Exibir código-fonte para Leitos complementares por dez mil habitantes

[[Categoria:Indicador de Saúde]]
[[Categoria:RIPSA - E Recursos]]
[[Categoria:IC3 Estrutura|IC3-Estrutura]]


= 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 '''Leitos UTI por habitante''' e decorrente estratificação. 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://wiki.conass.org.br/index.php?title=Leitos_UTI_por_habitante.

== Objetivo ==

Apresentar parâmetros de interpretação, granularidade e reprodutibilidade do indicador.
= Ficha do indicador para o profissional da saúde =

== Conceituação ==

Número de leitos complementares UTI, por cem mil habitantes residentes, em determinado espaço geográfico, no ano considerado.

São considerados UTI:  UTI adulto II COVID-19, UTI pediátrica II COVID-19, UTI adulto, UTI infantil, UTI neonatal, UTI adulto I, UTI adulto II, UTI adulto III, UTI pediátrica I, UTI pediátrica II, UTI pediátrica III, UTI neonatal I, UTI neonatal II, UTI neonatal III, UTI de Queimados, UTI coronariana tipo II -UCO tipo II, UTI coronariana tipo III - UCO tipo III.

A tipologia de leitos complementares, conforme o Tabnet é mostrada quantitativamente abaixo:
{| class="wikitable"
| colspan="8" |CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS COMPLEMENTARES - BRASIL

http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/leiutibr.def

Quantidade existente por Região segundo Leitos complementares

Período: Dez/2022



Fonte: Ministério da Saúde - Cadastro Nacional dos Estabelecimentos de Saúde do Brasil - CNES
Nota:

A partir do processamento de junho de 2012, houve mudança na classificação da natureza e esfera dos estabelecimentos. Com isso, temos que:

* Até maio de 2012 estas informações estão disponíveis como "Natureza" e "Esfera Administrativa".
* De junho de 2012 a outubro de 2015, estão disponíveis tanto como "Natureza" e "Esfera Administrativa", como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
* A partir de novembro de 2015, estão disponíveis como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
|-
!Leitos complementares
!1 Região Norte
!2 Região Nordeste
!3 Região Sudeste
!4 Região Sul
!5 Região Centro-Oeste
!Total
|-
|TOTAL
|5.361
|17.153
|37.303
|9.825
|7.284
|76.926
|-
|Unidade intermediária neonatal
|32
|99
|115
|4
|12
|262
|-
|Unidade isolamento
|820
|1.480
|1.947
|747
|708
|5.702
|-
|UTI adulto I
|312
|957
|4.657
|362
|758
|7.046
|-
|UTI adulto II
|2.000
|7.555
|13.183
|4.244
|2.976
|29.958
|-
|UTI adulto III
|101
|899
|3.581
|1.278
|397
|6.256
|-
|UTI pediátrica I
|50
|117
|732
|25
|160
|1.084
|-
|UTI pediátrica II
|388
|962
|1.600
|431
|424
|3.805
|-
|UTI pediátrica III
|5
|119
|745
|234
|54
|1.157
|-
|UTI neonatal I
|94
|289
|1.215
|105
|81
|1.784
|-
|UTI neonatal II
|528
|1.412
|3.102
|1.024
|633
|6.699
|-
|UTI neonatal III
|5
|164
|923
|273
|128
|1.493
|-
|UTI de Queimados
|14
|16
|151
|30
|30
|241
|-
|UTI coronariana tipo II -UCO tipo II
|32
|263
|598
|75
|170
|1.138
|-
|UTI coronariana tipo III - UCO tipo III
|21
|71
|214
|18
|52
|376
|-
|Unidade de cuidados intermed neonatal convencional
|575
|1.480
|1.946
|569
|326
|4.896
|-
|Unidade de cuidados intermed neonatal canguru
|169
|559
|498
|153
|120
|1.499
|-
|Unidade de cuidados intermed pediatrico
|29
|91
|166
|24
|64
|374
|-
|Unidade de cuidados intermed adulto
|186
|620
|1.930
|229
|191
|3.156
|}

