Leitos de internação por mil habitantes: mudanças entre as edições

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Linha 19: Linha 19:
== Conceituação ==
== Conceituação ==


Número de leitos hospitalares existentes, por mil habitantes residentes, em determinado espaço geográfico, no ano considerado.
Número de leitos gerais existentes, por mil habitantes residentes, em determinado espaço geográfico, no ano considerado.
 
Leitos gerais são complementares, obstétrico, pediátrico e Hospital/DIA.
 
Importante salientar que no tabnet não existe a classificação leitos gerais, sendo derivado de outras categorias.


Os leitos de internação são tipificados no tabnet como:
Os leitos de internação são tipificados no tabnet como:
Linha 108: Linha 112:
|12.392
|12.392
|}
|}
Os leitos complementares são tipificados no tabnet como:
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
| colspan="8" |CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS DE INTERNAÇÃO - BRASIL
| colspan="8" |
 
= CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS COMPLEMENTARES - BRASIL =
http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/leiintbr.def
http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/leiutibr.def<nowiki/>Quantidade Não SUS por Região segundo Leitos complementares
 
Quantidade existente por Região segundo Especialidade detalhada
 
Período: Dez/2022
Período: Dez/2022
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
Nota:
Nota:


Linha 130: Linha 127:
* 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".
|-
|-
!Especialidade detalhada
!Leitos complementares
!1 Região Norte
!1 Região Norte
!2 Região Nordeste
!2 Região Nordeste
Linha 139: Linha 136:
|-
|-
|TOTAL
|TOTAL
|33.056
|1.862
|122.718
|7.032
|180.753
|19.435
|72.062
|3.530
|40.096
|4.159
|448.685
|36.018
|-
|Unidade intermediária neonatal
|6
|14
| -
|1
|3
|24
|-
|Unidade isolamento
|81
|180
|653
|145
|312
|1.371
|-
|-
|CIRÚRGICOS
|UTI adulto I
|8.471
|289
|31.293
|873
|47.557
|4.429
|18.335
|352
|11.381
|745
|117.037
|6.688
|-
|-
|..Buco maxilo facial
|UTI adulto II
|83
|762
|370
|3.116
|433
|4.762
|167
|1.230
|116
|1.439
|1.169
|11.309
|-
|-
|..Cardiologia
|UTI adulto III
|203
|95
|1.097
|526
|2.057
|2.251
|1.098
|685
|502
|259
|4.957
|3.816
|-
|-
|..Cirurgia geral
|UTI pediátrica I
|4.274
|50
|16.273
|97
|25.164
|692
|9.256
|19
|4.701
|152
|59.668
|1.010
|-
|-
|..Endocrinologia
|UTI pediátrica II
|26
|80
|62
|308
|159
|656
|63
|124
|45
|154
|355
|1.322
|-
|-
|..Gastroenterologia
|UTI pediátrica III
|77
|4
|381
|54
|928
|390
|375
|79
|164
|33
|1.925
|560
|-
|-
|..Ginecologia
|UTI neonatal I
|694
|94
|1.620
|285
|2.571
|1.199
|846
|105
|1.084
|81
|6.815
|1.764
|-
|-
|..Nefrologia/urologia
|UTI neonatal II
|193
|153
|780
|449
|1.459
|1.250
|463
|246
|375
|306
|3.270
|2.404
|-
|-
|..Neurocirurgia
|UTI neonatal III
|379
|5
|1.357
|57
|1.861
|538
|802
|116
|516
|85
|4.915
|801
|-
|-
|..Oftalmologia
|UTI de Queimados
|159
| -
|809
|4
|1.050
|56
|398
|8
|412
|15
|2.828
|83
|-
|-
|..Oncologia
|UTI coronariana tipo II -UCO tipo II
|283
|11
|1.350
|146
|2.033
|480
|963
|26
|389
|137
|5.018
|800
|-
|..Ortopedia/traumatologia
|1.744
|5.600
|6.601
|2.617
|2.232
|18.794
|-
|-
|..Otorrinolaringologia
|UTI coronariana tipo III - UCO tipo III
|80
|21
|416
|61
|879
|188
|415
|10
|208
|52
|1.998
|332
|-
|-
|..Plástica
|Unidade de cuidados intermed neonatal convencional
|117
|514
|1.176
|382
|384
|2.573
|-
|..Toráxica
|73
|277
|432
|218
|125
|125
|1.125
|490
|-
|608
|..Transplante
|170
|37
|187
|282
|1.580
|673
|241
|77
|1.310
|-
|..Queimado Adulto
|34
|72
|72
|21
|33
|232
|-
|-
|..Queimado Pediátrico
|Unidade de cuidados intermed neonatal canguru
|41
|194
|114
|15
|15
|33
|79
|9
|443
|10
|18
|85
|-
|-
|CLÍNICOS
|Unidade de cuidados intermed pediatrico
|13.049
|1
|47.033
|36
|69.940
|29.829
|14.178
|174.029
|-
|..AIDS
|95
|355
|924
|287
|86
|86
|1.747
|16
|42
|181
|-
|-
|..Cardiologia
|Unidade de cuidados intermed adulto
|352
|44
|2.020
|2.791
|1.447
|965
|7.575
|-
|..Clínica geral
|11.153
|37.888
|54.256
|22.783
|10.838
|136.918
|-
|..Dermatologia
|35
|77
|245
|116
|52
|525
|-
|..Geriatria
|142
|142
|482
|1.083
|1.127
|183
|261
|78
|146
|1.530
|2.158
|}
|-
 
|..Hansenologia
== Interpretação ==
|20
 
|18
* Mede a relação entre a oferta de leitos gerais conveniados ou contratados pelo SUS e a população residente na mesma área geográfica.
|119
* 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.
|34
 
|17
== Usos ==
|208
 
|-
* Analisar variações geográficas e temporais da oferta de leitos hospitalares pelo SUS, segundo a esfera administrativa, identificando situações de desigualdade e tendências que demandem ações e estudos específicos.
|..Hematologia
* Subsidiar processos de planejamento, gestão e avaliação de políticas públicas voltadas para a assistência médico-hospitalar de responsabilidade do SUS.
|61
 
|325
== Limitações ==
|841
 
|256
* Exclui os leitos existentes em hospitais privados sem vínculo com o SUS, embora o indicador se refira à população total.
|153
* Inclui a demanda hospitalar por parte de pessoas não residentes, alterando a relação de proporcionalidade dos leitos disponíveis para a população residente.
|1.636
* Inexistem padrões nacionais ou internacionais validados para análises comparativas, pois o indicador expressa uma combinação de fatores inerentes a realidades regionais ou locais distintas.
|-
* Até 2003, o indicador tinha como fonte os hospitais participantes do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS); a partir de 2005, passa a ser utilizado o Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES). Esta mudança de fonte pode ter introduzido descontinuidades nos valores dos indicadores.
|..Nefro/urologia
* Critérios administrativos, como a manutenção efetuada em 2002, eliminando do cadastro hospitais que não mais apresentavam Autorizações de Internações Hospitalares (AIH), podem provocar quebras na série histórica do indicador.
|217
* Até 2003, os hospitais com atividades de ensino e pesquisa eram classificados como “universitários”, independentemente de sua vinculação ou não a universidades, não discriminando se públicos ou privados. Com a implantação do CNES, esta categoria foi extinta, sendo os hospitais universitários reclassificados como públicos ou privados, também gerando descontinuidade no indicador.
|662
 
|1.313
== Fontes ==
|522
 
|375
Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção à Saúde (SAS): 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.
|3.089
 
|-
== Métodos de Cálculo ==
|..Neonatologia
 
|177
[Média anual do número mensal de leitos hospitalares existentes]÷[População total residente]×1000
|681
== Categorias Sugeridas para Análise ==
|1.359
 
|282
Unidade geográfica: Brasil, grandes regiões, estados, Distrito Federal, regiões metropolitanas e municípios das capitais.
|178
Tipo de leito: existentes SUS, existentes não-SUS, total.
|2.677
Esfera administrativa: federal, estadual, municipal e privado.
|-
Tipo de prestador: público, privado e filantrópico.
|..Neurologia
 
|174
== Dados Estatísticos e Comentários ==
|1.558
 
|1.480
{| class="wikitable"
|891
| colspan="8" |CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS DE INTERNAÇÃO - BRASIL
|385
 
|4.488
Quantidade SUS por Região segundo Ano/mês compet.
|-
 
|..Oncologia
Especialidade: Obstétrico, Pediátrico, Hospital/DIA
|291
 
|1.578
Período: 2020
|2.830
 
|1.323
 
|499
http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/leiintbr.def
|6.521
 
