Equipes (versão preliminar)

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Introdução

A nota técnica de indicador descreve o trabalho de processamento e apresentação de dados de Equipes de Saúde da Família (ESF) 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

Objetivo

Apresentar parâmetros de interpretação, granularidade e reprodutibilidade do indicador.

Ficha do indicador para o profissional da saúde

Conceituação

Quantidade absoluta de equipes de saúde da família ao mês.

A relação de tipos de equipes com o referência a saúde da família é:

  • 01 ESF - EQUIPE DE SAUDE DA FAMILIA
  • 02 ESFSB_M1 - ESF COM SAUDE BUCAL - M I
  • 03 ESFSB_M2 - ESF COM SAUDE BUCAL - M II
  • 12 ESFR - EQUIPE DE SAUDE DA FAMILIA RIBEIRINHA
  • 13 ESFRSB_MI - ESF RIBEIRINHA COM SAUDE BUCAL MI
  • 14 ESFF - EQUIPE DE SAUDE DA FAMILIA FLUVIAL
  • 15 ESFFSB - ESF FLUVIAL COM SAUDE BUCAL
  • 24 ESF1      - ESTRATEGIA DE SAUDE DA FAMILIA TIPO I
  • 25 ESF1SB_M1 - ESF TIPO I COM SAUDE BUCAL MODALIDADE I
  • 26 ESF1SB_M2 - ESF TIPO I COM SAUDE BUCAL MODALIDADE II
  • 27 ESF2      - ESTRATEGIA DE SAUDE DA FAMILIA TIPO II
  • 28 ESF2SB_M1 - ESF TIPO II COM SAUDE BUCAL MODALIDADE I
  • 29 ESF2SB_M2 - ESF TIPO II COM SAUDE BUCAL MODALIDADE II
  • 30 ESF3      - ESTRATEGIA DE SAUDE DA FAMILIA TIPO III
  • 31 ESF3SB_M1 - ESF TIPO III COM SAUDE BUCAL MODALIDADE I
  • 32 ESF3SB_M2 - ESF TIPO III COM SAUDE BUCAL MODALIDADE II
  • 33 ESF4      - ESTRATEGIA DE SAUDE DA FAMILIA TIPO IV
  • 34 ESF4SB_M1 - ESF TIPO IV COM SAUDE BUCAL MODALIDADE I
  • 35 ESF4SB_M2 - ESF TIPO IV COM SAUDE BUCAL MODALIDADE II
  • 36 ESFTRANS      - ESF TRANSITORIA
  • 37 ESFTRANSSB_M1 - ESF TRANSITORIA COM SAUDE BUCAL MI
  • 38 ESFTRANSSB_M2 - ESF TRANSITORIA COM SAUDE BUCAL MII
  • 39 ESFRSB_MII - ESF RIBEIRINHA COM SAUDE BUCAL MII
  • 70 ESF - EQUIPE DE SAUDE DA FAMILIA



O quantitativo completo segundo o tipo de equipe disponível no tabnet é mostrado na tabela a seguir:

CNES - Equipes de Saúde - Brasil

Quantidade por Região segundo Tipo da Equipe


http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/equipebr.def


Período: Dez/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:

