Felipe.ferre em 18h55min de 10 de janeiro de 2023

2023-01-10T18:55:27Z

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	= População ao ano =		= Indicador População ao ano =

	== Introdução ==		== Introdução ==

Felipe.ferre: Indicador população ao ano

2023-01-10T18:50:44Z

Indicador população ao ano

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= População ao ano =

== 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 '''população total por local de residência ao ano''' 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/A011.A.1.md

=== Objetivo ===

Apresentar parâmetros de interpretação, granularidade e reprodutibilidade do indicador.

== Ficha do indicador para o sanitarista ==

=== Conceituação ===

Número total de pessoas residentes e sua estrutura relativa, em determinado espaço geográfico, no ano considerado.

=== Interpretação ===

Expressa a magnitude do contingente demográfico e sua distribuição relativa.

=== Usos ===

* Prover o denominador para cálculo de taxas de base populacional.
* Dimensionar a população-alvo de ações e serviços.
* Analisar variações geográficas e temporais na distribuição de idades.
* Contribuir para o planejamento, gestão e avaliação de políticas públicas relacionadas à saúde, educação, trabalho, previdência e assistência social, para os diversos segmentos de idade.
* Orientar a alocação de recursos públicos, como, por exemplo, no financiamento de serviços em base per capita.
* Subsidiar processos de planejamento, gestão e avaliação de políticas públicas de alcance social.

=== Limitações ===

* A população de 2022 foi repetida, uma vez que a estimativa realizada no grão municipal, por sexo e idade, apenas decorre em função da imunização. Visando utilizar o mesmo denominador para todas as análises, as agregações foram derivadas da mesma tabela.
* Eventuais falhas de cobertura na coleta direta de dados demográficos.
* Imprecisões inerentes à metodologia utilizada na elaboração de estimativas e projeções demográficas para períodos intercensitários.
* Imprecisões na declaração de idade por parte dos entrevistados nos levantamentos estatísticos.
* Projeções demográficas perdem precisão à medida que se distanciam do ano de partida utilizado no cálculo.
* Estimativas para um determinado ano estão sujeitas a correções decorrentes de novas informações demográficas.

=== Fontes ===

Estudo de Estimativas populacionais por município, sexo e idade - 2000-2021, disponível em https://datasus.saude.gov.br/populacao-residente/. As estimativas preliminares foram elaboradas pelo Ministério da Saúde/SVS/DASNT/CGIAE.

=== Métodos de Cálculo ===

Utilização direta da base de dados, expressando-se os resultados em números absolutos e relativos. As populações adotadas para o cálculo dos indicadores estão ajustadas ao meio do ano (dia 1º de julho). Nos anos censitários, são utilizadas as datas de referência de cada censo.

=== Categorias Sugeridas para Análise ===

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

Faixa etária: 1. 0 a 4 anos 1. 5 a 9 anos 1. 10 a 14 anos 1. 15 a 19 anos 1. 20 a 24 anos 1. 25 a 29 anos 1. 30 a 34 anos 1. 35 a 39 anos 1. 40 a 44 anos 1. 45 a 49 anos 1. 50 a 54 anos 1. 55 a 59 anos 1. 60 a 64 anos 1. 65 a 69 anos 1. 70 a 74 anos 1. 75 a 79 anos 1. 80 anos e mais

Sexo: masculino e feminino.

<a name="dados_estatisticos"></a> ### Dados Estatísticos e Comentários

População projetada. | ano | 1 N | 2 NE | 3 SE | 4 S | 5 CO | Brasil | |------|-----------:|-----------:|-----------:|-----------:|-----------:|------------:| | 2015 | 17.129.185 | 54.979.831 | 84.495.800 | 28.665.825 | 15.194.639 | 200.465.280 | | 2016 | 17.372.540 | 55.306.817 | 85.209.126 | 28.901.846 | 15.416.911 | 202.207.240 | | 2017 | 17.611.577 | 55.616.614 | 85.888.416 | 29.131.694 | 15.630.108 | 203.878.409 | | 2018 | 17.856.587 | 55.919.716 | 86.546.403 | 29.355.087 | 15.839.200 | 205.516.993 | | 2019 | 18.106.183 | 56.236.795 | 87.212.982 | 29.578.611 | 16.050.989 | 207.185.560 | | 2020 | 18.348.839 | 56.546.029 | 87.861.798 | 29.796.959 | 16.258.928 | 208.812.553 | | 2021 | 18.584.332 | 56.846.765 | 88.491.511 | 30.009.616 | 16.462.883 | 210.395.107 | | 2022 | 18.584.332 | 56.846.765 | 88.491.511 | 30.009.616 | 16.462.883 | 210.395.107 |

Fonte: IBGE. Estudo de Estimativas populacionais por município, sexo e idade - 2000-2021, disponível em https://datasus.saude.gov.br/populacao-residente/. As estimativas preliminares foram elaboradas pelo Ministério da Saúde/SVS/DASNT/CGIAE.