|-
 
|..Pneumologia
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.
|197
 
|586
Fonte: Ministério da Saúde - Cadastro Nacional dos Estabelecimentos de Saúde do Brasil - CNES
|1.193
 
|530
Nota:
|239
 
|2.745
A partir do processamento de junho de 2012, houve mudança na classificação da natureza e esfera dos estabelecimentos. Com isso, temos que:
|-
 
|..Saúde Mental
* Até maio de 2012 estas informações estão disponíveis como "Natureza" e "Esfera Administrativa".
|127
* De junho de 2012 a outubro de 2015, estão disponíveis tanto como "Natureza" e "Esfera Administrativa", como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
|725
* A partir de novembro de 2015, estão disponíveis como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
|1.444
 
|1.075
|223
|3.594
|-
|..Queimado Adulto
|5
|49
|16
|11
|17
|98
|-
|..Queimado Pediátrico
|3
|29
|2
|11
|5
|50
|-
|OBSTÉTRICOS
|5.375
|16.634
|17.744
|6.867
|4.694
|51.314
|-
|..Obstetrícia Cirúrgica
|2.103
|7.064
|10.326
|3.683
|2.579
|25.755
|-
|..Obstetrícia Clínica
|3.272
|9.570
|7.418
|3.184
|2.115
|25.559
|-
|PEDIÁTRICOS
|5.008
|15.926
|15.498
|6.256
|4.215
|46.903
|-
|..Pediatria Clínica
|4.484
|14.303
|13.312
|5.520
|3.709
|41.328
|-
|..Pediatria Cirúrgica
|524
|1.623
|2.186
|736
|506
|5.575
|-
|OUTRAS ESPECIALIDADES
|709
|8.862
|23.630
|9.125
|4.684
|47.010
|-
|-
|..Crônicos
!Ano/mês compet.
|134
!1 Região Norte
|1.259
!2 Região Nordeste
|7.385
!3 Região Sudeste
|929
!4 Região Sul
|744
!5 Região Centro-Oeste
|10.451
!Total
|-
|-
|..Psiquiatria
|2020/Jan
|370
|8.823
|5.744
|29.730
|12.702
|25.230
|7.404
|11.298
|3.400
|6.650
|29.620
|81.731
|-
|..Reabilitação
|49
|1.024
|1.712
|319
|298
|3.402
|-
|..Tisiologia
|50
|279
|662
|169
|56
|1.216
|-
|-
|..Acolhimento Noturno
|2020/Fev
|106
|8.830
|556
|29.715
|1.169
|25.234
|304
|11.298
|186
|6.646
|2.321
|81.723
|-
|-
|HOSPITAL/DIA
|2020/Mar
|444
|8.849
|2.970
|29.625
|6.384
|25.301
|1.650
|11.259
|944
|6.586
|12.392
|81.620
|-
|-
|..Cirúrgicos/Diagnóstico/Terapêutico
|2020/Abr
|341
|8.861
|2.071
|29.418
|4.680
|25.248
|1.033
|11.202
|490
|6.599
|8.615
|81.328
|-
|-
|..AIDS
|2020/Mai
|54
|8.934
|96
|29.314
|181
|25.292
|101
|11.077
|42
|6.642
|474
|81.259
|-
|-
|..Fibrose Cística
|2020/Jun
|2
|8.850
|10
|29.269
|6
|25.229
|3
|11.021
|2
|6.701
|23
|81.070
|-
|..Intercorrência Pós-Transplante
|4
|35
|158
|57
|35
|289
|-
|-
|..Geriatria
|2020/Jul
|6
|8.877
|6
|29.412
|83
|25.131
|10
|10.965
|3
|6.707
|108
|81.092
|-
|-
|..Saúde Mental
|2020/Ago
|37
|8.878
|752
|29.371
|1.276
|25.097
|446
|10.919
|372
|6.691
|2.883
|80.956
|}
|-
 
|2020/Set
== Interpretação ==
|8.835
 
|29.404
* Mede a relação entre a oferta de leitos hospitalares conveniados ou contratados pelo SUS e a população residente na mesma área geográfica. Não inclui os leitos privados sem vínculo com o SUS.
|25.145
* 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.
|10.885
 
|6.714
== Usos ==
|80.983
 
|-
* Analisar variações geográficas e temporais da oferta de leitos hospitalares pelo SUS, segundo a esfera administrativa, identificando situações de desigualdade e tendências que demandem ações e estudos específicos.
|2020/Out
* Subsidiar processos de planejamento, gestão e avaliação de políticas públicas voltadas para a assistência médico-hospitalar de responsabilidade do SUS.
|8.823
 
|29.547
== Limitações ==
|25.245
 
|10.848
* Exclui os leitos existentes em hospitais privados sem vínculo com o SUS, embora o indicador se refira à população total.
|6.715
* Inclui a demanda hospitalar por parte de pessoas não residentes, alterando a relação de proporcionalidade dos leitos disponíveis para a população residente.
|81.178
* Inexistem padrões nacionais ou internacionais validados para análises comparativas, pois o indicador expressa uma combinação de fatores inerentes a realidades regionais ou locais distintas.
|-
* Até 2003, o indicador tinha como fonte os hospitais participantes do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS); a partir de 2005, passa a ser utilizado o Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES). Esta mudança de fonte pode ter introduzido descontinuidades nos valores dos indicadores.
|2020/Nov
* Critérios administrativos, como a manutenção efetuada em 2002, eliminando do cadastro hospitais que não mais apresentavam Autorizações de Internações Hospitalares (AIH), podem provocar quebras na série histórica do indicador.
|8.780
* Até 2003, os hospitais com atividades de ensino e pesquisa eram classificados como “universitários”, independentemente de sua vinculação ou não a universidades, não discriminando se públicos ou privados. Com a implantação do CNES, esta categoria foi extinta, sendo os hospitais universitários reclassificados como públicos ou privados, também gerando descontinuidade no indicador.
|29.501
|25.211
|10.815
|6.704
|81.011
|-
|2020/Dez
|8.755
|29.418
|25.256
|10.797
|6.778
|81.004
|}
{| class="wikitable"
| colspan="7" |CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS DE INTERNAÇÃO - BRASIL


== Fontes ==


Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção à Saúde (SAS): 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.
http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/deftohtm.exe?cnes/cnv/leiintbr.def


== Métodos de Cálculo ==
[Média anual do número mensal de leitos hospitalares existentes]÷[População total residente]×1000
== 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 ==


 
Quantidade Não SUS por Região segundo Ano/mês compet.
{| class="wikitable"
| colspan="8" |CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS DE INTERNAÇÃO - BRASIL
 
Quantidade SUS por Região segundo Ano/mês compet.


Especialidade: Obstétrico, Pediátrico, Hospital/DIA
Especialidade: Obstétrico, Pediátrico, Hospital/DIA


Período: 2020
Período: 2020
http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/leiintbr.def




Linha 642: Linha 489:
|-
|-
|2020/Jan
|2020/Jan
|8.823
|1.781
|29.730
|5.701
|25.230
|13.528
|11.298
|4.790
|6.650
|2.989
|81.731
|28.789
|-
|-
|2020/Fev
|2020/Fev
|8.830
|1.775
|29.715
|5.776
|25.234
|13.597
|11.298
|4.838
|6.646
|3.054
|81.723
|29.040
|-
|-
|2020/Mar
|2020/Mar
|8.849
|1.830
|29.625
|5.717
|25.301
|13.592
|11.259
|4.895
|6.586
|3.002
|81.620
|29.036
|-
|-
|2020/Abr
|2020/Abr
|8.861
|1.810
|29.418
|5.696
|25.248
|13.720
|11.202
|4.791
|6.599
|3.003
|81.328
|29.020
|-
|-
|2020/Mai
|2020/Mai
|8.934
|1.748
|29.314
|5.576
|25.292
|13.743
|11.077
|4.755
|6.642
|2.986
|81.259
|28.808
|-
|-
|2020/Jun
|2020/Jun
|8.850
|1.779
|29.269
|5.606
|25.229
|13.523
|11.021
|4.772
|6.701
|2.945
|81.070
|28.625
|-
|-
|2020/Jul
|2020/Jul
|8.877
|1.697
|29.412
|5.748
|25.131
|13.717
|10.965
|4.772
|6.707
|2.903
|81.092
|28.837
|-
|-
|2020/Ago
|2020/Ago
|8.878
|1.759
|29.371
|5.767
|25.097
|13.753
|10.919
|4.765
|6.691
|2.894
|80.956
|28.938
|-
|-
|2020/Set
|2020/Set
|8.835
|1.751
|29.404
|5.868
|25.145
|13.968
|10.885
|4.751
|6.714
|2.884
|80.983
|29.222
|-
|-
|2020/Out
|2020/Out
|8.823
|1.760
|29.547
|5.880
|25.245
|13.924
|10.848
|4.731
|6.715
|2.879
|81.178
|29.174
|-
|-
|2020/Nov
|2020/Nov
|8.780
|1.763
|29.501
|5.841
|25.211
|13.875
|10.815
|4.697
|6.704
|2.863
|81.011
|29.039
|-
|-
|2020/Dez
|2020/Dez
|8.755
|1.797
|29.418
|5.841
|25.256
|13.890
|10.797
|4.679
|6.778
|2.869
|81.004
|29.076
|}
|}
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
| colspan="7" |CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS DE INTERNAÇÃO - BRASIL
| colspan="8" |CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS COMPLEMENTARES - BRASIL


