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 sanitarista

Conceituação

Número total de pessoas residentes e sua estrutura relativa, segundo sexo e faixas etárias específicas, em determinado espaço geográfico, no ano considerado.

Interpretação

Expressa a magnitude do contingente demográfico e sua distribuição relativa, segundo sexo e faixa etária.
As projeções populacionais incorporam os parâmetros demográficos calculados com base no Censo Demográfico 2010 e as informações mais recentes dos registros de nascimentos e óbitos. Essas projeções têm fundamental importância para o cálculo de indicadores sociodemográficos, bem como alimentam as bases de informações de Ministérios e Secretarias Estaduais de diversas áreas para a implementação de políticas públicas e a posterior avaliação de seus respectivos programas.

Usos

Substrato para construção de pirâmides populacionais, as quais, comparada entre diferentes períodos viabilizam análise de transição demográfica.
Dimensionar a população-alvo de ações e serviços, com base na distribuição da população segundo sexo e faixa etária.
Contribuir para o planejamento, gestão e avaliação de políticas públicas relacionadas à saúde, educação, trabalho, previdência e assistência social, para os diversos segmentos de idade e sexo.
Subsidiar processos de planejamento, gestão e avaliação de políticas públicas de alcance social.
Prover o denominador para cálculo de taxas de base populacional.
Dimensionar a população-alvo de ações e serviços.
Analisar variações geográficas e temporais na distribuição de idades.
Orientar a alocação de recursos públicos, como, por exemplo, no financiamento de serviços em base per capita.

Limitações

A população de 2022 foi repetida, uma vez que a estimativa realizada no grão municipal, por sexo e idade, apenas decorre em função da imunização. Visando utilizar o mesmo denominador para todas as análises, as agregações foram derivadas da mesma tabela. Eventuais falhas de cobertura na coleta direta de dados demográficos.
Imprecisões inerentes à metodologia utilizada na elaboração de estimativas e projeções demográficas para períodos intercensitários.
Imprecisões na declaração de idade por parte dos entrevistados nos levantamentos estatísticos.
Projeções demográficas perdem precisão à medida que se distanciam do ano de partida utilizado no cálculo.
Estimativas para um determinado ano estão sujeitas a correções decorrentes de novas informações demográficas.

Fontes

Estudo de Estimativas populacionais por município, sexo e idade - 2000-2021, disponível em https://datasus.saude.gov.br/populacao-residente/. As estimativas preliminares foram elaboradas pelo Ministério da Saúde/SVS/DASNT/CGIAE.

Métodos de Cálculo

As Projeções de População são elaboradas com base nas informações sobre as componentes da dinâmica demográfica (mortalidade, fecundidade e migração), investigadas nos Censos Demográficos, Pesquisas Domiciliares por Amostra e oriundas dos registros administrativos de nascimentos e óbitos. Cada revisão da Projeção incorpora, à época de sua realização, informações mais recentes sobre esses componentes, e/ou mudanças metodológicas de cálculo da projeção, devidamente explicitados nas respectivas Metodologias. Desta forma, recomenda-se o uso da revisão de Projeção de População mais recente.

Categorias Sugeridas para Análise

Dados Estatísticos e Comentários

Literatura relacionada

Ficha do indicador para o cientista de dados

Método de processamento de dados

Amostra da tabela bd_geral.tf_populacao_municipio_idade_sexo:

co_municipio_ibge	nu_ano	sg_sexo	ds_idade	qt_populacao	co_idade	nu_idade
312540	2016	M	72 anos	14	72	72
353020	2016	F	5 anos	119	5	5
320332	2016	F	77 anos	71	77	77
280700	2016	F	25 anos	36	25	25
500640	2021	F	69 anos	23	69	69
292380	2016	M	12 anos	226	12	12
510788	2016	F	47 anos	8	47	47
520140	2020	M	8 anos	4.650	8	8
230400	2019	F	43 anos	145	43	43
171620	2019	F	29 anos	87	29	29