Percentual de variação ao ano da população projetada. | ano | 1 N | 2 NE | 3 SE | 4 S | 5 CO | população | |------|-----:|-----:|-----:|-----:|-----:|----------:| | 2016 | 1,4 | 0,59 | 0,84 | 0,82 | 1,44 | 0,86 | | 2017 | 1,36 | 0,56 | 0,79 | 0,79 | 1,36 | 0,82 | | 2018 | 1,37 | 0,54 | 0,76 | 0,76 | 1,32 | 0,8 | | 2019 | 1,38 | 0,56 | 0,76 | 0,76 | 1,32 | 0,81 | | 2020 | 1,32 | 0,55 | 0,74 | 0,73 | 1,28 | 0,78 | | 2021 | 1,27 | 0,53 | 0,71 | 0,71 | 1,24 | 0,75 |

Fonte: IBGE. Estudo de Estimativas populacionais por município, sexo e idade - 2000-2021, disponível em https://datasus.saude.gov.br/populacao-residente/. As estimativas preliminares foram elaboradas pelo Ministério da Saúde/SVS/DASNT/CGIAE. Elaboração CIEGES.

Observe que o crescimento da região Norte e Centro-Oeste é superior à média nacional, porém, com redução da taxa ao comparar 2016 com 2021.

=== Literatura relacionada ===

A busca <code>"Demography"[Mesh]</code> no sítio [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?sort=date&term=%22Demography%22%5BMesh%5D PubMed] resultou, em 6/1/2022, em 1.774.769 resultados. A busca <code>"Brazil"[Mesh] and "Demography"[Mesh]</code> resultou em 26.579 resultados. A busca <code>"Censuses"[Mesh]</code> resultou em 3.818 resultados, enquanto a <code>"Brazil"[Mesh] and "Censuses"[Mesh]</code> resultou em 127 trabalhos.

== Ficha do indicador para o cientista de dados ==

=== Método de processamento de dados ===

Amostra da tabela <code>bd_geral.tf_populacao_municipio_idade_sexo</code>:

{|
! co_municipio_ibge
! nu_ano
! sg_sexo
!align="center"| ds_idade
!align="right"| qt_populacao
!align="right"| co_idade
!align="right"| nu_idade
|-
| 312540
| 2016
| M
|align="center"| 72 anos
|align="right"| 14
|align="right"| 72
|align="right"| 72
|-
| 353020
| 2016
| F
|align="center"| 5 anos
|align="right"| 119
|align="right"| 05
|align="right"| 5
|-
| 320332
| 2016
| F
|align="center"| 77 anos
|align="right"| 71
|align="right"| 77
|align="right"| 77
|-
| 280700
| 2016
| F
|align="center"| 25 anos
|align="right"| 36
|align="right"| 25
|align="right"| 25
|-
| 500640
| 2021
| F
|align="center"| 69 anos
|align="right"| 23
|align="right"| 69
|align="right"| 69
|-
| 292380
| 2016
| M
|align="center"| 12 anos
|align="right"| 226
|align="right"| 12
|align="right"| 12
|-
| 510788
| 2016
| F
|align="center"| 47 anos
|align="right"| 8
|align="right"| 47
|align="right"| 47
|-
| 520140
| 2020
| M
|align="center"| 8 anos
|align="right"| 4.650
|align="right"| 08
|align="right"| 8
|-
| 230400
| 2019
| F
|align="center"| 43 anos
|align="right"| 145
|align="right"| 43
|align="right"| 43
|-
| 171620
| 2019
| F
|align="center"| 29 anos
|align="right"| 87
|align="right"| 29
|align="right"| 29
|}

Tabela de dimensão de '''faixa etária''':