  • 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".
Tipo da Equipe 1 Região Norte 2 Região Nordeste 3 Região Sudeste 4 Região Sul 5 Região Centro-Oeste Total
TOTAL 9.087 36.921 35.058 15.366 8.112 104.544
01 ESF - EQUIPE DE SAUDE DA FAMILIA 5 24 157 30 3 219
02 ESFSB M1 - ESF COM SAUDE BUCAL - M I - 13 43 7 - 63
03 ESFSB M2 - ESF COM SAUDE BUCAL - M II - - 10 2 - 12
04 EACS - EQUIPE DE AGENTES COMUNITARIOS DE SAUDE 9 91 148 45 15 308
05 EPEN - EQUIPE DE AT. SAUDE SIST. PENITENCIARIO - 5 19 1 - 25
06 NASF1 - NUCLEO DE APOIO A SAUDE DA FAMILIA-NASF MODALIDADE 1 6 31 40 12 13 102
07 NASF2 - NUCLEO DE APOIO A SAUDE DA FAMILIA-NASF MODALIDADE 2 - 2 12 5 - 19
08 EMSI - EQ MULTIDISC AT BASICA SAUDE INDIGENA 129 81 20 15 44 289
10 EACSSB M1 - EQ AGENTES COMUNITµRIOS COM SAUDE BUCAL - MI - 1 3 1 - 5
12 ESFR - EQUIPE DE SAUDE DA FAMILIA RIBEIRINHA 1 - - - - 1
16 EAB1 - EQUIPE DE ATENCAO BASICA TIPO I - - 48 1 1 50
17 EAB2 - EQUIPE DE ATENCAO BASICA TIPO II - - 7 1 - 8
18 EAB3 - EQUIPE DE ATENCAO BASICA TIPO III - - 2 - - 2
19 EAB1SB - EQUIPE DE ATENCAO BASICA TIPO I COM SAUDE BUCAL - - 15 - - 15
22 EMAD - EQUIPE MULTIDISCIPLINAR DE ATENCAO DOMICILIAR TIPO I 94 272 443 107 78 994
23 EMAP - EQUIPE MULTIDISCIPLINAR DE APOIO 72 342 252 47 81 794
24 ESF1 - ESTRATEGIA DE SAUDE DA FAMILIA TIPO I - 1 - - - 1
25 ESF1SB M1 - ESF TIPO I COM SAUDE BUCAL MODALIDADE I - - 1 - - 1
33 ESF4 - ESTRATEGIA DE SAUDE DA FAMILIA TIPO IV - - 9 - - 9
34 ESF4SB M1 - ESF TIPO IV COM SAUDE BUCAL MODALIDADE I - - 1 - - 1
36 ESFTRANS - ESF TRANSITORIA - 1 12 1 - 14
37 ESFTRANSSB M1 - ESF TRANSITORIA COM SAUDE BUCAL MI - - 1 - - 1
38 ESFTRANSSB M2 - ESF TRANSITORIA COM SAUDE BUCAL MII - - 1 - - 1
40 eCR MI - EQUIPE DOS CONSULTORIOS NA RUA MODALIDADE I - - 3 1 - 4
41 eCR MII - EQUIPE DOS CONSULTORIOS NA RUA MODALIDADE II - 1 1 1 - 3
42 eCR MIII - EQUIPE DOS CONSULTORIOS NA RUA MODALIDADE III - 3 3 - - 6
43 ESB MI - EQUIPE DE SAUDE BUCAL MODALIDADE I - - 5 4 - 9
44 ESB MII - EQUIPE DE SAUDE BUCAL MODALIDADE II - - 6 - - 6
45 NASF3 - NUCLEO DE APOIO A SAUDE DA FAMILIA-NASF MODALIDADE 3 - 2 6 3 1 12
46 EMAD - EQUIPE MULTIDISCIPLINAR DE ATENCAO DOMICILIAR TIPO II 16 195 53 29 38 331
47 EAD - EQUIPE DE CUIDADOS DOMICILIARES 1 2 6 72 2 83
50 EABP1 - EQ ATENCAO BASICA PRISIONAL TIPO I 1 2 - - - 3
51 EABP1SM - EQ ATENCAO BASICA PRISIONAL TIPO I C SAUDE MENTAL - - - 1 - 1
52 EABP2 - EQ ATENCAO BASICA PRISIONAL TIPO II - - 4 - - 4
53 EABP2SM - EQ ATENCAO BASICA PRISIONAL TIPO II C SAUDE MENTAL - - 1 1 - 2
54 EABP3 - EQ ATENCAO BASICA PRISIONAL TIPO III - - 2 - - 2
70 ESF - EQUIPE DE SAUDE DA FAMILIA 4.737 18.228 17.186 7.415 4.013 51.579
71 ESB - EQUIPE DE SAUDE BUCAL 3.087 14.747 10.983 4.958 2.965 36.740
72 ENASF-AB - EQ NUCLEO AMPLIADO SAUDE DA FAMILIA AT. PRIMARIA 423 1.921 1.716 1.007 371 5.438
73 ECR - EQUIPE DOS CONSULTORIOS NA RUA 16 49 131 27 23 246
74 EABP - EQUIPE DE ATENCAO PRIMARIA PRISIONAL 87 208 354 124 190 963
75 EMAESM - EQ MULTIPROF ATENCAO ESPECIALIZADA SAUDE MENTAL 24 211 152 223 79 689
76 EAP - EQUIPE DE ATENCAO PRIMARIA 379 488 3.202 1.225 195 5.489

