Leitos psiquiátricos em hospitais gerais por mil habitantes: mudanças entre as edições
(Sem diferença)
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Edição das 15h02min de 3 de fevereiro de 2023
Introdução
A nota técnica de indicador descreve o trabalho de processamento e apresentação de dados de Leitos psiquiátricos e/ou saúde mental em hospitais gerais (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_e/ou_sa%C3%BAde_mental_em_hospitais_gerais_(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
Media anual de leitos de internação clínicos de saúde mental, outras especialidades - psiquiatria ou hospital/dia saúde mental, por cem mil habitantes residentes, em determinado espaço geográfico, no ano considerado.
Interpretação
- Mede a relação entre a oferta de leitos leitos de internação clínicos de saúde mental, outras especialidades - psiquiatria ou hospital/dia saúde mental 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 de leitos de internação clínicos de saúde mental, outras especialidades - psiquiatria ou hospital/dia saúde mental pelo SUS, segundo a esfera administrativa, identificando situações de desigualdade e tendências que demandem ações e estudos específicos.
- Subsidiar processos de planejamento, gestão e avaliação de políticas públicas voltadas para a assistência médico-hospitalar de responsabilidade do SUS.
Limitações
- Inclui a demanda hospitalar por parte de pessoas não residentes, alterando a relação de proporcionalidade dos leitos disponíveis para a população residente.
Fontes
Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção Especializada à Saúde (SEAS): 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 de internação clínicos de saúde mental, outras especialidades - psiquiatria ou hospital/dia saúde mental]÷[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 5) 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 - BRASIL
http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/leiintbr.def Quantidade existente por Região segundo Ano/mês compet. Tipo de Estabelecimento: HOSPITAL GERAL Especialidade detalhada: ..Psiquiatria Período: 2020
Fonte: Ministério da Saúde - Cadastro Nacional dos Estabelecimentos de Saúde do Brasil - CNES Nota: A partir do processamento de junho de 2012, houve mudança na classificação da natureza e esfera dos estabelecimentos. Com isso, temos que:
| |||||||
Ano/mês compet. | 1 Região Norte | 2 Região Nordeste | 3 Região Sudeste | 4 Região Sul | 5 Região Centro-Oeste | Total | |
---|---|---|---|---|---|---|---|
2020/Jan | 235 | 618 | 1.613 | 2.523 | 329 | 5.318 | |
2020/Fev | 237 | 636 | 1.606 | 2.537 | 329 | 5.345 | |
2020/Mar | 237 | 643 | 1.632 | 2.533 | 325 | 5.370 | |
2020/Abr | 236 | 641 | 1.636 | 2.520 | 323 | 5.356 | |
2020/Mai | 237 | 650 | 1.723 | 2.491 | 326 | 5.427 | |
2020/Jun | 238 | 625 | 1.727 | 2.482 | 345 | 5.417 | |
2020/Jul | 239 | 631 | 1.687 | 2.475 | 344 | 5.376 | |
2020/Ago | 241 | 641 | 1.667 | 2.582 | 312 | 5.443 | |
2020/Set | 241 | 688 | 1.671 | 2.582 | 312 | 5.494 | |
2020/Out | 241 | 649 | 1.681 | 2.582 | 312 | 5.465 | |
2020/Nov | 245 | 635 | 1.672 | 2.594 | 310 | 5.456 | |
2020/Dez | 245 | 635 | 1.676 | 2.577 | 310 | 5.443 |
ano | 1 Região Norte | 2 Região Nordeste | 3 Região Sudeste | 4 Região Sul | 5 Região Centro-Oeste | Total |
2015 | 500 | 8302 | 23605 | 9072 | 3389 | 44868 |
2016 | 503 | 8063 | 21440 | 8932 | 3402 | 42340 |
2017 | 505 | 7793 | 19923 | 8909 | 3544 | 40673 |
2018 | 454 | 7514 | 18637 | 8871 | 3620 | 39096 |
2019 | 456 | 7240 | 17458 | 9058 | 3583 | 37795 |
2020 | 472 | 7464 | 16104 | 9190 | 3349 | 36579 |
2021 | 515 | 7522 | 16209 | 8977 | 3625 | 36848 |
2022 | 519 | 7387 | 15662 | 8847 | 4019 | 36433 |
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:
| |||||||
