Razão de mortalidade na infância (versão preliminar): mudanças entre as edições
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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
Número de óbitos de menores de cinco anos de idade, por mil nascidos vivos, na população residente em determinado espaço geográfico, no ano considerado.
Interpretação
- Estima o risco de morte dos nascidos vivos durante os cinco primeiros anos de vida.
- De modo geral, expressa o desenvolvimento socioeconômico e a infra-estrutura ambiental precários, que condicionam a desnutrição infantil e as infecções a ela associadas. O acesso e a qualidade dos recursos disponíveis para atenção à saúde materno-infantil são também determinantes da mortalidade nesse grupo etário.
- É influenciada pela composição da mortalidade no primeiro ano de vida (mortalidade infantil), amplificando o impacto das causas pós-neonatais, a que estão expostas também as crianças entre 1 e 4 anos de idade. Porém, taxas reduzidas podem estar encobrindo más condições de vida em segmentos sociais específicos.
Usos
- Analisar variações populacionais, geográficas e temporais da mortalidade de menores de cinco anos, 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 a comparações nacionais e internacionais*.
Nota: Organização das Nações Unidas (ONU): Objetivos para Desenvolvimento do Milênio. Nova Iorque, 2000. Subsidiar processos de planejamento, gestão e avaliação de políticas públicas – sobretudo na área ambiental – e de ações de saúde voltadas para a atenção pré-natal e ao parto, bem como para a proteção da saúde na infância.
Limitações
- Perde significado à medida que decresce a importância relativa das causas da mortalidade infantil pós-neonatal (28 a 364 dias), com a consequente redução da mortalidade no grupo etário de 1 a 4 anos de idade. Nessa perspectiva, o componente neonatal (0 a 27 dias) torna-se prioritário.
- Requer correção da subenumeração de óbitos e de nascidos vivos (esta em menor escala), para o cálculo direto da taxa a partir de dados de sistemas de registro contínuo (SIM e SINASC), especialmente em regiões com maiores taxas de subnoficação. Essas circunstâncias poderiam ser atenuadas com o uso de estimativas indiretas, não adotadas nesse indicador, que são baseadas em procedimentos demográficos específicos.
- Envolve, no caso das estimativas, dificuldades metodológicas e imprecisões inerentes às técnicas utilizadas, cujos pressupostos podem não se cumprir por mudanças da dinâmica demográfica. A imprecisão é maior no caso de pequenas populações.
Fontes
Ministério da Saúde: Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (Sinasc).
Métodos de Cálculo
Direto:
[Número de óbitos de residentes de 0 a 4 anos de idade]÷[Número de nascidos vivos de mães residentes]×1000
Categorias Sugeridas para Análise
Unidade geográfica: Brasil, grandes regiões, estados e Distrito Federal.
Dados Estatísticos e Comentários
