Leitos psiquiátricos em hospitais gerais por mil habitantes: mudanças entre as edições
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== Interpretação == | == Interpretação == | ||
* Mede a relação entre a oferta de leitos | * Mede a relação entre a oferta de leitos leitos de internação clínicos de saúde mental, outras especialidades - psiquiatria ou hospital/dia saúde mental 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. | * 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 == | == Usos == | ||
* Analisar variações geográficas e temporais da oferta de leitos | * Analisar variações geográficas e temporais da oferta de leitos de internação clínicos de saúde mental, outras especialidades - psiquiatria ou hospital/dia saúde mental pelo SUS, segundo a esfera administrativa, identificando situações de desigualdade e tendências que demandem ações e estudos específicos. | ||
* Subsidiar processos de planejamento, gestão e avaliação de políticas públicas voltadas para a assistência médico-hospitalar de responsabilidade do SUS. | * Subsidiar processos de planejamento, gestão e avaliação de políticas públicas voltadas para a assistência médico-hospitalar de responsabilidade do SUS. | ||
== Limitações == | == Limitações == | ||
* Inclui a demanda hospitalar por parte de pessoas não residentes, alterando a relação de proporcionalidade dos leitos disponíveis para a população residente. | * Inclui a demanda hospitalar por parte de pessoas não residentes, alterando a relação de proporcionalidade dos leitos disponíveis para a população residente. | ||
== Fontes == | == Fontes == | ||
Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção à Saúde ( | Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção Especializada à Saúde (SEAS): Sistema de Informações Hospitalares do SUS – SIH/SUS (até 2003), Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde – CNES (a partir de 2005) e base demográfica do IBGE. | ||
== Métodos de Cálculo == | == Métodos de Cálculo == | ||
[Média anual do número mensal de leitos | [Média anual do número mensal de leitos de internação clínicos de saúde mental, outras especialidades - psiquiatria ou hospital/dia saúde mental]÷[População total residente]×100.000 | ||
== Categorias Sugeridas para Análise == | == Categorias Sugeridas para Análise == | ||
Edição das 21h07min de 17 de janeiro de 2023
Introdução
A nota técnica de indicador descreve o trabalho de processamento e apresentação de dados de Leitos psiquiátricos e/ou saúde mental em hospitais gerais (transtornos, transtorno e dependência química e dependência química, adultos e adolescentes) 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.
Endereço eletrônico
Essa nota técnica é acessível pelo endereço https://wiki.conass.org.br/index.php?title=Leitos_psiqui%C3%A1tricos_e/ou_sa%C3%BAde_mental_em_hospitais_gerais_(transtornos,_transtorno_e_depend%C3%AAncia_qu%C3%ADmica_e_depend%C3%AAncia_qu%C3%ADmica,_adultos_e_adolescentes).
Objetivo
Apresentar parâmetros de interpretação, granularidade e reprodutibilidade do indicador.
Ficha do indicador para o sanitarista
Conceituação
Media anual de leitos de internação clínicos de saúde mental, outras especialidades - psiquiatria ou hospital/dia saúde mental, por cem mil habitantes residentes, em determinado espaço geográfico, no ano considerado.
Os leitos de internação são tipificados no tabnet como:
CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS DE INTERNAÇÃO - BRASIL
http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/leiintbr.def Quantidade existente por Região segundo Especialidade Período: Dez/2022 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:
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Especialidade | 1 Região Norte | 2 Região Nordeste | 3 Região Sudeste | 4 Região Sul | 5 Região Centro-Oeste | Total | |
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TOTAL | 33.056 | 122.718 | 180.753 | 72.062 | 40.096 | 448.685 | |
Cirúrgicos | 8.471 | 31.293 | 47.557 | 18.335 | 11.381 | 117.037 | |
Clínicos | 13.049 | 47.033 | 69.940 | 29.829 | 14.178 | 174.029 | |
Obstétrico | 5.375 | 16.634 | 17.744 | 6.867 | 4.694 | 51.314 | |
Pediátrico | 5.008 | 15.926 | 15.498 | 6.256 | 4.215 | 46.903 | |
Outras Especialidades | 709 | 8.862 | 23.630 | 9.125 | 4.684 | 47.010 | |
Hospital/DIA | 444 | 2.970 | 6.384 | 1.650 | 944 | 12.392 |
CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS DE INTERNAÇÃO - BRASIL
http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/leiintbr.def Quantidade existente por Região segundo Especialidade detalhada Período: Dez/2022 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:
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Especialidade detalhada | 1 Região Norte | 2 Região Nordeste | 3 Região Sudeste | 4 Região Sul | 5 Região Centro-Oeste | Total | |
---|---|---|---|---|---|---|---|
TOTAL | 33.056 | 122.718 | 180.753 | 72.062 | 40.096 | 448.685 | |
CIRÚRGICOS | 8.471 | 31.293 | 47.557 | 18.335 | 11.381 | 117.037 | |
..Buco maxilo facial | 83 | 370 | 433 | 167 | 116 | 1.169 | |
..Cardiologia | 203 | 1.097 | 2.057 | 1.098 | 502 | 4.957 | |
..Cirurgia geral | 4.274 | 16.273 | 25.164 | 9.256 | 4.701 | 59.668 | |
..Endocrinologia | 26 | 62 | 159 | 63 | 45 | 355 | |
..Gastroenterologia | 77 | 381 | 928 | 375 | 164 | 1.925 | |
..Ginecologia | 694 | 1.620 | 2.571 | 846 | 1.084 | 6.815 | |
..Nefrologia/urologia | 193 | 780 | 1.459 | 463 | 375 | 3.270 | |
..Neurocirurgia | 379 | 1.357 | 1.861 | 802 | 516 | 4.915 | |
..Oftalmologia | 159 | 809 | 1.050 | 398 | 412 | 2.828 | |
..Oncologia | 283 | 1.350 | 2.033 | 963 | 389 | 5.018 | |
..Ortopedia/traumatologia | 1.744 | 5.600 | 6.601 | 2.617 | 2.232 | 18.794 | |
..Otorrinolaringologia | 80 | 416 | 879 | 415 | 208 | 1.998 | |
..Plástica | 117 | 514 | 1.176 | 382 | 384 | 2.573 | |
..Toráxica | 73 | 277 | 432 | 218 | 125 | 1.125 | |
..Transplante | 37 | 282 | 673 | 241 | 77 | 1.310 | |
..Queimado Adulto | 34 | 72 | 72 | 21 | 33 | 232 | |
..Queimado Pediátrico | 15 | 33 | 9 | 10 | 18 | 85 | |
CLÍNICOS | 13.049 | 47.033 | 69.940 | 29.829 | 14.178 | 174.029 | |
..AIDS | 95 | 355 | 924 | 287 | 86 | 1.747 | |
..Cardiologia | 352 | 2.020 | 2.791 | 1.447 | 965 | 7.575 | |
..Clínica geral | 11.153 | 37.888 | 54.256 | 22.783 | 10.838 | 136.918 | |
..Dermatologia | 35 | 77 | 245 | 116 | 52 | 525 | |
..Geriatria | 142 | 482 | 1.127 | 261 | 146 | 2.158 | |
..Hansenologia | 20 | 18 | 119 | 34 | 17 | 208 | |
..Hematologia | 61 | 325 | 841 | 256 | 153 | 1.636 | |
..Nefro/urologia | 217 | 662 | 1.313 | 522 | 375 | 3.089 | |
..Neonatologia | 177 | 681 | 1.359 | 282 | 178 | 2.677 | |
..Neurologia | 174 | 1.558 | 1.480 | 891 | 385 | 4.488 | |
..Oncologia | 291 | 1.578 | 2.830 | 1.323 | 499 | 6.521 | |
..Pneumologia | 197 | 586 | 1.193 | 530 | 239 | 2.745 | |
..Saúde Mental | 127 | 725 | 1.444 | 1.075 | 223 | 3.594 | |
..Queimado Adulto | 5 | 49 | 16 | 11 | 17 | 98 | |
..Queimado Pediátrico | 3 | 29 | 2 | 11 | 5 | 50 | |
OBSTÉTRICOS | 5.375 | 16.634 | 17.744 | 6.867 | 4.694 | 51.314 | |
..Obstetrícia Cirúrgica | 2.103 | 7.064 | 10.326 | 3.683 | 2.579 | 25.755 | |
..Obstetrícia Clínica | 3.272 | 9.570 | 7.418 | 3.184 | 2.115 | 25.559 | |
PEDIÁTRICOS | 5.008 | 15.926 | 15.498 | 6.256 | 4.215 | 46.903 | |
..Pediatria Clínica | 4.484 | 14.303 | 13.312 | 5.520 | 3.709 | 41.328 | |
..Pediatria Cirúrgica | 524 | 1.623 | 2.186 | 736 | 506 | 5.575 | |
OUTRAS ESPECIALIDADES | 709 | 8.862 | 23.630 | 9.125 | 4.684 | 47.010 | |
..Crônicos | 134 | 1.259 | 7.385 | 929 | 744 | 10.451 | |
..Psiquiatria | 370 | 5.744 | 12.702 | 7.404 | 3.400 | 29.620 | |
..Reabilitação | 49 | 1.024 | 1.712 | 319 | 298 | 3.402 | |
..Tisiologia | 50 | 279 | 662 | 169 | 56 | 1.216 | |
..Acolhimento Noturno | 106 | 556 | 1.169 | 304 | 186 | 2.321 | |
HOSPITAL/DIA | 444 | 2.970 | 6.384 | 1.650 | 944 | 12.392 | |
..Cirúrgicos/Diagnóstico/Terapêutico | 341 | 2.071 | 4.680 | 1.033 | 490 | 8.615 | |
..AIDS | 54 | 96 | 181 | 101 | 42 | 474 | |
..Fibrose Cística | 2 | 10 | 6 | 3 | 2 | 23 | |
..Intercorrência Pós-Transplante | 4 | 35 | 158 | 57 | 35 | 289 | |
..Geriatria | 6 | 6 | 83 | 10 | 3 | 108 | |
..Saúde Mental | 37 | 752 | 1.276 | 446 | 372 | 2.883 |
Interpretação
- Mede a relação entre a oferta de leitos leitos de internação clínicos de saúde mental, outras especialidades - psiquiatria ou hospital/dia saúde mental 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
- Analisar variações geográficas e temporais da oferta de leitos de internação clínicos de saúde mental, outras especialidades - psiquiatria ou hospital/dia saúde mental pelo SUS, segundo a esfera administrativa, identificando situações de desigualdade e tendências que demandem ações e estudos específicos.
- Subsidiar processos de planejamento, gestão e avaliação de políticas públicas voltadas para a assistência médico-hospitalar de responsabilidade do SUS.
Limitações
- Inclui a demanda hospitalar por parte de pessoas não residentes, alterando a relação de proporcionalidade dos leitos disponíveis para a população residente.
Fontes
Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção Especializada à Saúde (SEAS): Sistema de Informações Hospitalares do SUS – SIH/SUS (até 2003), Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde – CNES (a partir de 2005) e base demográfica do IBGE.