Quantidade SUS por Região segundo Ano/mês compet.


http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/deftohtm.exe?cnes/cnv/leiintbr.def
Período: 2020




Quantidade Não SUS por Região segundo Ano/mês compet.
http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/leiutibr.def


Especialidade: Obstétrico, Pediátrico, Hospital/DIA
Período: 2020
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
Linha 762: Linha 604:
* De junho de 2012 a outubro de 2015, estão disponíveis tanto como "Natureza" e "Esfera Administrativa", como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
* De junho de 2012 a outubro de 2015, estão disponíveis tanto como "Natureza" e "Esfera Administrativa", como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
* 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".


|-
|-
Linha 771: Linha 614:
!5 Região Centro-Oeste
!5 Região Centro-Oeste
!Total
!Total
|-
| colspan="8" |
|-
|-
|2020/Jan
|2020/Jan
|1.781
|2.610
|5.701
|7.558
|13.528
|14.074
|4.790
|5.530
|2.989
|2.224
|28.789
|31.996
|-
|-
|2020/Fev
|2020/Fev
|1.775
|2.605
|5.776
|7.575
|13.597
|14.076
|4.838
|5.518
|3.054
|2.242
|29.040
|32.016
|-
|-
|2020/Mar
|2020/Mar
|1.830
|2.637
|5.717
|7.731
|13.592
|14.324
|4.895
|5.450
|3.002
|2.265
|29.036
|32.407
|-
|-
|2020/Abr
|2020/Abr
|1.810
|2.930
|5.696
|8.801
|13.720
|15.517
|4.791
|5.731
|3.003
|2.556
|29.020
|35.535
|-
|-
|2020/Mai
|2020/Mai
|1.748
|3.374
|5.576
|9.930
|13.743
|17.622
|4.755
|6.549
|2.986
|3.019
|28.808
|40.494
|-
|-
|2020/Jun
|2020/Jun
|1.779
|3.560
|5.606
|10.701
|13.523
|18.147
|4.772
|6.986
|2.945
|3.139
|28.625
|42.533
|-
|-
|2020/Jul
|2020/Jul
|1.697
|3.511
|5.748
|10.955
|13.717
|19.632
|4.772
|7.308
|2.903
|3.196
|28.837
|44.602
|-
|-
|2020/Ago
|2020/Ago
|1.759
|3.280
|5.767
|10.951
|13.753
|19.453
|4.765
|7.283
|2.894
|3.272
|28.938
|44.239
|-
|-
|2020/Set
|2020/Set
|1.751
|3.242
|5.868
|10.509
|13.968
|19.118
|4.751
|7.153
|2.884
|3.342
|29.222
|43.364
|-
|-
|2020/Out
|2020/Out
|1.760
|3.204
|5.880
|9.960
|13.924
|18.296
|4.731
|7.190
|2.879
|3.507
|29.174
|42.157
|-
|-
|2020/Nov
|2020/Nov
|1.763
|3.278
|5.841
|9.868
|13.875
|17.957
|4.697
|7.215
|2.863
|3.459
|29.039
|41.777
|-
|-
|2020/Dez
|2020/Dez
|1.797
|3.405
|5.841
|10.567
|13.890
|19.151
|4.679
|7.681
|2.869
|3.438
|29.076
|44.242
|}
|}
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
| colspan="8" |CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS COMPLEMENTARES - BRASIL
| colspan="8" |CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS COMPLEMENTARES - BRASIL


Quantidade SUS por Região segundo Ano/mês compet.
Quantidade Não SUS por Região segundo Ano/mês compet.


Período: 2020
Período: 2020
Linha 898: Linha 743:
!5 Região Centro-Oeste
!5 Região Centro-Oeste
!Total
!Total
|-
| colspan="8" |
|-
|-
|2020/Jan
|2020/Jan
|2.610
|1.179
|7.558
|4.623
|14.074
|15.319
|5.530
|2.871
|2.224
|3.064
|31.996
|27.056
|-
|-
|2020/Fev
|2020/Fev
|2.605
|1.163
|7.575
|4.664
|14.076
|15.825
|5.518
|2.919
|2.242
|3.108
|32.016
|27.679
|-
|-
|2020/Mar
|2020/Mar
|2.637
|1.251
|7.731
|6.695
|14.324
|19.075
|5.450
|4.298
|2.265
|3.642
|32.407
|34.961
|-
|-
|2020/Abr
|2020/Abr
|2.930
|1.700
|8.801
|7.535
|15.517
|22.047
|5.731
|4.398
|2.556
|3.612
|35.535
|39.292
|-
|-
|2020/Mai
|2020/Mai
|3.374
|1.758
|9.930
|7.352
|17.622
|21.796
|6.549
|3.755
|3.019
|3.973
|40.494
|38.634
|-
|-
|2020/Jun
|2020/Jun
|3.560
|1.950
|10.701
|7.207
|18.147
|22.899
|6.986
|3.706
|3.139
|4.054
|42.533
|39.816
|-
|-
|2020/Jul
|2020/Jul
|3.511
|2.302
|10.955
|7.651
|19.632
|23.167
|7.308
|4.225
|3.196
|4.807
|44.602
|42.152
|-
|-
|2020/Ago
|2020/Ago
|3.280
|2.837
|10.951
|7.923
|19.453
|23.705
|7.283
|4.361
|3.272
|4.912
|44.239
|43.738
|-
|-
|2020/Set
|2020/Set
|3.242
|2.808
|10.509
|8.374
|19.118
|24.148
|7.153
|4.484
|3.342
|4.995
|43.364
|44.809
|-
|-
|2020/Out
|2020/Out
|3.204
|2.823
|9.960
|8.767
|18.296
|24.771
|7.190
|4.306
|3.507
|4.911
|42.157
|45.578
|-
|-
|2020/Nov
|2020/Nov
|3.278
|2.653
|9.868
|8.798
|17.957
|24.838
|7.215
|4.422
|3.459
|4.889
|41.777
|45.600
|-
|-
|2020/Dez
|2020/Dez
|3.405
|2.551
|10.567
|8.167
|19.151
|24.022
|7.681
|4.082
|3.438
|4.953
|44.242
|43.775
|}
|}
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
| colspan="8" |CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS COMPLEMENTARES - BRASIL
| colspan="8" |'''POPULAÇÃO RESIDENTE - ESTUDO DE ESTIMATIVAS POPULACIONAIS POR MUNICÍPIO, IDADE E SEXO 2000-2021 - BRASIL'''


Quantidade Não SUS por Região segundo Ano/mês compet.
http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?ibge/cnv/popsvsbr.def


Período: 2020
'''População residente por Região segundo Ano'''


'''Período: 2015-2021'''


http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/leiutibr.def


Fonte:


Fonte: Ministério da Saúde - Cadastro Nacional dos Estabelecimentos de Saúde do Brasil - CNES
* 2000 a 2021 – Estimativas preliminares elaboradas pelo Ministério da Saúde/SVS/DASNT/CGIAE
 
|-
Nota:
!Ano
 
!1 Região Norte
A partir do processamento de junho de 2012, houve mudança na classificação da natureza e esfera dos estabelecimentos. Com isso, temos que:
!2 Região Nordeste
 