== Interpretação ==

* Reflete a disponibilidade de serviços de terapia intensiva e a qualidade da atenção médica hospitalar.
* É influenciado por fatores socioeconômicos, epidemiológicos e demográficos, tais como nível de renda, composição etária, desenvolvimento tecnológico, oferta de profissionais de saúde, políticas públicas assistenciais e preventivas, a exemplo das de incentivo a cirurgias ambulatoriais, desospitalização na saúde mental e programas de internação domiciliar. Em geral, a concentração de leitos está associada ao maior poder aquisitivo da população e à demanda por serviços especializados, condições que atraem investimentos do setor privado de saúde.

== Usos ==

* Analisar variações geográficas e temporais da oferta de leitos hospitalares pelo SUS, segundo a esfera administrativa, identificando situações de desigualdade e tendências que demandem ações e estudos específicos.
* Subsidiar processos de planejamento, gestão e avaliação de políticas públicas voltadas para a assistência médico-hospitalar de responsabilidade do SUS.

== Limitações ==

* Inclui a demanda hospitalar por parte de pessoas não residentes, alterando a relação de proporcionalidade dos leitos disponíveis para a população residente.
* Inexistem padrões nacionais ou internacionais validados para análises comparativas, pois o indicador expressa uma combinação de fatores inerentes a realidades regionais ou locais distintas.

== Fontes ==

Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção Especializada à Saúde (SAES): Sistema de Informações Hospitalares do SUS – SIH/SUS (até 2003), Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde – CNES (a partir de 2005) e base demográfica do IBGE.

== Métodos de Cálculo ==

[Média anual da soma mensal de leitos UTI]÷[População total residente]×100.000
== Categorias Sugeridas para Análise ==

'''Unidade geográfica''': Brasil, grandes regiões, estados, Distrito Federal, regiões metropolitanas e municípios das capitais.

'''Tipo de leito''': existentes SUS, existentes não-SUS, total.

'''Esfera administrativa''': federal, estadual, municipal e privado.

'''Tipo de prestador''': público, privado e filantrópico.

'''População''': Pediátrica, adulta.

== Dados Estatísticos e Comentários ==

{| class="wikitable"
| colspan="7" |Quantidade SUS por Região segundo Ano/mês compet.
http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/leiutibr.def<nowiki/>Leitos complementares: UTI adulto II COVID-19, UTI pediátrica II COVID-19, UTI adulto, UTI infantil, UTI neonatal, UTI adulto I, UTI adulto II, UTI adulto III, UTI pediátrica I, UTI pediátrica II, UTI pediátrica III, UTI neonatal I, UTI neonatal II, UTI neonatal III, UTI de Queimados, UTI coronariana tipo II -UCO tipo II, UTI coronariana tipo III - UCO tipo III
Período: 2020
Fonte: Ministério da Saúde - Cadastro Nacional dos Estabelecimentos de Saúde do Brasil - CNES
Nota:

A partir do processamento de junho de 2012, houve mudança na classificação da natureza e esfera dos estabelecimentos. Com isso, temos que:

* Até maio de 2012 estas informações estão disponíveis como "Natureza" e "Esfera Administrativa".
* De junho de 2012 a outubro de 2015, estão disponíveis tanto como "Natureza" e "Esfera Administrativa", como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
* A partir de novembro de 2015, estão disponíveis como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
|-
!Ano/mês compet.
!1 Região Norte
!2 Região Nordeste
!3 Região Sudeste
!4 Região Sul
!5 Região Centro-Oeste
!Total
|-
|2020/Jan
|1.481
|4.936
|10.568
|4.175
|1.681
|22.841
|-
|2020/Fev
|1.476
|4.952
|10.560
|4.175
|1.681
|22.844
|-
|2020/Mar
|1.505
|5.063
|10.614
|4.158
|1.698
|23.038
|-
|2020/Abr
|1.725
|5.902
|11.511
|4.420
|1.921
|25.479
|-
|2020/Mai
|2.119
|6.796
|13.384
|5.236
|2.367
|29.902
|-
|2020/Jun
|2.210
|7.522
|14.009
|5.654
|2.452
|31.847
|-
|2020/Jul
|2.122
|7.784
|15.369
|5.988
|2.510
|33.773
|-
|2020/Ago
|1.844
|7.361
|14.989
|5.984
|2.557
|32.735
|-
|2020/Set
|1.751
|6.918
|14.588
|5.839
|2.433
|31.529
|-
|2020/Out
|1.742
|6.501
|13.806
|5.910
|2.617
|30.576
|-
|2020/Nov
|1.802
|6.538
|13.447
|5.911
|2.599
|30.297
|-
|2020/Dez
|1.902
|7.230
|14.511
|6.345
|2.600
|32.588
|}
{| class="wikitable"
| colspan="7" |CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS COMPLEMENTARES - BRASIL