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Tabnet - Mortalidade - Brasil Óbitos p/Residênc por Região segundo Ano do Óbito http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?sim/cnv/obt10uf.def Faixa Etária: Menor 1 ano, 1 a 4 anos Período: 2015-2020
Fonte: MS/SVS/CGIAE - Sistema de Informações sobre Mortalidade - SIM Nota:
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| Ano do Óbito | 1 Região Norte | 2 Região Nordeste | 3 Região Sudeste | 4 Região Sul | 5 Região Centro-Oeste | Total | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TOTAL | 33.825 | 77.477 | 88.052 | 27.098 | 20.220 | 246.672 | |
| 2015 | 5.707 | 13.548 | 15.444 | 4.830 | 3.567 | 43.096 | |
| 2016 | 5.752 | 13.373 | 15.313 | 4.582 | 3.542 | 42.562 | |
| 2017 | 5.729 | 13.297 | 15.088 | 4.667 | 3.360 | 42.141 | |
| 2018 | 5.770 | 13.120 | 14.854 | 4.573 | 3.416 | 41.733 | |
| 2019 | 5.682 | 12.735 | 14.779 | 4.559 | 3.360 | 41.115 | |
| 2020 | 5.185 | 11.404 | 12.574 | 3.887 | 2.975 | 36.025 | |
| Tabnet - Nascidos vivos - Brasil
http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?sinasc/cnv/nvuf.def Nascim p/resid.mãe por Região segundo Ano do nascimento Período: 2015-2020 Fonte: MS/SVS/DASIS - Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos - SINASC Nota:
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| Ano do nascimento | 1 Região Norte | 2 Região Nordeste | 3 Região Sudeste | 4 Região Sul | 5 Região Centro-Oeste | Total | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TOTAL | 1.875.691 | 4.872.617 | 6.777.965 | 2.352.826 | 1.444.127 | 17.323.226 | |
| 2015 | 320.924 | 846.374 | 1.196.232 | 406.529 | 247.609 | 3.017.668 | |
| 2016 | 307.526 | 796.119 | 1.127.499 | 391.790 | 234.866 | 2.857.800 | |
| 2017 | 312.682 | 817.311 | 1.151.832 | 397.604 | 244.106 | 2.923.535 | |
| 2018 | 319.228 | 836.850 | 1.147.006 | 395.857 | 245.991 | 2.944.932 | |
| 2019 | 313.696 | 805.275 | 1.102.997 | 386.097 | 241.081 | 2.849.146 | |
| 2020 | 301.635 | 770.688 | 1.052.399 | 374.949 | 230.474 | 2.730.145 | |
| Ano do nascimento | 1 Região Norte | 2 Região Nordeste | 3 Região Sudeste | 4 Região Sul | 5 Região Centro-Oeste | Total |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2015 | 17,8 | 16,0 | 12,9 | 11,9 | 14,4 | 14,3 |
| 2016 | 18,7 | 16,8 | 13,6 | 11,7 | 15,1 | 14,9 |
| 2017 | 18,3 | 16,3 | 13,1 | 11,7 | 13,8 | 14,4 |
| 2018 | 18,1 | 15,7 | 13,0 | 11,6 | 13,9 | 14,2 |
| 2019 | 18,1 | 15,8 | 13,4 | 11,8 | 13,9 | 14,4 |
| 2020 | 17,2 | 14,8 | 11,9 | 10,4 | 12,9 | 13,2 |
As regiões Norte e Nordeste apresenta taxas superiores à media nacional. Entretanto, as taxas se mantém estáveis em todo o país.
Literatura relacionada
A busca "Sudden Infant Death"[Mesh] no sítio PubMed resultou, em 9/1/2022, em 7.810 resultados.
Ficha do indicador para o cientista de dados
Método de processamento de dados
| id | dtobito | dtnasc | idade | sexo | codmunocor | ano_obito |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 195341363 | 16062001 | 7061953 | 448 | 2 | 3136702 | 2001 |
| 186195719 | 5042007 | 6051947 | 459 | 1 | 330455 | 2007 |
| 195682431 | 29012001 | 7031957 | 443 | 1 | 3550308 | 2001 |
| 199694982 | 11112012 | 7112012 | 204 | 2 | 431490 | 2012 |