Interpretação

  • Mede quantitativo de equipes de saúde da família, por categorias selecionadas, segundo a sua localização geográfica.
  • É influenciado pelas condições socioeconômicas regionais e, em menor escala, por políticas públicas de atenção à saúde e políticas de educação.

Usos

  • Analisar variações geográficas e temporais da distribuição de equipes de saúde da família, 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 prestação de serviços de saúde, assim como para a formação de profissionais de saúde e sua inserção no mercado de trabalho.

Limitações

  • Desconhece-se a existência de processos de verificação do exercício efetivo da atividade profissional, conduzidos pelos conselhos.

Fontes

Ministério da Saúde: Secretaria de Atenção Especializada à Saúde, CNES - Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde, Equipes.

Métodos de Cálculo

Número absoluto de equipes de saúde da família ao mês

Categorias Sugeridas para Análise

Unidade geográfica: Brasil, grandes regiões, estados e Distrito Federal.

Dados Estatísticos e Comentários

CNES - Equipes de Saúde - Brasil


http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?cnes/cnv/equipebr.def


Quantidade por Região segundo Ano/mês compet.

Tipo da Equipe: 01 ESF - EQUIPE DE SAUDE DA FAMILIA, 06 NASF1 - NUCLEO DE APOIO A SAUDE DA FAMILIA-NASF MODALIDADE 1, 07 NASF2 - NUCLEO DE APOIO A SAUDE DA FAMILIA-NASF MODALIDADE 2, 12 ESFR - EQUIPE DE SAUDE DA FAMILIA RIBEIRINHA, 14 ESFF - EQUIPE DE SAUDE DA FAMILIA FLUVIAL, 24 ESF1 - ESTRATEGIA DE SAUDE DA FAMILIA TIPO I, 27 ESF2 - ESTRATEGIA DE SAUDE DA FAMILIA TIPO II, 30 ESF3 - ESTRATEGIA DE SAUDE DA FAMILIA TIPO III, 33 ESF4 - ESTRATEGIA DE SAUDE DA FAMILIA TIPO IV, 45 NASF3 - NUCLEO DE APOIO A SAUDE DA FAMILIA-NASF MODALIDADE 3, 70 ESF - EQUIPE DE SAUDE DA FAMILIA, 72 ENASF-AB - EQ NUCLEO AMPLIADO SAUDE DA FAMILIA AT. PRIMARIA