Métodos de Cálculo
[Média anual do número mensal de leitos de internação clínicos de saúde mental, outras especialidades - psiquiatria ou hospital/dia saúde mental]÷[População total residente]×100.000
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
Tabnet - CNES - RECURSOS FÍSICOS - HOSPITALAR - LEITOS DE INTERNAÇÃO - BRASIL
http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/leiintbr.def Quantidade existente por Região segundo Ano/mês compet. Especialidade detalhada: ..Saúde Mental, ..Psiquiatria, ..Saúde Mental Período: 2015-2022
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:
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Ano/mês compet. | 1 Região Norte | 2 Região Nordeste | 3 Região Sudeste | 4 Região Sul | 5 Região Centro-Oeste | Total | |
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2015/Jan | 497 | 8.479 | 23.971 | 9.159 | 3.310 | 45.416 | |
2015/Fev | 501 | 8.289 | 24.010 | 9.153 | 3.420 | 45.373 | |
2015/Mar | 502 | 8.233 | 24.027 | 9.137 | 3.428 | 45.327 | |
2015/Abr | 502 | 8.199 | 24.055 | 9.126 | 3.428 | 45.310 | |
2015/Mai | 502 | 8.169 | 24.082 | 9.092 | 3.428 | 45.273 | |
2015/Jun | 503 | 8.211 | 23.997 | 9.098 | 3.426 | 45.235 | |
2015/Jul | 505 | 8.311 | 23.959 | 9.131 | 3.415 | 45.321 | |
2015/Ago | 507 | 8.303 | 23.564 | 9.124 | 3.408 | 44.906 | |
2015/Set | 454 | 8.322 | 23.387 | 9.116 | 3.408 | 44.687 | |
2015/Out | 511 | 8.332 | 22.933 | 8.937 | 3.378 | 44.091 | |
2015/Nov | 510 | 8.347 | 22.550 | 8.917 | 3.385 | 43.709 | |
2015/Dez | 510 | 8.424 | 22.720 | 8.873 | 3.235 | 43.762 | |
2016/Jan | 512 | 8.324 | 22.173 | 8.920 | 3.382 | 43.311 | |
2016/Fev | 512 | 8.348 | 22.063 | 8.929 | 3.506 | 43.358 | |
2016/Mar | 507 | 8.307 | 21.736 | 8.878 | 3.327 | 42.755 | |
2016/Abr | 508 | 7.948 | 21.745 | 8.884 | 3.325 | 42.410 | |
2016/Mai | 523 | 7.959 | 21.671 | 8.768 | 3.274 | 42.195 | |
2016/Jun | 495 | 7.988 | 21.582 | 8.889 | 3.354 | 42.308 | |
2016/Jul | 497 | 7.993 | 21.420 | 8.905 | 3.359 | 42.174 | |
2016/Ago | 491 | 7.991 | 21.084 | 8.960 | 3.429 | 41.955 | |
2016/Set | 497 | 7.983 | 21.071 | 9.011 | 3.432 | 41.994 | |
2016/Out | 500 | 7.956 | 21.108 | 9.039 | 3.430 | 42.033 | |
2016/Nov | 499 | 7.966 | 20.982 | 9.007 | 3.599 | 42.053 | |
2016/Dez | 497 | 7.993 | 20.639 | 8.992 | 3.409 | 41.530 | |
2017/Jan | 497 | 7.993 | 20.184 | 8.974 | 3.650 | 41.298 | |
2017/Fev | 512 | 7.818 | 20.350 | 8.976 | 3.653 | 41.309 | |
2017/Mar | 504 | 7.809 | 20.319 | 8.986 | 3.447 | 41.065 | |
2017/Abr | 503 | 7.806 | 20.261 | 8.955 | 3.444 | 40.969 | |
2017/Mai | 498 | 7.799 | 19.949 | 8.905 | 3.392 | 40.543 | |
2017/Jun | 498 | 7.849 | 20.287 | 8.926 | 3.479 | 41.039 | |
2017/Jul | 498 | 7.841 | 19.976 | 8.915 | 3.495 | 40.725 | |
2017/Ago | 527 | 7.836 | 19.757 | 8.925 | 3.605 | 40.650 | |
2017/Set | 527 | 7.877 | 19.753 | 8.918 | 3.611 | 40.686 | |
2017/Out | 507 | 7.783 | 19.640 | 8.894 | 3.609 | 40.433 | |
2017/Nov | 507 | 7.547 | 19.342 | 8.747 | 3.592 | 39.735 | |
2017/Dez | 476 | 7.562 | 19.254 | 8.785 | 3.548 | 39.625 | |
2018/Jan | 473 | 7.791 | 19.457 | 8.819 | 3.576 | 40.116 | |
2018/Fev | 473 | 7.696 | 19.467 | 8.851 | 3.686 | 40.173 | |
2018/Mar | 467 | 7.678 | 19.228 | 8.839 | 3.683 | 39.895 | |
2018/Abr | 467 | 7.532 | 19.107 | 8.855 | 3.467 | 39.428 | |
2018/Mai | 468 | 7.480 | 18.727 | 8.864 | 3.548 | 39.087 | |
2018/Jun | 466 | 7.481 | 18.387 | 8.848 | 3.699 | 38.881 | |
2018/Jul | 471 | 7.495 | 18.510 | 8.880 | 3.735 | 39.091 | |
2018/Ago | 479 | 7.481 | 18.336 | 8.851 | 3.534 | 38.681 | |
2018/Set | 423 | 7.512 | 18.279 | 8.864 | 3.542 | 38.620 | |
2018/Out | 420 | 7.414 | 18.201 | 8.934 | 3.655 | 38.624 | |
2018/Nov | 422 | 7.313 | 18.053 | 8.937 | 3.657 | 38.382 | |
2018/Dez | 422 | 7.292 | 17.891 | 8.912 | 3.656 | 38.173 | |
