Taxa de mortalidade neonatal precoce: mudanças entre as edições
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= Introdução = | = Introdução = | ||
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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 | = Ficha do indicador para o profissional da saúde = | ||
== Conceituação == | == Conceituação == | ||
Número de óbitos de | Número de óbitos de 0 a 6 dias de vida completos, por mil nascidos vivos, na população residente em determinado espaço geográfico, no ano considerado. | ||
== Interpretação == | == Interpretação == | ||
* Estima o risco de um nascido vivo morrer | * Estima o risco de um nascido vivo morrer durante a primeira semana de vida. | ||
* Reflete, de maneira geral, as condições socioeconômicas e de saúde da mãe, bem como a inadequada assistência pré-natal, ao parto e ao recém-nascido. | * Reflete, de maneira geral, as condições socioeconômicas e de saúde da mãe, bem como a inadequada assistência pré-natal, ao parto e ao recém-nascido. | ||
== Usos == | == Usos == | ||
* Analisar variações populacionais, geográficas e temporais da mortalidade neonatal | * Analisar variações populacionais, geográficas e temporais da mortalidade neonatal precoce, identificando tendências e situações de desigualdade que demandem ações e estudos específicos. | ||
* Contribuir na avaliação dos níveis de saúde e de desenvolvimento socioeconômico da população, prestando-se para comparações nacionais e internacionais. | * Contribuir na avaliação dos níveis de saúde e de desenvolvimento socioeconômico da população, prestando-se para comparações nacionais e internacionais. | ||
* Subsidiar processos de planejamento, gestão e avaliação de políticas e ações de saúde direcionadas para a atenção pré-natal, ao parto e ao recém-nascido. | * Subsidiar processos de planejamento, gestão e avaliação de políticas e ações de saúde direcionadas para a atenção pré-natal, ao parto e ao recém-nascido. | ||
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* Requer correção da subenumeração de óbitos e de nascidos vivos (esta em menor escala), para o cálculo direto da taxa a partir de dados de sistemas de registro contínuo, especialmente nas regiões Norte e Nordeste. Essas circunstâncias impõem o uso de cálculos indiretos, baseados na mortalidade proporcional por idade, em relação à taxa de mortalidade infantil estimada por métodos demográficos específicos. | * Requer correção da subenumeração de óbitos e de nascidos vivos (esta em menor escala), para o cálculo direto da taxa a partir de dados de sistemas de registro contínuo, especialmente nas regiões Norte e Nordeste. Essas circunstâncias impõem o uso de cálculos indiretos, baseados na mortalidade proporcional por idade, em relação à taxa de mortalidade infantil estimada por métodos demográficos específicos. | ||
* A mortalidade neonatal precoce ainda pode estar subestimada pela exclusão de óbitos declarados como natimortos, mas ocorridos, na verdade, pouco após o parto. Esse viés é também uma das causas de subenumeração de nascidos vivos. | |||
* Com relação às estimativas da mortalidade infantil, envolve dificuldades metodológicas e imprecisões inerentes às técnicas utilizadas, cujos pressupostos podem não se cumprir, por mudanças na dinâmica demográfica. A imprecisão é maior no caso de pequenas populações. | * Com relação às estimativas da mortalidade infantil, envolve dificuldades metodológicas e imprecisões inerentes às técnicas utilizadas, cujos pressupostos podem não se cumprir, por mudanças na dinâmica demográfica. A imprecisão é maior no caso de pequenas populações. | ||