Período: 2015-2022

Ano/mês compet. 1 Região Norte 2 Região Nordeste 3 Região Sudeste 4 Região Sul 5 Região Centro-Oeste Total
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".
2015/Jan 1.640 5.395 7.569 2.972 1.019 18.595
2015/Fev 1.655 5.403 7.578 3.009 1.029 18.674
2015/Mar 1.643 5.447 7.619 3.058 1.025 18.792
2015/Abr 1.702 5.467 7.659 3.113 1.037 18.978
2015/Mai 1.714 5.458 7.656 3.135 1.053 19.016
2015/Jun 1.713 5.502 7.699 3.142 1.068 19.124
2015/Jul 1.734 5.557 7.806 3.173 1.076 19.346
2015/Ago 1.755 5.569 7.866 3.203 1.075 19.468
2015/Set 1.772 5.558 7.905 3.242 1.082 19.559
2015/Out 1.776 5.593 7.984 3.261 1.082 19.696
2015/Nov 1.782 5.623 7.945 3.305 1.095 19.750
2015/Dez 1.803 5.629 8.001 3.311 1.105 19.849
2016/Jan 1.803 5.639 8.108 3.330 1.107 19.987
2016/Fev 1.790 5.631 8.131 3.332 1.098 19.982
2016/Mar 1.804 5.607 8.151 3.335 1.099 19.996
2016/Abr 1.809 5.591 8.170 3.323 1.100 19.993
2016/Mai 1.798 5.594 8.187 3.334 1.114 20.027
2016/Jun 1.802 5.610 8.228 3.356 1.116 20.112
2016/Jul 1.800 5.637 8.306 3.374 1.125 20.242
2016/Ago 1.834 5.661 8.282 3.388 1.128 20.293
2016/Set 1.852 5.700 8.348 3.414 1.131 20.445
2016/Out 1.852 5.760 8.441 3.433 1.135 20.621
2016/Nov 1.855 5.774 8.438 3.433 1.125 20.625
2016/Dez 1.830 5.751 8.420 3.418 1.129 20.548
2017/Jan 1.835 5.799 8.446 3.426 1.129 20.635
2017/Fev 1.830 5.841 8.470 3.411 1.128 20.680
2017/Mar 1.836 5.851 8.476 3.454 1.136 20.753
2017/Abr 1.809 5.851 8.510 3.492 1.151 20.813
2017/Mai 1.842 5.794 8.496 3.504 1.158 20.794
2017/Jun 1.827 5.817 8.555 3.514 1.160 20.873
2017/Jul 1.829 5.846 8.620 3.523 1.177 20.995
2017/Ago 1.856 5.808 8.647 3.558 1.164 21.033
2017/Set 1.861 5.808 8.677 3.582 1.172 21.100
2017/Out 1.891 5.857 8.756 3.607 1.173 21.284
2017/Nov 1.900 5.868 8.825 3.614 1.176 21.383
2017/Dez 1.912 5.887 8.903 3.659 1.195 21.556
2018/Jan 1.956 5.935 9.111 3.794 1.226 22.022
2018/Fev 1.965 5.955 9.098 3.809 1.238 22.065
2018/Mar 1.953 5.924 9.095 3.808 1.248 22.028
2018/Abr 1.956 5.872 9.071 3.823 1.252 21.974
2018/Mai 1.997 5.842 9.082 3.830 1.242 21.993
2018/Jun 1.981 5.876 9.133 3.854 1.228 22.072
2018/Jul 1.993 5.884 9.116 3.865 1.262 22.120
2018/Ago 2.009 5.869 9.186 3.891 1.272 22.227
2018/Set 2.020 5.856 9.192 3.889 1.313 22.270
2018/Out 2.013 5.864 9.202 3.909 1.355 22.343
2018/Nov 1.983 5.841 9.125 3.915 1.368 22.232
2018/Dez 1.975 5.823 8.944 3.893 1.374 22.009
2019/Jan 1.936 5.763 9.107 3.898 1.372 22.076
2019/Fev 1.907 5.757 9.145 3.916 1.364 22.089
2019/Mar 1.933 5.697 9.146 3.904 1.371 22.051
2019/Abr 1.961 5.653 9.167 3.924 1.388 22.093
2019/Mai 1.954 5.636 9.175 3.944 1.392 22.101
2019/Jun 1.945 5.722 9.153 3.940 1.403 22.163
2019/Jul 1.962 5.718 9.163 3.939 1.418 22.200
2019/Ago 1.968 5.743 9.137 3.924 1.417 22.189
2019/Set 1.971 5.722 9.116 3.936 1.417 22.162
2019/Out 1.958 5.735 9.131 3.934 1.414 22.172
2019/Nov 1.959 5.727 9.092 3.932 1.410 22.120
2019/Dez 1.953 5.746 9.053 3.939 1.406 22.097
2020/Jan 1.976 5.779 9.225 3.977 1.406 22.363
2020/Fev 1.957 5.747 9.220 3.962 1.399 22.285
2020/Mar 1.936 5.686 9.208 3.943 1.394 22.167
2020/Abr 1.978 5.783 9.266 3.960 1.396 22.383
2020/Mai 4.112 17.330 15.116 6.810 3.412 46.780
2020/Jun 4.637 18.762 16.991 7.438 3.956 51.784
2020/Jul 4.810 19.401 17.604 7.648 4.114 53.577
2020/Ago 4.931 19.700 17.967 7.810 4.199 54.607
2020/Set 4.950 19.705 18.063 7.847 4.207 54.772
2020/Out 4.961 19.727 18.089 7.866 4.209 54.852
2020/Nov 4.974 19.730 18.142 7.882 4.215 54.943
2020/Dez 4.979 19.726 18.176 7.882 4.217 54.980
2021/Jan 4.988 19.715 18.195 7.871 4.216 54.985
2021/Fev 4.995 19.714 18.227 7.869 4.211 55.016
2021/Mar 5.025 19.713 18.252 7.866 4.202 55.058
2021/Abr 5.032 19.681 18.282 7.865 4.221 55.081
2021/Mai 5.038 19.684 18.320 7.873 4.230 55.145
2021/Jun 5.026 19.698 18.356 7.879 4.240 55.199
2021/Jul 5.037 19.749 18.402 7.921 4.259 55.368
2021/Ago 5.061 19.800 18.466 7.962 4.282 55.571
2021/Set 5.094 19.848 18.506 7.992 4.281 55.721
2021/Out 5.102 19.898 18.560 8.070 4.286 55.916
2021/Nov 5.124 19.955 18.633 8.112 4.283 56.107
2021/Dez 5.119 20.007 18.676 8.156 4.285 56.243
2022/Jan 5.133 20.035 18.733 8.186 4.302 56.389
2022/Fev 5.134 20.040 18.737 8.208 4.324 56.443
2022/Mar 5.132 20.038 18.768 8.236 4.336 56.510
2022/Abr 5.136 20.053 18.768 8.248 4.337 56.542
2022/Mai 5.136 20.054 18.868 8.250 4.345 56.653
2022/Jun 5.138 20.057 18.909 8.262 4.332 56.698
2022/Jul 5.139 20.069 18.935 8.277 4.333 56.753
2022/Ago 5.151 20.097 18.960 8.308 4.330 56.846
2022/Set 5.158 20.130 19.003 8.365 4.345 57.001
2022/Out 5.163 20.165 19.052 8.412 4.351 57.143
2022/Nov 5.161 20.185 19.077 8.444 4.388 57.255
2022/Dez 5.172 20.209 19.126 8.472 4.401 57.380
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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

