Wikiversidade ptwikiversity https://pt.wikiversity.org/wiki/P%C3%A1gina_principal MediaWiki 1.46.0-wmf.21 first-letter Multimédia Especial Discussão Utilizador Utilizador Discussão Wikiversidade Wikiversidade Discussão Ficheiro Ficheiro Discussão MediaWiki MediaWiki Discussão Predefinição Predefinição Discussão Ajuda Ajuda Discussão Categoria Categoria Discussão TimedText TimedText talk Módulo Módulo Discussão Evento Evento Discussão Wikiversidade:Outreach Dashboard/CEPID NeuroMat/Introdução ao Jornalismo Científico 4 22351 181403 181313 2026-03-26T14:52:48Z Bito Augusto 42446 Updating course from outreachdashboard.wmflabs.org 181403 wikitext text/x-wiki {{Detalhes de programa | course_name = Introdução ao Jornalismo Científico | instructor_username = Joalpe | support_staff = | subject = | start_date = 2018-03-19 03:00:00 UTC | end_date = 2028-12-31 02:00:00 UTC | institution = CEPID NeuroMat | expected_students = 0 | assignment_page = Wikiversidade:Outreach_Dashboard/CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico | slug = CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico | campaigns = Grupo de Usuários Wiki Movimento Brasil, NeuroMat, Brazil Wikimedia Education Program, Education courses 2019-20 | outreachdashboard.wmflabs.org = yes }} O curso &quot;Introdução ao Jornalismo Científico&quot; é uma iniciativa da equipe de difusão do Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática (o CEPID NeuroMat), com o apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (a FAPESP), da Universidade de São Paulo (a USP) e da Wikimedia Brasil. O objetivo do curso é oferecer uma formação básica para profissionais e estudantes de comunicação, além dos demais interessados no campo do jornalismo científico. O conteúdo do curso abarca a formação obrigatória do edital do &quot;Programa José Reis de Incentivo ao Jornalismo Científico&quot; (chamado ainda de &quot;Mídia Ciência&quot;), da própria FAPESP. Note, contudo, que para o reconhecimento da realização deste curso pelos professores responsáveis, são obrigatórias a inscrição e a realização das atividades propostas. Para a realização do curso, foi desenvolvido um conjunto de módulos ditos de &quot;Curso Online Aberto e Massivo&quot; (mais conhecidos pela sigla &quot;MOOC&quot;) nesta plataforma livre que é a Wikiversidade. Tal escolha garante a colaboração ativa de pessoas interessadas no conteúdo. Assim, para que se tenha proveito pleno do curso, é importante estar autenticado na Wikiversidade, o que permitirá que suas tarefas e dúvidas sejam devidamente registradas sob um mesmo usuário. {{Tabela de participantes}} {{Linha da tabela do participante|Ixocactus||}} {{Linha da tabela do participante|Thaismay||}} {{Linha da tabela do participante|Hedestad||}} {{Linha da tabela do participante|Ricardosdag||}} {{Linha da tabela do participante|Parzeus||}} {{Linha da tabela do participante|Miréia NeuroMat||}} {{Linha da tabela do participante|CamillaTsuji||}} {{Linha da tabela do participante|Nicole Dittrich Hosni||}} {{Linha da tabela do participante|Alebasi24||}} {{Linha da tabela do participante|AnaCristinaADS||}} {{Linha da tabela do participante|Carolinagoetten||}} {{Linha da tabela do participante|EditorWiki1917||}} {{Linha da tabela do participante|Niqlima||}} {{Linha da tabela do participante|Cazanijr||}} {{Linha da tabela do participante|Daniele Seridório||}} {{Linha da tabela 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{{Linha da tabela do participante|WilmaBarrion||}} {{Linha da tabela do participante|Poleramonique||}} {{Linha da tabela do participante|Jiums22||}} {{Linha da tabela do participante|Anefrosa||}} {{Linha da tabela do participante|Camilararezende||}} {{Linha da tabela do participante|Camilararezende1||}} {{Linha da tabela do participante|Beatriz Cristina Sabino Garcia||}} {{Linha da tabela do participante|Eliezerfsjunior||}} {{Linha da tabela do participante|Ivanice A M||}} {{Linha da tabela do participante|Alabora42||}} {{Linha da tabela do participante|MaximGoncharov86||}} {{Linha da tabela do participante|Paulo Tebet||}} {{Linha da tabela do participante|Paulo Carneiro de Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Paulo Eduardo Carneiro de Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Tayaneabib||}} {{Linha da tabela do participante|Samara.rodriguesalves 1||}} {{Linha da tabela do participante|Paulo Sérgio Pires||}} {{Linha da tabela do participante|Barbaramaiap||}} {{Linha da 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{{Linha da tabela do participante|Lauren.ssteffen||}} {{Linha da tabela do participante|João Damasio da Silva Neto||}} {{Linha da tabela do participante|MEugêniaArantes||}} {{Linha da tabela do participante|Luís Enrique Cazani Júnior||}} {{Linha da tabela do participante|Victor.o.moura|[[Http://hepic.if.usp.br/?q=pt-br/blog/116/victor-oliveira/físicos-por-um-dia-hepic-realiza-masterclasses-2024-para-alunos-do-ensino]]|}} {{Linha da tabela do participante|Sardinha.Lara||}} {{Linha da tabela do participante|Kaio Alevi||}} {{Linha da tabela do participante|Letícia Sarturi||}} {{Linha da tabela do participante|Ferik80||}} {{Linha da tabela do participante|CarolineFerreiraa||}} {{Linha da tabela do participante|Luis Forte Rasmussem||}} {{Linha da tabela do participante|Lais Caroline Souza e Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Bruna Jeronimo||}} {{Linha da tabela do participante|Jessica0997||}} {{Linha da tabela do participante|Patriciaseri||}} {{Linha da tabela do 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{{Linha da tabela do participante|Juroma22||}} {{Linha da tabela do participante|Lu Copetti||}} {{Linha da tabela do participante|Jennifer Caroline de Oliveira Adomaitis||}} {{Linha da tabela do participante|Thalisantos||}} {{Linha da tabela do participante|Maria Júlia Jorge||}} {{Linha da tabela do participante|Aline Khouri||}} {{Linha da tabela do participante|Elton Conceição dos Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Lleite160||}} {{Linha da tabela do participante|Noronhanat||}} {{Linha da tabela do participante|Lmcecilio||}} {{Linha da tabela do participante|ViniLeo Souza||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Luisa Zaniboni Gomes||}} {{Linha da tabela do participante|MCFMNO||}} {{Linha da tabela do participante|Mayllon.lyggon||}} {{Linha da tabela do participante|Jéssica M Soares||}} {{Linha da tabela do participante|Richardson.silva||}} {{Linha da tabela do participante|Patriciaflor||}} {{Linha da tabela do participante|Sanderson Carlos Ribeiro||}} {{Linha da tabela do participante|Mfborin||}} {{Linha da tabela do participante|Jaqueline Nichi||}} {{Linha da tabela do participante|Clêmie Blaud||}} {{Linha da tabela do participante|Geomar Cruz||}} {{Linha da tabela do participante|Vgamero||}} {{Linha da tabela do participante|Rick.galavoti||}} {{Linha da tabela do participante|Nicolle Dantas||[[:w:pt:História da evolução molecular]]}} {{Linha da tabela do participante|Kenia Naara Parra||}} {{Linha da tabela do participante|Patriciamrg||}} {{Linha da tabela do participante|Giralua||}} {{Linha da tabela do participante|Psicociencia||}} {{Linha da tabela do participante|Luana.cancerthera||}} {{Linha da tabela do participante|Saraivacjulia||}} {{Linha da tabela do participante|Kidcat16||}} {{Linha da tabela do participante|Jaqueline da Silva Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriel Mariano de Sousa||}} {{Linha da tabela do participante|Bernardo M Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Jamila Jardim||}} {{Linha da tabela do participante|Vazantonino||}} {{Linha da tabela do participante|Vazantoninovaz||}} {{Linha da tabela do participante|LMmassone||}} {{Linha da tabela do participante|Pedro HO da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|ValenteMorena||}} {{Linha da tabela do participante|Julytrinci||}} {{Linha da tabela do participante|Kelly Sobral||}} {{Linha da tabela do participante|IzabelCMartins||}} {{Linha da tabela do participante|Giuliasbeites||}} {{Linha da tabela do participante|Rafael Okuda||}} {{Linha da tabela do participante|Marina Odaguiri||}} {{Linha da tabela do participante|Monique Torres de Queiroz||}} {{Linha da tabela do participante|Sabrina de Cássia Martins||}} {{Linha da tabela do participante|Camila Maria Gusmão||}} {{Linha da tabela do participante|Nadinezmenezes||}} {{Linha da tabela do participante|Alexander Webber||}} {{Linha da tabela do participante|Alexander Webber Perlandim Ramos||}} {{Linha da tabela do participante|Camila Raupp da Luz||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Choueiri||}} {{Linha da tabela do participante|Pedrofish2099||}} {{Linha da tabela do participante|Danielabap||}} {{Linha da tabela do participante|Selmitaisabel||}} {{Linha da tabela do participante|Placiano Viana de Lima||}} {{Linha da tabela do participante|Leticiafcandido||}} {{Linha da tabela do participante|Tamirisvolcean||}} {{Linha da tabela do participante|Dani.tserafim||}} {{Linha da tabela do participante|Astrozin||}} {{Linha da tabela do participante|Iagoporfirio||}} {{Linha da tabela do participante|Vinidrama||}} {{Linha da tabela do participante|Thiagoferrodrigues||}} {{Linha da tabela do participante|Criselli.montipo||}} {{Linha da tabela do participante|Souza Carol Ana||}} {{Linha da tabela do participante|Igor Silva Figueiredo||}} {{Linha da tabela do participante|Maurilio Bonora Junior||}} {{Linha da tabela do participante|Nadinezarianey||}} {{Linha da tabela do participante|Igorcampinas2004||}} {{Linha da tabela do participante|Juliana R Camacho||}} {{Linha da tabela do participante|Jhenifer Abelha||}} {{Linha da tabela do participante|Amanda do Prado Codato||}} {{Linha da tabela do participante|Luasoumor091||}} {{Linha da tabela do participante|Mariana Sequeira de Oliveira Magalhães||}} {{Linha da tabela do participante|Crscampello||}} {{Linha da tabela do participante|AnaCaroline Sousa||}} {{Linha da tabela do participante|Arthur Verga||}} {{Linha da tabela do participante|Thiago Altafini||}} {{Linha da tabela do participante|Marina Odaguiri Kobori||}} {{Linha da tabela do participante|IGTriO||}} {{Linha da tabela do participante|Marq.lari||}} {{Linha da tabela do participante|Taltafini||}} {{Linha da tabela do participante|Roh-frd||}} {{Linha da tabela do participante|Dani2303||}} {{Linha da tabela do participante|Carolina Carettin||}} {{Linha da tabela do participante|AnnaCéu||}} {{Linha da tabela do participante|Daniela Echeverri Fierro||}} {{Linha da tabela do participante|Roberta Padua e Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Stella Nestor Fernandes||}} {{Linha da tabela do participante|Ellen Carolina dos Santos Cursino||}} {{Linha da tabela do participante|Monoclonais||}} {{Linha da tabela do participante|Fyoda||}} {{Linha da tabela do participante|Essenomenaoimporta||}} {{Linha da tabela do participante|Denilson Rodrigues de Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Pamela Frnc||}} {{Linha da tabela do participante|Sthephanyoli||}} {{Linha da tabela do participante|Vanessafcorrea||}} {{Linha da tabela do participante|Aline Kedma||}} {{Linha da tabela do participante|Ju1207||}} {{Linha da tabela do participante|Paulo Estevão Ferreira Macedo||}} {{Linha da tabela do participante|F.Cost||}} {{Linha da tabela do participante|Jaqueline Bianchi||}} {{Linha da tabela do participante|Quezia Ramalho||}} {{Linha da tabela do participante|Giullia Della Déa||}} {{Linha da tabela do participante|Maria Cavalcante||}} {{Linha da tabela do participante|Jessica14.levy||}} {{Linha da tabela do participante|Maria Cavalcantte||}} {{Linha da tabela do participante|Rafael Brandini||}} {{Linha da tabela do participante|Mariana Rosetti||}} {{Linha da tabela do participante|Guilherme Nascimento dos Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Mateus Cunha da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Daniel Piuma Dode||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Paula Silveira dos Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Caroline Neves Pereira||}} {{Linha da tabela do participante|Marianasmagalhaes||}} {{Linha da tabela do participante|Mário Miguel Fernando Ali||}} {{Linha da tabela do participante|Lucaslandy||}} {{Linha da tabela do participante|Giovanna Furioto da Fonseca||}} {{Linha da tabela do participante|Letícia Pelistrato||}} {{Linha da tabela do participante|Amanda biologia|[[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Amanda Biologia]]|}} {{Linha da tabela do participante|Daiane.b.s||}} {{Linha da tabela do participante|Bialemoss||}} {{Linha da tabela do participante|Alriol||}} {{Linha da tabela do participante|Jean Maicon Rickes Medeiros||}} {{Linha da tabela do participante|Rufino Borge José Sitak||}} {{Linha da tabela do participante|Isabellevims||}} {{Linha da tabela do participante|Andréa BLima||}} {{Linha da tabela do participante|Bfont9||}} {{Linha da tabela do participante|DanDode||}} {{Linha da tabela do participante|AnapSS||}} {{Linha da tabela do participante|SolKurpiel86||}} {{Linha da tabela do participante|Rachelscosta1||}} {{Linha da tabela do participante|Ligia Évora||}} {{Linha da tabela do participante|Felipe Adriano Alves de Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Jean Matheus de Oliveira da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Mariaformis||}} {{Linha da tabela do participante|Luisamirs||}} {{Linha da tabela do participante|Mirelly Borges Ribeiro||}} {{Linha da tabela do participante|Isabelle de Melo Flam||}} {{Linha da tabela do participante|PabloSantana92||}} {{Linha da tabela do participante|Aline Dal Olio Gomes||}} {{Linha da tabela do participante|AndreiaGalina||}} {{Linha da tabela do participante|IsabelledaSilveira||}} {{Linha da tabela do participante|Jaynemayrink04||}} {{Linha da tabela do participante|Eris gabriella||}} {{Linha da tabela do participante|LMateus14||}} {{Linha da tabela do participante|Glo3105||}} {{Linha da tabela do participante|Aline Vieira Costa||}} {{Linha da tabela do participante|Mayhara Nogueira||}} {{Linha da tabela do participante|Mepoto||}} {{Linha da tabela do participante|Lullyxs||}} {{Linha da tabela do participante|Lana R Almeida||}} {{Linha da tabela do participante|Rafaelaor||}} {{Linha da tabela do participante|Babipaula||}} {{Linha da tabela do participante|GustavoTorresC||}} {{Linha da tabela do participante|Bteixeira96||}} {{Linha da tabela do participante|Nathaliabrlo||}} {{Linha da tabela do participante|Brunohbr||}} {{Linha da tabela do participante|Antonio Angelo Menezes Barreto||}} {{Linha da tabela do participante|BeaBraga||}} {{Linha da tabela do participante|Liana Stoll||}} {{Linha da tabela do participante|Mirella Camargo do Nascimento||}} {{Linha da tabela do participante|Amanda Silverio||}} {{Linha da tabela do participante|Izapoliti||}} {{Linha da tabela do participante|Henrique de Sousa Mathias||}} {{Linha da tabela do participante|19FernandaRenata98||}} {{Linha da tabela do participante|Larissa Anunciato||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Tozzini||}} {{Linha da tabela do participante|Kaue Pedro Costa||}} {{Linha da tabela do participante|Giovannavial||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriel Leonardo Ferreira Elias||}} {{Linha da tabela do participante|Rquelts||}} {{Linha da tabela do participante|Beatriz Durlin||}} {{Linha da tabela do participante|Bito Augusto||}} {{Fim da tabela de participantes}} 2glym9tvtjxs6os9015dd517cz8ritq 181409 181403 2026-03-26T17:37:04Z Larissa Dezen 43912 Updating course from outreachdashboard.wmflabs.org 181409 wikitext text/x-wiki {{Detalhes de programa | course_name = Introdução ao Jornalismo Científico | instructor_username = Joalpe | support_staff = | subject = | start_date = 2018-03-19 03:00:00 UTC | end_date = 2028-12-31 02:00:00 UTC | institution = CEPID NeuroMat | expected_students = 0 | assignment_page = Wikiversidade:Outreach_Dashboard/CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico | slug = CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico | campaigns = Grupo de Usuários Wiki Movimento Brasil, NeuroMat, Brazil Wikimedia Education Program, Education courses 2019-20 | outreachdashboard.wmflabs.org = yes }} O curso &quot;Introdução ao Jornalismo Científico&quot; é uma iniciativa da equipe de difusão do Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática (o CEPID NeuroMat), com o apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (a FAPESP), da Universidade de São Paulo (a USP) e da Wikimedia Brasil. O objetivo do curso é oferecer uma formação básica para profissionais e estudantes de comunicação, além dos demais interessados no campo do jornalismo científico. O conteúdo do curso abarca a formação obrigatória do edital do &quot;Programa José Reis de Incentivo ao Jornalismo Científico&quot; (chamado ainda de &quot;Mídia Ciência&quot;), da própria FAPESP. Note, contudo, que para o reconhecimento da realização deste curso pelos professores responsáveis, são obrigatórias a inscrição e a realização das atividades propostas. Para a realização do curso, foi desenvolvido um conjunto de módulos ditos de &quot;Curso Online Aberto e Massivo&quot; (mais conhecidos pela sigla &quot;MOOC&quot;) nesta plataforma livre que é a Wikiversidade. Tal escolha garante a colaboração ativa de pessoas interessadas no conteúdo. Assim, para que se tenha proveito pleno do curso, é importante estar autenticado na Wikiversidade, o que permitirá que suas tarefas e dúvidas sejam devidamente registradas sob um mesmo usuário. {{Tabela de participantes}} {{Linha da tabela do participante|Ixocactus||}} {{Linha da tabela do participante|Thaismay||}} {{Linha da tabela do participante|Hedestad||}} {{Linha da tabela do participante|Ricardosdag||}} {{Linha da tabela do participante|Parzeus||}} {{Linha da tabela do participante|Miréia NeuroMat||}} {{Linha da tabela do participante|CamillaTsuji||}} {{Linha da tabela do participante|Nicole Dittrich Hosni||}} {{Linha da tabela do participante|Alebasi24||}} {{Linha da tabela do participante|AnaCristinaADS||}} {{Linha da tabela do participante|Carolinagoetten||}} {{Linha da tabela do participante|EditorWiki1917||}} {{Linha da tabela do participante|Niqlima||}} {{Linha da tabela do participante|Cazanijr||}} {{Linha da tabela do participante|Daniele Seridório||}} {{Linha da tabela do participante|Túllio F||}} {{Linha da tabela do participante|Mariana Milani||}} {{Linha da tabela do participante|Marvelnessa||}} {{Linha da tabela do participante|AnaLuizaFur||}} {{Linha da tabela do participante|Editor ArmandoSP||}} {{Linha da tabela do participante|Juliana Di Beo||}} {{Linha da tabela do participante|ErikaGuetti||}} {{Linha da tabela do participante|Gustavo Kenzo||}} {{Linha da tabela do participante|Barbara Moraes99||}} {{Linha da tabela do participante|Dougnate||}} {{Linha da tabela do participante|N.tenca||}} {{Linha da tabela do participante|Enxama||}} {{Linha da tabela do participante|Bifasano||}} {{Linha da tabela do participante|Lua Airoldi||}} {{Linha da tabela do participante|Carolfrandsenpcosta||}} {{Linha da tabela do participante|Danielva963||}} {{Linha da tabela do participante|Aldemir Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Volletfilho|[[Ciência, Religião e a Arte]]|}} {{Linha da tabela do participante|Jvpeixe||}} {{Linha da tabela do participante|Anacarolcoelho||}} {{Linha da tabela do participante|Stella PM Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Giane Corrêa Ferreira||}} {{Linha da tabela do participante|Tainan pauli||}} {{Linha da tabela do participante|Aldebara2021||}} {{Linha da tabela do participante|Marcio Granez||}} {{Linha da tabela do participante|Monique Polera||}} {{Linha da tabela do participante|Camillebroppcardoso82||}} {{Linha da tabela do participante|Sallescarolina||}} {{Linha da tabela do participante|Sallescarolinato||}} {{Linha da tabela do participante|Mercúrio-RSN||}} {{Linha da tabela do participante|Joao Ider||}} {{Linha da tabela do participante|Mari.moti||}} {{Linha da tabela do participante|Sayonaraea||}} {{Linha da tabela do participante|Hemilly Luanna||}} {{Linha da tabela do participante|Anderson Tertuliano Ferreira||}} {{Linha da tabela do participante|Wilma Barrionuevo||}} {{Linha da tabela do participante|Tata Nzito||}} {{Linha da tabela do participante|Chantalmedaets||}} {{Linha da tabela do participante|WilmaBarrion||}} {{Linha da tabela do participante|Poleramonique||}} {{Linha da tabela do participante|Jiums22||}} {{Linha da tabela do participante|Anefrosa||}} {{Linha da tabela do participante|Camilararezende||}} {{Linha da tabela do participante|Camilararezende1||}} {{Linha da tabela do participante|Beatriz Cristina Sabino Garcia||}} {{Linha da tabela do participante|Eliezerfsjunior||}} {{Linha da tabela do participante|Ivanice A M||}} {{Linha da tabela do participante|Alabora42||}} {{Linha da tabela do participante|MaximGoncharov86||}} {{Linha da tabela do participante|Paulo Tebet||}} {{Linha da tabela do participante|Paulo Carneiro de Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Paulo Eduardo Carneiro de Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Tayaneabib||}} {{Linha da tabela do participante|Samara.rodriguesalves 1||}} {{Linha da tabela do participante|Paulo Sérgio Pires||}} {{Linha da tabela do participante|Barbaramaiap||}} {{Linha da tabela do participante|Agatha.Nagli||}} {{Linha da tabela do participante|Cauasider||}} {{Linha da tabela do participante|Lecysartori||}} {{Linha da tabela do participante|Otávio Uzumaki||}} {{Linha da tabela do participante|Dindara Silva Galvão||}} {{Linha da tabela do participante|Virginiacoda||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriela de Oliveira Paskevicius||}} {{Linha da tabela do participante|Eliezer Francisco de Santana Junior||}} {{Linha da tabela do participante|GPask17||}} {{Linha da tabela do participante|Giancarlo.souza||}} {{Linha da tabela do participante|Claricepc||}} {{Linha da tabela do participante|Ísis Maéve Sobrinho||}} {{Linha da tabela do participante|Cloudywoodstock||}} {{Linha da tabela do participante|Danúbia Esprega Gonçalves||}} {{Linha da tabela do participante|Leocamararibeiro||}} {{Linha da tabela do participante|Matippi||}} {{Linha da tabela do participante|Pedro Ambrósio Caiomb||}} {{Linha da tabela do participante|Viniciuscoimbraalves||}} {{Linha da tabela do participante|Mapaaustral||}} {{Linha da tabela do participante|Fernando Ananias||}} {{Linha da tabela do participante|Guilherme A Hansen||}} {{Linha da tabela do participante|Alybnp||}} {{Linha da tabela do participante|Karys Reis||}} {{Linha da tabela do participante|Thaciane Mendes de Souza||}} {{Linha da tabela do participante|Leonardo Câmara||}} {{Linha da tabela do participante|Vfigueira||}} {{Linha da tabela do participante|Aline Fernandes Carrijo||}} {{Linha da tabela do participante|Arrasta o X||}} {{Linha da tabela do participante|Leo.omagalhaes||}} {{Linha da tabela do participante|Júlia Blank||}} {{Linha da tabela do participante|Edupaschoal||}} {{Linha da tabela do participante|EvelineAraujo||}} {{Linha da tabela do participante|Melina Silva de Lima||}} {{Linha da tabela do participante|Jake456545||}} {{Linha da tabela do participante|Edson Nova||}} {{Linha da tabela do participante|Rogério Bordini||}} {{Linha da tabela do participante|Gabrielcondoto||}} {{Linha da tabela do participante|Eveelynsilva||}} {{Linha da tabela do participante|Rlazani||}} {{Linha da tabela do participante|Cynito||}} {{Linha da tabela do participante|AJurno (WMB)||}} {{Linha da tabela do participante|Bverzili||}} {{Linha da tabela do participante|Ksogabe||}} {{Linha da tabela do participante|Lisiane Muller||}} {{Linha da tabela do participante|KaioLimajr||}} {{Linha da tabela do participante|Anaritanpaiva||}} {{Linha da tabela do participante|FSaldanha||}} {{Linha da tabela do participante|Agnessa Kling Nóbrega||}} {{Linha da tabela do participante|Adrian Diegues||}} {{Linha da tabela do participante|SashaCruzAlvesPereira||}} {{Linha da tabela do participante|Bela Cascão||}} {{Linha da tabela do participante|Adriana de Farias||}} {{Linha da tabela do participante|AdrianaFarias09||}} {{Linha da tabela do participante|Esteralkimim||}} {{Linha da tabela do participante|Aarrigo||}} {{Linha da tabela do participante|Guicelest||}} {{Linha da tabela do 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{{Linha da tabela do participante|Lauren.ssteffen||}} {{Linha da tabela do participante|João Damasio da Silva Neto||}} {{Linha da tabela do participante|MEugêniaArantes||}} {{Linha da tabela do participante|Luís Enrique Cazani Júnior||}} {{Linha da tabela do participante|Victor.o.moura|[[Http://hepic.if.usp.br/?q=pt-br/blog/116/victor-oliveira/físicos-por-um-dia-hepic-realiza-masterclasses-2024-para-alunos-do-ensino]]|}} {{Linha da tabela do participante|Sardinha.Lara||}} {{Linha da tabela do participante|Kaio Alevi||}} {{Linha da tabela do participante|Letícia Sarturi||}} {{Linha da tabela do participante|Ferik80||}} {{Linha da tabela do participante|CarolineFerreiraa||}} {{Linha da tabela do participante|Luis Forte Rasmussem||}} {{Linha da tabela do participante|Lais Caroline Souza e Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Bruna Jeronimo||}} {{Linha da tabela do participante|Jessica0997||}} {{Linha da tabela do participante|Patriciaseri||}} {{Linha da tabela do participante|Pantunes83||}} {{Linha da tabela do participante|Marcelo Lapola||}} {{Linha da tabela do participante|Julia Rodrigues 2022||}} {{Linha da tabela do participante|Camargo.fmcfernando||}} {{Linha da tabela do participante|Christiane Matos Batista||}} {{Linha da tabela do participante|Cadeoluishenrique||}} {{Linha da tabela do participante|Thalesfig||}} {{Linha da tabela do participante|Tatiane Buzanello||}} {{Linha da tabela do participante|Giudenari||}} {{Linha da tabela do participante|Byreom||}} {{Linha da tabela do participante|Marcela Martins Chiudo||}} {{Linha da tabela do participante|Marcia Cominetti||}} {{Linha da tabela do participante|CarolineSCorrêa||}} {{Linha da tabela do participante|Cogno Gabriel Nardi||}} {{Linha da tabela do participante|Rgfeitosa||}} {{Linha da tabela do participante|Bedacardim||}} {{Linha da tabela do participante|Luizamuller||}} {{Linha da tabela do participante|Helen.takamitsu||}} {{Linha da tabela do participante|Alessandra Gabrielli de Oliveira Lé||}} {{Linha da tabela do participante|Lucialopesprofa||}} {{Linha da tabela do participante|Olga.salarpi||}} {{Linha da tabela do participante|Clari reche||}} {{Linha da tabela do participante|Vanessal.loiola||}} {{Linha da tabela do participante|NyIF||}} {{Linha da tabela do participante|Rapharias20||}} {{Linha da tabela do participante|Mariaemiliaa||}} {{Linha da tabela do participante|Aline.zanotti||}} {{Linha da tabela do participante|Stephanielivss||}} {{Linha da tabela do participante|Júlia Pellizon Mazucco||}} {{Linha da tabela do participante|Andres Julian Vera||}} {{Linha da tabela do participante|Nicolasf23||}} {{Linha da tabela do participante|Joice A Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Larapelegrini||}} {{Linha da tabela do participante|Juliana.marques1207||}} {{Linha da tabela do participante|Luasoumor||}} {{Linha da tabela do participante|Japabossanova||}} {{Linha da tabela do participante|Laura.vscn||}} {{Linha da tabela do 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{{Linha da tabela do participante|Jéssica Pires Cardoso||}} {{Linha da tabela do participante|Tatiana Soares Araujo||}} {{Linha da tabela do participante|Victor.oliveira.moura|[[Https://ijc.toolforge.org/]]|}} {{Linha da tabela do participante|Laura.costacamargo1||}} {{Linha da tabela do participante|MarianaGuizelini||}} {{Linha da tabela do participante|Luiz.g.santos||}} {{Linha da tabela do participante|Viniciusrosa2k||}} {{Linha da tabela do participante|Maykon Cruz Almeida||}} {{Linha da tabela do participante|TheoSchwan||}} {{Linha da tabela do participante|Priscila Araújo Cardoso dos Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Joseph2558||}} {{Linha da tabela do participante|CarolScaliante||}} {{Linha da tabela do participante|Thaís Martins de Sousa||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriel B. Barbosa||}} {{Linha da tabela do participante|Antonio.tav||}} {{Linha da tabela do participante|Laurausp||}} {{Linha da tabela do participante|Sueyla.santos||}} {{Linha da tabela do participante|Juliana Ramiro||}} {{Linha da tabela do participante|Maria Angélica Santos|[[:w:pt:Papiros medicinais egípcios]]|}} {{Linha da tabela do participante|Melissa Arruda Vieira||}} {{Linha da tabela do participante|Rodolfo Fagundes Costa||}} {{Linha da tabela do participante|Juliana.willers||}} {{Linha da tabela do participante|Mariana Dolci||}} {{Linha da tabela do participante|Biancamaria Radialista||}} {{Linha da tabela do participante|Antônio Laranjeira||}} {{Linha da tabela do participante|Ababueno||}} {{Linha da tabela do participante|Miguel Lupetti de Moura||}} {{Linha da tabela do participante|Igor Zolnerkevic||}} {{Linha da tabela do participante|Matheusclins||}} {{Linha da tabela do participante|Simone Vieira da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Victor Kubo Machado||}} {{Linha da 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participante|Sah.fernandes||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriela Almeida 31||}} {{Linha da tabela do participante|Larabaesteiro||}} {{Linha da tabela do participante|Matheus Grael||}} {{Linha da tabela do participante|NayAlves0901||}} {{Linha da tabela do participante|Lisimuller||}} {{Linha da tabela do participante|MatheusPANarcizo||}} {{Linha da tabela do participante|Mirian muginski||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Noele Brito Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Monarakl||}} {{Linha da tabela do participante|Marco Vinicius Ropelli|[[:w:pt:História da virologia]]|}} {{Linha da tabela do participante|Gabriela Wick||}} {{Linha da tabela do participante|Pedro Alípio||}} {{Linha da tabela do participante|Juan.mattheus||}} {{Linha da tabela do participante|AdrianaAFranco||}} {{Linha da tabela do participante|Marimesquitta||}} {{Linha da tabela do participante|Sasasayuri||}} {{Linha da tabela do participante|Ajmarrtins||}} {{Linha da tabela do participante|MartinGabriela||}} {{Linha da tabela do participante|CalvinCousin||}} {{Linha da tabela do participante|Roberta Navas Battistella||}} {{Linha da tabela do participante|Calvincou||}} {{Linha da tabela do participante|Camilafortesmonte||}} {{Linha da tabela do participante|Rafaelbragacunha||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Maria Augusti||}} {{Linha da tabela do participante|BeatrizPiffer||}} {{Linha da tabela do participante|Thalef Sousa Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Damny Laya||}} {{Linha da tabela do participante|Vannieaurin||}} {{Linha da tabela do participante|Renan Silveira Girotto||}} {{Linha da tabela do participante|Dorasiq||}} {{Linha da tabela do participante|FilipeAN||}} {{Linha da tabela do participante|Daalvesd||}} {{Linha da tabela do participante|Guilhermemcosta||}} {{Linha da tabela do participante|Gustavo Alves Machado||}} {{Linha da tabela do participante|MarianaMouraSouza||}} {{Linha da tabela do participante|Carla Magliano||}} {{Linha da tabela do participante|Magliano19||}} {{Linha da tabela do participante|Thiago.auer||}} {{Linha da tabela do participante|Neuryelen||}} {{Linha da tabela do participante|Rodrigo Fessel Sega||}} {{Linha da tabela do participante|Fabriciosolagna||}} {{Linha da tabela do participante|DiegoMalvasio||}} {{Linha da tabela do participante|Alessandra Smaniotto||}} {{Linha da tabela do participante|IlanaGoldstein||}} {{Linha da tabela do participante|Marianakehl||}} {{Linha da tabela do participante|Nataliasmf||}} {{Linha da tabela do participante|Matngutierrez||}} {{Linha da tabela do participante|Isabelacln||}} {{Linha da tabela do participante|Jayne Mayrink||}} {{Linha da tabela do participante|Cpantaleao||}} {{Linha da tabela do participante|Campos.acrs||}} {{Linha da tabela do participante|Fabiaberlatto||}} {{Linha da tabela do participante|Tonilen||}} {{Linha da tabela do participante|Paula Custódio de Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Apaulichen||}} {{Linha da tabela do participante|Vanessa Tiemi||}} {{Linha da tabela do participante|Vicfcarvalho||}} {{Linha da tabela do participante|KarolinaGuerrero||}} {{Linha da tabela do participante|Miguel Lupetti||}} {{Linha da tabela do participante|Dmendes2||}} {{Linha da tabela do participante|Lupetti 1234||}} {{Linha da tabela do participante|Erika de Farias Lisboa||}} {{Linha da tabela do participante|Giovxnnaes||}} {{Linha da tabela do participante|Pamlemoraes||}} {{Linha da tabela do participante|Bettyalagwu||}} {{Linha da tabela do participante|Maria Clara Rodriguez Sosa||}} {{Linha da tabela do participante|Lauracrlessa||}} {{Linha da tabela do participante|Lulencioni||}} {{Linha da tabela do participante|Rangelwinch||}} {{Linha da tabela do participante|Giovanna Mafra||}} {{Linha da tabela do participante|Gimeteorologia||}} {{Linha da tabela do participante|Deboragomesbio||}} {{Linha da tabela do participante|CarolBranco||}} {{Linha da tabela do participante|Daniloqueirozpb||}} {{Linha da tabela do participante|Franfrancos||}} {{Linha da tabela do participante|Heloisapcosta||}} {{Linha da tabela do participante|Sabrina Jesus||}} {{Linha da tabela do participante|Luize Elena Oliveira Teixeira||}} {{Linha da tabela do participante|Lyxavier||}} {{Linha da tabela do participante|ArieleLima||}} {{Linha da tabela do participante|BiancaBMF||}} {{Linha da tabela do participante|Deboracamacholuz||}} {{Linha da tabela do participante|Gbrl.moliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Guilherme Ribeiro de Carvalho||}} {{Linha da tabela do participante|Denise Casatti||}} {{Linha da tabela do participante|Andrea Rossil||}} {{Linha da tabela do participante|Danielribao||}} {{Linha da tabela do participante|Milena da Silva Gimenes||}} {{Linha da tabela do participante|Juanmattheus815||}} {{Linha da tabela do participante|Alexandre Duarte dos Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Victor Kinjo||}} {{Linha da tabela do participante|Marcusdores||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Julia Ferreira Almeida da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriela.Belloto||}} {{Linha da tabela do participante|Leognclvs||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriela Fulgido||}} {{Linha da tabela do participante|Dudalonsk||}} {{Linha da tabela do participante|Melissa França de Freitas Pereira||}} {{Linha da tabela do participante|Lais CF|[[:w:pt:Tecnologia medieval]], [[Naomi oreskes]]|}} {{Linha da tabela do participante|Rebeca Rayssa da S. Honorio||}} {{Linha da tabela do participante|Clau Trindade||}} {{Linha da tabela do participante|Yasmim Garcia Gonçalves||}} {{Linha da tabela do participante|Pâmela Mariana Queiroz Santana||}} {{Linha da tabela do participante|Barbara do Carmo Rosa||}} {{Linha da tabela do participante|Milena Rossales||}} {{Linha da tabela do participante|Julia Trioni||}} {{Linha da tabela do participante|Lucca2c||}} {{Linha da tabela do participante|Dimitriadefariacoutinho||}} {{Linha da tabela do participante|Vitória Régia Barros Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Janaina Behling||}} {{Linha da tabela do participante|Lucascbarros||}} {{Linha da tabela do participante|Mônica Manir||}} {{Linha da tabela do participante|Marcelo A Lima||}} {{Linha da tabela do participante|Claudineia Novais de Camargo||}} {{Linha da tabela do participante|Ana clara menegueli||}} {{Linha da tabela do participante|Lplaques||}} {{Linha da tabela do participante|MarcioMorrison||}} {{Linha da tabela do participante|KaueGodoy||}} {{Linha da tabela do participante|Julia dilarri||[[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Jubdevito]]}} {{Linha da tabela do participante|Luanapsilva||}} {{Linha da tabela do participante|Donizetevbjr||}} {{Linha da tabela do participante|DanMunoz2||}} {{Linha da tabela do participante|Sofiasilva8||}} {{Linha da tabela do participante|Mia Schezaro-Ramos|[[:w:pt:Sociedade Real de Edimburgo]], [[:w:pt:Royal Society]]|}} {{Linha da tabela do participante|TuanniBorba||}} {{Linha da tabela do participante|Maria Luiza Negrão||}} {{Linha da tabela do participante|Marianafgomes||}} {{Linha da tabela do participante|Juliana Harumi Saito||}} {{Linha da tabela do participante|Maridigomes||}} {{Linha da tabela do participante|Thatilawanessa||}} {{Linha da tabela do participante|StanBilatto||}} {{Linha da tabela do participante|Manutraf||}} {{Linha da tabela do participante|Alexandre Matos Muniz Matias||}} {{Linha da tabela do participante|Isabela Scoparo Lopes||}} {{Linha da tabela do participante|Egle Gabriele Castanha de Souza||}} {{Linha da tabela do participante|Maju.mieli||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriel da Silva Cordeiro||}} {{Linha da tabela do participante|Vinitosato||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Tridico||}} {{Linha da tabela do participante|Wanise Martinez||}} {{Linha da tabela do participante|Xenya Bucchioni||}} {{Linha da tabela do participante|Julia do Nascimento Martins||}} {{Linha da tabela do participante|Cayron Fraga||}} {{Linha da tabela do participante|Kaio Cesar Chaboli Alevi||}} {{Linha da tabela do participante|Daphne Formigoni||}} {{Linha da tabela do participante|DphneF||}} {{Linha da tabela do participante|Otávio Ítalo Matos Uzumaki||}} {{Linha da tabela do participante|Mahgmacedo||}} {{Linha da tabela do participante|Caiojesusdesouza||}} {{Linha da tabela do participante|Sebastião José Nascimento de Souza||}} {{Linha da tabela do participante|Luizacmg||}} {{Linha da tabela do participante|Juroma22||}} {{Linha da tabela do participante|Lu Copetti||}} {{Linha da tabela do participante|Jennifer Caroline de Oliveira Adomaitis||}} {{Linha da tabela do participante|Thalisantos||}} {{Linha da tabela do participante|Maria Júlia Jorge||}} {{Linha da tabela do participante|Aline Khouri||}} {{Linha da tabela do participante|Elton Conceição dos Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Lleite160||}} {{Linha da tabela do participante|Noronhanat||}} {{Linha da tabela do participante|Lmcecilio||}} {{Linha da tabela do participante|ViniLeo Souza||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Luisa Zaniboni Gomes||}} {{Linha da tabela do participante|MCFMNO||}} {{Linha da tabela do participante|Mayllon.lyggon||}} {{Linha da tabela do participante|Jéssica M Soares||}} {{Linha da tabela do participante|Richardson.silva||}} {{Linha da tabela do participante|Patriciaflor||}} {{Linha da tabela do participante|Sanderson Carlos Ribeiro||}} {{Linha da tabela do participante|Mfborin||}} {{Linha da tabela do participante|Jaqueline Nichi||}} {{Linha da tabela do participante|Clêmie Blaud||}} {{Linha da tabela do participante|Geomar Cruz||}} {{Linha da tabela do participante|Vgamero||}} {{Linha da tabela do participante|Rick.galavoti||}} {{Linha da tabela do participante|Nicolle Dantas||[[:w:pt:História da evolução molecular]]}} {{Linha da tabela do participante|Kenia Naara Parra||}} {{Linha da tabela do participante|Patriciamrg||}} {{Linha da tabela do participante|Giralua||}} {{Linha da tabela do participante|Psicociencia||}} {{Linha da tabela do participante|Luana.cancerthera||}} {{Linha da tabela do participante|Saraivacjulia||}} {{Linha da tabela do participante|Kidcat16||}} {{Linha da tabela do participante|Jaqueline da Silva Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriel Mariano de Sousa||}} {{Linha da tabela do participante|Bernardo M Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Jamila Jardim||}} {{Linha da tabela do participante|Vazantonino||}} {{Linha da tabela do participante|Vazantoninovaz||}} {{Linha da tabela do participante|LMmassone||}} {{Linha da tabela do participante|Pedro HO da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|ValenteMorena||}} {{Linha da tabela do participante|Julytrinci||}} {{Linha da tabela do participante|Kelly Sobral||}} {{Linha da tabela do participante|IzabelCMartins||}} {{Linha da tabela do participante|Giuliasbeites||}} {{Linha da tabela do participante|Rafael Okuda||}} {{Linha da tabela do participante|Marina Odaguiri||}} {{Linha da tabela do participante|Monique Torres de Queiroz||}} {{Linha da tabela do participante|Sabrina de Cássia Martins||}} {{Linha da tabela do participante|Camila Maria Gusmão||}} {{Linha da tabela do participante|Nadinezmenezes||}} {{Linha da tabela do participante|Alexander Webber||}} {{Linha da tabela do participante|Alexander Webber Perlandim Ramos||}} {{Linha da tabela do participante|Camila Raupp da Luz||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Choueiri||}} {{Linha da tabela do participante|Pedrofish2099||}} {{Linha da tabela do participante|Danielabap||}} {{Linha da tabela do participante|Selmitaisabel||}} {{Linha da tabela do participante|Placiano Viana de Lima||}} {{Linha da tabela do participante|Leticiafcandido||}} {{Linha da tabela do participante|Tamirisvolcean||}} {{Linha da tabela do participante|Dani.tserafim||}} {{Linha da tabela do participante|Astrozin||}} {{Linha da tabela do participante|Iagoporfirio||}} {{Linha da tabela do participante|Vinidrama||}} {{Linha da tabela do participante|Thiagoferrodrigues||}} {{Linha da tabela do participante|Criselli.montipo||}} {{Linha da tabela do participante|Souza Carol Ana||}} {{Linha da tabela do participante|Igor Silva Figueiredo||}} {{Linha da tabela do participante|Maurilio Bonora Junior||}} {{Linha da tabela do participante|Nadinezarianey||}} {{Linha da tabela do participante|Igorcampinas2004||}} {{Linha da tabela do participante|Juliana R Camacho||}} {{Linha da tabela do participante|Jhenifer Abelha||}} {{Linha da tabela do participante|Amanda do Prado Codato||}} {{Linha da tabela do participante|Luasoumor091||}} {{Linha da tabela do participante|Mariana Sequeira de Oliveira Magalhães||}} {{Linha da tabela do participante|Crscampello||}} {{Linha da tabela do participante|AnaCaroline Sousa||}} {{Linha da tabela do participante|Arthur Verga||}} {{Linha da tabela do participante|Thiago Altafini||}} {{Linha da tabela do participante|Marina Odaguiri Kobori||}} {{Linha da tabela do participante|IGTriO||}} {{Linha da tabela do participante|Marq.lari||}} {{Linha da tabela do participante|Taltafini||}} {{Linha da tabela do participante|Roh-frd||}} {{Linha da tabela do participante|Dani2303||}} {{Linha da tabela do participante|Carolina Carettin||}} {{Linha da tabela do participante|AnnaCéu||}} {{Linha da tabela do participante|Daniela Echeverri Fierro||}} {{Linha da tabela do participante|Roberta Padua e Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Stella Nestor Fernandes||}} {{Linha da tabela do participante|Ellen Carolina dos Santos Cursino||}} {{Linha da tabela do participante|Monoclonais||}} {{Linha da tabela do participante|Fyoda||}} {{Linha da tabela do participante|Essenomenaoimporta||}} {{Linha da tabela do participante|Denilson Rodrigues de Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Pamela Frnc||}} {{Linha da tabela do participante|Sthephanyoli||}} {{Linha da tabela do participante|Vanessafcorrea||}} {{Linha da tabela do participante|Aline Kedma||}} {{Linha da tabela do participante|Ju1207||}} {{Linha da tabela do participante|Paulo Estevão Ferreira Macedo||}} {{Linha da tabela do participante|F.Cost||}} {{Linha da tabela do participante|Jaqueline Bianchi||}} {{Linha da tabela do participante|Quezia Ramalho||}} {{Linha da tabela do participante|Giullia Della Déa||}} {{Linha da tabela do participante|Maria Cavalcante||}} {{Linha da tabela do participante|Jessica14.levy||}} {{Linha da tabela do participante|Maria Cavalcantte||}} {{Linha da tabela do participante|Rafael Brandini||}} {{Linha da tabela do participante|Mariana Rosetti||}} {{Linha da tabela do participante|Guilherme Nascimento dos Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Mateus Cunha da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Daniel Piuma Dode||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Paula Silveira dos Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Caroline Neves Pereira||}} {{Linha da tabela do participante|Marianasmagalhaes||}} {{Linha da tabela do participante|Mário Miguel Fernando Ali||}} {{Linha da tabela do participante|Lucaslandy||}} {{Linha da tabela do participante|Giovanna Furioto da Fonseca||}} {{Linha da tabela do participante|Letícia Pelistrato||}} {{Linha da tabela do participante|Amanda biologia|[[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Amanda Biologia]]|}} {{Linha da tabela do participante|Daiane.b.s||}} {{Linha da tabela do participante|Bialemoss||}} {{Linha da tabela do participante|Alriol||}} {{Linha da tabela do participante|Jean Maicon Rickes Medeiros||}} {{Linha da tabela do participante|Rufino Borge José Sitak||}} {{Linha da tabela do participante|Isabellevims||}} {{Linha da tabela do participante|Andréa BLima||}} {{Linha da tabela do participante|Bfont9||}} {{Linha da tabela do participante|DanDode||}} {{Linha da tabela do participante|AnapSS||}} {{Linha da tabela do participante|SolKurpiel86||}} {{Linha da tabela do participante|Rachelscosta1||}} {{Linha da tabela do participante|Ligia Évora||}} {{Linha da tabela do participante|Felipe Adriano Alves de Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Jean Matheus de Oliveira da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Mariaformis||}} {{Linha da tabela do participante|Luisamirs||}} {{Linha da tabela do participante|Mirelly Borges Ribeiro||}} {{Linha da tabela do participante|Isabelle de Melo Flam||}} {{Linha da tabela do participante|PabloSantana92||}} {{Linha da tabela do participante|Aline Dal Olio Gomes||}} {{Linha da tabela do participante|AndreiaGalina||}} {{Linha da tabela do participante|IsabelledaSilveira||}} {{Linha da tabela do participante|Jaynemayrink04||}} {{Linha da tabela do participante|Eris gabriella||}} {{Linha da tabela do participante|LMateus14||}} {{Linha da tabela do participante|Glo3105||}} {{Linha da tabela do participante|Aline Vieira Costa||}} {{Linha da tabela do participante|Mayhara Nogueira||}} {{Linha da tabela do participante|Mepoto||}} {{Linha da tabela do participante|Lullyxs||}} {{Linha da tabela do participante|Lana R Almeida||}} {{Linha da tabela do participante|Rafaelaor||}} {{Linha da tabela do participante|Babipaula||}} {{Linha da tabela do participante|GustavoTorresC||}} {{Linha da tabela do participante|Bteixeira96||}} {{Linha da tabela do participante|Nathaliabrlo||}} {{Linha da tabela do participante|Brunohbr||}} {{Linha da tabela do participante|Antonio Angelo Menezes Barreto||}} {{Linha da tabela do participante|BeaBraga||}} {{Linha da tabela do participante|Liana Stoll||}} {{Linha da tabela do participante|Mirella Camargo do Nascimento||}} {{Linha da tabela do participante|Amanda Silverio||}} {{Linha da tabela do participante|Izapoliti||}} {{Linha da tabela do participante|Henrique de Sousa Mathias||}} {{Linha da tabela do participante|19FernandaRenata98||}} {{Linha da tabela do participante|Larissa Anunciato||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Tozzini||}} {{Linha da tabela do participante|Kaue Pedro Costa||}} {{Linha da tabela do participante|Giovannavial||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriel Leonardo Ferreira Elias||}} {{Linha da tabela do participante|Rquelts||}} {{Linha da tabela