Leitos hospitalares SUS e não SUS (versão preliminar)

Introdução

A nota técnica de indicador descreve o trabalho de processamento e apresentação de dados relacionados ao identificador 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 ancorados no Guia de Apoio à Gestão Estadual do SUS.

Endereço eletrônico

Essa nota técnica é acessível pelo endereço

Objetivo

Apresentar parâmetros de interpretação, granularidade e reprodutibilidade do indicador.

Ficha do indicador para o profissional da saúde

Conceituação

• Apresenta o quantitativo de leitos hospitalares disponibilizados para atendimento pelo SUS e atendimento Não SUS contidos no Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde - CNES.
• Consideram-se como leitos hospitalares as camas destinadas à internação de um paciente no hospital. Não são considerados os leitos de observação.

Interpretação

• Mede a relação entre a oferta de leitos hospitalares 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

• Propicia ao gestor o quantitativo de leitos em ambientes hospitalares, podendo auxiliar no planejamento das ações assistenciais nas diversas esferas de governo, bem como dar maior visibilidade ao controle social a ser exercido pela população.

Limitações

• O TabNet do CNES reflete a série histórica do Cadastro, por mês de competência, estando disponível com defasagem de até 45 dias. Dados mais recentes podem ser obtidos no site do CNES (http://cnes.datasus.gov.br/).
• O indicador depende da qualidade do preenchimento e agilidade na atualização do sistema de Informação do CNES.

Fontes

As informações disponíveis são geradas a partir dos dados enviados pelas Secretarias Municipais e Estaduais de Saúde através do Sistema de Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES/SUS) e consolidadas no Banco de Dados Nacional pelo DATASUS, conforme determina a Portaria MS/SAS nº 51 de 21/06/1995.

Métodos de Cálculo

Número absoluto de leitos hospitalares disponibilizados para atendimento pelo SUS e atendimento Não SUS.

Categorias Sugeridas para Análise

Unidade geográfica: Brasil, grandes regiões, estados, Distrito Federal, regiões metropolitanas e municípios das capitais. Tipo de leito: existentes SUS, existentes não-SUS, total. Esfera administrativa: federal, estadual, municipal e privado. Tipo de prestador: público, privado e filantrópico.

Dados Estatísticos e Comentários

CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS DE INTERNAÇÃO - BRASIL http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/leiintbr.def Quantidade SUS por Região segundo Ano/mês compet. Especialidade: Cirúrgicos, Clínicos, Obstétrico, Pediátrico 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	23.535	83.832	86.594	42.759	20.784	257.504
2020/Fev	23.583	83.866	86.422	42.786	20.680	257.337
2020/Mar	23.814	85.584	90.045	43.387	20.991	263.821
2020/Abr	25.180	88.814	92.925	44.289	21.138	272.346
2020/Mai	25.867	90.997	95.177	44.190	21.814	278.045
2020/Jun	25.875	91.780	96.533	44.045	22.270	280.503
2020/Jul	26.144	91.924	96.304	44.146	22.459	280.977
2020/Ago	26.329	91.980	95.904	43.892	22.574	280.679
2020/Set	26.252	91.408	95.216	43.958	22.677	279.511
2020/Out	25.997	91.173	94.175	43.877	22.646	277.868
2020/Nov	25.840	90.778	93.353	43.802	22.462	276.235
2020/Dez	25.783	90.766	93.391	43.950	22.757	276.647

CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS DE INTERNAÇÃO - BRASIL http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/leiintbr.def Quantidade Não SUS por Região segundo Ano/mês compet. Especialidade: Cirúrgicos, Clínicos, Obstétrico, Pediátrico 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	5.969	18.514	55.480	19.314	11.295	110.572
2020/Fev	5.896	18.536	55.638	19.396	11.351	110.817
2020/Mar	6.136	18.531	56.050	19.329	11.348	111.394
2020/Abr	5.977	18.387	56.396	18.908	11.306	110.974
2020/Mai	5.719	18.316	56.214	18.967	11.170	110.386
2020/Jun	5.908	18.073	56.293	18.960	11.032	110.266
2020/Jul	5.946	18.560	56.697	18.847	11.080	111.130
2020/Ago	6.028	18.394	56.597	18.828	10.970	110.817
2020/Set	6.017	18.596	57.006	18.754	10.929	111.302
2020/Out	6.115	18.716	56.924	18.573	11.047	111.375
2020/Nov	6.112	18.734	57.014	18.480	11.085	111.425
2020/Dez	6.238	18.806	57.329	18.292	11.073	111.738

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

Código posgreSQL de criação da tabela mv_leitos_tipo_mun_cartesiano:

CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_leitos_tipo_mun_cartesiano
AS SELECT cctu.co_municipio_ibge,
    cctu.competen,
    lpm.dt_atualizacao,
    cctu.co_tpleito,
        CASE cctu.co_tpleito
            WHEN 1 THEN 19
            WHEN 2 THEN 20
            WHEN 4 THEN 21
            WHEN 5 THEN 22
            ELSE NULL::integer
        END AS indicador_id,
    COALESCE(lpm.qt_leito, 0::bigint::numeric) AS qt_leitos,
    lpm.st_sus
   FROM cartesiano.mv_codufmun_competen_tp_leito cctu
     LEFT JOIN pri.mv_leitos_tipo_mun lpm 
       ON cctu.co_municipio_ibge = lpm.co_municipio_ibge 
      AND cctu.competen = lpm.dt_competen 
      AND cctu.co_tpleito = lpm.co_tpleito
  WHERE cctu.co_tpleito = ANY (ARRAY[1, 2, 4, 5])
  ORDER BY cctu.co_municipio_ibge, cctu.competen;

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:

CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_e_3_cartesiano
AS SELECT 8 AS indicador_id,
    x.co_municipio_ibge,
    date_part('year'::text, x.competen) AS nu_ano,
    x.st_sus,
    sum(x.qt_leitos) / 12::numeric AS vl_media_leitos
   FROM pri.mv_leitos_tipo_mun_cartesiano x
  WHERE x.co_tpleito <> ALL (ARRAY[3, 4, 5, 7])
  GROUP BY 8::integer, x.co_municipio_ibge, (date_part('year'::text, x.competen)), x.st_sus;

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

• Nomenclatura
• Tabela de domínio CNES leito
• Leitos hospitalares, gerais e UTI (versão preliminar)
  • Leitos Hospitalares
    • Leitos hospitalares SUS e não SUS (versão preliminar)
    • Leitos hospitalares por mil habitantes (versão preliminar)
  • Leitos Gerais
    • Leitos gerais SUS e não SUS (versão preliminar)
    • Leitos gerais por mil habitantes (versão preliminar)
  • Leitos UTI
    • Leitos UTI SUS e não SUS (versão preliminar)
    • Leitos UTI por cem mil habitantes (versão preliminar)

Ligações externas

• Caderno Verde de indicadores básicos para a saúde no Brasil (IDB)
• Fichas de Qualificação da RIPSA – 2012

Rastreabilidade

atributo	valor
Identificador	código mantido na tabela bd_geral.td_indicador
Código RIPSA
Nome RIPSA
URL RIPSA	http://fichas.ripsa.org.br/2012/
tabela CIEGES