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Direto: | Direto: | ||
[Número de óbitos de residentes de 0 a 6 dias de idade]÷[Número de nascidos vivos de mães residentes]×1000 | |||
[ | |||
[ | |||
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Aplica-se, sobre a taxa de mortalidade infantil estimada (ver indicador C.1), a proporção de óbitos de | Aplica-se, sobre a taxa de mortalidade infantil estimada (ver indicador C.1), a proporção de óbitos de 0 a 6 dias de vida completos informados no SIM (percentual em relação ao total de óbitos de menores de um ano, excluídos os de idade ignorada). Este método é aplicado para os estados que apresentam cobertura do Sinasc inferior a 90% ou que não atingem o valor de 80% de um índice composto, especialmente criado, que combina a cobertura de óbitos infantis com a regularidade do SIM. | ||
<blockquote>'''''NOTA:''''' RIPSA. Comitê Temático Interdisciplinar (CTI) Natalidade e Mortalidade. Grupo de Trabalho ad hoc. Relatório final (mimeo, 4 páginas). Brasília, 2000. | <blockquote>'''''NOTA:''''' RIPSA. Comitê Temático Interdisciplinar (CTI) Natalidade e Mortalidade. Grupo de Trabalho ad hoc. Relatório final (mimeo, 4 páginas). Brasília, 2000. | ||
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== Dados Estatísticos e Comentários == | == Dados Estatísticos e Comentários == | ||
{| class="wikitable | {| class="wikitable" | ||
| | | colspan="8" |'''Tabnet - Mortalidade Brasil''' | ||
! | |||
!1 | http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?sim/cnv/obt10uf.def | ||
!2 | |||
!3 | '''Óbitos p/Residênc por Região segundo Ano do Óbito''' | ||
!4 | |||
!5 | '''Fx.Etária Menor 1A: 0 a 6 dias''' | ||
! | |||
'''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. | |||
|- | |||
!Ano do Óbito | |||
!1 Região Norte | |||
!2 Região Nordeste | |||
!3 Região Sudeste | |||
!4 Região Sul | |||
!5 Região Centro-Oeste | |||
!Total | |||
|- | |||
|TOTAL | |||
|14.943 | |||
|37.502 | |||
|38.784 | |||
|12.409 | |||
|9.220 | |||
|112.858 | |||
|- | |||
|2015 | |||
|2.574 | |||
|6.792 | |||
|6.944 | |||
|2.229 | |||
|1.637 | |||
|20.176 | |||
|- | |||
|2016 | |||
|2.519 | |||
|6.317 | |||
|6.616 | |||
|1.987 | |||
|1.586 | |||
|19.025 | |||
|- | |||
|2017 | |||
|2.534 | |||
|6.519 | |||
|6.671 | |||
|2.133 | |||
|1.532 | |||
|19.389 | |||
|- | |||
|2018 | |||
|2.564 | |||
|6.235 | |||
|6.410 | |||
|2.093 | |||
|1.564 | |||
|18.866 | |||
|- | |||
|2019 | |||
|2.438 | |||
|5.995 | |||
|6.363 | |||
|2.090 | |||
|1.516 | |||
|18.402 | |||
|- | |||
|2020 | |||
|2.314 | |||
|5.644 | |||
|5.780 | |||
|1.877 | |||
|1.385 | |||
|17.000 | |||
|} | |||
{| class="wikitable" | |||
| colspan="8" |'''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 | |||
|- | |||
!Ano do nascimento | |||
!1 Região Norte | |||
!2 Região Nordeste | |||
!3 Região Sudeste | |||
!4 Região Sul | |||
!5 Região Centro-Oeste | |||
!Total | |||
|- | |||
|TOTAL | |||
| 1.875.691 | |||
|4.872.617 | |||
|6.777.965 | |||
|2.352.826 | |||
|1.444.127 | |||
|17.323.226 | |||
|- | |- | ||
|2015 | |2015 | ||
| | |320.924 | ||
| | |846.374 | ||
| | |1.196.232 | ||
| | |406.529 | ||
| | |247.609 | ||
| | |3.017.668 | ||
| | |||
|- | |- | ||
|2016 | |2016 | ||
| | |307.526 | ||
| | |796.119 | ||
| | |1.127.499 | ||
| | |391.790 | ||
| | |234.866 | ||
|2 | |2.857.800 | ||
|- | |- | ||
|2017 | |2017 | ||
| | |312.682 | ||
| | |817.311 | ||
| | |1.151.832 | ||
| | |397.604 | ||
| | |244.106 | ||
|2 | |2.923.535 | ||
|- | |- | ||
|2018 | |2018 | ||
| | | 319.228 | ||
| | |836.850 | ||
| | |1.147.006 | ||
| | |395.857 | ||
| | |245.991 | ||