| 201409276 | 22032015 | 26011942 | 473 | 1 | 330010 | 2015 |
| 193363819 | 22112002 | 4031983 | 419 | 1 | 3547809 | 2002 |
| 199340748 | 28012012 | 12051924 | 487 | 2 | 312160 | 2012 |
| 179477804 | 17011996 | 7031906 | 489 | 2 | 3304201 | 1996 |
| 205665500 | 12042020 | 20051929 | 490 | 1 | 350750 | 2020 |
| 179001164 | 8111996 | [NULL] | [NULL] | 2 | 1504208 | 1996 |
| 189035999 | 28022014 | 14091982 | 431 | 1 | 330350 | 2014 |
| 199520358 | 29012012 | 17091931 | 480 | 1 | 330455 | 2012 |
| 186583398 | 20122007 | 7091979 | 428 | 2 | 350400 | 2007 |
| 187386755 | 15092011 | 20011964 | 447 | 2 | 230440 | 2011 |
| 183654385 | 19082013 | 7011952 | 461 | 1 | 431490 | 2013 |
| 190601204 | 16012009 | 7031938 | 470 | 2 | 220750 | 2009 |
| 194426352 | 7042010 | 27091924 | 485 | 2 | 312670 | 2010 |
| 178138297 | 21081997 | 21081997 | 101 | 2 | 2705101 | 1997 |
| 183550156 | 2102013 | 11021997 | 416 | 2 | 330455 | 2013 |
| 186869186 | 25072008 | 30031929 | 479 | 2 | 351870 | 2008 |
| 178284891 | 30101997 | 4071919 | 478 | 2 | 2927408 | 1997 |
| 189668994 | 5112017 | 24111938 | 478 | 1 | 431490 | 2017 |
| 195399661 | 24062001 | 26051943 | 458 | 1 | 3106200 | 2001 |
| 194211724 | 13082016 | 2071958 | 458 | 1 | 420240 | 2016 |
| 179062137 | 14061997 | 18091941 | 455 | 2 | 2508307 | 1997 |
| 186625806 | 15022007 | 6061936 | 470 | 1 | 352900 | 2007 |
| 207179780 | 25082021 | 14071935 | 486 | 2 | 261160 | 2021 |
| 187547461 | 21082011 | 11061941 | 470 | 1 | 260610 | 2011 |
| 197524064 | 23052014 | 19081923 | 490 | 1 | 355030 | 2014 |
| 189408972 | 11032017 | 3042000 | 416 | 1 | 330250 | 2017 |
Apenas alguns atributos da sim.do foram exibidos acima. A lista completa de atributos processados é id, numerodo, codinst, numerodv, origem, tipobito, dtobito, horaobito, numsus, naturali, codmunnatu, dtnasc, idade, sexo, racacor, estciv, esc, esc2010, seriescfal, ocup, codmunres, lococor, codestab, estabdescr, codmunocor, idademae, escmae, escmae2010, seriescmae, ocupmae, qtdfilvivo, qtdfilmort, gravidez, semagestac, gestacao, parto, obitoparto, peso, numerodn, tpmorteoco, obitograv, obitopuerp, assistmed, exame, cirurgia, necropsia, linhaa, linhab, linhac, linhad, linhaii, causabas, cb_pre, crm, comunsvoim, dtatestado, circobito, acidtrab, fonte, numerolote, tppos, dtinvestig, causabas_o, dtcadastro, atestante, stcodifica, codificado, versaosist, versaoscb, fonteinv, dtrecebim, atestado, dtrecoriga, causamat, escmaeagr1, escfalagr1, stdoepidem, stdonova, difdata, nudiasobco, nudiasobin, dtcadinv, tpobitocor, dtconinv, fontes, tpresginfo, tpnivelinv, nudiasinf, dtcadinf, morteparto, dtconcaso, fontesinf, altcausa, cod_arquivo, dtregcart, codbaires, codbaiocor, tpassina, ufinform, codmuncart, codcart, numregcart, dtrecorig, expdifdata, linhaajsonb, linhabjsonb, linhacjsonb, linhadjsonb, linhaiijsonb, linhajson e ano_obito.
O dicionário de dados dos atributos originais, disponibilizado pelo Ministério da Saúde, encontra-se no arquivo Estrutura_SIM_para_CD.pdf, bem como no arquivo OBITOS_CID10_TAB.ZIP.