{|
!width="3%"| id
!width="28%"| tipo_faixa_etaria
!align="right" width="8%"| inferior
!align="right" width="8%"| superior
!align="center" width="13%"| faixa_etaria
!width="7%"| sistema
!align="right" width="15%"| faixa_referencia
!align="right" width="13%"| pop_ibge_range
|-
| 1
| Faixa Etária detalhada (05 em 05)
|align="right"| 0
|align="right"| 4
|align="center"| 0 a 4 anos
| POP
|align="right"| 10004
|align="right"| [0,4)
|-
| 2
| Faixa Etária detalhada (05 em 05)
|align="right"| 5
|align="right"| 9
|align="center"| 5 a 9 anos
| POP
|align="right"| 10509
|align="right"| [5,9)
|-
| 3
| Faixa Etária detalhada (05 em 05)
|align="right"| 10
|align="right"| 14
|align="center"| 10 a 14 anos
| POP
|align="right"| 11014
|align="right"| [10,14)
|-
| 4
| Faixa Etária detalhada (05 em 05)
|align="right"| 15
|align="right"| 19
|align="center"| 15 a 19 anos
| POP
|align="right"| 11519
|align="right"| [15,19)
|-
| 5
| Faixa Etária detalhada (05 em 05)
|align="right"| 20
|align="right"| 24
|align="center"| 20 a 24 anos
| POP
|align="right"| 12024
|align="right"| [20,24)
|-
| 6
| Faixa Etária detalhada (05 em 05)
|align="right"| 25
|align="right"| 29
|align="center"| 25 a 29 anos
| POP
|align="right"| 12529
|align="right"| [25,29)
|-
| 7
| Faixa Etária detalhada (05 em 05)
|align="right"| 30
|align="right"| 34
|align="center"| 30 a 34 anos
| POP
|align="right"| 13034
|align="right"| [30,34)
|-
| 8
| Faixa Etária detalhada (05 em 05)
|align="right"| 35
|align="right"| 39
|align="center"| 35 a 39 anos
| POP
|align="right"| 13539
|align="right"| [35,39)
|-
| 9
| Faixa Etária detalhada (05 em 05)
|align="right"| 40
|align="right"| 44
|align="center"| 40 a 44 anos
| POP
|align="right"| 14044
|align="right"| [40,44)
|-
| 10
| Faixa Etária detalhada (05 em 05)
|align="right"| 45
|align="right"| 49
|align="center"| 45 a 49 anos
| POP
|align="right"| 14549
|align="right"| [45,49)
|-
| 11
| Faixa Etária detalhada (05 em 05)
|align="right"| 50
|align="right"| 54
|align="center"| 50 a 54 anos
| POP
|align="right"| 15.054
|align="right"| [50,54)
|-
| 12
| Faixa Etária detalhada (05 em 05)
|align="right"| 55
|align="right"| 59
|align="center"| 55 a 59 anos
| POP
|align="right"| 15.559
|align="right"| [55,59)
|-
| 13
| Faixa Etária detalhada (05 em 05)
|align="right"| 60
|align="right"| 64
|align="center"| 60 a 64 anos
| POP
|align="right"| 16.064
|align="right"| [60,64)
|-
| 14
| Faixa Etária detalhada (05 em 05)
|align="right"| 65
|align="right"| 69
|align="center"| 65 a 69 anos
| POP
|align="right"| 16.569
|align="right"| [65,69)
|-
| 15
| Faixa Etária detalhada (05 em 05)
|align="right"| 70
|align="right"| 74
|align="center"| 70 a 74 anos
| POP
|align="right"| 17.074
|align="right"| [70,74)
|-
| 16
| Faixa Etária detalhada (05 em 05)
|align="right"| 75
|align="right"| 79
|align="center"| 75 a 79 anos
| POP
|align="right"| 17.579
|align="right"| [75,79)
|-
| 17
| Faixa Etária detalhada (05 em 05)
|align="right"| 80
|align="right"| 200
|align="center"| 80 anos e mais
| POP
|align="right"| 18.099
|align="right"| [80,200)
|}

Consulta <code>postgreSQL</code> mostrando a agregação da <code>bd_geral.tf_populacao_municipio_idade_sexo</code> em função da tabela de dimensão <code>bd_geral.td_faixa_etaria</code>.

