Indicador:Ficha de indicador: mudanças entre as edições
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(Criou página com '= Nota técnica matriz de indicador = == Introdução == A Nota ténica matriz é um artefato para ser copiado e colado em uma nova nota técnica no [https://wiki.conass.org.br wiki Conass] que envolva indicador. Dessa forma, é assegurado o preenchimento dos tópicos padrão. Segundo o [https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/490669/mod_resource/content/1/RIPSA%20Indicadores%20basicos%20para%20a%20saude%20no%20Brasil.pdf caderno verde] da Rede Interagencial de Inf...') |
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A presente nota técnica é uma matriz, isto é, um artefato para ser copiado e colado em uma nova nota técnica no [https://wiki.conass.org.br wiki Conass] que envolva indicador. Dessa forma, é assegurado o preenchimento dos tópicos padrão. | |||
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Segundo o [https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/490669/mod_resource/content/1/RIPSA%20Indicadores%20basicos%20para%20a%20saude%20no%20Brasil.pdf caderno verde] da Rede Interagencial de Informações para a Saúde (RIPSA), existem seis subconjuntos temáticos: '''demográficos''', '''socioeconômicos''', '''mortalidade''', '''morbidade''' e '''fatores de risco''', '''recursos''' e '''cobertura''', onde cada indicador é caracterizado pela '''denominação''', '''conceituação''', '''método de cálculo''', '''categorias de análise''' e '''fontes de dados'''. | Segundo o [https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/490669/mod_resource/content/1/RIPSA%20Indicadores%20basicos%20para%20a%20saude%20no%20Brasil.pdf caderno verde] da Rede Interagencial de Informações para a Saúde (RIPSA), existem seis subconjuntos temáticos: '''demográficos''', '''socioeconômicos''', '''mortalidade''', '''morbidade''' e '''fatores de risco''', '''recursos''' e '''cobertura''', onde cada indicador é caracterizado pela '''denominação''', '''conceituação''', '''método de cálculo''', '''categorias de análise''' e '''fontes de dados'''. | ||
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| Demográficos | | Demográficos | ||
| A | | style="text-align:center;" | A | ||
| Medem a distribuição de fatores determinantes da situação de saúde relacionados à dinâmica populacional na área geográfica referida. | | Medem a distribuição de fatores determinantes da situação de saúde relacionados à dinâmica populacional na área geográfica referida. | ||
| a_demografico | | a_demografico | ||
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| Sócioeconômicos | | Sócioeconômicos | ||
| B | | style="text-align:center;" | B | ||
| Medem a distribuição dos fatores determinantes da situação de saúde relacionados ao perfil econômico e social da população residente na área geográfica referida. | | Medem a distribuição dos fatores determinantes da situação de saúde relacionados ao perfil econômico e social da população residente na área geográfica referida. | ||
| b_socioeconomico | | b_socioeconomico | ||
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| Mortalidade | | Mortalidade | ||
| C | | style="text-align:center;" | C | ||
| Informam a ocorrência e distribuição das causas de óbito no perfil da mortalidade da população residente na área geográfica referida. | | Informam a ocorrência e distribuição das causas de óbito no perfil da mortalidade da população residente na área geográfica referida. | ||
| c_mortalidade | | c_mortalidade | ||
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| Morbidade | | Morbidade | ||
| D | | style="text-align:center;" | D | ||
| Informam a ocorrência e distribuição de doenças e agravos à saúde na população residente na área geográfica referida. | | Informam a ocorrência e distribuição de doenças e agravos à saúde na população residente na área geográfica referida. | ||
| d_morbidade | | d_morbidade | ||
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| Recursos | | Recursos | ||
| E | | style="text-align:center;" | E | ||
| Medem a oferta e a demanda de recursos humanos, físicos e financeiros para atendimento às necessidades básicas de saúde da população na área geográfica referida. | | Medem a oferta e a demanda de recursos humanos, físicos e financeiros para atendimento às necessidades básicas de saúde da população na área geográfica referida. | ||