| identificador | dtnasc | sexo | codestab | codmunres | codmunnasc | dtnascmae | idademae | escmae | ano |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 268111971 | 4052020 | 2 | 9324003 | 310400 | 310400 | 20021988 | 32 | 5 | 2020 |
| 254517628 | 24052007 | 2 | 2777649 | 221060 | 221060 | [NULL] | 22 | 3 | 2007 |
| 215668825 | 28112012 | 1 | 2798662 | 330350 | 330350 | 28091994 | 18 | 3 | 2012 |
| 210737274 | 25061999 | 2 | [NULL] | 2920601 | 2904902 | [NULL] | 22 | 5 | 1999 |
| 198172303 | 8101997 | 1 | [NULL] | 5300108 | 5300108 | [NULL] | 28 | 6 | 1997 |
| 263929396 | 25112003 | 2 | 17129 | 4309100 | 4309100 | [NULL] | 43 | 4 | 2003 |
| 239769935 | 17112017 | 2 | 3794 | 292740 | 292740 | 2091995 | 22 | 4 | 2017 |
| 255982960 | 14062002 | 1 | 2000326 | 2900702 | 2900702 | [NULL] | 27 | 5 | 2002 |
| 257116432 | 25052004 | 1 | 5924 | 2302305 | 2312908 | [NULL] | 20 | 4 | 2004 |
| 228282305 | 12072001 | 1 | 3638 | 2708402 | 2705705 | [NULL] | 18 | 3 | 2001 |
| 214207176 | 2042012 | 1 | 2527413 | 230280 | 230280 | 3071975 | 36 | 3 | 2012 |
| 222738512 | 29022008 | 2 | 2756951 | 500830 | 500830 | [NULL] | 35 | 4 | 2008 |
| 202771617 | 16081997 | 2 | [NULL] | 2408102 | 2408102 | [NULL] | 20 | 1 | 1997 |
| 198363747 | 17061997 | 2 | [NULL] | 3200904 | 3139607 | [NULL] | 31 | 8 | 1997 |
| 211721654 | 22062011 | 1 | 3597156 | 317020 | 317020 | 20071983 | 27 | 3 | 2011 |
| 254755981 | 13122006 | 1 | 2496879 | 110015 | 110015 | [NULL] | 17 | 3 | 2006 |
| 254450790 | 2102006 | 1 | 2364824 | 220350 | 220350 | [NULL] | 28 | 3 | 2006 |
| 266561741 | 26112004 | 1 | 17221 | 3550308 | 3550308 | [NULL] | 27 | 4 | 2004 |
| 252913225 | 1012006 | 2 | 2316234 | 150200 | 150200 | [NULL] | 24 | 2 | 2006 |
| 210609269 | 12102000 | 2 | [NULL] | 3546801 | 5205406 | [NULL] | 26 | 4 | 2000 |
| 264391473 | 1062003 | 1 | 14915 | 4217808 | 4217808 | [NULL] | 16 | 3 | 2003 |
| 229218278 | 30122001 | 1 | 3709 | 3161106 | 3161106 | [NULL] | 20 | 3 | 2001 |
| 196719128 | 14091996 | 2 | [NULL] | 2704302 | 2704302 | [NULL] | 30 | 7 | 1996 |
| 201392067 | 1091999 | 2 | [NULL] | 2608503 | 2609501 | [NULL] | 27 | 3 | 1999 |
| 221420692 | 16122008 | 2 | 2561425 | 231410 | 231410 | [NULL] | 33 | 5 | 2008 |
| 255688329 | 26032000 | 1 | [NULL] | 2910800 | 2910800 | [NULL] | 24 | 9 | 2000 |
| 269911849 | 18112020 | 1 | 2751038 | 354130 | 354130 | 12092002 | 18 | 4 | 2020 |
| 218877463 | 2102013 | 1 | 6861873 | 330490 | 330330 | 24081983 | 30 | 5 | 2013 |
| 201933227 | 3071998 | 1 | [NULL] | 4106902 | 4106902 | [NULL] | 16 | 7 | 1998 |
| 212625530 | 4042011 | 1 | 2248204 | 431830 | 431830 | 29021972 | 39 | 2 | 2011 |
Apenas alguns atributos da sinasc.dn foram exibidos acima. A lista completa de atributos processados é id, contador, codinst, numerodv, origem, prefixodn, codcart, numregcart, dtregcart, codestab, codmunnasc, locnasc, idademae, estcivmae, escmae, codocupmae, qtdfilvivo, qtdfilmort, codmunres, codpaisres, gestacao, gravidez, parto, consultas, dtnasc, horanasc, sexo, apgar1, apgar5, racacor, racacorn, racacormae, peso, idanomal, codanomal, dtcadastro, numerolote, versaosist, dtrecebim, difdata, naturalmae, codmunnatu, escmae2010, seriescmae, dtnascmae, qtdgestant, qtdpartnor, qtdpartces, idadepai, dtultmenst, semagestac, tpmetestim, consprenat, mesprenat, tpapresent, sttrabpart, stcesparto, tprobson, stdnepidem, stdnnova, ano, codbainasc, codbaires, dtrecorig, codmuncart, codufnatu, tpnascassi, escmaeagr1, tpfuncresp, tpdocresp, dtdeclarac, kotelchuck e paridade. O dicionário de dados dos atributos orignais, disponibilizado pelo Ministério da Saúde, encontra-se no arquivo Estrutura_SINASC_para_CD.pdf, bem como no arquivo OBITOS_CID10_TAB.ZIP.
