Taxa de mortalidade específica por Acidente Vascular Cerebral

Conceituação

Número de óbitos por Acidente Vascular Cerebral (AVC), 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_0002_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 Acidente Vascular Cerebral",
    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_0002"
)
brindi::expand_indi_parquet(
  agg = "uf_res", agg_time = "month", 
  anos = years_range, 
  dir = "health_indicators_data/", 
  indi = "indi_0002"
)
brindi::expand_indi_parquet(
  agg = "uf_res", agg_time = "week", 
  anos = years_range, 
  dir = "health_indicators_data/", 
  indi = "indi_0002"
)

# 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_0002"
)
brindi::expand_indi_parquet(
  agg = "regsaude_res", agg_time = "month", 
  anos = years_range, 
  dir = "health_indicators_data/", 
  indi = "indi_0002"
)
brindi::expand_indi_parquet(
  agg = "regsaude_res", agg_time = "week", 
  anos = years_range, 
  dir = "health_indicators_data/", 
  indi = "indi_0002"
)

# Municipality of residence and year
brindi::expand_indi_parquet(
  agg = "mun_res", agg_time = "year", 
  anos = years_range, 
  dir = "health_indicators_data/", 
  indi = "indi_0002"
)
brindi::expand_indi_parquet(
  agg = "mun_res", agg_time = "month", 
  anos = years_range, 
  dir = "health_indicators_data/", 
  indi = "indi_0002"
)
brindi::expand_indi_parquet(
  agg = "mun_res", agg_time = "week", 
  anos = years_range, 
  dir = "health_indicators_data/", 
  indi = "indi_0002"
)

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Referências

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