do participante|Beatriz Durlin||}} {{Linha da tabela do participante|Bito Augusto||}} {{Linha da tabela do participante|Larissa Dezen||}} {{Fim da tabela de participantes}} jbaesit2c4e2s6itknhosme0f1m754p 181412 181409 2026-03-26T18:09:14Z Maria Daniela de Araújo Vianna 43913 Updating course from outreachdashboard.wmflabs.org 181412 wikitext text/x-wiki {{Detalhes de programa | course_name = Introdução ao Jornalismo Científico | instructor_username = Joalpe | support_staff = | subject = | start_date = 2018-03-19 03:00:00 UTC | end_date = 2028-12-31 02:00:00 UTC | institution = CEPID NeuroMat | expected_students = 0 | assignment_page = Wikiversidade:Outreach_Dashboard/CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico | slug = CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico | campaigns = Grupo de Usuários Wiki Movimento Brasil, NeuroMat, Brazil Wikimedia Education Program, Education courses 2019-20 | outreachdashboard.wmflabs.org = yes }} O curso &quot;Introdução ao Jornalismo Científico&quot; é uma iniciativa da equipe de difusão do Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática (o CEPID NeuroMat), com o apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (a FAPESP), da Universidade de São Paulo (a USP) e da Wikimedia Brasil. O objetivo do curso é oferecer uma formação básica para profissionais e estudantes de comunicação, além dos demais interessados no campo do jornalismo científico. O conteúdo do curso abarca a formação obrigatória do edital do &quot;Programa José Reis de Incentivo ao Jornalismo Científico&quot; (chamado ainda de &quot;Mídia Ciência&quot;), da própria FAPESP. Note, contudo, que para o reconhecimento da realização deste curso pelos professores responsáveis, são obrigatórias a inscrição e a realização das atividades propostas. Para a realização do curso, foi desenvolvido um conjunto de módulos ditos de &quot;Curso Online Aberto e Massivo&quot; (mais conhecidos pela sigla &quot;MOOC&quot;) nesta plataforma livre que é a Wikiversidade. Tal escolha garante a colaboração ativa de pessoas interessadas no conteúdo. Assim, para que se tenha proveito pleno do curso, é importante estar autenticado na Wikiversidade, o que permitirá que suas tarefas e dúvidas sejam devidamente registradas sob um mesmo usuário. {{Tabela de participantes}} {{Linha da tabela do participante|Ixocactus||}} {{Linha da tabela do participante|Thaismay||}} {{Linha da tabela do participante|Hedestad||}} {{Linha da tabela do participante|Ricardosdag||}} {{Linha da tabela do participante|Parzeus||}} {{Linha da tabela do participante|Miréia NeuroMat||}} {{Linha da tabela do participante|CamillaTsuji||}} {{Linha da tabela do participante|Nicole Dittrich Hosni||}} {{Linha da tabela do participante|Alebasi24||}} {{Linha da tabela do participante|AnaCristinaADS||}} {{Linha da tabela do participante|Carolinagoetten||}} {{Linha da tabela do participante|EditorWiki1917||}} {{Linha da tabela do participante|Niqlima||}} {{Linha da tabela do participante|Cazanijr||}} {{Linha da tabela do participante|Daniele Seridório||}} {{Linha da tabela do participante|Túllio F||}} {{Linha da tabela do participante|Mariana Milani||}} {{Linha da tabela do participante|Marvelnessa||}} {{Linha da tabela do participante|AnaLuizaFur||}} {{Linha da tabela do participante|Editor ArmandoSP||}} {{Linha da tabela do participante|Juliana Di Beo||}} {{Linha da tabela do participante|ErikaGuetti||}} {{Linha da tabela do participante|Gustavo Kenzo||}} {{Linha da tabela do participante|Barbara Moraes99||}} {{Linha da tabela do participante|Dougnate||}} {{Linha da tabela do participante|N.tenca||}} {{Linha da tabela do participante|Enxama||}} {{Linha da tabela do participante|Bifasano||}} {{Linha da tabela do participante|Lua Airoldi||}} {{Linha da tabela do participante|Carolfrandsenpcosta||}} {{Linha da tabela do participante|Danielva963||}} {{Linha da tabela do participante|Aldemir Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Volletfilho|[[Ciência, Religião e a Arte]]|}} {{Linha da tabela do participante|Jvpeixe||}} {{Linha da tabela do participante|Anacarolcoelho||}} {{Linha da tabela do participante|Stella PM Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Giane Corrêa Ferreira||}} {{Linha da tabela do participante|Tainan pauli||}} {{Linha da tabela do participante|Aldebara2021||}} {{Linha da tabela do participante|Marcio Granez||}} {{Linha da tabela do participante|Monique Polera||}} {{Linha da tabela do participante|Camillebroppcardoso82||}} {{Linha da tabela do participante|Sallescarolina||}} {{Linha da tabela do participante|Sallescarolinato||}} {{Linha da tabela do participante|Mercúrio-RSN||}} {{Linha da tabela do participante|Joao Ider||}} {{Linha da tabela do participante|Mari.moti||}} {{Linha da tabela do participante|Sayonaraea||}} {{Linha da tabela do participante|Hemilly Luanna||}} {{Linha da tabela do participante|Anderson Tertuliano Ferreira||}} {{Linha da tabela do participante|Wilma Barrionuevo||}} {{Linha da tabela do participante|Tata Nzito||}} {{Linha da tabela do participante|Chantalmedaets||}} {{Linha da tabela do participante|WilmaBarrion||}} {{Linha da tabela do participante|Poleramonique||}} {{Linha da tabela do participante|Jiums22||}} {{Linha da tabela do participante|Anefrosa||}} {{Linha da tabela do participante|Camilararezende||}} {{Linha da tabela do participante|Camilararezende1||}} {{Linha da tabela do participante|Beatriz Cristina Sabino Garcia||}} {{Linha da tabela do participante|Eliezerfsjunior||}} {{Linha da tabela do participante|Ivanice A M||}} {{Linha da tabela do participante|Alabora42||}} {{Linha da tabela do participante|MaximGoncharov86||}} {{Linha da tabela do participante|Paulo Tebet||}} {{Linha da tabela do participante|Paulo Carneiro de Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Paulo Eduardo Carneiro de Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Tayaneabib||}} {{Linha da tabela do participante|Samara.rodriguesalves 1||}} {{Linha da tabela do participante|Paulo Sérgio Pires||}} {{Linha da tabela do participante|Barbaramaiap||}} {{Linha da tabela do participante|Agatha.Nagli||}} {{Linha da tabela do participante|Cauasider||}} {{Linha da tabela do participante|Lecysartori||}} {{Linha da tabela do participante|Otávio Uzumaki||}} {{Linha da tabela do participante|Dindara Silva Galvão||}} {{Linha da tabela do participante|Virginiacoda||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriela de Oliveira Paskevicius||}} {{Linha da tabela do participante|Eliezer Francisco de Santana Junior||}} {{Linha da tabela do participante|GPask17||}} {{Linha da tabela do participante|Giancarlo.souza||}} {{Linha da tabela do participante|Claricepc||}} {{Linha da tabela do participante|Ísis Maéve Sobrinho||}} {{Linha da tabela do participante|Cloudywoodstock||}} {{Linha da tabela do participante|Danúbia Esprega Gonçalves||}} {{Linha da tabela do participante|Leocamararibeiro||}} {{Linha da tabela do participante|Matippi||}} {{Linha da tabela do participante|Pedro Ambrósio Caiomb||}} {{Linha da tabela do participante|Viniciuscoimbraalves||}} {{Linha da tabela do participante|Mapaaustral||}} {{Linha da tabela do participante|Fernando Ananias||}} {{Linha da tabela do participante|Guilherme A Hansen||}} {{Linha da tabela do participante|Alybnp||}} {{Linha da tabela do participante|Karys Reis||}} {{Linha da tabela do participante|Thaciane Mendes de Souza||}} {{Linha da tabela do participante|Leonardo Câmara||}} {{Linha da tabela do participante|Vfigueira||}} {{Linha da tabela do participante|Aline Fernandes Carrijo||}} {{Linha da tabela do participante|Arrasta o X||}} {{Linha da tabela do participante|Leo.omagalhaes||}} {{Linha da tabela do participante|Júlia Blank||}} {{Linha da tabela do participante|Edupaschoal||}} {{Linha da tabela do participante|EvelineAraujo||}} {{Linha da tabela do participante|Melina Silva de Lima||}} {{Linha da tabela do participante|Jake456545||}} {{Linha da tabela do participante|Edson Nova||}} {{Linha da tabela do participante|Rogério Bordini||}} {{Linha da tabela do participante|Gabrielcondoto||}} {{Linha da tabela do participante|Eveelynsilva||}} {{Linha da tabela do participante|Rlazani||}} {{Linha da tabela do participante|Cynito||}} {{Linha da tabela do participante|AJurno (WMB)||}} {{Linha da tabela do participante|Bverzili||}} {{Linha da tabela do participante|Ksogabe||}} {{Linha da tabela do participante|Lisiane Muller||}} {{Linha da tabela do participante|KaioLimajr||}} {{Linha da tabela do participante|Anaritanpaiva||}} {{Linha da tabela do participante|FSaldanha||}} {{Linha da tabela do participante|Agnessa Kling Nóbrega||}} {{Linha da tabela do participante|Adrian Diegues||}} {{Linha da tabela do participante|SashaCruzAlvesPereira||}} {{Linha da tabela do participante|Bela Cascão||}} {{Linha da tabela do participante|Adriana de Farias||}} {{Linha da tabela do participante|AdrianaFarias09||}} {{Linha da tabela do participante|Esteralkimim||}} {{Linha da tabela do participante|Aarrigo||}} {{Linha da tabela do participante|Guicelest||}} {{Linha da tabela do participante|Anaclara11||}} {{Linha da tabela do participante|Camila Cinque||}} {{Linha da tabela do participante|Fideliscelso||}} {{Linha da tabela do participante|Clarissa Viana||}} {{Linha da tabela do participante|Fernando da Cruz Souza||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriela Andrietta||}} {{Linha da tabela do participante|Gabiandrietta||}} {{Linha da tabela do participante|Thluccaas||}} {{Linha da tabela do participante|Manuella Reale||}} {{Linha da tabela do participante|Janize Colaço||}} {{Linha da tabela do participante|Kelly De Conti Rodrigues||}} {{Linha da tabela do participante|PetermoonBR||}} {{Linha da tabela do participante|Ismaelunicamp||}} {{Linha da tabela do participante|Victoriacbrl||}} {{Linha da tabela do participante|Mariacarolinahr||[[:w:pt:Hydrodamalis gigas]], [[:w:pt:Pasquale Cipro Neto]]}} {{Linha da tabela do participante|Priscila cassia||}} {{Linha da tabela do participante|Rmitsuo||}} {{Linha da tabela do participante|Julia10br||}} {{Linha da tabela do participante|Aline Menoncello||}} {{Linha da tabela do participante|Celer01||}} {{Linha da tabela do participante|Guilherme1754||}} {{Linha da tabela do participante|Jubdevito|[[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Jubdevito]], [[:w:pt:Academia das Ciências de Berlim]]|}} {{Linha da tabela do participante|Milena Monteiro Antunes||}} {{Linha da tabela do participante|Carolfrandsen||}} {{Linha da tabela do participante|Sgcalazans||}} {{Linha da tabela do participante|Tahnee Valzachi Sugano||}} {{Linha da tabela do participante|Fernando Sabatini||}} {{Linha da tabela do participante|Tacia.Rocha||}} {{Linha da tabela do participante|Eduarda Veiga Carvalho||}} {{Linha da tabela do participante|Carnachion||}} {{Linha da tabela do participante|Luca.bio1987||}} {{Linha da tabela do participante|Kris Herik de Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Paulabre73||}} {{Linha da tabela do participante|Maycon Jordan Costa da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Lauren.ssteffen||}} {{Linha da tabela do participante|João Damasio da Silva Neto||}} {{Linha da tabela do participante|MEugêniaArantes||}} {{Linha da tabela do participante|Luís Enrique Cazani Júnior||}} {{Linha da tabela do participante|Victor.o.moura|[[Http://hepic.if.usp.br/?q=pt-br/blog/116/victor-oliveira/físicos-por-um-dia-hepic-realiza-masterclasses-2024-para-alunos-do-ensino]]|}} {{Linha da tabela do participante|Sardinha.Lara||}} {{Linha da tabela do participante|Kaio Alevi||}} {{Linha da tabela do participante|Letícia Sarturi||}} {{Linha da tabela do participante|Ferik80||}} {{Linha da tabela do participante|CarolineFerreiraa||}} {{Linha da tabela do participante|Luis Forte Rasmussem||}} {{Linha da tabela do participante|Lais Caroline Souza e Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Bruna Jeronimo||}} {{Linha da tabela do participante|Jessica0997||}} {{Linha da tabela do participante|Patriciaseri||}} {{Linha da tabela do participante|Pantunes83||}} {{Linha da tabela do participante|Marcelo Lapola||}} {{Linha da tabela do participante|Julia Rodrigues 2022||}} {{Linha da tabela do participante|Camargo.fmcfernando||}} {{Linha da tabela do participante|Christiane Matos Batista||}} {{Linha da tabela do participante|Cadeoluishenrique||}} {{Linha da tabela do participante|Thalesfig||}} {{Linha da tabela do participante|Tatiane Buzanello||}} {{Linha da tabela do participante|Giudenari||}} {{Linha da tabela do participante|Byreom||}} {{Linha da tabela do participante|Marcela Martins Chiudo||}} {{Linha da tabela do participante|Marcia Cominetti||}} {{Linha da tabela do participante|CarolineSCorrêa||}} {{Linha da tabela do participante|Cogno Gabriel Nardi||}} {{Linha da tabela do participante|Rgfeitosa||}} {{Linha da tabela do participante|Bedacardim||}} {{Linha da tabela do participante|Luizamuller||}} {{Linha da tabela do participante|Helen.takamitsu||}} {{Linha da tabela do participante|Alessandra Gabrielli de Oliveira Lé||}} {{Linha da tabela do participante|Lucialopesprofa||}} {{Linha da tabela do participante|Olga.salarpi||}} {{Linha da tabela do participante|Clari reche||}} {{Linha da tabela do participante|Vanessal.loiola||}} {{Linha da tabela do participante|NyIF||}} {{Linha da tabela do participante|Rapharias20||}} {{Linha da tabela do participante|Mariaemiliaa||}} {{Linha da tabela do participante|Aline.zanotti||}} {{Linha da tabela do participante|Stephanielivss||}} {{Linha da tabela do participante|Júlia Pellizon Mazucco||}} {{Linha da tabela do participante|Andres Julian Vera||}} {{Linha da tabela do participante|Nicolasf23||}} {{Linha da tabela do participante|Joice A Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Larapelegrini||}} {{Linha da tabela do participante|Juliana.marques1207||}} {{Linha da tabela do participante|Luasoumor||}} {{Linha da tabela do participante|Japabossanova||}} {{Linha da tabela do participante|Laura.vscn||}} {{Linha da tabela do participante|Jenigomesds||}} {{Linha da tabela do participante|Teo Fgr||}} {{Linha da tabela do participante|Agnus.lauriano||}} {{Linha da tabela do participante|Priscilamgallo||}} {{Linha da tabela do participante|Daniela Feriani||}} {{Linha da tabela do participante|Lucas Marquioni||}} {{Linha da tabela do participante|Majuliapps||}} {{Linha da tabela do participante|ClaudiusAugustus1945||}} {{Linha da tabela do participante|André Felipe Costa Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Beatriz A.V.G da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|William Gabriel Carreras Oropesa||}} {{Linha da tabela do participante|VicBarel||}} {{Linha da tabela do participante|Mariana Dias Antonio||}} {{Linha da tabela do participante|Eden Vilarinho||}} {{Linha da tabela do participante|Antonionettors||}} {{Linha da tabela do participante|Anacsabadin||}} {{Linha da tabela do participante|RaizaCpg||}} {{Linha da tabela do participante|Niomar Pereira||}} {{Linha da tabela do participante|Raquelgalvaousp||}} {{Linha da tabela do participante|Arthur Grohs||}} {{Linha da tabela do participante|Pedro Henrique Baruch||}} {{Linha da tabela do participante|PedroBaruch1||}} {{Linha da tabela do participante|Charlene Soares||}} {{Linha da tabela do participante|Felipepcampoy||}} {{Linha da tabela do participante|Joeramalho||}} {{Linha da tabela do participante|Joseantonioramalho||}} {{Linha da tabela do participante|SimoneVS||}} {{Linha da tabela do participante|Isabella Vittoria Fallaci||}} {{Linha da tabela do participante|Danilo Restaino||}} {{Linha da tabela do participante|Camargo.fmc||}} {{Linha da tabela do participante|Ngpbruno||}} {{Linha da tabela do participante|Isabela Souza Xavier da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Mariohelderfilho||}} {{Linha da tabela do participante|Mhfmhf||}} {{Linha da tabela do participante|Joaquimgomescardim||}} {{Linha da tabela do participante|AdriCar86||}} {{Linha da tabela do participante|Ellendemoraes04||}} {{Linha da tabela do participante|Jéssica Pires Cardoso||}} {{Linha da tabela do participante|Tatiana Soares Araujo||}} {{Linha da tabela do participante|Victor.oliveira.moura|[[Https://ijc.toolforge.org/]]|}} {{Linha da tabela do participante|Laura.costacamargo1||}} {{Linha da tabela do participante|MarianaGuizelini||}} {{Linha da tabela do participante|Luiz.g.santos||}} {{Linha da tabela do participante|Viniciusrosa2k||}} {{Linha da tabela do participante|Maykon Cruz Almeida||}} {{Linha da tabela do participante|TheoSchwan||}} {{Linha da tabela do participante|Priscila Araújo Cardoso dos Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Joseph2558||}} {{Linha da tabela do participante|CarolScaliante||}} {{Linha da tabela do participante|Thaís Martins de Sousa||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriel B. Barbosa||}} {{Linha da tabela do participante|Antonio.tav||}} {{Linha da tabela do participante|Laurausp||}} {{Linha da tabela do participante|Sueyla.santos||}} {{Linha da tabela do participante|Juliana Ramiro||}} {{Linha da tabela do participante|Maria Angélica Santos|[[:w:pt:Papiros medicinais egípcios]]|}} {{Linha da tabela do participante|Melissa Arruda Vieira||}} {{Linha da tabela do participante|Rodolfo Fagundes Costa||}} {{Linha da tabela do participante|Juliana.willers||}} {{Linha da tabela do participante|Mariana Dolci||}} {{Linha da tabela do participante|Biancamaria Radialista||}} {{Linha da tabela do participante|Antônio Laranjeira||}} {{Linha da tabela do participante|Ababueno||}} {{Linha da tabela do participante|Miguel Lupetti de Moura||}} {{Linha da tabela do participante|Igor Zolnerkevic||}} {{Linha da tabela do participante|Matheusclins||}} {{Linha da tabela do participante|Simone Vieira da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Victor Kubo Machado||}} {{Linha da tabela do participante|Tflassali||}} {{Linha da tabela do participante|Miranda Anna||}} {{Linha da tabela do participante|Gabs38||}} {{Linha da tabela do participante|Juliana.marques120703||}} {{Linha da tabela do participante|Linianebrum||}} {{Linha da tabela do participante|Renata Alitto||}} {{Linha da tabela do participante|Renata Aparecida dos Santos Alitto||}} {{Linha da tabela do participante|Anagabryelem||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriela Almeida Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Tatiana de Lourdes||}} {{Linha da tabela do participante|EDJOLY||}} {{Linha da tabela do participante|Marloncastros||}} {{Linha da tabela do participante|Tatiana de Lourdes Massaro 1||}} {{Linha da tabela do participante|GabrielaGelain||}} {{Linha da tabela do participante|Yana Teixeira||}} {{Linha da tabela do participante|LCFeitosa||}} {{Linha da tabela do participante|Sofia Helena Lanza||}} {{Linha da tabela do participante|Mariana Pezzatte Pollo||}} {{Linha da tabela do 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participante|Sah.fernandes||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriela Almeida 31||}} {{Linha da tabela do participante|Larabaesteiro||}} {{Linha da tabela do participante|Matheus Grael||}} {{Linha da tabela do participante|NayAlves0901||}} {{Linha da tabela do participante|Lisimuller||}} {{Linha da tabela do participante|MatheusPANarcizo||}} {{Linha da tabela do participante|Mirian muginski||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Noele Brito Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Monarakl||}} {{Linha da tabela do participante|Marco Vinicius Ropelli|[[:w:pt:História da virologia]]|}} {{Linha da tabela do participante|Gabriela Wick||}} {{Linha da tabela do participante|Pedro Alípio||}} {{Linha da tabela do participante|Juan.mattheus||}} {{Linha da tabela do participante|AdrianaAFranco||}} {{Linha da tabela do participante|Marimesquitta||}} {{Linha da tabela do participante|Sasasayuri||}} {{Linha da tabela do participante|Ajmarrtins||}} {{Linha da tabela do 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{{Linha da tabela do participante|Magliano19||}} {{Linha da tabela do participante|Thiago.auer||}} {{Linha da tabela do participante|Neuryelen||}} {{Linha da tabela do participante|Rodrigo Fessel Sega||}} {{Linha da tabela do participante|Fabriciosolagna||}} {{Linha da tabela do participante|DiegoMalvasio||}} {{Linha da tabela do participante|Alessandra Smaniotto||}} {{Linha da tabela do participante|IlanaGoldstein||}} {{Linha da tabela do participante|Marianakehl||}} {{Linha da tabela do participante|Nataliasmf||}} {{Linha da tabela do participante|Matngutierrez||}} {{Linha da tabela do participante|Isabelacln||}} {{Linha da tabela do participante|Jayne Mayrink||}} {{Linha da tabela do participante|Cpantaleao||}} {{Linha da tabela do participante|Campos.acrs||}} {{Linha da tabela do participante|Fabiaberlatto||}} {{Linha da tabela do participante|Tonilen||}} {{Linha da tabela do participante|Paula Custódio de Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Apaulichen||}} {{Linha da 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{{Linha da tabela do participante|Juroma22||}} {{Linha da tabela do participante|Lu Copetti||}} {{Linha da tabela do participante|Jennifer Caroline de Oliveira Adomaitis||}} {{Linha da tabela do participante|Thalisantos||}} {{Linha da tabela do participante|Maria Júlia Jorge||}} {{Linha da tabela do participante|Aline Khouri||}} {{Linha da tabela do participante|Elton Conceição dos Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Lleite160||}} {{Linha da tabela do participante|Noronhanat||}} {{Linha da tabela do participante|Lmcecilio||}} {{Linha da tabela do participante|ViniLeo Souza||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Luisa Zaniboni Gomes||}} {{Linha da tabela do participante|MCFMNO||}} {{Linha da tabela do participante|Mayllon.lyggon||}} {{Linha da tabela do participante|Jéssica M Soares||}} {{Linha da tabela do participante|Richardson.silva||}} {{Linha da tabela do participante|Patriciaflor||}} {{Linha da tabela do participante|Sanderson Carlos Ribeiro||}} {{Linha da tabela do participante|Mfborin||}} {{Linha da tabela do participante|Jaqueline Nichi||}} {{Linha da tabela do participante|Clêmie Blaud||}} {{Linha da tabela do participante|Geomar Cruz||}} {{Linha da tabela do participante|Vgamero||}} {{Linha da tabela do participante|Rick.galavoti||}} {{Linha da tabela do participante|Nicolle Dantas||[[:w:pt:História da evolução molecular]]}} {{Linha da tabela do participante|Kenia Naara Parra||}} {{Linha da tabela do participante|Patriciamrg||}} {{Linha da tabela do participante|Giralua||}} {{Linha da tabela do participante|Psicociencia||}} {{Linha da tabela do participante|Luana.cancerthera||}} {{Linha da tabela do participante|Saraivacjulia||}} {{Linha da tabela do participante|Kidcat16||}} {{Linha da tabela do participante|Jaqueline da Silva Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriel Mariano de Sousa||}} {{Linha da tabela do participante|Bernardo M Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Jamila Jardim||}} {{Linha da tabela do participante|Vazantonino||}} {{Linha da tabela do participante|Vazantoninovaz||}} {{Linha da tabela do participante|LMmassone||}} {{Linha da tabela do participante|Pedro HO da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|ValenteMorena||}} {{Linha da tabela do participante|Julytrinci||}} {{Linha da tabela do participante|Kelly Sobral||}} {{Linha da tabela do participante|IzabelCMartins||}} {{Linha da tabela do participante|Giuliasbeites||}} {{Linha da tabela do participante|Rafael Okuda||}} {{Linha da tabela do participante|Marina Odaguiri||}} {{Linha da tabela do participante|Monique Torres de Queiroz||}} {{Linha da tabela do participante|Sabrina de Cássia Martins||}} {{Linha da tabela do participante|Camila Maria Gusmão||}} {{Linha da tabela do participante|Nadinezmenezes||}} {{Linha da tabela do participante|Alexander Webber||}} {{Linha da tabela do participante|Alexander Webber Perlandim Ramos||}} {{Linha da tabela do participante|Camila Raupp da Luz||}} {{Linha da tabela do 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{{Linha da tabela do participante|Jhenifer Abelha||}} {{Linha da tabela do participante|Amanda do Prado Codato||}} {{Linha da tabela do participante|Luasoumor091||}} {{Linha da tabela do participante|Mariana Sequeira de Oliveira Magalhães||}} {{Linha da tabela do participante|Crscampello||}} {{Linha da tabela do participante|AnaCaroline Sousa||}} {{Linha da tabela do participante|Arthur Verga||}} {{Linha da tabela do participante|Thiago Altafini||}} {{Linha da tabela do participante|Marina Odaguiri Kobori||}} {{Linha da tabela do participante|IGTriO||}} {{Linha da tabela do participante|Marq.lari||}} {{Linha da tabela do participante|Taltafini||}} {{Linha da tabela do participante|Roh-frd||}} {{Linha da tabela do participante|Dani2303||}} {{Linha da tabela do participante|Carolina Carettin||}} {{Linha da tabela do participante|AnnaCéu||}} {{Linha da tabela do participante|Daniela Echeverri Fierro||}} {{Linha da tabela do participante|Roberta Padua e Silva||}} {{Linha da tabela do 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participante|Maria Cavalcantte||}} {{Linha da tabela do participante|Rafael Brandini||}} {{Linha da tabela do participante|Mariana Rosetti||}} {{Linha da tabela do participante|Guilherme Nascimento dos Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Mateus Cunha da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Daniel Piuma Dode||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Paula Silveira dos Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Caroline Neves Pereira||}} {{Linha da tabela do participante|Marianasmagalhaes||}} {{Linha da tabela do participante|Mário Miguel Fernando Ali||}} {{Linha da tabela do participante|Lucaslandy||}} {{Linha da tabela do participante|Giovanna Furioto da Fonseca||}} {{Linha da tabela do participante|Letícia Pelistrato||}} {{Linha da tabela do participante|Amanda biologia|[[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Amanda Biologia]]|}} {{Linha da tabela do participante|Daiane.b.s||}} {{Linha da tabela do participante|Bialemoss||}} {{Linha da tabela do participante|Alriol||}} {{Linha da tabela do participante|Jean Maicon Rickes Medeiros||}} {{Linha da tabela do participante|Rufino Borge José Sitak||}} {{Linha da tabela do participante|Isabellevims||}} {{Linha da tabela do participante|Andréa BLima||}} {{Linha da tabela do participante|Bfont9||}} {{Linha da tabela do participante|DanDode||}} {{Linha da tabela do participante|AnapSS||}} {{Linha da tabela do participante|SolKurpiel86||}} {{Linha da tabela do participante|Rachelscosta1||}} {{Linha da tabela do participante|Ligia Évora||}} {{Linha da tabela do participante|Felipe Adriano Alves de Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Jean Matheus de Oliveira da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Mariaformis||}} {{Linha da tabela do participante|Luisamirs||}} {{Linha da tabela do participante|Mirelly Borges Ribeiro||}} {{Linha da tabela do participante|Isabelle de Melo Flam||}} {{Linha da tabela do participante|PabloSantana92||}} {{Linha da tabela do 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2026-03-27T01:41:40Z Gabriela.ggouvea 43915 Updating course from outreachdashboard.wmflabs.org 181423 wikitext text/x-wiki {{Detalhes de programa | course_name = Introdução ao Jornalismo Científico | instructor_username = Joalpe | support_staff = | subject = | start_date = 2018-03-19 03:00:00 UTC | end_date = 2028-12-31 02:00:00 UTC | institution = CEPID NeuroMat | expected_students = 0 | assignment_page = Wikiversidade:Outreach_Dashboard/CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico | slug = CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico | campaigns = Grupo de Usuários Wiki Movimento Brasil, NeuroMat, Brazil Wikimedia Education Program, Education courses 2019-20 | outreachdashboard.wmflabs.org = yes }} O curso &quot;Introdução ao Jornalismo Científico&quot; é uma iniciativa da equipe de difusão do Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática (o CEPID NeuroMat), com o apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (a FAPESP), da Universidade de São Paulo (a USP) e da Wikimedia Brasil. O objetivo do curso é oferecer uma formação básica para profissionais e estudantes de comunicação, além dos demais interessados no campo do jornalismo científico. O conteúdo do curso abarca a formação obrigatória do edital do &quot;Programa José Reis de Incentivo ao Jornalismo Científico&quot; (chamado ainda de &quot;Mídia Ciência&quot;), da própria FAPESP. Note, contudo, que para o reconhecimento da realização deste curso pelos professores responsáveis, são obrigatórias a inscrição e a realização das atividades propostas. Para a realização do curso, foi desenvolvido um conjunto de módulos ditos de &quot;Curso Online Aberto e Massivo&quot; (mais conhecidos pela sigla &quot;MOOC&quot;) nesta plataforma livre que é a Wikiversidade. Tal escolha garante a colaboração ativa de pessoas interessadas no conteúdo. Assim, para que se tenha proveito pleno do curso, é importante estar autenticado na Wikiversidade, o que permitirá que suas tarefas e dúvidas sejam devidamente registradas sob um mesmo usuário. {{Tabela de participantes}} {{Linha da tabela do participante|Ixocactus||}} {{Linha da tabela do participante|Thaismay||}} {{Linha da tabela do participante|Hedestad||}} {{Linha da tabela do participante|Ricardosdag||}} {{Linha da tabela do participante|Parzeus||}} {{Linha da tabela do participante|Miréia NeuroMat||}} {{Linha da tabela do participante|CamillaTsuji||}} {{Linha da tabela do participante|Nicole Dittrich Hosni||}} {{Linha da tabela do participante|Alebasi24||}} {{Linha da tabela do participante|AnaCristinaADS||}} {{Linha da tabela do participante|Carolinagoetten||}} {{Linha da tabela do participante|EditorWiki1917||}} {{Linha da tabela do participante|Niqlima||}} {{Linha da tabela do participante|Cazanijr||}} {{Linha da tabela do participante|Daniele Seridório||}} {{Linha da tabela do participante|Túllio F||}} {{Linha da tabela do participante|Mariana Milani||}} {{Linha da tabela do participante|Marvelnessa||}} {{Linha da tabela do participante|AnaLuizaFur||}} {{Linha da tabela do participante|Editor ArmandoSP||}} {{Linha da tabela do participante|Juliana Di Beo||}} {{Linha da tabela do participante|ErikaGuetti||}} {{Linha da tabela do participante|Gustavo Kenzo||}} {{Linha da tabela do participante|Barbara Moraes99||}} {{Linha da tabela do participante|Dougnate||}} {{Linha da tabela do participante|N.tenca||}} {{Linha da tabela do participante|Enxama||}} {{Linha da tabela do participante|Bifasano||}} {{Linha da tabela do participante|Lua Airoldi||}} {{Linha da tabela do participante|Carolfrandsenpcosta||}} {{Linha da tabela do participante|Danielva963||}} {{Linha da tabela do participante|Aldemir Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Volletfilho|[[Ciência, Religião e a Arte]]|}} {{Linha da tabela do participante|Jvpeixe||}} {{Linha da tabela do participante|Anacarolcoelho||}} {{Linha da tabela do participante|Stella PM Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Giane Corrêa Ferreira||}} {{Linha da tabela do participante|Tainan pauli||}} {{Linha da tabela do participante|Aldebara2021||}} {{Linha da tabela do participante|Marcio Granez||}} {{Linha da tabela do participante|Monique Polera||}} {{Linha da tabela do participante|Camillebroppcardoso82||}} {{Linha da tabela do participante|Sallescarolina||}} {{Linha da tabela do participante|Sallescarolinato||}} {{Linha da tabela do participante|Mercúrio-RSN||}} {{Linha da tabela do participante|Joao Ider||}} {{Linha da tabela do participante|Mari.moti||}} {{Linha da tabela do participante|Sayonaraea||}} {{Linha da tabela do participante|Hemilly Luanna||}} {{Linha da tabela do participante|Anderson Tertuliano Ferreira||}} {{Linha da tabela do participante|Wilma Barrionuevo||}} {{Linha da tabela do participante|Tata Nzito||}} {{Linha da tabela do participante|Chantalmedaets||}} {{Linha da tabela do participante|WilmaBarrion||}} {{Linha da tabela do participante|Poleramonique||}} {{Linha da tabela do participante|Jiums22||}} {{Linha da tabela do participante|Anefrosa||}} {{Linha da tabela do participante|Camilararezende||}} {{Linha da tabela do participante|Camilararezende1||}} {{Linha da tabela do participante|Beatriz Cristina Sabino Garcia||}} {{Linha da tabela do participante|Eliezerfsjunior||}} {{Linha da tabela do participante|Ivanice A M||}} {{Linha da tabela do participante|Alabora42||}} {{Linha da tabela do participante|MaximGoncharov86||}} {{Linha da tabela do participante|Paulo Tebet||}} {{Linha da tabela do participante|Paulo Carneiro de Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Paulo Eduardo Carneiro de Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Tayaneabib||}} {{Linha da tabela do participante|Samara.rodriguesalves 1||}} {{Linha da tabela do participante|Paulo Sérgio Pires||}} {{Linha da tabela do participante|Barbaramaiap||}} {{Linha da tabela do participante|Agatha.Nagli||}} {{Linha da tabela do participante|Cauasider||}} {{Linha da tabela do participante|Lecysartori||}} {{Linha da tabela do participante|Otávio Uzumaki||}} {{Linha da tabela do participante|Dindara Silva Galvão||}} {{Linha da tabela do participante|Virginiacoda||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriela de Oliveira Paskevicius||}} {{Linha da tabela do participante|Eliezer Francisco de Santana Junior||}} {{Linha da tabela do participante|GPask17||}} {{Linha da tabela do participante|Giancarlo.souza||}} {{Linha da tabela do participante|Claricepc||}} {{Linha da tabela do participante|Ísis Maéve Sobrinho||}} {{Linha da tabela do participante|Cloudywoodstock||}} {{Linha da tabela do participante|Danúbia Esprega Gonçalves||}} {{Linha da tabela do participante|Leocamararibeiro||}} {{Linha da tabela do participante|Matippi||}} {{Linha da tabela do participante|Pedro Ambrósio Caiomb||}} {{Linha da tabela do participante|Viniciuscoimbraalves||}} {{Linha da tabela do participante|Mapaaustral||}} {{Linha da tabela do participante|Fernando Ananias||}} {{Linha da tabela do participante|Guilherme A Hansen||}} {{Linha da tabela do participante|Alybnp||}} {{Linha da tabela do participante|Karys Reis||}} {{Linha da tabela do participante|Thaciane Mendes de Souza||}} {{Linha da tabela do participante|Leonardo Câmara||}} {{Linha da tabela do participante|Vfigueira||}} {{Linha da tabela do participante|Aline Fernandes Carrijo||}} {{Linha da tabela do participante|Arrasta o X||}} {{Linha da tabela do participante|Leo.omagalhaes||}} {{Linha da tabela do participante|Júlia Blank||}} {{Linha da tabela do participante|Edupaschoal||}} {{Linha da tabela do participante|EvelineAraujo||}} {{Linha da tabela do participante|Melina Silva de Lima||}} {{Linha da tabela do participante|Jake456545||}} {{Linha da tabela do participante|Edson Nova||}} {{Linha da tabela do participante|Rogério Bordini||}} {{Linha da tabela do participante|Gabrielcondoto||}} {{Linha da tabela do participante|Eveelynsilva||}} {{Linha da tabela do participante|Rlazani||}} {{Linha da tabela do participante|Cynito||}} {{Linha da tabela do participante|AJurno (WMB)||}} {{Linha da tabela do participante|Bverzili||}} {{Linha da tabela do participante|Ksogabe||}} {{Linha da tabela do participante|Lisiane Muller||}} {{Linha da tabela do participante|KaioLimajr||}} {{Linha da tabela do participante|Anaritanpaiva||}} {{Linha da tabela do participante|FSaldanha||}} {{Linha da tabela do participante|Agnessa Kling Nóbrega||}} {{Linha da tabela do participante|Adrian Diegues||}} {{Linha da tabela do participante|SashaCruzAlvesPereira||}} {{Linha da tabela do participante|Bela Cascão||}} {{Linha da tabela do participante|Adriana de Farias||}} {{Linha da tabela do participante|AdrianaFarias09||}} {{Linha da tabela do participante|Esteralkimim||}} {{Linha da tabela do participante|Aarrigo||}} {{Linha da tabela do participante|Guicelest||}} {{Linha da tabela do 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tabela do participante|Aline Menoncello||}} {{Linha da tabela do participante|Celer01||}} {{Linha da tabela do participante|Guilherme1754||}} {{Linha da tabela do participante|Jubdevito|[[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Jubdevito]], [[:w:pt:Academia das Ciências de Berlim]]|}} {{Linha da tabela do participante|Milena Monteiro Antunes||}} {{Linha da tabela do participante|Carolfrandsen||}} {{Linha da tabela do participante|Sgcalazans||}} {{Linha da tabela do participante|Tahnee Valzachi Sugano||}} {{Linha da tabela do participante|Fernando Sabatini||}} {{Linha da tabela do participante|Tacia.Rocha||}} {{Linha da tabela do participante|Eduarda Veiga Carvalho||}} {{Linha da tabela do participante|Carnachion||}} {{Linha da tabela do participante|Luca.bio1987||}} {{Linha da tabela do participante|Kris Herik de Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Paulabre73||}} {{Linha da tabela do participante|Maycon Jordan Costa da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Lauren.ssteffen||}} {{Linha da tabela do participante|João Damasio da Silva Neto||}} {{Linha da tabela do participante|MEugêniaArantes||}} {{Linha da tabela do participante|Luís Enrique Cazani Júnior||}} {{Linha da tabela do participante|Victor.o.moura|[[Http://hepic.if.usp.br/?q=pt-br/blog/116/victor-oliveira/físicos-por-um-dia-hepic-realiza-masterclasses-2024-para-alunos-do-ensino]]|}} {{Linha da tabela do participante|Sardinha.Lara||}} {{Linha da tabela do participante|Kaio Alevi||}} {{Linha da tabela do participante|Letícia Sarturi||}} {{Linha da tabela do participante|Ferik80||}} {{Linha da tabela do participante|CarolineFerreiraa||}} {{Linha da tabela do participante|Luis Forte Rasmussem||}} {{Linha da tabela do participante|Lais Caroline Souza e Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Bruna Jeronimo||}} {{Linha da tabela do participante|Jessica0997||}} {{Linha da tabela do participante|Patriciaseri||}} {{Linha da tabela do participante|Pantunes83||}} {{Linha da tabela do participante|Marcelo Lapola||}} {{Linha da tabela do participante|Julia Rodrigues 2022||}} {{Linha da tabela do participante|Camargo.fmcfernando||}} {{Linha da tabela do participante|Christiane Matos Batista||}} {{Linha da tabela do participante|Cadeoluishenrique||}} {{Linha da tabela do participante|Thalesfig||}} {{Linha da tabela do participante|Tatiane Buzanello||}} {{Linha da tabela do participante|Giudenari||}} {{Linha da tabela do participante|Byreom||}} {{Linha da tabela do participante|Marcela Martins Chiudo||}} {{Linha da tabela do participante|Marcia Cominetti||}} {{Linha da tabela do participante|CarolineSCorrêa||}} {{Linha da tabela do participante|Cogno Gabriel Nardi||}} {{Linha da tabela do participante|Rgfeitosa||}} {{Linha da tabela do participante|Bedacardim||}} {{Linha da tabela do participante|Luizamuller||}} {{Linha da tabela do participante|Helen.takamitsu||}} {{Linha da tabela do participante|Alessandra Gabrielli de Oliveira Lé||}} {{Linha da tabela do participante|Lucialopesprofa||}} {{Linha da tabela do participante|Olga.salarpi||}} {{Linha da tabela do participante|Clari reche||}} {{Linha da tabela do participante|Vanessal.loiola||}} {{Linha da tabela do participante|NyIF||}} {{Linha da tabela do participante|Rapharias20||}} {{Linha da tabela do participante|Mariaemiliaa||}} {{Linha da tabela do participante|Aline.zanotti||}} {{Linha da tabela do participante|Stephanielivss||}} {{Linha da tabela do participante|Júlia Pellizon Mazucco||}} {{Linha da tabela do participante|Andres Julian Vera||}} {{Linha da tabela do participante|Nicolasf23||}} {{Linha da tabela do participante|Joice A Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Larapelegrini||}} {{Linha da tabela do participante|Juliana.marques1207||}} {{Linha da tabela do participante|Luasoumor||}} {{Linha da tabela do participante|Japabossanova||}} {{Linha da tabela do participante|Laura.vscn||}} {{Linha da tabela do participante|Jenigomesds||}} {{Linha da tabela do participante|Teo Fgr||}} {{Linha da tabela do participante|Agnus.lauriano||}} {{Linha da tabela do participante|Priscilamgallo||}} {{Linha da tabela do participante|Daniela Feriani||}} {{Linha da tabela do participante|Lucas Marquioni||}} {{Linha da tabela do participante|Majuliapps||}} {{Linha da tabela do participante|ClaudiusAugustus1945||}} {{Linha da tabela do participante|André Felipe Costa Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Beatriz A.V.G da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|William Gabriel Carreras Oropesa||}} {{Linha da tabela do participante|VicBarel||}} {{Linha da tabela do participante|Mariana Dias Antonio||}} {{Linha da tabela do participante|Eden Vilarinho||}} {{Linha da tabela do participante|Antonionettors||}} {{Linha da tabela do participante|Anacsabadin||}} {{Linha da tabela do participante|RaizaCpg||}} {{Linha da tabela do participante|Niomar Pereira||}} {{Linha da tabela do participante|Raquelgalvaousp||}} {{Linha da tabela do participante|Arthur Grohs||}} {{Linha da tabela do participante|Pedro Henrique Baruch||}} {{Linha da tabela do participante|PedroBaruch1||}} {{Linha da tabela do participante|Charlene Soares||}} {{Linha da tabela do participante|Felipepcampoy||}} {{Linha da tabela do participante|Joeramalho||}} {{Linha da tabela do participante|Joseantonioramalho||}} {{Linha da tabela do participante|SimoneVS||}} {{Linha da tabela do participante|Isabella Vittoria Fallaci||}} {{Linha da tabela do participante|Danilo Restaino||}} {{Linha da tabela do participante|Camargo.fmc||}} {{Linha da tabela do participante|Ngpbruno||}} {{Linha da tabela do participante|Isabela Souza Xavier da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Mariohelderfilho||}} {{Linha da tabela do participante|Mhfmhf||}} {{Linha da tabela do participante|Joaquimgomescardim||}} {{Linha da tabela do participante|AdriCar86||}} {{Linha da tabela do participante|Ellendemoraes04||}} {{Linha da tabela do participante|Jéssica Pires Cardoso||}} {{Linha da tabela do participante|Tatiana Soares Araujo||}} {{Linha da tabela do participante|Victor.oliveira.moura|[[Https://ijc.toolforge.org/]]|}} {{Linha da tabela do participante|Laura.costacamargo1||}} {{Linha da tabela do participante|MarianaGuizelini||}} {{Linha da tabela do participante|Luiz.g.santos||}} {{Linha da tabela do participante|Viniciusrosa2k||}} {{Linha da tabela do participante|Maykon Cruz Almeida||}} {{Linha da tabela do participante|TheoSchwan||}} {{Linha da tabela do participante|Priscila Araújo Cardoso dos Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Joseph2558||}} {{Linha da tabela do participante|CarolScaliante||}} {{Linha da tabela do participante|Thaís Martins de Sousa||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriel B. Barbosa||}} {{Linha da tabela do participante|Antonio.tav||}} {{Linha da tabela do participante|Laurausp||}} {{Linha da tabela do participante|Sueyla.santos||}} {{Linha da tabela do participante|Juliana Ramiro||}} {{Linha da tabela do participante|Maria Angélica Santos|[[:w:pt:Papiros medicinais egípcios]]|}} {{Linha da tabela do participante|Melissa Arruda Vieira||}} {{Linha da tabela do participante|Rodolfo Fagundes Costa||}} {{Linha da tabela do participante|Juliana.willers||}} {{Linha da tabela do participante|Mariana Dolci||}} {{Linha da tabela do participante|Biancamaria Radialista||}} {{Linha da tabela do participante|Antônio Laranjeira||}} {{Linha da tabela do participante|Ababueno||}} {{Linha da tabela do participante|Miguel Lupetti de Moura||}} {{Linha da tabela do participante|Igor Zolnerkevic||}} {{Linha da tabela do participante|Matheusclins||}} {{Linha da tabela do participante|Simone Vieira da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Victor Kubo Machado||}} {{Linha da tabela do participante|Tflassali||}} {{Linha da tabela do participante|Miranda Anna||}} {{Linha da tabela do participante|Gabs38||}} {{Linha da tabela do participante|Juliana.marques120703||}} {{Linha da tabela do participante|Linianebrum||}} {{Linha da tabela do participante|Renata Alitto||}} {{Linha da tabela do participante|Renata Aparecida dos Santos Alitto||}} {{Linha da tabela do participante|Anagabryelem||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriela Almeida Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Tatiana de Lourdes||}} {{Linha da tabela do participante|EDJOLY||}} {{Linha da tabela do participante|Marloncastros||}} {{Linha da tabela do participante|Tatiana de Lourdes Massaro 1||}} {{Linha da tabela do participante|GabrielaGelain||}} {{Linha da tabela do participante|Yana Teixeira||}} {{Linha da tabela do participante|LCFeitosa||}} {{Linha da tabela do participante|Sofia Helena Lanza||}} {{Linha da tabela do participante|Mariana Pezzatte Pollo||}} {{Linha da tabela do participante|Larissa Takeda||}} {{Linha da tabela do participante|Lucas José Momberg||}} {{Linha da tabela do participante|Amanda Gurgel Ávila||}} {{Linha da tabela do participante|Eduardo Toito Garcia||}} {{Linha da tabela do participante|Aline120||}} {{Linha da tabela do participante|Mpaulabm||}} {{Linha da tabela do participante|Nicole Nikaia||}} {{Linha da tabela do participante|Dominik Pereira||}} {{Linha da tabela do participante|Crissouza2||}} {{Linha da tabela do participante|Gui Adorno||}} {{Linha da tabela do participante|Coutinhomario||}} {{Linha da tabela do participante|LaisDavid||}} {{Linha da tabela do participante|Isabela Batistella||}} {{Linha da tabela do participante|Vanessafvgarcia||}} {{Linha da tabela do participante|Varela101||}} {{Linha da tabela do participante|Deboragallas||}} {{Linha da tabela do participante|Melmurgel||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriela Rocha Nangino||}} {{Linha da tabela do participante|Victoria Regina Siqueira Manara||}} {{Linha da tabela do participante|Marcoportugal||}} {{Linha da tabela do participante|PEDRO HENRIQUE VISENTINI PANTAROTTO||}} {{Linha da tabela do participante|Girliani||}} {{Linha da tabela do participante|Luiz Henrique Gonçalves Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Gilvaneide de Sousa Santos|[[:w:pt:História da linguística]]|}} {{Linha da tabela do participante|Nayana Alves||}} {{Linha da tabela do participante|Thaisa Sallum Bacco||}} {{Linha da tabela do participante|Gavadams||}} {{Linha da tabela do participante|MLConti||}} {{Linha da tabela do participante|Caio Lamas||}} {{Linha da tabela do participante|Eandroduarte||}} {{Linha da tabela do participante|Tamires S Tavares||}} {{Linha da tabela do participante|Vinicius.pachecob||}} {{Linha da tabela do participante|SuelyPorfirio||}} {{Linha da tabela do participante|PriCardoso||}} {{Linha da tabela do participante|NAALVES||}} {{Linha da tabela do participante|Natalia Mello Franco||}} {{Linha da tabela do participante|Sah.fernandes||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriela Almeida 31||}} {{Linha da tabela do participante|Larabaesteiro||}} {{Linha da tabela do participante|Matheus Grael||}} {{Linha da tabela do participante|NayAlves0901||}} {{Linha da tabela do participante|Lisimuller||}} {{Linha da tabela do participante|MatheusPANarcizo||}} {{Linha da tabela do participante|Mirian muginski||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Noele Brito Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Monarakl||}} {{Linha da tabela do participante|Marco Vinicius Ropelli|[[:w:pt:História da virologia]]|}} {{Linha da