| e_recursos | | e_recursos | ||
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| Cobertura | | Cobertura | ||
| F | | style="text-align:center;" | F | ||
| Medem o grau de utilização dos meios oferecidos pelo setor público e pelo setor privado para atender às necessidades de saúde da população na área geográfica referida. | | Medem o grau de utilização dos meios oferecidos pelo setor público e pelo setor privado para atender às necessidades de saúde da população na área geográfica referida. | ||
| f_cobertura | | f_cobertura | ||
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As fichas foram, portanto segmentadas segundo o público, a saber, ''sanitarista'' e ''cientista de dados''. | As fichas foram, portanto segmentadas segundo o público, a saber, ''sanitarista'' e ''cientista de dados''. | ||
== Endereço eletrônico == | |||
A presente nota técnica é acessível pelo endereço https://git.conass.org.br/ferre/notas-tecnicas-pri-provisorio/-/edit/main/matriz.md | A presente nota técnica é acessível pelo endereço https://git.conass.org.br/ferre/notas-tecnicas-pri-provisorio/-/edit/main/matriz.md | ||
== Objetivo == | |||
Pradronizar notas técnicas dos indicadores. | Pradronizar notas técnicas dos indicadores. | ||
= Ficha do indicador para o sanitarista = | |||
Nesta categoria enquadram-se o sanitarista e o usuário tradicional dos [http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/idb2012/apresent.htm Indicadores e Dados Básicos - Brasil (IDB)], bem como das [http://fichas.ripsa.org.br/2012/ fichas da RIPSA]. | Nesta categoria enquadram-se o sanitarista e o usuário tradicional dos [http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/idb2012/apresent.htm Indicadores e Dados Básicos - Brasil (IDB)], bem como das [http://fichas.ripsa.org.br/2012/ fichas da RIPSA]. | ||
== Conceituação == | |||
Informações que definem o indicador e a forma como ele se expressa, se necessário agregando elementos para a compreensão de seu conteúdo. | Informações que definem o indicador e a forma como ele se expressa, se necessário agregando elementos para a compreensão de seu conteúdo. | ||
== Interpretação == | |||
Explicação sucinta do tipo de informação obtida e seu significado. | Explicação sucinta do tipo de informação obtida e seu significado. | ||
== Usos == | |||
Principais finalidades de utilização dos dados, a serem consideradas na análise do indicador. | Principais finalidades de utilização dos dados, a serem consideradas na análise do indicador. | ||
== Limitações == | |||
Fatores que restringem a interpretação do indicador, referentes tanto ao próprio conceito quanto às fontes utilizadas. | Fatores que restringem a interpretação do indicador, referentes tanto ao próprio conceito quanto às fontes utilizadas. | ||
== Fontes == | |||
Instituições responsáveis pela produção dos dados utilizados no cálculo do indicador e pelos sistemas de informação a que correspondem. | Instituições responsáveis pela produção dos dados utilizados no cálculo do indicador e pelos sistemas de informação a que correspondem. | ||
== Métodos de Cálculo == | |||
Fórmula utilizada para calcular o indicador, definindo os elementos que a compõem. | Fórmula utilizada para calcular o indicador, definindo os elementos que a compõem. | ||
== Categorias Sugeridas para Análise == | |||
Níveis de desagregação definidos pela sua potencial contribuição para interpretação dos dados e que estão efetivamente disponíveis. | Níveis de desagregação definidos pela sua potencial contribuição para interpretação dos dados e que estão efetivamente disponíveis. | ||
== Dados Estatísticos e Comentários == | |||
Tabela resumida e comentada, que ilustra a aplicação do indicador em situação real. Idealmente, a tabela apresenta dados para grandes regiões do Brasil, em anos selecionados desde o início da série histórica | Tabela resumida e comentada, que ilustra a aplicação do indicador em situação real. Idealmente, a tabela apresenta dados para grandes regiões do Brasil, em anos selecionados desde o início da série histórica | ||
== Literatura relacionada == | |||