Método de processamento analítico
Consulta postgreSQL para criação da tabela mv_c_1:
CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_c_1
AS WITH obito_infantil AS (
SELECT d.codmunres,
d.ano_obito AS ano,
count(*) AS obitos
FROM sim."do" d
WHERE d.idade <= 400 AND d.ano_obito >= 2015
GROUP BY d.codmunres, d.ano_obito
), sn AS (
SELECT d.codmunres,
d.ano,
count(*) AS nascidos
FROM sinasc.dn d
WHERE d.ano >= 2015
GROUP BY d.codmunres, d.ano
)
SELECT sn.codmunres,
sn.ano,
oi.obitos,
sn.nascidos AS pop_ref,
oi.obitos::numeric / sn.nascidos::numeric * 1000::numeric AS obitos_1000
FROM obito_infantil oi
JOIN sn sn ON sn.codmunres = oi.codmunres AND sn.ano = oi.ano;O cálculo de óbitos por mil nascidos vivos é realizado pela cláusula oi.obitos::numeric / sn.nascidos::numeric * 1000::numeric AS obitos_1000.
A cláusula WHERE d.idade <= 400 indica que são extraídos casos cujos indivíduos com um anos ou menos, conforme o dicionário da Coordenação-Geral de Informações e Análise Epidemiológicas - CGIAE, Departamento de Análise em Saúde e Vigilância de Doenças Não Transmissíveis – DASNT, Secretaria de Vigilância em Saúde – SVS Ministério da Saúde – MS:
Idade: composto de dois subcampos.
- O primeiro, de um dígito, indica a unidade da idade:
- se 1 = minuto,
- se 2 = hora,
- se 3 = mês,
- se 4 = ano,
- se = 5 idade maior que 100 anos.
- O segundo, de dois dígitos, indica a quantidade de unidades:
- Idade menor de 1 hora: subcampo varia de 01 e 59 (minutos);
- De 1 a 23 Horas: subcampo varia de 01 a 23 (horas);
- De 24 horas e 29 dias: subcampo varia de 01 a 29 (dias);
- De 1 a menos de 12 meses completos: subcampo varia de 01 a 11 (meses);
- Anos - subcampo varia de 00 a 99;
- 9 - ignorado
| codmunres | ano | obitos | pop_ref | obitos_1000 |
|---|---|---|---|---|
| 431043 | 2018 | 1 | 53 | 18,868 |
| 316650 | 2020 | 1 | 45 | 22,222 |
| 320360 | 2017 | 2 | 92 | 21,739 |
| 240410 | 2018 | 1 | 37 | 27,027 |
| 410210 | 2021 | 5 | 295 | 16,949 |
| 230523 | 2021 | 9 | 1.095 | 8,219 |
| 521720 | 2017 | 1 | 125 | 8 |
| 351030 | 2016 | 1 | 281 | 3,559 |
| 150815 | 2018 | 10 | 793 | 12,61 |
| 251597 | 2019 | 3 | 139 | 21,5 |
Consulta postgreSQL para criação da tabela mv_c_1_1:
CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_c_1_1
AS WITH obito_infantil AS (
SELECT d.codmunres,
d.ano_obito AS ano,
count(*) AS obitos
FROM sim."do" d
WHERE d.idade >= 0 AND d.idade <= 206 AND d.ano_obito >= 2015
GROUP BY d.codmunres, d.ano_obito
), sn AS (
SELECT d.codmunres,
d.ano,
count(*) AS nascidos
FROM sinasc.dn d
WHERE d.ano >= 2015
GROUP BY d.codmunres, d.ano
)
SELECT sn.codmunres,
sn.ano,
oi.obitos,
sn.nascidos AS pop_ref,
oi.obitos::numeric / sn.nascidos::numeric * 1000::numeric AS obitos_1000
FROM obito_infantil oi
JOIN sn sn ON sn.codmunres = oi.codmunres AND sn.ano = oi.ano;A cláusula WHERE d.idade >= 0 AND d.idade <= 206 indica que são extraídos casos cujos indivíduos tiveram de 0 a 6 dias de vida completos.