tabela do participante|Gabriela Wick||}} {{Linha da tabela do participante|Pedro Alípio||}} {{Linha da tabela do participante|Juan.mattheus||}} {{Linha da tabela do participante|AdrianaAFranco||}} {{Linha da tabela do participante|Marimesquitta||}} {{Linha da tabela do participante|Sasasayuri||}} {{Linha da tabela do participante|Ajmarrtins||}} {{Linha da tabela do participante|MartinGabriela||}} {{Linha da tabela do participante|CalvinCousin||}} {{Linha da tabela do participante|Roberta Navas Battistella||}} {{Linha da tabela do participante|Calvincou||}} {{Linha da tabela do participante|Camilafortesmonte||}} {{Linha da tabela do participante|Rafaelbragacunha||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Maria Augusti||}} {{Linha da tabela do participante|BeatrizPiffer||}} {{Linha da tabela do participante|Thalef Sousa Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Damny Laya||}} {{Linha da tabela do participante|Vannieaurin||}} {{Linha da tabela do participante|Renan Silveira Girotto||}} {{Linha da tabela do participante|Dorasiq||}} {{Linha da tabela do participante|FilipeAN||}} {{Linha da tabela do participante|Daalvesd||}} {{Linha da tabela do participante|Guilhermemcosta||}} {{Linha da tabela do participante|Gustavo Alves Machado||}} {{Linha da tabela do participante|MarianaMouraSouza||}} {{Linha da tabela do participante|Carla Magliano||}} {{Linha da tabela do participante|Magliano19||}} {{Linha da tabela do participante|Thiago.auer||}} {{Linha da tabela do participante|Neuryelen||}} {{Linha da tabela do participante|Rodrigo Fessel Sega||}} {{Linha da tabela do participante|Fabriciosolagna||}} {{Linha da tabela do participante|DiegoMalvasio||}} {{Linha da tabela do participante|Alessandra Smaniotto||}} {{Linha da tabela do participante|IlanaGoldstein||}} {{Linha da tabela do participante|Marianakehl||}} {{Linha da tabela do participante|Nataliasmf||}} {{Linha da tabela do participante|Matngutierrez||}} {{Linha da tabela do participante|Isabelacln||}} {{Linha da tabela do participante|Jayne Mayrink||}} {{Linha da tabela do participante|Cpantaleao||}} {{Linha da tabela do participante|Campos.acrs||}} {{Linha da tabela do participante|Fabiaberlatto||}} {{Linha da tabela do participante|Tonilen||}} {{Linha da tabela do participante|Paula Custódio de Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Apaulichen||}} {{Linha da tabela do participante|Vanessa Tiemi||}} {{Linha da tabela do participante|Vicfcarvalho||}} {{Linha da tabela do participante|KarolinaGuerrero||}} {{Linha da tabela do participante|Miguel Lupetti||}} {{Linha da tabela do participante|Dmendes2||}} {{Linha da tabela do participante|Lupetti 1234||}} {{Linha da tabela do participante|Erika de Farias Lisboa||}} {{Linha da tabela do participante|Giovxnnaes||}} {{Linha da tabela do participante|Pamlemoraes||}} {{Linha da tabela do participante|Bettyalagwu||}} {{Linha da tabela do participante|Maria Clara Rodriguez Sosa||}} {{Linha da tabela do participante|Lauracrlessa||}} {{Linha da tabela do participante|Lulencioni||}} {{Linha da tabela do participante|Rangelwinch||}} {{Linha da tabela do participante|Giovanna Mafra||}} {{Linha da tabela do participante|Gimeteorologia||}} {{Linha da tabela do participante|Deboragomesbio||}} {{Linha da tabela do participante|CarolBranco||}} {{Linha da tabela do participante|Daniloqueirozpb||}} {{Linha da tabela do participante|Franfrancos||}} {{Linha da tabela do participante|Heloisapcosta||}} {{Linha da tabela do participante|Sabrina Jesus||}} {{Linha da tabela do participante|Luize Elena Oliveira Teixeira||}} {{Linha da tabela do participante|Lyxavier||}} {{Linha da tabela do participante|ArieleLima||}} {{Linha da tabela do participante|BiancaBMF||}} {{Linha da tabela do participante|Deboracamacholuz||}} {{Linha da tabela do participante|Gbrl.moliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Guilherme Ribeiro de Carvalho||}} {{Linha da tabela do participante|Denise Casatti||}} {{Linha da tabela do participante|Andrea Rossil||}} {{Linha da tabela do participante|Danielribao||}} {{Linha da tabela do participante|Milena da Silva Gimenes||}} {{Linha da tabela do participante|Juanmattheus815||}} {{Linha da tabela do participante|Alexandre Duarte dos Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Victor Kinjo||}} {{Linha da tabela do participante|Marcusdores||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Julia Ferreira Almeida da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriela.Belloto||}} {{Linha da tabela do participante|Leognclvs||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriela Fulgido||}} {{Linha da tabela do participante|Dudalonsk||}} {{Linha da tabela do participante|Melissa França de Freitas Pereira||}} {{Linha da tabela do participante|Lais CF|[[:w:pt:Tecnologia medieval]], [[Naomi oreskes]]|}} {{Linha da tabela do participante|Rebeca Rayssa da S. Honorio||}} {{Linha da tabela do participante|Clau Trindade||}} {{Linha da tabela do participante|Yasmim Garcia Gonçalves||}} {{Linha da tabela do participante|Pâmela Mariana Queiroz Santana||}} {{Linha da tabela do participante|Barbara do Carmo Rosa||}} {{Linha da tabela do participante|Milena Rossales||}} {{Linha da tabela do participante|Julia Trioni||}} {{Linha da tabela do participante|Lucca2c||}} {{Linha da tabela do participante|Dimitriadefariacoutinho||}} {{Linha da tabela do participante|Vitória Régia Barros Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Janaina Behling||}} {{Linha da tabela do participante|Lucascbarros||}} {{Linha da tabela do participante|Mônica Manir||}} {{Linha da tabela do participante|Marcelo A Lima||}} {{Linha da tabela do participante|Claudineia Novais de Camargo||}} {{Linha da tabela do participante|Ana clara menegueli||}} {{Linha da tabela do participante|Lplaques||}} {{Linha da tabela do participante|MarcioMorrison||}} {{Linha da tabela do participante|KaueGodoy||}} {{Linha da tabela do participante|Julia dilarri||[[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Jubdevito]]}} {{Linha da tabela do participante|Luanapsilva||}} {{Linha da tabela do participante|Donizetevbjr||}} {{Linha da tabela do participante|DanMunoz2||}} {{Linha da tabela do participante|Sofiasilva8||}} {{Linha da tabela do participante|Mia Schezaro-Ramos|[[:w:pt:Sociedade Real de Edimburgo]], [[:w:pt:Royal Society]]|}} {{Linha da tabela do participante|TuanniBorba||}} {{Linha da tabela do participante|Maria Luiza Negrão||}} {{Linha da tabela do participante|Marianafgomes||}} {{Linha da tabela do participante|Juliana Harumi Saito||}} {{Linha da tabela do participante|Maridigomes||}} {{Linha da tabela do participante|Thatilawanessa||}} {{Linha da tabela do participante|StanBilatto||}} {{Linha da tabela do participante|Manutraf||}} {{Linha da tabela do participante|Alexandre Matos Muniz Matias||}} {{Linha da tabela do participante|Isabela Scoparo Lopes||}} {{Linha da tabela do participante|Egle Gabriele Castanha de Souza||}} {{Linha da tabela do participante|Maju.mieli||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriel da Silva Cordeiro||}} {{Linha da tabela do participante|Vinitosato||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Tridico||}} {{Linha da tabela do participante|Wanise Martinez||}} {{Linha da tabela do participante|Xenya Bucchioni||}} {{Linha da tabela do participante|Julia do Nascimento Martins||}} {{Linha da tabela do participante|Cayron Fraga||}} {{Linha da tabela do participante|Kaio Cesar Chaboli Alevi||}} {{Linha da tabela do participante|Daphne Formigoni||}} {{Linha da tabela do participante|DphneF||}} {{Linha da tabela do participante|Otávio Ítalo Matos Uzumaki||}} {{Linha da tabela do participante|Mahgmacedo||}} {{Linha da tabela do participante|Caiojesusdesouza||}} {{Linha da tabela do participante|Sebastião José Nascimento de Souza||}} {{Linha da tabela do participante|Luizacmg||}} {{Linha da tabela do participante|Juroma22||}} {{Linha da tabela do participante|Lu Copetti||}} {{Linha da tabela do participante|Jennifer Caroline de Oliveira Adomaitis||}} {{Linha da tabela do participante|Thalisantos||}} {{Linha da tabela do participante|Maria Júlia Jorge||}} {{Linha da tabela do participante|Aline Khouri||}} {{Linha da tabela do participante|Elton Conceição dos Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Lleite160||}} {{Linha da tabela do participante|Noronhanat||}} {{Linha da tabela do participante|Lmcecilio||}} {{Linha da tabela do participante|ViniLeo Souza||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Luisa Zaniboni Gomes||}} {{Linha da tabela do participante|MCFMNO||}} {{Linha da tabela do participante|Mayllon.lyggon||}} {{Linha da tabela do participante|Jéssica M Soares||}} {{Linha da tabela do participante|Richardson.silva||}} {{Linha da tabela do participante|Patriciaflor||}} {{Linha da tabela do participante|Sanderson Carlos Ribeiro||}} {{Linha da tabela do participante|Mfborin||}} {{Linha da tabela do participante|Jaqueline Nichi||}} {{Linha da tabela do participante|Clêmie Blaud||}} {{Linha da tabela do participante|Geomar Cruz||}} {{Linha da tabela do participante|Vgamero||}} {{Linha da tabela do participante|Rick.galavoti||}} {{Linha da tabela do participante|Nicolle Dantas||[[:w:pt:História da evolução molecular]]}} {{Linha da tabela do participante|Kenia Naara Parra||}} {{Linha da tabela do participante|Patriciamrg||}} {{Linha da tabela do participante|Giralua||}} {{Linha da tabela do participante|Psicociencia||}} {{Linha da tabela do participante|Luana.cancerthera||}} {{Linha da tabela do participante|Saraivacjulia||}} {{Linha da tabela do participante|Kidcat16||}} {{Linha da tabela do participante|Jaqueline da Silva Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriel Mariano de Sousa||}} {{Linha da tabela do participante|Bernardo M Santos||}} {{Linha da tabela do participante|Jamila Jardim||}} {{Linha da tabela do participante|Vazantonino||}} {{Linha da tabela do participante|Vazantoninovaz||}} {{Linha da tabela do participante|LMmassone||}} {{Linha da tabela do participante|Pedro HO da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|ValenteMorena||}} {{Linha da tabela do participante|Julytrinci||}} {{Linha da tabela do participante|Kelly Sobral||}} {{Linha da tabela do participante|IzabelCMartins||}} {{Linha da tabela do participante|Giuliasbeites||}} {{Linha da tabela do participante|Rafael Okuda||}} {{Linha da tabela do participante|Marina Odaguiri||}} {{Linha da tabela do participante|Monique Torres de Queiroz||}} {{Linha da tabela do participante|Sabrina de Cássia Martins||}} {{Linha da tabela do participante|Camila Maria Gusmão||}} {{Linha da tabela do participante|Nadinezmenezes||}} {{Linha da tabela do participante|Alexander Webber||}} {{Linha da tabela do participante|Alexander Webber Perlandim Ramos||}} {{Linha da tabela do participante|Camila Raupp da Luz||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Choueiri||}} {{Linha da tabela do participante|Pedrofish2099||}} {{Linha da tabela do participante|Danielabap||}} {{Linha da tabela do participante|Selmitaisabel||}} {{Linha da tabela do participante|Placiano Viana de Lima||}} {{Linha da tabela do participante|Leticiafcandido||}} {{Linha da tabela do participante|Tamirisvolcean||}} {{Linha da tabela do participante|Dani.tserafim||}} {{Linha da tabela do participante|Astrozin||}} {{Linha da tabela do participante|Iagoporfirio||}} {{Linha da tabela do participante|Vinidrama||}} {{Linha da tabela do participante|Thiagoferrodrigues||}} {{Linha da tabela do participante|Criselli.montipo||}} {{Linha da tabela do participante|Souza Carol Ana||}} {{Linha da tabela do participante|Igor Silva Figueiredo||}} {{Linha da tabela do participante|Maurilio Bonora Junior||}} {{Linha da tabela do participante|Nadinezarianey||}} {{Linha da tabela do participante|Igorcampinas2004||}} {{Linha da tabela do participante|Juliana R Camacho||}} {{Linha da tabela do participante|Jhenifer Abelha||}} {{Linha da tabela do participante|Amanda do Prado Codato||}} {{Linha da tabela do participante|Luasoumor091||}} {{Linha da tabela do participante|Mariana Sequeira de Oliveira Magalhães||}} {{Linha da tabela do participante|Crscampello||}} {{Linha da tabela do participante|AnaCaroline Sousa||}} {{Linha da tabela do participante|Arthur Verga||}} {{Linha da tabela do participante|Thiago Altafini||}} {{Linha da tabela do participante|Marina Odaguiri Kobori||}} {{Linha da tabela do participante|IGTriO||}} {{Linha da tabela do participante|Marq.lari||}} {{Linha da tabela do participante|Taltafini||}} {{Linha da tabela do participante|Roh-frd||}} {{Linha da tabela do participante|Dani2303||}} {{Linha da tabela do participante|Carolina Carettin||}} {{Linha da tabela do participante|AnnaCéu||}} {{Linha da tabela do participante|Daniela Echeverri Fierro||}} {{Linha da tabela do participante|Roberta Padua e Silva||}} {{Linha da tabela do 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{{Linha da tabela do participante|Alriol||}} {{Linha da tabela do participante|Jean Maicon Rickes Medeiros||}} {{Linha da tabela do participante|Rufino Borge José Sitak||}} {{Linha da tabela do participante|Isabellevims||}} {{Linha da tabela do participante|Andréa BLima||}} {{Linha da tabela do participante|Bfont9||}} {{Linha da tabela do participante|DanDode||}} {{Linha da tabela do participante|AnapSS||}} {{Linha da tabela do participante|SolKurpiel86||}} {{Linha da tabela do participante|Rachelscosta1||}} {{Linha da tabela do participante|Ligia Évora||}} {{Linha da tabela do participante|Felipe Adriano Alves de Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Jean Matheus de Oliveira da Silva||}} {{Linha da tabela do participante|Mariaformis||}} {{Linha da tabela do participante|Luisamirs||}} {{Linha da tabela do participante|Mirelly Borges Ribeiro||}} {{Linha da tabela do participante|Isabelle de Melo Flam||}} {{Linha da tabela do participante|PabloSantana92||}} {{Linha da tabela do 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participantes}} rz43dq2xxhc4grideqbfxzynrypb67d Informação e informática em saúde 0 27080 181392 181009 2026-03-26T14:17:59Z Silvamt 34408 181392 wikitext text/x-wiki Página de apoio do componente curricular "Informação e Informática em Saúde" da Universidade de Brasília. A informação em saúde resulta da coleta, organização e interpretação de dados que, isoladamente, não possuem significado analítico. Quando processados segundo critérios técnicos, esses dados transformam-se em informações úteis à formulação, implementação e avaliação de políticas e ações de saúde pública. Os sistemas de informação em saúde integram métodos, recursos humanos e tecnologias voltados à coleta, processamento, análise e disseminação de informações necessárias à gestão do Sistema Único de Saúde (SUS).<ref name="RIPSA2008">RIPSA. Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: Conceitos e Aplicações. 2ª ed. Brasília: OPAS/Ministério da Saúde; 2008. [https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/indicadores_basicos_saude_brasil_2ed.pdf Acesso em: 8 out 2025]</ref> A informática em saúde refere-se à aplicação das tecnologias da informação e comunicação para o registro, armazenamento, análise e disseminação de dados de interesse sanitário. Essa área engloba sistemas computacionais, bancos de dados e redes digitais que permitem o monitoramento de indicadores e o suporte às decisões clínicas e de gestão.<ref name="Mantas2016">Mantas J. Biomedical and Health Informatics Education – the IMIA Years. Yearbook of Medical Informatics. 2016;S92–S102. doi:10.15265/IY-2016-032. PMID:27488405. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27488405/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> O componente curricular Informação e Informática em Saúde aborda os fundamentos conceituais e metodológicos da produção e uso de informações em saúde, bem como os princípios de qualidade dos dados e ética da informação. Inclui o estudo de sistemas nacionais de informação em saúde (SIM, SINASC, SINAN, SIH/SUS, SIA/SUS, CNES, SIOPS) e discute o papel das tecnologias digitais no planejamento, vigilância e avaliação das ações do SUS.<ref name="MSUFG2015">Ministério da Saúde; Universidade Federal de Goiás. Asis - Análise de Situação de Saúde. Brasília: Ministério da Saúde; 2015. v.1. [https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/asis_analise_situacao_saude_volume_1.pdf Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="IMIA2023">Bichel-Findlay J, Koch S, Mantas J, et al. Recommendations of the International Medical Informatics Association (IMIA) on Education in Biomedical and Health Informatics: Second Revision. Int J Med Inform. 2023;170:104908. doi:10.1016/j.ijmedinf.2022.104908. PMID:36502741. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36502741/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> Na perspectiva da informática em saúde, a utilidade desses indicadores depende da padronização conceitual, da interoperabilidade entre sistemas, da qualidade dos registros, da rastreabilidade das transformações analíticas e da proteção ética das informações. O uso de prontuários eletrônicos, bancos de dados, tabuladores, painéis interativos e rotinas automatizadas de análise amplia a capacidade de monitoramento e apoio à decisão no SUS, mas também exige governança da informação, documentação de metadados e avaliação contínua da completude, consistência e oportunidade dos dados.<ref name="Mantas2016" /> <ref name="IMIA2023" /> As informações populacionais utilizadas nos sistemas de saúde derivam das projeções e estimativas demográficas produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), fundamentais para o cálculo de indicadores epidemiológicos e de gestão.<ref name="IBGE">IBGE. Projeções e Estimativas da População. [https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao.html Acesso em: 8 out 2025]</ref><ref name="IBGE2022">IBGE. Censo Demográfico 2022: Resultados Preliminares. [https://censo2022.ibge.gov.br Acesso em: 8 out 2025]</ref> == Índice geral == {| class="wikitable" style="background-color:#eef6ff; border:1px solid #99bfe6; border-radius:6px; width:70%;" |- | '''📘 Conteúdo da página''' * [[#População Total|População Total]] * [[#Pirâmides Etárias|Pirâmides Etárias]] * [[#Taxa de Crescimento da População|Taxa de Crescimento da População]] * [[#Índice de Envelhecimento|Índice de Envelhecimento]] * [[#Proporção de Partos Cesáreos|Proporção de Partos Cesáreos]] * [[#Coeficiente de Mortalidade|Coeficiente de Mortalidade]] * [[#Consultas Médicas por Habitante|Consultas Médicas por Habitante]] * [[#Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas|Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas]] * [[#Leitos Hospitalares|Leitos Hospitalares]] * [[#Cobertura de Planos Privados de Saúde|Cobertura de Planos Privados de Saúde]] * [[#Gastos em Saúde|Gastos em Saúde]] * [[#Abastecimento por Água Potável|Abastecimento por Água Potável]] * [[#Diagrama de Controle|Diagrama de Controle]] * [[#Análise de Situação de Saúde|Análise de Situação de Saúde]] |} == População Total == === Definição === Número total de habitantes residentes em determinado território (município, estado, região ou país) em uma data de referência. Corresponde à soma das populações de ambos os sexos e de todas as idades residentes no espaço geográfico considerado. É a medida demográfica básica utilizada como denominador na maioria dos indicadores de saúde e como referência para o planejamento de políticas públicas.<ref name="RIPSA2008" /> No Brasil, os dados oficiais são produzidos pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), com base nos Censos Demográficos e nas estimativas populacionais intercensitárias.<ref name="IBGE" /> === Unidade de medida === * Habitantes. === Fontes de dados === As informações sobre população total são produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), órgão responsável pelas estatísticas demográficas do país. As principais bases utilizadas são: * Censos Demográficos – realizados a cada dez anos, constituem a fonte mais completa de contagem direta da população. * Contagens Populacionais – levantamentos realizados em anos intercensitários. * Estimativas e Projeções Populacionais – atualizadas anualmente, calculadas com base em nascimentos, óbitos e migrações. Os dados do IBGE são incorporados aos sistemas de informação do Sistema Único de Saúde (SUS), como o DATASUS (TABNET e TABWIN), que utilizam as estimativas populacionais para o cálculo de indicadores de saúde.<ref name="IBGE" />O Ministério da Saúde também integra essas informações às análises de situação de saúde (ASIS) e às políticas públicas de planejamento sanitário.<ref name="MSUFG2015" /> === Método de cálculo === A População Total é obtida por meio de dois procedimentos principais: # Contagem direta durante o Censo Demográfico, realizada pelo IBGE a cada dez anos, com visita a todos os domicílios do país. # Estimativas e projeções intercensitárias, calculadas a partir das informações de nascimentos, óbitos e migrações, utilizando métodos demográficos e modelos estatísticos de crescimento populacional. As projeções utilizam como base o último censo disponível e são atualizadas anualmente, garantindo a continuidade das séries históricas. Essas estimativas são aplicadas no cálculo de indicadores epidemiológicos, como taxas de mortalidade e incidência de doenças, e em análises de situação de saúde.<ref name="RIPSA2008" /><ref name="IBGE" /> === Exemplo (Censo 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Município !! Unidade Federativa !! População Total (habitantes) !! Densidade Demográfica (hab/km²) |- | '''Manaus''' || Amazonas (AM) || 2.063.689 || 181,01 |- | '''Piripiri''' || Piauí (PI) || 65.538 || 46,57 |- | '''Campinas''' || São Paulo (SP) || 1.139.047 || 1.433,54 |- | '''Tramandaí''' || Rio Grande do Sul (RS) || 54.387 || 380,65 |- | '''Novo Gama''' || Goiás (GO) || 103.804 || 539,84 |} Esses valores evidenciam diferenças regionais significativas: * '''Campinas (SP)''' possui alta densidade demográfica, reflexo de urbanização consolidada. * '''Piripiri (PI)''' apresenta dispersão populacional e menor concentração territorial. * '''Novo Gama (GO)''' tem área reduzida e densidade elevada. * '''Manaus (AM)''' combina grande população absoluta e densidade moderada devido à extensa área municipal. === Interpretação === A População Total expressa o tamanho e a distribuição dos habitantes em um território, servindo como referência para a análise de condições de vida, cobertura de serviços e necessidades em saúde. A variação desse indicador ao longo do tempo reflete o ritmo de crescimento demográfico e o impacto de fatores como natalidade, mortalidade e migração. A análise da população total permite identificar desigualdades regionais, áreas de crescimento acelerado e locais em declínio populacional. Essas informações orientam a distribuição de recursos, o planejamento da atenção básica e a alocação de infraestrutura em saúde. O Brasil apresenta um processo avançado de transição demográfica, caracterizado pela redução da fecundidade, aumento da expectativa de vida e envelhecimento populacional. Essas transformações alteram o perfil epidemiológico e exigem ajustes nas políticas públicas, com ênfase crescente nas doenças crônicas e no cuidado de longo prazo.<ref name="Brazil2017">Carvalho JAM; Garcia RA. O envelhecimento da população brasileira: um enfoque demográfico. Cad Saúde Pública. 2003;19(3):725-733. doi:10.1590/S0102-311X2003000300005. PMID:12806475. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12806475/ Acesso em: 9 out 2025]</ref> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === A População Total é utilizada como base para a maioria dos indicadores demográficos e epidemiológicos. Serve como denominador no cálculo de taxas e proporções, como mortalidade, natalidade, incidência e prevalência de doenças. Também é essencial para o planejamento e a avaliação de políticas públicas de saúde, educação e saneamento. Em análises de situação de saúde (ASIS), o tamanho populacional é utilizado para identificar áreas prioritárias, estimar coberturas de programas e dimensionar a oferta de serviços. Os gestores utilizam essas informações para planejar a rede assistencial, distribuir equipes e recursos, e avaliar desigualdades regionais. Além disso, a População Total é usada em projeções demográficas e em estudos de impacto de políticas públicas sobre o perfil populacional e o sistema de saúde.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Rio2018">Pereira MG. Epidemiologia: teoria e prática. 19ª reimpressão. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan; 2018.</ref> === Interface com a Informática em Saúde === A incorporação desse indicador à informática em saúde depende da integração entre bases demográficas e sistemas assistenciais, de vigilância e financeiros do SUS. Em painéis e sistemas de apoio à decisão, o denominador populacional precisa estar versionado por ano e território, para que taxas calculadas em bases como SIM, SINAN, SIH/SUS ou SIA/SUS permaneçam comparáveis, reproduzíveis e auditáveis.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação da População Total é a defasagem temporal dos censos demográficos, realizados a cada dez anos, o que pode gerar estimativas desatualizadas em períodos intercensitários. As projeções populacionais dependem de modelos estatísticos baseados em taxas de natalidade, mortalidade e migração, sujeitos a incertezas. Pode ocorrer subenumeração de pessoas, especialmente em áreas rurais, periferias urbanas e comunidades de difícil acesso. Revisões metodológicas do IBGE também podem alterar séries históricas e comprometer comparações entre diferentes períodos. Em municípios pequenos, pequenas variações absolutas podem gerar grandes diferenças percentuais, exigindo cautela na interpretação de tendências.<ref name="IBGE2016">Brito LPG; Cavenaghi S; Jannuzzi PM. Estimativas e projeções populacionais para pequenos domínios: uma avaliação da precisão para municípios do Rio de Janeiro em 2000 e 2007. Revista Brasileira de Estudos de População. 2010;27(1):35–57. doi:10.1590/S0102-30982010000100004. [https://www.scielo.br/j/rbepop/a/wBzsmm8CvHKpdWpsCZKK7Nd/ Acesso em: 9 out 2025]</ref> <ref name="RIPSA2008" /> === Periodicidade === Os Censos Demográficos realizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) têm periodicidade decenal, ou seja, são aplicados a cada dez anos. Entre um censo e outro, o IBGE publica estimativas intercensitárias anuais que atualizam as informações populacionais e permitem a manutenção das séries históricas. Essas estimativas são amplamente utilizadas nos sistemas de informação em saúde para o cálculo de indicadores e o planejamento de ações, garantindo a continuidade das análises mesmo fora dos anos censitários.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === As informações sobre população total têm cobertura nacional e estão disponíveis para diferentes níveis geográficos. Os dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) permitem desagregações por: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Setores censitários e áreas urbanas ou rurais Essa abrangência possibilita comparações entre diferentes escalas territoriais e o monitoramento de desigualdades regionais na distribuição da população.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A População Total pode ser analisada segundo diferentes variáveis demográficas e territoriais, permitindo identificar padrões e desigualdades populacionais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (crianças, adultos, idosos) * Situação de domicílio (urbano, rural) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios) * Grupos populacionais específicos (indígenas, quilombolas, ribeirinhos e outros) Essas categorias possibilitam análises comparativas e subsidiar o planejamento em saúde e a formulação de políticas públicas voltadas a diferentes perfis populacionais.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Razão de sexo == === Definição === A '''razão de sexo''' é um indicador demográfico da dimensão '''População'''. Na matriz de indicadores básicos, corresponde a '''DEM.1.02 – Razão de sexo'''.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |pagina=7 }}</ref> === Descrição === Esse indicador expressa a relação entre os contingentes populacionais masculino e feminino em uma população, em determinado lugar e período.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |pagina=7 }}</ref> === Fórmula geral === Uma forma usual de apresentação da razão de sexo é: <math> \text{Razão de sexo} = \frac{\text{população masculina}}{\text{população feminina}} \times 100 </math> O resultado indica o número de homens para cada 100 mulheres. === Interpretação === De modo geral: * valor maior que 100: maior número de homens que de mulheres; * valor igual a 100: equilíbrio numérico entre os sexos; * valor menor que 100: maior número de mulheres que de homens. === Contexto no sistema de indicadores === Indicadores de saúde são medidas-síntese que reúnem informação relevante sobre atributos e dimensões do estado de saúde da população e do desempenho do sistema de saúde. Sua construção requer conceitos operacionais definidos e procedimentos padronizados de cálculo, de modo a garantir comparabilidade e interpretação adequada.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |paginas=25-27 }}</ref> === Utilidade === Esse indicador pode ser utilizado para: * descrever a estrutura demográfica da população; * apoiar análises por sexo; * contextualizar outros indicadores populacionais e de saúde; * comparar territórios e períodos, considerando a fonte e o método de cálculo.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |paginas=25-27 }}</ref> === Cuidados de interpretação === A interpretação requer atenção à qualidade dos dados, à padronização conceitual e à comparabilidade entre fontes, períodos e territórios. Entre os atributos relevantes estão validade, confiabilidade, mensurabilidade, relevância, integridade, completude e consistência interna.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |paginas=25-27 }}</ref> === Distinções conceituais === A expressão '''razão de sexo''' pode assumir significados distintos conforme a população analisada. * Na demografia geral, refere-se à relação entre homens e mulheres na população total. * Na literatura sobre nascimentos, pode referir-se à '''razão de sexo ao nascer''' (''secondary sex ratio''), definida como a razão entre nascidos vivos do sexo masculino e feminino.<ref>{{Citar periódico |sobrenome=Axarloglou |nome=Evangelos |coautores=Efthymia Delilampou; Paschalis Theotokis; Konstantinos Efthymiadis; Sofia Gargani; Maria Eleni Manthou; Soultana Meditskou; Dimosthenis Miliaras; Iasonas Dermitzakis |titulo=Secondary Sex Ratio in the Face of Global Challenges: Beyond the Headlines |jornal=International Journal of Environmental Research and Public Health |ano=2025 |volume=22 |numero=11 |pagina=1621 |doi=10.3390/ijerph22111621 |pmid=41302567 |pmc=PMC12652961 }}</ref> * Em estudos populacionais e comparativos, também se utiliza o conceito de '''adult sex ratio (ASR)''', definido como a proporção de homens na população adulta. Variações nesse indicador podem influenciar comportamentos sociais, competição, formação de pares e dinâmicas populacionais.<ref>{{Citar periódico |sobrenome=Schacht |nome=Ryan |coautores=Steven R. Beissinger; Claus Wedekind; Michael D. Jennions; Benjamin Geffroy; András Liker; Peter M. Kappeler; Franz J. Weissing; Karen L. Kramer; Therese Hesketh; Jérôme Boissier; Caroline Uggla; Mike Hollingshaus; Tamás Székely |titulo=Adult sex ratios: causes of variation and implications for animal and human societies |jornal=Communications Biology |ano=2022 |volume=5 |pagina=1273 |doi=10.1038/s42003-022-04223-w |pmid=36402823 |pmc=PMC9675760 }}</ref> Estudos empíricos também indicam que a razão de sexo ao nascer pode variar conforme condições ambientais, fisiológicas e sociais. Em atletas de elite, por exemplo, foram observadas diferenças na razão de sexo da prole entre modalidades esportivas, com maior probabilidade de filhas em atletas de endurance.<ref>{{Citar periódico |sobrenome=Favier |nome=François B. |coautores=François D. Desgorces; Grégoire Bosselut; Thierry Launay; Grégoire P. Millet; Florian Alexis Britto |titulo=Effects of sport disciplines on offspring sex ratio in elite athletes: an observational study |jornal=Scientific Reports |ano=2025 |volume=15 |numero=1 |pagina=21677 |doi=10.1038/s41598-025-05445-8 |pmid=40595831 |pmc=PMC12217473 }}</ref> === Fonte de informação === A produção desse indicador depende de fontes populacionais oficiais e de projeções demográficas, utilizadas para descrever a composição da população segundo sexo e outras características básicas.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |paginas=903-917 }}</ref> === Ver também === * [[População residente]] * [[Razão de sexo ao nascer]] * [[Taxa de crescimento anual da população]] * [[Índice de envelhecimento]] * [[Razão de dependência]] === Referências === {{Referências}} == Pirâmides Etárias == === Definição === A Pirâmide Etária é uma representação gráfica da estrutura populacional de uma localidade, distribuída por sexo e grupos de idade. É construída em formato de barras horizontais, em que um lado representa a população masculina e o outro, a feminina, permitindo visualizar a composição etária e o equilíbrio entre os sexos. A forma da pirâmide reflete o estágio do processo de transição demográfica: * bases largas indicam populações jovens, com altas taxas de natalidade; * bases estreitas e topos alargados indicam populações envelhecidas, com baixa fecundidade e aumento da longevidade. Esse tipo de gráfico é amplamente utilizado em análises de situação de saúde, pois permite identificar tendências de envelhecimento, fecundidade, mortalidade e transição epidemiológica ao longo do tempo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Finalidade === A Pirâmide Etária tem como finalidade demonstrar a distribuição da população segundo idade e sexo, permitindo compreender a estrutura etária e as transformações demográficas de um território ao longo do tempo. Essa visualização facilita a identificação de tendências de crescimento, envelhecimento e variações nos padrões de fecundidade e mortalidade. A partir da forma da pirâmide, é possível inferir o estágio da transição demográfica e planejar ações de saúde voltadas a diferentes faixas etárias. Por exemplo, pirâmides com base larga indicam maior necessidade de serviços materno-infantis, enquanto pirâmides com topo alargado evidenciam a demanda crescente por atenção à saúde do idoso e doenças crônicas não transmissíveis.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Fontes de dados === As informações utilizadas na construção das pirâmides etárias são provenientes de levantamentos demográficos que registram a população por idade e sexo. As principais fontes de dados no Brasil são: * Censos Demográficos – realizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a cada dez anos. * Estimativas e Projeções Populacionais – publicadas anualmente pelo IBGE, baseadas em métodos demográficos que consideram natalidade, mortalidade e migração. * Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) – fornece estimativas anuais complementares sobre a estrutura etária. * DATASUS/RIPSA – oferece indicadores derivados da estrutura etária da população, como índices de envelhecimento e razões de dependência. Essas bases permitem análises temporais e espaciais da composição etária e subsidiar estudos sobre transição demográfica e epidemiológica.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Construção gráfica === A Pirâmide Etária é construída em um gráfico de barras horizontais que apresenta a distribuição da população segundo sexo e grupos de idade. A estrutura do gráfico segue as seguintes convenções: * O eixo vertical (y) representa os grupos etários, geralmente em intervalos de cinco anos (0–4, 5–9, 10–14, etc.). * O eixo horizontal (x) mostra a população absoluta ou percentual de cada grupo etário. * O lado esquerdo representa a população masculina e o lado direito, a feminina. A pirâmide pode ser elaborada a partir de números absolutos ou relativos. A representação em percentuais é útil para comparar diferentes localidades ou períodos, pois elimina o efeito do tamanho total da população. Softwares estatísticos e planilhas eletrônicas permitem gerar automaticamente esse tipo de gráfico a partir das tabelas populacionais do IBGE.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Exemplo visual === A figura a seguir ilustra a pirâmide etária da população brasileira com base nos dados do Censo Demográfico de 2022. [https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao/22827-censo-demografico-2022.html Ver gráfico no site do IBGE] A pirâmide mostra uma base mais estreita e um topo progressivamente mais alargado em comparação aos censos anteriores, refletindo o envelhecimento da população brasileira e a redução das taxas de fecundidade. Essas transformações indicam a transição demográfica em curso no país, com impactos diretos sobre o perfil de morbimortalidade e a demanda por serviços de saúde.<ref name="IBGE" /> <ref name="Brazil2017" /> === Interpretação === A forma da pirâmide etária revela o estágio demográfico e o comportamento populacional de uma localidade. A análise do formato permite inferir tendências de fecundidade, mortalidade, migração e envelhecimento. * Base larga e topo estreito – indica população jovem, com altas taxas de natalidade e mortalidade. * Base e topo equilibrados – representa população em transição, com redução da fecundidade e aumento da expectativa de vida. * Base estreita e topo alargado – caracteriza população envelhecida, com baixa fecundidade e maior longevidade. Diferenças entre os lados masculino e feminino podem indicar desigualdades na mortalidade ou fluxos migratórios seletivos por sexo. A pirâmide também auxilia na compreensão da demanda por serviços de saúde: populações jovens exigem maior cobertura materno-infantil, enquanto populações envelhecidas demandam ampliação da atenção às doenças crônicas e aos cuidados de longa duração.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === A pirâmide etária é utilizada em análises demográficas e epidemiológicas para compreender a estrutura e a dinâmica da população. Entre os principais usos estão: * Avaliar o processo de envelhecimento populacional e suas implicações para o sistema de saúde. * Planejar a oferta de serviços, como atenção materno-infantil, pediatria, geriatria e reabilitação. * Subsidiar políticas de previdência social, educação e trabalho, de acordo com a composição etária. * Analisar o impacto de políticas demográficas e sanitárias ao longo do tempo. * Comparar estruturas populacionais entre regiões e períodos censitários. A pirâmide também é utilizada como ferramenta de comunicação visual em relatórios de análise de situação de saúde (ASIS), facilitando a interpretação de dados populacionais por gestores e profissionais.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, as pirâmides etárias são frequentemente geradas por ferramentas de visualização, bancos analíticos e rotinas automatizadas de tabulação. Sua utilidade aumenta quando os dados podem ser filtrados por território, sexo, faixa etária e período, apoiando dashboards e relatórios interativos para gestão, vigilância e planejamento da rede de serviços.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação das pirâmides etárias é a dependência de dados censitários, que são atualizados apenas a cada dez anos. Entre um censo e outro, as projeções populacionais podem apresentar imprecisões, especialmente em municípios pequenos ou com forte migração. Erros de declaração de idade ou de sexo durante a coleta censitária podem distorcer a forma do gráfico e gerar interpretações equivocadas. Além disso, a pirâmide etária não considera fatores qualitativos, como migração interna, condições socioeconômicas ou causas específicas de mortalidade. Em locais com baixa cobertura de registros vitais ou forte mobilidade populacional, é necessário interpretar o formato da pirâmide com cautela, complementando a análise com outras fontes de dados.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Periodicidade === A principal fonte de dados para a construção das pirâmides etárias é o Censo Demográfico, realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a cada dez anos. Entre os censos, as estimativas e projeções populacionais são atualizadas anualmente, permitindo acompanhar as tendências etárias de forma contínua. Essas atualizações anuais permitem análises de situação de saúde, pois possibilitam estimar mudanças no perfil etário da população mesmo fora dos anos censitários.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === As informações necessárias para a elaboração das pirâmides etárias possuem cobertura nacional e estão disponíveis para diversos níveis territoriais. O Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) disponibiliza dados desagregados por: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Setores censitários, áreas urbanas e rurais Essa abrangência permite análises comparativas entre localidades e períodos censitários, possibilitando identificar padrões de envelhecimento e desigualdades demográficas regionais.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> == Taxa de Crescimento da População == === Definição === A Taxa de Crescimento da População expressa a variação percentual média anual do total de habitantes de um território em determinado período. Representa o ritmo de crescimento ou redução populacional, refletindo o balanço entre nascimentos, óbitos e migrações. Esse indicador permite avaliar a dinâmica populacional e compreender os fatores que influenciam o aumento ou a diminuição da população ao longo do tempo. Taxas positivas indicam crescimento, enquanto valores negativos refletem redução populacional, associada a baixa fecundidade, envelhecimento ou emigração.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Unidade de medida === Percentual (%), geralmente expresso como taxa média anual de crescimento da população em determinado período. A unidade percentual permite comparar o ritmo de crescimento entre diferentes regiões ou intervalos de tempo, independentemente do tamanho absoluto da população.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Fontes de dados === As informações utilizadas no cálculo da taxa de crescimento da população são produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). As principais fontes são: * Censos Demográficos – realizados a cada dez anos e que fornecem a contagem direta da população. * Contagens Populacionais – levantamentos intercensitários que atualizam parcialmente os dados. * Estimativas e Projeções Populacionais – publicadas anualmente, baseadas em modelos demográficos que consideram nascimentos, óbitos e migrações. Essas informações são utilizadas para calcular a variação populacional entre dois períodos e estão disponíveis por município, unidade da federação e para o total do país.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === A taxa de crescimento da população é calculada pela variação percentual média anual do número de habitantes entre dois períodos. A fórmula geral é: <math>r = \left[\left(\frac{P_n}{P_0}\right)^{\frac{1}{t}} - 1\right] \times 100</math> onde: r = taxa média anual de crescimento populacional (%) P₀ = população no início do período Pₙ = população no final do período t = número de anos entre as duas observações O resultado indica o ritmo médio de crescimento da população por ano. Taxas positivas representam aumento populacional, enquanto taxas negativas indicam redução. O cálculo pode ser aplicado para o Brasil, regiões, estados ou municípios, desde que as populações inicial e final sejam provenientes da mesma fonte de dados. Dica: o cálculo pode ser realizado em planilhas eletrônicas (como o Excel) utilizando a seguinte fórmula: `=(((Pn/P0)^(1/t))-1)*100` Por exemplo, se a população passou de 100.000 para 120.000 habitantes em 10 anos, o resultado será uma taxa média anual de 1,84%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Exemplo (Censo 2010–2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Município !! Unidade Federativa !! População 2010 !! População 2022 !! Taxa média anual de crescimento (%) !! Densidade demográfica 2022 (hab/km²) |- | '''Manaus''' || Amazonas (AM) || 1.802.014 || 2.063.689 || 1,13 || 181,01 |- | '''Piripiri''' || Piauí (PI) || 61.834 || 65.538 || 0,48 || 46,57 |- | '''Campinas''' || São Paulo (SP) || 1.080.113 || 1.139.047 || 0,45 || 1.433,54 |- | '''Tramandaí''' || Rio Grande do Sul (RS) || 41.297 || 54.387 || 2,22 || 380,65 |- | '''Novo Gama''' || Goiás (GO) || 95.018 || 103.804 || 0,75 || 539,84 |} Esses dados evidenciam o ritmo de crescimento e a concentração territorial da população: * '''Tramandaí (RS)''' apresentou o crescimento mais elevado, com densidade relativamente alta. * '''Manaus (AM)''' manteve crescimento consistente e densidade moderada. * '''Campinas (SP)''' mostrou ritmo estável, com densidade elevada típica de centros urbanos consolidados. * '''Piripiri (PI)''' e '''Novo Gama (GO)''' exibiram variações moderadas de crescimento e densidade. === Interpretação === A Taxa de Crescimento da População reflete o equilíbrio entre natalidade, mortalidade e migração em um território ao longo do tempo. Valores positivos indicam aumento populacional, enquanto valores negativos representam redução do número de habitantes. Taxas elevadas podem estar associadas à expansão urbana, à migração de pessoas em busca de oportunidades de trabalho ou a altos índices de fecundidade. Por outro lado, taxas baixas ou negativas podem indicar envelhecimento populacional, queda da fecundidade ou emigração. A análise da taxa de crescimento é importante para identificar o estágio da transição demográfica e compreender as demandas sociais e sanitárias de uma região. Crescimentos rápidos podem pressionar a infraestrutura urbana e os serviços de saúde, enquanto o crescimento reduzido exige adaptação das políticas públicas às populações envelhecidas.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="Brazil2017" /> === Usos principais === A Taxa de Crescimento da População é utilizada para avaliar o ritmo de expansão ou declínio populacional e suas implicações sociais e sanitárias. Entre os principais usos estão: * Monitorar o crescimento urbano e as mudanças na distribuição da população. * Planejar políticas públicas de saúde, educação, habitação e saneamento. * Estimar a demanda futura por serviços e infraestrutura. * Analisar processos migratórios e transição demográfica. * Subsidiar projeções populacionais e estudos sobre envelhecimento. Em saúde pública, o indicador auxilia na estimativa de necessidades de atenção, na definição de metas e na interpretação de taxas derivadas (como mortalidade e incidência), garantindo que variações nos numeradores sejam avaliadas de forma proporcional ao tamanho populacional.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Do ponto de vista da informática em saúde, esse indicador depende de séries históricas consistentes, metadados claros sobre a fonte populacional e atualização automatizada dos denominadores. Ambientes analíticos integrados reduzem erros de cálculo e permitem recalcular indicadores derivados quando o IBGE revisa projeções, limites territoriais ou séries históricas.