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Começando

h1. Nota técnica matriz de indicador h2. Introdução A Nota ténica matriz é um artefato para ser copiado e colado em uma nova nota técnica no [wiki Conass|https://wiki.conass.org.br] que envolva indicador. Dessa forma, é assegurado o preenchimento dos tópicos padrão. Segundo o [caderno verde|https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/490669/mod_resource/content/1/RIPSA%20Indicadores%20basicos%20para%20a%20saude%20no%20Brasil.pdf] 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| |Fatores de Risco e de Proteção|G|Medem os fatores de risco (por ex. tabaco, álcool), e/ou proteção (por ex. alimentação saudável, atividade física, aleitamento) que predispõe à doenças e agravos ou, protegem das doenças e agravos.|g_fatores| 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_. h3. Endereço eletrônico A presente nota técnica é acessível pelo endereço [1] h3. Objetivo Pradronizar notas técnicas dos indicadores. h2. Ficha do indicador para o sanitarista Nesta categoria enquadram-se o sanitarista e o usuário tradicional dos [Indicadores e Dados Básicos - Brasil (IDB)|http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/idb2012/apresent.htm], bem como das [fichas da RIPSA|http://fichas.ripsa.org.br/2012/]. h3. Conceituação Informações que definem o indicador e a forma como ele se expressa, se necessário agregando elementos para a compreensão de seu conteúdo. h3. Interpretação Explicação sucinta do tipo de informação obtida e seu significado. h3. Usos Principais finalidades de utilização dos dados, a serem consideradas na análise do indicador. h3. Limitações Fatores que restringem a interpretação do indicador, referentes tanto ao próprio conceito quanto às fontes utilizadas. h3. Fontes Instituições responsáveis pela produção dos dados utilizados no cálculo do indicador e pelos sistemas de informação a que correspondem. h3. Métodos de Cálculo Fórmula utilizada para calcular o indicador, definindo os elementos que a compõem. h3. Categorias Sugeridas para Análise Níveis de desagregação definidos pela sua potencial contribuição para interpretação dos dados e que estão efetivamente disponíveis. h3. 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 h3. Literatura relacionada Referências Predefinição:Scielo , Predefinição:Medline , Predefinição:GoogleScholar , Predefinição:EMBASE , etc, com as respectivas buscas estruturadas. h2. 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. h3. 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, Predefinição:Mysql , Predefinição:PostgreSQL , Predefinição:Oracle , etc. Se houver gerenciador de ETL, por exemplo, Predefinição:Pentaho ou Predefinição: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". h3. 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, Predefinição:Disk.frame , Predefinição:Hadoop , Predefinição:Spark , Predefinição:Parquet e RDS , Predefinição:Storm , Predefinição:Cassandra , Predefinição:RapidMiner , Predefinição:MongoDB , Predefinição:Neo4j , Predefinição:SAMOA , Predefinição:HPCC , Predefinição:Greenplum , etc. h3. Método de apresentação de dados Deve ser elencada e detalhada a técnica de construção da ferramenta utilizada, por exemplo Predefinição:R Shiny , Predefinição:Metabase , Predefinição:Power BI , Predefinição:Tableau , Predefinição:Microstrategy , Predefinição:QlikView / Qlik Sense , Predefinição:DataStudio , Predefinição:SAS , Predefinição:Elastic/Kibana , etc. h3. Método de análise matemática e estatística Exemplos de código-fonte e respectiva explicação deve ser detalhado, citando a ferramenta, como Predefinição:Projeto R , Predefinição:Python , Predefinição:Matlab , Predefinição:Scilab , Predefinição:Stata , Predefinição:SPSS , Predefinição:PSPP , Predefinição:Epiinfo , etc. h3. 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 desejavel segmentar as tarefas segundo a modalidade *descritiva*, *preditiva* ou *prescritiva*. Exemplos de tipos de algoritmos são Predefinição:C4.5 , Predefinição:Random Forest , Predefinição:K-mean Algorithm , Predefinição:Support Vector Machines SVM , Predefinição:Apriori Algorithm , Predefinição:Expectation-Maximization Algorithm , Predefinição:KNN , Predefinição:PCA , Predefinição:SVD . h3. Base de dados Acesso aos dados tabulados ou via Interface de Programação de Aplicação (API, Application Programming Interface). h2. Apêndice h3. Rastreabilidade ||atributo||valor| |Identificador|código sequencial da pri.td_indicador| |Código RIPSA|| |Nome RIPSA|| |URL RIPSA|[2]| |tabela CIEGES|| h3. Nomenclatura Sugerida Sugere-se adotar a [Norma de padronização de nomenclatura (MAD)|https://datasus.saude.gov.br/mad-norma-de-padronizacao-de-nomenclatura/] do DATASUS, Ministério da Saúde. Atenção ao nomear atributos e tabelas para evitar problemas ao referência-las. Recomenda-se padronizar os atributos usando apenas letras minúsculas, sem espaços separando-se por _underline_ {{_}} .

  • Caracteres proibidos: @, #, ~, ^, <, >, =, !, espaço
  • Caracteres recomendados: de a a z de 0 a 9 e _underline_
  • Caracteres não recomendados: ç, á, é, ã, â, espaço, etc

Caso queria utilizar caracteres especiais ou espaço você deve conhecer como o SGBD faz para identificar a referência à tabela ou atributo. No Predefinição:PostgreSQL é utilizada aspas duplas Predefinição:" , enquanto no Predefinição:MySQL é utilizada crase Predefinição:` . Exemplos de prefixos para bancos e tabelas:

Exemplos de prefixos para atributos:

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