Leitos psiquiátricos em hospitais especializados por mil habitantes: mudanças entre as edições
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| Apresentar parâmetros de interpretação, granularidade e reprodutibilidade do indicador. | Apresentar parâmetros de interpretação, granularidade e reprodutibilidade do indicador. | ||
| = Ficha do indicador para o profissional da saúde = | = Ficha do indicador para o profissional da saúde = | ||
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| Número de leitos em hospital especializado com especialidade detalhada de psiquiatria, por cem mil habitantes residentes, em determinado espaço geográfico, no ano considerado. | Número de leitos em hospital especializado com especialidade detalhada de psiquiatria, por cem mil habitantes residentes, em determinado espaço geográfico, no ano considerado. | ||
| Obtitido a partir da categoria '''Tipo de Estabelecimento''' "hospital especializado" e '''especialidade detalhada''' "psiquiatria". | |||
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| Especialidade detalhada: ..Psiquiatria | '''Quantidade existente segundo RegiãoTipo de Estabelecimento:''' HOSPITAL ESPECIALIZADO | ||
| Período: 2020 | '''Especialidade detalhada:''' ..Psiquiatria | ||
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| | colspan=" | | colspan="3" |A partir da competência de Janeiro 2010 os dados referentes a leitos Complementares foram retirados da consulta referente a leitos de Internação, passando a constituir uma consulta específica conforme descrito na Nota Técnica. | ||
| Fonte: Ministério da Saúde - Cadastro Nacional dos Estabelecimentos de Saúde do Brasil - CNES | Fonte: Ministério da Saúde - Cadastro Nacional dos Estabelecimentos de Saúde do Brasil - CNES | ||
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| * A partir de novembro de 2015, estão disponíveis como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica". | * A partir de novembro de 2015, estão disponíveis como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica". | ||
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| | | |TOTAL | ||
| | | |23.355 | ||
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| | | |1 Região Norte | ||
| |93 | |93 | ||
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| | | |2 Região Nordeste | ||
| |4.876 | |4.876 | ||
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| |3 Região Sudeste | |||
| |11.012 | |11.012 | ||
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| |4 Região Sul | |||
| |4 | |||
| |4.612 | |4.612 | ||
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| | | |5 Região Centro-Oeste | ||
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| 23.355 leitos ÷ 211.755.692 habitantes × 1.000 = 0,11 leitos por mil habitantes. | |||
| == Literatura relacionada == | == Literatura relacionada == | ||
Edição das 17h39min de 13 de abril de 2023
Introdução
A nota técnica de indicador descreve o trabalho de processamento e apresentação de dados de TLeitos psiquiátricos em hospitais especializados (transtornos, transtorno e dependência química e dependência química, adultos e adolescentes) e decorrente estratificação. A metodologia aplicada pelo Centro de Informações Estratégicas para a Gestão do SUS (Cieges) constitui adaptação de fichas da 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_psiqui%C3%A1tricos_em_hospitais_especializados_(transtornos,_transtorno_e_depend%C3%AAncia_qu%C3%ADmica_e_depend%C3%AAncia_qu%C3%ADmica,_adultos_e_adolescentes).
Objetivo
Apresentar parâmetros de interpretação, granularidade e reprodutibilidade do indicador.
Ficha do indicador para o profissional da saúde
Conceituação
Número de leitos em hospital especializado com especialidade detalhada de psiquiatria, por cem mil habitantes residentes, em determinado espaço geográfico, no ano considerado.
Obtitido a partir da categoria Tipo de Estabelecimento "hospital especializado" e especialidade detalhada "psiquiatria".
Interpretação
- Mede a relação entre a oferta deleitos em hospital especializado com especialidade detalhada de psiquiatria e a população residente na mesma área geográfica.
- 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 deleitos em hospital especializado com especialidade detalhada de psiquiatria, 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.
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 do número mensal de leitos em hospital especializado com especialidade detalhada de psiquiatria]÷[População total residente]×100.000
Nota: Realizar a soma dos leitos anuais e dividir pelo número de meses do ano contabilizado, quando incompleto. Trata-se de Tipo de Estabelecimento: HOSPITAL GERAL (tp_unid 7) e Especialidade detalhada: Psiquiatria (codleito 47).
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.
