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Primeiros passos e exemplos por sistema

Source: vignettes/articles/exemplos.Rmd
exemplos.Rmd

Fluxo básico

O uso do microdatasus normalmente segue três passos:

  1. definir o sistema, o período e a abrangência geográfica;
  2. baixar os arquivos com fetch_datasus();
  3. aplicar o processador específico e converter explicitamente os tipos necessários à análise.
sim_raw <- fetch_datasus(
  year_start = 2022,
  year_end = 2022,
  uf = "AC",
  information_system = "SIM-DO",
  vars = c("CODMUNRES", "DTOBITO", "CAUSABAS"),
  track_source = TRUE
)

sim <- process_sim(sim_raw)
sim$DTOBITO <- as.Date(sim$DTOBITO)

As funções process_*() normalizam textos e substituem códigos conhecidos por descrições. Ao final, suas colunas são retornadas como texto; datas e números usados na análise devem ser convertidos explicitamente.

Os argumentos de período e UF identificam as partições publicadas pelo DataSUS. Eles não substituem a escolha da variável temporal ou territorial adequada à pergunta de pesquisa. O livro Sistemas de Informação em Saúde no Brasil apresenta a unidade de análise, a cobertura, os fluxos e os cuidados de cada sistema.

SIM — mortalidade

O Sistema de Informação sobre Mortalidade registra óbitos e tem como documento básico a Declaração de Óbito. O capítulo sobre o SIM discute, entre outros temas, causa básica, causas múltiplas, residência, ocorrência e análise temporal.

Os arquivos SIM-DO são anuais e organizados por UF:

sim_raw <- fetch_datasus(
  year_start = 2021,
  year_end = 2021,
  uf = "RJ",
  information_system = "SIM-DO"
)

sim <- process_sim(sim_raw)

Também podem ser baixados os subconjuntos nacionais SIM-DOFET, SIM-DOEXT, SIM-DOINF e SIM-DOMAT. A função process_sim() deve ser usada apenas quando o layout for compatível com as variáveis que ela conhece.

SINASC — nascidos vivos

O SINASC registra nascidos vivos a partir da Declaração de Nascido Vivo. Veja o capítulo sobre o SINASC para conhecer seu fluxo, cobertura e cuidados analíticos.

Seus arquivos são anuais e organizados por UF:

sinasc_raw <- fetch_datasus(
  year_start = 2020,
  year_end = 2020,
  uf = "PR",
  information_system = "SINASC"
)

sinasc <- process_sinasc(sinasc_raw)
sinasc$DTNASC <- as.Date(sinasc$DTNASC)

SIH — internações hospitalares

O SIH registra internações financiadas pelo SUS por meio da Autorização de Internação Hospitalar. O capítulo sobre o SIH detalha a AIH, a unidade de análise e os limites de interpretação da produção hospitalar.

SIH é mensal, portanto os meses são obrigatórios:

sih_raw <- fetch_datasus(
  year_start = 2019,
  month_start = 1,
  year_end = 2019,
  month_end = 2,
  uf = "PB",
  information_system = "SIH-RD"
)

sih <- process_sih(sih_raw)

process_sih() processa atualmente o layout reduzido SIH-RD. Os layouts SIH-RJ, SIH-SP e SIH-ER podem ser baixados, mas não têm processadores específicos.

SIA — produção ambulatorial

O SIA reúne diferentes instrumentos e layouts da produção ambulatorial do SUS. O capítulo sobre o SIA ajuda a escolher o arquivo apropriado e a interpretar procedimentos, produção e instrumentos de registro.

O exemplo abaixo baixa a produção individualizada SIA-PA de dois meses:

sia_raw <- fetch_datasus(
  year_start = 2020,
  month_start = 3,
  year_end = 2020,
  month_end = 4,
  uf = "RR",
  information_system = "SIA-PA"
)

# FALSE evita um segundo download da tabela SIGTAB neste exemplo
sia <- process_sia(sia_raw, nome_proced = FALSE)

process_sia() processa atualmente apenas SIA-PA. Quando nome_proced = TRUE, seu valor padrão, a função baixa a SIGTAB atual e acrescenta os nomes dos procedimentos.

CNES — estabelecimentos e profissionais

O CNES é um cadastro atualizado continuamente. Cada arquivo mensal representa uma posição do cadastro, não um conjunto de eventos ocorridos durante o mês. O capítulo sobre o CNES discute estabelecimentos, profissionais, leitos, equipamentos e mudanças cadastrais.

Estabelecimentos:

cnes_st_raw <- fetch_datasus(
  year_start = 2021,
  month_start = 10,
  year_end = 2021,
  month_end = 10,
  uf = "PA",
  information_system = "CNES-ST"
)

cnes_st <- process_cnes(
  cnes_st_raw,
  information_system = "CNES-ST",
  nomes = FALSE
)

Profissionais:

cnes_pf_raw <- fetch_datasus(
  year_start = 2021,
  month_start = 10,
  year_end = 2021,
  month_end = 10,
  uf = "PA",
  information_system = "CNES-PF"
)

cnes_pf <- process_cnes(
  cnes_pf_raw,
  information_system = "CNES-PF"
)

Em CNES-ST, nomes = TRUE baixa a tabela CADGER atual para acrescentar o nome fantasia do estabelecimento.

SINAN — agravos de notificação

Os arquivos SINAN suportados são anuais e nacionais. O argumento uf é ignorado, e a seleção territorial deve ser feita depois do download usando as variáveis adequadas. Consulte o capítulo sobre o SINAN para compreender notificação, investigação, encerramento e diferenças entre agravos.

Exemplo com dengue:

sinan_raw <- fetch_datasus(
  year_start = 2019,
  year_end = 2019,
  information_system = "SINAN-DENGUE"
)

sinan_dengue <- process_sinan_dengue(sinan_raw)

Há download e processamento para dengue, chikungunya, Zika, malária, Chagas e leishmanioses tegumentar e visceral. Leptospirose pode ser baixada, mas ainda não possui uma função de processamento específica.

Próximos passos