| codmunres | ano | obitos | pop_ref | obitos_1000 |
|---|---|---|---|---|
| 510335 | 2021 | 4 | 689 | 5,806 |
| 352520 | 2019 | 1 | 495 | 2,02 |
| 353780 | 2021 | 7 | 640 | 10,938 |
| 355010 | 2016 | 3 | 530 | 5,66 |
| 431990 | 2021 | 6 | 1.067 | 5,623 |
| 230070 | 2017 | 3 | 180 | 16,667 |
| 420985 | 2017 | 1 | 58 | 17,241 |
| 270260 | 2021 | 2 | 331 | 6,042 |
| 150730 | 2020 | 16 | 1.077 | 14,856 |
| 354750 | 2015 | 1 | 250 | 4 |
Consulta postgreSQL para criação da tabela mv_c_1_2:
CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_c_1_2
AS WITH obito_infantil AS (
SELECT d.codmunres,
d.ano_obito AS ano,
count(*) AS obitos
FROM sim."do" d
WHERE d.idade >= 207 AND d.idade <= 227 AND d.ano_obito >= 2015
GROUP BY d.codmunres, d.ano_obito
), sn AS (
SELECT d.codmunres,
d.ano,
count(*) AS nascidos
FROM sinasc.dn d
WHERE d.ano >= 2015
GROUP BY d.codmunres, d.ano
)
SELECT sn.codmunres,
sn.ano,
oi.obitos,
sn.nascidos AS pop_ref,
oi.obitos::numeric / sn.nascidos::numeric * 1000::numeric AS obitos_1000
FROM obito_infantil oi
JOIN sn sn ON sn.codmunres = oi.codmunres AND sn.ano = oi.ano;A cláusula WHERE d.idade >= 207 AND d.idade <= 227 indica que são extraídos casos cujos indivíduos tiveram de 7 a 27 dias de vida completos.
| codmunres | ano | obitos | pop_ref | obitos_1000 |
|---|---|---|---|---|
| 412785 | 2019 | 1 | 177 | 5,65 |
| 330285 | 2019 | 5 | 2.274 | 2,199 |
| 330245 | 2019 | 1 | 113 | 8,85 |
| 430990 | 2020 | 1 | 68 | 14,706 |
| 270670 | 2016 | 1 | 961 | 1,041 |
| 261090 | 2018 | 3 | 939 | 3,195 |
| 521760 | 2020 | 2 | 1.423 | 1,405 |
| 230230 | 2019 | 2 | 427 | 4,684 |
| 510590 | 2015 | 1 | 249 | 4,016 |
| 291570 | 2015 | 1 | 72 | 13,889 |
Consulta postgreSQL para criação da tabela mv_c_1_3:
CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_c_1_3
AS WITH obito_infantil AS (
SELECT d.codmunres,
d.ano_obito AS ano,
count(*) AS obitos
FROM sim."do" d
WHERE d.idade >= 228 AND d.idade <= 400 AND d.ano_obito >= 2015
GROUP BY d.codmunres, d.ano_obito
), sn AS (
SELECT d.codmunres,
d.ano,
count(*) AS nascidos
FROM sinasc.dn d
WHERE d.ano >= 2015
GROUP BY d.codmunres, d.ano
)
SELECT sn.codmunres,
sn.ano,
oi.obitos,
sn.nascidos AS pop_ref,
oi.obitos::numeric / sn.nascidos::numeric * 1000::numeric AS obitos_1000
FROM obito_infantil oi
JOIN sn sn ON sn.codmunres = oi.codmunres AND sn.ano = oi.ano;A cláusula WHERE d.idade >= 228 AND d.idade <= 400 indica que são extraídos casos cujos indivíduos tiveram de 28 a 364 dias de vida completos.