Referências <code>Scielo</code>, <code>Medline</code>, <code>GoogleScholar</code>, <code>EMBASE</code>, etc, com as respectivas buscas estruturadas. | Referências <code>Scielo</code>, <code>Medline</code>, <code>GoogleScholar</code>, <code>EMBASE</code>, etc, com as respectivas buscas estruturadas. | ||
= Ficha do indicador para o cientista de dados = | |||
O público-alvo é o estatístico, gerente de banco de dados, desenvolvedor de software, analista de inteligência de negócios, informata em saúde, bioinformata e demais perfis relacionados ao processamento de dados massivos com técnicas de ''big data'' e soluções de aprendizado de máquina e inteligência artificial. | O público-alvo é o estatístico, gerente de banco de dados, desenvolvedor de software, analista de inteligência de negócios, informata em saúde, bioinformata e demais perfis relacionados ao processamento de dados massivos com técnicas de ''big data'' e soluções de aprendizado de máquina e inteligência artificial. | ||
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A URL do código-fonte completo deve ser apontada aqui, preferencialmente em plataforma ''git'' e de acesso livre. | A URL do código-fonte completo deve ser apontada aqui, preferencialmente em plataforma ''git'' e de acesso livre. | ||
== Método de processamento de dados == | |||
Detalhamento das etapas de extração, transformação e carga com exemplos mínimos comtemplanto códigos-fonte, incluindo consultas de bancos de dados ou operações manuais, ferramentas, algoritmos, descrição dos atributos. Importante detalhar qual o Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) usado, por exemplo, <code>mysql</code>, <code>postgreSQL</code>, <code>Oracle</code>, etc. Se houver gerenciador de ETL, por exemplo, <code>pentaho</code> ou <code>informatica</code>, detalhar os processos (''pipeline''). | Detalhamento das etapas de extração, transformação e carga com exemplos mínimos comtemplanto códigos-fonte, incluindo consultas de bancos de dados ou operações manuais, ferramentas, algoritmos, descrição dos atributos. Importante detalhar qual o Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) usado, por exemplo, <code>mysql</code>, <code>postgreSQL</code>, <code>Oracle</code>, etc. Se houver gerenciador de ETL, por exemplo, <code>pentaho</code> ou <code>informatica</code>, detalhar os processos (''pipeline''). | ||
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O detalhamento pode incluir diagramas de entidade e relacionamento, bem como informações complementares da modelagem relacional, incluindo etapas OLTP, do inglêsm "On-line Transaction Processing". | O detalhamento pode incluir diagramas de entidade e relacionamento, bem como informações complementares da modelagem relacional, incluindo etapas OLTP, do inglêsm "On-line Transaction Processing". | ||
== Método de processamento analítico == | |||
Detalhamento da transposição da modelagem relacional e transacional para a analítica na formação do repositório de dados (Data Warehouse - DW), incluindo méritros estabelecidos mas técnicas OLAP, do inglês, "On-line Analytical Processing" como descrição das etapas de formação das tabelas de fato e dimensão. | Detalhamento da transposição da modelagem relacional e transacional para a analítica na formação do repositório de dados (Data Warehouse - DW), incluindo méritros estabelecidos mas técnicas OLAP, do inglês, "On-line Analytical Processing" como descrição das etapas de formação das tabelas de fato e dimensão. | ||
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A solução deve ser apontada, por exemplo, <code>disk.frame</code>, <code>Hadoop</code>, <code>Spark</code>, <code>Parquet e RDS</code>, <code>Storm</code>, <code>Cassandra</code>, <code>RapidMiner</code>, <code>MongoDB</code>, <code>Neo4j</code>, <code>SAMOA</code>, <code>HPCC</code>, <code>greenplum</code>, etc. | A solução deve ser apontada, por exemplo, <code>disk.frame</code>, <code>Hadoop</code>, <code>Spark</code>, <code>Parquet e RDS</code>, <code>Storm</code>, <code>Cassandra</code>, <code>RapidMiner</code>, <code>MongoDB</code>, <code>Neo4j</code>, <code>SAMOA</code>, <code>HPCC</code>, <code>greenplum</code>, etc. | ||
== Método de apresentação de dados == | |||