http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/leiutibr.def


Quantidade Não SUS por Região segundo Ano/mês compet.

Leitos complementares: UTI adulto II COVID-19, UTI pediátrica II COVID-19, UTI adulto, UTI infantil, UTI neonatal, UTI adulto I, UTI adulto II, UTI adulto III, UTI pediátrica I, UTI pediátrica II, UTI pediátrica III, UTI neonatal I, UTI neonatal II, UTI neonatal III, UTI de Queimados, UTI coronariana tipo II -UCO tipo II, UTI coronariana tipo III - UCO tipo III

Período: 2020


Fonte: Ministério da Saúde - Cadastro Nacional dos Estabelecimentos de Saúde do Brasil - CNES

Nota:

A partir do processamento de junho de 2012, houve mudança na classificação da natureza e esfera dos estabelecimentos. Com isso, temos que:

* Até maio de 2012 estas informações estão disponíveis como "Natureza" e "Esfera Administrativa".
* De junho de 2012 a outubro de 2015, estão disponíveis tanto como "Natureza" e "Esfera Administrativa", como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
* A partir de novembro de 2015, estão disponíveis como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".

|-
!Ano/mês compet.
!1 Região Norte
!2 Região Nordeste
!3 Região Sudeste
!4 Região Sul
!5 Região Centro-Oeste
!Total
|-
|2020/Jan
|872
|3.696
|13.097
|2.341
|2.580
|22.586
|-
|2020/Fev
|858
|3.733
|13.572
|2.384
|2.643
|23.190
|-
|2020/Mar
|934
|5.756
|16.738
|3.767
|3.193
|30.388
|-
|2020/Abr
|1.380
|6.604
|19.732
|3.867
|3.113
|34.696
|-
|2020/Mai
|1.438
|6.416
|19.405
|3.223
|3.361
|33.843
|-
|2020/Jun
|1.632
|6.256
|20.422
|3.175
|3.454
|34.939
|-
|2020/Jul
|1.688
|6.092
|19.874
|3.393
|3.785
|34.832
|-
|2020/Ago
|2.203
|6.551
|20.364
|3.541
|3.862
|36.521
|-
|2020/Set
|2.146
|6.973
|20.696
|3.709
|4.116
|37.640
|-
|2020/Out
|2.165
|7.246
|21.207
|3.520
|3.995
|38.133
|-
|2020/Nov
|2.012
|7.264
|21.300
|3.695
|3.977
|38.248
|-
|2020/Dez
|1.908
|6.629
|20.477
|3.384
|3.976
|36.374
|}



{| class="wikitable"
| colspan="7" |POPULAÇÃO RESIDENTE - ESTUDO DE ESTIMATIVAS POPULACIONAIS POR MUNICÍPIO, IDADE E SEXO 2000-2021 - BRASIL
<nowiki>http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?ibge/cnv/popsvsbr.def</nowiki>

População residente por Região segundo Ano

Período: 2015-2021

Fonte:

* 2000 a 2021 – Estimativas preliminares elaboradas pelo Ministério da Saúde/SVS/DASNT/CGIAE
|-
!Ano
!1 Região Norte
!2 Região Nordeste
!3 Região Sudeste
!4 Região Sul
!5 Região Centro-Oeste
!Total
|-
|2015
|17.458.469
|55.828.194
|85.679.246
|29.067.145
|15.442.629
|203.475.683
|-
|2016
|17.691.399
|56.138.510
|86.367.683
|29.300.208
|15.658.787
|205.156.587
|-
|2017
|17.929.800
|56.442.149
|87.035.037
|29.526.869
|15.870.886
|206.804.741
|-
|2018
|18.182.253
|56.760.780
|87.711.946
|29.754.036
|16.085.885
|208.494.900
|-
|2019
|18.430.980
|57.071.654
|88.371.433
|29.975.984
|16.297.074
|210.147.125
|-
|2020
|18.672.591
|57.374.243
|89.012.240
|30.192.315
|16.504.303
|211.755.692
|-
|2021
|18.906.962
|57.667.842
|89.632.912
|30.402.587
|16.707.336
|213.317.639
|}
{| class="wikitable sortable mw-collapsible"
|+Leitos UTI por cem mil habitantes, em 2020;
|'''Categoria'''
|'''1 Região Norte'''
|'''2 Região Nordeste'''
|'''3 Região Sudeste'''
|'''4 Região Sul'''
|'''5 Região Centro-Oeste'''
|'''Total'''
|-
|'''média de leitos SUS'''
|1.807
|6.459
|13.113
|5.316
|2.260
|28.954
|-
|'''média de leitos não SUS'''
|1.603
|6.101
|18.907
|3.333
|3.505
|33.449
|-
|'''Total'''
|3.410
|12.560
|32.020
|8.650
|5.764
|62.403
|-
|'''População'''
|18.672.591
|57.374.243
|89.012.240
|30.192.315
|16.504.303
|211.755.692
|-
|'''Leitos por cem mil habitantes'''
|18,3
|21,9
|36,0
|28,6
|34,9
|29,5
|}

== Literatura relacionada ==

A busca <code>&quot;Beds&quot;[Mesh]</code> no sítio [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?sort=date&term=%22Sudden+Infant+Death%22%5BMesh%5D PubMed] resultou, em 12/1/2022, em 4.588 resultados.

= Ficha do indicador para o cientista de dados =

== Método de processamento de dados ==
Código [https://pt.wikipedia.org/wiki/PostgreSQL posgreSQL] de criação da tabela mv_codufmun_competen_tp_leito:<syntaxhighlight lang="sql">

CREATE MATERIALIZED VIEW cartesiano.mv_codufmun_competen_tp_leito
AS SELECT vcc.co_municipio_ibge,
    vcc.competen,
    tctl.co_tpleito
   FROM territoriais.vw_codufmun_competen vcc
     CROSS JOIN cnv.td_cnes_tp_leito tctl;

-- View indexes:
CREATE INDEX mv_codufmun_competen_tp_leito_co_municipio_ibge_idx 
    ON cartesiano.mv_codufmun_competen_tp_leito USING btree 
    (co_municipio_ibge, competen);

</syntaxhighlight>

{| class="wikitable sortable mw-collapsible" style="text-align:center;"
|+Amostra da tabela mv_codufmun_competen_tp_leito
|-
! co_municipio_ibge
! competen
! co_tpleito
|-
| 410180
| 2020-04-01
| 2
|-
| 410290
| 2016-10-01
| 5
|-
| 211240
| 2021-05-01
| 5
|-
| 412000
| 2018-08-01
| 5
|-
| 421250
| 2020-08-01
| 6
|-
| 510622
| 2022-07-01
| 2
|-
| 411330
| 2021-12-01
| 5
|-
| 411580
| 2020-11-01
| 7
|-
| 172049
| 2021-07-01
| 6
|-
| 210005
| 2022-10-01
| 6
|-
| 250790
| 2021-04-01
| 5
|-
| 230200
| 2019-04-01
| 2
|-
| 261540
| 2016-03-01
| 1
|-
| 150720
| 2016-06-01
| 1
|-
| 412120
| 2020-07-01
| 2
|}


