Taxa de mortalidade específica por causas externas

Conceituação

Número de óbitos por causas externas (acidentes e violência), por 100 mil habitantes, na população residente em determinado espaço geográfico, no ano considerado (RIPSA 2008).

Fontes

Dados de mortalidade: Sistema de Informação de Mortalidade (SIM), indexados na PCDaS
Estimativas populacionais: DataSUS

Agregações computadas

UF de residência, ano, mês e semana.
Região de saúde de residência, ano, mês e semana.
Município de residência, ano, mês e semana.
Anos de 2010 a 2021

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Gráfico

Código

library(tidyverse)
library(arrow)

names_helper <- tibble(
  uf_code = c("11","12","13","14","15","16","17","21","22","23","24","25","26","27","28","29","31","32","33","35","41","42","43","50","51","52","53"),
  uf_name = c("Rondônia","Acre","Amazonas","Roraima","Pará","Amapá","Tocantins","Maranhão","Piauí","Ceará","Rio Grande do Norte","Paraíba","Pernambuco","Alagoas","Sergipe","Bahia","Minas Gerais","Espírito Santo","Rio de Janeiro","São Paulo","Paraná","Santa Catarina","Rio Grande do Sul","Mato Grosso do Sul","Mato Grosso","Goiás","Distrito Federal"),
  cap_code7 = c(1100205,1200401,1302603,1400100,1501402,1600303,1721000,2111300,2211001,2304400,2408102,2507507,2611606,2704302,2800308,2927408,3106200,3205309,3304557,3550308,4106902,4205407,4314902,5002704,5103403,5208707,5300108),
  cap_code6 = c(110020,120040,130260,140010,150140,160030,172100,211130,221100,230440,240810,250750,261160,270430,280030,292740,310620,320530,330455,355030,410690,420540,431490,500270,510340,520870,530010),
  cap_name = c("Porto Velho","Rio Branco","Manaus","Boa Vista","Belém","Macapá","Palmas","São Luís","Teresina","Fortaleza","Natal","João Pessoa","Recife","Maceió","Aracaju","Salvador","Belo Horizonte","Vitória","Rio de Janeiro","São Paulo","Curitiba","Florianópolis","Porto Alegre","Campo Grande","Cuiabá","Goiânia","Brasília")
)

read_parquet("health_indicators_data/indi_0001_uf_res_year.parquet") |>
  filter(cod != 5) |>
  mutate(cod = as.character(cod)) |>
  left_join(names_helper, by = c("cod" = "uf_code")) |>
  ggplot(aes(x = date, y = value, group = uf_name, color = uf_name)) + 
  geom_line() +
  facet_wrap(~uf_name, ncol = 4) +
  theme_bw() +
  theme(legend.position = "none") +
  labs(
    title = "Taxa de mortalidade específica por causas externas",
    x = "Ano", y = "Taxa"
  )

Computação

Código

# UF of residence and year
brindi::expand_indi_parquet(
  agg = "uf_res", agg_time = "year", 
  anos = years_range, 
  dir = "health_indicators_data/", 
  indi = "indi_0001"
)
brindi::expand_indi_parquet(
  agg = "uf_res", agg_time = "month", 
  anos = years_range, 
  dir = "health_indicators_data/", 
  indi = "indi_0001"
)
brindi::expand_indi_parquet(
  agg = "uf_res", agg_time = "week", 
  anos = years_range, 
  dir = "health_indicators_data/", 
  indi = "indi_0001"
)

# Health region of residence and year
brindi::expand_indi_parquet(
  agg = "regsaude_res", agg_time = "year", 
  anos = years_range, 
  dir = "health_indicators_data/", 
  indi = "indi_0001"
)
brindi::expand_indi_parquet(
  agg = "regsaude_res", agg_time = "month", 
  anos = years_range, 
  dir = "health_indicators_data/", 
  indi = "indi_0001"
)
brindi::expand_indi_parquet(
  agg = "regsaude_res", agg_time = "week", 
  anos = years_range, 
  dir = "health_indicators_data/", 
  indi = "indi_0001"
)

# Municipality of residence and year
brindi::expand_indi_parquet(
  agg = "mun_res", agg_time = "year", 
  anos = years_range, 
  dir = "health_indicators_data/", 
  indi = "indi_0001"
)
brindi::expand_indi_parquet(
  agg = "mun_res", agg_time = "month", 
  anos = years_range, 
  dir = "health_indicators_data/", 
  indi = "indi_0001"
)
brindi::expand_indi_parquet(
  agg = "mun_res", agg_time = "week", 
  anos = years_range, 
  dir = "health_indicators_data/", 
  indi = "indi_0001"
)

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Referências

RIPSA. 2008. Indicadores Básicos Para a Saúde No Brasil: Conceitos e Aplicações. Brasília: Organização Pan-Americana da Saúde.