Deve ser elencada e detalhada a técnica de construção da ferramenta utilizada, por exemplo <code>R Shiny</code>, <code>metabase</code>, <code>Power BI</code>, <code>Tableau</code>, <code>Microstrategy</code>, <code>QlikView / Qlik Sense</code>, <code>DataStudio</code>, <code>SAS</code>, <code>Elastic/Kibana</code>, etc. | Deve ser elencada e detalhada a técnica de construção da ferramenta utilizada, por exemplo <code>R Shiny</code>, <code>metabase</code>, <code>Power BI</code>, <code>Tableau</code>, <code>Microstrategy</code>, <code>QlikView / Qlik Sense</code>, <code>DataStudio</code>, <code>SAS</code>, <code>Elastic/Kibana</code>, etc. | ||
== Método de análise matemática e estatística == | |||
Exemplos de código-fonte e respectiva explicação deve ser detalhado, citando a ferramenta, como <code>projeto R</code>, <code>python</code>, <code>matlab</code>, <code>scilab</code>, <code>Stata</code>, <code>SPSS</code>, <code>PSPP</code>, <code>Epiinfo</code>, etc. | Exemplos de código-fonte e respectiva explicação deve ser detalhado, citando a ferramenta, como <code>projeto R</code>, <code>python</code>, <code>matlab</code>, <code>scilab</code>, <code>Stata</code>, <code>SPSS</code>, <code>PSPP</code>, <code>Epiinfo</code>, etc. | ||
== Método de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD) == | |||
Os processos e algoritmos de mineração de dados devem ser descritos aqui, sejam métodos de classificação supervisionados, isto é, a partir de classes previamente anotadas, ou métodos de classificação não supervisionados, bem como de regressão, redução de dimensionalidade, etc. | Os processos e algoritmos de mineração de dados devem ser descritos aqui, sejam métodos de classificação supervisionados, isto é, a partir de classes previamente anotadas, ou métodos de classificação não supervisionados, bem como de regressão, redução de dimensionalidade, etc. | ||
É | É desejável segmentar as tarefas segundo a modalidade '''descritiva''', '''preditiva''' ou '''prescritiva'''. | ||
Exemplos de tipos de algoritmos são <code>C4.5</code>, <code>Random Forest</code>, <code>K-mean Algorithm</code>, <code>Support Vector Machines SVM</code>, <code>Apriori Algorithm</code>, <code>Expectation-Maximization Algorithm</code>, <code>kNN</code>, <code>PCA</code>, <code>SVD</code>. | Exemplos de tipos de algoritmos são <code>C4.5</code>, <code>Random Forest</code>, <code>K-mean Algorithm</code>, <code>Support Vector Machines SVM</code>, <code>Apriori Algorithm</code>, <code>Expectation-Maximization Algorithm</code>, <code>kNN</code>, <code>PCA</code>, <code>SVD</code>. | ||
== Base de dados == | |||
Acesso aos dados tabulados ou via Interface de Programação de Aplicação (API, Application Programming Interface). | Acesso aos dados tabulados ou via Interface de Programação de Aplicação (API, Application Programming Interface). | ||
== | = Apêndice = | ||
== Ver também == | |||
* [[Nomenclatura]] | |||
== 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)] | |||
* [http://fichas.ripsa.org.br/2012/ Fichas de Qualificação da RIPSA – 2012] | |||
== Rastreabilidade == | |||
{| | {| class="wikitable" style="color:#303030;" | ||
|- style="font-weight:bold; vertical-align:bottom; background-color:#F0F0F0;" | |||
! atributo | ! atributo | ||
! valor | ! valor | ||
|- | |- style="vertical-align:bottom; background-color:#FFF;" | ||
| Identificador | | Identificador | ||
| | | 11 | ||
|- | |- style="vertical-align:bottom; background-color:#FFF;" | ||
| Código RIPSA | | Código RIPSA | ||
| | | A.1 | ||
|- style="background-color:#FFF;" | |||
| style="vertical-align:bottom;" | Nome RIPSA | |||
| População total - A.1 | |||
|- | |- | ||
| | | style="vertical-align:bottom; background-color:#FFF;" | URL RIPSA | ||
| style="text-decoration:underline; color:#00E;" | http://fichas.ripsa.org.br/2012/a-1/?l=pt_BR | |||
|- style="background-color:#FFF;" | |||
| style="vertical-align:bottom;" | tabela CIEGES | |||
| URL RIPSA | | bd_pri.mv_pop_mun | ||
| http://fichas.ripsa.org.br/ | |||
|- | |||
| tabela CIEGES | |||
| | |||
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Edição atual tal como às 13h40min de 11 de janeiro de 2023
Introdução
A presente nota técnica é uma matriz, isto é, um artefato para ser copiado e colado em uma nova nota técnica no wiki Conass que envolva indicador. Dessa forma, é assegurado o preenchimento dos tópicos padrão.
