Edição atual tal como às 13h35min de 14 de agosto de 2023

Introdução

A nota técnica de indicador descreve o trabalho de processamento e apresentação de dados relacionados ao identificador 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 ancorados no Guia de Apoio à Gestão Estadual do SUS.

Endereço eletrônico

Essa nota técnica é acessível pelo endereço

Objetivo

Apresentar parâmetros de interpretação, granularidade e reprodutibilidade do indicador.

Ficha do indicador para o profissional da saúde

Conceituação

Número de óbitos de menores de cinco anos 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 os cinco primeiros anos de vida.
De modo geral, expressa o desenvolvimento socioeconômico e a infra-estrutura ambiental precários, que condicionam a desnutrição infantil e as infecções a ela associadas. O acesso e a qualidade dos recursos disponíveis para atenção à saúde materno-infantil são também determinantes da mortalidade nesse grupo etário.
É influenciada pela composição da mortalidade no primeiro ano de vida (mortalidade infantil), amplificando o impacto das causas pós-neonatais, a que estão expostas também as crianças entre 1 e 4 anos de idade. Porém, taxas reduzidas podem estar encobrindo más condições de vida em segmentos sociais específicos.

Usos

Analisar variações populacionais, geográficas e temporais da mortalidade de menores de cinco anos, 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 a comparações nacionais e internacionais*.

Nota: Organização das Nações Unidas (ONU): Objetivos para Desenvolvimento do Milênio. Nova Iorque, 2000. Subsidiar processos de planejamento, gestão e avaliação de políticas públicas – sobretudo na área ambiental – e de ações de saúde voltadas para a atenção pré-natal e ao parto, bem como para a proteção da saúde na infância.

Limitações

Perde significado à medida que decresce a importância relativa das causas da mortalidade infantil pós-neonatal (28 a 364 dias), com a consequente redução da mortalidade no grupo etário de 1 a 4 anos de idade. Nessa perspectiva, o componente neonatal (0 a 27 dias) torna-se prioritário.
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 (SIM e SINASC), especialmente em regiões com maiores taxas de subnoficação. Essas circunstâncias poderiam ser atenuadas com o uso de estimativas indiretas, não adotadas nesse indicador, que são baseadas em procedimentos demográficos específicos.
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).

Métodos de Cálculo

Direto:

[Número de óbitos de residentes de 0 a 4 anos de idade]÷[Número de nascidos vivos de mães residentes]×1000

Categorias Sugeridas para Análise

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

Dados Estatísticos e Comentários

Ano do Óbito	1 Região Norte	2 Região Nordeste	3 Região Sudeste	4 Região Sul	5 Região Centro-Oeste	Total
Tabnet - Mortalidade - Brasil Óbitos p/Residênc por Região segundo Ano do Óbito http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?sim/cnv/obt10uf.def Faixa Etária: Menor 1 ano, 1 a 4 anos Período: 2015-2020 Fonte: MS/SVS/CGIAE - Sistema de Informações sobre Mortalidade - SIM Nota: Em 2011, houve uma mudança no conteúdo da Declaração de Óbito, com maior detalhamento das informações coletadas. Para este ano, foram utilizados simultaneamente os dois formulários. Para mais detalhes sobre as mudanças ocorridas e os seus efeitos, veja o documento "Sistema de Informações sobre Mortalidade - SIM. Consolidação da base de dados de 2011". No dia 13/06/2019, os arquivos do SIM referentes ao ano de notificação 2017 foram atualizados, com alteração das causas básicas de 2 registros e exclusão de 1 registro. No dia 01/04/2020, os arquivos do SIM referentes ao ano de notificação 2019 foram atualizados, com alteração das causas básicas de 4 registros e exclusão de 1 registro.
TOTAL	33.825	77.477	88.052	27.098	20.220	246.672
2015	5.707	13.548	15.444	4.830	3.567	43.096
2016	5.752	13.373	15.313	4.582	3.542	42.562
2017	5.729	13.297	15.088	4.667	3.360	42.141
2018	5.770	13.120	14.854	4.573	3.416	41.733
2019	5.682	12.735	14.779	4.559	3.360	41.115
2020	5.185	11.404	12.574	3.887	2.975	36.025