|2 | |2.944.932 | ||
|- | |- | ||
|2019 | |2019 | ||
| | |313.696 | ||
| | |805.275 | ||
| | |1.102.997 | ||
| | | 386.097 | ||
|2 | |241.081 | ||
| | |2.849.146 | ||
| | |||
|- | |- | ||
|2020 | |2020 | ||
|2 | |301.635 | ||
| | |770.688 | ||
| | |1.052.399 | ||
| | |374.949 | ||
|2 | |230.474 | ||
| 2.730.145 | |||
|} | |||
{| class="wikitable sortable mw-collapsible" style="text-align:center; vertical-align:bottom;" | |||
|+Taxa de mortalidade neonatal precoce | |||
|- style="font-weight:bold; background-color:#EAECF0; color:#202122;" | |||
! Ano | |||
! 1 Região Norte | |||
! 2 Região Nordeste | |||
! 3 Região Sudeste | |||
! 4 Região Sul | |||
! 5 Região Centro-Oeste | |||
! Total | |||
|- | |- | ||
| | | style="text-align:right; background-color:#F8F9FA; color:#202122;" | 2015 | ||
|2,7 | | 8,0 | ||
|3,0 | | 8,0 | ||
| | | 5,8 | ||
| | | 5,5 | ||
| | | 6,6 | ||
| | | 6,7 | ||
|- | |||
| style="text-align:right; background-color:#F8F9FA; color:#202122;" | 2016 | |||
| 8,2 | |||
| 7,9 | |||
| 5,9 | |||
| 5,1 | |||
| 6,8 | |||
| 6,7 | |||
|- | |||
| style="text-align:right; background-color:#F8F9FA; color:#202122;" | 2017 | |||
| 8,1 | |||
| 8,0 | |||
| 5,8 | |||
| 5,4 | |||
| 6,3 | |||
| 6,6 | |||
|- | |||
| style="text-align:right; background-color:#F8F9FA; color:#202122;" | 2018 | |||
| 8,0 | |||
| 7,5 | |||
| 5,6 | |||
| 5,3 | |||
| 6,4 | |||
| 6,4 | |||
|- | |||
| style="text-align:right; background-color:#F8F9FA; color:#202122;" | 2019 | |||
| 7,8 | |||
| 7,4 | |||
| 5,8 | |||
| 5,4 | |||
| 6,3 | |||
| 6,5 | |||
|- | |||
| style="text-align:right; background-color:#F8F9FA; color:#202122;" | 2020 | |||
| 7,7 | |||
| 7,3 | |||
| 5,5 | |||
| 5,0 | |||
| 6,0 | |||
| 6,2 | |||
|} | |} | ||
== Literatura relacionada == | == Literatura relacionada == | ||
Linha 132: | Linha 286: | ||
A busca <code>"Sudden Infant Death"[Mesh]</code> no sítio [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?sort=date&term=%22Sudden+Infant+Death%22%5BMesh%5D PubMed] resultou, em 9/1/2022, em 7.810 resultados. | A busca <code>"Sudden Infant Death"[Mesh]</code> no sítio [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?sort=date&term=%22Sudden+Infant+Death%22%5BMesh%5D PubMed] resultou, em 9/1/2022, em 7.810 resultados. | ||
= Ficha do indicador para o cientista de dados = | |||
== Método de processamento de dados == | == Método de processamento de dados == | ||
{| class="wikitable sortable mw-collapsible" | {| class="wikitable sortable mw-collapsible" | ||
|+Amostra da tabela <code>sim.do - Sistema de Informação sobre Mortalidade, Declaração de Óbitos</code> | |+Amostra da tabela <code>sim.do - Sistema de Informação sobre Mortalidade, Declaração de Óbitos</code> | ||
Linha 782: | Linha 934: | ||
** De 24 horas e 29 dias: subcampo varia de 01 a 29 (dias); | ** 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); | ** De 1 a menos de 12 meses completos: subcampo varia de 01 a 11 (meses); | ||
** Anos - subcampo varia de 00 a 99; | ** Anos - subcampo varia de 00 a 99; | ||
** 9 - ignorado | |||
</blockquote> | </blockquote> | ||
Linha 1 459: | Linha 1 612: | ||
ROUND(SUM(qt_obito)::numeric/SUM(qt_popref)*1000,1) "Brasil" | ROUND(SUM(qt_obito)::numeric/SUM(qt_popref)*1000,1) "Brasil" | ||
from pri.mv_mortalidade_ano_cartesiano | from pri.mv_mortalidade_ano_cartesiano | ||
where indicador_id = | where indicador_id = 2 | ||
and nu_ano between 2015 and 2021 | and nu_ano between 2015 and 2021 | ||
group by 1 | group by 1 | ||
Linha 1 479: | Linha 1 632: | ||