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === A taxa de crescimento depende diretamente da precisão das estimativas populacionais. Revisões metodológicas do IBGE, mudanças nos parâmetros de fecundidade e mortalidade ou erros de contagem podem afetar a comparabilidade entre períodos. Em municípios pequenos, pequenas variações absolutas podem gerar taxas percentuais elevadas, o que exige cautela na interpretação dos resultados. O indicador também não distingue as causas do crescimento, podendo mascarar variações decorrentes de fluxos migratórios ou mudanças demográficas específicas. Além disso, o intervalo decenal entre censos pode produzir defasagens nos dados, especialmente em áreas com crescimento acelerado ou de difícil acesso.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE2016" /> === Periodicidade === A principal fonte de dados para o cálculo da taxa de crescimento da população é o Censo Demográfico, realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a cada dez anos. Entre os censos, as estimativas intercensitárias são publicadas anualmente, possibilitando o acompanhamento contínuo das tendências populacionais. Essas estimativas anuais são usadas para manter atualizados os indicadores que dependem do tamanho da população, permitindo análises temporais consistentes e o planejamento de políticas públicas com base em dados recentes.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === A taxa de crescimento da população possui cobertura nacional e pode ser calculada para diferentes recortes territoriais, de acordo com a disponibilidade dos dados censitários e das estimativas do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos Essa ampla cobertura permite identificar diferenças regionais no ritmo de crescimento populacional e subsidiar o planejamento de políticas públicas específicas para áreas em expansão ou declínio demográfico.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise da taxa de crescimento da população pode ser realizada considerando diferentes variáveis demográficas e territoriais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (0–14, 15–64, 65 anos ou mais) * Situação do domicílio (urbano, rural) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios) * Grupos populacionais específicos (indígenas, quilombolas, ribeirinhos e outros) Essas categorias permitem identificar desigualdades regionais e sociais no crescimento populacional, além de subsidiar o planejamento e a alocação de recursos conforme as características demográficas de cada território.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Índice de Envelhecimento == === Definição === O Índice de Envelhecimento expressa a razão entre a população idosa (com 60 anos ou mais de idade) e a população jovem (com menos de 15 anos), multiplicada por 100. Indica o grau de envelhecimento de uma população, ou seja, quantas pessoas idosas existem para cada 100 jovens em determinado território e período. Esse indicador é utilizado para acompanhar a transição demográfica e medir o ritmo de envelhecimento populacional, permitindo avaliar as implicações sociais e de saúde associadas ao aumento da longevidade e à redução da fecundidade.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Unidade de medida === Índice (razão multiplicada por 100), representando o número de pessoas idosas (60 anos ou mais) para cada 100 jovens (menores de 15 anos) em determinado território. O valor do índice é expresso em unidades simples, sem símbolo específico, mas usualmente apresentado como número inteiro ou decimal com uma casa.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Fontes de dados === As informações necessárias para o cálculo do Índice de Envelhecimento são obtidas a partir das estatísticas demográficas produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). As principais fontes incluem: * Censos Demográficos – fornecem a contagem direta da população por idade e sexo, sendo a base primária para o cálculo do indicador. * Estimativas e Projeções Populacionais – publicadas anualmente, permitem atualizar o índice entre os censos. * Pesquisas domiciliares, como a PNAD Contínua – complementam as estimativas com informações recentes sobre a estrutura etária da população. Esses dados são amplamente utilizados por instituições de pesquisa, gestores públicos e organismos internacionais para monitorar o envelhecimento populacional e orientar políticas de saúde e previdência.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O Índice de Envelhecimento é calculado pela razão entre a população idosa (60 anos ou mais) e a população jovem (menores de 15 anos), multiplicada por 100. A fórmula é: <math>IE = \frac{P_{60+}}{P_{0-14}} \times 100</math> onde: IE = índice de envelhecimento P₆₀₊ = população com 60 anos ou mais P₀₋₁₄ = população de 0 a 14 anos O resultado indica o número de pessoas idosas para cada 100 jovens em determinado território. Valores altos expressam um grau mais avançado de envelhecimento populacional, enquanto valores baixos indicam população predominantemente jovem. Dica: o cálculo pode ser realizado em planilhas eletrônicas (como o Excel) utilizando a fórmula: `=(P60mais/P0a14)*100` Por exemplo, se um município possui 12.000 pessoas com 60 anos ou mais e 24.000 com menos de 15 anos, o índice de envelhecimento será de 50, indicando 50 idosos para cada 100 jovens.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Exemplo (Censo 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Município !! Unidade Federativa !! População 0–14 anos !! População 60 anos ou mais !! Índice de Envelhecimento (60+/0–14 × 100) |- | '''Manaus''' || Amazonas (AM) || 567.302 || 204.897 || 36,1 |- | '''Piripiri''' || Piauí (PI) || 14.726 || 11.302 || 76,8 |- | '''Campinas''' || São Paulo (SP) || 209.844 || 189.147 || 90,1 |- | '''Tramandaí''' || Rio Grande do Sul (RS) || 8.416 || 10.729 || 127,4 |- | '''Novo Gama''' || Goiás (GO) || 33.110 || 8.720 || 26,3 |} Os dados mostram contrastes importantes: * '''Tramandaí (RS)''' tem mais idosos do que jovens (índice superior a 100), característica de populações com forte envelhecimento. * '''Campinas (SP)''' apresenta índice próximo de 90, evidenciando transição etária avançada. * '''Piripiri (PI)''' mostra equilíbrio entre jovens e idosos. * '''Manaus (AM)''' e '''Novo Gama (GO)''' ainda têm perfil jovem, com menos de 40 idosos por 100 jovens. === Interpretação === O Índice de Envelhecimento indica o estágio de envelhecimento de uma população e permite comparar a proporção de idosos em relação aos jovens em diferentes territórios ou períodos. Valores mais altos (acima de 100) significam que há mais pessoas idosas do que jovens; valores intermediários (entre 50 e 100) indicam equilíbrio entre gerações; e valores baixos (inferiores a 50) caracterizam populações predominantemente jovens. O aumento progressivo desse índice reflete a transição demográfica, marcada pela queda da fecundidade e pelo aumento da expectativa de vida. Esse processo tem implicações diretas para o sistema de saúde, que passa a enfrentar maior demanda por ações voltadas às doenças crônicas, reabilitação, atenção domiciliar e políticas de cuidado de longo prazo. Em contrapartida, regiões com índice baixo apresentam desafios associados à saúde materno-infantil, à educação e ao emprego para jovens.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Brazil2017" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O Índice de Envelhecimento é utilizado para avaliar o grau e o ritmo do envelhecimento populacional e suas implicações sociais e sanitárias. Entre os principais usos estão: * Planejar políticas públicas voltadas à pessoa idosa, incluindo atenção primária, reabilitação e cuidados de longa duração. * Estimar a demanda futura por serviços de saúde, previdência e assistência social. * Monitorar a transição demográfica e o equilíbrio entre faixas etárias da população. * Identificar desigualdades regionais no envelhecimento populacional. * Subsidiar estudos de carga de doenças e de transição epidemiológica. Em análises de situação de saúde (ASIS), o indicador contribui para o diagnóstico das necessidades populacionais e para a priorização de estratégias voltadas à promoção do envelhecimento saudável.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, o índice pode ser incorporado a painéis de estratificação populacional e planejamento de linhas de cuidado. Quando integrado a bases assistenciais e territoriais, ajuda a identificar áreas com maior demanda potencial por acompanhamento de condições crônicas, reabilitação, cuidado domiciliar e monitoramento longitudinal da pessoa idosa.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A qualidade do Índice de Envelhecimento depende da precisão das estimativas populacionais por faixa etária. Erros de declaração de idade, subenumeração de idosos ou jovens e revisões metodológicas nas projeções demográficas podem comprometer a comparabilidade entre períodos. O indicador também pode ser influenciado por movimentos migratórios seletivos, como o êxodo de jovens ou a concentração de idosos em determinadas regiões. Além disso, mudanças nos critérios etários adotados para definir “idoso” podem dificultar comparações internacionais ou históricas. Em municípios pequenos, variações absolutas reduzidas podem gerar grandes oscilações relativas no índice, exigindo interpretação cautelosa e o uso de médias móveis ou períodos ampliados para análise.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Periodicidade === Os dados utilizados para o cálculo do Índice de Envelhecimento são atualizados periodicamente de acordo com as fontes demográficas disponíveis. O Censo Demográfico, realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a cada dez anos, é a principal fonte de referência. Entre os censos, o IBGE divulga estimativas e projeções populacionais anuais que permitem acompanhar a evolução do indicador. Essas atualizações são usadas para o monitoramento contínuo do envelhecimento populacional e para o planejamento de políticas de saúde e previdência baseadas em dados recentes.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === As informações utilizadas para o cálculo do Índice de Envelhecimento possuem cobertura nacional e podem ser desagregadas em diferentes níveis geográficos. Os dados disponibilizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) permitem a análise do indicador para: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Áreas urbanas e rurais Essa abrangência possibilita identificar desigualdades regionais no processo de envelhecimento populacional e orientar o planejamento de ações de saúde e assistência social de acordo com o perfil demográfico de cada território.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do Índice de Envelhecimento pode ser realizada considerando diferentes variáveis demográficas e territoriais. As principais categorias recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (60–69, 70–79, 80 anos ou mais) * Situação do domicílio (urbano, rural) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios) * Grupos populacionais específicos (indígenas, quilombolas, ribeirinhos, entre outros) Essas desagregações permitem identificar desigualdades no envelhecimento populacional e orientar políticas de saúde, previdência e proteção social adequadas às características de cada grupo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Proporção de Partos Cesáreos == === Definição === A Proporção de Partos Cesáreos corresponde à razão entre o número de partos realizados por cesariana e o total de partos ocorridos em determinado local e período, multiplicada por 100. O indicador expressa o percentual de nascimentos por via cirúrgica (cesariana) em relação ao total de nascimentos. Permite avaliar o perfil da assistência obstétrica e o acesso a práticas de parto no sistema de saúde, além de identificar possíveis excessos ou deficiências na utilização do procedimento. A análise desse indicador é essencial para compreender o modelo de atenção ao parto e monitorar a adequação às recomendações da Organização Mundial da Saúde (OMS), que considera aceitável uma proporção entre 10% e 15%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS">Ministério da Saúde. Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos – SINASC. [https://www.gov.br/saude/pt-br/composicao/svsa/sistemas-de-informacao/sinasc/ Acesso em: 9 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção de partos realizados por cesariana em relação ao total de partos ocorridos em determinado território e período. O valor é geralmente apresentado com uma casa decimal para facilitar a comparação entre diferentes regiões e anos.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo da Proporção de Partos Cesáreos são obtidas a partir dos registros do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC), do Ministério da Saúde. O SINASC reúne dados de nascimentos ocorridos em estabelecimentos de saúde e fora deles, incluindo informações sobre o tipo de parto. Fontes complementares incluem o Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS), que registra internações obstétricas, e dados administrativos de estabelecimentos privados. Esses sistemas são alimentados a partir da Declaração de Nascido Vivo (DNV), documento padronizado nacionalmente e obrigatório em todos os nascimentos, permitindo comparações temporais e regionais.<ref name="MS" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === A Proporção de Partos Cesáreos é calculada pela razão entre o número de partos realizados por cesariana e o total de partos ocorridos em determinado período e território, multiplicada por 100. A fórmula é: <math>PC = \frac{N_{ces}}{N_{total}} \times 100</math> onde: PC = proporção de partos cesáreos (%) N₍ces₎ = número de nascidos vivos de partos cesáreos N₍total₎ = número total de nascidos vivos (todas as vias de parto) O cálculo pode ser realizado por local de residência da mãe, local de ocorrência do parto ou tipo de estabelecimento (público ou privado). Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), a proporção pode ser calculada pela fórmula: `=(N_ces/N_total)*100` Por exemplo, se em um município ocorreram 3.000 partos, sendo 1.800 por cesariana, a proporção de partos cesáreos será 60%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Total de nascidos vivos !! Nascidos por cesariana !! Proporção de partos cesáreos (%) |- | '''Norte''' || 289.481 || 132.014 || 45,6 |- | '''Nordeste''' || 786.982 || 392.704 || 49,9 |- | '''Sudeste''' || 1.283.746 || 830.814 || 64,7 |- | '''Sul''' || 403.795 || 262.970 || 65,1 |- | '''Centro-Oeste''' || 259.826 || 157.425 || 60,6 |- | '''Brasil''' || 3.023.830 || 1.775.927 || 58,7 |} Os dados do SINASC (2022) indicam que: * As regiões '''Sudeste''' e '''Sul''' apresentam as maiores proporções de cesarianas, superando 60% dos partos. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' registram proporções menores, embora em crescimento. * O valor nacional (≈59%) está muito acima da recomendação da '''Organização Mundial da Saúde (OMS)''', que sugere entre 10% e 15% como faixa considerada adequada. === Interpretação === A Proporção de Partos Cesáreos indica a frequência relativa de partos realizados por cesariana em relação ao total de nascimentos. Valores elevados sugerem alta utilização do procedimento, podendo refletir práticas obstétricas intervencionistas, preferências maternas ou fatores institucionais e culturais. Já valores muito baixos podem indicar limitações no acesso a serviços obstétricos resolutivos ou deficiência na oferta de parto cirúrgico quando clinicamente necessário. De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS), proporções entre 10% e 15% são consideradas adequadas para garantir bons desfechos maternos e neonatais. Percentuais superiores a 30% costumam refletir excesso de intervenções médicas e aumento de riscos cirúrgicos para mãe e bebê, como infecções, complicações respiratórias e maior tempo de recuperação. No Brasil, a proporção nacional ultrapassa 55%, revelando desigualdades entre setores público e privado. Enquanto os serviços públicos apresentam proporções próximas a 40%, na rede privada o percentual ultrapassa 80%, evidenciando diferenças no modelo assistencial e na condução do parto.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Caesarean2015">World Health Organization. WHO Statement on Caesarean Section Rates. Geneva: WHO; 2015. [https://www.who.int/publications/i/item/WHO-RHR-15.02 Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="MS" /> === Usos principais === A Proporção de Partos Cesáreos é utilizada para avaliar a qualidade e o modelo da assistência obstétrica, além de subsidiar políticas públicas voltadas à saúde materna e neonatal. Entre os principais usos do indicador estão: * Monitorar a prática obstétrica e identificar padrões excessivos ou inadequados de cesarianas. * Avaliar o acesso das mulheres a diferentes modalidades de parto, incluindo parto normal e parto humanizado. * Comparar o desempenho de regiões, estados e tipos de estabelecimento (público e privado). * Acompanhar o cumprimento de metas e recomendações nacionais e internacionais relacionadas à atenção ao parto e nascimento. * Apoiar a formulação de estratégias de redução de cesarianas desnecessárias, como o incentivo ao parto normal e à qualificação das equipes de obstetrícia. Em análises de situação de saúde o indicador contribui para o diagnóstico da assistência perinatal e para a identificação de desigualdades regionais na atenção obstétrica.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Caesarean2015" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na perspectiva da informática em saúde, o monitoramento desse indicador depende da qualidade do registro no SINASC, da padronização dos campos obstétricos e da possibilidade de cruzamento com outras bases assistenciais. Painéis por estabelecimento, tipo de financiamento e perfil materno podem apoiar auditoria clínica, educação permanente e sistemas de apoio à decisão voltados à redução de cesarianas desnecessárias.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === A principal limitação do indicador é a dependência da qualidade das informações registradas no Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC). Erros de preenchimento da Declaração de Nascido Vivo (DNV) ou sub-registro de partos podem afetar a precisão dos resultados, especialmente em áreas com cobertura deficiente. O indicador não distingue cesarianas realizadas por indicação médica legítima daquelas feitas por conveniência da equipe, da instituição ou da gestante. Além disso, não permite avaliar diretamente os desfechos maternos e neonatais associados ao tipo de parto. Diferenças no perfil sociodemográfico das mulheres (como idade materna, escolaridade e acesso a planos de saúde) influenciam a proporção de cesarianas, devendo ser consideradas na análise comparativa entre regiões e setores de atenção.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS" /> <ref name="Caesarean2015" /> === Periodicidade === As informações do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC) são coletadas e consolidadas de forma contínua em todo o território nacional. O indicador pode ser calculado anualmente, uma vez que o banco de dados é atualizado e disponibilizado pelo Ministério da Saúde no início de cada ano subsequente ao de referência. A periodicidade anual permite o acompanhamento de tendências temporais e regionais na prática de cesarianas, possibilitando a avaliação de políticas públicas voltadas à atenção obstétrica e neonatal.<ref name="MS" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional, sendo calculado a partir dos registros do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC), que abrange todos os nascimentos ocorridos no país. Os dados podem ser desagregados por: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios * Tipo de estabelecimento (público ou privado) Essa abrangência possibilita comparações regionais e setoriais, identificando diferenças significativas na prática de cesarianas entre o sistema público e o setor privado, bem como entre áreas urbanas e rurais.<ref name="MS" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A Proporção de Partos Cesáreos pode ser analisada segundo diferentes características demográficas, sociais e institucionais, o que permite identificar desigualdades na prática obstétrica. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Idade materna (menores de 20 anos, 20–34 anos, 35 anos ou mais) * Escolaridade materna * Número de gestações anteriores * Local de ocorrência (estabelecimento público, privado ou misto) * Tipo de financiamento do parto (SUS ou não SUS) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios) * Situação de domicílio (urbano, rural) Essas categorias permitem identificar padrões de utilização de cesarianas e orientar ações específicas para reduzir intervenções desnecessárias, respeitando a autonomia da mulher e as boas práticas obstétricas.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS" /> <ref name="Caesarean2015" /> == Coeficiente de Mortalidade == === Definição === O Coeficiente de Mortalidade expressa a frequência de óbitos em uma população durante determinado período, em relação ao número de habitantes da mesma área e tempo de observação. Indica a probabilidade de morte em uma população geral, sem distinção de causas ou faixas etárias específicas. É um indicador básico de saúde que permite avaliar o nível geral de mortalidade e as condições de vida e saúde de uma população. O coeficiente pode ser calculado para a população total ou para grupos específicos (por idade, sexo, local de residência, entre outros), e serve de base para o cálculo de outros indicadores, como a esperança de vida ao nascer e as taxas de mortalidade específicas.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Unidade de medida === Taxa, expressa em número de óbitos por mil (‰) ou por cem mil (100.000) habitantes, dependendo da finalidade da análise. Quando se trata de mortalidade geral, utiliza-se habitualmente a base por mil habitantes; para causas específicas ou grupos populacionais restritos, é comum o uso da base por 100.000 habitantes. A unidade deve ser explicitada em todos os cálculos e comparações para garantir a consistência entre diferentes fontes e períodos.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSa">Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde e Ambiente (SVSA). Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/composicao/svsa/sistemas-de-informacao/sim Acesso em: 9 out 2025.</ref> === Fontes de dados === As informações utilizadas para o cálculo do Coeficiente de Mortalidade são obtidas no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde. O SIM reúne dados provenientes das Declarações de Óbito (DO), documento padronizado e de preenchimento obrigatório em todo o território nacional. Para o denominador, utiliza-se a população residente estimada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), disponível anualmente por meio das projeções populacionais. Fontes complementares: * DATASUS – fornece acesso público aos dados do SIM por meio das plataformas TABNET e TABWIN. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais intercensitárias utilizadas como denominador. Essas bases permitem análises temporais e territoriais, possibilitando a padronização dos coeficientes e comparações entre regiões e períodos distintos.<ref name="MSa" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O Coeficiente de Mortalidade é obtido pela razão entre o número total de óbitos registrados em determinado período e a população residente na mesma área e período, multiplicada por uma constante (1.000 ou 100.000). A fórmula geral é: <math>CM = \frac{N_{obitos}}{P} \times k</math> onde: CM = coeficiente de mortalidade N₍óbitos₎ = número total de óbitos ocorridos no período P = população residente no mesmo período k = constante (1.000 ou 100.000, conforme o tipo de análise) O resultado indica a frequência de óbitos em relação ao tamanho da população. Quando o interesse é avaliar a mortalidade geral, utiliza-se k = 1.000; para causas específicas ou faixas etárias restritas, recomenda-se k = 100.000. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_obitos/P)*1000` ou, para causas específicas: `=(N_obitos/P)*100000` Por exemplo, se em um município ocorreram 1.200 óbitos e a população estimada era de 200.000 habitantes, o coeficiente de mortalidade geral será 6,0 por mil habitantes.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSa" /> === Exemplo (Censo 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Óbitos totais (estimativa ajustada, 2022) !! População (Censo 2022) !! Coeficiente de Mortalidade (‰) |- | '''Norte''' || 105.710 || 18.906.962 || 5,6 |- | '''Nordeste''' || 388.500 || 54.644.582 || 7,1 |- | '''Sudeste''' || 757.900 || 84.847.187 || 8,9 |- | '''Sul''' || 248.900 || 29.933.315 || 8,3 |- | '''Centro-Oeste''' || 60.329 || 16.298.734 || 3,7 |- | '''Brasil''' || 1.561.339 || 203.062.512 || 7,7 |} Fontes: Ministério da Saúde – SIM/DATASUS (2022); IBGE – ''Censo Demográfico 2022'' e ''Sub-registros e Subnotificações de Nascimentos e Óbitos, 2022''. Os dados indicam que: * As regiões '''Sudeste''' e '''Sul''' apresentam os maiores coeficientes de mortalidade, refletindo envelhecimento populacional mais acentuado. * As regiões '''Norte''' e '''Centro-Oeste''' exibem valores menores, compatíveis com perfis etários mais jovens. * O coeficiente nacional ajustado foi de aproximadamente '''7,7 óbitos por mil habitantes''' em 2022. === Interpretação === O Coeficiente de Mortalidade reflete o nível geral de mortalidade de uma população, sintetizando as condições de vida, o perfil epidemiológico e o acesso aos serviços de saúde. Valores elevados indicam maior frequência de óbitos e podem estar associados a condições socioeconômicas desfavoráveis, menor acesso à atenção médica, envelhecimento populacional ou surtos de doenças. Valores baixos sugerem melhores condições de vida e saúde, com redução de doenças transmissíveis e melhoria no controle de causas evitáveis. É importante considerar que o coeficiente geral de mortalidade tende a aumentar em populações envelhecidas, mesmo em contextos de melhoria da saúde pública. Por isso, a interpretação deve levar em conta a estrutura etária da população e, quando necessário, utilizar taxas padronizadas por idade. Comparações entre localidades ou períodos devem ser feitas com cautela, considerando possíveis diferenças na cobertura dos registros de óbitos e na qualidade das informações do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM).<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="MSa" /> === Usos principais === O Coeficiente de Mortalidade é um dos indicadores demográficos mais utilizados para caracterizar as condições de saúde de uma população. Entre seus principais usos estão: * Avaliar o nível geral de mortalidade e as condições de vida de uma população. * Monitorar tendências temporais e espaciais da mortalidade. * Subsidiar o planejamento e a avaliação de políticas públicas de saúde. * Servir de base para o cálculo de outros indicadores, como a esperança de vida ao nascer e os coeficientes de mortalidade específicos por causa, idade ou sexo. * Identificar áreas e grupos populacionais com maior vulnerabilidade sanitária. * Apoiar análises comparativas entre regiões, períodos e contextos socioeconômicos distintos. O indicador também é amplamente utilizado em estudos epidemiológicos, análises de situação de saúde (ASIS) e avaliações de impacto de intervenções em saúde pública.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Esse indicador se relaciona diretamente à informática em saúde por depender de codificação padronizada das causas de morte, oportunidade de digitação e consistência das bases do SIM. Técnicas de qualificação do dado, linkage e análise automatizada de causas mal definidas ampliam a utilidade do indicador para vigilância, pesquisa e gestão.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === A principal limitação do Coeficiente de Mortalidade está relacionada à cobertura e à qualidade das informações do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). Sub-registro de óbitos, preenchimento incorreto de declarações de óbito e atrasos na notificação podem comprometer a precisão do indicador, especialmente em municípios de pequeno porte e áreas rurais. O indicador é sensível à estrutura etária da população: locais com maior proporção de idosos tendem a apresentar coeficientes mais altos, mesmo em contextos de boas condições de saúde. Por isso, comparações entre regiões e períodos devem considerar a necessidade de padronização por idade. Além disso, variações na definição de residência e ocorrência do óbito podem gerar discrepâncias nos resultados, devendo-se especificar o critério adotado em cada análise (por local de residência ou de ocorrência).<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSa" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === As informações do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) são coletadas de forma contínua e consolidadas anualmente pelo Ministério da Saúde. Dessa forma, o Coeficiente de Mortalidade pode ser calculado e divulgado com periodicidade anual, permitindo o acompanhamento das tendências de mortalidade em nível nacional, estadual e municipal. A publicação dos dados ocorre normalmente no ano subsequente ao de referência, após as etapas de consolidação e validação das declarações de óbito pelos estados e municípios.<ref name="MSa" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional, com informações disponíveis para todas as Unidades da Federação, regiões e municípios brasileiros. Os dados são obtidos a partir do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), que coleta registros de óbitos em todo o território nacional por meio das Declarações de Óbito (DO). As estimativas populacionais utilizadas como denominador são produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), o que permite a padronização dos coeficientes entre diferentes localidades. O Coeficiente de Mortalidade pode ser desagregado por: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos Essa ampla cobertura permite comparações inter-regionais e análises de desigualdades na mortalidade, apoiando o planejamento e a avaliação das políticas públicas de saúde.<ref name="MSa" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === O Coeficiente de Mortalidade pode ser analisado segundo diferentes variáveis demográficas, epidemiológicas e territoriais, o que permite identificar desigualdades e padrões regionais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (menores de 1 ano, 1–4, 5–14, 15–59, 60 anos ou mais) * Causa básica de morte (segundo a Classificação Internacional de Doenças – CID-10) * Local de residência ou ocorrência (município, estado, região) * Situação de domicílio (urbano, rural) * Escolaridade e ocupação do falecido * Ano do óbito (para análise de tendência temporal) Essas desagregações permitem identificar grupos populacionais mais vulneráveis, avaliar desigualdades socioespaciais e subsidiar ações de vigilância e promoção da saúde.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSa" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Consultas Médicas por Habitante == === Definição === O indicador Consultas Médicas por Habitante expressa o número médio de atendimentos médicos realizados em um determinado território e período, em relação à população residente. Corresponde à razão entre o total de consultas médicas registradas nos serviços de saúde e o número total de habitantes da área analisada. Esse indicador mede o nível de utilização dos serviços médicos e reflete, de forma indireta, o acesso da população à atenção ambulatorial. Também é utilizado para avaliar a capacidade de oferta dos serviços de saúde, a cobertura da atenção básica e a equidade no uso dos recursos disponíveis.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Unidade de medida === Número médio de consultas médicas por habitante, expresso em valores absolutos (consultas/habitante/ano). O resultado é obtido como um valor decimal e indica a quantidade média anual de consultas médicas realizadas por pessoa residente em determinado território. Exemplo de interpretação: um valor de 2,5 consultas por habitante significa que, em média, cada morador realizou duas a três consultas médicas ao longo do ano.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb">Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Informação e Saúde Digital (SEIDIGI). Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS). Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/composicao/seidigi/datasus/sistemas-de-informacao/sia-sus Acesso em: 9 out 2025.</ref> === Fontes de dados === As informações para o cálculo do indicador Consultas Médicas por Habitante são obtidas a partir dos registros do Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS), do Ministério da Saúde. Esse sistema consolida dados de atendimentos médicos realizados na rede pública, incluindo unidades básicas de saúde, policlínicas, ambulatórios especializados e hospitais com atendimento ambulatorial. Fontes complementares: * e-SUS Atenção Básica (e-SUS AB) – sistema utilizado para o registro das consultas médicas realizadas na atenção primária. * Sistema de Informação da Atenção Básica (SIAB) – utilizado até a implantação do e-SUS AB, ainda disponível em séries históricas. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais utilizadas como denominador no cálculo do indicador. Essas bases permitem a análise da oferta e utilização de serviços médicos e possibilitam comparações entre regiões, períodos e níveis de atenção à saúde.<ref name="MSb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número total de consultas médicas realizadas em determinado território e período e a população residente na mesma área e período. A fórmula é: <math>CMH = \frac{N_{consultas}}{P}</math> onde: CMH = consultas médicas por habitante N₍consultas₎ = número total de consultas médicas realizadas P = população residente no mesmo período O resultado indica o número médio de consultas médicas realizadas por habitante em um ano. Recomenda-se calcular o indicador separadamente para o total de consultas do Sistema Único de Saúde (SUS) e, quando possível, incluir estimativas da rede privada para uma visão mais abrangente do acesso aos serviços médicos. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=N_consultas/P` Por exemplo, se em um município foram registradas 500.000 consultas médicas e a população estimada era de 250.000 habitantes, o resultado será 2,0 consultas médicas por habitante no período.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Consultas médicas registradas (SIA/SUS, 2022) !! População (Censo 2022) !! Consultas por habitante |- | '''Norte''' || 47.800.000 || 18.906.962 || 2,53 |- | '''Nordeste''' || 137.600.000 || 54.644.582 || 2,52 |- | '''Sudeste''' || 317.000.000 || 84.847.187 || 3,74 |- | '''Sul''' || 118.500.000 || 29.933.315 || 3,96 |- | '''Centro-Oeste''' || 55.300.000 || 16.298.734 || 3,39 |- | '''Brasil''' || 676.200.000 || 203.062.512 || 3,33 |} Fontes: Ministério da Saúde – SIA/SUS/DATASUS (2022); IBGE – *Censo Demográfico 2022*. Os dados mostram que: * As regiões '''Sul''' e '''Sudeste''' apresentam as maiores médias de consultas médicas por habitante, refletindo maior cobertura e disponibilidade de serviços de saúde. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' mantêm níveis mais baixos, o que pode indicar desigualdades de acesso ou menor oferta de serviços. * O valor médio nacional em 2022 foi de aproximadamente '''3,3 consultas médicas por habitante'''. === Interpretação === O indicador Consultas Médicas por Habitante expressa o nível médio de utilização dos serviços médicos por parte da população. Valores mais altos indicam maior número de consultas realizadas, o que pode refletir maior acesso aos serviços de saúde ou, em alguns casos, utilização excessiva de atendimentos. Valores baixos podem sugerir barreiras de acesso, insuficiência de oferta de profissionais ou sub-registro de consultas. A Organização Mundial da Saúde (OMS) e estudos internacionais indicam que uma média de 2 a 4 consultas médicas por habitante por ano é considerada adequada para países com sistemas universais de saúde. Entretanto, a interpretação do indicador deve considerar fatores como: * estrutura etária da população (idosos tendem a utilizar mais os serviços de saúde); * cobertura da atenção básica e disponibilidade de médicos; * perfil epidemiológico e prevalência de doenças crônicas; * participação do setor privado, que pode não estar completamente registrada nos sistemas públicos de informação. A análise conjunta com outros indicadores, como cobertura da Estratégia Saúde da Família e internações por condições sensíveis à atenção primária, permite uma compreensão mais precisa do acesso e da resolutividade da rede de serviços.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O indicador Consultas Médicas por Habitante é utilizado para avaliar o acesso e a utilização dos serviços de saúde pela população. Entre os principais usos estão: * Monitorar a disponibilidade e o uso dos serviços médicos ambulatoriais. * Avaliar o desempenho da rede assistencial e o alcance das políticas de atenção primária. * Estimar a necessidade de recursos humanos e de infraestrutura em saúde. * Identificar desigualdades regionais e populacionais no acesso aos serviços médicos. * Apoiar o planejamento e a avaliação das ações do Sistema Único de Saúde (SUS). * Comparar a utilização de serviços entre setores público e privado, quando as informações estiverem disponíveis. O indicador também contribui para estudos sobre eficiência dos sistemas de saúde, alocação de recursos e impacto de políticas de ampliação do acesso à atenção primária.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="MSb" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, o acompanhamento desse indicador exige consolidação de registros ambulatoriais, identificação adequada do estabelecimento e padronização dos procedimentos informados. A integração entre SIA/SUS, e-SUS APS, sistemas locais e ferramentas de regulação melhora a leitura do acesso, reduz duplicidades analíticas e permite monitorar a produção com maior granularidade.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação do indicador Consultas Médicas por Habitante está relacionada à cobertura das fontes de dados. O Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS) registra apenas as consultas realizadas na rede pública, não incluindo o volume de atendimentos ocorridos em serviços privados e planos de saúde, o que pode subestimar o número total de consultas. Outras limitações incluem: * Sub-registro ou inconsistências no preenchimento das Autorizações de Procedimentos Ambulatoriais (APAC) e Boletins de Produção Ambulatorial (BPA). * Diferenças nas formas de registro entre os sistemas SIA/SUS, e-SUS AB e SIAB, dificultando comparações entre anos e regiões. * Ausência de distinção entre consultas iniciais e de retorno, o que pode superestimar o volume real de atendimento individual. * Influência de fatores contextuais, como disponibilidade de médicos, perfil etário da população e prevalência de doenças crônicas, que impactam o número médio de consultas. Essas limitações devem ser consideradas ao interpretar o indicador e em comparações entre regiões e períodos.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados do Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS) são coletados e atualizados de forma contínua em todo o território nacional. O indicador pode ser calculado mensal, trimestral ou anualmente, de acordo com a necessidade de análise e a disponibilidade dos dados populacionais utilizados como denominador. Na prática, a periodicidade anual é a mais utilizada, pois permite comparações entre regiões e anos, além de reduzir oscilações sazonais na produção de atendimentos. Os dados são disponibilizados pelo Ministério da Saúde por meio do DATASUS, geralmente no ano subsequente ao de referência.<ref name="MSb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador Consultas Médicas por Habitante possui cobertura nacional, com informações disponíveis para todos os entes federativos que alimentam regularmente o Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS). As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Tipo de estabelecimento de saúde (atenção básica, especializada, hospitalar) Os dados do SIA/SUS abrangem todos os atendimentos realizados na rede pública de saúde, enquanto as informações sobre o setor privado ainda são limitadas. Essa cobertura permite análises comparativas entre regiões e o acompanhamento de desigualdades no acesso e na utilização dos serviços médicos.<ref name="MSb" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do indicador Consultas Médicas por Habitante pode ser feita segundo diferentes dimensões demográficas, sociais e institucionais, permitindo identificar desigualdades no acesso e na utilização dos serviços de saúde. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (crianças, adultos, idosos) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, zonas urbana e rural) * Tipo de estabelecimento (atenção básica, especializada, hospitalar) * Tipo de financiamento (SUS e não SUS, quando disponível) * Escolaridade e condição socioeconômica da população atendida * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem avaliar a equidade no acesso às consultas médicas, identificar grupos populacionais com menor utilização dos serviços e apoiar o planejamento de políticas voltadas à ampliação da cobertura e da resolutividade da atenção ambulatorial.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas == === Definição === A Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas corresponde à distribuição percentual das internações realizadas em estabelecimentos de saúde segundo os grupos de causas definidas pela Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão (CID-10). O indicador expressa o peso relativo de cada grupo de causas no total de hospitalizações ocorridas em determinado território e período. Permite identificar o perfil de morbidade hospitalar da população, evidenciando as principais causas de internação e subsidiando o planejamento das ações e políticas de saúde. Também é utilizado para avaliar o impacto de doenças agudas e crônicas sobre o sistema hospitalar e monitorar as mudanças no perfil epidemiológico ao longo do tempo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc">Ministério da Saúde. Sistema de Informações Hospitalares do SUS – SIH/SUS. [https://datasus.saude.gov.br/sistema-de-informacoes-hospitalares-sih-sus/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção de internações hospitalares atribuídas a um determinado grupo de causas em relação ao total de internações ocorridas no mesmo período e território. O valor é apresentado com uma ou duas casas decimais e deve ser calculado separadamente para cada grupo de causas segundo a Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão (CID-10). Esse formato permite comparações entre regiões e períodos, bem como a análise da participação relativa de diferentes causas de hospitalização.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo da Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas são obtidas a partir do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS), administrado pelo Ministério da Saúde. O SIH/SUS reúne dados das Autorizações de Internação Hospitalar (AIH), que registram informações sobre diagnóstico principal, procedimento realizado, duração da internação e desfecho do atendimento. Fontes complementares: * Sistema de Informações de Saúde Suplementar (ANS) – fornece dados sobre internações na rede privada de planos de saúde, quando disponíveis. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – utilizado para estimativas populacionais, quando se deseja calcular taxas de internação. * Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão (CID-10) – define os grupos e capítulos de causas utilizados na classificação das internações. Essas bases permitem identificar o perfil de morbidade hospitalar e apoiar o planejamento e a gestão dos serviços hospitalares no país.<ref name="MSc" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de internações hospitalares atribuídas a determinado grupo de causas (segundo a Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão) e o total de internações registradas no mesmo período e território, multiplicada por 100. A fórmula é: <math>PI = \frac{N_{gc}}{N_{total}} \times 100</math> onde: PI = proporção de internações hospitalares por grupo de causas (%) N₍gc₎ = número de internações hospitalares de um grupo específico de causas (segundo a CID-10) N₍total₎ = número total de internações hospitalares registradas no mesmo período e local O cálculo pode ser realizado para capítulos ou categorias específicas da CID-10, conforme o objetivo da análise (exemplo: doenças infecciosas, doenças do aparelho circulatório, causas externas). Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_gc/N_total)*100` Por exemplo, se um município registrou 2.000 internações por doenças do aparelho respiratório em um total de 10.000 internações no ano, a proporção será 20%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Grupo de causas (CID-10) !! Internações (SIH/SUS, 2022) !! Proporção (%) sobre o total |- | Doenças do aparelho respiratório (J00–J99) || 1.142.850 || 13,8 |- | Gravidez, parto e puerpério (O00–O99) || 1.092.260 || 13,2 |- | Doenças do aparelho circulatório (I00–I99) || 970.540 || 11,7 |- | Doenças do aparelho digestivo (K00–K93) || 858.430 || 10,3 |- | Doenças infecciosas e parasitárias (A00–B99) || 604.270 || 7,3 |- | Lesões, envenenamentos e causas externas (S00–T98 e V01–Y98) || 412.690 || 5,0 |- | Neoplasias (C00–D48) || 375.850 || 4,5 |- | Doenças endócrinas, nutricionais e metabólicas (E00–E90) || 285.300 || 3,4 |- | Doenças do aparelho geniturinário (N00–N99) || 278.120 || 3,3 |- | Doenças do sistema nervoso (G00–G99) || 230.850 || 2,8 |- | Outras causas (demais capítulos da CID-10) || 2.150.840 || 25,7 |- | '''Total''' || '''8.402.000''' || '''100,0''' |} Fontes: Ministério da Saúde – SIH/SUS/DATASUS (2022); IBGE – *Censo Demográfico 2022*. Os dados indicam que: * As principais causas de internação hospitalar no SUS em 2022 foram doenças do aparelho respiratório, condições relacionadas à gravidez e doenças do aparelho circulatório. * Internações por causas externas (violências e acidentes) representaram cerca de 5% do total. * O padrão reflete a transição epidemiológica, com predomínio crescente de doenças crônicas e degenerativas sobre as infecciosas. === Interpretação === A Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas permite identificar o perfil de morbidade hospitalar de uma população e avaliar o impacto relativo das diferentes doenças e agravos sobre o sistema hospitalar. Valores mais elevados para determinados grupos de causas indicam maior frequência de hospitalizações associadas a essas condições. Por exemplo, uma alta proporção de internações por doenças do aparelho respiratório pode refletir surtos sazonais, como influenza ou pneumonia, enquanto o predomínio de causas circulatórias pode indicar o peso crescente das doenças crônicas não transmissíveis (DCNT). O indicador também auxilia na identificação de transições epidemiológicas e na avaliação da efetividade da atenção básica: reduções nas internações por condições sensíveis à atenção primária (ICSAP) podem indicar melhoria no cuidado ambulatorial e prevenção de agravos. A análise deve considerar fatores como estrutura etária, cobertura assistencial, práticas de registro e variações sazonais, que podem influenciar o número e a distribuição das internações hospitalares.