Indicador:Ficha de indicador: mudanças entre as edições
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| == Ver também == | == Ver também == | ||
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| == Ligações externas == | == Ligações externas == | ||
| * [https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/490669/mod_resource/content/1/RIPSA%20Indicadores%20basicos%20para%20a%20saude%20no%20Brasil.pdf Caderno Verde de indicadores básicos para a saúde no Brasil (IDB)] | |||
| * [ | * [http://fichas.ripsa.org.br/2012/ Fichas de Qualificação da RIPSA – 2012] | ||
| == Rastreabilidade == | == Rastreabilidade == | ||
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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 |