Método de processamento analítico

-- pri.mv_e_cartesiano source

CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_e_cartesiano
TABLESPACE pg_default
AS WITH policlinicas AS (
         SELECT st.codufmun AS co_municipio_ibge,
            st.competen,
            count(*) AS nu_resultado
           FROM cnes.st st
          WHERE st.competen >= 201501 AND (st.tp_unid = ANY (ARRAY[4]))
          GROUP BY st.codufmun, st.competen
        ), unidades_moveis AS (
         SELECT st.codufmun AS co_municipio_ibge,
            st.competen,
            count(*) AS nu_resultado
           FROM cnes.st st
          WHERE st.competen >= 201501 AND (st.tp_unid = ANY (ARRAY[12, 15, 16]))
          GROUP BY st.codufmun, st.competen
        ), reabilitacao AS (
         SELECT sr.codufmun AS co_municipio_ibge,
            sr.competen,
            count(*) AS nu_servicos
           FROM cnes.sr sr
          WHERE sr.competen >= 201501 AND (sr.serv_esp = ANY (ARRAY[126, 135, 164]))
          GROUP BY sr.codufmun, sr.competen
          ORDER BY sr.competen, sr.codufmun
        ), lab_protese_dentaria AS (
         SELECT sr.codufmun AS co_municipio_ibge,
            sr.competen,
            count(*) AS nu_servicos
           FROM cnes.sr sr
          WHERE sr.competen >= 201501 AND (sr.serv_esp = 123 AND sr.class_sr = 7 OR sr.serv_esp = 157 AND sr.class_sr = 1)
          GROUP BY sr.codufmun, sr.competen
        ), referencia_cardiologia AS (
         SELECT hb.codufmun AS co_municipio_ibge,
            hb.competen,
            count(*) AS nu_servicos
           FROM cnes.hb hb
          WHERE hb.competen >= 201501 AND hb.sgruphab >= 801 AND hb.sgruphab <= 807 AND hb.competen >= hb.cmpt_ini AND hb.competen <= hb.cmpt_fim
          GROUP BY hb.codufmun, hb.competen
        ), referencia_uci_neo AS (
         SELECT hb.codufmun AS co_municipio_ibge,
            hb.competen,
            count(*) AS nu_servicos
           FROM cnes.hb hb
          WHERE hb.competen >= 201501 AND hb.sgruphab >= 2802 AND hb.sgruphab <= 2803 AND hb.competen >= hb.cmpt_ini AND hb.competen <= hb.cmpt_fim
          GROUP BY hb.codufmun, hb.competen
        ), referencia_nefro AS (
         SELECT hb.codufmun AS co_municipio_ibge,
            hb.competen,
            count(*) AS nu_servicos
           FROM cnes.hb hb
          WHERE hb.competen >= 201501 AND hb.sgruphab >= 1501 AND hb.sgruphab <= 1502 AND hb.competen >= hb.cmpt_ini AND hb.competen <= hb.cmpt_fim
          GROUP BY hb.codufmun, hb.competen
        ), referencia_neuro AS (
         SELECT hb.codufmun AS co_municipio_ibge,
            hb.competen,
            count(*) AS nu_servicos
           FROM cnes.hb hb
          WHERE hb.competen >= 201501 AND hb.sgruphab >= 1601 AND hb.sgruphab <= 1602 AND hb.competen >= hb.cmpt_ini AND hb.competen <= hb.cmpt_fim
          GROUP BY hb.codufmun, hb.competen
        ), referencia_obesidade AS (
         SELECT hb.codufmun AS co_municipio_ibge,
            hb.competen,
            count(*) AS nu_servicos
           FROM cnes.hb hb