* Até maio de 2012 estas informações estão disponíveis como "Natureza" e "Esfera Administrativa".
* De junho de 2012 a outubro de 2015, estão disponíveis tanto como "Natureza" e "Esfera Administrativa", como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
* A partir de novembro de 2015, estão disponíveis como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
 
 
|-
!Ano/mês compet.
!1 Região Norte
!2 Região Nordeste
!3 Região Sudeste
!3 Região Sudeste
!4 Região Sul
!4 Região Sul
Linha 1 028: Linha 863:
!Total
!Total
|-
|-
|2020/Jan
|2015
|1.179
|17.458.469
|4.623
|55.828.194
|15.319
|85.679.246
|2.871
|29.067.145
|3.064
|15.442.629
|27.056
|203.475.683
|-
|-
|2020/Fev
|2016
|1.163
|17.691.399
|4.664
|56.138.510
|15.825
|86.367.683
|2.919
|29.300.208
|3.108
|15.658.787
|27.679
|205.156.587
|-
|-
|2020/Mar
|2017
|1.251
|17.929.800
|6.695
|56.442.149
|19.075
|87.035.037
|4.298
|29.526.869
|3.642
|15.870.886
|34.961
|206.804.741
|-
|-
|2020/Abr
|2018
|1.700
|18.182.253
|7.535
|56.760.780
|22.047
|87.711.946
|4.398
|29.754.036
|3.612
|16.085.885
|39.292
|208.494.900
|-
|-
|2020/Mai
|2019
|1.758
|18.430.980
|7.352
|57.071.654
|21.796
|88.371.433
|3.755
|29.975.984
|3.973
|16.297.074
|38.634
|210.147.125
|-
|-
|2020/Jun
|2020
|1.950
|18.672.591
|7.207
|57.374.243
|22.899
|89.012.240
|3.706
|30.192.315
|4.054
|16.504.303
|39.816
|211.755.692
|-
|-
|2020/Jul
|2021
|2.302
|18.906.962
|7.651
|57.667.842
|23.167
|89.632.912
|4.225
|30.402.587
|4.807
|16.707.336
|42.152
|213.317.639
|}
{| class="wikitable sortable mw-collapsible"
|+Leitos hospitalares por mil habitantes em 2020
|'''Categoria'''
|'''1 Região Norte'''
|'''2 Região Nordeste'''
|'''3 Região Sudeste'''
|'''4 Região Sul'''
|'''5 Região Centro-Oeste'''
|'''Total'''
|-
|-
|2020/Ago
|média de leitos
|2.837
|31.355
|7.923
|107.922
|23.705
|149.473
|4.361
|62.644
|4.912
|33.078
|43.738
|384.472
|-
|-
|2020/Set
|população
|2.808
|18.672.591
|8.374
|57.374.243
|24.148
|89.012.240
|4.484
|30.192.315
|4.995
|16.504.303
|44.809
|211.755.692
|-
|-
|2020/Out
|leitos por mil habitantes
|2.823
|1,7
|8.767
|1,9
|24.771
|1,7
|4.306
|2,1
|4.911
|2,0
|45.578
|1,8
|-
|2020/Nov
|2.653
|8.798
|24.838
|4.422
|4.889
|45.600
|-
|2020/Dez
|2.551
|8.167
|24.022
|4.082
|4.953
|43.775
|}
|}


{| class="wikitable"
== Literatura relacionada ==
| colspan="8" |'''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
A busca <code>&quot;Beds&quot;[Mesh]</code> no sítio [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?sort=date&term=%22Sudden+Infant+Death%22%5BMesh%5D PubMed] resultou, em 12/1/2022, em 4.588 resultados.


'''População residente por Região segundo Ano'''
= Ficha do indicador para o cientista de dados =
 
== Método de processamento de dados ==
Código [https://pt.wikipedia.org/wiki/PostgreSQL posgreSQL] de criação da tabela mv_codufmun_competen_tp_leito:<syntaxhighlight lang="sql">


'''Período: 2015-2021'''
CREATE MATERIALIZED VIEW cartesiano.mv_codufmun_competen_tp_leito
AS SELECT vcc.co_municipio_ibge,
    vcc.competen,
    tctl.co_tpleito
  FROM territoriais.vw_codufmun_competen vcc
    CROSS JOIN cnv.td_cnes_tp_leito tctl;


-- View indexes:
CREATE INDEX mv_codufmun_competen_tp_leito_co_municipio_ibge_idx
    ON cartesiano.mv_codufmun_competen_tp_leito USING btree
    (co_municipio_ibge, competen);


Fonte:
</syntaxhighlight>


* 2000 a 2021 – Estimativas preliminares elaboradas pelo Ministério da Saúde/SVS/DASNT/CGIAE
{| class="wikitable sortable mw-collapsible" style="text-align:center;"
|+Amostra da tabela mv_codufmun_competen_tp_leito
|-
|-
!Ano
! co_municipio_ibge
!1 Região Norte
! competen
!2 Região Nordeste
! co_tpleito
!3 Região Sudeste
!4 Região Sul
!5 Região Centro-Oeste
!Total
|-
|-
|2015
| 410180
|17.458.469
| 2020-04-01
|55.828.194
| 2
|85.679.246
|29.067.145
|15.442.629
|203.475.683
|-
|-
|2016
| 410290
|17.691.399
| 2016-10-01
|56.138.510
| 5
|86.367.683
|29.300.208
|15.658.787
|205.156.587
|-
|-
|2017
| 211240
|17.929.800
| 2021-05-01
|56.442.149
| 5
|87.035.037
|-
|29.526.869
| 412000
|15.870.886
| 2018-08-01
|206.804.741
| 5
|-
|-
|2018
| 421250
|18.182.253
| 2020-08-01
|56.760.780
| 6
|87.711.946
|29.754.036
|16.085.885
|208.494.900
|-
|-
|2019
| 510622
|18.430.980
| 2022-07-01
|57.071.654
| 2
|88.371.433
|-
|29.975.984
| 411330
|16.297.074
| 2021-12-01
|210.147.125
| 5
|-
|-
|2020
| 411580
|18.672.591
| 2020-11-01
|57.374.243
| 7
|89.012.240
|30.192.315
|16.504.303
|211.755.692
|-
|-
|2021
| 172049
|18.906.962
| 2021-07-01
|57.667.842
| 6
|89.632.912
|30.402.587
|16.707.336
|213.317.639
|}
{| class="wikitable sortable mw-collapsible"
|+Leitos hospitalares por mil habitantes em 2020
|'''Categoria'''
|'''1 Região Norte'''
|'''2 Região Nordeste'''
|'''3 Região Sudeste'''
|'''4 Região Sul'''
|'''5 Região Centro-Oeste'''
|'''Total'''
|-
|-
|média de leitos
| 210005
|31.355
| 2022-10-01
|107.922
| 6
|149.473
|62.644
|33.078
|384.472
|-
|-
|população
| 250790
|18.672.591
| 2021-04-01
|57.374.243
| 5
|89.012.240
|-
|30.192.315
| 230200
|16.504.303
| 2019-04-01
|211.755.692
| 2
|-
| 261540
| 2016-03-01
| 1
|-
|-
|leitos por mil habitantes
| 150720
|1,7
| 2016-06-01
|1,9
| 1
|1,7
|-
|2,1
| 412120
|2,0
| 2020-07-01
|1,8
| 2
|}
|}


== Literatura relacionada ==


A busca <code>&quot;Beds&quot;[Mesh]</code> no sítio [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?sort=date&term=%22Sudden+Infant+Death%22%5BMesh%5D PubMed] resultou, em 12/1/2022, em 4.588 resultados.
{| class="wikitable sortable mw-collapsible" style="text-align:center;"
 
|+Amostra da vw_codufmun_competen
= Ficha do indicador para o cientista de dados =
|-
 
! co_municipio_ibge
== Método de processamento de dados ==
! competen
Código [https://pt.wikipedia.org/wiki/PostgreSQL posgreSQL] de criação da tabela mv_codufmun_competen_tp_leito:<syntaxhighlight lang="sql">
|-
 
| 312510
CREATE MATERIALIZED VIEW cartesiano.mv_codufmun_competen_tp_leito
| 2022-08-01
AS SELECT vcc.co_municipio_ibge,
|-
    vcc.competen,
| 251020
    tctl.co_tpleito
| 2016-02-01
  FROM territoriais.vw_codufmun_competen vcc
    CROSS JOIN cnv.td_cnes_tp_leito tctl;
 
-- View indexes:
CREATE INDEX mv_codufmun_competen_tp_leito_co_municipio_ibge_idx
    ON cartesiano.mv_codufmun_competen_tp_leito USING btree
    (co_municipio_ibge, competen);
 
</syntaxhighlight>
 
{| class="wikitable sortable mw-collapsible" style="text-align:center;"
|+Amostra da tabela mv_codufmun_competen_tp_leito
|-
|-
! co_municipio_ibge
| 220620
! competen
| 2021-06-01
! co_tpleito
|-
|-
| 410180
| 431290
| 2020-04-01
| 2019-01-01
| 2
|-
|-
| 410290
| 412640
| 2016-10-01
| 2020-03-01
| 5
|-
|-
| 211240
| 140002
| 2021-05-01
| 2019-01-01
| 5
|-
|-
| 412000
| 316695
| 2018-08-01
| 2016-09-01
| 5
|-
|-
| 421250
| 310390
| 2020-08-01
| 2015-05-01
| 6
|-
|-
| 510622
| 251360
| 2022-07-01
| 2021-06-01
| 2
|-
|-
| 411330
| 314180
| 2021-12-01
| 2018-09-01
| 5
|-
|-
| 411580
| 292370
| 2020-11-01
| 2015-05-01
| 7
|-
|-
| 172049
| 320455
| 2021-07-01
| 2018-10-01
| 6
|-
|-
| 210005
| 241030
| 2022-10-01
| 2015-11-01
| 6
|-
|-
| 250790
| 352330
| 2021-04-01
| 2015-03-01
| 5
|-
|-
| 230200
| 211050
| 2019-04-01
| 2019-06-01
| 2
|}
 