Dados Estatísticos e Comentários
| CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS DE INTERNAÇÃO - BRASILQuantidade existente segundo RegiãoTipo de Estabelecimento: HOSPITAL ESPECIALIZADO Especialidade detalhada: ..Psiquiatria Período: Dez/2020 | ||
| Região | Quantidade existente | |
|---|---|---|
| A partir da competência de Janeiro 2010 os dados referentes a leitos Complementares foram retirados da consulta referente a leitos de Internação, passando a constituir uma consulta específica conforme descrito na Nota Técnica. 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: 
 | ||
| TOTAL | 23.355 | |
| 1 Região Norte | 93 | |
| 2 Região Nordeste | 4.876 | |
| 3 Região Sudeste | 11.012 | |
| 4 Região Sul | 4.612 | |
| 5 Região Centro-Oeste | 2.762 | |
| POPULAÇÃO RESIDENTE - ESTUDO DE ESTIMATIVAS POPULACIONAIS POR MUNICÍPIO, IDADE E SEXO 2000-2021 - BRASIL http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?ibge/cnv/popsvsbr.def População residente por Região segundo Ano Período: 2015-2021 Fonte: 
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| 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 | |
23.355 leitos ÷ 211.755.692 habitantes × 1.000 = 0,11 leitos por mil habitantes.
Literatura relacionada
A busca "Beds"[Mesh] no sítio PubMed resultou, em 12/1/2022, em 4.588 resultados.
Ficha do indicador para o cientista de dados
Método de processamento de dados
| competen | codufmun | tp_unid | cnes | vinc_sus | tpgestao | esfera_a | atividad | natureza | tp_prest | 
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 200901 | 431350 | 22 | 3999947 | 0 | 5 | 4 | 4 | 7 | 20 | 
| 201901 | 330455 | 39 | 9310746 | 0 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 | 
| 201710 | 420680 | 70 | 9086870 | 1 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 | 
| 200605 | 410480 | 39 | 2736543 | 1 | 5 | 4 | 4 | 7 | [NULL] | 
| 201612 | 160010 | 1 | 2021900 | 1 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 | 
| 201311 | 210927 | 68 | 6760538 | 1 | 5 | 3 | 4 | 1 | 50 | 
| 201309 | 350320 | 22 | 5171458 | 0 | 5 | 4 | 4 | 7 | 20 | 
| 201511 | 316370 | 22 | 5678463 | 0 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 | 
| 202006 | 431660 | 1 | 2246651 | 1 | 3 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 | 
| 200807 | 315210 | 1 | 2216477 | 1 | 5 | 3 | 4 | 1 | 50 | 
| 201612 | 411990 | 22 | 6431151 | 0 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 | 
| 201904 | 311330 | 4 | 2114771 | 1 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 | 
| 201907 | 291510 | 22 | 9351086 | 0 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 | 
| 201707 | 420540 | 36 | 3573583 | 0 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 | 
| 201007 | 430510 | 36 | 3586022 | 0 | 5 | 4 | 4 | 7 | 20 | 
| 202001 | 353140 | 42 | 6948715 | 1 | 3 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 | 
| 202005 | 150808 | 74 | 9439218 | 1 | 3 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 | 
| 202104 | 350280 | 22 | 7643829 | 0 | 3 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 | 