          WHERE hb.competen >= 201501 AND hb.sgruphab = 202 AND hb.competen >= hb.cmpt_ini AND hb.competen <= hb.cmpt_fim
          GROUP BY hb.codufmun, hb.competen
        ), referencia_onco AS (
         SELECT hb.codufmun AS co_municipio_ibge,
            hb.competen,
            count(*) AS nu_servicos
           FROM cnes.hb hb
          WHERE hb.competen >= 201501 AND hb.sgruphab >= 1712 AND hb.sgruphab <= 1713 AND hb.competen >= hb.cmpt_ini AND hb.competen <= hb.cmpt_fim
          GROUP BY hb.codufmun, hb.competen
        ), referencia_trauma_orto AS (
         SELECT hb.codufmun AS co_municipio_ibge,
            hb.competen,
            count(*) AS nu_servicos
           FROM cnes.hb hb
          WHERE hb.competen >= 201501 AND hb.sgruphab = 2502 AND hb.competen >= hb.cmpt_ini AND hb.competen <= hb.cmpt_fim
          GROUP BY hb.codufmun, hb.competen
        )
 SELECT 15 AS indicador_id,
    mc.co_municipio_ibge,
    mc.competen,
    COALESCE(um.nu_resultado, 0::bigint) AS nu_resultado
   FROM territoriais.vw_codufmun_competen mc
     LEFT JOIN unidades_moveis um ON mc.co_municipio_ibge = um.co_municipio_ibge AND to_char(mc.competen::timestamp with time zone, 'YYYYMM'::text)::integer = um.competen
UNION
 SELECT cp.indicador_id,
    mc.co_municipio_ibge,
    mc.competen,
    COALESCE(cp.nu_resultado, 0::bigint) AS nu_resultado
   FROM territoriais.vw_codufmun_competen mc
     LEFT JOIN pri.mv_source_cnes_hb cp ON mc.co_municipio_ibge = cp.co_municipio_ibge AND to_char(mc.competen::timestamp with time zone, 'YYYYMM'::text)::integer = cp.competen
  WHERE cp.indicador_id = 14
UNION
 SELECT cp.indicador_id,
    mc.co_municipio_ibge,
    mc.competen,
    COALESCE(cp.nu_resultado, 0::bigint) AS nu_resultado
   FROM territoriais.vw_codufmun_competen mc
     LEFT JOIN pri.mv_source_cnes_hb cp ON mc.co_municipio_ibge = cp.co_municipio_ibge AND to_char(mc.competen::timestamp with time zone, 'YYYYMM'::text)::integer = cp.competen
  WHERE cp.indicador_id = 34
UNION
 SELECT 16 AS indicador_id,
    mc.co_municipio_ibge,
    mc.competen,
    COALESCE(ra.nu_servicos, 0::bigint) AS nu_resultado
   FROM territoriais.vw_codufmun_competen mc
     LEFT JOIN reabilitacao ra ON mc.co_municipio_ibge = ra.co_municipio_ibge AND to_char(mc.competen::timestamp with time zone, 'YYYYMM'::text)::integer = ra.competen
UNION
 SELECT ep.indicador_id,
    mc.co_municipio_ibge,
    mc.competen,
    COALESCE(ep.nu_equipes, 0::bigint) AS nu_resultado
   FROM territoriais.vw_codufmun_competen mc
     LEFT JOIN pri.mv_source_cnes_ep ep ON mc.co_municipio_ibge = ep.co_municipio_ibge AND to_char(mc.competen::timestamp with time zone, 'YYYYMM'::text)::integer = ep.competen
  WHERE ep.indicador_id = 17
UNION
 SELECT ep.indicador_id,
    mc.co_municipio_ibge,
    mc.competen,
    COALESCE(ep.nu_equipes, 0::bigint) AS nu_resultado
   FROM territoriais.vw_codufmun_competen mc
     LEFT JOIN pri.mv_source_cnes_ep ep ON mc.co_municipio_ibge = ep.co_municipio_ibge AND to_char(mc.competen::timestamp with time zone, 'YYYYMM'::text)::integer = ep.competen
  WHERE ep.indicador_id = 33
UNION
 SELECT 18 AS indicador_id,
    mc.co_municipio_ibge,