{| class="wikitable sortable mw-collapsible" style="text-align:center;"
|+Tipo de leito mantido na td_cnes_tp_leito
|-
|-
| 261540
! co_tpleito
| 2016-03-01
! style="text-align:left;" | ds_tpleito
| 1
|-
|-
| 150720
| 2016-06-01
| 1
| 1
| style="text-align:left;" | Cirúrgico
|-
|-
| 412120
| 2020-07-01
| 2
| 2
|}
| style="text-align:left;" | Clínico
 
 
{| class="wikitable sortable mw-collapsible" style="text-align:center;"
|+Amostra da vw_codufmun_competen
|-
|-
! co_municipio_ibge
| 3
! competen
| style="text-align:left;" | Complementar
|-
|-
| 312510
| 4
| 2022-08-01
| style="text-align:left;" | Obstétrico
|-
|-
| 251020
| 5
| 2016-02-01
| style="text-align:left;" | Pediátrico
|-
|-
| 220620
| 6
| 2021-06-01
| style="text-align:left;" | Outras Especialidades
|-
|-
| 431290
| 7
| 2019-01-01
| style="text-align:left;" | Hospital Dia
|}
{| class="wikitable sortable mw-collapsible" style="text-align:center;"
|+Amostra da tabela mv_leitos_tipo_mun_cartesiano
|-
|-
| 412640
! co_municipio_ibge
| 2020-03-01
! competen
|-
! dt_atualizacao
| 140002
! co_tpleito
| 2019-01-01
! indicador_id
! qt_leitos
! st_sus
|-
|-
| 316695
| 354970
| 2016-09-01
| 2018-01-01
| 2022-12-09
| 5
| 22
| 6
| false
|-
|-
| 310390
| 210440
| 2015-05-01
| 2016-02-01
| 2022-12-09
| 4
| 21
| 0
| false
|-
|-
| 251360
| 251370
| 2021-06-01
| 2021-07-01
| 2022-12-09
| 1
| 19
| 5
| false
|-
|-
| 314180
| 521839
| 2018-09-01
| 2015-07-01
| [NULL]
| 2
| 20
| 0
| [NULL]
|-
|-
| 292370
| 210390
| 2015-05-01
| 2016-07-01
| 2022-12-09
| 4
| 21
| 0
| false
|-
|-
| 320455
| 313420
| 2018-10-01
| 2021-05-01
| 2022-12-09
| 5
| 22
| 8
| false
|-
|-
| 241030
| 250570
| 2015-11-01
| 2019-07-01
| 2022-12-09
| 1
| 19
| 2
| true
|-
|-
| 352330
| 210980
| 2015-03-01
| 2018-06-01
| 2022-12-09
| 1
| 19
| 0
| false
|-
|-
| 211050
| 312610
| 2019-06-01
| 2018-07-01
|}
| 2022-12-09
 
| 5
{| class="wikitable sortable mw-collapsible" style="text-align:center;"
| 22
|+Tipo de leito mantido na td_cnes_tp_leito
| 12
| true
|-
|-
! co_tpleito
| 522200
! style="text-align:left;" | ds_tpleito
| 2022-02-01
|-
| 2022-12-09
| 1
| 4
| style="text-align:left;" | Cirúrgico
| 21
| 5
| true
|-
|-
| 421660
| 2019-12-01
| 2022-12-09
| 2
| 2
| style="text-align:left;" | Clínico
| 20
| 37
| false
|-
|-
| 3
| 411930
| style="text-align:left;" | Complementar
| 2017-05-01
| 2022-12-09
| 5
| 22
| 1
| false
|-
|-
| 421190
| 2019-11-01
| 2022-12-09
| 4
| 4
| style="text-align:left;" | Obstétrico
| 21
| 4
| false
|-
|-
| 510523
| 2021-02-01
| [NULL]
| 5
| 5
| style="text-align:left;" | Pediátrico
| 22
| 0
| [NULL]
|-
|-
| 6
| 312120
| style="text-align:left;" | Outras Especialidades
| 2021-09-01
|-
| 7
| style="text-align:left;" | Hospital Dia
|}
{| class="wikitable sortable mw-collapsible" style="text-align:center;"
|+Amostra da tabela mv_leitos_tipo_mun_cartesiano
|-
! co_municipio_ibge
! competen
! dt_atualizacao
! co_tpleito
! indicador_id
! qt_leitos
! st_sus
|-
| 354970
| 2018-01-01
| 2022-12-09
| 2022-12-09
| 2
| 20
| 5
| 5
| 22
| 6
| false
| false
|}
== Método de processamento analítico ==
Código [https://pt.wikipedia.org/wiki/PostgreSQL posgreSQL] de criação da tabela mv_e_3_cartesiano:<syntaxhighlight lang="sql">
-- pri.mv_e_2_cartesiano source
CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_e_2_cartesiano
TABLESPACE pg_default
AS SELECT 9 AS indicador_id,
    x.co_municipio_ibge,
    x.competen,
    x.st_sus,
    sum(x.qt_leitos) AS qt_leitos
  FROM pri.mv_leitos_tipo_mun_cartesiano x
  WHERE x.co_tpleito <> ALL (ARRAY[3, 4, 5, 7])
  GROUP BY 9::integer, x.co_municipio_ibge, x.competen, x.st_sus
WITH DATA;
</syntaxhighlight>
{| class="wikitable sortable mw-collapsible" style="text-align:center;"
|+Amostra da tabela mv_e_3_cartesiano
|-
|-
| 210440
! indicador_id
| 2016-02-01
! co_municipio_ibge
| 2022-12-09
! nu_ano
| 4
! st_sus
| 21
! style="text-align:right;" | vl_media_leitos
| 0
| false
|-
|-
| 251370
| 8
| 2021-07-01
| 251040
| 2022-12-09
| 2.022
| 1
| true
| 19
| style="text-align:right;" | 0,8333333333
| 5
| false
|-
|-
| 521839
| 8
| 2015-07-01
| 521220
| [NULL]
| 2.022
| 2
| 20
| 0
| [NULL]
| [NULL]
| style="text-align:right;" | 0
|-
|-
| 210390
| 8
| 2016-07-01
| 290290
| 2022-12-09
| 2.019
| 4
| true
| 21
| style="text-align:right;" | 20
| 0
| false
|-
|-
| 313420
| 2021-05-01
| 2022-12-09
| 5
| 22
| 8
| 8
| 521280
| 2.017
| false
| false
| style="text-align:right;" | 14,25
|-
|-
| 250570
| 8
| 2019-07-01
| 270010
| 2022-12-09
| 2.015
| 1
| 19
| 2
| true
| true
| style="text-align:right;" | 17
|-
|-
| 210980
| 8
| 2018-06-01
| 315230
| 2022-12-09
| 2.015
| 1
| [NULL]
| 19
| style="text-align:right;" | 0
| 0
| false
|-
|-
| 312610
| 8
| 2018-07-01
| 241340
| 2022-12-09
| 2.022
| 5
| [NULL]
| 22
| style="text-align:right;" | 0
| 12
|-
| true
| 8
| 251250
| 2.022
| false
| style="text-align:right;" | 0
|-
|-
| 522200
| 8
| 2022-02-01
| 211027
| 2022-12-09
| 2.017
| 4
| 21
| 5
| true
| true
| style="text-align:right;" | 8
|-
|-
| 421660
| 8
| 2019-12-01
| 311400
| 2022-12-09
| 2.015
| 2
| [NULL]
| 20
| style="text-align:right;" | 0
| 37
| false
|-
|-
| 411930
| 8
| 2017-05-01
| 352460
| 2022-12-09
| 2.017
| 5
| [NULL]
| 22
| style="text-align:right;" | 0
| 1
| false
|-
|-
| 421190
| 8
| 2019-11-01
| 220010
| 2022-12-09
| 2.022
| 4
| 21
| 4
| false
|-
| 510523
| 2021-02-01
| [NULL]
| 5
| 22
| 0
| [NULL]
| [NULL]
| style="text-align:right;" | 0
|-
|-
| 312120
| 8
| 2021-09-01
| 411080
| 2022-12-09
| 2.018
| 2
| 20
| 5
| false
| false
|}
| style="text-align:right;" | 0
 
|-
== Método de processamento analítico ==
| 8
 
| 150750
 
| 2.016
Código [https://pt.wikipedia.org/wiki/PostgreSQL posgreSQL] de criação da tabela mv_e_3_cartesiano:<syntaxhighlight lang="sql">
| true
-- pri.mv_e_2_cartesiano source
| style="text-align:right;" | 10
 
|-
CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_e_2_cartesiano
| 8
TABLESPACE pg_default
| 293040
AS SELECT 9 AS indicador_id,
| 2.019
    x.co_municipio_ibge,
| false
    x.competen,
| style="text-align:right;" | 0
    x.st_sus,
|-
    sum(x.qt_leitos) AS qt_leitos
| 8
  FROM pri.mv_leitos_tipo_mun_cartesiano x
| 170510
  WHERE x.co_tpleito <> ALL (ARRAY[3, 4, 5, 7])
| 2.020
  GROUP BY 9::integer, x.co_municipio_ibge, x.competen, x.st_sus
| [NULL]
WITH DATA;
| style="text-align:right;" | 0
</syntaxhighlight>
 