{| class="wikitable sortable mw-collapsible" style="text-align:center;"
|+Amostra da vw_codufmun_competen
|-
! co_municipio_ibge
! competen
|-
| 312510
| 2022-08-01
|-
| 251020
| 2016-02-01
|-
| 220620
| 2021-06-01
|-
| 431290
| 2019-01-01
|-
| 412640
| 2020-03-01
|-
| 140002
| 2019-01-01
|-
| 316695
| 2016-09-01
|-
| 310390
| 2015-05-01
|-
| 251360
| 2021-06-01
|-
| 314180
| 2018-09-01
|-
| 292370
| 2015-05-01
|-
| 320455
| 2018-10-01
|-
| 241030
| 2015-11-01
|-
| 352330
| 2015-03-01
|-
| 211050
| 2019-06-01
|}

{| class="wikitable sortable mw-collapsible" style="text-align:center;"
|+Tipo de leito mantido na td_cnes_tp_leito
|-
! co_tpleito
! style="text-align:left;" | ds_tpleito
|-
| 1
| style="text-align:left;" | Cirúrgico
|-
| 2
| style="text-align:left;" | Clínico
|-
| 3
| style="text-align:left;" | Complementar
|-
| 4
| style="text-align:left;" | Obstétrico
|-
| 5
| style="text-align:left;" | Pediátrico
|-
| 6
| style="text-align:left;" | Outras Especialidades
|-
| 7
| style="text-align:left;" | Hospital Dia
|}

Código [https://pt.wikipedia.org/wiki/PostgreSQL posgreSQL] de criação da tabela mv_leitos_tipo_mun_cartesiano:<syntaxhighlight lang="sql">
CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_leitos_tipo_mun_cartesiano
AS SELECT cctu.co_municipio_ibge,
    cctu.competen,
    lpm.dt_atualizacao,
    cctu.co_tpleito,
        CASE cctu.co_tpleito
            WHEN 1 THEN 19
            WHEN 2 THEN 20
            WHEN 4 THEN 21
            WHEN 5 THEN 22
            ELSE NULL::integer
        END AS indicador_id,
    COALESCE(lpm.qt_leito, 0::bigint::numeric) AS qt_leitos,
    lpm.st_sus
   FROM cartesiano.mv_codufmun_competen_tp_leito cctu
     LEFT JOIN pri.mv_leitos_tipo_mun lpm 
       ON cctu.co_municipio_ibge = lpm.co_municipio_ibge 
      AND cctu.competen = lpm.dt_competen 
      AND cctu.co_tpleito = lpm.co_tpleito
  WHERE cctu.co_tpleito = ANY (ARRAY[1, 2, 4, 5])
  ORDER BY cctu.co_municipio_ibge, cctu.competen;
</syntaxhighlight>

{| class="wikitable sortable mw-collapsible" style="text-align:center;"
|+Amostra da tabela mv_leitos_tipo_mun_cartesiano
|-
! co_municipio_ibge
! competen
! dt_atualizacao
! co_tpleito
! indicador_id
! qt_leitos
! st_sus
|-
| 354970
| 2018-01-01
| 2022-12-09
| 5
| 22
| 6
| false
|-
| 210440
| 2016-02-01
| 2022-12-09
| 4
| 21
| 0
| false
|-
| 251370
| 2021-07-01
| 2022-12-09
| 1
| 19
| 5
| false
|-
| 521839
| 2015-07-01
| [NULL]
| 2
| 20
| 0
| [NULL]
|-
| 210390
| 2016-07-01
| 2022-12-09
| 4
| 21
| 0
| false
|-
| 313420
| 2021-05-01
| 2022-12-09
| 5
| 22
| 8
| false
|-
| 250570
| 2019-07-01
| 2022-12-09
| 1
| 19
| 2
| true
|-
| 210980
| 2018-06-01
| 2022-12-09
| 1
| 19
| 0
| false
|-
| 312610
| 2018-07-01
| 2022-12-09
| 5
| 22
| 12
| true
|-
| 522200
| 2022-02-01
| 2022-12-09
| 4
| 21
| 5
| true
|-
| 421660
| 2019-12-01
| 2022-12-09
| 2
| 20
| 37
| false
|-
| 411930
| 2017-05-01
| 2022-12-09
| 5
| 22
| 1
| false
|-
| 421190
| 2019-11-01
| 2022-12-09
| 4
| 21
| 4
| false
|-
| 510523
| 2021-02-01
| [NULL]
| 5
| 22
| 0
| [NULL]
|-
| 312120
| 2021-09-01
| 2022-12-09
| 2
| 20
| 5
| false
|}