2019/Jan | 422 | 7.137 | 18.007 | 9.026 | 3.687 | 38.279 | |
2019/Fev | 459 | 7.157 | 17.635 | 9.115 | 3.687 | 38.053 | |
2019/Mar | 458 | 7.150 | 17.635 | 9.111 | 3.687 | 38.041 | |
2019/Abr | 457 | 7.082 | 17.579 | 9.059 | 3.698 | 37.875 | |
2019/Mai | 457 | 7.118 | 17.491 | 9.117 | 3.701 | 37.884 | |
2019/Jun | 457 | 7.136 | 17.405 | 9.050 | 3.697 | 37.745 | |
2019/Jul | 442 | 7.183 | 17.504 | 9.038 | 3.706 | 37.873 | |
2019/Ago | 443 | 7.262 | 17.500 | 8.859 | 3.474 | 37.538 | |
2019/Set | 458 | 7.354 | 17.285 | 9.016 | 3.475 | 37.588 | |
2019/Out | 468 | 7.349 | 17.159 | 9.046 | 3.475 | 37.497 | |
2019/Nov | 477 | 7.449 | 17.230 | 9.130 | 3.475 | 37.761 | |
2019/Dez | 469 | 7.508 | 17.066 | 9.131 | 3.228 | 37.402 | |
2020/Jan | 466 | 7.348 | 15.928 | 9.101 | 3.263 | 36.106 | |
2020/Fev | 468 | 7.420 | 15.911 | 9.134 | 3.204 | 36.137 | |
2020/Mar | 479 | 7.427 | 15.866 | 9.218 | 3.292 | 36.282 | |
2020/Abr | 467 | 7.485 | 15.838 | 9.210 | 3.289 | 36.289 | |
2020/Mai | 476 | 7.370 | 15.974 | 9.143 | 3.294 | 36.257 | |
2020/Jun | 457 | 7.348 | 15.989 | 9.127 | 3.313 | 36.234 | |
2020/Jul | 470 | 7.404 | 16.231 | 9.118 | 3.312 | 36.535 | |
2020/Ago | 471 | 7.480 | 16.202 | 9.237 | 3.360 | 36.750 | |
2020/Set | 471 | 7.557 | 16.300 | 9.238 | 3.418 | 36.984 | |
2020/Out | 481 | 7.571 | 16.342 | 9.240 | 3.426 | 37.060 | |
2020/Nov | 479 | 7.565 | 16.346 | 9.265 | 3.430 | 37.085 | |
2020/Dez | 479 | 7.592 | 16.320 | 9.249 | 3.583 | 37.223 | |
2021/Jan | 486 | 7.615 | 16.114 | 9.292 | 3.583 | 37.090 | |
2021/Fev | 530 | 7.620 | 16.030 | 9.251 | 3.584 | 37.015 | |
2021/Mar | 530 | 7.399 | 15.992 | 9.261 | 3.584 | 36.766 | |
2021/Abr | 532 | 7.409 | 16.120 | 9.265 | 3.538 | 36.864 | |
2021/Mai | 518 | 7.501 | 16.310 | 9.255 | 3.538 | 37.122 | |
2021/Jun | 520 | 7.488 | 16.382 | 8.737 | 3.574 | 36.701 | |
2021/Jul | 514 | 7.528 | 16.424 | 8.761 | 3.644 | 36.871 | |
2021/Ago | 514 | 7.575 | 16.269 | 8.746 | 3.646 | 36.750 | |
2021/Set | 511 | 7.531 | 16.112 | 8.787 | 3.641 | 36.582 | |
2021/Out | 511 | 7.523 | 16.079 | 8.804 | 3.639 | 36.556 | |
2021/Nov | 508 | 7.517 | 16.359 | 8.718 | 3.753 | 36.855 | |
2021/Dez | 508 | 7.559 | 16.322 | 8.845 | 3.773 | 37.007 | |
2022/Jan | 509 | 7.539 | 16.251 | 8.847 | 4.021 | 37.167 | |
2022/Fev | 509 | 7.587 | 15.983 | 8.831 | 4.065 | 36.975 | |
2022/Mar | 509 | 7.571 | 15.967 | 8.768 | 4.067 | 36.882 | |
2022/Abr | 509 | 7.579 | 15.746 | 8.756 | 4.057 | 36.647 | |
2022/Mai | 510 | 7.228 | 15.598 | 8.790 | 4.025 | 36.151 | |
2022/Jun | 504 | 7.309 | 15.622 | 8.822 | 4.025 | 36.282 | |
2022/Jul | 524 | 7.295 | 15.670 | 8.846 | 4.033 | 36.368 | |
2022/Ago | 528 | 7.318 | 15.539 | 8.850 | 4.023 | 36.258 | |
2022/Set | 529 | 7.390 | 15.410 | 8.855 | 3.974 | 36.158 | |
2022/Out | 529 | 7.361 | 15.350 | 8.883 | 3.974 | 36.097 | |
2022/Nov | 530 | 7.241 | 15.385 | 8.988 | 3.973 | 36.117 | |
2022/Dez | 534 | 7.221 | 15.422 | 8.925 | 3.995 | 36.097 |
ano | 1 Região Norte | 2 Região Nordeste | 3 Região Sudeste | 4 Região Sul | 5 Região Centro-Oeste | Total |
2015 | 500 | 8302 | 23605 | 9072 | 3389 | 44868 |
2016 | 503 | 8063 | 21440 | 8932 | 3402 | 42340 |
2017 | 505 | 7793 | 19923 | 8909 | 3544 | 40673 |
2018 | 454 | 7514 | 18637 | 8871 | 3620 | 39096 |
2019 | 456 | 7240 | 17458 | 9058 | 3583 | 37795 |
2020 | 472 | 7464 | 16104 | 9190 | 3349 | 36579 |
2021 | 515 | 7522 | 16209 | 8977 | 3625 | 36848 |
2022 | 519 | 7387 | 15662 | 8847 | 4019 | 36433 |
POPULAÇÃO RESIDENTE - ESTUDO DE ESTIMATIVAS POPULACIONAIS POR MUNICÍPIO, IDADE E SEXO 2000-2021 - BRASIL
http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?ibge/cnv/popsvsbr.def População residente por Região segundo Ano Período: 2015-2021 Fonte:
| |||||||
Ano | 1 Região Norte | 2 Região Nordeste | 3 Região Sudeste | 4 Região Sul | 5 Região Centro-Oeste | Total | |