| codmunres | ano | obitos | pop_ref | obitos_1000 |
|---|---|---|---|---|
| 353700 | 2016 | 1 | 203 | 4,926 |
| 231335 | 2017 | 3 | 226 | 13,274 |
| 240140 | 2019 | 1 | 113 | 8,85 |
| 510618 | 2020 | 1 | 96 | 10,417 |
| 351440 | 2016 | 3 | 517 | 5,803 |
| 431140 | 2021 | 2 | 1.199 | 1,668 |
| 350070 | 2017 | 2 | 577 | 3,466 |
| 130430 | 2016 | 1 | 265 | 3,774 |
| 292070 | 2019 | 3 | 282 | 10,638 |
| 160015 | 2015 | 2 | 244 | 8,197 |
Consulta postgreSQL para criação da tabela mv_c_16:
CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_c_16
AS WITH obito_infantil AS (
SELECT d.codmunres,
d.ano_obito AS ano,
count(*) AS obitos
FROM sim."do" d
WHERE d.idade < 405 AND d.ano_obito >= 2015
GROUP BY d.codmunres, d.ano_obito
), sn AS (
SELECT d.codmunres,
d.ano,
count(*) AS nascidos
FROM sinasc.dn d
WHERE d.ano >= 2015
GROUP BY d.codmunres, d.ano
)
SELECT sn.codmunres,
sn.ano,
oi.obitos,
sn.nascidos AS pop_ref,
oi.obitos::numeric / sn.nascidos::numeric * 1000::numeric AS obitos_1000
FROM obito_infantil oi
JOIN sn sn ON sn.codmunres = oi.codmunres AND sn.ano = oi.ano;A cláusula WHERE d.idade < 405 indica que são extraídos casos cujos indivíduos menores de cinco anos de idade.
| codmunres | ano | obitos | pop_ref | obitos_1000 |
|---|---|---|---|---|
| 312080 | 2021 | 2 | 195 | 10,256 |
| 270560 | 2020 | 1 | 135 | 7,407 |
| 313450 | 2021 | 2 | 51 | 39,216 |
| 210840 | 2021 | 3 | 118 | 25,424 |
| 421350 | 2018 | 4 | 271 | 14,76 |
| 420850 | 2015 | 5 | 400 | 12,5 |
| 350775 | 2017 | 1 | 35 | 28,571 |
| 410180 | 2021 | 24 | 2.032 | 11,811 |
| 291900 | 2016 | 1 | 42 | 23,81 |
| 431340 | 2017 | 50 | 3.213 | 15,562 |
| co_municipio_ibge | ano |
|---|---|
| 291330 | 2015 |
| 210455 | 2015 |
| 521971 | 2021 |
| 171500 | 2016 |
| 421670 | 2020 |
| 220205 | 2022 |
| 315600 | 2021 |
| 316390 | 2017 |
| 210462 | 2018 |
| 311690 | 2022 |
Consulta postgreSQL para criação da tabela mv_mortalidade_ano_cartesiano:
CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_mortalidade_ano_cartesiano
AS SELECT 1 AS indicador_id,
mca.co_municipio_ibge,
mca.ano AS nu_ano,
a.obitos AS qt_obito,
a.pop_ref AS qt_popref,
a.obitos_1000 AS qt_obito_por_1000
FROM cartesiano.mv_codufmun_ano mca
LEFT JOIN pri.mv_c_1 a ON mca.co_municipio_ibge = a.codmunres AND mca.ano = a.ano
UNION ALL
SELECT 2 AS indicador_id,
mca.co_municipio_ibge,
mca.ano AS nu_ano,
a.obitos AS qt_obito,
a.pop_ref AS qt_popref,
a.obitos_1000 AS qt_obito_por_1000
FROM cartesiano.mv_codufmun_ano mca
LEFT JOIN pri.mv_c_1_1 a ON mca.co_municipio_ibge = a.codmunres AND mca.ano = a.ano
UNION ALL
SELECT 3 AS indicador_id,
mca.co_municipio_ibge,
mca.ano AS nu_ano,
a.obitos AS qt_obito,
a.pop_ref AS qt_popref,
a.obitos_1000 AS qt_obito_por_1000
FROM cartesiano.mv_codufmun_ano mca
LEFT JOIN pri.mv_c_1_2 a ON mca.co_municipio_ibge = a.codmunres AND mca.ano = a.ano
UNION ALL
SELECT 4 AS indicador_id,
mca.co_municipio_ibge,
mca.ano AS nu_ano,
a.obitos AS qt_obito,
a.pop_ref AS qt_popref,
a.obitos_1000 AS qt_obito_por_1000
FROM cartesiano.mv_codufmun_ano mca
LEFT JOIN pri.mv_c_1_3 a ON mca.co_municipio_ibge = a.codmunres AND mca.ano = a.ano
UNION ALL
SELECT 5 AS indicador_id,
mca.co_municipio_ibge,
mca.ano AS nu_ano,
a.obitos AS qt_obito,
a.pop_ref AS qt_popref,
a.obitos_1000 AS qt_obito_por_1000
FROM cartesiano.mv_codufmun_ano mca
