Mortalidade proporcional segundo o capítulo da CID-10

Introdução

A nota técnica de indicador descreve o trabalho de processamento e apresentação de dados de Principais Grupo de causas de morte por faixa etária e decorrente extratificação. 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=Principais_Grupo_de_causas_de_morte_por_faixa_et%C3%A1ria.

Objetivo

Apresentar parâmetros de interpretação, granularidade e reprodutibilidade do indicador.

Ficha do indicador para o sanitarista

Conceituação

Distribuição percentual de óbitos por grupos de causas definidas, na população residente em determinado espaço geográfico, no ano considerado.

Interpretação

Mede a participação relativa dos principais grupos de causas de morte no total de óbitos com causa definida.

De modo geral, é influenciado pela participação de fatores que contribuem para aumentar ou diminuir determinadas causas, alterando a distribuição proporcional das demais: condições socioeconômicas, perfil demográfico, infra-estrutura de serviços públicos, acesso e qualidade dos serviços de saúde.

Usos

• Analisar variações populacionais, geográficas e temporais da mortalidade por grupos de causas em segmentos populacionais, identificando situações de desigualdade e tendências que demandem ações e estudos específicos.
• Contribuir na avaliação dos níveis de saúde e de desenvolvimento socioeconômico da população, prestando-se para comparações nacionais e internacionais.
• Subsidiar processos de planejamento, gestão e avaliação de políticas públicas visando à adoção de medidas preventivas e assistenciais relativas a cada grupo de causas.

Limitações

• Requer correção da subenumeração de óbitos captados pelo Sistema de Informação sobre Mortalidade, especialmente nas regiões Norte e Nordeste.
• Apresenta restrição de uso sempre que ocorra elevada proporção de óbitos sem assistência médica ou por causas mal definidas.
• Depende da composição da população por idade e sexo, que condiciona a freqüência de óbitos por causas em segmentos demográficos específicos.
• Requer informações adicionais para avaliar o risco de morte, pois o aumento (ou redução) proporcional de óbitos por determinada causa pode ser devido a variações da freqüência de outras causas.

Fontes

Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde (SVS): Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM).

Métodos de Cálculo

[Óbitos por grupo de causas]÷[Óbitos totais]×100

Nota: Ver os grupos de causas definidas no item Categorias sugeridas para análise.

Categorias Sugeridas para Análise

• Unidade geográfica: Brasil, grandes regiões, estados, Distrito Federal, regiões metropolitanas e municípios das capitais.
• Sexo: masculino e feminino.
• Faixa etária:
  • menor de 1 ano
    • 0 a 6 dias (neonatal precoce),
    • 7 a 27 dias (neonatal tardio) e
    • 28 a 364 dias completos (pós-neonatal);
  • 1 a 4,
  • 5 a 9,
  • 10 a 19,
  • 20 a 29,
  • 30 a 39,
  • 40 a 49,
  • 50 a 59,
  • 60 a 69,
  • 70 a 79 e
  • 80 anos e mais.

• Grupos de causas, conforme a seguinte classificação:

Grupos de causas	Capítulos e códigos na CID-10	Capítulos e códigos na CID-9
Algumas doenças infecciosas e parasitárias	I: A00-B99	I: 001-139
Neoplasias	II: C00-D48	II: 140-239
Doenças do aparelho circulatório	IX: I00-I99	VII: 390-459
Doenças do aparelho respiratório	X: J00-J99	VIII: 460-519
Algumas afecções originadas no período perinatal	XVI: P00-P96	XV: 760-779
Causas externas	XX: V01-Y98	Suplementar: E800-E999
Demais causas definidas	Todos os demais capítulos (III a IX, XI a XV, XVII), exceto o XVIII. Os capítulos XIX e XXI não são utilizados como causa básica de óbito.	Todos os demais capítulos (III a VI, IX a XIV), exceto o XVI. Os capítulos XVII e Suplementar não são utilizados como causa básica de óbito.

Observe-se que algumas doenças, como as infecções provocadas pelo HIV e o tétano neonatal, situam-se em capítulos diferentes na CID-9 e CID-10.

Dados Estatísticos e Comentários

Mortalidade proporcional por grupos de causas (%) Brasil e grandes regiões, 1996 e 2004

Grupos de Causas Brasil Norte Nordeste Sudeste Sul C. Oeste 1996 2004 1996 2004 1996 2004 1996 2004 1996 2004 1996 2004 Doenças infecciosas e parasitárias 6,8 5,1 9,2 7,3 8,6 6,0 6,6 4,9 4,6 4,0 8,1 5,5 Neoplasias 13,4 15,7 11,2 12,7 10,6 12,5 13,6 16,3 16,4 19,2 12,0 14,4 Doenças do aparelho circulatório 32,3 31,8 24,1 24,3 29,9 30,9 33,3 32,7 34,7 33,1 28,9 30,8 Doenças do aparelho respiratório 11,5 11,4 9,5 11,1 9,4 9,5 11,8 12,2 13,4 11,8 9,8 10,1 Algumas afecções originadas no período perinatal 4,8 3,5 10,6 8,2 6,9 5,7 4,2 2,4 3,3 2,2 5,7 3,6 Causas externas 15,4 14,2 20,1 18,9 17,0 15,5 14,9 13,3 13,1 12,6 20,5 17,8 Demais causas definidas 15,7 18,3 15,3 17,6 17,7 19,9 15,6 18,2 14,6 17,1 15,1 17,8 Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 Fonte: Ministério da Saúde/SVS – Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM).

Mais de 60% dos óbitos informados no país em 2004 foram devidos a três grupos de causas: doenças do aparelho circulatório (31,8%), causas externas (14,2%) e neoplasias (13,4%), com pequenas variações em relação aos valores de 1996. Nos anos analisados, as doenças do aparelho circulatório estavam em primeiro lugar em todas as regiões. Em seguida, situavam-se as causas externas nas regiões Norte, Nordeste e Centro-Oeste, sendo que as neoplasias estavam em segundo lugar nas regiões Sul e Sudeste. As doenças infecciosas e parasitárias, as causas externas e as afecções originadas no período perinatal diminuíram sua participação em todas as regiões.

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.

É desejavel 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 e kNN.

Apêndice

Ver também

• Nomenclatura

Ligações externas

• Caderno Verde de indicadores básicos para a saúde no Brasil (IDB)
• Fichas de Qualificação da RIPSA – 2012
• Centro de Informações Estratégicas para a Gestão do SUS (Cieges)

Rastreabilidade

atributo	valor
Identificador	13
Código RIPSA	C.4
Nome RIPSA	Mortalidade proporcional por grupos de causas - C.4
URL RIPSA	http://fichas.ripsa.org.br/2012/c-4/?l=pt_BR
tabela CIEGES	bd_pri.mv_c_4_cartesiano