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O indicador é amplamente utilizado para analisar o perfil de morbidade hospitalar e subsidiar o planejamento de ações e políticas de saúde. Entre seus principais usos estão: * Identificar as principais causas de internação e seus padrões regionais e temporais. * Avaliar o impacto das doenças transmissíveis e crônicas sobre o sistema hospitalar. * Monitorar a transição epidemiológica e o peso relativo das causas de internação por faixa etária e sexo. * Apoiar o planejamento da rede hospitalar e a alocação de recursos financeiros e humanos. * Avaliar a efetividade da atenção primária por meio do acompanhamento das internações por condições sensíveis à atenção básica (ICSAP). * Subsidiar estudos sobre carga de doenças e perfil de utilização dos serviços hospitalares. O indicador também serve de base para análises de custo e de eficiência hospitalar, permitindo estimar o impacto econômico das principais causas de hospitalização no Sistema Único de Saúde (SUS).<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, esse indicador depende da qualidade da codificação diagnóstica, do processamento das AIH e da consistência entre bases hospitalares e administrativas. Sistemas analíticos e painéis por causa, faixa etária e território permitem monitorar ICSAP, sazonalidade e pressão sobre a rede hospitalar com maior rapidez e capacidade comparativa.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === As principais limitações do indicador estão relacionadas à cobertura e à qualidade das informações registradas no Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS). Como o sistema abrange apenas as internações financiadas pelo SUS, ele não inclui os atendimentos realizados em estabelecimentos exclusivamente privados ou de convênios, o que pode subestimar o número total de hospitalizações no país. Outras limitações incluem: * Possíveis erros de codificação da causa principal da internação na Declaração de Internação Hospitalar (AIH), que podem afetar a classificação por grupos de causas. * Diferenças nos critérios de registro e autorização de internações entre unidades federativas e tipos de estabelecimento. * Sub-registro de causas secundárias, com foco predominante no diagnóstico principal. * Dificuldade de comparações diretas entre anos, em função de revisões na tabela de procedimentos e na forma de registro no SIH/SUS. Além disso, o indicador reflete apenas hospitalizações concluídas, não contemplando internações em curso ou atendimentos de urgência sem internação formal.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS) são coletados de forma contínua e consolidados mensalmente, com atualização regular nas bases do DATASUS. O indicador pode ser calculado mensal, trimestral ou anualmente, conforme o objetivo da análise e a necessidade de acompanhamento das tendências. A periodicidade anual é a mais utilizada, pois permite comparações entre períodos e regiões, além de reduzir as variações sazonais decorrentes de surtos epidêmicos ou flutuações temporárias na demanda hospitalar. Os dados são disponibilizados publicamente pelo Ministério da Saúde por meio do portal DATASUS, geralmente no início do ano subsequente ao período de referência.<ref name="MSc" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional e é calculado a partir dos registros do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS), que abrange todos os estabelecimentos de saúde vinculados ao Sistema Único de Saúde. As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Tipo de estabelecimento (público, filantrópico ou conveniado) Embora o SIH/SUS concentre as internações financiadas pelo SUS, a cobertura é ampla e representativa da realidade hospitalar brasileira, especialmente nas regiões Norte e Nordeste, onde a dependência do sistema público é maior. Os dados permitem comparações territoriais e análises sobre o perfil de morbidade hospitalar em diferentes contextos populacionais e assistenciais.<ref name="MSc" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas pode ser analisada segundo diferentes variáveis demográficas, clínicas e territoriais, permitindo identificar padrões de morbidade e desigualdades regionais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (crianças, adultos, idosos) * Capítulo ou grupo de causas segundo a Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão (CID-10) * Local de residência e de ocorrência da internação (município, estado, região) * Tipo de estabelecimento (público, filantrópico, privado conveniado) * Regime de internação (urgência/emergência ou eletiva) * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem compreender a distribuição das internações por perfil epidemiológico e subsidiar o planejamento e a organização da rede hospitalar conforme as necessidades de saúde da população.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Leitos Hospitalares == === Definição === O indicador Leitos Hospitalares expressa a disponibilidade de leitos destinados à internação em estabelecimentos de saúde de determinado território e período. Corresponde ao número de leitos hospitalares existentes por mil habitantes, considerando tanto os leitos do Sistema Único de Saúde (SUS) quanto os da rede privada, quando disponíveis. O indicador mede a capacidade instalada do sistema hospitalar e é utilizado para avaliar a adequação da oferta de serviços de internação em relação às necessidades da população. A análise desse indicador auxilia na identificação de desigualdades regionais na distribuição de recursos hospitalares e no planejamento da rede de atenção à saúde.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd">Ministério da Saúde. Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde – CNES. [https://cnes.datasus.gov.br/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Número de leitos hospitalares por mil (‰) habitantes. O indicador é expresso em valores decimais, representando a quantidade média de leitos disponíveis para cada mil pessoas residentes em determinado território e período. A utilização da base por mil habitantes facilita comparações entre localidades e períodos, permitindo avaliar a adequação da oferta de leitos às demandas populacionais.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> === Fontes de dados === As informações sobre leitos hospitalares são obtidas a partir do Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), do Ministério da Saúde. O CNES reúne dados administrativos sobre todos os estabelecimentos de saúde do país, públicos e privados, incluindo número de leitos, especialidades, equipamentos, serviços e recursos humanos. Fontes complementares: * Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS) – utilizado para análises de ocupação e utilização dos leitos. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais usadas como denominador no cálculo do indicador. * DATASUS – plataforma pública de acesso aos dados do CNES e SIH/SUS. Essas bases permitem o monitoramento da capacidade hospitalar instalada e a avaliação da distribuição de leitos por especialidade, tipo de gestão e vínculo ao SUS.<ref name="MSd" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número total de leitos hospitalares disponíveis e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 1.000. A fórmula é: <math>LH = \frac{N_{leitos}}{P} \times 1000</math> onde: LH = leitos hospitalares por mil habitantes N₍leitos₎ = número total de leitos hospitalares disponíveis (segundo o CNES) P = população residente no mesmo período e território O indicador pode ser calculado para o total de leitos ou por tipo de leito (gerais, especializados, obstétricos, pediátricos, UTI, psiquiátricos, entre outros). Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_leitos/P)*1000` Exemplo: se um município possui 1.200 leitos hospitalares e uma população de 400.000 habitantes, o resultado será 3,0 leitos por mil habitantes.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Leitos hospitalares (CNES, dez/2022) !! População (Censo 2022) !! Leitos por 1.000 habitantes |- | '''Norte''' || 32.480 || 18.906.962 || 1,72 |- | '''Nordeste''' || 98.215 || 54.644.582 || 1,80 |- | '''Sudeste''' || 201.320 || 84.847.187 || 2,37 |- | '''Sul''' || 72.890 || 29.933.315 || 2,44 |- | '''Centro-Oeste''' || 35.430 || 16.298.734 || 2,17 |- | '''Brasil''' || 440.335 || 203.062.512 || 2,17 |} Fontes: Ministério da Saúde – CNES/DATASUS (dezembro de 2022); IBGE – Censo Demográfico 2022. Os dados indicam que: * O Brasil possuía aproximadamente '''2,17 leitos hospitalares por mil habitantes''' em 2022. * As maiores taxas estão nas regiões '''Sul''' e '''Sudeste''', refletindo maior concentração de recursos hospitalares. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' apresentam menor disponibilidade de leitos, indicando desigualdade de acesso e distribuição da infraestrutura hospitalar. === Interpretação === O indicador Leitos Hospitalares mede a disponibilidade física de leitos para internação e reflete a capacidade instalada do sistema de saúde para atender às demandas de hospitalização. Valores mais altos indicam maior oferta de leitos por habitante, o que pode representar melhor capacidade de resposta a agravos que requerem internação. Por outro lado, valores excessivamente elevados podem indicar ineficiência na alocação de recursos, especialmente quando há baixa taxa de ocupação. De acordo com parâmetros internacionais, médias entre 2 e 5 leitos por mil habitantes são consideradas adequadas, dependendo do perfil epidemiológico e da organização dos serviços de saúde. No Brasil, há grandes variações regionais: regiões mais desenvolvidas tendem a apresentar maior densidade de leitos, enquanto áreas menos favorecidas podem ter oferta insuficiente. A análise deve considerar o tipo de leito (geral, especializado, UTI), o financiamento (SUS e não SUS) e a taxa de utilização, para avaliar se a disponibilidade é adequada às necessidades reais da população. Também é importante associar o indicador a outros, como tempo médio de permanência e taxa de ocupação, para compreender a eficiência do sistema hospitalar.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O indicador Leitos Hospitalares é utilizado para avaliar a capacidade de oferta de internações e subsidiar o planejamento e a gestão da rede hospitalar. Entre os principais usos estão: * Monitorar a disponibilidade de leitos hospitalares por tipo e região. * Planejar a expansão, redistribuição ou redução de leitos conforme as necessidades locais de saúde. * Avaliar desigualdades regionais na oferta de internações e na infraestrutura hospitalar. * Apoiar estudos sobre eficiência do sistema hospitalar, considerando taxas de ocupação e tempo médio de permanência. * Subsidiar políticas públicas de regionalização e hierarquização da atenção à saúde. * Estimar a capacidade de resposta do sistema a situações de emergência, surtos epidêmicos ou desastres. Em análises de situação de saúde (ASIS), o indicador contribui para compreender a estrutura e o desempenho da atenção hospitalar e sua integração com outros níveis de atenção.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === A gestão informatizada de leitos depende da atualização contínua do CNES, da integração com centrais de regulação e da visualização operacional da ocupação instalada e disponível. Em informática em saúde, esse indicador é central para apoiar regulação assistencial, planejamento de contingência e resposta a emergências sanitárias.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === As principais limitações do indicador estão relacionadas à cobertura e à qualidade das informações registradas no Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES). O número de leitos informado depende do registro e da atualização pelos gestores locais, podendo ocorrer discrepâncias entre a disponibilidade real e os dados declarados. Outras limitações incluem: * Diferenças na classificação dos tipos de leito (geral, UTI, obstétrico, pediátrico etc.), o que dificulta comparações entre regiões. * Possível sub-registro ou superestimação de leitos inativos ou temporariamente desativados. * Falta de integração entre dados do CNES e indicadores de utilização, como taxa de ocupação e tempo médio de permanência. * Ausência de informações sobre a qualidade do atendimento e a adequação do número de leitos às necessidades epidemiológicas da população. * Exclusão parcial dos leitos da rede privada não contratada pelo SUS, o que reduz a abrangência do indicador. Essas limitações devem ser consideradas na interpretação dos resultados e nas comparações regionais e temporais.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados sobre leitos hospitalares são coletados e atualizados mensalmente no Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), a partir das informações enviadas pelos gestores municipais, estaduais e federais. O indicador pode ser calculado em diferentes periodicidades, conforme o objetivo da análise: * Mensal – para acompanhamento da disponibilidade de leitos em situações emergenciais ou de monitoramento da rede hospitalar. * Anual – para análises comparativas e planejamento de longo prazo, sendo a periodicidade mais utilizada em estudos e relatórios de saúde. Os dados consolidados são disponibilizados publicamente pelo Ministério da Saúde por meio do DATASUS, permitindo o acompanhamento histórico e regionalizado da capacidade instalada do sistema hospitalar.<ref name="MSd" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador Leitos Hospitalares possui cobertura nacional e é calculado a partir dos registros do Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), que abrange todos os estabelecimentos de saúde públicos e privados do país. As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Tipo de estabelecimento (público, filantrópico, privado) A amplitude territorial dos dados permite a análise comparativa da disponibilidade de leitos entre regiões e municípios, identificando desigualdades na distribuição da capacidade hospitalar e subsidiando o planejamento regional da rede assistencial.<ref name="MSd" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do indicador Leitos Hospitalares pode ser realizada segundo variáveis demográficas, assistenciais e administrativas, permitindo identificar desigualdades regionais e estruturais na oferta de internações. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Tipo de leito (geral, cirúrgico, obstétrico, pediátrico, UTI, psiquiátrico, outros) * Vínculo institucional (SUS, privado, filantrópico) * Tipo de estabelecimento (hospital geral, especializado, maternidade, hospital-dia) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, áreas urbanas e rurais) * Gestão administrativa (municipal, estadual, federal) * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem identificar carências estruturais e apoiar o planejamento da rede hospitalar, priorizando regiões ou especialidades com déficit de leitos.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Cobertura de Planos Privados de Saúde == === Definição === A Cobertura de Planos Privados de Saúde expressa a proporção da população residente que possui vínculo ativo a algum plano ou seguro de assistência médica, hospitalar ou odontológica. O indicador mede o grau de participação do sistema de saúde suplementar na cobertura populacional de um território, em determinado período. Reflete a inserção da população no setor privado de saúde e permite avaliar a relação entre o sistema público (SUS) e o setor suplementar, bem como as desigualdades de acesso aos serviços de saúde entre grupos sociais e regiões.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref">Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS. Sala de Situação. [https://www.gov.br/ans/pt-br/assuntos/analise-de-situacao/sala-de-situacao Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção de pessoas cobertas por planos ou seguros privados de assistência à saúde em relação à população total residente em determinado território e período. O resultado é apresentado com uma ou duas casas decimais, permitindo comparações entre regiões e períodos e a análise da participação do setor suplementar no sistema de saúde brasileiro.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo da Cobertura de Planos Privados de Saúde são obtidas a partir dos registros administrativos da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS), que regula e supervisiona o setor de planos e seguros de saúde no Brasil. Os dados são provenientes do Sistema de Informações de Beneficiários (SIB/ANS), que reúne o número de vínculos ativos por tipo de plano, operadora e local de residência do beneficiário. Fontes complementares: * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais usadas como denominador. * Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) – disponibiliza informações sobre posse de plano de saúde, tipo de cobertura e perfil socioeconômico dos beneficiários. * DATASUS – utilizado para comparação entre cobertura pública (SUS) e privada. Essas fontes permitem analisar a participação da saúde suplementar na cobertura populacional, as desigualdades de acesso e a relação entre o sistema público e o privado.<ref name="Refa">Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS. Sistema de Informações de Beneficiários (SIB/ANS). [https://www.gov.br/ans/pt-br/assuntos/gestao-da-informacao-e-qualidade/sistema-de-informacoes-de-beneficiarios-sib Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de pessoas com vínculo ativo a planos ou seguros privados de assistência à saúde e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 100. A fórmula é: <math>CP = \frac{N_{benef}}{P} \times 100</math> onde: CP = cobertura de planos privados de saúde (%) N₍benef₎ = número de beneficiários de planos privados de saúde (segundo o SIB/ANS) P = população residente no mesmo período e território (segundo o IBGE) O resultado expressa o percentual da população coberta por planos privados de saúde. O cálculo pode ser realizado para o total de planos médicos-hospitalares ou desagregado por tipo de plano (médico, odontológico, individual, coletivo etc.). Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_benef/P)*100` Exemplo: se um estado possui 3.000.000 de beneficiários de planos e uma população total de 15.000.000 de habitantes, a cobertura será 20%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Refa" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! População (Censo 2022) !! Beneficiários de planos de saúde (ANS, dez/2022) !! Cobertura (%) |- | '''Norte''' || 18.906.962 || 1.822.000 || 9,6 |- | '''Nordeste''' || 54.644.582 || 6.042.000 || 11,1 |- | '''Sudeste''' || 84.847.187 || 34.223.000 || 40,3 |- | '''Sul''' || 29.933.315 || 8.722.000 || 29,1 |- | '''Centro-Oeste''' || 16.298.734 || 2.922.000 || 17,9 |- | '''Brasil''' || 203.062.512 || 53.731.000 || 26,5 |} Fontes: Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS/SIB (dezembro de 2022); IBGE – *Censo Demográfico 2022*. Os dados mostram que: * A região '''Sudeste''' concentra cerca de dois terços dos beneficiários, com cobertura superior a 40%. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' apresentam as menores coberturas (inferiores a 12%). * A cobertura média nacional foi de aproximadamente '''26,5% da população''' em 2022. === Interpretação === O indicador Cobertura de Planos Privados de Saúde reflete o grau de inserção da população no sistema de saúde suplementar e permite avaliar a dependência ou autonomia em relação ao Sistema Único de Saúde (SUS). Valores elevados indicam maior participação do setor privado na cobertura populacional, geralmente associada a contextos de maior renda e urbanização. Valores baixos podem indicar maior dependência da rede pública e menor acesso a planos privados, o que costuma ocorrer em regiões com piores condições socioeconômicas. A distribuição da cobertura é heterogênea no Brasil: concentra-se nas regiões Sudeste e Sul, especialmente em áreas metropolitanas, enquanto Norte e Nordeste apresentam menor proporção de beneficiários. Essa desigualdade reflete as disparidades regionais de renda, emprego formal e oferta de planos de saúde. A análise do indicador deve considerar fatores como tipo de vínculo (individual ou coletivo), cobertura assistencial (médico-hospitalar ou odontológica) e perfil dos beneficiários, pois esses aspectos influenciam a extensão e a qualidade da assistência prestada.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O indicador Cobertura de Planos Privados de Saúde é utilizado para analisar a participação do setor suplementar na atenção à saúde e sua interação com o Sistema Único de Saúde (SUS). Entre os principais usos estão: * Avaliar o grau de dependência da população em relação ao SUS. * Identificar desigualdades regionais e socioeconômicas no acesso a planos privados. * Monitorar a expansão ou retração do mercado de saúde suplementar. * Apoiar o planejamento de políticas públicas voltadas à regulação da saúde suplementar. * Estimar a demanda potencial por serviços públicos de saúde. * Subsidiar estudos sobre financiamento e segmentação do sistema de saúde brasileiro. Em análises de situação de saúde (ASIS), o indicador é utilizado para compreender a relação entre renda, mercado de trabalho formal e cobertura por planos privados, auxiliando na interpretação do modelo misto de financiamento da saúde no Brasil.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na perspectiva da informática em saúde, esse indicador ganha valor quando combinado com bases territoriais, socioeconômicas e de utilização de serviços. A integração analítica entre registros da ANS, indicadores do SUS e painéis georreferenciados ajuda a compreender segmentação assistencial, vazios de cobertura e pressão potencial sobre a rede pública.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === As principais limitações do indicador estão relacionadas à abrangência e à qualidade dos registros administrativos da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS). O número de beneficiários pode incluir duplicidades, pois uma mesma pessoa pode ter mais de um plano ativo. Também há possibilidade de defasagem temporal entre o cancelamento do plano e sua exclusão do sistema. Outras limitações incluem: * Subestimação da cobertura em áreas rurais e regiões com baixa oferta de planos privados. * Dificuldade de estimar o número real de usuários de planos apenas odontológicos, que não oferecem cobertura médico-hospitalar. * Ausência de informações sobre o nível de utilização dos serviços de saúde pelos beneficiários. * Diferenças nos critérios de registro entre planos individuais, coletivos empresariais e por adesão. * Falta de integração direta entre as bases da ANS e os registros de utilização do SUS, dificultando análises complementares. Esses fatores devem ser considerados ao interpretar o indicador, especialmente em análises comparativas entre regiões e ao longo do tempo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Refa" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === As informações sobre a Cobertura de Planos Privados de Saúde são atualizadas mensalmente pela Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS), por meio do Sistema de Informações de Beneficiários (SIB/ANS). Os dados consolidados são divulgados trimestral e anualmente, permitindo análises contínuas e comparações temporais. A periodicidade mensal possibilita o acompanhamento dinâmico da evolução do número de beneficiários, enquanto os relatórios anuais oferecem séries históricas padronizadas e mais estáveis para análises de tendência e planejamento de políticas públicas.<ref name="Ref" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional, com informações disponíveis para todos os estados e municípios brasileiros a partir dos registros da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS). As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos Os dados são vinculados ao local de residência dos beneficiários e permitem comparações regionais e temporais da cobertura populacional. A abrangência nacional do sistema possibilita identificar desigualdades na penetração dos planos privados, revelando maior concentração nas regiões Sudeste e Sul, especialmente em áreas urbanas e de maior renda.<ref name="Refa" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A Cobertura de Planos Privados de Saúde pode ser analisada segundo diferentes dimensões demográficas, socioeconômicas e territoriais, permitindo identificar desigualdades de acesso e perfil dos beneficiários. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (crianças, adultos, idosos) * Tipo de plano (médico-hospitalar, exclusivamente odontológico, misto) * Modalidade de contratação (individual, coletivo empresarial, coletivo por adesão) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, zonas urbana e rural) * Renda domiciliar e escolaridade (segundo a PNS ou IBGE) * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem compreender o perfil da população coberta por planos privados e orientar políticas de regulação, financiamento e equidade no acesso à atenção à saúde.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Gastos em Saúde == === Definição === O indicador Percentual da Despesa Total em Saúde Destinada a Cada Nível de Atenção expressa a distribuição dos recursos financeiros aplicados em saúde segundo os níveis de atenção do sistema: Atenção Primária à Saúde (APS) e Média e Alta Complexidade (MAC). Corresponde à proporção do gasto público total em saúde que é alocada para cada nível assistencial, em determinado território e período. O indicador permite avaliar o equilíbrio do financiamento entre os componentes da rede de atenção, contribuindo para a análise da priorização da Atenção Primária e da sustentabilidade do sistema de saúde. A comparação entre APS e MAC auxilia na identificação de tendências de investimento e na verificação da coerência entre a alocação de recursos e as diretrizes de regionalização e integralidade do SUS.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSe">Ministério da Saúde. Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde – SIOPS. [https://siops.saude.gov.br/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção da despesa total em saúde destinada a cada nível de atenção no sistema: * Atenção Primária à Saúde (APS) * Média e Alta Complexidade (MAC) O valor é calculado em relação à despesa total em ações e serviços públicos de saúde (ASPS) realizada pelo ente federativo no período de referência. A soma dos percentuais de APS e MAC deve se aproximar de 100%, podendo incluir pequenas variações devido a outras categorias orçamentárias (como vigilância em saúde ou gestão do SUS).<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSe" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo do indicador são obtidas a partir do Fundo Nacional de Saúde (FNS), do Ministério da Saúde, que consolida os repasses e pagamentos realizados em ações e serviços públicos de saúde segundo os blocos de financiamento. Os dados permitem identificar com precisão os valores destinados à Atenção Primária à Saúde (APS) e à Média e Alta Complexidade (MAC), conforme a execução orçamentária e financeira federal. Fontes complementares: * Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde (SIOPS) – utilizado para análises de consolidação orçamentária nas três esferas de governo. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais e dados macroeconômicos para contextualização dos gastos. * Tesouro Nacional e secretarias estaduais e municipais de saúde – fontes de validação e detalhamento da execução orçamentária local. O uso do FNS é recomendado por refletir de forma mais fidedigna a aplicação dos recursos nos blocos APS e MAC, especialmente no monitoramento de transferências fundo a fundo e execução direta do Ministério da Saúde.<ref name="MSf">Ministério da Saúde. Fundo Nacional de Saúde – FNS. [https://portalfns.saude.gov.br/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado a partir da razão entre o montante de recursos financeiros aplicados em cada nível de atenção (APS e MAC) e o total das despesas em ações e serviços públicos de saúde (ASPS), multiplicada por 100. A fórmula é: <math>P_{nivel} = \frac{D_{nivel}}{D_{total}} \times 100</math> onde: P₍nível₎ = percentual da despesa total destinada a cada nível de atenção (APS ou MAC) D₍nível₎ = despesa executada no respectivo nível de atenção (segundo o FNS) D₍total₎ = total de despesas em ações e serviços públicos de saúde As despesas de cada nível são obtidas nos registros de execução orçamentária do Fundo Nacional de Saúde (FNS), que classifica os pagamentos e transferências segundo os blocos de financiamento: * Atenção Primária à Saúde (APS) * Média e Alta Complexidade (MAC) O cálculo pode ser feito para a União, estados, municípios ou para o conjunto do país, conforme a disponibilidade de dados. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com as fórmulas: Para APS: `=(Despesa_APS/Despesa_Total)*100` Para MAC: `=(Despesa_MAC/Despesa_Total)*100` Exemplo: se um estado aplicou R$ 600 milhões em APS e R$ 1,400 bilhão em MAC, sobre um total de R$ 2 bilhões em ASPS, os percentuais serão 30% para APS e 70% para MAC.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Despesa total em saúde (R$ milhões) !! Atenção Primária (APS) !! Média/Alta Complexidade (MAC) !! % APS !! % MAC !! Razão MAC/APS |- | '''Norte''' || 38.620 || 13.260 || 21.570 || 34,3 || 55,9 || 1,63 |- | '''Nordeste''' || 107.430 || 39.820 || 57.480 || 37,1 || 53,5 || 1,44 |- | '''Sudeste''' || 183.750 || 55.620 || 114.830 || 30,3 || 62,5 || 2,06 |- | '''Sul''' || 68.940 || 21.760 || 40.910 || 31,6 || 59,4 || 1,88 |- | '''Centro-Oeste''' || 32.860 || 10.940 || 18.440 || 33,3 || 56,1 || 1,68 |- | '''Brasil''' || 431.600 || 141.400 || 253.200 || 32,8 || 58,7 || 1,79 |} Fontes: Ministério da Saúde – SIOPS / FNS / DATASUS (2022); IBGE – *Censo Demográfico 2022*. Os dados mostram que: * Em 2022, aproximadamente '''59% das despesas em saúde''' foram destinadas à Média e Alta Complexidade, enquanto '''33%''' corresponderam à Atenção Primária. * A relação MAC/APS foi de '''1,79''', ou seja, para cada R$ 1,00 investido na APS, investiram-se R$ 1,79 na MAC. * As regiões '''Sudeste''' e '''Sul''' apresentam maior concentração de recursos na atenção especializada, enquanto '''Nordeste''' e '''Norte''' dedicam proporção relativamente maior à atenção básica. === Interpretação === O indicador expressa o equilíbrio entre os níveis de atenção à saúde no financiamento do sistema público. Valores mais elevados de gasto na Atenção Primária à Saúde (APS) indicam maior priorização das ações de promoção, prevenção e cuidado longitudinal, características de sistemas mais resolutivos e com menor custo médio por atendimento. Já uma proporção muito alta de gastos na Média e Alta Complexidade (MAC) pode refletir um modelo assistencial centrado em procedimentos especializados e hospitalares, frequentemente mais onerosos e reativos. A interpretação deve considerar o contexto epidemiológico, a estrutura da rede de serviços e a organização das responsabilidades entre as esferas de governo. Em países e regiões com sistemas de saúde consolidados, observa-se tendência de maior equilíbrio entre APS e MAC, com proporção de 30% a 40% dos gastos totais concentrados na atenção primária. A análise comparada entre municípios e estados permite identificar desequilíbrios no financiamento e orientar políticas de regionalização, integração de redes e fortalecimento da atenção básica.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Bsica2017">Ministério da Saúde. Política Nacional de Atenção Básica – PNAB. Brasília: Ministério da Saúde; 2017. [https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/politica_nacional_atencao_basica_2017.pdf Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Usos principais === O indicador é utilizado para avaliar a estrutura e a prioridade do financiamento público em saúde entre os diferentes níveis de atenção. Entre seus principais usos estão: * Monitorar a alocação de recursos financeiros entre a Atenção Primária (APS) e a Média e Alta Complexidade (MAC). * Avaliar a coerência entre o padrão de gasto e as diretrizes do SUS, especialmente a valorização da atenção básica como eixo organizador das redes de cuidado. * Identificar desequilíbrios na distribuição de recursos e apoiar processos de regionalização e planejamento integrado da rede de serviços. * Analisar tendências de investimento e sustentabilidade do sistema, considerando a eficiência e o custo-efetividade de cada nível de atenção. * Subsidiar estudos de avaliação de políticas públicas e de desempenho financeiro do setor saúde. * Apoiar a tomada de decisão no âmbito do financiamento tripartite (União, estados e municípios). Em análises de situação de saúde (ASIS), o indicador contribui para compreender como o padrão de gasto influencia a resolutividade do sistema e a capacidade de resposta às necessidades da população.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Bsica2017" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, o monitoramento do gasto exige rastreabilidade das transações, padronização contábil e integração entre sistemas orçamentários, financeiros e assistenciais. Ferramentas de business intelligence, painéis de execução e bases históricas estruturadas ampliam a transparência e apoiam decisões sobre eficiência, prioridade e sustentabilidade do financiamento.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === As principais limitações do indicador estão relacionadas à classificação e ao registro das despesas nos sistemas orçamentários e financeiros. Embora o Fundo Nacional de Saúde (FNS) permita identificar os blocos de financiamento, parte das despesas pode não estar claramente vinculada a um nível específico de atenção, dificultando a separação entre Atenção Primária (APS) e Média e Alta Complexidade (MAC). Outras limitações incluem: * Diferenças entre empenho, liquidação e pagamento, que podem gerar defasagens temporais nos valores registrados. * Dificuldade de comparações diretas entre entes federativos, devido a variações na estrutura orçamentária e nas fontes de financiamento. * Possibilidade de reclassificação contábil de despesas, especialmente em anos de transição de normas ou de reorganização dos blocos de financiamento. * Exclusão de informações sobre gastos do setor privado e de outras fontes não orçamentárias (como parcerias e convênios). * Falta de uniformidade na identificação de gastos mistos, que envolvem simultaneamente APS e MAC (como centrais de regulação e transporte sanitário). Essas limitações exigem cautela na interpretação dos resultados e reforçam a necessidade de análises complementares, associando o indicador a outros de desempenho e estrutura da rede de atenção.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Bsica2017" /> === Periodicidade === Os dados sobre despesas em saúde executadas pelo Fundo Nacional de Saúde (FNS) são atualizados mensalmente, com consolidação anual dos valores executados por bloco de financiamento. O indicador pode ser calculado mensal, trimestral ou anualmente, de acordo com o objetivo da análise e a necessidade de acompanhamento das tendências de gasto. A periodicidade anual é a mais utilizada em estudos e relatórios de gestão, por reduzir variações sazonais e permitir a comparação entre exercícios financeiros. As informações consolidadas ficam disponíveis no Portal do FNS e podem ser extraídas por unidade federativa, município ou programa de financiamento. As atualizações mensais do FNS também permitem o monitoramento contínuo da execução orçamentária, útil para o acompanhamento da regularidade dos repasses fundo a fundo.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional e é calculado a partir dos registros do Fundo Nacional de Saúde (FNS), que consolida as informações financeiras da União e as transferências automáticas para estados, Distrito Federal e municípios. As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões de Saúde e Municípios A base de dados do FNS permite acompanhar a execução orçamentária e financeira por ente federativo e por bloco de financiamento, possibilitando análises comparativas entre localidades e períodos. A abrangência é integral para os recursos federais e, quando integrados aos sistemas estaduais e municipais, fornece visão ampla da estrutura de financiamento do SUS em todo o território nacional.<ref name="MSf" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do indicador pode ser realizada considerando diferentes dimensões demográficas, administrativas e de financiamento, permitindo identificar desigualdades regionais e tendências de priorização no gasto em saúde. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Nível de atenção (Atenção Primária à Saúde – APS, Média e Alta Complexidade – MAC) * Esfera administrativa (União, estado, município) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, regiões de saúde) * Tipo de gestão (municipal, estadual ou federal direta) * Modalidade de repasse (fundo a fundo, execução direta, convênios) * Ano de exercício financeiro (para análise temporal) Essas categorias permitem avaliar o equilíbrio do financiamento entre APS e MAC, identificar desigualdades territoriais na alocação de recursos e apoiar o planejamento integrado das redes de atenção à saúde.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Bsica2017" /> == Abastecimento por Água Potável == === Definição === O indicador Abastecimento por Água Potável expressa a proporção da população residente em domicílios com acesso a rede geral de distribuição de água ou outra forma considerada segura de abastecimento. Corresponde ao percentual de pessoas que utilizam fontes de água potável reconhecidas como seguras para consumo humano, conforme critérios de qualidade e regularidade estabelecidos pela legislação nacional. O indicador mede uma das dimensões básicas das condições de saneamento e saúde ambiental, sendo diretamente associado à prevenção de doenças de veiculação hídrica e à promoção da saúde coletiva. É utilizado para avaliar o alcance do direito humano à água potável e para monitorar os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), especialmente o ODS 6 – Água Potável e Saneamento.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc">Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua). [https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao.html Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="Refb">Ministério das Cidades. Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento – SNIS. [https://www.gov.br/mdr/pt-br/assuntos/saneamento/snis Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção da população residente em domicílios abastecidos por rede geral de distribuição de água ou por fonte considerada segura (como poço ou nascente protegida). O valor é apresentado com uma ou duas casas decimais e permite comparações entre regiões, áreas urbanas e rurais e diferentes períodos de tempo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo do indicador são obtidas principalmente a partir das pesquisas domiciliares realizadas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), especialmente a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) e o Censo Demográfico. Essas fontes coletam dados sobre o tipo de abastecimento de água utilizado nos domicílios particulares permanentes. Fontes complementares: * Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS), do Ministério das Cidades, que reúne informações fornecidas pelos prestadores de serviços de abastecimento de água. * Fundação Nacional de Saúde (FUNASA), que atua na vigilância e promoção da qualidade da água para consumo humano em áreas rurais e comunidades tradicionais. * Sistema de Informação de Vigilância da Qualidade da Água para Consumo Humano (SISAGUA), do Ministério da Saúde, para monitoramento de parâmetros de potabilidade. Essas bases permitem análises territoriais e temporais sobre o acesso à água potável e fornecem subsídios para políticas de saneamento e saúde ambiental.<ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de pessoas residentes em domicílios com acesso à rede geral de abastecimento de água ou a outras formas seguras de fornecimento e o total da população residente, multiplicada por 100. A fórmula é: <math>AP = \frac{P_{agua}}{P_{total}} \times 100</math> onde: AP = percentual da população abastecida por água potável P₍água₎ = população residente em domicílios com abastecimento de água considerado seguro P₍total₎ = população total residente São considerados abastecimentos seguros: * Rede geral de distribuição de água; * Poço profundo ou artesiano com proteção adequada; * Nascente protegida ou sistema comunitário controlado. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(Pop_agua/Pop_total)*100` Exemplo: se um município possui 180.000 habitantes e 162.000 residem em domicílios com abastecimento de água potável, o indicador será 90%.<ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Domicílios com água potável (milhares) !! Domicílios totais (milhares) !! Cobertura (%) |- | '''Norte''' || 2.780 || 5.480 || 50,7 |- | '''Nordeste''' || 12.350 || 19.880 || 62,1 |- | '''Sudeste''' || 27.420 || 28.960 || 94,7 |- | '''Sul''' || 8.450 || 9.280 || 91,1 |- | '''Centro-Oeste''' || 4.930 || 5.500 || 89,6 |- | '''Brasil''' || 55.930 || 69.100 || 81,0 |} Fontes: IBGE – Censo Demográfico 2022; Ministério das Cidades – Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS), 2022. === Exemplo visual === [https://www.gov.br/mdr/pt-br/assuntos/saneamento/snis Consulte os painéis e publicações do SNIS.] === Interpretação === O indicador reflete o nível de acesso da população a fontes seguras de água potável e constitui uma medida das condições de saneamento básico e de qualidade de vida. Valores elevados indicam ampla cobertura de abastecimento por rede pública ou por sistemas protegidos, o que se associa à redução de doenças de veiculação hídrica e à melhoria da saúde ambiental. Valores baixos revelam deficiência na infraestrutura de saneamento, maior vulnerabilidade social e risco aumentado de ocorrência de agravos como diarreias infecciosas, hepatites e parasitoses. A análise do indicador deve considerar as diferenças entre áreas urbanas e rurais, já que estas últimas tendem a apresentar menores taxas de cobertura. Também é importante observar a regularidade e a qualidade da água distribuída, pois o simples acesso à rede não garante potabilidade ou continuidade do serviço. O indicador está relacionado diretamente ao cumprimento do Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS) 6, que estabelece a meta de assegurar o acesso universal e equitativo à água potável até 2030.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc">FUNASA. Vigilância da Qualidade da Água para Consumo Humano. [https://www.gov.br/funasa/pt-br/assuntos/saude-ambiental/vigiagua Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Usos principais === O indicador Abastecimento por Água Potável é utilizado para avaliar as condições de saneamento básico e o acesso da população a serviços essenciais de infraestrutura. Entre seus principais usos estão: * Monitorar a universalização do acesso à água potável, conforme as metas do Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS 6). * Avaliar desigualdades regionais e urbanas-rurais na cobertura dos serviços de abastecimento. * Subsidiar o planejamento e o investimento em infraestrutura de saneamento, especialmente em áreas vulneráveis. * Apoiar políticas intersetoriais voltadas à promoção da saúde e à prevenção de doenças relacionadas à água contaminada. * Orientar ações de vigilância sanitária e ambiental sobre a qualidade e a regularidade do abastecimento. * Servir como indicador complementar em estudos de desenvolvimento humano, habitação e saúde ambiental. O uso combinado deste indicador com os de esgotamento sanitário, coleta de resíduos sólidos e drenagem urbana permite uma avaliação mais abrangente das condições de saneamento e sua influência na saúde da população.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc" /> === Interface com a Informática em Saúde === A interface com a informática em saúde aparece na integração entre bases de saneamento, vigilância ambiental e sistemas de informação geográfica. A combinação entre SNIS, SISAGUA, dados censitários e painéis territoriais permite identificar áreas de risco, priorizar inspeções e apoiar ações intersetoriais baseadas em evidências.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === As principais limitações do indicador decorrem das diferenças conceituais e metodológicas entre as fontes de dados e da ausência de informações diretas sobre a qualidade da água distribuída. A presença de rede geral de abastecimento não garante que a água seja potável, contínua ou isenta de contaminação. Outras limitações incluem: * Possíveis inconsistências no autorrelato das pesquisas domiciliares, que podem superestimar o acesso em áreas com fornecimento irregular. * Falta de padronização entre os critérios de “fonte segura” adotados por diferentes pesquisas e organismos internacionais. * Subestimação do acesso em pequenas comunidades e áreas rurais que utilizam sistemas alternativos de abastecimento, muitas vezes não registrados. * Ausência de informações sobre perdas de água, intermitência e eficiência operacional dos sistemas. * Defasagem temporal entre os levantamentos censitários e amostrais, dificultando o monitoramento anual em alguns municípios. Essas limitações reforçam a necessidade de interpretação conjunta com outros indicadores de saneamento, como esgotamento sanitário e vigilância da qualidade da água, além da utilização de dados do SISAGUA e do SNIS para validação.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc" /> === Periodicidade === A periodicidade do indicador varia conforme a fonte de dados utilizada. * A Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua), do IBGE, disponibiliza informações anuais sobre abastecimento de água no Brasil, permitindo o acompanhamento regular das tendências de acesso. * O Censo Demográfico, também do IBGE, fornece dados detalhados a cada dez anos, com cobertura para todos os municípios e áreas censitárias. * O Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS), do Ministério das Cidades, divulga anualmente os dados fornecidos pelos prestadores de serviços de abastecimento de água. A utilização combinada dessas fontes possibilita análises de curto e longo prazo, conciliando a precisão espacial do Censo com a atualização periódica da PNAD e do SNIS.<ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional e está disponível para todas as Unidades da Federação, regiões e municípios brasileiros, com base nas informações do IBGE e do Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS). As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Situação do domicílio (urbano ou rural) Os dados do Censo Demográfico permitem detalhamento espacial em nível de setor censitário, enquanto o SNIS fornece informações agregadas por município. Essa ampla cobertura viabiliza análises territoriais sobre desigualdades no acesso à água potável, identificando regiões com déficit de infraestrutura e vulnerabilidade sanitária. A FUNASA também disponibiliza dados complementares para áreas rurais e comunidades tradicionais, que nem sempre são contempladas pelos sistemas municipais de abastecimento.<ref name="IBGEd">Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. Censo Demográfico. [https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao.html Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do indicador pode ser feita segundo variáveis demográficas, socioeconômicas e territoriais, permitindo identificar desigualdades de acesso e vulnerabilidades regionais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, zonas urbana e rural) * Situação do domicílio (urbano ou rural) * Faixa de renda domiciliar * Escolaridade do responsável pelo domicílio * Cor ou raça do responsável pelo domicílio * Tipo de abastecimento (rede geral, poço, nascente protegida, outras fontes) * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem compreender as desigualdades territoriais e sociais no acesso à água potável, orientar políticas públicas de saneamento e apoiar o monitoramento das metas de universalização estabelecidas pelo ODS 6.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc" /> == Diagrama de Controle == === Definição === O Diagrama de Controle é uma ferramenta gráfica utilizada para acompanhar a variação de um evento ao longo do tempo, distinguindo oscilações esperadas do processo (variação comum) de mudanças que sugerem comportamento atípico ou fora do padrão (variação especial). Na saúde pública, pode ser aplicado ao monitoramento de casos notificados, coeficientes de incidência ou proporções, permitindo identificar aumentos inesperados, quedas abruptas ou alterações persistentes no comportamento de agravos sob vigilância.<ref name="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Finalidade === Sua finalidade é apoiar a vigilância epidemiológica e a gestão em saúde por meio do acompanhamento contínuo de séries temporais. Quando construído com dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN), o diagrama de controle permite verificar se o número de casos notificados de um agravo permanece dentro do padrão historicamente esperado ou se há indícios de alerta epidemiológico, mudança operacional ou problema de qualidade do dado.<ref name="MSUFG2015" /> === Fontes de dados === Para esta aplicação, a principal fonte é o Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN), que reúne registros de casos suspeitos e confirmados de agravos e doenças de notificação compulsória no Brasil. O uso do SINAN é especialmente pertinente para agravos com acompanhamento rotineiro, como dengue, sífilis adquirida, tuberculose, violência interpessoal e outros eventos monitorados pela vigilância em saúde. Conforme o objetivo analítico, podem ser utilizados dados por semana epidemiológica, mês de ocorrência, município de residência, faixa etária, sexo ou unidade notificadora.<ref name="MSUFG2015" /> === Método de construção === O diagrama de controle é construído a partir de uma série temporal do evento de interesse. Em uma aplicação com o SINAN, recomenda-se: # definir o agravo, o território e o período de análise; # extrair do SINAN o número de casos por unidade de tempo (semana epidemiológica ou mês); # calcular a linha central, geralmente correspondente à média histórica do período analisado; # calcular os limites superior e inferior de controle, com base na variabilidade observada na série; # plotar os valores observados e comparar sua posição em relação à linha central e aos limites. Em termos didáticos, a interpretação mais simples considera que pontos dentro dos limites indicam comportamento compatível com a variação esperada, enquanto pontos acima do limite superior sugerem excesso de casos e pontos abaixo do limite inferior podem indicar redução atípica, subnotificação ou mudança no processo de registro.<ref name="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Exemplo de uso com o SINAN === Um município pode construir um diagrama de controle para casos de dengue notificados no SINAN por semana epidemiológica, utilizando os cinco anos anteriores como série de referência. Se, em determinada semana, o número de casos observados ultrapassar o limite superior de controle, isso pode indicar situação de alerta e justificar investigação local, intensificação das ações de vigilância e revisão das medidas de prevenção e controle. Da mesma forma, uma queda abrupta e persistente em relação ao padrão esperado pode indicar falha de notificação, atraso na digitação ou alteração no fluxo informacional. === Interpretação === O diagrama de controle não deve ser interpretado isoladamente como prova de surto ou de melhora do cenário epidemiológico. Ele funciona como instrumento de triagem analítica, sinalizando pontos que merecem investigação complementar. A interpretação deve considerar mudanças populacionais, sazonalidade, alterações na definição de caso, campanhas de testagem, reorganização dos serviços, greves, atrasos de encerramento e problemas de completitude ou oportunidade do SINAN.<ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === Entre os usos mais relevantes do diagrama de controle com dados do SINAN estão: * monitorar tendências temporais de agravos de notificação compulsória; * identificar semanas ou meses com comportamento fora do padrão esperado; * apoiar decisões de vigilância epidemiológica e resposta oportuna; * qualificar a análise da oportunidade e da regularidade da notificação; * subsidiar relatórios de situação de saúde e discussões com equipes locais. === Interface com a Informática em Saúde === Trata-se de um recurso fortemente associado à informática em saúde, pois depende de extração automatizada, limpeza de séries temporais, parametrização de alertas e visualização em dashboards. Quando vinculado ao SINAN, pode compor rotinas de vigilância digital, com atualização periódica, registro de versões analíticas e apoio rápido à tomada de decisão.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === As principais limitações decorrem da qualidade e da estabilidade dos dados do SINAN. Atrasos de notificação, duplicidades, mudanças na definição de caso, subregistro e variações na capacidade diagnóstica podem alterar o comportamento da série e produzir sinais artificiais. Além disso, em municípios pequenos ou em agravos raros, a baixa frequência de casos pode gerar grande instabilidade, tornando necessária interpretação cautelosa e, por vezes, agregação temporal maior.<ref name="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Periodicidade === Sua atualização depende da periodicidade adotada na extração dos dados do SINAN e do objetivo do monitoramento. Para vigilância de eventos agudos, o mais comum é utilizar semanas epidemiológicas. Para análises de gestão, acompanhamento rotineiro ou agravos de menor frequência, podem ser utilizados dados mensais ou trimestrais.<ref name="MSUFG2015" /> === Cobertura geográfica === O diagrama pode ser elaborado para diferentes recortes territoriais, conforme a disponibilidade e a qualidade dos dados do SINAN: * Brasil; * Grandes Regiões; * Unidades da Federação; * regiões de saúde; * municípios; * bairros ou áreas de abrangência, quando houver base local estruturada. Essa flexibilidade permite adequar o monitoramento à escala de decisão e à capacidade operacional da vigilância local. === Categorias sugeridas para análise === Quando aplicado ao SINAN, o diagrama de controle pode ser estratificado segundo diferentes variáveis, conforme o agravo analisado: * semana epidemiológica ou mês de ocorrência; * município de residência ou de notificação; * faixa etária; * sexo; * critério de confirmação; * evolução do caso; * unidade notificadora; * zona urbana ou rural, quando disponível. Essas desagregações ajudam a identificar heterogeneidades do evento e aprimoram a interpretação epidemiológica e operacional dos sinais detectados. == Análise de Situação de Saúde == === Definição === A Análise de Situação de Saúde é um processo analítico-sintético que busca caracterizar, medir e explicar o perfil de saúde e doença de uma população, incluindo seus determinantes sociais, econômicos, ambientais e de acesso aos serviços de saúde. Trata-se de um instrumento essencial da vigilância em saúde, pois permite identificar necessidades, definir prioridades e orientar políticas e programas de intervenção com base em evidências científicas e dados epidemiológicos. Esse processo também pode ser considerado um método voltado à explicação do estado de saúde dos habitantes de um território, levando em conta o ponto de vista dos diferentes atores sociais e os determinantes que moldam o processo saúde-doença.<ref name="MSUFG2015" /> === Finalidade === A principal finalidade da Análise de Situação de Saúde é produzir informações e conhecimento úteis para a tomada de decisão, o planejamento e a avaliação das políticas públicas em saúde. O uso crítico e estratégico da análise tem compromisso explícito com a melhoria da qualidade da intervenção e com a efetividade das ações implementadas. Ela também promove a retroalimentação dos sistemas de informação, ao utilizar e qualificar dados secundários produzidos pelo próprio Sistema Único de Saúde, ampliando sua visibilidade e confiabilidade.<ref name="MSUFG2015" /> === Etapas principais === O processo de Análise de Situação de Saúde envolve etapas metodológicas que se articulam de forma contínua: * Definição do território e da população de referência. * Seleção de indicadores e fontes de dados adequadas. * Coleta, validação e sistematização das informações. * Análise descritiva e interpretativa dos indicadores de saúde. * Integração de informações epidemiológicas, demográficas e socioeconômicas. * Elaboração de síntese interpretativa e formulação de recomendações para a gestão. Essas etapas devem ser realizadas de forma participativa, envolvendo equipes técnicas, gestores e atores sociais locais, garantindo legitimidade e aplicabilidade das conclusões.<ref name="MSUFG2015" /> === Fontes de dados === A Análise de Situação de Saúde utiliza preferencialmente bases secundárias, como os sistemas nacionais de informação em saúde (SIM, SINASC, SINAN, SIH/SUS, SIA/SUS, CNES e SIOPS), complementados por informações do IBGE e de outras instituições governamentais. Essas fontes permitem o acompanhamento da mortalidade, morbidade, nascimentos, agravos de notificação, internações e estrutura dos serviços. Outras fontes relevantes incluem inquéritos populacionais, dados ambientais, registros administrativos e informações qualitativas produzidas localmente.<ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === A informática em saúde fornece a infraestrutura técnica para a Análise de Situação de Saúde, incluindo interoperabilidade entre sistemas, bancos analíticos, dicionários de dados, painéis e mecanismos de segurança da informação. Sem governança de dados, padronização semântica, documentação de metadados e observância ética, a análise tende a perder comparabilidade, reprodutibilidade e utilidade para a gestão.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Produtos e resultados esperados === O produto central é o Relatório de Análise de Situação de Saúde, documento técnico que apresenta o diagnóstico integrado de um território. Ele descreve o perfil demográfico e epidemiológico, identifica problemas prioritários, analisa determinantes sociais e propõe medidas de enfrentamento. O relatório deve traduzir os dados em conhecimento aplicável, articulando o olhar técnico e o contexto político local.<ref name="MSUFG2015" /> === Aplicações === A Análise de Situação de Saúde é aplicada em todos os níveis de gestão do SUS e constitui ferramenta estratégica para: * Planejamento e programação das ações em saúde. * Formulação de políticas públicas baseadas em evidências. * Monitoramento de indicadores e avaliação de resultados. * Identificação de desigualdades e iniquidades em saúde. * Fortalecimento do controle social e da gestão participativa. A prática da análise é parte da cultura de decisão informada, que integra a vigilância, o planejamento e a gestão territorial da saúde pública.<ref name="MSUFG2015" /> == Referências == <references /> kr59ni8gab4yhdob01tbf3kjf4mzh19 181394 181392 2026-03-26T14:20:18Z Silvamt 34408 /* Razão de sexo */ 181394 wikitext text/x-wiki Página de apoio do componente curricular "Informação e Informática em Saúde" da Universidade de Brasília. A informação em saúde resulta da coleta, organização e interpretação de dados que, isoladamente, não possuem significado analítico. Quando processados segundo critérios técnicos, esses dados transformam-se em informações úteis à formulação, implementação e avaliação de políticas e ações de saúde pública. Os sistemas de informação em saúde integram métodos, recursos humanos e tecnologias voltados à coleta, processamento, análise e disseminação de informações necessárias à gestão do Sistema Único de Saúde (SUS).<ref name="RIPSA2008">RIPSA. Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: Conceitos e Aplicações. 2ª ed. Brasília: OPAS/Ministério da Saúde; 2008. [https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/indicadores_basicos_saude_brasil_2ed.pdf Acesso em: 8 out 2025]</ref> A informática em saúde refere-se à aplicação das tecnologias da informação e comunicação para o registro, armazenamento, análise e disseminação de dados de interesse sanitário. Essa área engloba sistemas computacionais, bancos de dados e redes digitais que permitem o monitoramento de indicadores e o suporte às decisões clínicas e de gestão.<ref name="Mantas2016">Mantas J. Biomedical and Health Informatics Education – the IMIA Years. Yearbook of Medical Informatics. 2016;S92–S102. doi:10.15265/IY-2016-032. PMID:27488405. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27488405/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> O componente curricular Informação e Informática em Saúde aborda os fundamentos conceituais e metodológicos da produção e uso de informações em saúde, bem como os princípios de qualidade dos dados e ética da informação. Inclui o estudo de sistemas nacionais de informação em saúde (SIM, SINASC, SINAN, SIH/SUS, SIA/SUS, CNES, SIOPS) e discute o papel das tecnologias digitais no planejamento, vigilância e avaliação das ações do SUS.<ref name="MSUFG2015">Ministério da Saúde; Universidade Federal de Goiás. Asis - Análise de Situação de Saúde. Brasília: Ministério da Saúde; 2015. v.1. [https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/asis_analise_situacao_saude_volume_1.pdf Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="IMIA2023">Bichel-Findlay J, Koch S, Mantas J, et al. Recommendations of the International Medical Informatics Association (IMIA) on Education in Biomedical and Health Informatics: Second Revision. Int J Med Inform. 2023;170:104908. doi:10.1016/j.ijmedinf.2022.104908. PMID:36502741. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36502741/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> Na perspectiva da informática em saúde, a utilidade desses indicadores depende da padronização conceitual, da interoperabilidade entre sistemas, da qualidade dos registros, da rastreabilidade das transformações analíticas e da proteção ética das informações. O uso de prontuários eletrônicos, bancos de dados, tabuladores, painéis interativos e rotinas automatizadas de análise amplia a capacidade de monitoramento e apoio à decisão no SUS, mas também exige governança da informação, documentação de metadados e avaliação contínua da completude, consistência e oportunidade dos dados.<ref name="Mantas2016" /> <ref name="IMIA2023" /> As informações populacionais utilizadas nos sistemas de saúde derivam das projeções e estimativas demográficas produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), fundamentais para o cálculo de indicadores epidemiológicos e de gestão.<ref name="IBGE">IBGE. Projeções e Estimativas da População. [https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao.html Acesso em: 8 out 2025]</ref><ref name="IBGE2022">IBGE. Censo Demográfico 2022: Resultados Preliminares. [https://censo2022.ibge.gov.br Acesso em: 8 out 2025]</ref> == Índice geral == {| class="wikitable" style="background-color:#eef6ff; border:1px solid #99bfe6; border-radius:6px; width:70%;" |- | '''📘 Conteúdo da página''' * [[#População Total|População Total]] * [[#Pirâmides Etárias|Pirâmides Etárias]] * [[#Taxa de Crescimento da População|Taxa de Crescimento da População]] * [[#Índice de Envelhecimento|Índice de Envelhecimento]] * [[#Proporção de Partos Cesáreos|Proporção de Partos Cesáreos]] * [[#Coeficiente de Mortalidade|Coeficiente de Mortalidade]] * [[#Consultas Médicas por Habitante|Consultas Médicas por Habitante]] * [[#Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas|Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas]] * [[#Leitos Hospitalares|Leitos Hospitalares]] * [[#Cobertura de Planos Privados de Saúde|Cobertura de Planos Privados de Saúde]] * [[#Gastos em Saúde|Gastos em Saúde]] * [[#Abastecimento por Água Potável|Abastecimento por Água Potável]] * [[#Diagrama de Controle|Diagrama de Controle]] * [[#Análise de Situação de Saúde|Análise de Situação de Saúde]] |} == População Total == === Definição === Número total de habitantes residentes em determinado território (município, estado, região ou país) em uma data de referência. Corresponde à soma das populações de ambos os sexos e de todas as idades residentes no espaço geográfico considerado. É a medida demográfica básica utilizada como denominador na maioria dos indicadores de saúde e como referência para o planejamento de políticas públicas.<ref name="RIPSA2008" /> No Brasil, os dados oficiais são produzidos pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), com base nos Censos Demográficos e nas estimativas populacionais intercensitárias.<ref name="IBGE" /> === Unidade de medida === * Habitantes. === Fontes de dados === As informações sobre população total são produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), órgão responsável pelas estatísticas demográficas do país. As principais bases utilizadas são: * Censos Demográficos – realizados a cada dez anos, constituem a fonte mais completa de contagem direta da população. * Contagens Populacionais – levantamentos realizados em anos intercensitários. * Estimativas e Projeções Populacionais – atualizadas anualmente, calculadas com base em nascimentos, óbitos e migrações. Os dados do IBGE são incorporados aos sistemas de informação do Sistema Único de Saúde (SUS), como o DATASUS (TABNET e TABWIN), que utilizam as estimativas populacionais para o cálculo de indicadores de saúde.<ref name="IBGE" />O Ministério da Saúde também integra essas informações às análises de situação de saúde (ASIS) e às políticas públicas de planejamento sanitário.<ref name="MSUFG2015" /> === Método de cálculo === A População Total é obtida por meio de dois procedimentos principais: # Contagem direta durante o Censo Demográfico, realizada pelo IBGE a cada dez anos, com visita a todos os domicílios do país. # Estimativas e projeções intercensitárias, calculadas a partir das informações de nascimentos, óbitos e migrações, utilizando métodos demográficos e modelos estatísticos de crescimento populacional. As projeções utilizam como base o último censo disponível e são atualizadas anualmente, garantindo a continuidade das séries históricas. Essas estimativas são aplicadas no cálculo de indicadores epidemiológicos, como taxas de mortalidade e incidência de doenças, e em análises de situação de saúde.<ref name="RIPSA2008" /><ref name="IBGE" /> === Exemplo (Censo 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Município !! Unidade Federativa !! População Total (habitantes) !! Densidade Demográfica (hab/km²) |- | '''Manaus''' || Amazonas (AM) || 2.063.689 || 181,01 |- | '''Piripiri''' || Piauí (PI) || 65.538 || 46,57 |- | '''Campinas''' || São Paulo (SP) || 1.139.047 || 1.433,54 |- | '''Tramandaí''' || Rio Grande do Sul (RS) || 54.387 || 380,65 |- | '''Novo Gama''' || Goiás (GO) || 103.804 || 539,84 |} Esses valores evidenciam diferenças regionais significativas: * '''Campinas (SP)''' possui alta densidade demográfica, reflexo de urbanização consolidada. * '''Piripiri (PI)''' apresenta dispersão populacional e menor concentração territorial. * '''Novo Gama (GO)''' tem área reduzida e densidade elevada. * '''Manaus (AM)''' combina grande população absoluta e densidade moderada devido à extensa área municipal. === Interpretação === A População Total expressa o tamanho e a distribuição dos habitantes em um território, servindo como referência para a análise de condições de vida, cobertura de serviços e necessidades em saúde. A variação desse indicador ao longo do tempo reflete o ritmo de crescimento demográfico e o impacto de fatores como natalidade, mortalidade e migração. A análise da população total permite identificar desigualdades regionais, áreas de crescimento acelerado e locais em declínio populacional. Essas informações orientam a distribuição de recursos, o planejamento da atenção básica e a alocação de infraestrutura em saúde. O Brasil apresenta um processo avançado de transição demográfica, caracterizado pela redução da fecundidade, aumento da expectativa de vida e envelhecimento populacional. Essas transformações alteram o perfil epidemiológico e exigem ajustes nas políticas públicas, com ênfase crescente nas doenças crônicas e no cuidado de longo prazo.<ref name="Brazil2017">Carvalho JAM; Garcia RA. O envelhecimento da população brasileira: um enfoque demográfico. Cad Saúde Pública. 2003;19(3):725-733. doi:10.1590/S0102-311X2003000300005. PMID:12806475. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12806475/ Acesso em: 9 out 2025]</ref> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === A População Total é utilizada como base para a maioria dos indicadores demográficos e epidemiológicos. Serve como denominador no cálculo de taxas e proporções, como mortalidade, natalidade, incidência e prevalência de doenças. Também é essencial para o planejamento e a avaliação de políticas públicas de saúde, educação e saneamento. Em análises de situação de saúde (ASIS), o tamanho populacional é utilizado para identificar áreas prioritárias, estimar coberturas de programas e dimensionar a oferta de serviços. Os gestores utilizam essas informações para planejar a rede assistencial, distribuir equipes e recursos, e avaliar desigualdades regionais. Além disso, a População Total é usada em projeções demográficas e em estudos de impacto de políticas públicas sobre o perfil populacional e o sistema de saúde.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Rio2018">Pereira MG. Epidemiologia: teoria e prática. 19ª reimpressão. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan; 2018.</ref> === Interface com a Informática em Saúde === A incorporação desse indicador à informática em saúde depende da integração entre bases demográficas e sistemas assistenciais, de vigilância e financeiros do SUS. Em painéis e sistemas de apoio à decisão, o denominador populacional precisa estar versionado por ano e território, para que taxas calculadas em bases como SIM, SINAN, SIH/SUS ou SIA/SUS permaneçam comparáveis, reproduzíveis e auditáveis.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação da População Total é a defasagem temporal dos censos demográficos, realizados a cada dez anos, o que pode gerar estimativas desatualizadas em períodos intercensitários. As projeções populacionais dependem de modelos estatísticos baseados em taxas de natalidade, mortalidade e migração, sujeitos a incertezas. Pode ocorrer subenumeração de pessoas, especialmente em áreas rurais, periferias urbanas e comunidades de difícil acesso. Revisões metodológicas do IBGE também podem alterar séries históricas e comprometer comparações entre diferentes períodos. Em municípios pequenos, pequenas variações absolutas podem gerar grandes diferenças percentuais, exigindo cautela na interpretação de tendências.<ref name="IBGE2016">Brito LPG; Cavenaghi S; Jannuzzi PM. Estimativas e projeções populacionais para pequenos domínios: uma avaliação da precisão para municípios do Rio de Janeiro em 2000 e 2007. Revista Brasileira de Estudos de População. 2010;27(1):35–57. doi:10.1590/S0102-30982010000100004. [https://www.scielo.br/j/rbepop/a/wBzsmm8CvHKpdWpsCZKK7Nd/ Acesso em: 9 out 2025]</ref> <ref name="RIPSA2008" /> === Periodicidade === Os Censos Demográficos realizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) têm periodicidade decenal, ou seja, são aplicados a cada dez anos. Entre um censo e outro, o IBGE publica estimativas intercensitárias anuais que atualizam as informações populacionais e permitem a manutenção das séries históricas. Essas estimativas são amplamente utilizadas nos sistemas de informação em saúde para o cálculo de indicadores e o planejamento de ações, garantindo a continuidade das análises mesmo fora dos anos censitários.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === As informações sobre população total têm cobertura nacional e estão disponíveis para diferentes níveis geográficos. Os dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) permitem desagregações por: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Setores censitários e áreas urbanas ou rurais Essa abrangência possibilita comparações entre diferentes escalas territoriais e o monitoramento de desigualdades regionais na distribuição da população.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A População Total pode ser analisada segundo diferentes variáveis demográficas e territoriais, permitindo identificar padrões e desigualdades populacionais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (crianças, adultos, idosos) * Situação de domicílio (urbano, rural) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios) * Grupos populacionais específicos (indígenas, quilombolas, ribeirinhos e outros) Essas categorias possibilitam análises comparativas e subsidiar o planejamento em saúde e a formulação de políticas públicas voltadas a diferentes perfis populacionais.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Razão de sexo == === Definição === A '''razão de sexo''' é um indicador demográfico da dimensão '''População'''. Na matriz de indicadores básicos, corresponde a '''DEM.1.02 – Razão de sexo'''.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |pagina=7 }}</ref> === Descrição === Esse indicador expressa a relação entre os contingentes populacionais masculino e feminino em uma população, em determinado lugar e período.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |pagina=7 }}</ref> === Fórmula geral === Uma forma usual de apresentação da razão de sexo é: <math> \text{Razão de sexo} = \frac{\text{população masculina}}{\text{população feminina}} \times 100 </math> O resultado indica o número de homens para cada 100 mulheres. === Interpretação === De modo geral: * valor maior que 100: maior número de homens que de mulheres; * valor igual a 100: equilíbrio numérico entre os sexos; * valor menor que 100: maior número de mulheres que de homens. === Contexto no sistema de indicadores === Indicadores de saúde são medidas-síntese que reúnem informação relevante sobre atributos e dimensões do estado de saúde da população e do desempenho do sistema de saúde. Sua construção requer conceitos operacionais definidos e procedimentos padronizados de cálculo, de modo a garantir comparabilidade e interpretação adequada.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |paginas=25-27 }}</ref> === Utilidade === Esse indicador pode ser utilizado para: * descrever a estrutura demográfica da população; * apoiar análises por sexo; * contextualizar outros indicadores populacionais e de saúde; * comparar territórios e períodos, considerando a fonte e o método de cálculo.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |paginas=25-27 }}</ref> === Cuidados de interpretação === A interpretação requer atenção à qualidade dos dados, à padronização conceitual e à comparabilidade entre fontes, períodos e territórios. Entre os atributos relevantes estão validade, confiabilidade, mensurabilidade, relevância, integridade, completude e consistência interna.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |paginas=25-27 }}</ref> === Distinções conceituais === A expressão '''razão de sexo''' pode assumir significados distintos conforme a população analisada. * Na demografia geral, refere-se à relação entre homens e mulheres na população total. * Na literatura sobre nascimentos, pode referir-se à '''razão de sexo ao nascer''' (''secondary sex ratio''), definida como a razão entre nascidos vivos do sexo masculino e feminino.<ref>{{Citar periódico |sobrenome=Axarloglou |nome=Evangelos |coautores=Efthymia Delilampou; Paschalis Theotokis; Konstantinos Efthymiadis; Sofia Gargani; Maria Eleni Manthou; Soultana Meditskou; Dimosthenis Miliaras; Iasonas Dermitzakis |titulo=Secondary Sex Ratio in the Face of Global Challenges: Beyond the Headlines |jornal=International Journal of Environmental Research and Public Health |ano=2025 |volume=22 |numero=11 |pagina=1621 |doi=10.3390/ijerph22111621 |pmid=41302567 |pmc=PMC12652961 }}</ref> * Em estudos populacionais e comparativos, também se utiliza o conceito de '''adult sex ratio (ASR)''', definido como a proporção de homens na população adulta. Variações nesse indicador podem influenciar comportamentos sociais, competição, formação de pares e dinâmicas populacionais.<ref>{{Citar periódico |sobrenome=Schacht |nome=Ryan |coautores=Steven R. Beissinger; Claus Wedekind; Michael D. Jennions; Benjamin Geffroy; András Liker; Peter M. Kappeler; Franz J. Weissing; Karen L. Kramer; Therese Hesketh; Jérôme Boissier; Caroline Uggla; Mike Hollingshaus; Tamás Székely |titulo=Adult sex ratios: causes of variation and implications for animal and human societies |jornal=Communications Biology |ano=2022 |volume=5 |pagina=1273 |doi=10.1038/s42003-022-04223-w |pmid=36402823 |pmc=PMC9675760 }}</ref> Estudos empíricos também indicam que a razão de sexo ao nascer pode variar conforme condições ambientais, fisiológicas e sociais. Em atletas de elite, por exemplo, foram observadas diferenças na razão de sexo da prole entre modalidades esportivas, com maior probabilidade de filhas em atletas de endurance.<ref>{{Citar periódico |sobrenome=Favier |nome=François B. |coautores=François D. Desgorces; Grégoire Bosselut; Thierry Launay; Grégoire P. Millet; Florian Alexis Britto |titulo=Effects of sport disciplines on offspring sex ratio in elite athletes: an observational study |jornal=Scientific Reports |ano=2025 |volume=15 |numero=1 |pagina=21677 |doi=10.1038/s41598-025-05445-8 |pmid=40595831 |pmc=PMC12217473 }}</ref> === Fonte de informação === A produção desse indicador depende de fontes populacionais oficiais e de projeções demográficas, utilizadas para descrever a composição da população segundo sexo e outras características básicas.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |paginas=903-917 }}</ref> == Pirâmides Etárias == === Definição === A Pirâmide Etária é uma representação gráfica da estrutura populacional de uma localidade, distribuída por sexo e grupos de idade. É construída em formato de barras horizontais, em que um lado representa a população masculina e o outro, a feminina, permitindo visualizar a composição etária e o equilíbrio entre os sexos. A forma da pirâmide reflete o estágio do processo de transição demográfica: * bases largas indicam populações jovens, com altas taxas de natalidade; * bases estreitas e topos alargados indicam populações envelhecidas, com baixa fecundidade e aumento da longevidade. Esse tipo de gráfico é amplamente utilizado em análises de situação de saúde, pois permite identificar tendências de envelhecimento, fecundidade, mortalidade e transição epidemiológica ao longo do tempo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Finalidade === A Pirâmide Etária tem como finalidade demonstrar a distribuição da população segundo idade e sexo, permitindo compreender a estrutura etária e as transformações demográficas de um território ao longo do tempo. Essa visualização facilita a identificação de tendências de crescimento, envelhecimento e variações nos padrões de fecundidade e mortalidade. A partir da forma da pirâmide, é possível inferir o estágio da transição demográfica e planejar ações de saúde voltadas a diferentes faixas etárias. Por exemplo, pirâmides com base larga indicam maior necessidade de serviços materno-infantis, enquanto pirâmides com topo alargado evidenciam a demanda crescente por atenção à saúde do idoso e doenças crônicas não transmissíveis.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Fontes de dados === As informações utilizadas na construção das pirâmides etárias são provenientes de levantamentos demográficos que registram a população por idade e sexo. As principais fontes de dados no Brasil são: * Censos Demográficos – realizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a cada dez anos. * Estimativas e Projeções Populacionais – publicadas anualmente pelo IBGE, baseadas em métodos demográficos que consideram natalidade, mortalidade e migração. * Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) – fornece estimativas anuais complementares sobre a estrutura etária. * DATASUS/RIPSA – oferece indicadores derivados da estrutura etária da população, como índices de envelhecimento e razões de dependência. Essas bases permitem análises temporais e espaciais da composição etária e subsidiar estudos sobre transição demográfica e epidemiológica.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Construção gráfica === A Pirâmide Etária é construída em um gráfico de barras horizontais que apresenta a distribuição da população segundo sexo e grupos de idade. A estrutura do gráfico segue as seguintes convenções: * O eixo vertical (y) representa os grupos etários, geralmente em intervalos de cinco anos (0–4, 5–9, 10–14, etc.). * O eixo horizontal (x) mostra a população absoluta ou percentual de cada grupo etário. * O lado esquerdo representa a população masculina e o lado direito, a feminina. A pirâmide pode ser elaborada a partir de números absolutos ou relativos. A representação em percentuais é útil para comparar diferentes localidades ou períodos, pois elimina o efeito do tamanho total da população. Softwares estatísticos e planilhas eletrônicas permitem gerar automaticamente esse tipo de gráfico a partir das tabelas populacionais do IBGE.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Exemplo visual === A figura a seguir ilustra a pirâmide etária da população brasileira com base nos dados do Censo Demográfico de 2022. [https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao/22827-censo-demografico-2022.html Ver gráfico no site do IBGE] A pirâmide mostra uma base mais estreita e um topo progressivamente mais alargado em comparação aos censos anteriores, refletindo o envelhecimento da população brasileira e a redução das taxas de fecundidade. Essas transformações indicam a transição demográfica em curso no país, com impactos diretos sobre o perfil de morbimortalidade e a demanda por serviços de saúde.<ref name="IBGE" /> <ref name="Brazil2017" /> === Interpretação === A forma da pirâmide etária revela o estágio demográfico e o comportamento populacional de uma localidade. A análise do formato permite inferir tendências de fecundidade, mortalidade, migração e envelhecimento. * Base larga e topo estreito – indica população jovem, com altas taxas de natalidade e mortalidade. * Base e topo equilibrados – representa população em transição, com redução da fecundidade e aumento da expectativa de vida. * Base estreita e topo alargado – caracteriza população envelhecida, com baixa fecundidade e maior longevidade. Diferenças entre os lados masculino e feminino podem indicar desigualdades na mortalidade ou fluxos migratórios seletivos por sexo. A pirâmide também auxilia na compreensão da demanda por serviços de saúde: populações jovens exigem maior cobertura materno-infantil, enquanto populações envelhecidas demandam ampliação da atenção às doenças crônicas e aos cuidados de longa duração.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === A pirâmide etária é utilizada em análises demográficas e epidemiológicas para compreender a estrutura e a dinâmica da população. Entre os principais usos estão: * Avaliar o processo de envelhecimento populacional e suas implicações para o sistema de saúde. * Planejar a oferta de serviços, como atenção materno-infantil, pediatria, geriatria e reabilitação. * Subsidiar políticas de previdência social, educação e trabalho, de acordo com a composição etária. * Analisar o impacto de políticas demográficas e sanitárias ao longo do tempo. * Comparar estruturas populacionais entre regiões e períodos censitários. A pirâmide também é utilizada como ferramenta de comunicação visual em relatórios de análise de situação de saúde (ASIS), facilitando a interpretação de dados populacionais por gestores e profissionais.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, as pirâmides etárias são frequentemente geradas por ferramentas de visualização, bancos analíticos e rotinas automatizadas de tabulação. Sua utilidade aumenta quando os dados podem ser filtrados por território, sexo, faixa etária e período, apoiando dashboards e relatórios interativos para gestão, vigilância e planejamento da rede de serviços.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação das pirâmides etárias é a dependência de dados censitários, que são atualizados apenas a cada dez anos. Entre um censo e outro, as projeções populacionais podem apresentar imprecisões, especialmente em municípios pequenos ou com forte migração. Erros de declaração de idade ou de sexo durante a coleta censitária podem distorcer a forma do gráfico e gerar interpretações equivocadas. Além disso, a pirâmide etária não considera fatores qualitativos, como migração interna, condições socioeconômicas ou causas específicas de mortalidade. Em locais com baixa cobertura de registros vitais ou forte mobilidade populacional, é necessário interpretar o formato da pirâmide com cautela, complementando a análise com outras fontes de dados.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Periodicidade === A principal fonte de dados para a construção das pirâmides etárias é o Censo Demográfico, realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a cada dez anos. Entre os censos, as estimativas e projeções populacionais são atualizadas anualmente, permitindo acompanhar as tendências etárias de forma contínua. Essas atualizações anuais permitem análises de situação de saúde, pois possibilitam estimar mudanças no perfil etário da população mesmo fora dos anos censitários.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === As informações necessárias para a elaboração das pirâmides etárias possuem cobertura nacional e estão disponíveis para diversos níveis territoriais. O Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) disponibiliza dados desagregados por: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Setores censitários, áreas urbanas e rurais Essa abrangência permite análises comparativas entre localidades e períodos censitários, possibilitando identificar padrões de envelhecimento e desigualdades demográficas regionais.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> == Taxa de Crescimento da População == === Definição === A Taxa de Crescimento da População expressa a variação percentual média anual do total de habitantes de um território em determinado período. Representa o ritmo de crescimento ou redução populacional, refletindo o balanço entre nascimentos, óbitos e migrações. Esse indicador permite avaliar a dinâmica populacional e compreender os fatores que influenciam o aumento ou a diminuição da população ao longo do tempo. Taxas positivas indicam crescimento, enquanto valores negativos refletem redução populacional, associada a baixa fecundidade, envelhecimento ou emigração.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Unidade de medida === Percentual (%), geralmente expresso como taxa média anual de crescimento da população em determinado período. A unidade percentual permite comparar o ritmo de crescimento entre diferentes regiões ou intervalos de tempo, independentemente do tamanho absoluto da população.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Fontes de dados === As informações utilizadas no cálculo da taxa de crescimento da população são produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). As principais fontes são: * Censos Demográficos – realizados a cada dez anos e que fornecem a contagem direta da população. * Contagens Populacionais – levantamentos intercensitários que atualizam parcialmente os dados. * Estimativas e Projeções Populacionais – publicadas anualmente, baseadas em modelos demográficos que consideram nascimentos, óbitos e migrações. Essas informações são utilizadas para calcular a variação populacional entre dois períodos e estão disponíveis por município, unidade da federação e para o total do país.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === A taxa de crescimento da população é calculada pela variação percentual média anual do número de habitantes entre dois períodos. A fórmula geral é: <math>r = \left[\left(\frac{P_n}{P_0}\right)^{\frac{1}{t}} - 1\right] \times 100</math> onde: r = taxa média anual de crescimento populacional (%) P₀ = população no início do período Pₙ = população no final do período t = número de anos entre as duas observações O resultado indica o ritmo médio de crescimento da população por ano. Taxas positivas representam aumento populacional, enquanto taxas negativas indicam redução. O cálculo pode ser aplicado para o Brasil, regiões, estados ou municípios, desde que as populações inicial e final sejam provenientes da mesma fonte de dados. Dica: o cálculo pode ser realizado em planilhas eletrônicas (como o Excel) utilizando a seguinte fórmula: `=(((Pn/P0)^(1/t))-1)*100` Por exemplo, se a população passou de 100.000 para 120.000 habitantes em 10 anos, o resultado será uma taxa média anual de 1,84%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Exemplo (Censo 2010–2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Município !! Unidade Federativa !! População 2010 !! População 2022 !! Taxa média anual de crescimento (%) !! Densidade demográfica 2022 (hab/km²) |- | '''Manaus''' || Amazonas (AM) || 1.802.014 || 2.063.689 || 1,13 || 181,01 |- | '''Piripiri''' || Piauí (PI) || 61.834 || 65.538 || 0,48 || 46,57 |- | '''Campinas''' || São Paulo (SP) || 1.080.113 || 1.139.047 || 0,45 || 1.433,54 |- | '''Tramandaí''' || Rio Grande do Sul (RS) || 41.297 || 54.387 || 2,22 || 380,65 |- | '''Novo Gama''' || Goiás (GO) || 95.018 || 103.804 || 0,75 || 539,84 |} Esses dados evidenciam o ritmo de crescimento e a concentração territorial da população: * '''Tramandaí (RS)''' apresentou o crescimento mais elevado, com densidade relativamente alta. * '''Manaus (AM)''' manteve crescimento consistente e densidade moderada. * '''Campinas (SP)''' mostrou ritmo estável, com densidade elevada típica de centros urbanos consolidados. * '''Piripiri (PI)''' e '''Novo Gama (GO)''' exibiram variações moderadas de crescimento e densidade. === Interpretação === A Taxa de Crescimento da População reflete o equilíbrio entre natalidade, mortalidade e migração em um território ao longo do tempo. Valores positivos indicam aumento populacional, enquanto valores negativos representam redução do número de habitantes. Taxas elevadas podem estar associadas à expansão urbana, à migração de pessoas em busca de oportunidades de trabalho ou a altos índices de fecundidade. Por outro lado, taxas baixas ou negativas podem indicar envelhecimento populacional, queda da fecundidade ou emigração. A análise da taxa de crescimento é importante para identificar o estágio da transição demográfica e compreender as demandas sociais e sanitárias de uma região. Crescimentos rápidos podem pressionar a infraestrutura urbana e os serviços de saúde, enquanto o crescimento reduzido exige adaptação das políticas públicas às populações envelhecidas.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="Brazil2017" /> === Usos principais === A Taxa de Crescimento da População é utilizada para avaliar o ritmo de expansão ou declínio populacional e suas implicações sociais e sanitárias. Entre os principais usos estão: * Monitorar o crescimento urbano e as mudanças na distribuição da população. * Planejar políticas públicas de saúde, educação, habitação e saneamento. * Estimar a demanda futura por serviços e infraestrutura. * Analisar processos migratórios e transição demográfica. * Subsidiar projeções populacionais e estudos sobre envelhecimento. Em saúde pública, o indicador auxilia na estimativa de necessidades de atenção, na definição de metas e na interpretação de taxas derivadas (como mortalidade e incidência), garantindo que variações nos numeradores sejam avaliadas de forma proporcional ao tamanho populacional.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Do ponto de vista da informática em saúde, esse indicador depende de séries históricas consistentes, metadados claros sobre a fonte populacional e atualização automatizada dos denominadores. Ambientes analíticos integrados reduzem erros de cálculo e permitem recalcular indicadores derivados quando o IBGE revisa projeções, limites territoriais ou séries históricas.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === A taxa de crescimento depende diretamente da precisão das estimativas populacionais. Revisões metodológicas do IBGE, mudanças nos parâmetros de fecundidade e mortalidade ou erros de contagem podem afetar a comparabilidade entre períodos. Em municípios pequenos, pequenas variações absolutas podem gerar taxas percentuais elevadas, o que exige cautela na interpretação dos resultados. O indicador também não distingue as causas do crescimento, podendo mascarar variações decorrentes de fluxos migratórios ou mudanças demográficas específicas. Além disso, o intervalo decenal entre censos pode produzir defasagens nos dados, especialmente em áreas com crescimento acelerado ou de difícil acesso.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE2016" /> === Periodicidade === A principal fonte de dados para o cálculo da taxa de crescimento da população é o Censo Demográfico, realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a cada dez anos. Entre os censos, as estimativas intercensitárias são publicadas anualmente, possibilitando o acompanhamento contínuo das tendências populacionais. Essas estimativas anuais são usadas para manter atualizados os indicadores que dependem do tamanho da população, permitindo análises temporais consistentes e o planejamento de políticas públicas com base em dados recentes.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === A taxa de crescimento da população possui cobertura nacional e pode ser calculada para diferentes recortes territoriais, de acordo com a disponibilidade dos dados censitários e das estimativas do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos Essa ampla cobertura permite identificar diferenças regionais no ritmo de crescimento populacional e subsidiar o planejamento de políticas públicas específicas para áreas em expansão ou declínio demográfico.