== Método de processamento analítico ==


Código [https://pt.wikipedia.org/wiki/PostgreSQL posgreSQL] de criação da tabela mv_e_3_cartesiano:<syntaxhighlight lang="sql">
CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_e_3_cartesiano
AS SELECT 8 AS indicador_id,
    x.co_municipio_ibge,
    date_part('year'::text, x.competen) AS nu_ano,
    x.st_sus,
    sum(x.qt_leitos) / 12::numeric AS vl_media_leitos
   FROM pri.mv_leitos_tipo_mun_cartesiano x
  WHERE x.co_tpleito <> ALL (ARRAY[3, 4, 5, 7])
  GROUP BY 8::integer, x.co_municipio_ibge, (date_part('year'::text, x.competen)), x.st_sus;
</syntaxhighlight>

{| class="wikitable sortable mw-collapsible" style="text-align:center;"
|+Amostra da tabela mv_e_3_cartesiano
|-
! indicador_id
! co_municipio_ibge
! nu_ano
! st_sus
! style="text-align:right;" | vl_media_leitos
|-
| 8
| 251040
| 2.022
| true
| style="text-align:right;" | 0,8333333333
|-
| 8
| 521220
| 2.022
| [NULL]
| style="text-align:right;" | 0
|-
| 8
| 290290
| 2.019
| true
| style="text-align:right;" | 20
|-
| 8
| 521280
| 2.017
| false
| style="text-align:right;" | 14,25
|-
| 8
| 270010
| 2.015
| true
| style="text-align:right;" | 17
|-
| 8
| 315230
| 2.015
| [NULL]
| style="text-align:right;" | 0
|-
| 8
| 241340
| 2.022
| [NULL]
| style="text-align:right;" | 0
|-
| 8
| 251250
| 2.022
| false
| style="text-align:right;" | 0
|-
| 8
| 211027
| 2.017
| true
| style="text-align:right;" | 8
|-
| 8
| 311400
| 2.015
| [NULL]
| style="text-align:right;" | 0
|-
| 8
| 352460
| 2.017
| [NULL]
| style="text-align:right;" | 0
|-
| 8
| 220010
| 2.022
| [NULL]
| style="text-align:right;" | 0
|-
| 8
| 411080
| 2.018
| false
| style="text-align:right;" | 0
|-
| 8
| 150750
| 2.016
| true
| style="text-align:right;" | 10
|-
| 8
| 293040
| 2.019
| false
| style="text-align:right;" | 0
|-
| 8
| 170510
| 2.020
| [NULL]
| style="text-align:right;" | 0
|-
| 8
| 430265
| 2.017
| true
| style="text-align:right;" | 14
|-
| 8
| 410220
| 2.019
| [NULL]
| style="text-align:right;" | 0
|-
| 8
| 240130
| 2.021
| [NULL]
| style="text-align:right;" | 0
|-
| 8
| 431710
| 2.022
| [NULL]
| style="text-align:right;" | 0
|}