| 201608 | 150020 | 39 | 6990320 | 0 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 | 
| 202108 | 350280 | 42 | 7957203 | 1 | 3 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 | 
| 201005 | 510370 | 36 | 6277977 | 1 | 5 | 3 | 4 | 1 | 50 | 
| 202003 | 421050 | 39 | 9371400 | 1 | 3 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 | 
| 200710 | 312480 | 1 | 2145782 | 1 | 5 | 3 | 4 | 1 | 50 | 
| 201509 | 316670 | 68 | 6538320 | 1 | 5 | 3 | 4 | 1 | 50 | 
| 201606 | 430510 | 36 | 5729807 | 0 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 | 
| 202203 | 313750 | 43 | 6791468 | 0 | 3 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 | 
| 202008 | 293340 | 2 | 4033698 | 1 | 3 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 | 
| 200912 | 530010 | 36 | 5215846 | 0 | 5 | 4 | 4 | 7 | 20 | 
| 201910 | 314640 | 39 | 7018622 | 0 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 | 
| 202107 | 314330 | 22 | 7737475 | 0 | 3 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 | 
Os atributos da tabela cnes.st são listados a seguir: cnes, codufmun, cod_cep, cpf_cnpj, pf_pj, niv_dep, cnpj_man, cod_ir, vinc_sus, tpgestao, esfera_a, retencao, atividad, natureza, clientel, tp_unid, turno_at, niv_hier, tp_prest, co_banco, co_agenc, c_corren, contratm, dt_publm, contrate, dt_puble, alvara, dt_exped, orgexped, av_acred, clasaval, dt_acred, av_pnass, dt_pnass, gesprg1e, gesprg1m, gesprg2e, gesprg2m, gesprg4e, gesprg4m, nivate_a, gesprg3e, gesprg3m, gesprg5e, gesprg5m, gesprg6e, gesprg6m, nivate_h, qtleitp1, qtleitp2, qtleitp3, leithosp, qtinst01, qtinst02, qtinst03, qtinst04, qtinst05, qtinst06, qtinst07, qtinst08, qtinst09, qtinst10, qtinst11, qtinst12, qtinst13, qtinst14, urgemerg, qtinst15, qtinst16, qtinst17, qtinst18, qtinst19, qtinst20, qtinst21, qtinst22, qtinst23, qtinst24, qtinst25, qtinst26, qtinst27, qtinst28, qtinst29, qtinst30, atendamb, qtinst31, qtinst32, qtinst33, centrcir, qtinst34, qtinst35, qtinst36, qtinst37, centrobs, qtleit05, qtleit06, qtleit07, qtleit08, qtleit09, qtleit19, qtleit20, qtleit21, qtleit22, qtleit23, qtleit32, qtleit34, qtleit38, qtleit39, qtleit40, centrneo, atendhos, serap01p, serap01t, serap02p, serap02t, serap03p, serap03t, serap04p, serap04t, serap05p, serap05t, serap06p, serap06t, serap07p, serap07t, serap08p, serap08t, serap09p, serap09t, serap10p, serap10t, serap11p, serap11t, serapoio, res_biol, res_quim, res_radi, res_comu, coletres, comiss01, comiss02, comiss03, comiss04, comiss05, comiss06, comiss07, comiss08, comiss09, comiss10, comiss11, comiss12, comissao, ap01cv01, ap01cv02, ap01cv05, ap01cv06, ap01cv03, ap01cv04, ap02cv01, ap02cv02, ap02cv05, ap02cv06, ap02cv03, ap02cv04, ap03cv01, ap03cv02, ap03cv05, ap03cv06, ap03cv03, ap03cv04, ap04cv01, ap04cv02, ap04cv05, ap04cv06, ap04cv03, ap04cv04, ap05cv01, ap05cv02, ap05cv05, ap05cv06, ap05cv03, ap05cv04, ap06cv01, ap06cv02, ap06cv05, ap06cv06, ap06cv03, ap06cv04, ap07cv01, ap07cv02, ap07cv05, ap07cv06, ap07cv03, ap07cv04, atend_pr, dt_atual, competen, nat_jur, cod_arquivo, ap01cv07, ap02cv07, ap03cv07, ap04cv07, ap05cv07, ap06cv07, ap07cv07.