Tabela de dimensão de faixa etária:

id	tipo_faixa_etaria	inferior	superior	faixa_etaria	sistema	faixa_referencia	pop_ibge_range
1	Faixa Etária detalhada (05 em 05)	0	4	0 a 4 anos	POP	10004	[0,4)
2	Faixa Etária detalhada (05 em 05)	5	9	5 a 9 anos	POP	10509	[5,9)
3	Faixa Etária detalhada (05 em 05)	10	14	10 a 14 anos	POP	11014	[10,14)
4	Faixa Etária detalhada (05 em 05)	15	19	15 a 19 anos	POP	11519	[15,19)
5	Faixa Etária detalhada (05 em 05)	20	24	20 a 24 anos	POP	12024	[20,24)
6	Faixa Etária detalhada (05 em 05)	25	29	25 a 29 anos	POP	12529	[25,29)
7	Faixa Etária detalhada (05 em 05)	30	34	30 a 34 anos	POP	13034	[30,34)
8	Faixa Etária detalhada (05 em 05)	35	39	35 a 39 anos	POP	13539	[35,39)
9	Faixa Etária detalhada (05 em 05)	40	44	40 a 44 anos	POP	14044	[40,44)
10	Faixa Etária detalhada (05 em 05)	45	49	45 a 49 anos	POP	14549	[45,49)
11	Faixa Etária detalhada (05 em 05)	50	54	50 a 54 anos	POP	15.054	[50,54)
12	Faixa Etária detalhada (05 em 05)	55	59	55 a 59 anos	POP	15.559	[55,59)
13	Faixa Etária detalhada (05 em 05)	60	64	60 a 64 anos	POP	16.064	[60,64)
14	Faixa Etária detalhada (05 em 05)	65	69	65 a 69 anos	POP	16.569	[65,69)
15	Faixa Etária detalhada (05 em 05)	70	74	70 a 74 anos	POP	17.074	[70,74)
16	Faixa Etária detalhada (05 em 05)	75	79	75 a 79 anos	POP	17.579	[75,79)
17	Faixa Etária detalhada (05 em 05)	80	200	80 anos e mais	POP	18.099	[80,200)

Consulta postgreSQL mostrando a agregação da bd_geral.tf_populacao_municipio_idade_sexo em função da tabela de dimensão bd_geral.td_faixa_etaria.

#include <iostream>
int m2 (int ax, char *p_ax) {
  std::cout <<"Hello World!";
  return 0;
}

CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_pop_faixa_etaria_detalhada_sexo
AS SELECT pop.co_municipio_ibge,
    pop.nu_ano,
    pop.sg_sexo,
    tfe.id AS co_faixa_etaria,
    tfe.faixa_etaria AS ds_faixa_etaria,
    sum(pop.qt_populacao) AS qt_populacao
   FROM bd_geral.tf_populacao_municipio_idade_sexo pop
     JOIN bd_geral.td_faixa_etaria tfe 
       ON pop.nu_idade >= tfe.inferior AND pop.nu_idade <= tfe.superior
  WHERE tfe.sistema::text ~~ 'POP'::text 
    AND tfe.tipo_faixa_etaria::text ~~ 'Faixa Etária detalhada (05 em 05)'::text
  GROUP BY pop.co_municipio_ibge, pop.nu_ano, pop.sg_sexo, tfe.faixa_etaria, tfe.id
  ORDER BY pop.nu_ano, pop.co_municipio_ibge, tfe.id;

-- View indexes:
CREATE INDEX mv_pop_faixa_etaria_detalhada_sexo_nu_ano_idx 
    ON pri.mv_pop_faixa_etaria_detalhada_sexo 
 USING btree (nu_ano, co_municipio_ibge);

Amostra da tabela pri.mv_pop_faixa_etaria_detalhada_sexo




co_municipio_ibge

nu_ano

sg_sexo

co_faixa_etaria

ds_faixa_etaria

qt_populacao


220370

2021

F

6

25 a 29 anos

1.623


311900

2019

F

8

35 a 39 anos

120


280020

2017

F

11

50 a 54 anos

578


290730

2016

M

7

30 a 34 anos

1.093


330300

2020

F

17

80 anos e mais

598


431390

2021

F

11

50 a 54 anos

1.344


211160

2020

M

6

25 a 29 anos

876


317090

2016

F

5

20 a 24 anos

882


421569

2021

M

10

45 a 49 anos

39


315060

2018

M

1

0 a 4 anos

127


500270

2.015

F

10

45 a 49 anos

29.375

Método de processamento analítico

Consulta postgreSQL mostrando a agregação da pri.mv_pop_faixa_etaria_detalhada_sexo.

CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_pop_faixa_etaria_detalhada
AS SELECT pop.co_municipio_ibge,
    pop.nu_ano,
    pop.co_faixa_etaria,
    pop.ds_faixa_etaria,
    sum(pop.qt_populacao) AS qt_populacao
   FROM pri.mv_pop_faixa_etaria_detalhada_sexo pop
  GROUP BY pop.co_municipio_ibge, pop.nu_ano, pop.ds_faixa_etaria, pop.co_faixa_etaria
  ORDER BY pop.nu_ano, pop.co_municipio_ibge, pop.co_faixa_etaria

Amostra da tabela pri.mv_pop_faixa_etaria_detalhada



co_municipio_ibge
nu_ano
co_faixa_etaria
ds_faixa_etaria
qt_populacao


316770
2021
16
75 a 79 anos
155


350775
2020
3
10 a 14 anos
163


431150
2021
13
60 a 64 anos
454


312840
2021
17
80 anos e mais
352


351680
2016
2
5 a 9 anos
317


290290
2018
12
55 a 59 anos
1.369

Criação da tabela de população por município e ano

CREATE MATERIALIZED VIEW pri.mv_pop_mun
AS SELECT x.co_municipio_ibge,
    x.nu_ano,
    sum(x.qt_populacao) AS qt_populacao
   FROM pri.mv_pop_faixa_etaria_detalhada x
  GROUP BY x.co_municipio_ibge, x.nu_ano

Amostra da tabela pri.mv_pop_mun



co_municipio_ibge
nu_ano
qt_populacao


522220
2022
6.339


351670
2017
43.792


311910
2019
23.434


352810
2019
8.035


150330
2016
60.467


351600
2022
14.785

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 mostram como foi realizada a extração das tabelas apresentadas na seção Dados Estatísticos e Comentários.
Exemplo de consulta postgreSQL da agregação total ao ano

select nu_ano ano, 
       sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int2 = 1 then qt_populacao else 0 end) "1 N",
       sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int2 = 2 then qt_populacao else 0 end) "2 NE",
       sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int2 = 3 then qt_populacao else 0 end) "3 SE",
       sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int2 = 4 then qt_populacao else 0 end) "4 S",
       sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int2 = 5 then qt_populacao else 0 end) "5 CO",
       sum(qt_populacao) população  
  from pri.mv_pop_mun
 group by 1
 order by 1

Exemplo de consulta postgreSQL par cálculo do percentual de variação em relação ao ano anterior.

select * from (
 select ano,
        round(("1 N"- LAG("1 N") over (order by ano))::decimal/"1 N"*100,2) "1 N",
        round(("2 NE"- LAG("2 NE") over (order by ano))::decimal/"2 NE"*100,2) "2 NE",
        round(("3 SE"- LAG("3 SE") over (order by ano))::decimal/"3 SE"*100,2) "3 SE",
        round(("4 S"- LAG("4 S") over (order by ano))::decimal/"4 S"*100,2) "4 S",
        round(("5 CO"- LAG("5 CO") over (order by ano))::decimal/"5 CO"*100,2) "5 CO",
        round((população- LAG(população) over (order by ano))::decimal/população*100,2) população
   from ( 
 select nu_ano ano, 
       sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int2 = 1 then qt_populacao  else 0 end) "1 N",
       sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int2 = 2 then qt_populacao  else 0 end) "2 NE",
       sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int2 = 3 then qt_populacao  else 0 end) "3 SE",
       sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int2 = 4 then qt_populacao  else 0 end) "4 S",
       sum(case when left(co_municipio_ibge::text,1)::int2 = 5 then qt_populacao  else 0 end) "5 CO",
       sum(qt_populacao) população  
  from pri.mv_pop_mun
 group by 1
 ) P
 ) P1 where ano between 2016 and 2021
 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.

ApêndiceVer tambémNomenclaturaLigações externas

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

Rastreabilidade




atributo

valor


Identificador

11


Código RIPSA

A.1


Nome RIPSA

População total - A.1


URL RIPSA

http://fichas.ripsa.org.br/2012/a-1/?l=pt_BR


tabela CIEGES

bd_pri.mv_pop_mun

População residente segundo sexo e faixa etária (versão preliminar)

Índice

Introdução

Endereço eletrônico

Objetivo

Ficha do indicador para o sanitarista

Conceituação

Interpretação

Usos

Limitações

Fontes

Métodos de Cálculo

Categorias Sugeridas para Análise

Dados Estatísticos e Comentários

Literatura relacionada

Ficha do indicador para o cientista de dados

Método de processamento de dados

Método de processamento analítico

Método de apresentação de dados

Método de análise matemática e estatística

Método de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD)

Base de dados

Apêndice

Ver também

Ligações externas

Rastreabilidade

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