---|---|---|---|---|---|---|---|
2015 | 17.458.469 | 55.828.194 | 85.679.246 | 29.067.145 | 15.442.629 | 203.475.683 | |
2016 | 17.691.399 | 56.138.510 | 86.367.683 | 29.300.208 | 15.658.787 | 205.156.587 | |
2017 | 17.929.800 | 56.442.149 | 87.035.037 | 29.526.869 | 15.870.886 | 206.804.741 | |
2018 | 18.182.253 | 56.760.780 | 87.711.946 | 29.754.036 | 16.085.885 | 208.494.900 | |
2019 | 18.430.980 | 57.071.654 | 88.371.433 | 29.975.984 | 16.297.074 | 210.147.125 | |
2020 | 18.672.591 | 57.374.243 | 89.012.240 | 30.192.315 | 16.504.303 | 211.755.692 | |
2021 | 18.906.962 | 57.667.842 | 89.632.912 | 30.402.587 | 16.707.336 | 213.317.639 |
Ano | 1 Região Norte | 2 Região Nordeste | 3 Região Sudeste | 4 Região Sul | 5 Região Centro-Oeste | Total |
2015 | 2,9 | 14,9 | 27,5 | 31,2 | 21,9 | 22,1 |
2016 | 2,8 | 14,4 | 24,8 | 30,5 | 21,7 | 20,6 |
2017 | 2,8 | 13,8 | 22,9 | 30,2 | 22,3 | 19,7 |
2018 | 2,5 | 13,2 | 21,2 | 29,8 | 22,5 | 18,8 |
2019 | 2,5 | 12,7 | 19,8 | 30,2 | 22,0 | 18,0 |
2020 | 2,5 | 13,0 | 18,1 | 30,4 | 20,3 | 17,3 |
2021 | 2,7 | 13,0 | 18,1 | 29,5 | 21,7 | 17,3 |
2022 | 2,7 | 12,8 | 17,5 | 29,1 | 24,1 | 17,1 |
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
competen | codufmun | tp_unid | cnes | vinc_sus | tpgestao | esfera_a | atividad | natureza | tp_prest |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
200901 | 431350 | 22 | 3999947 | 0 | 5 | 4 | 4 | 7 | 20 |
201901 | 330455 | 39 | 9310746 | 0 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 |
201710 | 420680 | 70 | 9086870 | 1 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 |
200605 | 410480 | 39 | 2736543 | 1 | 5 | 4 | 4 | 7 | [NULL] |
201612 | 160010 | 1 | 2021900 | 1 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 |
201311 | 210927 | 68 | 6760538 | 1 | 5 | 3 | 4 | 1 | 50 |
201309 | 350320 | 22 | 5171458 | 0 | 5 | 4 | 4 | 7 | 20 |
201511 | 316370 | 22 | 5678463 | 0 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 |
202006 | 431660 | 1 | 2246651 | 1 | 3 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 |
200807 | 315210 | 1 | 2216477 | 1 | 5 | 3 | 4 | 1 | 50 |
201612 | 411990 | 22 | 6431151 | 0 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 |
201904 | 311330 | 4 | 2114771 | 1 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 |
201907 | 291510 | 22 | 9351086 | 0 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 |
201707 | 420540 | 36 | 3573583 | 0 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 |
201007 | 430510 | 36 | 3586022 | 0 | 5 | 4 | 4 | 7 | 20 |
202001 | 353140 | 42 | 6948715 | 1 | 3 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 |
202005 | 150808 | 74 | 9439218 | 1 | 3 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 |
202104 | 350280 | 22 | 7643829 | 0 | 3 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 |
201608 | 150020 | 39 | 6990320 | 0 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 |
202108 | 350280 | 42 | 7957203 | 1 | 3 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 |
201005 | 510370 | 36 | 6277977 | 1 | 5 | 3 | 4 | 1 | 50 |
202003 | 421050 | 39 | 9371400 | 1 | 3 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 |
200710 | 312480 | 1 | 2145782 | 1 | 5 | 3 | 4 | 1 | 50 |
201509 | 316670 | 68 | 6538320 | 1 | 5 | 3 | 4 | 1 | 50 |
201606 | 430510 | 36 | 5729807 | 0 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 |
202203 | 313750 | 43 | 6791468 | 0 | 3 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 |
202008 | 293340 | 2 | 4033698 | 1 | 3 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 |
200912 | 530010 | 36 | 5215846 | 0 | 5 | 4 | 4 | 7 | 20 |
201910 | 314640 | 39 | 7018622 | 0 | 5 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 |
202107 | 314330 | 22 | 7737475 | 0 | 3 | [NULL] | 4 | [NULL] | 99 |