== Ligações externas == | == 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)] | *[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] | *[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)] | *[https://cieges.conass.org.br/ Centro de Informações Estratégicas para a Gestão do SUS (Cieges)] | ||
*[https://svs.aids.gov.br/daent/acesso-a-informacao/acoes-e-programas/busca-ativa/indicadores-de-saude/mortalidade/ MS SVS Indicadores de mortalidade que utilizam a metodologia do Busca Ativa] | |||
*[https://svs.aids.gov.br/daent/centrais-de-conteudos/publicacoes/saude-brasil/saude-brasil-2017-analise-situacao-saude-desafios-objetivos-desenvolvimento-sustetantavel.pdf SAÚDE BRASIL 2017 Uma análise da situação de saúde e os desafios para o alcance dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável] | |||
== Rastreabilidade == | == Rastreabilidade == | ||
{| class="wikitable" | {| class="wikitable" | ||
Linha 1 488: | Linha 1 643: | ||
|- | |- | ||
|Identificador | |Identificador | ||
| | |2 | ||
|- | |- | ||
|Código RIPSA | |Código RIPSA | ||
|C.1. | |C.1.1 | ||
|- | |- | ||
|Nome RIPSA | |Nome RIPSA | ||
|Taxa de mortalidade neonatal | |Taxa de mortalidade neonatal precoce - C.1.1 | ||
|- | |- | ||
|URL RIPSA | |URL RIPSA | ||
| | |http://fichas.ripsa.org.br/2012/c-1-1/?l=pt_BR | ||
|- | |- | ||
|tabela CIEGES | |tabela CIEGES | ||
|bd_pri.mv_mortalidade_ano_cartesiano | |bd_pri.mv_mortalidade_ano_cartesiano | ||
|} | |} | ||
Edição atual tal como às 21h35min de 2 de fevereiro de 2023
Introdução
A nota técnica Indicador de Saúde descreve o trabalho de processamento e apresentação de dados de Taxa de Mortalidade Infantil (TMI) 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=Taxa_de_mortalidade_neonatal_precoce.
Objetivo
Apresentar parâmetros de interpretação, granularidade e reprodutibilidade do indicador.
Ficha do indicador para o profissional da saúde
Conceituação
Número de óbitos de 0 a 6 dias de vida completos, por mil nascidos vivos, na população residente em determinado espaço geográfico, no ano considerado.
Interpretação
- Estima o risco de um nascido vivo morrer durante a primeira semana de vida.
- Reflete, de maneira geral, as condições socioeconômicas e de saúde da mãe, bem como a inadequada assistência pré-natal, ao parto e ao recém-nascido.
Usos
- Analisar variações populacionais, geográficas e temporais da mortalidade neonatal precoce, identificando tendências e situações de desigualdade que demandem ações e estudos específicos.
- Contribuir na avaliação dos níveis de saúde e de desenvolvimento socioeconômico da população, prestando-se para comparações nacionais e internacionais.
- Subsidiar processos de planejamento, gestão e avaliação de políticas e ações de saúde direcionadas para a atenção pré-natal, ao parto e ao recém-nascido.
Limitações
- Requer correção da subenumeração de óbitos e de nascidos vivos (esta em menor escala), para o cálculo direto da taxa a partir de dados de sistemas de registro contínuo, especialmente nas regiões Norte e Nordeste. Essas circunstâncias impõem o uso de cálculos indiretos, baseados na mortalidade proporcional por idade, em relação à taxa de mortalidade infantil estimada por métodos demográficos específicos.
- A mortalidade neonatal precoce ainda pode estar subestimada pela exclusão de óbitos declarados como natimortos, mas ocorridos, na verdade, pouco após o parto. Esse viés é também uma das causas de subenumeração de nascidos vivos.
- Com relação às estimativas da mortalidade infantil, envolve dificuldades metodológicas e imprecisões inerentes às técnicas utilizadas, cujos pressupostos podem não se cumprir, por mudanças na dinâmica demográfica. A imprecisão é maior no caso de pequenas populações.