<source lang="sql">CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_pop_faixa_etaria_detalhada_sexo
AS SELECT pop.co_municipio_ibge,
pop.nu_ano,
pop.sg_sexo,
tfe.id AS co_faixa_etaria,
tfe.faixa_etaria AS ds_faixa_etaria,
sum(pop.qt_populacao) AS qt_populacao
FROM bd_geral.tf_populacao_municipio_idade_sexo pop
JOIN bd_geral.td_faixa_etaria tfe
ON pop.nu_idade >= tfe.inferior AND pop.nu_idade <= tfe.superior
WHERE tfe.sistema::text ~~ 'POP'::text
AND tfe.tipo_faixa_etaria::text ~~ 'Faixa Etária detalhada (05 em 05)'::text
GROUP BY pop.co_municipio_ibge, pop.nu_ano, pop.sg_sexo, tfe.faixa_etaria, tfe.id
ORDER BY pop.nu_ano, pop.co_municipio_ibge, tfe.id;

-- View indexes:
CREATE INDEX mv_pop_faixa_etaria_detalhada_sexo_nu_ano_idx
ON pri.mv_pop_faixa_etaria_detalhada_sexo
USING btree (nu_ano, co_municipio_ibge);</source>
Amostra da tabela <code>pri.mv_pop_faixa_etaria_detalhada_sexo</code>:

{|
! co_municipio_ibge
! nu_ano
! sg_sexo
!align="right"| co_faixa_etaria
!align="center"| ds_faixa_etaria
!align="right"| qt_populacao
|-
| 220370
| 2021
| F
|align="right"| 6
|align="center"| 25 a 29 anos
|align="right"| 1.623
|-
| 311900
| 2019
| F
|align="right"| 8
|align="center"| 35 a 39 anos
|align="right"| 120
|-
| 280020
| 2017
| F
|align="right"| 11
|align="center"| 50 a 54 anos
|align="right"| 578
|-
| 290730
| 2016
| M
|align="right"| 7
|align="center"| 30 a 34 anos
|align="right"| 1.093
|-
| 330300
| 2020
| F
|align="right"| 17
|align="center"| 80 anos e mais
|align="right"| 598
|-
| 431390
| 2021
| F
|align="right"| 11
|align="center"| 50 a 54 anos
|align="right"| 1.344
|-
| 211160
| 2020
| M
|align="right"| 6
|align="center"| 25 a 29 anos
|align="right"| 876
|-
| 317090
| 2016
| F
|align="right"| 5
|align="center"| 20 a 24 anos
|align="right"| 882
|-
| 421569
| 2021
| M
|align="right"| 10
|align="center"| 45 a 49 anos
|align="right"| 39
|-
| 315060
| 2018
| M
|align="right"| 1
|align="center"| 0 a 4 anos
|align="right"| 127
|-
| 500270
| 2.015
| F
|align="right"| 10
|align="center"| 45 a 49 anos
|align="right"| 29.375
|}

=== Método de processamento analítico ===

Consulta <code>postgreSQL</code> mostrando a agregação da <code>pri.mv_pop_faixa_etaria_detalhada_sexo</code>.

<source lang="sql">CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_pop_faixa_etaria_detalhada
AS SELECT pop.co_municipio_ibge,
pop.nu_ano,
pop.co_faixa_etaria,
pop.ds_faixa_etaria,
sum(pop.qt_populacao) AS qt_populacao
FROM pri.mv_pop_faixa_etaria_detalhada_sexo pop
GROUP BY pop.co_municipio_ibge, pop.nu_ano, pop.ds_faixa_etaria, pop.co_faixa_etaria
ORDER BY pop.nu_ano, pop.co_municipio_ibge, pop.co_faixa_etaria</source>
Amostra da tabela <code>pri.mv_pop_faixa_etaria_detalhada</code>

