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[[Categoria:Indicador de Saúde]]


== Começando ==
[[Categoria:Gráfico]]
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= Nota técnica matriz de indicador =
[[Categoria:Painel]]


== Introdução ==
Navegue pelas notas técnicas segundo as categorias listadas abaixo.
 
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 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'''.
 
{|
!width="9%"| subconjunto temático
!width="9%"| sigla
!width="9%"| descrição
!width="9%"| 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
|-
| Fatores de Risco e de Proteção
| G
| Medem os fatores de risco (por ex. tabaco, álcool), e/ou proteção (por ex. alimentação saudável, atividade física, aleitamento) que predispõe à doenças e agravos ou, protegem das doenças e agravos.
| g_fatores
|}
 
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 [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.
 
=== 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 <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.
 
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'').
 
O detalhamento pode incluir diagramas de entidade e relacionamento, bem como informações complementares da modelagem relacional, incluindo etapas OLTP, do inglêsm &quot;On-line Transaction Processing&quot;.
 
=== 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, &quot;On-line Analytical Processing&quot; como descrição das etapas de formação das tabelas de fato e dimensão.
 
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.
 
=== 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.
 
=== 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 desejavel 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>.
 
=== Base de dados ===
 
Acesso aos dados tabulados ou via Interface de Programação de Aplicação (API, Application Programming Interface).
 
== Apêndice ==
 
=== Rastreabilidade ===
 
{|
! atributo
! valor
|-
| Identificador
| código sequencial da pri.td_indicador
|-
| Código RIPSA
|
 
|-
| Nome RIPSA
|
 
|-
| URL RIPSA
| http://fichas.ripsa.org.br/2007/
|-
| tabela CIEGES
|
 
|}
 
=== Nomenclatura Sugerida ===
 
Sugere-se adotar a [https://datasus.saude.gov.br/mad-norma-de-padronizacao-de-nomenclatura/ Norma de padronização de nomenclatura (MAD)] do DATASUS, Ministério da Saúde.
 
Atenção ao nomear atributos e tabelas para evitar problemas ao referência-las.
 
Recomenda-se padronizar os atributos usando apenas letras minúsculas, sem espaços separando-se por ''underline'' <code>_</code>.
 
* Caracteres proibidos: @, #, ~, ^, &lt;, &gt;, =, !, espaço
* Caracteres recomendados: de a a z de 0 a 9 e ''underline''
* Caracteres não recomendados: ç, á, é, ã, â, espaço, etc
 
Caso queria utilizar caracteres especiais ou espaço você deve conhecer como o SGBD faz para identificar a referência à tabela ou atributo. No <code>PostgreSQL</code> é utilizada aspas duplas <code>&quot;</code>, enquanto no <code>MySQL</code> é utilizada crase ```.
 
Exemplos de prefixos para bancos e tabelas:
 
* <code>bd_</code> - banco de dados (por exemplo, <code>bd_medicamento</code>, <code>bd_obito</code>, <code>bd_covid19</code>).
* <code>td_</code> - tabela de dimensão ou domínio (por exemplo, <code>td_cid10</code>, <code>td_municipio</code>, <code>td_estabelecimento</code>).
* <code>tf_</code> - tabela de fatos contendo transações (por exemplo, <code>tf_dispensação</code>, <code>tf_notificacao_dengue</code>).
* <code>tm_</code> - tabelas provisórias (por exemplo, <code>tm_sia_am</code>, <code>tm_sia_aq</code>).
* <code>vw_</code> - tabela de fatos contendo visões de dados (por exemplo, <code>vw_dispensação_homens</code>, <code>tf_notificacao_dengue_amazonas</code>).
 
Exemplos de prefixos para atributos:
 
* <code>co_</code> - código (por exemplo, <code>co_cid10</code>, <code>co_procedimento_sigtap</code>).
* <code>co_seq_</code> - código sequencial (por exemplo, <code>co_seq_usuario</code>, <code>co_seq_estabelecimento</code>).
* <code>dt_</code> - data (por exemplo, <code>dt_nascimento</code>, <code>dt_dispensacao</code>).
* <code>no_</code> - nome (por exemplo, <code>no_usuário_sus</code>, <code>no_trabalhador</code>, <code>no_equipamento</code>).
* <code>ds_</code> - descrição (por exemplo, <code>ds_posologia</code>, <code>ds_relato_clinico</code>).
* <code>qt_</code> - quantidade, usualmente, discreta (por exemplo, <code>qt_comprimido</code>, <code>qt_area</code>, <code>qt_população</code>).
* <code>vl_</code> - valor, usualmente, passível de ser decimal (por exemplo, <code>vl_gasto</code>, <code>vl_densidade_demografica</code>).
* <code>nu_</code> - número, usualmente contado ou calculado (por exemplo, <code>nu_idade</code>).
* <code>tx_</code> - taxa ou fração (por exemplo, <code>tx_letalidade</code>, <code>tx_mortalidade</code>).
* <code>st_</code> - situação ou status (por exemplo, <code>st_ativo</code>, <code>st_gravida</code>).
* <code>sg_</code> - sigla (por exemplo, <code>sg_faixa_etaria</code>, <code>sg_sexo</code>).

Edição atual tal como às 15h33min de 17 de agosto de 2023

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