Ano do nascimento	1 Região Norte	2 Região Nordeste	3 Região Sudeste	4 Região Sul	5 Região Centro-Oeste	Total
Tabnet - Nascidos vivos - Brasil http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?sinasc/cnv/nvuf.def Nascim p/resid.mãe por Região segundo Ano do nascimento Período: 2015-2020 Fonte: MS/SVS/DASIS - Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos - SINASC Nota: Em 2011, houve uma mudança no conteúdo da Declaração de Nascidos Vivos, com maior detalhamento das informações coletadas. Para este ano, foram utilizados simultaneamente os dois formulários. Para mais detalhes sobre as mudanças ocorridas e os seus efeitos, veja o documento "Consolidação do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos - 2011". * A categorização da "Adequação quantitativa de pré-natal" mostrada na variável "Adeq quant pré-natal" considera o início do pré-natal no primeiro trimestre e um mínimo de seis consultas de pré-natal –, sendo gravada em campo chamado Kotelchuck no arquivo disponível para download, calculado a partir dos campos “33 – Número de consultas pré-natal” (Mesprenat) e “34 – Mês de gestação em que iniciou o pré-natal” (Consprenat). Maiores informações no documento "Saúde Brasil 2017: uma análise da situação de saúde e os desafios para o alcance dos Objetivos de Desenvolvi
TOTAL	1.875.691	4.872.617	6.777.965	2.352.826	1.444.127	17.323.226
2015	320.924	846.374	1.196.232	406.529	247.609	3.017.668
2016	307.526	796.119	1.127.499	391.790	234.866	2.857.800
2017	312.682	817.311	1.151.832	397.604	244.106	2.923.535
2018	319.228	836.850	1.147.006	395.857	245.991	2.944.932
2019	313.696	805.275	1.102.997	386.097	241.081	2.849.146
2020	301.635	770.688	1.052.399	374.949	230.474	2.730.145

Tabnet - Taxa de mortalidade na infância segundo região do Brasil
Ano do nascimento	1 Região Norte	2 Região Nordeste	3 Região Sudeste	4 Região Sul	5 Região Centro-Oeste	Total
2015	17,8	16,0	12,9	11,9	14,4	14,3
2016	18,7	16,8	13,6	11,7	15,1	14,9
2017	18,3	16,3	13,1	11,7	13,8	14,4
2018	18,1	15,7	13,0	11,6	13,9	14,2
2019	18,1	15,8	13,4	11,8	13,9	14,4
2020	17,2	14,8	11,9	10,4	12,9	13,2

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 "Sudden Infant Death"[Mesh] no sítio 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 `sim.do - Sistema de Informação sobre Mortalidade, Declaração de Óbitos`
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 sim.do foram exibidos acima. A lista completa de atributos processados é id, numerodo, codinst, numerodv, origem, tipobito, dtobito, horaobito, numsus, naturali, codmunnatu, dtnasc, idade, sexo, racacor, estciv, esc, esc2010, seriescfal, ocup, codmunres, lococor, codestab, estabdescr, codmunocor, idademae, escmae, escmae2010, seriescmae, ocupmae, qtdfilvivo, qtdfilmort, gravidez, semagestac, gestacao, parto, obitoparto, peso, numerodn, tpmorteoco, obitograv, obitopuerp, assistmed, exame, cirurgia, necropsia, linhaa, linhab, linhac, linhad, linhaii, causabas, cb_pre, crm, comunsvoim, dtatestado, circobito, acidtrab, fonte, numerolote, tppos, dtinvestig, causabas_o, dtcadastro, atestante, stcodifica, codificado, versaosist, versaoscb, fonteinv, dtrecebim, atestado, dtrecoriga, causamat, escmaeagr1, escfalagr1, stdoepidem, stdonova, difdata, nudiasobco, nudiasobin, dtcadinv, tpobitocor, dtconinv, fontes, tpresginfo, tpnivelinv, nudiasinf, dtcadinf, morteparto, dtconcaso, fontesinf, altcausa, cod_arquivo, dtregcart, codbaires, codbaiocor, tpassina, ufinform, codmuncart, codcart, numregcart, dtrecorig, expdifdata, linhaajsonb, linhabjsonb, linhacjsonb, linhadjsonb, linhaiijsonb, linhajson e ano_obito.

O dicionário de dados dos atributos originais, disponibilizado pelo Ministério da Saúde, encontra-se no arquivo Estrutura_SIM_para_CD.pdf, bem como no arquivo OBITOS_CID10_TAB.ZIP.