== 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 ==

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

Média de leitos em doze meses:<syntaxhighlight lang="sql">
 select 
       extract(year from competen) nu_ano,
       round(sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=1 
                      THEN qt_leitos ELSE 0 END)::numeric/12
      ,1) "1 N",
       round(sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=2
                      THEN qt_leitos ELSE 0 END)::numeric/12
      ,1) "2 NE",
       round(sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=3
                      THEN qt_leitos ELSE 0 END)::numeric/12
      ,1) "3 SE",
       round(sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=4
                      THEN qt_leitos ELSE 0 END)::numeric/12
      ,1) "4 S",
       round(sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=5 
                      THEN qt_leitos ELSE 0 END)::numeric/12
      ,1) "5 CO",
      ROUND(SUM(qt_leitos)::numeric/12,1) "Brasil"
  from pri.mv_leitos_tipo_mun_cartesiano
 where extract(year from competen) between 2015 and 2021
   and co_tpleito in (3, 4, 5, 7)
 group by 1
 order by 1
</syntaxhighlight>Leitos por habitante:<syntaxhighlight lang="sql">
select nu_ano,
       max(case when regiao = 1 then leitos_hab end) "1 N",
       max(case when regiao = 2 then leitos_hab end) "2 NE",
       max(case when regiao = 3 then leitos_hab end) "3 SE",
       max(case when regiao = 4 then leitos_hab end) "4 S",
       max(case when regiao = 5 then leitos_hab end) "5 CO",
       max(case when regiao = 0 then leitos_hab end) "Brasil"
from (       
select A.nu_ano,
       A.regiao,
       round((A.qt_leitos::numeric/12)) qt_leitos,
       B.qt_populacao,
       round((A.qt_leitos::numeric/12)/B.qt_populacao*1000,2) leitos_hab
from (
select extract(year from competen) nu_ano,
       left(A.co_municipio_ibge::text,1)::int regiao,
       sum(qt_leitos) qt_leitos
  from pri.mv_leitos_tipo_mun_cartesiano A
 where extract(year from competen) between 2015 and 2021
   and co_tpleito in (3, 4, 5, 7)
   group by 1,2
union
select extract(year from competen) nu_ano,
       0 regiao,
       round(sum(qt_leitos)::numeric) qt_leitos
  from pri.mv_leitos_tipo_mun_cartesiano A
 where extract(year from competen) between 2015 and 2021
   and co_tpleito in (3, 4, 5, 7)
   group by 1,2
) A
  left join 
  (select nu_ano,
          left(co_municipio_ibge::text,1)::int regiao,
          sum(qt_populacao) qt_populacao
     from bd_geral.tf_populacao_municipio_idade_sexo
     group by 1,2
    union
   select nu_ano,
          0 regiao,
          sum(qt_populacao) qt_populacao
     from bd_geral.tf_populacao_municipio_idade_sexo
     group by 1,2 
   ) B
    on A.regiao = B.regiao 
    and A.nu_ano = B.nu_ano 
   order by 1,2
) x
group by 1
order by 1
</syntaxhighlight>

== 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 =

== Ver também ==
* [[Nomenclatura]]
* [[Leitos hospitalares, gerais e UTI (versão preliminar)]]
** Leitos Hospitalares
*** [[Leitos hospitalares SUS e não SUS (versão preliminar)]]
*** [[Leitos hospitalares por mil habitantes (versão preliminar)]]
** Leitos Gerais
*** [[Leitos gerais SUS e não SUS (versão preliminar)]]
*** [[Leitos gerais por mil habitantes (versão preliminar)]]
** Leitos UTI
*** [[Leitos UTI SUS e não SUS (versão preliminar)]]
*** [[Leitos UTI por cem mil habitantes (versão preliminar)]]

== Ligações externas ==
* [https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/490669/mod_resource/content/1/RIPSA%20Indicadores%20basicos%20para%20a%20saude%20no%20Brasil.pdf Caderno Verde de indicadores básicos para a saúde no Brasil (IDB)]
* [http://fichas.ripsa.org.br/2012/ Fichas de Qualificação da RIPSA – 2012]
* [https://cieges.conass.org.br/ Centro de Informações Estratégicas para a Gestão do SUS (Cieges)]

== Rastreabilidade ==
{| class="wikitable"
!atributo
!valor
|-
|Identificador
|10
|-
|Código RIPSA
|E.3.4
|-
|Nome RIPSA
|N° de leitos UTI por habitante
|-
|URL RIPSA
|
|-
|tabela CIEGES
|
|}