| cnes | terceiro | tp_leito | codleito | qt_exist | qt_contr | qt_sus | qt_nsus | cod_arquivo | codufmun | competen | 
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2312115 | [NULL] | 1 | 6 | 2 | 0 | 0 | 2 | 151912 | 150380 | 201912 | 
| 434 | 1 | 3 | 61 | 12 | 0 | 0 | 12 | 260804 | 261160 | 200804 | 
| 2081083 | 1 | 2 | 46 | 2 | 0 | 1 | 1 | 351106 | 350400 | 201106 | 
| 2490935 | 2 | 1 | 3 | 2 | 0 | 2 | 0 | 421312 | 421830 | 201312 | 
| 2206528 | [NULL] | 2 | 33 | 26 | 0 | 12 | 14 | 311705 | 316720 | 201705 | 
| 2753960 | 2 | 2 | 33 | 13 | 0 | 12 | 1 | 411204 | 412100 | 201204 | 
| 3340503 | 2 | 4 | 10 | 5 | 0 | 0 | 5 | 320810 | 320130 | 200810 | 
| 2328380 | [NULL] | 1 | 6 | 3 | 0 | 3 | 0 | 231702 | 231140 | 201702 | 
| 2701626 | 2 | 1 | 6 | 1 | 0 | 0 | 1 | 511205 | 510760 | 201205 | 
| 6003494 | 2 | 2 | 31 | 2 | 0 | 0 | 2 | 281005 | 280030 | 201005 | 
| 2297795 | [NULL] | 2 | 42 | 4 | 0 | 4 | 0 | 331606 | 330580 | 201606 | 
| 2589532 | 2 | 6 | 47 | 80 | 0 | 64 | 16 | 521107 | 520140 | 201107 | 
| 2436949 | 2 | 1 | 3 | 4 | 0 | 4 | 0 | 520801 | 520915 | 200801 | 
| 2282097 | [NULL] | 3 | 94 | 11 | 0 | 0 | 11 | 332008 | 330350 | 202008 | 
| 6674585 | [NULL] | 1 | 3 | 6 | 0 | 0 | 6 | 351102 | 350950 | 201102 | 
| 2117568 | [NULL] | 5 | 45 | 6 | 0 | 6 | 0 | 311611 | 312390 | 201611 | 
| 3827836 | 2 | 2 | 33 | 14 | 0 | 14 | 0 | 411208 | 410690 | 201208 | 
| 2515369 | 2 | 1 | 13 | 5 | 0 | 0 | 5 | 110809 | 110020 | 200809 | 
| 2362821 | 1 | 1 | 14 | 1 | 0 | 1 | 0 | 250707 | 250400 | 200707 | 
| 4004787 | 2 | 6 | 49 | 3 | 0 | 3 | 0 | 131506 | 130380 | 201506 | 
| 2352516 | [NULL] | 1 | 15 | 5 | 0 | 0 | 5 | 262006 | 261160 | 202006 | 
| 477 | 2 | 7 | 7 | 8 | 0 | 8 | 0 | 261006 | 261160 | 201006 | 
| 2702843 | [NULL] | 1 | 3 | 3 | 0 | 3 | 0 | 262207 | 261570 | 202207 | 
| 3405702 | [NULL] | 2 | 33 | 30 | 0 | 0 | 30 | 322004 | 320520 | 202004 | 
| 2265060 | 2 | 1 | 15 | 23 | 0 | 23 | 0 | 431311 | 431490 | 201311 | 
| 2397056 | 1 | 3 | 66 | 1 | 0 | 1 | 0 | 511401 | 510060 | 201401 | 
| 7766777 | [NULL] | 1 | 11 | 2 | 0 | 0 | 2 | 532106 | 530010 | 202106 | 
| 2560771 | [NULL] | 1 | 13 | 11 | 0 | 6 | 5 | 422103 | 420900 | 202103 | 
| 9103147 | [NULL] | 7 | 73 | 17 | 0 | 0 | 17 | 352108 | 355030 | 202108 | 
| 2442612 | [NULL] | 2 | 32 | 8 | 0 | 6 | 2 | 521909 | 520510 | 201909 | 
O significado dos atributos e tabelas de disseminação das tabelas ST e LT encontra-se no dicionário de dados do CNES.