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise da taxa de crescimento da população pode ser realizada considerando diferentes variáveis demográficas e territoriais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (0–14, 15–64, 65 anos ou mais) * Situação do domicílio (urbano, rural) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios) * Grupos populacionais específicos (indígenas, quilombolas, ribeirinhos e outros) Essas categorias permitem identificar desigualdades regionais e sociais no crescimento populacional, além de subsidiar o planejamento e a alocação de recursos conforme as características demográficas de cada território.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Índice de Envelhecimento == === Definição === O Índice de Envelhecimento expressa a razão entre a população idosa (com 60 anos ou mais de idade) e a população jovem (com menos de 15 anos), multiplicada por 100. Indica o grau de envelhecimento de uma população, ou seja, quantas pessoas idosas existem para cada 100 jovens em determinado território e período. Esse indicador é utilizado para acompanhar a transição demográfica e medir o ritmo de envelhecimento populacional, permitindo avaliar as implicações sociais e de saúde associadas ao aumento da longevidade e à redução da fecundidade.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Unidade de medida === Índice (razão multiplicada por 100), representando o número de pessoas idosas (60 anos ou mais) para cada 100 jovens (menores de 15 anos) em determinado território. O valor do índice é expresso em unidades simples, sem símbolo específico, mas usualmente apresentado como número inteiro ou decimal com uma casa.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Fontes de dados === As informações necessárias para o cálculo do Índice de Envelhecimento são obtidas a partir das estatísticas demográficas produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). As principais fontes incluem: * Censos Demográficos – fornecem a contagem direta da população por idade e sexo, sendo a base primária para o cálculo do indicador. * Estimativas e Projeções Populacionais – publicadas anualmente, permitem atualizar o índice entre os censos. * Pesquisas domiciliares, como a PNAD Contínua – complementam as estimativas com informações recentes sobre a estrutura etária da população. Esses dados são amplamente utilizados por instituições de pesquisa, gestores públicos e organismos internacionais para monitorar o envelhecimento populacional e orientar políticas de saúde e previdência.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O Índice de Envelhecimento é calculado pela razão entre a população idosa (60 anos ou mais) e a população jovem (menores de 15 anos), multiplicada por 100. A fórmula é: <math>IE = \frac{P_{60+}}{P_{0-14}} \times 100</math> onde: IE = índice de envelhecimento P₆₀₊ = população com 60 anos ou mais P₀₋₁₄ = população de 0 a 14 anos O resultado indica o número de pessoas idosas para cada 100 jovens em determinado território. Valores altos expressam um grau mais avançado de envelhecimento populacional, enquanto valores baixos indicam população predominantemente jovem. Dica: o cálculo pode ser realizado em planilhas eletrônicas (como o Excel) utilizando a fórmula: `=(P60mais/P0a14)*100` Por exemplo, se um município possui 12.000 pessoas com 60 anos ou mais e 24.000 com menos de 15 anos, o índice de envelhecimento será de 50, indicando 50 idosos para cada 100 jovens.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Exemplo (Censo 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Município !! Unidade Federativa !! População 0–14 anos !! População 60 anos ou mais !! Índice de Envelhecimento (60+/0–14 × 100) |- | '''Manaus''' || Amazonas (AM) || 567.302 || 204.897 || 36,1 |- | '''Piripiri''' || Piauí (PI) || 14.726 || 11.302 || 76,8 |- | '''Campinas''' || São Paulo (SP) || 209.844 || 189.147 || 90,1 |- | '''Tramandaí''' || Rio Grande do Sul (RS) || 8.416 || 10.729 || 127,4 |- | '''Novo Gama''' || Goiás (GO) || 33.110 || 8.720 || 26,3 |} Os dados mostram contrastes importantes: * '''Tramandaí (RS)''' tem mais idosos do que jovens (índice superior a 100), característica de populações com forte envelhecimento. * '''Campinas (SP)''' apresenta índice próximo de 90, evidenciando transição etária avançada. * '''Piripiri (PI)''' mostra equilíbrio entre jovens e idosos. * '''Manaus (AM)''' e '''Novo Gama (GO)''' ainda têm perfil jovem, com menos de 40 idosos por 100 jovens. === Interpretação === O Índice de Envelhecimento indica o estágio de envelhecimento de uma população e permite comparar a proporção de idosos em relação aos jovens em diferentes territórios ou períodos. Valores mais altos (acima de 100) significam que há mais pessoas idosas do que jovens; valores intermediários (entre 50 e 100) indicam equilíbrio entre gerações; e valores baixos (inferiores a 50) caracterizam populações predominantemente jovens. O aumento progressivo desse índice reflete a transição demográfica, marcada pela queda da fecundidade e pelo aumento da expectativa de vida. Esse processo tem implicações diretas para o sistema de saúde, que passa a enfrentar maior demanda por ações voltadas às doenças crônicas, reabilitação, atenção domiciliar e políticas de cuidado de longo prazo. Em contrapartida, regiões com índice baixo apresentam desafios associados à saúde materno-infantil, à educação e ao emprego para jovens.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Brazil2017" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O Índice de Envelhecimento é utilizado para avaliar o grau e o ritmo do envelhecimento populacional e suas implicações sociais e sanitárias. Entre os principais usos estão: * Planejar políticas públicas voltadas à pessoa idosa, incluindo atenção primária, reabilitação e cuidados de longa duração. * Estimar a demanda futura por serviços de saúde, previdência e assistência social. * Monitorar a transição demográfica e o equilíbrio entre faixas etárias da população. * Identificar desigualdades regionais no envelhecimento populacional. * Subsidiar estudos de carga de doenças e de transição epidemiológica. Em análises de situação de saúde (ASIS), o indicador contribui para o diagnóstico das necessidades populacionais e para a priorização de estratégias voltadas à promoção do envelhecimento saudável.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, o índice pode ser incorporado a painéis de estratificação populacional e planejamento de linhas de cuidado. Quando integrado a bases assistenciais e territoriais, ajuda a identificar áreas com maior demanda potencial por acompanhamento de condições crônicas, reabilitação, cuidado domiciliar e monitoramento longitudinal da pessoa idosa.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A qualidade do Índice de Envelhecimento depende da precisão das estimativas populacionais por faixa etária. Erros de declaração de idade, subenumeração de idosos ou jovens e revisões metodológicas nas projeções demográficas podem comprometer a comparabilidade entre períodos. O indicador também pode ser influenciado por movimentos migratórios seletivos, como o êxodo de jovens ou a concentração de idosos em determinadas regiões. Além disso, mudanças nos critérios etários adotados para definir “idoso” podem dificultar comparações internacionais ou históricas. Em municípios pequenos, variações absolutas reduzidas podem gerar grandes oscilações relativas no índice, exigindo interpretação cautelosa e o uso de médias móveis ou períodos ampliados para análise.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Periodicidade === Os dados utilizados para o cálculo do Índice de Envelhecimento são atualizados periodicamente de acordo com as fontes demográficas disponíveis. O Censo Demográfico, realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a cada dez anos, é a principal fonte de referência. Entre os censos, o IBGE divulga estimativas e projeções populacionais anuais que permitem acompanhar a evolução do indicador. Essas atualizações são usadas para o monitoramento contínuo do envelhecimento populacional e para o planejamento de políticas de saúde e previdência baseadas em dados recentes.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === As informações utilizadas para o cálculo do Índice de Envelhecimento possuem cobertura nacional e podem ser desagregadas em diferentes níveis geográficos. Os dados disponibilizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) permitem a análise do indicador para: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Áreas urbanas e rurais Essa abrangência possibilita identificar desigualdades regionais no processo de envelhecimento populacional e orientar o planejamento de ações de saúde e assistência social de acordo com o perfil demográfico de cada território.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do Índice de Envelhecimento pode ser realizada considerando diferentes variáveis demográficas e territoriais. As principais categorias recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (60–69, 70–79, 80 anos ou mais) * Situação do domicílio (urbano, rural) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios) * Grupos populacionais específicos (indígenas, quilombolas, ribeirinhos, entre outros) Essas desagregações permitem identificar desigualdades no envelhecimento populacional e orientar políticas de saúde, previdência e proteção social adequadas às características de cada grupo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Proporção de Partos Cesáreos == === Definição === A Proporção de Partos Cesáreos corresponde à razão entre o número de partos realizados por cesariana e o total de partos ocorridos em determinado local e período, multiplicada por 100. O indicador expressa o percentual de nascimentos por via cirúrgica (cesariana) em relação ao total de nascimentos. Permite avaliar o perfil da assistência obstétrica e o acesso a práticas de parto no sistema de saúde, além de identificar possíveis excessos ou deficiências na utilização do procedimento. A análise desse indicador é essencial para compreender o modelo de atenção ao parto e monitorar a adequação às recomendações da Organização Mundial da Saúde (OMS), que considera aceitável uma proporção entre 10% e 15%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS">Ministério da Saúde. Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos – SINASC. [https://www.gov.br/saude/pt-br/composicao/svsa/sistemas-de-informacao/sinasc/ Acesso em: 9 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção de partos realizados por cesariana em relação ao total de partos ocorridos em determinado território e período. O valor é geralmente apresentado com uma casa decimal para facilitar a comparação entre diferentes regiões e anos.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo da Proporção de Partos Cesáreos são obtidas a partir dos registros do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC), do Ministério da Saúde. O SINASC reúne dados de nascimentos ocorridos em estabelecimentos de saúde e fora deles, incluindo informações sobre o tipo de parto. Fontes complementares incluem o Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS), que registra internações obstétricas, e dados administrativos de estabelecimentos privados. Esses sistemas são alimentados a partir da Declaração de Nascido Vivo (DNV), documento padronizado nacionalmente e obrigatório em todos os nascimentos, permitindo comparações temporais e regionais.<ref name="MS" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === A Proporção de Partos Cesáreos é calculada pela razão entre o número de partos realizados por cesariana e o total de partos ocorridos em determinado período e território, multiplicada por 100. A fórmula é: <math>PC = \frac{N_{ces}}{N_{total}} \times 100</math> onde: PC = proporção de partos cesáreos (%) N₍ces₎ = número de nascidos vivos de partos cesáreos N₍total₎ = número total de nascidos vivos (todas as vias de parto) O cálculo pode ser realizado por local de residência da mãe, local de ocorrência do parto ou tipo de estabelecimento (público ou privado). Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), a proporção pode ser calculada pela fórmula: `=(N_ces/N_total)*100` Por exemplo, se em um município ocorreram 3.000 partos, sendo 1.800 por cesariana, a proporção de partos cesáreos será 60%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Total de nascidos vivos !! Nascidos por cesariana !! Proporção de partos cesáreos (%) |- | '''Norte''' || 289.481 || 132.014 || 45,6 |- | '''Nordeste''' || 786.982 || 392.704 || 49,9 |- | '''Sudeste''' || 1.283.746 || 830.814 || 64,7 |- | '''Sul''' || 403.795 || 262.970 || 65,1 |- | '''Centro-Oeste''' || 259.826 || 157.425 || 60,6 |- | '''Brasil''' || 3.023.830 || 1.775.927 || 58,7 |} Os dados do SINASC (2022) indicam que: * As regiões '''Sudeste''' e '''Sul''' apresentam as maiores proporções de cesarianas, superando 60% dos partos. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' registram proporções menores, embora em crescimento. * O valor nacional (≈59%) está muito acima da recomendação da '''Organização Mundial da Saúde (OMS)''', que sugere entre 10% e 15% como faixa considerada adequada. === Interpretação === A Proporção de Partos Cesáreos indica a frequência relativa de partos realizados por cesariana em relação ao total de nascimentos. Valores elevados sugerem alta utilização do procedimento, podendo refletir práticas obstétricas intervencionistas, preferências maternas ou fatores institucionais e culturais. Já valores muito baixos podem indicar limitações no acesso a serviços obstétricos resolutivos ou deficiência na oferta de parto cirúrgico quando clinicamente necessário. De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS), proporções entre 10% e 15% são consideradas adequadas para garantir bons desfechos maternos e neonatais. Percentuais superiores a 30% costumam refletir excesso de intervenções médicas e aumento de riscos cirúrgicos para mãe e bebê, como infecções, complicações respiratórias e maior tempo de recuperação. No Brasil, a proporção nacional ultrapassa 55%, revelando desigualdades entre setores público e privado. Enquanto os serviços públicos apresentam proporções próximas a 40%, na rede privada o percentual ultrapassa 80%, evidenciando diferenças no modelo assistencial e na condução do parto.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Caesarean2015">World Health Organization. WHO Statement on Caesarean Section Rates. Geneva: WHO; 2015. [https://www.who.int/publications/i/item/WHO-RHR-15.02 Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="MS" /> === Usos principais === A Proporção de Partos Cesáreos é utilizada para avaliar a qualidade e o modelo da assistência obstétrica, além de subsidiar políticas públicas voltadas à saúde materna e neonatal. Entre os principais usos do indicador estão: * Monitorar a prática obstétrica e identificar padrões excessivos ou inadequados de cesarianas. * Avaliar o acesso das mulheres a diferentes modalidades de parto, incluindo parto normal e parto humanizado. * Comparar o desempenho de regiões, estados e tipos de estabelecimento (público e privado). * Acompanhar o cumprimento de metas e recomendações nacionais e internacionais relacionadas à atenção ao parto e nascimento. * Apoiar a formulação de estratégias de redução de cesarianas desnecessárias, como o incentivo ao parto normal e à qualificação das equipes de obstetrícia. Em análises de situação de saúde o indicador contribui para o diagnóstico da assistência perinatal e para a identificação de desigualdades regionais na atenção obstétrica.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Caesarean2015" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na perspectiva da informática em saúde, o monitoramento desse indicador depende da qualidade do registro no SINASC, da padronização dos campos obstétricos e da possibilidade de cruzamento com outras bases assistenciais. Painéis por estabelecimento, tipo de financiamento e perfil materno podem apoiar auditoria clínica, educação permanente e sistemas de apoio à decisão voltados à redução de cesarianas desnecessárias.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === A principal limitação do indicador é a dependência da qualidade das informações registradas no Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC). Erros de preenchimento da Declaração de Nascido Vivo (DNV) ou sub-registro de partos podem afetar a precisão dos resultados, especialmente em áreas com cobertura deficiente. O indicador não distingue cesarianas realizadas por indicação médica legítima daquelas feitas por conveniência da equipe, da instituição ou da gestante. Além disso, não permite avaliar diretamente os desfechos maternos e neonatais associados ao tipo de parto. Diferenças no perfil sociodemográfico das mulheres (como idade materna, escolaridade e acesso a planos de saúde) influenciam a proporção de cesarianas, devendo ser consideradas na análise comparativa entre regiões e setores de atenção.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS" /> <ref name="Caesarean2015" /> === Periodicidade === As informações do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC) são coletadas e consolidadas de forma contínua em todo o território nacional. O indicador pode ser calculado anualmente, uma vez que o banco de dados é atualizado e disponibilizado pelo Ministério da Saúde no início de cada ano subsequente ao de referência. A periodicidade anual permite o acompanhamento de tendências temporais e regionais na prática de cesarianas, possibilitando a avaliação de políticas públicas voltadas à atenção obstétrica e neonatal.<ref name="MS" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional, sendo calculado a partir dos registros do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC), que abrange todos os nascimentos ocorridos no país. Os dados podem ser desagregados por: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios * Tipo de estabelecimento (público ou privado) Essa abrangência possibilita comparações regionais e setoriais, identificando diferenças significativas na prática de cesarianas entre o sistema público e o setor privado, bem como entre áreas urbanas e rurais.<ref name="MS" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A Proporção de Partos Cesáreos pode ser analisada segundo diferentes características demográficas, sociais e institucionais, o que permite identificar desigualdades na prática obstétrica. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Idade materna (menores de 20 anos, 20–34 anos, 35 anos ou mais) * Escolaridade materna * Número de gestações anteriores * Local de ocorrência (estabelecimento público, privado ou misto) * Tipo de financiamento do parto (SUS ou não SUS) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios) * Situação de domicílio (urbano, rural) Essas categorias permitem identificar padrões de utilização de cesarianas e orientar ações específicas para reduzir intervenções desnecessárias, respeitando a autonomia da mulher e as boas práticas obstétricas.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS" /> <ref name="Caesarean2015" /> == Coeficiente de Mortalidade == === Definição === O Coeficiente de Mortalidade expressa a frequência de óbitos em uma população durante determinado período, em relação ao número de habitantes da mesma área e tempo de observação. Indica a probabilidade de morte em uma população geral, sem distinção de causas ou faixas etárias específicas. É um indicador básico de saúde que permite avaliar o nível geral de mortalidade e as condições de vida e saúde de uma população. O coeficiente pode ser calculado para a população total ou para grupos específicos (por idade, sexo, local de residência, entre outros), e serve de base para o cálculo de outros indicadores, como a esperança de vida ao nascer e as taxas de mortalidade específicas.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Unidade de medida === Taxa, expressa em número de óbitos por mil (‰) ou por cem mil (100.000) habitantes, dependendo da finalidade da análise. Quando se trata de mortalidade geral, utiliza-se habitualmente a base por mil habitantes; para causas específicas ou grupos populacionais restritos, é comum o uso da base por 100.000 habitantes. A unidade deve ser explicitada em todos os cálculos e comparações para garantir a consistência entre diferentes fontes e períodos.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSa">Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde e Ambiente (SVSA). Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/composicao/svsa/sistemas-de-informacao/sim Acesso em: 9 out 2025.</ref> === Fontes de dados === As informações utilizadas para o cálculo do Coeficiente de Mortalidade são obtidas no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde. O SIM reúne dados provenientes das Declarações de Óbito (DO), documento padronizado e de preenchimento obrigatório em todo o território nacional. Para o denominador, utiliza-se a população residente estimada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), disponível anualmente por meio das projeções populacionais. Fontes complementares: * DATASUS – fornece acesso público aos dados do SIM por meio das plataformas TABNET e TABWIN. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais intercensitárias utilizadas como denominador. Essas bases permitem análises temporais e territoriais, possibilitando a padronização dos coeficientes e comparações entre regiões e períodos distintos.<ref name="MSa" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O Coeficiente de Mortalidade é obtido pela razão entre o número total de óbitos registrados em determinado período e a população residente na mesma área e período, multiplicada por uma constante (1.000 ou 100.000). A fórmula geral é: <math>CM = \frac{N_{obitos}}{P} \times k</math> onde: CM = coeficiente de mortalidade N₍óbitos₎ = número total de óbitos ocorridos no período P = população residente no mesmo período k = constante (1.000 ou 100.000, conforme o tipo de análise) O resultado indica a frequência de óbitos em relação ao tamanho da população. Quando o interesse é avaliar a mortalidade geral, utiliza-se k = 1.000; para causas específicas ou faixas etárias restritas, recomenda-se k = 100.000. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_obitos/P)*1000` ou, para causas específicas: `=(N_obitos/P)*100000` Por exemplo, se em um município ocorreram 1.200 óbitos e a população estimada era de 200.000 habitantes, o coeficiente de mortalidade geral será 6,0 por mil habitantes.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSa" /> === Exemplo (Censo 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Óbitos totais (estimativa ajustada, 2022) !! População (Censo 2022) !! Coeficiente de Mortalidade (‰) |- | '''Norte''' || 105.710 || 18.906.962 || 5,6 |- | '''Nordeste''' || 388.500 || 54.644.582 || 7,1 |- | '''Sudeste''' || 757.900 || 84.847.187 || 8,9 |- | '''Sul''' || 248.900 || 29.933.315 || 8,3 |- | '''Centro-Oeste''' || 60.329 || 16.298.734 || 3,7 |- | '''Brasil''' || 1.561.339 || 203.062.512 || 7,7 |} Fontes: Ministério da Saúde – SIM/DATASUS (2022); IBGE – ''Censo Demográfico 2022'' e ''Sub-registros e Subnotificações de Nascimentos e Óbitos, 2022''. Os dados indicam que: * As regiões '''Sudeste''' e '''Sul''' apresentam os maiores coeficientes de mortalidade, refletindo envelhecimento populacional mais acentuado. * As regiões '''Norte''' e '''Centro-Oeste''' exibem valores menores, compatíveis com perfis etários mais jovens. * O coeficiente nacional ajustado foi de aproximadamente '''7,7 óbitos por mil habitantes''' em 2022. === Interpretação === O Coeficiente de Mortalidade reflete o nível geral de mortalidade de uma população, sintetizando as condições de vida, o perfil epidemiológico e o acesso aos serviços de saúde. Valores elevados indicam maior frequência de óbitos e podem estar associados a condições socioeconômicas desfavoráveis, menor acesso à atenção médica, envelhecimento populacional ou surtos de doenças. Valores baixos sugerem melhores condições de vida e saúde, com redução de doenças transmissíveis e melhoria no controle de causas evitáveis. É importante considerar que o coeficiente geral de mortalidade tende a aumentar em populações envelhecidas, mesmo em contextos de melhoria da saúde pública. Por isso, a interpretação deve levar em conta a estrutura etária da população e, quando necessário, utilizar taxas padronizadas por idade. Comparações entre localidades ou períodos devem ser feitas com cautela, considerando possíveis diferenças na cobertura dos registros de óbitos e na qualidade das informações do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM).<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="MSa" /> === Usos principais === O Coeficiente de Mortalidade é um dos indicadores demográficos mais utilizados para caracterizar as condições de saúde de uma população. Entre seus principais usos estão: * Avaliar o nível geral de mortalidade e as condições de vida de uma população. * Monitorar tendências temporais e espaciais da mortalidade. * Subsidiar o planejamento e a avaliação de políticas públicas de saúde. * Servir de base para o cálculo de outros indicadores, como a esperança de vida ao nascer e os coeficientes de mortalidade específicos por causa, idade ou sexo. * Identificar áreas e grupos populacionais com maior vulnerabilidade sanitária. * Apoiar análises comparativas entre regiões, períodos e contextos socioeconômicos distintos. O indicador também é amplamente utilizado em estudos epidemiológicos, análises de situação de saúde (ASIS) e avaliações de impacto de intervenções em saúde pública.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Esse indicador se relaciona diretamente à informática em saúde por depender de codificação padronizada das causas de morte, oportunidade de digitação e consistência das bases do SIM. Técnicas de qualificação do dado, linkage e análise automatizada de causas mal definidas ampliam a utilidade do indicador para vigilância, pesquisa e gestão.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === A principal limitação do Coeficiente de Mortalidade está relacionada à cobertura e à qualidade das informações do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). Sub-registro de óbitos, preenchimento incorreto de declarações de óbito e atrasos na notificação podem comprometer a precisão do indicador, especialmente em municípios de pequeno porte e áreas rurais. O indicador é sensível à estrutura etária da população: locais com maior proporção de idosos tendem a apresentar coeficientes mais altos, mesmo em contextos de boas condições de saúde. Por isso, comparações entre regiões e períodos devem considerar a necessidade de padronização por idade. Além disso, variações na definição de residência e ocorrência do óbito podem gerar discrepâncias nos resultados, devendo-se especificar o critério adotado em cada análise (por local de residência ou de ocorrência).<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSa" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === As informações do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) são coletadas de forma contínua e consolidadas anualmente pelo Ministério da Saúde. Dessa forma, o Coeficiente de Mortalidade pode ser calculado e divulgado com periodicidade anual, permitindo o acompanhamento das tendências de mortalidade em nível nacional, estadual e municipal. A publicação dos dados ocorre normalmente no ano subsequente ao de referência, após as etapas de consolidação e validação das declarações de óbito pelos estados e municípios.<ref name="MSa" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional, com informações disponíveis para todas as Unidades da Federação, regiões e municípios brasileiros. Os dados são obtidos a partir do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), que coleta registros de óbitos em todo o território nacional por meio das Declarações de Óbito (DO). As estimativas populacionais utilizadas como denominador são produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), o que permite a padronização dos coeficientes entre diferentes localidades. O Coeficiente de Mortalidade pode ser desagregado por: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos Essa ampla cobertura permite comparações inter-regionais e análises de desigualdades na mortalidade, apoiando o planejamento e a avaliação das políticas públicas de saúde.<ref name="MSa" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === O Coeficiente de Mortalidade pode ser analisado segundo diferentes variáveis demográficas, epidemiológicas e territoriais, o que permite identificar desigualdades e padrões regionais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (menores de 1 ano, 1–4, 5–14, 15–59, 60 anos ou mais) * Causa básica de morte (segundo a Classificação Internacional de Doenças – CID-10) * Local de residência ou ocorrência (município, estado, região) * Situação de domicílio (urbano, rural) * Escolaridade e ocupação do falecido * Ano do óbito (para análise de tendência temporal) Essas desagregações permitem identificar grupos populacionais mais vulneráveis, avaliar desigualdades socioespaciais e subsidiar ações de vigilância e promoção da saúde.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSa" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Consultas Médicas por Habitante == === Definição === O indicador Consultas Médicas por Habitante expressa o número médio de atendimentos médicos realizados em um determinado território e período, em relação à população residente. Corresponde à razão entre o total de consultas médicas registradas nos serviços de saúde e o número total de habitantes da área analisada. Esse indicador mede o nível de utilização dos serviços médicos e reflete, de forma indireta, o acesso da população à atenção ambulatorial. Também é utilizado para avaliar a capacidade de oferta dos serviços de saúde, a cobertura da atenção básica e a equidade no uso dos recursos disponíveis.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Unidade de medida === Número médio de consultas médicas por habitante, expresso em valores absolutos (consultas/habitante/ano). O resultado é obtido como um valor decimal e indica a quantidade média anual de consultas médicas realizadas por pessoa residente em determinado território. Exemplo de interpretação: um valor de 2,5 consultas por habitante significa que, em média, cada morador realizou duas a três consultas médicas ao longo do ano.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb">Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Informação e Saúde Digital (SEIDIGI). Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS). Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/composicao/seidigi/datasus/sistemas-de-informacao/sia-sus Acesso em: 9 out 2025.</ref> === Fontes de dados === As informações para o cálculo do indicador Consultas Médicas por Habitante são obtidas a partir dos registros do Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS), do Ministério da Saúde. Esse sistema consolida dados de atendimentos médicos realizados na rede pública, incluindo unidades básicas de saúde, policlínicas, ambulatórios especializados e hospitais com atendimento ambulatorial. Fontes complementares: * e-SUS Atenção Básica (e-SUS AB) – sistema utilizado para o registro das consultas médicas realizadas na atenção primária. * Sistema de Informação da Atenção Básica (SIAB) – utilizado até a implantação do e-SUS AB, ainda disponível em séries históricas. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais utilizadas como denominador no cálculo do indicador. Essas bases permitem a análise da oferta e utilização de serviços médicos e possibilitam comparações entre regiões, períodos e níveis de atenção à saúde.<ref name="MSb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número total de consultas médicas realizadas em determinado território e período e a população residente na mesma área e período. A fórmula é: <math>CMH = \frac{N_{consultas}}{P}</math> onde: CMH = consultas médicas por habitante N₍consultas₎ = número total de consultas médicas realizadas P = população residente no mesmo período O resultado indica o número médio de consultas médicas realizadas por habitante em um ano. Recomenda-se calcular o indicador separadamente para o total de consultas do Sistema Único de Saúde (SUS) e, quando possível, incluir estimativas da rede privada para uma visão mais abrangente do acesso aos serviços médicos. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=N_consultas/P` Por exemplo, se em um município foram registradas 500.000 consultas médicas e a população estimada era de 250.000 habitantes, o resultado será 2,0 consultas médicas por habitante no período.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Consultas médicas registradas (SIA/SUS, 2022) !! População (Censo 2022) !! Consultas por habitante |- | '''Norte''' || 47.800.000 || 18.906.962 || 2,53 |- | '''Nordeste''' || 137.600.000 || 54.644.582 || 2,52 |- | '''Sudeste''' || 317.000.000 || 84.847.187 || 3,74 |- | '''Sul''' || 118.500.000 || 29.933.315 || 3,96 |- | '''Centro-Oeste''' || 55.300.000 || 16.298.734 || 3,39 |- | '''Brasil''' || 676.200.000 || 203.062.512 || 3,33 |} Fontes: Ministério da Saúde – SIA/SUS/DATASUS (2022); IBGE – *Censo Demográfico 2022*. Os dados mostram que: * As regiões '''Sul''' e '''Sudeste''' apresentam as maiores médias de consultas médicas por habitante, refletindo maior cobertura e disponibilidade de serviços de saúde. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' mantêm níveis mais baixos, o que pode indicar desigualdades de acesso ou menor oferta de serviços. * O valor médio nacional em 2022 foi de aproximadamente '''3,3 consultas médicas por habitante'''. === Interpretação === O indicador Consultas Médicas por Habitante expressa o nível médio de utilização dos serviços médicos por parte da população. Valores mais altos indicam maior número de consultas realizadas, o que pode refletir maior acesso aos serviços de saúde ou, em alguns casos, utilização excessiva de atendimentos. Valores baixos podem sugerir barreiras de acesso, insuficiência de oferta de profissionais ou sub-registro de consultas. A Organização Mundial da Saúde (OMS) e estudos internacionais indicam que uma média de 2 a 4 consultas médicas por habitante por ano é considerada adequada para países com sistemas universais de saúde. Entretanto, a interpretação do indicador deve considerar fatores como: * estrutura etária da população (idosos tendem a utilizar mais os serviços de saúde); * cobertura da atenção básica e disponibilidade de médicos; * perfil epidemiológico e prevalência de doenças crônicas; * participação do setor privado, que pode não estar completamente registrada nos sistemas públicos de informação. A análise conjunta com outros indicadores, como cobertura da Estratégia Saúde da Família e internações por condições sensíveis à atenção primária, permite uma compreensão mais precisa do acesso e da resolutividade da rede de serviços.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O indicador Consultas Médicas por Habitante é utilizado para avaliar o acesso e a utilização dos serviços de saúde pela população. Entre os principais usos estão: * Monitorar a disponibilidade e o uso dos serviços médicos ambulatoriais. * Avaliar o desempenho da rede assistencial e o alcance das políticas de atenção primária. * Estimar a necessidade de recursos humanos e de infraestrutura em saúde. * Identificar desigualdades regionais e populacionais no acesso aos serviços médicos. * Apoiar o planejamento e a avaliação das ações do Sistema Único de Saúde (SUS). * Comparar a utilização de serviços entre setores público e privado, quando as informações estiverem disponíveis. O indicador também contribui para estudos sobre eficiência dos sistemas de saúde, alocação de recursos e impacto de políticas de ampliação do acesso à atenção primária.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="MSb" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, o acompanhamento desse indicador exige consolidação de registros ambulatoriais, identificação adequada do estabelecimento e padronização dos procedimentos informados. A integração entre SIA/SUS, e-SUS APS, sistemas locais e ferramentas de regulação melhora a leitura do acesso, reduz duplicidades analíticas e permite monitorar a produção com maior granularidade.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação do indicador Consultas Médicas por Habitante está relacionada à cobertura das fontes de dados. O Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS) registra apenas as consultas realizadas na rede pública, não incluindo o volume de atendimentos ocorridos em serviços privados e planos de saúde, o que pode subestimar o número total de consultas. Outras limitações incluem: * Sub-registro ou inconsistências no preenchimento das Autorizações de Procedimentos Ambulatoriais (APAC) e Boletins de Produção Ambulatorial (BPA). * Diferenças nas formas de registro entre os sistemas SIA/SUS, e-SUS AB e SIAB, dificultando comparações entre anos e regiões. * Ausência de distinção entre consultas iniciais e de retorno, o que pode superestimar o volume real de atendimento individual. * Influência de fatores contextuais, como disponibilidade de médicos, perfil etário da população e prevalência de doenças crônicas, que impactam o número médio de consultas. Essas limitações devem ser consideradas ao interpretar o indicador e em comparações entre regiões e períodos.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados do Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS) são coletados e atualizados de forma contínua em todo o território nacional. O indicador pode ser calculado mensal, trimestral ou anualmente, de acordo com a necessidade de análise e a disponibilidade dos dados populacionais utilizados como denominador. Na prática, a periodicidade anual é a mais utilizada, pois permite comparações entre regiões e anos, além de reduzir oscilações sazonais na produção de atendimentos. Os dados são disponibilizados pelo Ministério da Saúde por meio do DATASUS, geralmente no ano subsequente ao de referência.<ref name="MSb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador Consultas Médicas por Habitante possui cobertura nacional, com informações disponíveis para todos os entes federativos que alimentam regularmente o Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS). As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Tipo de estabelecimento de saúde (atenção básica, especializada, hospitalar) Os dados do SIA/SUS abrangem todos os atendimentos realizados na rede pública de saúde, enquanto as informações sobre o setor privado ainda são limitadas. Essa cobertura permite análises comparativas entre regiões e o acompanhamento de desigualdades no acesso e na utilização dos serviços médicos.<ref name="MSb" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do indicador Consultas Médicas por Habitante pode ser feita segundo diferentes dimensões demográficas, sociais e institucionais, permitindo identificar desigualdades no acesso e na utilização dos serviços de saúde. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (crianças, adultos, idosos) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, zonas urbana e rural) * Tipo de estabelecimento (atenção básica, especializada, hospitalar) * Tipo de financiamento (SUS e não SUS, quando disponível) * Escolaridade e condição socioeconômica da população atendida * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem avaliar a equidade no acesso às consultas médicas, identificar grupos populacionais com menor utilização dos serviços e apoiar o planejamento de políticas voltadas à ampliação da cobertura e da resolutividade da atenção ambulatorial.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas == === Definição === A Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas corresponde à distribuição percentual das internações realizadas em estabelecimentos de saúde segundo os grupos de causas definidas pela Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão (CID-10). O indicador expressa o peso relativo de cada grupo de causas no total de hospitalizações ocorridas em determinado território e período. Permite identificar o perfil de morbidade hospitalar da população, evidenciando as principais causas de internação e subsidiando o planejamento das ações e políticas de saúde. Também é utilizado para avaliar o impacto de doenças agudas e crônicas sobre o sistema hospitalar e monitorar as mudanças no perfil epidemiológico ao longo do tempo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc">Ministério da Saúde. Sistema de Informações Hospitalares do SUS – SIH/SUS. [https://datasus.saude.gov.br/sistema-de-informacoes-hospitalares-sih-sus/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção de internações hospitalares atribuídas a um determinado grupo de causas em relação ao total de internações ocorridas no mesmo período e território. O valor é apresentado com uma ou duas casas decimais e deve ser calculado separadamente para cada grupo de causas segundo a Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão (CID-10). Esse formato permite comparações entre regiões e períodos, bem como a análise da participação relativa de diferentes causas de hospitalização.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo da Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas são obtidas a partir do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS), administrado pelo Ministério da Saúde. O SIH/SUS reúne dados das Autorizações de Internação Hospitalar (AIH), que registram informações sobre diagnóstico principal, procedimento realizado, duração da internação e desfecho do atendimento. Fontes complementares: * Sistema de Informações de Saúde Suplementar (ANS) – fornece dados sobre internações na rede privada de planos de saúde, quando disponíveis. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – utilizado para estimativas populacionais, quando se deseja calcular taxas de internação. * Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão (CID-10) – define os grupos e capítulos de causas utilizados na classificação das internações. Essas bases permitem identificar o perfil de morbidade hospitalar e apoiar o planejamento e a gestão dos serviços hospitalares no país.<ref name="MSc" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de internações hospitalares atribuídas a determinado grupo de causas (segundo a Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão) e o total de internações registradas no mesmo período e território, multiplicada por 100. A fórmula é: <math>PI = \frac{N_{gc}}{N_{total}} \times 100</math> onde: PI = proporção de internações hospitalares por grupo de causas (%) N₍gc₎ = número de internações hospitalares de um grupo específico de causas (segundo a CID-10) N₍total₎ = número total de internações hospitalares registradas no mesmo período e local O cálculo pode ser realizado para capítulos ou categorias específicas da CID-10, conforme o objetivo da análise (exemplo: doenças infecciosas, doenças do aparelho circulatório, causas externas). Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_gc/N_total)*100` Por exemplo, se um município registrou 2.000 internações por doenças do aparelho respiratório em um total de 10.000 internações no ano, a proporção será 20%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Grupo de causas (CID-10) !! Internações (SIH/SUS, 2022) !! Proporção (%) sobre o total |- | Doenças do aparelho respiratório (J00–J99) || 1.142.850 || 13,8 |- | Gravidez, parto e puerpério (O00–O99) || 1.092.260 || 13,2 |- | Doenças do aparelho circulatório (I00–I99) || 970.540 || 11,7 |- | Doenças do aparelho digestivo (K00–K93) || 858.430 || 10,3 |- | Doenças infecciosas e parasitárias (A00–B99) || 604.270 || 7,3 |- | Lesões, envenenamentos e causas externas (S00–T98 e V01–Y98) || 412.690 || 5,0 |- | Neoplasias (C00–D48) || 375.850 || 4,5 |- | Doenças endócrinas, nutricionais e metabólicas (E00–E90) || 285.300 || 3,4 |- | Doenças do aparelho geniturinário (N00–N99) || 278.120 || 3,3 |- | Doenças do sistema nervoso (G00–G99) || 230.850 || 2,8 |- | Outras causas (demais capítulos da CID-10) || 2.150.840 || 25,7 |- | '''Total''' || '''8.402.000''' || '''100,0''' |} Fontes: Ministério da Saúde – SIH/SUS/DATASUS (2022); IBGE – *Censo Demográfico 2022*. Os dados indicam que: * As principais causas de internação hospitalar no SUS em 2022 foram doenças do aparelho respiratório, condições relacionadas à gravidez e doenças do aparelho circulatório. * Internações por causas externas (violências e acidentes) representaram cerca de 5% do total. * O padrão reflete a transição epidemiológica, com predomínio crescente de doenças crônicas e degenerativas sobre as infecciosas. === Interpretação === A Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas permite identificar o perfil de morbidade hospitalar de uma população e avaliar o impacto relativo das diferentes doenças e agravos sobre o sistema hospitalar. Valores mais elevados para determinados grupos de causas indicam maior frequência de hospitalizações associadas a essas condições. Por exemplo, uma alta proporção de internações por doenças do aparelho respiratório pode refletir surtos sazonais, como influenza ou pneumonia, enquanto o predomínio de causas circulatórias pode indicar o peso crescente das doenças crônicas não transmissíveis (DCNT). O indicador também auxilia na identificação de transições epidemiológicas e na avaliação da efetividade da atenção básica: reduções nas internações por condições sensíveis à atenção primária (ICSAP) podem indicar melhoria no cuidado ambulatorial e prevenção de agravos. A análise deve considerar fatores como estrutura etária, cobertura assistencial, práticas de registro e variações sazonais, que podem influenciar o número e a distribuição das internações hospitalares.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O indicador é amplamente utilizado para analisar o perfil de morbidade hospitalar e subsidiar o planejamento de ações e políticas de saúde. Entre seus principais usos estão: * Identificar as principais causas de internação e seus padrões regionais e temporais. * Avaliar o impacto das doenças transmissíveis e crônicas sobre o sistema hospitalar. * Monitorar a transição epidemiológica e o peso relativo das causas de internação por faixa etária e sexo. * Apoiar o planejamento da rede hospitalar e a alocação de recursos financeiros e humanos. * Avaliar a efetividade da atenção primária por meio do acompanhamento das internações por condições sensíveis à atenção básica (ICSAP). * Subsidiar estudos sobre carga de doenças e perfil de utilização dos serviços hospitalares. O indicador também serve de base para análises de custo e de eficiência hospitalar, permitindo estimar o impacto econômico das principais causas de hospitalização no Sistema Único de Saúde (SUS).