    mc.competen,
    COALESCE(lab.nu_servicos, 0::bigint) AS nu_resultado
   FROM territoriais.vw_codufmun_competen mc
     LEFT JOIN lab_protese_dentaria lab ON mc.co_municipio_ibge = lab.co_municipio_ibge AND to_char(mc.competen::timestamp with time zone, 'YYYYMM'::text)::integer = lab.competen
UNION
 SELECT 24 AS indicador_id,
    mc.co_municipio_ibge,
    mc.competen,
    COALESCE(r.nu_servicos, 0::bigint) AS nu_resultado
   FROM territoriais.vw_codufmun_competen mc
     LEFT JOIN referencia_cardiologia r ON mc.co_municipio_ibge = r.co_municipio_ibge AND to_char(mc.competen::timestamp with time zone, 'YYYYMM'::text)::integer = r.competen
UNION
 SELECT 25 AS indicador_id,
    mc.co_municipio_ibge,
    mc.competen,
    COALESCE(r.nu_servicos, 0::bigint) AS nu_resultado
   FROM territoriais.vw_codufmun_competen mc
     LEFT JOIN referencia_uci_neo r ON mc.co_municipio_ibge = r.co_municipio_ibge AND to_char(mc.competen::timestamp with time zone, 'YYYYMM'::text)::integer = r.competen
UNION
 SELECT 26 AS indicador_id,
    mc.co_municipio_ibge,
    mc.competen,
    COALESCE(r.nu_servicos, 0::bigint) AS nu_resultado
   FROM territoriais.vw_codufmun_competen mc
     LEFT JOIN referencia_nefro r ON mc.co_municipio_ibge = r.co_municipio_ibge AND to_char(mc.competen::timestamp with time zone, 'YYYYMM'::text)::integer = r.competen
UNION
 SELECT 27 AS indicador_id,
    mc.co_municipio_ibge,
    mc.competen,
    COALESCE(r.nu_servicos, 0::bigint) AS nu_resultado
   FROM territoriais.vw_codufmun_competen mc
     LEFT JOIN referencia_neuro r ON mc.co_municipio_ibge = r.co_municipio_ibge AND to_char(mc.competen::timestamp with time zone, 'YYYYMM'::text)::integer = r.competen
UNION
 SELECT 28 AS indicador_id,
    mc.co_municipio_ibge,
    mc.competen,
    COALESCE(r.nu_servicos, 0::bigint) AS nu_resultado
   FROM territoriais.vw_codufmun_competen mc
     LEFT JOIN referencia_obesidade r ON mc.co_municipio_ibge = r.co_municipio_ibge AND to_char(mc.competen::timestamp with time zone, 'YYYYMM'::text)::integer = r.competen
UNION
 SELECT 29 AS indicador_id,
    mc.co_municipio_ibge,
    mc.competen,
    COALESCE(r.nu_servicos, 0::bigint) AS nu_resultado
   FROM territoriais.vw_codufmun_competen mc
     LEFT JOIN referencia_onco r ON mc.co_municipio_ibge = r.co_municipio_ibge AND to_char(mc.competen::timestamp with time zone, 'YYYYMM'::text)::integer = r.competen
UNION
 SELECT 30 AS indicador_id,
    mc.co_municipio_ibge,
    mc.competen,
    COALESCE(r.nu_servicos, 0::bigint) AS nu_resultado
   FROM territoriais.vw_codufmun_competen mc
     LEFT JOIN referencia_trauma_orto r ON mc.co_municipio_ibge = r.co_municipio_ibge AND to_char(mc.competen::timestamp with time zone, 'YYYYMM'::text)::integer = r.competen
UNION
 SELECT 32 AS indicador_id,
    mc.co_municipio_ibge,
    mc.competen,
    COALESCE(r.nu_resultado, 0::bigint) AS nu_resultado
   FROM territoriais.vw_codufmun_competen mc
     LEFT JOIN policlinicas r ON mc.co_municipio_ibge = r.co_municipio_ibge AND to_char(mc.competen::timestamp with time zone, 'YYYYMM'::text)::integer = r.competen
WITH DATA;