| co_tpunid | ds_tpunid | 
|---|---|
| 1 | POSTO DE SAUDE | 
| 2 | CENTRO DE SAUDE/UNIDADE BASICA | 
| 4 | POLICLINICA | 
| 5 | HOSPITAL GERAL | 
| 7 | HOSPITAL ESPECIALIZADO | 
| 9 | PRONTO SOCORRO DE HOSPITAL GERAL (ANTIGO) | 
| 12 | PRONTO SOCORRO TRAUMATO-ORTOPEDICO (ANTIGO) | 
| 15 | UNIDADE MISTA | 
| 20 | PRONTO SOCORRO GERAL | 
| 21 | PRONTO SOCORRO ESPECIALIZADO | 
| 22 | CONSULTORIO ISOLADO | 
| 32 | UNIDADE MOVEL FLUVIAL | 
| 36 | CLINICA/CENTRO DE ESPECIALIDADE | 
| 39 | UNIDADE DE APOIO DIAGNOSE E TERAPIA (SADT ISOLADO | 
| 40 | UNIDADE MOVEL TERRESTRE | 
| 42 | UNIDADE MOVEL DE NIVEL PRE-HOSPITALAR NA AREA DE | 
| 43 | FARMACIA | 
| 45 | UNIDADE DE SAUDE DA FAMILIA | 
| 50 | UNIDADE DE VIGILANCIA EM SAUDE | 
| 60 | COOPERATIVA OU EMPRESA DE CESSAO DE TRABALHADORES | 
| 61 | CENTRO DE PARTO NORMAL - ISOLADO | 
| 62 | HOSPITAL/DIA - ISOLADO | 
| 63 | UNIDADE AUTORIZADORA | 
| 64 | CENTRAL DE REGULACAO DE SERVICOS DE SAUDE | 
| 65 | UNIDADE DE VIGILANCIA EPIDEMIOLOGIA (ANTIGO) | 
| 66 | UNIDADE DE VIGILANCIA SANITARIA (ANTIGO) | 
| 67 | LABORATORIO CENTRAL DE SAUDE PUBLICA LACEN | 
| 68 | CENTRAL DE GESTAO EM SAUDE | 
| 69 | CENTRO DE ATENCAO HEMOTERAPIA E OU HEMATOLOGICA | 
| 70 | CENTRO DE ATENCAO PSICOSSOCIAL | 
| 71 | CENTRO DE APOIO A SAUDE DA FAMILIA | 
| 72 | UNIDADE DE ATENCAO A SAUDE INDIGENA | 
| 73 | PRONTO ATENDIMENTO | 
| 74 | POLO ACADEMIA DA SAUDE | 
| 75 | TELESSAUDE | 
| 76 | CENTRAL DE REGULACAO MEDICA DAS URGENCIAS | 
| 77 | SERVICO DE ATENCAO DOMICILIAR ISOLADO(HOME CARE) | 
| 78 | UNIDADE DE ATENCAO EM REGIME RESIDENCIAL | 
| 79 | OFICINA ORTOPEDICA | 
| 80 | LABORATORIO DE SAUDE PUBLICA | 
| 81 | CENTRAL DE REGULACAO DO ACESSO | 
| 82 | CENTRAL DE NOTIFICACAO,CAPTACAO E DISTRIB DE ORGA | 
| 83 | POLO DE PREVENCAO DE DOENCAS E AGRAVOS E PROMOCAO | 
| co_tpleito | ds_tpleito | 
|---|---|
| 1 | Cirúrgico | 
| 2 | Clínico | 
| 3 | Complementar | 
| 4 | Obstétrico | 
| 5 | Pediátrico | 
| 6 | Outras Especialidades | 
| 7 | Hospital Dia | 
| co_leito | ds_espleito | 
|---|---|
| 1 | BUCO MAXILO FACIAL | 
| 2 | CARDIOLOGIA | 
| 3 | CIRURGIA GERAL | 
| 4 | ENDOCRINOLOGIA | 
| 5 | GASTROENTEROLOGIA | 
| 6 | GINECOLOGIA | 
| 7 | CIRURGICO/DIAGNOSTICO/TERAPEUTICO | 
| 8 | NEFROLOGIAUROLOGIA | 
| 9 | NEUROCIRURGIA | 
| 10 | OBSTETRICIA CIRURGICA | 
| 11 | OFTALMOLOGIA | 
| 12 | ONCOLOGIA | 
| 13 | ORTOPEDIATRAUMATOLOGIA | 
| 14 | OTORRINOLARINGOLOGIA | 
| 15 | PLASTICA | 
| 16 | TORAXICA | 
| 31 | AIDS | 
| 32 | CARDIOLOGIA | 
| 33 | CLINICA GERAL | 
| 34 | CRONICOS | 
| 35 | DERMATOLOGIA | 
| 36 | GERIATRIA | 
| 37 | HANSENOLOGIA | 
| 38 | HEMATOLOGIA | 
| 39 | LEITO/DIA | 
| 40 | NEFROUROLOGIA | 
| 41 | NEONATOLOGIA | 
| 42 | NEUROLOGIA | 
| 43 | OBSTETRICIA CLINICA | 
| 44 | ONCOLOGIA | 
| 45 | PEDIATRIA CLINICA | 
| 46 | PNEUMOLOGIA | 
| 47 | PSIQUIATRIA | 
| 48 | REABILITACAO | 
| 49 | PNEUMOLOGIA SANITARIA | 
| 51 | UTI II ADULTO COVID 19 | 
| 52 | UTI II PEDIATRICA COVID 19 | 
| 61 | UTI ADULTO | 
| 62 | UTI INFANTIL | 
