="center"| 2
|align="right"| 195
|align="right"| 10,256
|-
|align="center"| 270560
|align="center"| 2020
|align="center"| 1
|align="right"| 135
|align="right"| 7,407
|-
|align="center"| 313450
|align="center"| 2021
|align="center"| 2
|align="right"| 51
|align="right"| 39,216
|-
|align="center"| 210840
|align="center"| 2021
|align="center"| 3
|align="right"| 118
|align="right"| 25,424
|-
|align="center"| 421350
|align="center"| 2018
|align="center"| 4
|align="right"| 271
|align="right"| 14,76
|-
|align="center"| 420850
|align="center"| 2015
|align="center"| 5
|align="right"| 400
|align="right"| 12,5
|-
|align="center"| 350775
|align="center"| 2017
|align="center"| 1
|align="right"| 35
|align="right"| 28,571
|-
|align="center"| 410180
|align="center"| 2021
|align="center"| 24
|align="right"| 2.032
|align="right"| 11,811
|-
|align="center"| 291900
|align="center"| 2016
|align="center"| 1
|align="right"| 42
|align="right"| 23,81
|-
|align="center"| 431340
|align="center"| 2017
|align="center"| 50
|align="right"| 3.213
|align="right"| 15,562
|}

Amostra da tabela <code>mv_codufmun_ano</code>

{|
! co_municipio_ibge
! ano
|-
| 291330
| 2015
|-
| 210455
| 2015
|-
| 521971
| 2021
|-
| 171500
| 2016
|-
| 421670
| 2020
|-
| 220205
| 2022
|-
| 315600
| 2021
|-
| 316390
| 2017
|-
| 210462
| 2018
|-
| 311690
| 2022
|}

Consulta postgreSQL para criação da tabela <code>mv_mortalidade_ano_cartesiano</code>:

<source lang="sql">CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_mortalidade_ano_cartesiano
AS SELECT 1 AS indicador_id,
    mca.co_municipio_ibge,
    mca.ano AS nu_ano,
    a.obitos AS qt_obito,
    a.pop_ref AS qt_popref,
    a.obitos_1000 AS qt_obito_por_1000
   FROM cartesiano.mv_codufmun_ano mca
     LEFT JOIN pri.mv_c_1 a ON mca.co_municipio_ibge = a.codmunres AND mca.ano = a.ano
UNION ALL
 SELECT 2 AS indicador_id,
    mca.co_municipio_ibge,
    mca.ano AS nu_ano,
    a.obitos AS qt_obito,
    a.pop_ref AS qt_popref,
    a.obitos_1000 AS qt_obito_por_1000
   FROM cartesiano.mv_codufmun_ano mca
     LEFT JOIN pri.mv_c_1_1 a ON mca.co_municipio_ibge = a.codmunres AND mca.ano = a.ano
UNION ALL
 SELECT 3 AS indicador_id,
    mca.co_municipio_ibge,
    mca.ano AS nu_ano,
    a.obitos AS qt_obito,
    a.pop_ref AS qt_popref,
    a.obitos_1000 AS qt_obito_por_1000
   FROM cartesiano.mv_codufmun_ano mca
     LEFT JOIN pri.mv_c_1_2 a ON mca.co_municipio_ibge = a.codmunres AND mca.ano = a.ano
UNION ALL
 SELECT 4 AS indicador_id,
    mca.co_municipio_ibge,
    mca.ano AS nu_ano,
    a.obitos AS qt_obito,
    a.pop_ref AS qt_popref,
    a.obitos_1000 AS qt_obito_por_1000
   FROM cartesiano.mv_codufmun_ano mca
     LEFT JOIN pri.mv_c_1_3 a ON mca.co_municipio_ibge = a.codmunres AND mca.ano = a.ano
UNION ALL
 SELECT 5 AS indicador_id,
    mca.co_municipio_ibge,
    mca.ano AS nu_ano,
    a.obitos AS qt_obito,
    a.pop_ref AS qt_popref,
    a.obitos_1000 AS qt_obito_por_1000
   FROM cartesiano.mv_codufmun_ano mca
     LEFT JOIN pri.mv_c_16 a ON mca.co_municipio_ibge = a.codmunres AND mca.ano = a.ano</source>
Amostra da tabela <code>pri.mv_mortalidade_ano_cartesiano</code>:

{|
!align="center"| indicador_id
!align="center"| co_municipio_ibge
!align="center"| nu_ano
!align="right"| qt_obito
!align="right"| qt_popref
!align="right"| qt_obito_por_1000
|-
|align="center"| 1
|align="center"| 314040
|align="center"| 2018
|align="right"| 1
|align="right"| 42
|align="right"| 23,81
|-
|align="center"| 5
|align="center"| 352210
|align="center"| 2017
|align="right"| 15
|align="right"| 1.527
|align="right"| 9,823
|-
|align="center"| 2
|align="center"| 352650
|align="center"| 2021
|align="right"| 1
|align="right"| 31
|align="right"| 32,258
|-
|align="center"| 5
|align="center"| 312940
|align="center"| 2016
|align="right"| 2
|align="right"| 71
|align="right"| 28,169
|-
|align="center"| 4
|align="center"| 220450
|align="center"| 2021
|align="right"| 2
|align="right"| 156
|align="right"| 12,821
|-
|align="center"| 5
|align="center"| 352930
|align="center"| 2021
|align="right"| 7
|align="right"| 794
|align="right"| 8,816
|-
|align="center"| 4
|align="center"| 230430
|align="center"| 2020
|align="right"| 4
|align="right"| 242
|align="right"| 16,529
|-
|align="center"| 5
|align="center"| 270160
|align="center"| 2020
|align="right"| 9
|align="right"| 259
|align="right"| 34,749
|-
|align="center"| 5
|align="center"| 130010
|align="center"| 2017
|align="right"| 5
|align="right"| 257
|align="right"| 19,455
|-
|align="center"| 1
|align="center"| 292230
|align="center"| 2017
|align="right"| 5
|align="right"| 354
|align="right"| 14,124
|}

A tabela a seguir resume os critérios para extração de valores segundo os diferentes indicadores relacionados:

{|
!width="11%"| identificador
!width="33%"| indicador RIPSA
!width="24%"| idade
!width="30%"| cláusula
|-
| 1
| Taxa de mortalidade infantil - C.1
| menores de um ano de idade
| <code>WHERE d.idade &lt;= 400</code>
|-
| 2
| Taxa de mortalidade neonatal precoce - C.1.1
| 0 a 6 dias de vida completos
| <code>WHERE d.idade &gt;= 0 AND d.idade &lt;= 206</code>
|-
| 3
| Taxa de mortalidade neonatal tardia - C.1.2
| 7 a 27 dias de vida completos
| <code>WHERE d.idade &gt;= 207 AND d.idade &lt;= 227</code>
|-
| 4
| Taxa de mortalidade pós-neonatal - C.1.3
| 28 a 364 dias de vida completos
| <code>WHERE d.idade &gt;= 228 AND d.idade &lt;= 400</code>
|-
| 5
| Taxa de mortalidade na infância - C.16
| menores de cinco anos de idade
| <code>WHERE d.idade &lt; 405</code>
|}

== Método de apresentação de dados ==

O indicador constitui painel analítico na plataforma do CIEGES, empregando-se a ferramenta <code>Tableau</code>.

== Método de análise matemática e estatística ==

A consultas <code>postgreSQL</code> abaixo ilustra como foi realizada a extração das tabelas apresentadas na seção [[#dados_estatisticos|Dados Estatísticos e Comentários]].

<source lang="sql">select 
       nu_ano,
       round(sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=1 
                      THEN qt_obito ELSE 0 END)::numeric/
             sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=1 
                      THEN qt_popref else 0 END)*1000
      ,1) "1 N",
       round(sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=2
                      THEN qt_obito ELSE 0 END)::numeric/
             sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=2 
                      THEN qt_popref else 0 END)*1000
      ,1) "2 NE",
       round(sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=3
                      THEN qt_obito ELSE 0 END)::numeric/
             sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=3
                      THEN qt_popref else 0 END)*1000
      ,1) "3 SE",
       round(sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=4
                      THEN qt_obito ELSE 0 END)::numeric/
             sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=4 
                      THEN qt_popref else 0 END)*1000
      ,1) "4 S",
       round(sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=5 
                      THEN qt_obito ELSE 0 END)::numeric/
             sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=5 
                      THEN qt_popref else 0 END)*1000
      ,1) "5 CO",
      ROUND(SUM(qt_obito)::numeric/SUM(qt_popref)*1000,1) "Brasil"
  from pri.mv_mortalidade_ano_cartesiano 
 where indicador_id = 1
   and nu_ano between 2015 and 2021
 group by 1
 order by 1
</source>
== Método de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD) ==

Não foram aplicados modelos de mineração de dados no presente indicador.

== Base de dados ==

O acesso aos dados processados está em desenvolvimento.

= Apêndice =

== Rastreabilidade ==

{|
! atributo
! valor
|-
| Identificador
| 1
|-
| Código RIPSA
| C.1
|-
| Nome RIPSA
| Taxa de mortalidade infantil - C.1 - 2012
|-
| URL RIPSA
| http://fichas.ripsa.org.br/2012/c-1/?l=pt_BR
|-
| tabela CIEGES
| bd_pri.mv_mortalidade_ano_cartesiano
|}