Amostra da tabela `sinasc.dn Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos, Declaração de Nascidos Vivos`
identificador	dtnasc	sexo	codestab	codmunres	codmunnasc	dtnascmae	idademae	escmae	ano
268111971	4052020	2	9324003	310400	310400	20021988	32	5	2020
254517628	24052007	2	2777649	221060	221060	[NULL]	22	3	2007
215668825	28112012	1	2798662	330350	330350	28091994	18	3	2012
210737274	25061999	2	[NULL]	2920601	2904902	[NULL]	22	5	1999
198172303	8101997	1	[NULL]	5300108	5300108	[NULL]	28	6	1997
263929396	25112003	2	17129	4309100	4309100	[NULL]	43	4	2003
239769935	17112017	2	3794	292740	292740	2091995	22	4	2017
255982960	14062002	1	2000326	2900702	2900702	[NULL]	27	5	2002
257116432	25052004	1	5924	2302305	2312908	[NULL]	20	4	2004
228282305	12072001	1	3638	2708402	2705705	[NULL]	18	3	2001
214207176	2042012	1	2527413	230280	230280	3071975	36	3	2012
222738512	29022008	2	2756951	500830	500830	[NULL]	35	4	2008
202771617	16081997	2	[NULL]	2408102	2408102	[NULL]	20	1	1997
198363747	17061997	2	[NULL]	3200904	3139607	[NULL]	31	8	1997
211721654	22062011	1	3597156	317020	317020	20071983	27	3	2011
254755981	13122006	1	2496879	110015	110015	[NULL]	17	3	2006
254450790	2102006	1	2364824	220350	220350	[NULL]	28	3	2006
266561741	26112004	1	17221	3550308	3550308	[NULL]	27	4	2004
252913225	1012006	2	2316234	150200	150200	[NULL]	24	2	2006
210609269	12102000	2	[NULL]	3546801	5205406	[NULL]	26	4	2000
264391473	1062003	1	14915	4217808	4217808	[NULL]	16	3	2003
229218278	30122001	1	3709	3161106	3161106	[NULL]	20	3	2001
196719128	14091996	2	[NULL]	2704302	2704302	[NULL]	30	7	1996
201392067	1091999	2	[NULL]	2608503	2609501	[NULL]	27	3	1999
221420692	16122008	2	2561425	231410	231410	[NULL]	33	5	2008
255688329	26032000	1	[NULL]	2910800	2910800	[NULL]	24	9	2000
269911849	18112020	1	2751038	354130	354130	12092002	18	4	2020
218877463	2102013	1	6861873	330490	330330	24081983	30	5	2013
201933227	3071998	1	[NULL]	4106902	4106902	[NULL]	16	7	1998
212625530	4042011	1	2248204	431830	431830	29021972	39	2	2011

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

Método de processamento analítico

Consulta postgreSQL para criação da tabela mv_c_1:

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;

O cálculo de óbitos por mil nascidos vivos é realizado pela cláusula oi.obitos::numeric / sn.nascidos::numeric * 1000::numeric AS obitos_1000.

A cláusula WHERE d.idade <= 400 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:

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

Amostra da tabela `mv_c_1`
codmunres	ano	obitos	pop_ref	obitos_1000
431043	2018	1	53	18,868
316650	2020	1	45	22,222
320360	2017	2	92	21,739
240410	2018	1	37	27,027
410210	2021	5	295	16,949
230523	2021	9	1.095	8,219
521720	2017	1	125	8
351030	2016	1	281	3,559
150815	2018	10	793	12,61
251597	2019	3	139	21,5

Consulta postgreSQL para criação da tabela mv_c_1_1:

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;

A cláusula WHERE d.idade >= 0 AND d.idade <= 206 indica que são extraídos casos cujos indivíduos tiveram de 0 a 6 dias de vida completos.

Amostra da tabela `mv_c_1_1`
codmunres	ano	obitos	pop_ref	obitos_1000
510335	2021	4	689	5,806
352520	2019	1	495	2,02
353780	2021	7	640	10,938
355010	2016	3	530	5,66
431990	2021	6	1.067	5,623
230070	2017	3	180	16,667
420985	2017	1	58	17,241
270260	2021	2	331	6,042
150730	2020	16	1.077	14,856
354750	2015	1	250	4

Consulta postgreSQL para criação da tabela mv_c_1_2:

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;

A cláusula WHERE d.idade >= 207 AND d.idade <= 227 indica que são extraídos casos cujos indivíduos tiveram de 7 a 27 dias de vida completos.

Amostra da tabela `mv_c_1_2`
codmunres	ano	obitos	pop_ref	obitos_1000
412785	2019	1	177	5,65
330285	2019	5	2.274	2,199
330245	2019	1	113	8,85
430990	2020	1	68	14,706
270670	2016	1	961	1,041
261090	2018	3	939	3,195
521760	2020	2	1.423	1,405
230230	2019	2	427	4,684
510590	2015	1	249	4,016
291570	2015	1	72	13,889

Consulta postgreSQL para criação da tabela mv_c_1_3:

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;

A cláusula WHERE d.idade >= 228 AND d.idade <= 400 indica que são extraídos casos cujos indivíduos tiveram de 28 a 364 dias de vida completos.