{| class="wikitable sortable mw-collapsible" style="text-align:center;"
|+Amostra da tabela mv_e_3_cartesiano
|-
! indicador_id
! co_municipio_ibge
! nu_ano
! st_sus
! style="text-align:right;" | vl_media_leitos
|-
|-
| 8
| 8
| 251040
| 430265
| 2.022
| 2.017
| true
| true
| style="text-align:right;" | 0,8333333333
| style="text-align:right;" | 14
|-
|-
| 8
| 8
| 521220
| 410220
| 2.022
| 2.019
| [NULL]
| [NULL]
| style="text-align:right;" | 0
| style="text-align:right;" | 0
|-
|-
| 8
| 8
| 290290
| 240130
| 2.019
| 2.021
| true
| style="text-align:right;" | 20
|-
| 8
| 521280
| 2.017
| false
| style="text-align:right;" | 14,25
|-
| 8
| 270010
| 2.015
| true
| style="text-align:right;" | 17
|-
| 8
| 315230
| 2.015
| [NULL]
| [NULL]
| style="text-align:right;" | 0
| style="text-align:right;" | 0
|-
|-
| 8
| 8
| 241340
| 431710
| 2.022
| 2.022
| [NULL]
| [NULL]
| style="text-align:right;" | 0
| style="text-align:right;" | 0
|-
|}
| 8
 
| 251250
== Método de apresentação de dados ==
| 2.022
 
| false
O indicador constitui painel analítico na plataforma do CIEGES, empregando-se a ferramenta <code>Tableau</code>.
| style="text-align:right;" | 0
 
|-
== Método de análise matemática e estatística ==
| 8
 
| 211027
As consultas <code>postgreSQL</code> abaixo ilustra como foi realizada a extração das tabelas apresentadas na seção [[#dados_estatisticos|Dados Estatísticos e Comentários]].
| 2.017
 
| true
Média de leitos em doze meses:<syntaxhighlight lang="sql">
| style="text-align:right;" | 8
select
|-
      extract(year from competen) nu_ano,
| 8
      round(sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=1
| 311400
                      THEN qt_leitos ELSE 0 END)::numeric/12
| 2.015
      ,1) "1 N",
| [NULL]
      round(sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=2
| style="text-align:right;" | 0
                      THEN qt_leitos ELSE 0 END)::numeric/12
|-
      ,1) "2 NE",
| 8
      round(sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=3
| 352460
                      THEN qt_leitos ELSE 0 END)::numeric/12
| 2.017
      ,1) "3 SE",
| [NULL]
      round(sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=4
| style="text-align:right;" | 0
                      THEN qt_leitos ELSE 0 END)::numeric/12
|-
      ,1) "4 S",
| 8
      round(sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=5
| 220010
                      THEN qt_leitos ELSE 0 END)::numeric/12
| 2.022
      ,1) "5 CO",
| [NULL]
      ROUND(SUM(qt_leitos)::numeric/12,1) "Brasil"
| style="text-align:right;" | 0
  from pri.mv_leitos_tipo_mun_cartesiano
|-
where extract(year from competen) between 2015 and 2021
| 8
  and co_tpleito in (3, 4, 5, 7)
| 411080
group by 1
| 2.018
order by 1
| false
</syntaxhighlight>Leitos por habitante:<syntaxhighlight lang="sql">
| style="text-align:right;" | 0
select nu_ano,
|-
      max(case when regiao = 1 then leitos_hab end) "1 N",
| 8
      max(case when regiao = 2 then leitos_hab end) "2 NE",
| 150750
      max(case when regiao = 3 then leitos_hab end) "3 SE",
| 2.016
      max(case when regiao = 4 then leitos_hab end) "4 S",
| true
      max(case when regiao = 5 then leitos_hab end) "5 CO",
| style="text-align:right;" | 10
      max(case when regiao = 0 then leitos_hab end) "Brasil"
|-
from (     
| 8
select A.nu_ano,
| 293040
      A.regiao,
| 2.019
      round((A.qt_leitos::numeric/12)) qt_leitos,
| false
      B.qt_populacao,
| style="text-align:right;" | 0
      round((A.qt_leitos::numeric/12)/B.qt_populacao*1000,2) leitos_hab
|-
from (
| 8
select extract(year from competen) nu_ano,
| 170510
      left(A.co_municipio_ibge::text,1)::int regiao,
| 2.020
      sum(qt_leitos) qt_leitos
| [NULL]
  from pri.mv_leitos_tipo_mun_cartesiano A
| style="text-align:right;" | 0
where extract(year from competen) between 2015 and 2021
|-
  and co_tpleito in (3, 4, 5, 7)
| 8
  group by 1,2
| 430265
union
| 2.017
select extract(year from competen) nu_ano,
| true
      0 regiao,
| style="text-align:right;" | 14
      round(sum(qt_leitos)::numeric) qt_leitos
|-
  from pri.mv_leitos_tipo_mun_cartesiano A
| 8
where extract(year from competen) between 2015 and 2021
| 410220
  and co_tpleito in (3, 4, 5, 7)
| 2.019
  group by 1,2
| [NULL]
) A
| style="text-align:right;" | 0
  left join
|-
  (select nu_ano,
| 8
          left(co_municipio_ibge::text,1)::int regiao,
| 240130
          sum(qt_populacao) qt_populacao
| 2.021
    from bd_geral.tf_populacao_municipio_idade_sexo
| [NULL]
    group by 1,2
| style="text-align:right;" | 0
    union
|-
  select nu_ano,
| 8
          0 regiao,
| 431710
          sum(qt_populacao) qt_populacao
| 2.022
    from bd_geral.tf_populacao_municipio_idade_sexo
| [NULL]
    group by 1,2
| style="text-align:right;" | 0
  ) B
|}
    on A.regiao = B.regiao
    and A.nu_ano = B.nu_ano
  order by 1,2
) x
group by 1
order by 1
</syntaxhighlight>
 
== Método de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD) ==


== Método de apresentação de dados ==
Não foram aplicados modelos de mineração de dados no presente indicador.


O indicador constitui painel analítico na plataforma do CIEGES, empregando-se a ferramenta <code>Tableau</code>.
== Base de dados ==


== Método de análise matemática e estatística ==
O acesso aos dados processados está em desenvolvimento.


As consultas <code>postgreSQL</code> abaixo ilustra como foi realizada a extração das tabelas apresentadas na seção [[#dados_estatisticos|Dados Estatísticos e Comentários]].
= Apêndice =


Média de leitos em doze meses:<syntaxhighlight lang="sql">
== Ver também ==
select
* [[Nomenclatura]]
      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_tipo_mun_cartesiano
where extract(year from competen) between 2015 and 2021
  and co_tpleito in (3, 4, 5, 7)
group by 1
order by 1
</syntaxhighlight>Leitos por habitante:<syntaxhighlight lang="sql">
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*1000,2) 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_tipo_mun_cartesiano A
where extract(year from competen) between 2015 and 2021
  and co_tpleito in (3, 4, 5, 7)
  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_tipo_mun_cartesiano A
where extract(year from competen) between 2015 and 2021
  and co_tpleito in (3, 4, 5, 7)
  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
</syntaxhighlight>
 
== 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 ==
== Ligações externas ==
Linha 1 799: Linha 1 515:
|-
|-
|Identificador
|Identificador
|8
|9
|-
|-
|Código RIPSA
|Código RIPSA
|E.3
|E.2
|-
|-
|Nome RIPSA
|Nome RIPSA
|Número de leitos hospitalares por habitante – CNES/MS - E.3 - 2012
|
|-
|-
|URL RIPSA
|URL RIPSA
|http://fichas.ripsa.org.br/2012/e-3/?l=pt_BR
|
|-
|-
|tabela CIEGES
|tabela CIEGES
|bd_pri.mv_e_3_cartesiano
|bd_pri.mv_e_2_cartesiano
|}
|}

Edição das 17h51min de 3 de fevereiro de 2023


Introdução

A nota técnica de indicador descreve o trabalho de processamento e apresentação de dados de Leitos hospitalares por habitante 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_hospitalares_por_habitante.