Fontes
Ministério da Saúde: Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (Sinasc) e estimativas a partir de métodos demográficos indiretos.
Métodos de Cálculo
Direto:
[Número de óbitos de residentes de 0 a 6 dias de idade]÷[Número de nascidos vivos de mães residentes]×1000
Indireto:
Aplica-se, sobre a taxa de mortalidade infantil estimada (ver indicador C.1), a proporção de óbitos de 0 a 6 dias de vida completos informados no SIM (percentual em relação ao total de óbitos de menores de um ano, excluídos os de idade ignorada). Este método é aplicado para os estados que apresentam cobertura do Sinasc inferior a 90% ou que não atingem o valor de 80% de um índice composto, especialmente criado, que combina a cobertura de óbitos infantis com a regularidade do SIM.
NOTA: RIPSA. Comitê Temático Interdisciplinar (CTI) Natalidade e Mortalidade. Grupo de Trabalho ad hoc. Relatório final (mimeo, 4 páginas). Brasília, 2000.
Categorias Sugeridas para Análise
Unidade geográfica: Brasil, grandes regiões, estados e Distrito Federal.
Dados Estatísticos e Comentários
Tabnet - Mortalidade Brasil
http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?sim/cnv/obt10uf.def Óbitos p/Residênc por Região segundo Ano do Óbito Fx.Etária Menor 1A: 0 a 6 dias Período: 2015-2020 Fonte: MS/SVS/CGIAE - Sistema de Informações sobre Mortalidade - SIM Nota:
| |||||||
Ano do Óbito | 1 Região Norte | 2 Região Nordeste | 3 Região Sudeste | 4 Região Sul | 5 Região Centro-Oeste | Total | |
---|---|---|---|---|---|---|---|
TOTAL | 14.943 | 37.502 | 38.784 | 12.409 | 9.220 | 112.858 | |
2015 | 2.574 | 6.792 | 6.944 | 2.229 | 1.637 | 20.176 | |
2016 | 2.519 | 6.317 | 6.616 | 1.987 | 1.586 | 19.025 | |
2017 | 2.534 | 6.519 | 6.671 | 2.133 | 1.532 | 19.389 | |
2018 | 2.564 | 6.235 | 6.410 | 2.093 | 1.564 | 18.866 | |
2019 | 2.438 | 5.995 | 6.363 | 2.090 | 1.516 | 18.402 | |
2020 | 2.314 | 5.644 | 5.780 | 1.877 | 1.385 | 17.000 |
Tabnet - Nascidos vivos - Brasilhttp://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:
| |||||||
Ano do nascimento | 1 Região Norte | 2 Região Nordeste | 3 Região Sudeste | 4 Região Sul | 5 Região Centro-Oeste | Total | |
---|---|---|---|---|---|---|---|
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 |
Ano | 1 Região Norte | 2 Região Nordeste | 3 Região Sudeste | 4 Região Sul | 5 Região Centro-Oeste | Total |
---|---|---|---|---|---|---|
2015 | 8,0 | 8,0 | 5,8 | 5,5 | 6,6 | 6,7 |
2016 | 8,2 | 7,9 | 5,9 | 5,1 | 6,8 | 6,7 |
2017 | 8,1 | 8,0 | 5,8 | 5,4 | 6,3 | 6,6 |
2018 | 8,0 | 7,5 | 5,6 | 5,3 | 6,4 | 6,4 |
2019 | 7,8 | 7,4 | 5,8 | 5,4 | 6,3 | 6,5 |
2020 | 7,7 | 7,3 | 5,5 | 5,0 | 6,0 | 6,2 |
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
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.
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
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.
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.
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.
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.
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 |
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
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:
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 consultas 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 = 2
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
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)
- MS SVS Indicadores de mortalidade que utilizam a metodologia do Busca Ativa
- SAÚDE BRASIL 2017 Uma análise da situação de saúde e os desafios para o alcance dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Rastreabilidade
atributo | valor |
---|---|
Identificador | 2 |
Código RIPSA | C.1.1 |
Nome RIPSA | Taxa de mortalidade neonatal precoce - C.1.1 |
URL RIPSA | http://fichas.ripsa.org.br/2012/c-1-1/?l=pt_BR |
tabela CIEGES | bd_pri.mv_mortalidade_ano_cartesiano |