Segundo o caderno verde da Rede Interagencial de Informações para a Saúde (RIPSA), existem seis subconjuntos temáticos: demográficos, socioeconômicos, mortalidade, morbidade e fatores de risco, recursos e cobertura, onde cada indicador é caracterizado pela denominação, conceituação, método de cálculo, categorias de análise e fontes de dados.
| subconjunto temático | sigla | descrição | pasta e marcador |
|---|---|---|---|
| Demográficos | A | Medem a distribuição de fatores determinantes da situação de saúde relacionados à dinâmica populacional na área geográfica referida. | a_demografico |
| Sócioeconômicos | B | Medem a distribuição dos fatores determinantes da situação de saúde relacionados ao perfil econômico e social da população residente na área geográfica referida. | b_socioeconomico |
| Mortalidade | C | Informam a ocorrência e distribuição das causas de óbito no perfil da mortalidade da população residente na área geográfica referida. | c_mortalidade |
| Morbidade | D | Informam a ocorrência e distribuição de doenças e agravos à saúde na população residente na área geográfica referida. | d_morbidade |
| Recursos | E | Medem a oferta e a demanda de recursos humanos, físicos e financeiros para atendimento às necessidades básicas de saúde da população na área geográfica referida. | e_recursos |
| Cobertura | F | Medem o grau de utilização dos meios oferecidos pelo setor público e pelo setor privado para atender às necessidades de saúde da população na área geográfica referida. | f_cobertura |
No âmbito da gestão de dados, visando reprodutibilidade e escalabidade, estimula-se a caracterizar o método de processamento de dados, método de processamento analítico, método de apresentação de dados, método de análise estatística e o método de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD).
As fichas foram, portanto segmentadas segundo o público, a saber, sanitarista e cientista de dados.
Endereço eletrônico
A presente nota técnica é acessível pelo endereço https://git.conass.org.br/ferre/notas-tecnicas-pri-provisorio/-/edit/main/matriz.md
Objetivo
Pradronizar notas técnicas dos indicadores.
Ficha do indicador para o sanitarista
Nesta categoria enquadram-se o sanitarista e o usuário tradicional dos Indicadores e Dados Básicos - Brasil (IDB), bem como das fichas da RIPSA.
Conceituação
Informações que definem o indicador e a forma como ele se expressa, se necessário agregando elementos para a compreensão de seu conteúdo.
Interpretação
Explicação sucinta do tipo de informação obtida e seu significado.
Usos
Principais finalidades de utilização dos dados, a serem consideradas na análise do indicador.
Limitações
Fatores que restringem a interpretação do indicador, referentes tanto ao próprio conceito quanto às fontes utilizadas.
Fontes
Instituições responsáveis pela produção dos dados utilizados no cálculo do indicador e pelos sistemas de informação a que correspondem.