Objetivo

Apresentar parâmetros de interpretação, granularidade e reprodutibilidade do indicador.

Ficha do indicador para o profissional da saúde

Conceituação

Número de leitos gerais existentes, por mil habitantes residentes, em determinado espaço geográfico, no ano considerado.

Leitos gerais são complementares, obstétrico, pediátrico e Hospital/DIA.

Importante salientar que no tabnet não existe a classificação leitos gerais, sendo derivado de outras categorias.

Os leitos de internação são tipificados no tabnet como:

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 Especialidade

Período: Dez/2022


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:

  • Até maio de 2012 estas informações estão disponíveis como "Natureza" e "Esfera Administrativa".
  • De junho de 2012 a outubro de 2015, estão disponíveis tanto como "Natureza" e "Esfera Administrativa", como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
  • A partir de novembro de 2015, estão disponíveis como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
Especialidade 1 Região Norte 2 Região Nordeste 3 Região Sudeste 4 Região Sul 5 Região Centro-Oeste Total
TOTAL 33.056 122.718 180.753 72.062 40.096 448.685
Cirúrgicos 8.471 31.293 47.557 18.335 11.381 117.037
Clínicos 13.049 47.033 69.940 29.829 14.178 174.029
Obstétrico 5.375 16.634 17.744 6.867 4.694 51.314
Pediátrico 5.008 15.926 15.498 6.256 4.215 46.903
Outras Especialidades 709 8.862 23.630 9.125 4.684 47.010
Hospital/DIA 444 2.970 6.384 1.650 944 12.392

Os leitos complementares são tipificados no tabnet como:

CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS COMPLEMENTARES - BRASIL

http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/leiutibr.defQuantidade Não SUS por Região segundo Leitos complementares Período: Dez/2022 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:

  • Até maio de 2012 estas informações estão disponíveis como "Natureza" e "Esfera Administrativa".
  • De junho de 2012 a outubro de 2015, estão disponíveis tanto como "Natureza" e "Esfera Administrativa", como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
  • A partir de novembro de 2015, estão disponíveis como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
Leitos complementares 1 Região Norte 2 Região Nordeste 3 Região Sudeste 4 Região Sul 5 Região Centro-Oeste Total
TOTAL 1.862 7.032 19.435 3.530 4.159 36.018
Unidade intermediária neonatal 6 14 - 1 3 24
Unidade isolamento 81 180 653 145 312 1.371
UTI adulto I 289 873 4.429 352 745 6.688
UTI adulto II 762 3.116 4.762 1.230 1.439 11.309
UTI adulto III 95 526 2.251 685 259 3.816
UTI pediátrica I 50 97 692 19 152 1.010
UTI pediátrica II 80 308 656 124 154 1.322
UTI pediátrica III 4 54 390 79 33 560
UTI neonatal I 94 285 1.199 105 81 1.764
UTI neonatal II 153 449 1.250 246 306 2.404
UTI neonatal III 5 57 538 116 85 801
UTI de Queimados - 4 56 8 15 83
UTI coronariana tipo II -UCO tipo II 11 146 480 26 137 800
UTI coronariana tipo III - UCO tipo III 21 61 188 10 52 332
Unidade de cuidados intermed neonatal convencional 125 490 608 170 187 1.580
Unidade de cuidados intermed neonatal canguru 41 194 114 15 79 443
Unidade de cuidados intermed pediatrico 1 36 86 16 42 181
Unidade de cuidados intermed adulto 44 142 1.083 183 78 1.530

Interpretação

  • Mede a relação entre a oferta de leitos gerais conveniados ou contratados pelo SUS 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 hospitalares 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

  • Exclui os leitos existentes em hospitais privados sem vínculo com o SUS, embora o indicador se refira à população total.
  • Inclui a demanda hospitalar por parte de pessoas não residentes, alterando a relação de proporcionalidade dos leitos disponíveis para a população residente.
  • Inexistem padrões nacionais ou internacionais validados para análises comparativas, pois o indicador expressa uma combinação de fatores inerentes a realidades regionais ou locais distintas.
  • Até 2003, o indicador tinha como fonte os hospitais participantes do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS); a partir de 2005, passa a ser utilizado o Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES). Esta mudança de fonte pode ter introduzido descontinuidades nos valores dos indicadores.
  • Critérios administrativos, como a manutenção efetuada em 2002, eliminando do cadastro hospitais que não mais apresentavam Autorizações de Internações Hospitalares (AIH), podem provocar quebras na série histórica do indicador.
  • Até 2003, os hospitais com atividades de ensino e pesquisa eram classificados como “universitários”, independentemente de sua vinculação ou não a universidades, não discriminando se públicos ou privados. Com a implantação do CNES, esta categoria foi extinta, sendo os hospitais universitários reclassificados como públicos ou privados, também gerando descontinuidade no indicador.

Fontes

Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção à Saúde (SAS): 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 hospitalares existentes]÷[População total residente]×1000

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

Quantidade SUS por Região segundo Ano/mês compet.

Especialidade: Obstétrico, Pediátrico, Hospital/DIA

Período: 2020


http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/leiintbr.def


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:

  • Até maio de 2012 estas informações estão disponíveis como "Natureza" e "Esfera Administrativa".
  • De junho de 2012 a outubro de 2015, estão disponíveis tanto como "Natureza" e "Esfera Administrativa", como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
  • A partir de novembro de 2015, estão disponíveis como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
Ano/mês compet. 1 Região Norte 2 Região Nordeste 3 Região Sudeste 4 Região Sul 5 Região Centro-Oeste Total
2020/Jan 8.823 29.730 25.230 11.298 6.650 81.731
2020/Fev 8.830 29.715 25.234 11.298 6.646 81.723
2020/Mar 8.849 29.625 25.301 11.259 6.586 81.620
2020/Abr 8.861 29.418 25.248 11.202 6.599 81.328
2020/Mai 8.934 29.314 25.292 11.077 6.642 81.259
2020/Jun 8.850 29.269 25.229 11.021 6.701 81.070
2020/Jul 8.877 29.412 25.131 10.965 6.707 81.092
2020/Ago 8.878 29.371 25.097 10.919 6.691 80.956
2020/Set 8.835 29.404 25.145 10.885 6.714 80.983
2020/Out 8.823 29.547 25.245 10.848 6.715 81.178
2020/Nov 8.780 29.501 25.211 10.815 6.704 81.011
2020/Dez 8.755 29.418 25.256 10.797 6.778 81.004
CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS DE INTERNAÇÃO - BRASIL


http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/deftohtm.exe?cnes/cnv/leiintbr.def


Quantidade Não SUS por Região segundo Ano/mês compet.

Especialidade: Obstétrico, Pediátrico, Hospital/DIA

Período: 2020


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:

  • Até maio de 2012 estas informações estão disponíveis como "Natureza" e "Esfera Administrativa".
  • De junho de 2012 a outubro de 2015, estão disponíveis tanto como "Natureza" e "Esfera Administrativa", como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
  • A partir de novembro de 2015, estão disponíveis como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
Ano/mês compet. 1 Região Norte 2 Região Nordeste 3 Região Sudeste 4 Região Sul 5 Região Centro-Oeste Total
2020/Jan 1.781 5.701 13.528 4.790 2.989 28.789
2020/Fev 1.775 5.776 13.597 4.838 3.054 29.040
2020/Mar 1.830 5.717 13.592 4.895 3.002 29.036
2020/Abr 1.810 5.696 13.720 4.791 3.003 29.020
2020/Mai 1.748 5.576 13.743 4.755 2.986 28.808
2020/Jun 1.779 5.606 13.523 4.772 2.945 28.625
2020/Jul 1.697 5.748 13.717 4.772 2.903 28.837
2020/Ago 1.759 5.767 13.753 4.765 2.894 28.938
2020/Set 1.751 5.868 13.968 4.751 2.884 29.222
2020/Out 1.760 5.880 13.924 4.731 2.879 29.174
2020/Nov 1.763 5.841 13.875 4.697 2.863 29.039
2020/Dez 1.797 5.841 13.890 4.679 2.869 29.076
CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS COMPLEMENTARES - BRASIL

Quantidade SUS por Região segundo Ano/mês compet.