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 |
Ano | 1 Região Norte | 2 Região Nordeste | 3 Região Sudeste | 4 Região Sul | 5 Região Centro-Oeste | Total |
2015 | 2,9 | 14,9 | 27,5 | 31,2 | 21,9 | 22,1 |
2016 | 2,8 | 14,4 | 24,8 | 30,5 | 21,7 | 20,6 |
2017 | 2,8 | 13,8 | 22,9 | 30,2 | 22,3 | 19,7 |
2018 | 2,5 | 13,2 | 21,2 | 29,8 | 22,5 | 18,8 |
2019 | 2,5 | 12,7 | 19,8 | 30,2 | 22,0 | 18,0 |
2020 | 2,5 | 13,0 | 18,1 | 30,4 | 20,3 | 17,3 |
2021 | 2,7 | 13,0 | 18,1 | 29,5 | 21,7 | 17,3 |
2022 | 2,7 | 12,8 | 17,5 | 29,1 | 24,1 | 17,1 |
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
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, qtinst19
, qtinst20
, qtinst21
, qtinst22
, qtinst23
, qtinst24
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, qtinst26
, qtinst27
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, atendamb
, qtinst31
, qtinst32
, qtinst33
, centrcir
, qtinst34
, qtinst35
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, centrobs
, qtleit05
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, qtleit08
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, qtleit21
, qtleit22
, qtleit23
, qtleit32
, qtleit34
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, 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
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, comiss02
, comiss03
, comiss04
, comiss05
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, comiss10
, comiss11
, comiss12
, comissao
, ap01cv01
, ap01cv02
, ap01cv05
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, ap01cv03
, ap01cv04
, ap02cv01
, ap02cv02
, ap02cv05
, ap02cv06
, ap02cv03
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, ap03cv05
, ap03cv06
, ap03cv03
, ap03cv04
, ap04cv01
, ap04cv02
, ap04cv05
, ap04cv06
, ap04cv03
, ap04cv04
, ap05cv01
, ap05cv02
, ap05cv05
, ap05cv06
, ap05cv03
, ap05cv04
, ap06cv01
, ap06cv02
, ap06cv05
, ap06cv06
, ap06cv03
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, 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 |
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2490935 | 2 | 1 | 3 | 2 | 0 | 2 | 0 | 421312 | 421830 | 201312 |
2206528 | [NULL] | 2 | 33 | 26 | 0 | 12 | 14 | 311705 | 316720 | 201705 |
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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.
with subset as (
select st.codufmun as co_municipio_ibge,
left(st.competen::text,4)::int as nu_ano,
count(distinct st.cnes) qt_estabelecimentos,
count(distinct st.competen) qt_meses,
sum(lt.qt_exist) qt_existente,
sum(lt.qt_sus) qt_sus
from cnes.st st
left join cnes.lt lt
on st.cnes = lt.cnes
and st.competen = lt.competen
where codleito = 47
and tp_unid = 5
and st.competen > 201500
group by 1,2
)
select T.sg_regiao_brasil as região,
nu_ano as ano,
sum(qt_estabelecimentos) estabelecimentos,
round(sum(qt_existente)) qt_existente_ano,
round(sum(qt_sus)) qt_sus_ano,
max(qt_meses) qt_meses,
round(sum(qt_existente)::numeric/max(qt_meses)) qt_existente_mes,
round(sum(qt_sus)::numeric/max(qt_meses)) qt_sus_mes,
sum(P.pop) qt_populacao,
round(sum(qt_existente)::numeric/max(qt_meses)/sum(pop)*1000,1) qt_existente_mes_1000hab,
round(sum(qt_sus)::numeric/max(qt_meses)/sum(pop)*1000,1) qt_sus_mes_1000hab
from subset
left join bd_geral.td_territorio T
on subset.co_municipio_ibge = T.co_municipio_ibge
left join bd_geral.tf_populacao_cgiae_ftp P
on subset.co_municipio_ibge = P.cod_mun
and subset.nu_ano = P.ano
-- where subset.nu_ano between 2016 and 2020
group by 1,2
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)
- Dicionário de dados do CNES
Rastreabilidade
atributo | valor |
---|---|
Identificador | 6 |
Código RIPSA | E.3.1 |
Nome RIPSA | Nº de leitos psiquiátricos em hospitais gerais |
URL RIPSA | |
tabela CIEGES | bd_pri.mv_leitos_psiquiatricos_mun_cartesiano |