-- pri.mv_source_cnes_ep source

CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_source_cnes_ep
TABLESPACE pg_default
AS WITH esf_33 AS (
         SELECT 33 AS indicador_id,
            ep.codufmun AS co_municipio_ibge,
            ep.competen,
            count(*) AS nu_equipes
           FROM cnes.ep ep
          WHERE (ep.tipo_eqp = ANY (ARRAY[1, 2, 3, 12, 13, 14, 15, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 70])) AND ep.tp_desat = 0 AND ep.competen >= 201501
          GROUP BY ep.codufmun, ep.competen
        ), esb_mi_mii_17 AS (
         SELECT 17 AS indicador_id,
            ep.codufmun AS co_municipio_ibge,
            ep.competen,
            count(*) AS nu_equipes
           FROM cnes.ep ep
          WHERE (ep.tipo_eqp = ANY (ARRAY[2, 3, 10, 13, 19, 20, 25, 29, 28, 29, 31, 32, 34, 35, 37, 38, 39, 43, 44, 71])) AND ep.tp_desat = 0 AND ep.competen >= 201501
          GROUP BY ep.codufmun, ep.competen
        )
 SELECT esf_33.indicador_id,
    esf_33.co_municipio_ibge,
    esf_33.competen,
    esf_33.nu_equipes
   FROM esf_33
UNION ALL
 SELECT esb_mi_mii_17.indicador_id,
    esb_mi_mii_17.co_municipio_ibge,
    esb_mi_mii_17.competen,
    esb_mi_mii_17.nu_equipes
   FROM esb_mi_mii_17
WITH DATA;

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 consultas postgreSQL abaixo ilustra como foi realizada a extração das tabelas apresentadas na seção Dados Estatísticos e Comentários.

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

Rastreabilidade

atributo valor
Identificador 33
Código RIPSA E_EP1
Nome RIPSA
URL RIPSA
tabela CIEGES bd_pri.mv_e_cartesiano
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