| 63 | UTI NEONATAL | 
| 64 | UNIDADE INTERMEDIARIA | 
| 65 | UNIDADE INTERMEDIARIA NEONATAL | 
| 66 | UNIDADE ISOLAMENTO | 
| 67 | TRANSPLANTE | 
| 68 | PEDIATRIA CIRURGICA | 
| 69 | AIDS | 
| 70 | FIBROSE CISTICA | 
| 71 | INTERCORRENCIA POS-TRANSPLANTE | 
| 72 | GERIATRIA | 
| 73 | SAUDE MENTAL | 
| 74 | UTI ADULTO - TIPO I | 
| 75 | UTI ADULTO - TIPO II | 
| 76 | UTI ADULTO - TIPO III | 
| 77 | UTI PEDIATRICA - TIPO I | 
| 78 | UTI PEDIATRICA - TIPO II | 
| 79 | UTI PEDIATRICA - TIPO III | 
| 80 | UTI NEONATAL - TIPO I | 
| 81 | UTI NEONATAL - TIPO II | 
| 82 | UTI NEONATAL - TIPO III | 
| 83 | UTI DE QUEIMADOS | 
| 84 | ACOLHIMENTO NOTURNO | 
| 85 | UTI CORONARIANA TIPO II - UCO TIPO II | 
| 86 | UTI CORONARIANA TIPO III - UCO TIPO III | 
| 87 | SAUDE MENTAL | 
| 88 | QUEIMADO ADULTO | 
| 89 | QUEIMADO PEDIATRICO | 
| 90 | QUEIMADO ADULTO | 
| 91 | QUEIMADO PEDIATRICO | 
| 92 | UNIDADE DE CUIDADOS INTERMED NEONATAL CONVENCIONAL | 
| 93 | UNIDADE DE CUIDADOS INTERMED NEONATAL CANGURU | 
| 94 | UNIDADE DE CUIDADOS INTERMEDIARIOS PEDIATRICO | 
| 95 | UNIDADE DE CUIDADOS INTERMED | 
| 96 | SUPORTE VENTILATORIO PULMONAR COVID-19 | 
Código posgreSQL de criação da tabela mv_codufmun_competen_tp_unid:
CREATE MATERIALIZED VIEW cartesiano.mv_codufmun_competen_tp_unid
AS SELECT vcc.co_municipio_ibge,
    vcc.competen,
    tctu.co_tpunid
   FROM territoriais.vw_codufmun_competen vcc
     CROSS JOIN cnv.td_cnes_tp_unid tctu;
-- View indexes:
CREATE INDEX mv_codufmun_competen_tp_unid_co_municipio_ibge_idx 
ON cartesiano.mv_codufmun_competen_tp_unid USING btree 
(co_municipio_ibge, competen);Método de processamento analítico
Código posgreSQL de criação da tabela mv_leitos_psiquiatricos:
CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_leitos_psiquiatricos_mun
AS SELECT CURRENT_DATE AS dt_atualizacao,
    to_date(s.competen::text, 'YYYYMM'::text) AS dt_competen,
    s.codufmun AS co_municipio_ibge,
    s.tp_unid,
    sum(l.qt_sus) AS qt_leitos,
    true AS st_sus
   FROM cnes.st s
     JOIN cnes.lt l ON s.competen = l.competen AND s.cnes = l.cnes
  WHERE s.competen > 201412 
    AND l.codleito = 47 
    AND (s.tp_unid = ANY (ARRAY[5, 7]))
  GROUP BY (CURRENT_DATE), 
           (to_date(s.competen::text, 'YYYYMM'::text)), s.codufmun, s.tp_unid
UNION
 SELECT CURRENT_DATE AS dt_atualizacao,
    to_date(s.competen::text, 'YYYYMM'::text) AS dt_competen,
    s.codufmun AS co_municipio_ibge,
    s.tp_unid,
    sum(l.qt_nsus) AS qt_leitos,
    false AS st_sus
   FROM cnes.st s
     JOIN cnes.lt l ON s.competen = l.competen AND s.cnes = l.cnes
  WHERE s.competen > 201412 
    AND l.codleito = 47 
    AND (s.tp_unid = ANY (ARRAY[5, 7]))
  GROUP BY (CURRENT_DATE), 
           (to_date(s.competen::text, 'YYYYMM'::text)), 
           s.codufmun, 
           s.tp_unid;Código posgreSQL de criação da tabela mv_leitos_psiquiatricos_mun_cartesiano:
CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_leitos_psiquiatricos_mun_cartesiano
AS SELECT
        CASE