Métodos de Cálculo
Fórmula utilizada para calcular o indicador, definindo os elementos que a compõem.
Categorias Sugeridas para Análise
Níveis de desagregação definidos pela sua potencial contribuição para interpretação dos dados e que estão efetivamente disponíveis.
Dados Estatísticos e Comentários
Tabela resumida e comentada, que ilustra a aplicação do indicador em situação real. Idealmente, a tabela apresenta dados para grandes regiões do Brasil, em anos selecionados desde o início da série histórica
Literatura relacionada
Referências Scielo, Medline, GoogleScholar, EMBASE, etc, com as respectivas buscas estruturadas.
Ficha do indicador para o cientista de dados
O público-alvo é o estatístico, gerente de banco de dados, desenvolvedor de software, analista de inteligência de negócios, informata em saúde, bioinformata e demais perfis relacionados ao processamento de dados massivos com técnicas de big data e soluções de aprendizado de máquina e inteligência artificial.
A URL do código-fonte completo deve ser apontada aqui, preferencialmente em plataforma git e de acesso livre.
Método de processamento de dados
Detalhamento das etapas de extração, transformação e carga com exemplos mínimos comtemplanto códigos-fonte, incluindo consultas de bancos de dados ou operações manuais, ferramentas, algoritmos, descrição dos atributos. Importante detalhar qual o Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) usado, por exemplo, mysql, postgreSQL, Oracle, etc. Se houver gerenciador de ETL, por exemplo, pentaho ou informatica, detalhar os processos (pipeline).
O detalhamento pode incluir diagramas de entidade e relacionamento, bem como informações complementares da modelagem relacional, incluindo etapas OLTP, do inglêsm "On-line Transaction Processing".
Método de processamento analítico
Detalhamento da transposição da modelagem relacional e transacional para a analítica na formação do repositório de dados (Data Warehouse - DW), incluindo méritros estabelecidos mas técnicas OLAP, do inglês, "On-line Analytical Processing" como descrição das etapas de formação das tabelas de fato e dimensão.
A solução deve ser apontada, por exemplo, disk.frame, Hadoop, Spark, Parquet e RDS, Storm, Cassandra, RapidMiner, MongoDB, Neo4j, SAMOA, HPCC, greenplum, etc.
Método de apresentação de dados
Deve ser elencada e detalhada a técnica de construção da ferramenta utilizada, por exemplo R Shiny, metabase, Power BI, Tableau, Microstrategy, QlikView / Qlik Sense, DataStudio, SAS, Elastic/Kibana, etc.
Método de análise matemática e estatística
Exemplos de código-fonte e respectiva explicação deve ser detalhado, citando a ferramenta, como projeto R, python, matlab, scilab, Stata, SPSS, PSPP, Epiinfo, etc.
Método de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD)
Os processos e algoritmos de mineração de dados devem ser descritos aqui, sejam métodos de classificação supervisionados, isto é, a partir de classes previamente anotadas, ou métodos de classificação não supervisionados, bem como de regressão, redução de dimensionalidade, etc.
É desejável segmentar as tarefas segundo a modalidade descritiva, preditiva ou prescritiva.
Exemplos de tipos de algoritmos são C4.5, Random Forest, K-mean Algorithm, Support Vector Machines SVM, Apriori Algorithm, Expectation-Maximization Algorithm, kNN, PCA, SVD.
Base de dados
Acesso aos dados tabulados ou via Interface de Programação de Aplicação (API, Application Programming Interface).
Apêndice
Ver também
Ligações externas
- Caderno Verde de indicadores básicos para a saúde no Brasil (IDB)
- Fichas de Qualificação da RIPSA – 2012
Rastreabilidade
| atributo | valor |
|---|---|
| Identificador | 11 |
| Código RIPSA | A.1 |
| Nome RIPSA | População total - A.1 |
| URL RIPSA | http://fichas.ripsa.org.br/2012/a-1/?l=pt_BR |
| tabela CIEGES | bd_pri.mv_pop_mun |