Período: 2020


http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/leiutibr.def


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:

  • Até maio de 2012 estas informações estão disponíveis como "Natureza" e "Esfera Administrativa".
  • De junho de 2012 a outubro de 2015, estão disponíveis tanto como "Natureza" e "Esfera Administrativa", como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
  • A partir de novembro de 2015, estão disponíveis como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".


Ano/mês compet. 1 Região Norte 2 Região Nordeste 3 Região Sudeste 4 Região Sul 5 Região Centro-Oeste Total
2020/Jan 2.610 7.558 14.074 5.530 2.224 31.996
2020/Fev 2.605 7.575 14.076 5.518 2.242 32.016
2020/Mar 2.637 7.731 14.324 5.450 2.265 32.407
2020/Abr 2.930 8.801 15.517 5.731 2.556 35.535
2020/Mai 3.374 9.930 17.622 6.549 3.019 40.494
2020/Jun 3.560 10.701 18.147 6.986 3.139 42.533
2020/Jul 3.511 10.955 19.632 7.308 3.196 44.602
2020/Ago 3.280 10.951 19.453 7.283 3.272 44.239
2020/Set 3.242 10.509 19.118 7.153 3.342 43.364
2020/Out 3.204 9.960 18.296 7.190 3.507 42.157
2020/Nov 3.278 9.868 17.957 7.215 3.459 41.777
2020/Dez 3.405 10.567 19.151 7.681 3.438 44.242
CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS COMPLEMENTARES - BRASIL

Quantidade Não SUS por Região segundo Ano/mês compet.

Período: 2020


http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/leiutibr.def


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:

  • Até maio de 2012 estas informações estão disponíveis como "Natureza" e "Esfera Administrativa".
  • De junho de 2012 a outubro de 2015, estão disponíveis tanto como "Natureza" e "Esfera Administrativa", como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".
  • A partir de novembro de 2015, estão disponíveis como "Natureza Jurídica" e "Esfera Jurídica".


Ano/mês compet. 1 Região Norte 2 Região Nordeste 3 Região Sudeste 4 Região Sul 5 Região Centro-Oeste Total
2020/Jan 1.179 4.623 15.319 2.871 3.064 27.056
2020/Fev 1.163 4.664 15.825 2.919 3.108 27.679
2020/Mar 1.251 6.695 19.075 4.298 3.642 34.961
2020/Abr 1.700 7.535 22.047 4.398 3.612 39.292
2020/Mai 1.758 7.352 21.796 3.755 3.973 38.634
2020/Jun 1.950 7.207 22.899 3.706 4.054 39.816
2020/Jul 2.302 7.651 23.167 4.225 4.807 42.152
2020/Ago 2.837 7.923 23.705 4.361 4.912 43.738
2020/Set 2.808 8.374 24.148 4.484 4.995 44.809
2020/Out 2.823 8.767 24.771 4.306 4.911 45.578
2020/Nov 2.653 8.798 24.838 4.422 4.889 45.600
2020/Dez 2.551 8.167 24.022 4.082 4.953 43.775
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:

  • 2000 a 2021 – Estimativas preliminares elaboradas pelo Ministério da Saúde/SVS/DASNT/CGIAE
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
Leitos hospitalares por mil habitantes em 2020
Categoria 1 Região Norte 2 Região Nordeste 3 Região Sudeste 4 Região Sul 5 Região Centro-Oeste Total
média de leitos 31.355 107.922 149.473 62.644 33.078 384.472
população 18.672.591 57.374.243 89.012.240 30.192.315 16.504.303 211.755.692
leitos por mil habitantes 1,7 1,9 1,7 2,1 2,0 1,8

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

Código posgreSQL de criação da tabela mv_codufmun_competen_tp_leito:

CREATE MATERIALIZED VIEW cartesiano.mv_codufmun_competen_tp_leito
AS SELECT vcc.co_municipio_ibge,
    vcc.competen,
    tctl.co_tpleito
   FROM territoriais.vw_codufmun_competen vcc
     CROSS JOIN cnv.td_cnes_tp_leito tctl;

-- View indexes:
CREATE INDEX mv_codufmun_competen_tp_leito_co_municipio_ibge_idx 
    ON cartesiano.mv_codufmun_competen_tp_leito USING btree 
    (co_municipio_ibge, competen);
Amostra da tabela mv_codufmun_competen_tp_leito
co_municipio_ibge competen co_tpleito
410180 2020-04-01 2
410290 2016-10-01 5
211240 2021-05-01 5
412000 2018-08-01 5
421250 2020-08-01 6
510622 2022-07-01 2
411330 2021-12-01 5
411580 2020-11-01 7
172049 2021-07-01 6
210005 2022-10-01 6
250790 2021-04-01 5
230200 2019-04-01 2
261540 2016-03-01 1
150720 2016-06-01 1
412120 2020-07-01 2


Amostra da vw_codufmun_competen
co_municipio_ibge competen
312510 2022-08-01
251020 2016-02-01
220620 2021-06-01
431290 2019-01-01
412640 2020-03-01
140002 2019-01-01
316695 2016-09-01
310390 2015-05-01
251360 2021-06-01
314180 2018-09-01
292370 2015-05-01
320455 2018-10-01
241030 2015-11-01
352330 2015-03-01
211050 2019-06-01
Tipo de leito mantido na td_cnes_tp_leito
co_tpleito ds_tpleito
1 Cirúrgico
2 Clínico
3 Complementar
4 Obstétrico
5 Pediátrico
6 Outras Especialidades
7 Hospital Dia
Amostra da tabela mv_leitos_tipo_mun_cartesiano
co_municipio_ibge competen dt_atualizacao co_tpleito indicador_id qt_leitos st_sus
354970 2018-01-01 2022-12-09 5 22 6 false
210440 2016-02-01 2022-12-09 4 21 0 false
251370 2021-07-01 2022-12-09 1 19 5 false
521839 2015-07-01 [NULL] 2 20 0 [NULL]
210390 2016-07-01 2022-12-09 4 21 0 false
313420 2021-05-01 2022-12-09 5 22 8 false
250570 2019-07-01 2022-12-09 1 19 2 true
210980 2018-06-01 2022-12-09 1 19 0 false
312610 2018-07-01 2022-12-09 5 22 12 true
522200 2022-02-01 2022-12-09 4 21 5 true
421660 2019-12-01 2022-12-09 2 20 37 false
411930 2017-05-01 2022-12-09 5 22 1 false
421190 2019-11-01 2022-12-09 4 21 4 false
510523 2021-02-01 [NULL] 5 22 0 [NULL]
312120 2021-09-01 2022-12-09 2 20 5 false

Método de processamento analítico

Código posgreSQL de criação da tabela mv_e_3_cartesiano:

-- pri.mv_e_2_cartesiano source

CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_e_2_cartesiano
TABLESPACE pg_default
AS SELECT 9 AS indicador_id,
    x.co_municipio_ibge,
    x.competen,
    x.st_sus,
    sum(x.qt_leitos) AS qt_leitos
   FROM pri.mv_leitos_tipo_mun_cartesiano x
  WHERE x.co_tpleito <> ALL (ARRAY[3, 4, 5, 7])
  GROUP BY 9::integer, x.co_municipio_ibge, x.competen, x.st_sus
WITH DATA;
Amostra da tabela mv_e_3_cartesiano
indicador_id co_municipio_ibge nu_ano st_sus vl_media_leitos
8 251040 2.022 true 0,8333333333
8 521220 2.022 [NULL] 0
8 290290 2.019 true 20
8 521280 2.017 false 14,25
8 270010 2.015 true 17
8 315230 2.015 [NULL] 0
8 241340 2.022 [NULL] 0
8 251250 2.022 false 0
8 211027 2.017 true 8
8 311400 2.015 [NULL] 0
8 352460 2.017 [NULL] 0
8 220010 2.022 [NULL] 0
8 411080 2.018 false 0
8 150750 2.016 true 10
8 293040 2.019 false 0
8 170510 2.020 [NULL] 0
8 430265 2.017 true 14
8 410220 2.019 [NULL] 0
8 240130 2.021 [NULL] 0
8 431710 2.022 [NULL] 0

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_tipo_mun_cartesiano
 where extract(year from competen) between 2015 and 2021
   and co_tpleito in (3, 4, 5, 7)
 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*1000,2) 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_tipo_mun_cartesiano A
 where extract(year from competen) between 2015 and 2021
   and co_tpleito in (3, 4, 5, 7)
   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_tipo_mun_cartesiano A
 where extract(year from competen) between 2015 and 2021
   and co_tpleito in (3, 4, 5, 7)
   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

Rastreabilidade

atributo valor
Identificador 9
Código RIPSA E.2
Nome RIPSA
URL RIPSA
tabela CIEGES bd_pri.mv_e_2_cartesiano
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