Amostra da tabela `mv_c_1_3`
codmunres	ano	obitos	pop_ref	obitos_1000
353700	2016	1	203	4,926
231335	2017	3	226	13,274
240140	2019	1	113	8,85
510618	2020	1	96	10,417
351440	2016	3	517	5,803
431140	2021	2	1.199	1,668
350070	2017	2	577	3,466
130430	2016	1	265	3,774
292070	2019	3	282	10,638
160015	2015	2	244	8,197

Consulta postgreSQL para criação da tabela mv_c_16:

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;

A cláusula WHERE d.idade < 405 indica que são extraídos casos cujos indivíduos menores de cinco anos de idade.

Amostra da tabela `mv_c_16`
codmunres	ano	obitos	pop_ref	obitos_1000
312080	2021	2	195	10,256
270560	2020	1	135	7,407
313450	2021	2	51	39,216
210840	2021	3	118	25,424
421350	2018	4	271	14,76
420850	2015	5	400	12,5
350775	2017	1	35	28,571
410180	2021	24	2.032	11,811
291900	2016	1	42	23,81
431340	2017	50	3.213	15,562

Amostra da tabela `mv_codufmun_ano`
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 mv_mortalidade_ano_cartesiano:

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

Amostra da tabela `pri.mv_mortalidade_ano_cartesiano`
indicador_id	co_municipio_ibge	nu_ano	qt_obito	qt_popref	qt_obito_por_1000
1	314040	2018	1	42	23,81
5	352210	2017	15	1.527	9,823
2	352650	2021	1	31	32,258
5	312940	2016	2	71	28,169
4	220450	2021	2	156	12,821
5	352930	2021	7	794	8,816
4	230430	2020	4	242	16,529
5	270160	2020	9	259	34,749
5	130010	2017	5	257	19,455
1	292230	2017	5	354	14,124

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

Critérios consolidação e rastreabilidade de indicadores de mortalidade
identificador	indicador RIPSA	idade	cláusula
1	Taxa de mortalidade infantil - C.1	menores de um ano de idade	`WHERE d.idade <= 400`
2	Taxa de mortalidade neonatal precoce - C.1.1	0 a 6 dias de vida completos	`WHERE d.idade >= 0 AND d.idade <= 206`
3	Taxa de mortalidade neonatal tardia - C.1.2	7 a 27 dias de vida completos	`WHERE d.idade >= 207 AND d.idade <= 227`
4	Taxa de mortalidade pós-neonatal - C.1.3	28 a 364 dias de vida completos	`WHERE d.idade >= 228 AND d.idade <= 400`
5	Taxa de mortalidade na infância - C.16	menores de cinco anos de idade	`WHERE d.idade < 405`

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

A consulta postgreSQL abaixo ilustra como foi realizada a extração das tabelas apresentadas na seção Dados Estatísticos e Comentários.

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 = 5
   and nu_ano between 2015 and 2021
 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

Nomenclatura

Ligações externas

Rastreabilidade

atributo	valor
Identificador	5
Código RIPSA	C.16
Nome RIPSA	Taxa de mortalidade na infância - C.16
URL RIPSA	http://fichas.ripsa.org.br/2012/c-16/?l=pt_BR
tabela CIEGES	bd_pri.mv_mortalidade_ano_cartesiano

Razão de mortalidade na infância (versão preliminar): mudanças entre as edições

Edição atual tal como às 13h35min de 14 de agosto de 2023

Índice

Introdução

Endereço eletrônico

Objetivo

Ficha do indicador para o profissional da saúde

Conceituação

Interpretação

Usos

Limitações

Fontes

Métodos de Cálculo

Categorias Sugeridas para Análise

Dados Estatísticos e Comentários

Literatura relacionada

Ficha do indicador para o cientista de dados

Método de processamento de dados

Método de processamento analítico

Método de apresentação de dados

Método de análise matemática e estatística

Método de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD)

Base de dados

Apêndice

Ver também

Ligações externas

Rastreabilidade

Menu de navegação

Razão de mortalidade na infância (versão preliminar): mudanças entre as edições

Edição atual tal como às 13h35min de 14 de agosto de 2023

Introdução

Endereço eletrônico

Objetivo

Ficha do indicador para o profissional da saúde

Conceituação

Interpretação

Usos

Limitações

Fontes

Métodos de Cálculo

Categorias Sugeridas para Análise

Dados Estatísticos e Comentários

Literatura relacionada

Ficha do indicador para o cientista de dados

Método de processamento de dados

Método de processamento analítico

Método de apresentação de dados

Método de análise matemática e estatística

Método de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD)

Base de dados

Apêndice

Ver também

Ligações externas

Rastreabilidade

Menu de navegação

Pesquisa