            WHEN cctu.co_tpunid = 5 THEN 6
            ELSE 7
        END AS indicador_id,
    cctu.co_municipio_ibge,
    cctu.competen,
    cctu.co_tpunid,
    COALESCE(lpm.qt_leitos, 0::bigint) AS qt_leitos,
    lpm.st_sus
   FROM cartesiano.mv_codufmun_competen_tp_unid cctu
     LEFT JOIN pri.mv_leitos_psiquiatricos_mun lpm 
       ON cctu.co_municipio_ibge = lpm.co_municipio_ibge 
      AND cctu.competen = lpm.dt_competen 
      AND cctu.co_tpunid = lpm.tp_unid
  WHERE cctu.co_tpunid = ANY (ARRAY[5, 7])
  ORDER BY cctu.co_municipio_ibge, cctu.competen;
CREATE INDEX mv_leitos_psiquiatricos_mun_cartesiano_co_municipio_ibge_idx 
    ON pri.mv_leitos_psiquiatricos_mun_cartesiano USING btree 
       (co_municipio_ibge, competen);| indicador_id | co_municipio_ibge | competen | co_tpunid | qt_leitos | st_sus | 
|---|---|---|---|---|---|
| 6 | 432160 | 2022-01-01 | 5 | 1 | true | 
| 6 | 420890 | 2018-10-01 | 5 | 1 | true | 
| 6 | 431680 | 2020-11-01 | 5 | 2 | false | 
| 6 | 211110 | 2020-06-01 | 5 | 4 | true | 
| 6 | 430370 | 2021-03-01 | 5 | 10 | true | 
| 7 | 355280 | 2020-07-01 | 7 | 108 | false | 
| 6 | 431610 | 2020-05-01 | 5 | 32 | true | 
| 6 | 521020 | 2017-11-01 | 5 | 4 | true | 
| 6 | 510785 | 2018-02-01 | 5 | 4 | true | 
| 6 | 150304 | 2020-01-01 | 5 | 1 | true | 
| 7 | 250400 | 2021-09-01 | 7 | 143 | true | 
| 6 | 420350 | 2018-11-01 | 5 | 1 | false | 
| 6 | 432240 | 2020-02-01 | 5 | 10 | true | 
| 6 | 230590 | 2018-07-01 | 5 | 1 | true | 
| 7 | 352530 | 2020-07-01 | 7 | 20 | false | 
Método de apresentação de dados
O indicador constitui painel analítico na plataforma do CIEGES, empregando-se a ferramenta Tableau.
Método de análise matemática e estatística
As consultas postgreSQL abaixo ilustra como foi realizada a extração das tabelas apresentadas na seção Dados Estatísticos e Comentários.
Média de leitos em doze meses:
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_psiquiatricos_mun_cartesiano
 where indicador_id = 7
   and extract(year from competen) between 2015 and 2021
 group by 1
 order by 1;Leitos por habitante:
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*100000,2) 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_psiquiatricos_mun_cartesiano A
 where indicador_id = 7
   and extract(year from competen) between 2015 and 2021
   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_psiquiatricos_mun_cartesiano
 where indicador_id = 7
   and extract(year from competen) between 2015 and 2021
   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;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
Ligações externas
- Caderno Verde de indicadores básicos para a saúde no Brasil (IDB)
- Fichas de Qualificação da RIPSA – 2012
- Centro de Informações Estratégicas para a Gestão do SUS (Cieges)
Rastreabilidade
| atributo | valor | 
|---|---|
| Identificador | 7 | 
| Código RIPSA | E.3.2 | 
| Nome RIPSA | Nº de leitos psiquiátricos em hospitais especializados | 
| URL RIPSA | |
| tabela CIEGES | bd_pri.mv_leitos_psiquiatricos_mun_cartesiano |