LEFT JOIN pri.mv_c_16 a ON mca.co_municipio_ibge = a.codmunres AND mca.ano = a.ano| indicador_id | co_municipio_ibge | nu_ano | qt_obito | qt_popref | qt_obito_por_1000 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 314040 | 2018 | 1 | 42 | 23,81 |
| 5 | 352210 | 2017 | 15 | 1.527 | 9,823 |
| 2 | 352650 | 2021 | 1 | 31 | 32,258 |
| 5 | 312940 | 2016 | 2 | 71 | 28,169 |
| 4 | 220450 | 2021 | 2 | 156 | 12,821 |
| 5 | 352930 | 2021 | 7 | 794 | 8,816 |
| 4 | 230430 | 2020 | 4 | 242 | 16,529 |
| 5 | 270160 | 2020 | 9 | 259 | 34,749 |
| 5 | 130010 | 2017 | 5 | 257 | 19,455 |
| 1 | 292230 | 2017 | 5 | 354 | 14,124 |
A tabela a seguir resume os critérios para extração de valores segundo os diferentes indicadores relacionados:
| identificador | indicador RIPSA | idade | cláusula |
|---|---|---|---|
| 1 | Taxa de mortalidade infantil - C.1 | menores de um ano de idade | WHERE d.idade <= 400
|
| 2 | Taxa de mortalidade neonatal precoce - C.1.1 | 0 a 6 dias de vida completos | WHERE d.idade >= 0 AND d.idade <= 206
|
| 3 | Taxa de mortalidade neonatal tardia - C.1.2 | 7 a 27 dias de vida completos | WHERE d.idade >= 207 AND d.idade <= 227
|
| 4 | Taxa de mortalidade pós-neonatal - C.1.3 | 28 a 364 dias de vida completos | WHERE d.idade >= 228 AND d.idade <= 400
|
| 5 | Taxa de mortalidade na infância - C.16 | menores de cinco anos de idade | WHERE d.idade < 405
|
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
A consulta postgreSQL abaixo ilustra como foi realizada a extração das tabelas apresentadas na seção Dados Estatísticos e Comentários.
select
nu_ano,
round(sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=1
THEN qt_obito ELSE 0 END)::numeric/
sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=1
THEN qt_popref else 0 END)*1000
,1) "1 N",
round(sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=2
THEN qt_obito ELSE 0 END)::numeric/
sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=2
THEN qt_popref else 0 END)*1000
,1) "2 NE",
round(sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=3
THEN qt_obito ELSE 0 END)::numeric/
sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=3
THEN qt_popref else 0 END)*1000
,1) "3 SE",
round(sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=4
THEN qt_obito ELSE 0 END)::numeric/
sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=4
THEN qt_popref else 0 END)*1000
,1) "4 S",
round(sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=5
THEN qt_obito ELSE 0 END)::numeric/
sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int=5
THEN qt_popref else 0 END)*1000
,1) "5 CO",
ROUND(SUM(qt_obito)::numeric/SUM(qt_popref)*1000,1) "Brasil"
from pri.mv_mortalidade_ano_cartesiano
where indicador_id = 5
and nu_ano between 2015 and 2021
group by 1
order by 1Método 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)
- MS SVS Indicadores de mortalidade que utilizam a metodologia do Busca Ativa
- SAÚDE BRASIL 2017 Uma análise da situação de saúde e os desafios para o alcance dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Rastreabilidade
| atributo | valor |
|---|---|
| Identificador | 5 |
| Código RIPSA | C.16 |
| Nome RIPSA | Taxa de mortalidade na infância - C.16 |
| URL RIPSA | http://fichas.ripsa.org.br/2012/c-16/?l=pt_BR |
| tabela CIEGES | bd_pri.mv_mortalidade_ano_cartesiano |