Os atributos da tabela cnes.st são listados a seguir: cnes
, codufmun
, cod_cep
, cpf_cnpj
, pf_pj
, niv_dep
, cnpj_man
, cod_ir
, vinc_sus
, tpgestao
, esfera_a
, retencao
, atividad
, natureza
, clientel
, tp_unid
, turno_at
, niv_hier
, tp_prest
, co_banco
, co_agenc
, c_corren
, contratm
, dt_publm
, contrate
, dt_puble
, alvara
, dt_exped
, orgexped
, av_acred
, clasaval
, dt_acred
, av_pnass
, dt_pnass
, gesprg1e
, gesprg1m
, gesprg2e
, gesprg2m
, gesprg4e
, gesprg4m
, nivate_a
, gesprg3e
, gesprg3m
, gesprg5e
, gesprg5m
, gesprg6e
, gesprg6m
, nivate_h
, qtleitp1
, qtleitp2
, qtleitp3
, leithosp
, qtinst01
, qtinst02
, qtinst03
, qtinst04
, qtinst05
, qtinst06
, qtinst07
, qtinst08
, qtinst09
, qtinst10
, qtinst11
, qtinst12
, qtinst13
, qtinst14
, urgemerg
, qtinst15
, qtinst16
, qtinst17
, qtinst18
, qtinst19
, qtinst20
, qtinst21
, qtinst22
, qtinst23
, qtinst24
, qtinst25
, qtinst26
, qtinst27
, qtinst28
, qtinst29
, qtinst30
, atendamb
, qtinst31
, qtinst32
, qtinst33
, centrcir
, qtinst34
, qtinst35
, qtinst36
, qtinst37
, centrobs
, qtleit05
, qtleit06
, qtleit07
, qtleit08
, qtleit09
, qtleit19
, qtleit20
, qtleit21
, qtleit22
, qtleit23
, qtleit32
, qtleit34
, qtleit38
, qtleit39
, qtleit40
, centrneo
, atendhos
, serap01p
, serap01t
, serap02p
, serap02t
, serap03p
, serap03t
, serap04p
, serap04t
, serap05p
, serap05t
, serap06p
, serap06t
, serap07p
, serap07t
, serap08p
, serap08t
, serap09p
, serap09t
, serap10p
, serap10t
, serap11p
, serap11t
, serapoio
, res_biol
, res_quim
, res_radi
, res_comu
, coletres
, comiss01
, comiss02
, comiss03
, comiss04
, comiss05
, comiss06
, comiss07
, comiss08
, comiss09
, comiss10
, comiss11
, comiss12
, comissao
, ap01cv01
, ap01cv02
, ap01cv05
, ap01cv06
, ap01cv03
, ap01cv04
, ap02cv01
, ap02cv02
, ap02cv05
, ap02cv06
, ap02cv03
, ap02cv04
, ap03cv01
, ap03cv02
, ap03cv05
, ap03cv06
, ap03cv03
, ap03cv04
, ap04cv01
, ap04cv02
, ap04cv05
, ap04cv06
, ap04cv03
, ap04cv04
, ap05cv01
, ap05cv02
, ap05cv05
, ap05cv06
, ap05cv03
, ap05cv04
, ap06cv01
, ap06cv02
, ap06cv05
, ap06cv06
, ap06cv03
, ap06cv04
, ap07cv01
, ap07cv02
, ap07cv05
, ap07cv06
, ap07cv03
, ap07cv04
, atend_pr
, dt_atual
, competen
, nat_jur
, cod_arquivo
, ap01cv07
, ap02cv07
, ap03cv07
, ap04cv07
, ap05cv07
, ap06cv07
, ap07cv07
.
cnes | terceiro | tp_leito | codleito | qt_exist | qt_contr | qt_sus | qt_nsus | cod_arquivo | codufmun | competen |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2312115 | [NULL] | 1 | 6 | 2 | 0 | 0 | 2 | 151912 | 150380 | 201912 |
434 | 1 | 3 | 61 | 12 | 0 | 0 | 12 | 260804 | 261160 | 200804 |
2081083 | 1 | 2 | 46 | 2 | 0 | 1 | 1 | 351106 | 350400 | 201106 |
2490935 | 2 | 1 | 3 | 2 | 0 | 2 | 0 | 421312 | 421830 | 201312 |
2206528 | [NULL] | 2 | 33 | 26 | 0 | 12 | 14 | 311705 | 316720 | 201705 |
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3340503 | 2 | 4 | 10 | 5 | 0 | 0 | 5 | 320810 | 320130 | 200810 |
2328380 | [NULL] | 1 | 6 | 3 | 0 | 3 | 0 | 231702 | 231140 | 201702 |
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477 | 2 | 7 | 7 | 8 | 0 | 8 | 0 | 261006 | 261160 | 201006 |
2702843 | [NULL] | 1 | 3 | 3 | 0 | 3 | 0 | 262207 | 261570 | 202207 |
3405702 | [NULL] | 2 | 33 | 30 | 0 | 0 | 30 | 322004 | 320520 | 202004 |
2265060 | 2 | 1 | 15 | 23 | 0 | 23 | 0 | 431311 | 431490 | 201311 |
2397056 | 1 | 3 | 66 | 1 | 0 | 1 | 0 | 511401 | 510060 | 201401 |
7766777 | [NULL] | 1 | 11 | 2 | 0 | 0 | 2 | 532106 | 530010 | 202106 |
2560771 | [NULL] | 1 | 13 | 11 | 0 | 6 | 5 | 422103 | 420900 | 202103 |
9103147 | [NULL] | 7 | 73 | 17 | 0 | 0 | 17 | 352108 | 355030 | 202108 |
2442612 | [NULL] | 2 | 32 | 8 | 0 | 6 | 2 | 521909 | 520510 | 201909 |
O significado dos atributos e tabelas de disseminação das tabelas ST e LT encontra-se no dicionário de dados do CNES.