{|
! co_municipio_ibge
! nu_ano
!align="right"| co_faixa_etaria
! ds_faixa_etaria
!align="right"| qt_populacao
|-
| 316770
| 2021
|align="right"| 16
| 75 a 79 anos
|align="right"| 155
|-
| 350775
| 2020
|align="right"| 3
| 10 a 14 anos
|align="right"| 163
|-
| 431150
| 2021
|align="right"| 13
| 60 a 64 anos
|align="right"| 454
|-
| 312840
| 2021
|align="right"| 17
| 80 anos e mais
|align="right"| 352
|-
| 351680
| 2016
|align="right"| 2
| 5 a 9 anos
|align="right"| 317
|-
| 290290
| 2018
|align="right"| 12
| 55 a 59 anos
|align="right"| 1.369
|-
| 291570
| 2021
|align="right"| 1
| 0 a 4 anos
|align="right"| 515
|-
| 280200
| 2022
|align="right"| 4
| 15 a 19 anos
|align="right"| 430
|-
| 431430
| 2022
|align="right"| 12
| 55 a 59 anos
|align="right"| 295
|-
| 431240
| 2016
|align="right"| 16
| 75 a 79 anos
|align="right"| 1.108
|-
| 230840
| 2022
|align="right"| 3
| 10 a 14 anos
|align="right"| 2.840
|}

Criação da tabela de população por município e ano

<source lang="sql">CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_pop_mun
AS SELECT x.co_municipio_ibge,
x.nu_ano,
sum(x.qt_populacao) AS qt_populacao
FROM pri.mv_pop_faixa_etaria_detalhada x
GROUP BY x.co_municipio_ibge, x.nu_ano</source>
Amostra da tabela <code>pri.mv_pop_mun</code>

{|
! co_municipio_ibge
! nu_ano
!align="right"| qt_populacao
|-
| 522220
| 2022
|align="right"| 6.339
|-
| 351670
| 2017
|align="right"| 43.792
|-
| 311910
| 2019
|align="right"| 23.434
|-
| 352810
| 2019
|align="right"| 8.035
|-
| 150330
| 2016
|align="right"| 60.467
|-
| 351600
| 2022
|align="right"| 14.785
|-
| 431575
| 2022
|align="right"| 4.644
|-
| 420100
| 2017
|align="right"| 7.397
|-
| 314620
| 2021
|align="right"| 5.808
|-
| 353780
| 2022
|align="right"| 55.007
|}

=== 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 mostram como foi realizada a extração das tabelas apresentadas na seção [[#dados_estatisticos|Dados Estatísticos e Comentários]].

Exemplo de consulta <code>postgreSQL</code> da agregação total ao ano

<source lang="sql">select nu_ano ano,
sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int2 = 1 then qt_populacao else 0 end) "1 N",
sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int2 = 2 then qt_populacao else 0 end) "2 NE",
sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int2 = 3 then qt_populacao else 0 end) "3 SE",
sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int2 = 4 then qt_populacao else 0 end) "4 S",
sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int2 = 5 then qt_populacao else 0 end) "5 CO",
sum(qt_populacao) população
from pri.mv_pop_mun
group by 1
order by 1</source>
Exemplo de consulta <code>postgreSQL</code> par cálculo do percentual de variação em relação ao ano anterior.

<source lang="sql">select * from (
select ano,
round(("1 N"- LAG("1 N") over (order by ano))::decimal/"1 N"*100,2) "1 N",
round(("2 NE"- LAG("2 NE") over (order by ano))::decimal/"2 NE"*100,2) "2 NE",
round(("3 SE"- LAG("3 SE") over (order by ano))::decimal/"3 SE"*100,2) "3 SE",
round(("4 S"- LAG("4 S") over (order by ano))::decimal/"4 S"*100,2) "4 S",
round(("5 CO"- LAG("5 CO") over (order by ano))::decimal/"5 CO"*100,2) "5 CO",
round((população- LAG(população) over (order by ano))::decimal/população*100,2) população
from (
select nu_ano ano,
sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int2 = 1 then qt_populacao else 0 end) "1 N",
sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int2 = 2 then qt_populacao else 0 end) "2 NE",
sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int2 = 3 then qt_populacao else 0 end) "3 SE",
sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int2 = 4 then qt_populacao else 0 end) "4 S",
sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int2 = 5 then qt_populacao else 0 end) "5 CO",
sum(qt_populacao) população
from pri.mv_pop_mun
group by 1
) P
) P1 where ano between 2016 and 2021
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
| 11
|-
| Código RIPSA
| A.1
|-
| Nome RIPSA
| População total - A.1
|-
| URL RIPSA
| http://fichas.ripsa.org.br/2012/a-1/?l=pt_BR
|-
| tabela CIEGES
| bd_pri.mv_pop_mun
|}

Usuário:Felipe.ferre - Histórico de revisão

Felipe.ferre em 18h55min de 10 de janeiro de 2023

Felipe.ferre: Indicador população ao ano