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 https://wiki.conass.org.br/index.php?title=Popula%C3%A7%C3%A3o_segundo_macrorregi%C3%A3o_e_regi%C3%A3o_de_sa%C3%BAde_(vers%C3%A3o_preliminar)

Objetivo

Apresentar parâmetros de interpretação, granularidade e reprodutibilidade do indicador.

Ficha do indicador para o profissional da saúde

Conceituação

Número total de pessoas residentes e sua estrutura relativa, segundo macrorregião e região de saúde, no ano considerado.

Interpretação

Expressa a magnitude do contingente demográfico e sua distribuição relativa, segundo macrorregião e região de saúde.
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

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 macrorregião e região de saúde.
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

Unidade geográfica: Brasil, grandes regiões, estados, Distrito Federal, regiões metropolitanas e municípios das capitais e municípios.

Território: estado, macrorregião, região de saúde e município

Sexo: masculino e feminino.

Dados Estatísticos e Comentários

Ano	1 Região Norte	2 Região Nordeste	3 Região Sudeste	4 Região Sul	5 Região Centro-Oeste	Total
POPULAÇÃO RESIDENTE - ESTUDO DE ESTIMATIVAS POPULACIONAIS POR MUNICÍPIO, macrorregião e região de saúde 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: 2000 a 2021 – Estimativas preliminares elaboradas pelo Ministério da Saúde/SVS/DASNT/CGIAE
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

Literatura relacionada

A busca "Demography"[Mesh] no sítio PubMed resultou, em 6/1/2022, em 1.774.769 resultados. A busca "Brazil"[Mesh] and "Demography"[Mesh] resultou em 26.579 resultados. A busca "Censuses"[Mesh] resultou em 3.818 resultados, enquanto a "Brazil"[Mesh] and "Censuses"[Mesh] resultou em 127 trabalhos.

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

Índice

Introdução

Endereço eletrônico

Objetivo

Ficha do indicador para o profissional da saúde

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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