co_tpunid | ds_tpunid |
---|---|
1 | POSTO DE SAUDE |
2 | CENTRO DE SAUDE/UNIDADE BASICA |
4 | POLICLINICA |
5 | HOSPITAL GERAL |
7 | HOSPITAL ESPECIALIZADO |
9 | PRONTO SOCORRO DE HOSPITAL GERAL (ANTIGO) |
12 | PRONTO SOCORRO TRAUMATO-ORTOPEDICO (ANTIGO) |
15 | UNIDADE MISTA |
20 | PRONTO SOCORRO GERAL |
21 | PRONTO SOCORRO ESPECIALIZADO |
22 | CONSULTORIO ISOLADO |
32 | UNIDADE MOVEL FLUVIAL |
36 | CLINICA/CENTRO DE ESPECIALIDADE |
39 | UNIDADE DE APOIO DIAGNOSE E TERAPIA (SADT ISOLADO |
40 | UNIDADE MOVEL TERRESTRE |
42 | UNIDADE MOVEL DE NIVEL PRE-HOSPITALAR NA AREA DE |
43 | FARMACIA |
45 | UNIDADE DE SAUDE DA FAMILIA |
50 | UNIDADE DE VIGILANCIA EM SAUDE |
60 | COOPERATIVA OU EMPRESA DE CESSAO DE TRABALHADORES |
61 | CENTRO DE PARTO NORMAL - ISOLADO |
62 | HOSPITAL/DIA - ISOLADO |
63 | UNIDADE AUTORIZADORA |
64 | CENTRAL DE REGULACAO DE SERVICOS DE SAUDE |
65 | UNIDADE DE VIGILANCIA EPIDEMIOLOGIA (ANTIGO) |
66 | UNIDADE DE VIGILANCIA SANITARIA (ANTIGO) |
67 | LABORATORIO CENTRAL DE SAUDE PUBLICA LACEN |
68 | CENTRAL DE GESTAO EM SAUDE |
69 | CENTRO DE ATENCAO HEMOTERAPIA E OU HEMATOLOGICA |
70 | CENTRO DE ATENCAO PSICOSSOCIAL |
71 | CENTRO DE APOIO A SAUDE DA FAMILIA |
72 | UNIDADE DE ATENCAO A SAUDE INDIGENA |
73 | PRONTO ATENDIMENTO |
74 | POLO ACADEMIA DA SAUDE |
75 | TELESSAUDE |
76 | CENTRAL DE REGULACAO MEDICA DAS URGENCIAS |
77 | SERVICO DE ATENCAO DOMICILIAR ISOLADO(HOME CARE) |
78 | UNIDADE DE ATENCAO EM REGIME RESIDENCIAL |
79 | OFICINA ORTOPEDICA |
80 | LABORATORIO DE SAUDE PUBLICA |
81 | CENTRAL DE REGULACAO DO ACESSO |
82 | CENTRAL DE NOTIFICACAO,CAPTACAO E DISTRIB DE ORGA |
83 | POLO DE PREVENCAO DE DOENCAS E AGRAVOS E PROMOCAO |
co_tpleito | ds_tpleito |
---|---|
1 | Cirúrgico |
2 | Clínico |
3 | Complementar |
4 | Obstétrico |
5 | Pediátrico |
6 | Outras Especialidades |
7 | Hospital Dia |
co_leito | ds_espleito |
---|---|
1 | BUCO MAXILO FACIAL |
2 | CARDIOLOGIA |
3 | CIRURGIA GERAL |
4 | ENDOCRINOLOGIA |
5 | GASTROENTEROLOGIA |
6 | GINECOLOGIA |
7 | CIRURGICO/DIAGNOSTICO/TERAPEUTICO |
8 | NEFROLOGIAUROLOGIA |
9 | NEUROCIRURGIA |
10 | OBSTETRICIA CIRURGICA |
11 | OFTALMOLOGIA |
12 | ONCOLOGIA |
13 | ORTOPEDIATRAUMATOLOGIA |
14 | OTORRINOLARINGOLOGIA |
15 | PLASTICA |
16 | TORAXICA |
31 | AIDS |
32 | CARDIOLOGIA |
33 | CLINICA GERAL |
34 | CRONICOS |
35 | DERMATOLOGIA |
36 | GERIATRIA |
37 | HANSENOLOGIA |
38 | HEMATOLOGIA |
39 | LEITO/DIA |
40 | NEFROUROLOGIA |
41 | NEONATOLOGIA |
42 | NEUROLOGIA |
43 | OBSTETRICIA CLINICA |
44 | ONCOLOGIA |
45 | PEDIATRIA CLINICA |
46 | PNEUMOLOGIA |
47 | PSIQUIATRIA |
48 | REABILITACAO |
49 | PNEUMOLOGIA SANITARIA |
51 | UTI II ADULTO COVID 19 |
52 | UTI II PEDIATRICA COVID 19 |
61 | UTI ADULTO |
62 | UTI INFANTIL |
63 | UTI NEONATAL |
64 | UNIDADE INTERMEDIARIA |
65 | UNIDADE INTERMEDIARIA NEONATAL |
66 | UNIDADE ISOLAMENTO |
67 | TRANSPLANTE |
68 | PEDIATRIA CIRURGICA |
69 | AIDS |
70 | FIBROSE CISTICA |
71 | INTERCORRENCIA POS-TRANSPLANTE |
72 | GERIATRIA |
73 | SAUDE MENTAL |
74 | UTI ADULTO - TIPO I |
75 | UTI ADULTO - TIPO II |
76 | UTI ADULTO - TIPO III |
77 | UTI PEDIATRICA - TIPO I |
78 | UTI PEDIATRICA - TIPO II |
79 | UTI PEDIATRICA - TIPO III |
80 | UTI NEONATAL - TIPO I |
81 | UTI NEONATAL - TIPO II |
82 | UTI NEONATAL - TIPO III |
83 | UTI DE QUEIMADOS |
84 | ACOLHIMENTO NOTURNO |
85 | UTI CORONARIANA TIPO II - UCO TIPO II |
86 | UTI CORONARIANA TIPO III - UCO TIPO III |
87 | SAUDE MENTAL |
88 | QUEIMADO ADULTO |
89 | QUEIMADO PEDIATRICO |
90 | QUEIMADO ADULTO |
91 | QUEIMADO PEDIATRICO |
92 | UNIDADE DE CUIDADOS INTERMED NEONATAL CONVENCIONAL |
93 | UNIDADE DE CUIDADOS INTERMED NEONATAL CANGURU |
94 | UNIDADE DE CUIDADOS INTERMEDIARIOS PEDIATRICO |
95 | UNIDADE DE CUIDADOS INTERMED |
96 | SUPORTE VENTILATORIO PULMONAR COVID-19 |
Código posgreSQL de criação da tabela mv_codufmun_competen_tp_unid:
CREATE MATERIALIZED VIEW cartesiano.mv_codufmun_competen_tp_unid
AS SELECT vcc.co_municipio_ibge,
vcc.competen,
tctu.co_tpunid
FROM territoriais.vw_codufmun_competen vcc
CROSS JOIN cnv.td_cnes_tp_unid tctu;
-- View indexes:
CREATE INDEX mv_codufmun_competen_tp_unid_co_municipio_ibge_idx
ON cartesiano.mv_codufmun_competen_tp_unid USING btree
(co_municipio_ibge, competen);
Método de processamento analítico
Código posgreSQL de criação da tabela mv_leitos_psiquiatricos:
CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_leitos_psiquiatricos_mun
AS SELECT CURRENT_DATE AS dt_atualizacao,
to_date(s.competen::text, 'YYYYMM'::text) AS dt_competen,
s.codufmun AS co_municipio_ibge,
s.tp_unid,
sum(l.qt_sus) AS qt_leitos,
true AS st_sus
FROM cnes.st s
JOIN cnes.lt l ON s.competen = l.competen AND s.cnes = l.cnes
WHERE s.competen > 201412
AND l.codleito = 47
AND (s.tp_unid = ANY (ARRAY[5, 7]))
GROUP BY (CURRENT_DATE),
(to_date(s.competen::text, 'YYYYMM'::text)), s.codufmun, s.tp_unid
UNION
SELECT CURRENT_DATE AS dt_atualizacao,
to_date(s.competen::text, 'YYYYMM'::text) AS dt_competen,
s.codufmun AS co_municipio_ibge,
s.tp_unid,
sum(l.qt_nsus) AS qt_leitos,
false AS st_sus
FROM cnes.st s
JOIN cnes.lt l ON s.competen = l.competen AND s.cnes = l.cnes
WHERE s.competen > 201412
AND l.codleito = 47
AND (s.tp_unid = ANY (ARRAY[5, 7]))
GROUP BY (CURRENT_DATE),
(to_date(s.competen::text, 'YYYYMM'::text)),
s.codufmun,
s.tp_unid;
Código posgreSQL de criação da tabela mv_leitos_psiquiatricos_mun_cartesiano:
CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_leitos_psiquiatricos_mun_cartesiano
AS SELECT
CASE
WHEN cctu.co_tpunid = 5 THEN 6
ELSE 7
END AS indicador_id,
cctu.co_municipio_ibge,
cctu.competen,
cctu.co_tpunid,
COALESCE(lpm.qt_leitos, 0::bigint) AS qt_leitos,
lpm.st_sus
FROM cartesiano.mv_codufmun_competen_tp_unid cctu
LEFT JOIN pri.mv_leitos_psiquiatricos_mun lpm
ON cctu.co_municipio_ibge = lpm.co_municipio_ibge
AND cctu.competen = lpm.dt_competen
AND cctu.co_tpunid = lpm.tp_unid
WHERE cctu.co_tpunid = ANY (ARRAY[5, 7])
ORDER BY cctu.co_municipio_ibge, cctu.competen;
CREATE INDEX mv_leitos_psiquiatricos_mun_cartesiano_co_municipio_ibge_idx
ON pri.mv_leitos_psiquiatricos_mun_cartesiano USING btree
(co_municipio_ibge, competen);
indicador_id | co_municipio_ibge | competen | co_tpunid | qt_leitos | st_sus |
---|---|---|---|---|---|
6 | 432160 | 2022-01-01 | 5 | 1 | true |
6 | 420890 | 2018-10-01 | 5 | 1 | true |
6 | 431680 | 2020-11-01 | 5 | 2 | false |
6 | 211110 | 2020-06-01 | 5 | 4 | true |
6 | 430370 | 2021-03-01 | 5 | 10 | true |
7 | 355280 | 2020-07-01 | 7 | 108 | false |
6 | 431610 | 2020-05-01 | 5 | 32 | true |
6 | 521020 | 2017-11-01 | 5 | 4 | true |
6 | 510785 | 2018-02-01 | 5 | 4 | true |
6 | 150304 | 2020-01-01 | 5 | 1 | true |
7 | 250400 | 2021-09-01 | 7 | 143 | true |
6 | 420350 | 2018-11-01 | 5 | 1 | false |
6 | 432240 | 2020-02-01 | 5 | 10 | true |
6 | 230590 | 2018-07-01 | 5 | 1 | true |
7 | 352530 | 2020-07-01 | 7 | 20 | false |
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_psiquiatricos_mun_cartesiano
where indicador_id = 6
and extract(year from competen) between 2015 and 2021
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*100000,2) 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_psiquiatricos_mun_cartesiano A
where indicador_id = 6
and extract(year from competen) between 2015 and 2021
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_psiquiatricos_mun_cartesiano
where indicador_id = 6
and extract(year from competen) between 2015 and 2021
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
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)
- Dicionário de dados do CNES
Rastreabilidade
atributo | valor |
---|---|
Identificador | 6 |
Código RIPSA | E.3.1 |
Nome RIPSA | Nº de leitos psiquiátricos em hospitais gerais |
URL RIPSA | |
tabela CIEGES | bd_pri.mv_leitos_psiquiatricos_mun_cartesiano |