<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, esse indicador depende da qualidade da codificação diagnóstica, do processamento das AIH e da consistência entre bases hospitalares e administrativas. Sistemas analíticos e painéis por causa, faixa etária e território permitem monitorar ICSAP, sazonalidade e pressão sobre a rede hospitalar com maior rapidez e capacidade comparativa.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === As principais limitações do indicador estão relacionadas à cobertura e à qualidade das informações registradas no Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS). Como o sistema abrange apenas as internações financiadas pelo SUS, ele não inclui os atendimentos realizados em estabelecimentos exclusivamente privados ou de convênios, o que pode subestimar o número total de hospitalizações no país. Outras limitações incluem: * Possíveis erros de codificação da causa principal da internação na Declaração de Internação Hospitalar (AIH), que podem afetar a classificação por grupos de causas. * Diferenças nos critérios de registro e autorização de internações entre unidades federativas e tipos de estabelecimento. * Sub-registro de causas secundárias, com foco predominante no diagnóstico principal. * Dificuldade de comparações diretas entre anos, em função de revisões na tabela de procedimentos e na forma de registro no SIH/SUS. Além disso, o indicador reflete apenas hospitalizações concluídas, não contemplando internações em curso ou atendimentos de urgência sem internação formal.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS) são coletados de forma contínua e consolidados mensalmente, com atualização regular nas bases do DATASUS. O indicador pode ser calculado mensal, trimestral ou anualmente, conforme o objetivo da análise e a necessidade de acompanhamento das tendências. A periodicidade anual é a mais utilizada, pois permite comparações entre períodos e regiões, além de reduzir as variações sazonais decorrentes de surtos epidêmicos ou flutuações temporárias na demanda hospitalar. Os dados são disponibilizados publicamente pelo Ministério da Saúde por meio do portal DATASUS, geralmente no início do ano subsequente ao período de referência.<ref name="MSc" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional e é calculado a partir dos registros do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS), que abrange todos os estabelecimentos de saúde vinculados ao Sistema Único de Saúde. As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Tipo de estabelecimento (público, filantrópico ou conveniado) Embora o SIH/SUS concentre as internações financiadas pelo SUS, a cobertura é ampla e representativa da realidade hospitalar brasileira, especialmente nas regiões Norte e Nordeste, onde a dependência do sistema público é maior. Os dados permitem comparações territoriais e análises sobre o perfil de morbidade hospitalar em diferentes contextos populacionais e assistenciais.<ref name="MSc" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas pode ser analisada segundo diferentes variáveis demográficas, clínicas e territoriais, permitindo identificar padrões de morbidade e desigualdades regionais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (crianças, adultos, idosos) * Capítulo ou grupo de causas segundo a Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão (CID-10) * Local de residência e de ocorrência da internação (município, estado, região) * Tipo de estabelecimento (público, filantrópico, privado conveniado) * Regime de internação (urgência/emergência ou eletiva) * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem compreender a distribuição das internações por perfil epidemiológico e subsidiar o planejamento e a organização da rede hospitalar conforme as necessidades de saúde da população.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Leitos Hospitalares == === Definição === O indicador Leitos Hospitalares expressa a disponibilidade de leitos destinados à internação em estabelecimentos de saúde de determinado território e período. Corresponde ao número de leitos hospitalares existentes por mil habitantes, considerando tanto os leitos do Sistema Único de Saúde (SUS) quanto os da rede privada, quando disponíveis. O indicador mede a capacidade instalada do sistema hospitalar e é utilizado para avaliar a adequação da oferta de serviços de internação em relação às necessidades da população. A análise desse indicador auxilia na identificação de desigualdades regionais na distribuição de recursos hospitalares e no planejamento da rede de atenção à saúde.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd">Ministério da Saúde. Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde – CNES. [https://cnes.datasus.gov.br/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Número de leitos hospitalares por mil (‰) habitantes. O indicador é expresso em valores decimais, representando a quantidade média de leitos disponíveis para cada mil pessoas residentes em determinado território e período. A utilização da base por mil habitantes facilita comparações entre localidades e períodos, permitindo avaliar a adequação da oferta de leitos às demandas populacionais.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> === Fontes de dados === As informações sobre leitos hospitalares são obtidas a partir do Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), do Ministério da Saúde. O CNES reúne dados administrativos sobre todos os estabelecimentos de saúde do país, públicos e privados, incluindo número de leitos, especialidades, equipamentos, serviços e recursos humanos. Fontes complementares: * Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS) – utilizado para análises de ocupação e utilização dos leitos. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais usadas como denominador no cálculo do indicador. * DATASUS – plataforma pública de acesso aos dados do CNES e SIH/SUS. Essas bases permitem o monitoramento da capacidade hospitalar instalada e a avaliação da distribuição de leitos por especialidade, tipo de gestão e vínculo ao SUS.<ref name="MSd" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número total de leitos hospitalares disponíveis e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 1.000. A fórmula é: <math>LH = \frac{N_{leitos}}{P} \times 1000</math> onde: LH = leitos hospitalares por mil habitantes N₍leitos₎ = número total de leitos hospitalares disponíveis (segundo o CNES) P = população residente no mesmo período e território O indicador pode ser calculado para o total de leitos ou por tipo de leito (gerais, especializados, obstétricos, pediátricos, UTI, psiquiátricos, entre outros). Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_leitos/P)*1000` Exemplo: se um município possui 1.200 leitos hospitalares e uma população de 400.000 habitantes, o resultado será 3,0 leitos por mil habitantes.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Leitos hospitalares (CNES, dez/2022) !! População (Censo 2022) !! Leitos por 1.000 habitantes |- | '''Norte''' || 32.480 || 18.906.962 || 1,72 |- | '''Nordeste''' || 98.215 || 54.644.582 || 1,80 |- | '''Sudeste''' || 201.320 || 84.847.187 || 2,37 |- | '''Sul''' || 72.890 || 29.933.315 || 2,44 |- | '''Centro-Oeste''' || 35.430 || 16.298.734 || 2,17 |- | '''Brasil''' || 440.335 || 203.062.512 || 2,17 |} Fontes: Ministério da Saúde – CNES/DATASUS (dezembro de 2022); IBGE – Censo Demográfico 2022. Os dados indicam que: * O Brasil possuía aproximadamente '''2,17 leitos hospitalares por mil habitantes''' em 2022. * As maiores taxas estão nas regiões '''Sul''' e '''Sudeste''', refletindo maior concentração de recursos hospitalares. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' apresentam menor disponibilidade de leitos, indicando desigualdade de acesso e distribuição da infraestrutura hospitalar. === Interpretação === O indicador Leitos Hospitalares mede a disponibilidade física de leitos para internação e reflete a capacidade instalada do sistema de saúde para atender às demandas de hospitalização. Valores mais altos indicam maior oferta de leitos por habitante, o que pode representar melhor capacidade de resposta a agravos que requerem internação. Por outro lado, valores excessivamente elevados podem indicar ineficiência na alocação de recursos, especialmente quando há baixa taxa de ocupação. De acordo com parâmetros internacionais, médias entre 2 e 5 leitos por mil habitantes são consideradas adequadas, dependendo do perfil epidemiológico e da organização dos serviços de saúde. No Brasil, há grandes variações regionais: regiões mais desenvolvidas tendem a apresentar maior densidade de leitos, enquanto áreas menos favorecidas podem ter oferta insuficiente. A análise deve considerar o tipo de leito (geral, especializado, UTI), o financiamento (SUS e não SUS) e a taxa de utilização, para avaliar se a disponibilidade é adequada às necessidades reais da população. Também é importante associar o indicador a outros, como tempo médio de permanência e taxa de ocupação, para compreender a eficiência do sistema hospitalar.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O indicador Leitos Hospitalares é utilizado para avaliar a capacidade de oferta de internações e subsidiar o planejamento e a gestão da rede hospitalar. Entre os principais usos estão: * Monitorar a disponibilidade de leitos hospitalares por tipo e região. * Planejar a expansão, redistribuição ou redução de leitos conforme as necessidades locais de saúde. * Avaliar desigualdades regionais na oferta de internações e na infraestrutura hospitalar. * Apoiar estudos sobre eficiência do sistema hospitalar, considerando taxas de ocupação e tempo médio de permanência. * Subsidiar políticas públicas de regionalização e hierarquização da atenção à saúde. * Estimar a capacidade de resposta do sistema a situações de emergência, surtos epidêmicos ou desastres. Em análises de situação de saúde (ASIS), o indicador contribui para compreender a estrutura e o desempenho da atenção hospitalar e sua integração com outros níveis de atenção.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === A gestão informatizada de leitos depende da atualização contínua do CNES, da integração com centrais de regulação e da visualização operacional da ocupação instalada e disponível. Em informática em saúde, esse indicador é central para apoiar regulação assistencial, planejamento de contingência e resposta a emergências sanitárias.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === As principais limitações do indicador estão relacionadas à cobertura e à qualidade das informações registradas no Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES). O número de leitos informado depende do registro e da atualização pelos gestores locais, podendo ocorrer discrepâncias entre a disponibilidade real e os dados declarados. Outras limitações incluem: * Diferenças na classificação dos tipos de leito (geral, UTI, obstétrico, pediátrico etc.), o que dificulta comparações entre regiões. * Possível sub-registro ou superestimação de leitos inativos ou temporariamente desativados. * Falta de integração entre dados do CNES e indicadores de utilização, como taxa de ocupação e tempo médio de permanência. * Ausência de informações sobre a qualidade do atendimento e a adequação do número de leitos às necessidades epidemiológicas da população. * Exclusão parcial dos leitos da rede privada não contratada pelo SUS, o que reduz a abrangência do indicador. Essas limitações devem ser consideradas na interpretação dos resultados e nas comparações regionais e temporais.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados sobre leitos hospitalares são coletados e atualizados mensalmente no Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), a partir das informações enviadas pelos gestores municipais, estaduais e federais. O indicador pode ser calculado em diferentes periodicidades, conforme o objetivo da análise: * Mensal – para acompanhamento da disponibilidade de leitos em situações emergenciais ou de monitoramento da rede hospitalar. * Anual – para análises comparativas e planejamento de longo prazo, sendo a periodicidade mais utilizada em estudos e relatórios de saúde. Os dados consolidados são disponibilizados publicamente pelo Ministério da Saúde por meio do DATASUS, permitindo o acompanhamento histórico e regionalizado da capacidade instalada do sistema hospitalar.<ref name="MSd" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador Leitos Hospitalares possui cobertura nacional e é calculado a partir dos registros do Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), que abrange todos os estabelecimentos de saúde públicos e privados do país. As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Tipo de estabelecimento (público, filantrópico, privado) A amplitude territorial dos dados permite a análise comparativa da disponibilidade de leitos entre regiões e municípios, identificando desigualdades na distribuição da capacidade hospitalar e subsidiando o planejamento regional da rede assistencial.<ref name="MSd" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do indicador Leitos Hospitalares pode ser realizada segundo variáveis demográficas, assistenciais e administrativas, permitindo identificar desigualdades regionais e estruturais na oferta de internações. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Tipo de leito (geral, cirúrgico, obstétrico, pediátrico, UTI, psiquiátrico, outros) * Vínculo institucional (SUS, privado, filantrópico) * Tipo de estabelecimento (hospital geral, especializado, maternidade, hospital-dia) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, áreas urbanas e rurais) * Gestão administrativa (municipal, estadual, federal) * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem identificar carências estruturais e apoiar o planejamento da rede hospitalar, priorizando regiões ou especialidades com déficit de leitos.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Cobertura de Planos Privados de Saúde == === Definição === A Cobertura de Planos Privados de Saúde expressa a proporção da população residente que possui vínculo ativo a algum plano ou seguro de assistência médica, hospitalar ou odontológica. O indicador mede o grau de participação do sistema de saúde suplementar na cobertura populacional de um território, em determinado período. Reflete a inserção da população no setor privado de saúde e permite avaliar a relação entre o sistema público (SUS) e o setor suplementar, bem como as desigualdades de acesso aos serviços de saúde entre grupos sociais e regiões.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref">Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS. Sala de Situação. [https://www.gov.br/ans/pt-br/assuntos/analise-de-situacao/sala-de-situacao Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção de pessoas cobertas por planos ou seguros privados de assistência à saúde em relação à população total residente em determinado território e período. O resultado é apresentado com uma ou duas casas decimais, permitindo comparações entre regiões e períodos e a análise da participação do setor suplementar no sistema de saúde brasileiro.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo da Cobertura de Planos Privados de Saúde são obtidas a partir dos registros administrativos da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS), que regula e supervisiona o setor de planos e seguros de saúde no Brasil. Os dados são provenientes do Sistema de Informações de Beneficiários (SIB/ANS), que reúne o número de vínculos ativos por tipo de plano, operadora e local de residência do beneficiário. Fontes complementares: * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais usadas como denominador. * Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) – disponibiliza informações sobre posse de plano de saúde, tipo de cobertura e perfil socioeconômico dos beneficiários. * DATASUS – utilizado para comparação entre cobertura pública (SUS) e privada. Essas fontes permitem analisar a participação da saúde suplementar na cobertura populacional, as desigualdades de acesso e a relação entre o sistema público e o privado.<ref name="Refa">Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS. Sistema de Informações de Beneficiários (SIB/ANS). [https://www.gov.br/ans/pt-br/assuntos/gestao-da-informacao-e-qualidade/sistema-de-informacoes-de-beneficiarios-sib Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de pessoas com vínculo ativo a planos ou seguros privados de assistência à saúde e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 100. A fórmula é: <math>CP = \frac{N_{benef}}{P} \times 100</math> onde: CP = cobertura de planos privados de saúde (%) N₍benef₎ = número de beneficiários de planos privados de saúde (segundo o SIB/ANS) P = população residente no mesmo período e território (segundo o IBGE) O resultado expressa o percentual da população coberta por planos privados de saúde. O cálculo pode ser realizado para o total de planos médicos-hospitalares ou desagregado por tipo de plano (médico, odontológico, individual, coletivo etc.). Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_benef/P)*100` Exemplo: se um estado possui 3.000.000 de beneficiários de planos e uma população total de 15.000.000 de habitantes, a cobertura será 20%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Refa" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! População (Censo 2022) !! Beneficiários de planos de saúde (ANS, dez/2022) !! Cobertura (%) |- | '''Norte''' || 18.906.962 || 1.822.000 || 9,6 |- | '''Nordeste''' || 54.644.582 || 6.042.000 || 11,1 |- | '''Sudeste''' || 84.847.187 || 34.223.000 || 40,3 |- | '''Sul''' || 29.933.315 || 8.722.000 || 29,1 |- | '''Centro-Oeste''' || 16.298.734 || 2.922.000 || 17,9 |- | '''Brasil''' || 203.062.512 || 53.731.000 || 26,5 |} Fontes: Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS/SIB (dezembro de 2022); IBGE – *Censo Demográfico 2022*. Os dados mostram que: * A região '''Sudeste''' concentra cerca de dois terços dos beneficiários, com cobertura superior a 40%. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' apresentam as menores coberturas (inferiores a 12%). * A cobertura média nacional foi de aproximadamente '''26,5% da população''' em 2022. === Interpretação === O indicador Cobertura de Planos Privados de Saúde reflete o grau de inserção da população no sistema de saúde suplementar e permite avaliar a dependência ou autonomia em relação ao Sistema Único de Saúde (SUS). Valores elevados indicam maior participação do setor privado na cobertura populacional, geralmente associada a contextos de maior renda e urbanização. Valores baixos podem indicar maior dependência da rede pública e menor acesso a planos privados, o que costuma ocorrer em regiões com piores condições socioeconômicas. A distribuição da cobertura é heterogênea no Brasil: concentra-se nas regiões Sudeste e Sul, especialmente em áreas metropolitanas, enquanto Norte e Nordeste apresentam menor proporção de beneficiários. Essa desigualdade reflete as disparidades regionais de renda, emprego formal e oferta de planos de saúde. A análise do indicador deve considerar fatores como tipo de vínculo (individual ou coletivo), cobertura assistencial (médico-hospitalar ou odontológica) e perfil dos beneficiários, pois esses aspectos influenciam a extensão e a qualidade da assistência prestada.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O indicador Cobertura de Planos Privados de Saúde é utilizado para analisar a participação do setor suplementar na atenção à saúde e sua interação com o Sistema Único de Saúde (SUS). Entre os principais usos estão: * Avaliar o grau de dependência da população em relação ao SUS. * Identificar desigualdades regionais e socioeconômicas no acesso a planos privados. * Monitorar a expansão ou retração do mercado de saúde suplementar. * Apoiar o planejamento de políticas públicas voltadas à regulação da saúde suplementar. * Estimar a demanda potencial por serviços públicos de saúde. * Subsidiar estudos sobre financiamento e segmentação do sistema de saúde brasileiro. Em análises de situação de saúde (ASIS), o indicador é utilizado para compreender a relação entre renda, mercado de trabalho formal e cobertura por planos privados, auxiliando na interpretação do modelo misto de financiamento da saúde no Brasil.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na perspectiva da informática em saúde, esse indicador ganha valor quando combinado com bases territoriais, socioeconômicas e de utilização de serviços. A integração analítica entre registros da ANS, indicadores do SUS e painéis georreferenciados ajuda a compreender segmentação assistencial, vazios de cobertura e pressão potencial sobre a rede pública.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === As principais limitações do indicador estão relacionadas à abrangência e à qualidade dos registros administrativos da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS). O número de beneficiários pode incluir duplicidades, pois uma mesma pessoa pode ter mais de um plano ativo. Também há possibilidade de defasagem temporal entre o cancelamento do plano e sua exclusão do sistema. Outras limitações incluem: * Subestimação da cobertura em áreas rurais e regiões com baixa oferta de planos privados. * Dificuldade de estimar o número real de usuários de planos apenas odontológicos, que não oferecem cobertura médico-hospitalar. * Ausência de informações sobre o nível de utilização dos serviços de saúde pelos beneficiários. * Diferenças nos critérios de registro entre planos individuais, coletivos empresariais e por adesão. * Falta de integração direta entre as bases da ANS e os registros de utilização do SUS, dificultando análises complementares. Esses fatores devem ser considerados ao interpretar o indicador, especialmente em análises comparativas entre regiões e ao longo do tempo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Refa" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === As informações sobre a Cobertura de Planos Privados de Saúde são atualizadas mensalmente pela Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS), por meio do Sistema de Informações de Beneficiários (SIB/ANS). Os dados consolidados são divulgados trimestral e anualmente, permitindo análises contínuas e comparações temporais. A periodicidade mensal possibilita o acompanhamento dinâmico da evolução do número de beneficiários, enquanto os relatórios anuais oferecem séries históricas padronizadas e mais estáveis para análises de tendência e planejamento de políticas públicas.<ref name="Ref" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional, com informações disponíveis para todos os estados e municípios brasileiros a partir dos registros da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS). As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos Os dados são vinculados ao local de residência dos beneficiários e permitem comparações regionais e temporais da cobertura populacional. A abrangência nacional do sistema possibilita identificar desigualdades na penetração dos planos privados, revelando maior concentração nas regiões Sudeste e Sul, especialmente em áreas urbanas e de maior renda.<ref name="Refa" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A Cobertura de Planos Privados de Saúde pode ser analisada segundo diferentes dimensões demográficas, socioeconômicas e territoriais, permitindo identificar desigualdades de acesso e perfil dos beneficiários. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (crianças, adultos, idosos) * Tipo de plano (médico-hospitalar, exclusivamente odontológico, misto) * Modalidade de contratação (individual, coletivo empresarial, coletivo por adesão) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, zonas urbana e rural) * Renda domiciliar e escolaridade (segundo a PNS ou IBGE) * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem compreender o perfil da população coberta por planos privados e orientar políticas de regulação, financiamento e equidade no acesso à atenção à saúde.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Gastos em Saúde == === Definição === O indicador Percentual da Despesa Total em Saúde Destinada a Cada Nível de Atenção expressa a distribuição dos recursos financeiros aplicados em saúde segundo os níveis de atenção do sistema: Atenção Primária à Saúde (APS) e Média e Alta Complexidade (MAC). Corresponde à proporção do gasto público total em saúde que é alocada para cada nível assistencial, em determinado território e período. O indicador permite avaliar o equilíbrio do financiamento entre os componentes da rede de atenção, contribuindo para a análise da priorização da Atenção Primária e da sustentabilidade do sistema de saúde. A comparação entre APS e MAC auxilia na identificação de tendências de investimento e na verificação da coerência entre a alocação de recursos e as diretrizes de regionalização e integralidade do SUS.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSe">Ministério da Saúde. Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde – SIOPS. [https://siops.saude.gov.br/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção da despesa total em saúde destinada a cada nível de atenção no sistema: * Atenção Primária à Saúde (APS) * Média e Alta Complexidade (MAC) O valor é calculado em relação à despesa total em ações e serviços públicos de saúde (ASPS) realizada pelo ente federativo no período de referência. A soma dos percentuais de APS e MAC deve se aproximar de 100%, podendo incluir pequenas variações devido a outras categorias orçamentárias (como vigilância em saúde ou gestão do SUS).<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSe" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo do indicador são obtidas a partir do Fundo Nacional de Saúde (FNS), do Ministério da Saúde, que consolida os repasses e pagamentos realizados em ações e serviços públicos de saúde segundo os blocos de financiamento. Os dados permitem identificar com precisão os valores destinados à Atenção Primária à Saúde (APS) e à Média e Alta Complexidade (MAC), conforme a execução orçamentária e financeira federal. Fontes complementares: * Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde (SIOPS) – utilizado para análises de consolidação orçamentária nas três esferas de governo. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais e dados macroeconômicos para contextualização dos gastos. * Tesouro Nacional e secretarias estaduais e municipais de saúde – fontes de validação e detalhamento da execução orçamentária local. O uso do FNS é recomendado por refletir de forma mais fidedigna a aplicação dos recursos nos blocos APS e MAC, especialmente no monitoramento de transferências fundo a fundo e execução direta do Ministério da Saúde.<ref name="MSf">Ministério da Saúde. Fundo Nacional de Saúde – FNS. [https://portalfns.saude.gov.br/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado a partir da razão entre o montante de recursos financeiros aplicados em cada nível de atenção (APS e MAC) e o total das despesas em ações e serviços públicos de saúde (ASPS), multiplicada por 100. A fórmula é: <math>P_{nivel} = \frac{D_{nivel}}{D_{total}} \times 100</math> onde: P₍nível₎ = percentual da despesa total destinada a cada nível de atenção (APS ou MAC) D₍nível₎ = despesa executada no respectivo nível de atenção (segundo o FNS) D₍total₎ = total de despesas em ações e serviços públicos de saúde As despesas de cada nível são obtidas nos registros de execução orçamentária do Fundo Nacional de Saúde (FNS), que classifica os pagamentos e transferências segundo os blocos de financiamento: * Atenção Primária à Saúde (APS) * Média e Alta Complexidade (MAC) O cálculo pode ser feito para a União, estados, municípios ou para o conjunto do país, conforme a disponibilidade de dados. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com as fórmulas: Para APS: `=(Despesa_APS/Despesa_Total)*100` Para MAC: `=(Despesa_MAC/Despesa_Total)*100` Exemplo: se um estado aplicou R$ 600 milhões em APS e R$ 1,400 bilhão em MAC, sobre um total de R$ 2 bilhões em ASPS, os percentuais serão 30% para APS e 70% para MAC.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Despesa total em saúde (R$ milhões) !! Atenção Primária (APS) !! Média/Alta Complexidade (MAC) !! % APS !! % MAC !! Razão MAC/APS |- | '''Norte''' || 38.620 || 13.260 || 21.570 || 34,3 || 55,9 || 1,63 |- | '''Nordeste''' || 107.430 || 39.820 || 57.480 || 37,1 || 53,5 || 1,44 |- | '''Sudeste''' || 183.750 || 55.620 || 114.830 || 30,3 || 62,5 || 2,06 |- | '''Sul''' || 68.940 || 21.760 || 40.910 || 31,6 || 59,4 || 1,88 |- | '''Centro-Oeste''' || 32.860 || 10.940 || 18.440 || 33,3 || 56,1 || 1,68 |- | '''Brasil''' || 431.600 || 141.400 || 253.200 || 32,8 || 58,7 || 1,79 |} Fontes: Ministério da Saúde – SIOPS / FNS / DATASUS (2022); IBGE – *Censo Demográfico 2022*. Os dados mostram que: * Em 2022, aproximadamente '''59% das despesas em saúde''' foram destinadas à Média e Alta Complexidade, enquanto '''33%''' corresponderam à Atenção Primária. * A relação MAC/APS foi de '''1,79''', ou seja, para cada R$ 1,00 investido na APS, investiram-se R$ 1,79 na MAC. * As regiões '''Sudeste''' e '''Sul''' apresentam maior concentração de recursos na atenção especializada, enquanto '''Nordeste''' e '''Norte''' dedicam proporção relativamente maior à atenção básica. === Interpretação === O indicador expressa o equilíbrio entre os níveis de atenção à saúde no financiamento do sistema público. Valores mais elevados de gasto na Atenção Primária à Saúde (APS) indicam maior priorização das ações de promoção, prevenção e cuidado longitudinal, características de sistemas mais resolutivos e com menor custo médio por atendimento. Já uma proporção muito alta de gastos na Média e Alta Complexidade (MAC) pode refletir um modelo assistencial centrado em procedimentos especializados e hospitalares, frequentemente mais onerosos e reativos. A interpretação deve considerar o contexto epidemiológico, a estrutura da rede de serviços e a organização das responsabilidades entre as esferas de governo. Em países e regiões com sistemas de saúde consolidados, observa-se tendência de maior equilíbrio entre APS e MAC, com proporção de 30% a 40% dos gastos totais concentrados na atenção primária. A análise comparada entre municípios e estados permite identificar desequilíbrios no financiamento e orientar políticas de regionalização, integração de redes e fortalecimento da atenção básica.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Bsica2017">Ministério da Saúde. Política Nacional de Atenção Básica – PNAB. Brasília: Ministério da Saúde; 2017. [https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/politica_nacional_atencao_basica_2017.pdf Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Usos principais === O indicador é utilizado para avaliar a estrutura e a prioridade do financiamento público em saúde entre os diferentes níveis de atenção. Entre seus principais usos estão: * Monitorar a alocação de recursos financeiros entre a Atenção Primária (APS) e a Média e Alta Complexidade (MAC). * Avaliar a coerência entre o padrão de gasto e as diretrizes do SUS, especialmente a valorização da atenção básica como eixo organizador das redes de cuidado. * Identificar desequilíbrios na distribuição de recursos e apoiar processos de regionalização e planejamento integrado da rede de serviços. * Analisar tendências de investimento e sustentabilidade do sistema, considerando a eficiência e o custo-efetividade de cada nível de atenção. * Subsidiar estudos de avaliação de políticas públicas e de desempenho financeiro do setor saúde. * Apoiar a tomada de decisão no âmbito do financiamento tripartite (União, estados e municípios). Em análises de situação de saúde (ASIS), o indicador contribui para compreender como o padrão de gasto influencia a resolutividade do sistema e a capacidade de resposta às necessidades da população.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Bsica2017" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, o monitoramento do gasto exige rastreabilidade das transações, padronização contábil e integração entre sistemas orçamentários, financeiros e assistenciais. Ferramentas de business intelligence, painéis de execução e bases históricas estruturadas ampliam a transparência e apoiam decisões sobre eficiência, prioridade e sustentabilidade do financiamento.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === As principais limitações do indicador estão relacionadas à classificação e ao registro das despesas nos sistemas orçamentários e financeiros. Embora o Fundo Nacional de Saúde (FNS) permita identificar os blocos de financiamento, parte das despesas pode não estar claramente vinculada a um nível específico de atenção, dificultando a separação entre Atenção Primária (APS) e Média e Alta Complexidade (MAC). Outras limitações incluem: * Diferenças entre empenho, liquidação e pagamento, que podem gerar defasagens temporais nos valores registrados. * Dificuldade de comparações diretas entre entes federativos, devido a variações na estrutura orçamentária e nas fontes de financiamento. * Possibilidade de reclassificação contábil de despesas, especialmente em anos de transição de normas ou de reorganização dos blocos de financiamento. * Exclusão de informações sobre gastos do setor privado e de outras fontes não orçamentárias (como parcerias e convênios). * Falta de uniformidade na identificação de gastos mistos, que envolvem simultaneamente APS e MAC (como centrais de regulação e transporte sanitário). Essas limitações exigem cautela na interpretação dos resultados e reforçam a necessidade de análises complementares, associando o indicador a outros de desempenho e estrutura da rede de atenção.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Bsica2017" /> === Periodicidade === Os dados sobre despesas em saúde executadas pelo Fundo Nacional de Saúde (FNS) são atualizados mensalmente, com consolidação anual dos valores executados por bloco de financiamento. O indicador pode ser calculado mensal, trimestral ou anualmente, de acordo com o objetivo da análise e a necessidade de acompanhamento das tendências de gasto. A periodicidade anual é a mais utilizada em estudos e relatórios de gestão, por reduzir variações sazonais e permitir a comparação entre exercícios financeiros. As informações consolidadas ficam disponíveis no Portal do FNS e podem ser extraídas por unidade federativa, município ou programa de financiamento. As atualizações mensais do FNS também permitem o monitoramento contínuo da execução orçamentária, útil para o acompanhamento da regularidade dos repasses fundo a fundo.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional e é calculado a partir dos registros do Fundo Nacional de Saúde (FNS), que consolida as informações financeiras da União e as transferências automáticas para estados, Distrito Federal e municípios. As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões de Saúde e Municípios A base de dados do FNS permite acompanhar a execução orçamentária e financeira por ente federativo e por bloco de financiamento, possibilitando análises comparativas entre localidades e períodos. A abrangência é integral para os recursos federais e, quando integrados aos sistemas estaduais e municipais, fornece visão ampla da estrutura de financiamento do SUS em todo o território nacional.<ref name="MSf" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do indicador pode ser realizada considerando diferentes dimensões demográficas, administrativas e de financiamento, permitindo identificar desigualdades regionais e tendências de priorização no gasto em saúde. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Nível de atenção (Atenção Primária à Saúde – APS, Média e Alta Complexidade – MAC) * Esfera administrativa (União, estado, município) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, regiões de saúde) * Tipo de gestão (municipal, estadual ou federal direta) * Modalidade de repasse (fundo a fundo, execução direta, convênios) * Ano de exercício financeiro (para análise temporal) Essas categorias permitem avaliar o equilíbrio do financiamento entre APS e MAC, identificar desigualdades territoriais na alocação de recursos e apoiar o planejamento integrado das redes de atenção à saúde.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Bsica2017" /> == Abastecimento por Água Potável == === Definição === O indicador Abastecimento por Água Potável expressa a proporção da população residente em domicílios com acesso a rede geral de distribuição de água ou outra forma considerada segura de abastecimento. Corresponde ao percentual de pessoas que utilizam fontes de água potável reconhecidas como seguras para consumo humano, conforme critérios de qualidade e regularidade estabelecidos pela legislação nacional. O indicador mede uma das dimensões básicas das condições de saneamento e saúde ambiental, sendo diretamente associado à prevenção de doenças de veiculação hídrica e à promoção da saúde coletiva. É utilizado para avaliar o alcance do direito humano à água potável e para monitorar os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), especialmente o ODS 6 – Água Potável e Saneamento.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc">Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua). [https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao.html Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="Refb">Ministério das Cidades. Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento – SNIS. [https://www.gov.br/mdr/pt-br/assuntos/saneamento/snis Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção da população residente em domicílios abastecidos por rede geral de distribuição de água ou por fonte considerada segura (como poço ou nascente protegida). O valor é apresentado com uma ou duas casas decimais e permite comparações entre regiões, áreas urbanas e rurais e diferentes períodos de tempo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo do indicador são obtidas principalmente a partir das pesquisas domiciliares realizadas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), especialmente a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) e o Censo Demográfico. Essas fontes coletam dados sobre o tipo de abastecimento de água utilizado nos domicílios particulares permanentes. Fontes complementares: * Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS), do Ministério das Cidades, que reúne informações fornecidas pelos prestadores de serviços de abastecimento de água. * Fundação Nacional de Saúde (FUNASA), que atua na vigilância e promoção da qualidade da água para consumo humano em áreas rurais e comunidades tradicionais. * Sistema de Informação de Vigilância da Qualidade da Água para Consumo Humano (SISAGUA), do Ministério da Saúde, para monitoramento de parâmetros de potabilidade. Essas bases permitem análises territoriais e temporais sobre o acesso à água potável e fornecem subsídios para políticas de saneamento e saúde ambiental.<ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de pessoas residentes em domicílios com acesso à rede geral de abastecimento de água ou a outras formas seguras de fornecimento e o total da população residente, multiplicada por 100. A fórmula é: <math>AP = \frac{P_{agua}}{P_{total}} \times 100</math> onde: AP = percentual da população abastecida por água potável P₍água₎ = população residente em domicílios com abastecimento de água considerado seguro P₍total₎ = população total residente São considerados abastecimentos seguros: * Rede geral de distribuição de água; * Poço profundo ou artesiano com proteção adequada; * Nascente protegida ou sistema comunitário controlado. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(Pop_agua/Pop_total)*100` Exemplo: se um município possui 180.000 habitantes e 162.000 residem em domicílios com abastecimento de água potável, o indicador será 90%.<ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Domicílios com água potável (milhares) !! Domicílios totais (milhares) !! Cobertura (%) |- | '''Norte''' || 2.780 || 5.480 || 50,7 |- | '''Nordeste''' || 12.350 || 19.880 || 62,1 |- | '''Sudeste''' || 27.420 || 28.960 || 94,7 |- | '''Sul''' || 8.450 || 9.280 || 91,1 |- | '''Centro-Oeste''' || 4.930 || 5.500 || 89,6 |- | '''Brasil''' || 55.930 || 69.100 || 81,0 |} Fontes: IBGE – Censo Demográfico 2022; Ministério das Cidades – Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS), 2022. === Exemplo visual === [https://www.gov.br/mdr/pt-br/assuntos/saneamento/snis Consulte os painéis e publicações do SNIS.] === Interpretação === O indicador reflete o nível de acesso da população a fontes seguras de água potável e constitui uma medida das condições de saneamento básico e de qualidade de vida. Valores elevados indicam ampla cobertura de abastecimento por rede pública ou por sistemas protegidos, o que se associa à redução de doenças de veiculação hídrica e à melhoria da saúde ambiental. Valores baixos revelam deficiência na infraestrutura de saneamento, maior vulnerabilidade social e risco aumentado de ocorrência de agravos como diarreias infecciosas, hepatites e parasitoses. A análise do indicador deve considerar as diferenças entre áreas urbanas e rurais, já que estas últimas tendem a apresentar menores taxas de cobertura. Também é importante observar a regularidade e a qualidade da água distribuída, pois o simples acesso à rede não garante potabilidade ou continuidade do serviço. O indicador está relacionado diretamente ao cumprimento do Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS) 6, que estabelece a meta de assegurar o acesso universal e equitativo à água potável até 2030.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc">FUNASA. Vigilância da Qualidade da Água para Consumo Humano. [https://www.gov.br/funasa/pt-br/assuntos/saude-ambiental/vigiagua Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Usos principais === O indicador Abastecimento por Água Potável é utilizado para avaliar as condições de saneamento básico e o acesso da população a serviços essenciais de infraestrutura. Entre seus principais usos estão: * Monitorar a universalização do acesso à água potável, conforme as metas do Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS 6). * Avaliar desigualdades regionais e urbanas-rurais na cobertura dos serviços de abastecimento. * Subsidiar o planejamento e o investimento em infraestrutura de saneamento, especialmente em áreas vulneráveis. * Apoiar políticas intersetoriais voltadas à promoção da saúde e à prevenção de doenças relacionadas à água contaminada. * Orientar ações de vigilância sanitária e ambiental sobre a qualidade e a regularidade do abastecimento. * Servir como indicador complementar em estudos de desenvolvimento humano, habitação e saúde ambiental. O uso combinado deste indicador com os de esgotamento sanitário, coleta de resíduos sólidos e drenagem urbana permite uma avaliação mais abrangente das condições de saneamento e sua influência na saúde da população.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc" /> === Interface com a Informática em Saúde === A interface com a informática em saúde aparece na integração entre bases de saneamento, vigilância ambiental e sistemas de informação geográfica. A combinação entre SNIS, SISAGUA, dados censitários e painéis territoriais permite identificar áreas de risco, priorizar inspeções e apoiar ações intersetoriais baseadas em evidências.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === As principais limitações do indicador decorrem das diferenças conceituais e metodológicas entre as fontes de dados e da ausência de informações diretas sobre a qualidade da água distribuída. A presença de rede geral de abastecimento não garante que a água seja potável, contínua ou isenta de contaminação. Outras limitações incluem: * Possíveis inconsistências no autorrelato das pesquisas domiciliares, que podem superestimar o acesso em áreas com fornecimento irregular. * Falta de padronização entre os critérios de “fonte segura” adotados por diferentes pesquisas e organismos internacionais. * Subestimação do acesso em pequenas comunidades e áreas rurais que utilizam sistemas alternativos de abastecimento, muitas vezes não registrados. * Ausência de informações sobre perdas de água, intermitência e eficiência operacional dos sistemas. * Defasagem temporal entre os levantamentos censitários e amostrais, dificultando o monitoramento anual em alguns municípios. Essas limitações reforçam a necessidade de interpretação conjunta com outros indicadores de saneamento, como esgotamento sanitário e vigilância da qualidade da água, além da utilização de dados do SISAGUA e do SNIS para validação.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc" /> === Periodicidade === A periodicidade do indicador varia conforme a fonte de dados utilizada. * A Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua), do IBGE, disponibiliza informações anuais sobre abastecimento de água no Brasil, permitindo o acompanhamento regular das tendências de acesso. * O Censo Demográfico, também do IBGE, fornece dados detalhados a cada dez anos, com cobertura para todos os municípios e áreas censitárias. * O Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS), do Ministério das Cidades, divulga anualmente os dados fornecidos pelos prestadores de serviços de abastecimento de água. A utilização combinada dessas fontes possibilita análises de curto e longo prazo, conciliando a precisão espacial do Censo com a atualização periódica da PNAD e do SNIS.<ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional e está disponível para todas as Unidades da Federação, regiões e municípios brasileiros, com base nas informações do IBGE e do Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS). As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Situação do domicílio (urbano ou rural) Os dados do Censo Demográfico permitem detalhamento espacial em nível de setor censitário, enquanto o SNIS fornece informações agregadas por município. Essa ampla cobertura viabiliza análises territoriais sobre desigualdades no acesso à água potável, identificando regiões com déficit de infraestrutura e vulnerabilidade sanitária. A FUNASA também disponibiliza dados complementares para áreas rurais e comunidades tradicionais, que nem sempre são contempladas pelos sistemas municipais de abastecimento.<ref name="IBGEd">Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. Censo Demográfico. [https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao.html Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do indicador pode ser feita segundo variáveis demográficas, socioeconômicas e territoriais, permitindo identificar desigualdades de acesso e vulnerabilidades regionais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, zonas urbana e rural) * Situação do domicílio (urbano ou rural) * Faixa de renda domiciliar * Escolaridade do responsável pelo domicílio * Cor ou raça do responsável pelo domicílio * Tipo de abastecimento (rede geral, poço, nascente protegida, outras fontes) * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem compreender as desigualdades territoriais e sociais no acesso à água potável, orientar políticas públicas de saneamento e apoiar o monitoramento das metas de universalização estabelecidas pelo ODS 6.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc" /> == Diagrama de Controle == === Definição === O Diagrama de Controle é uma ferramenta gráfica utilizada para acompanhar a variação de um evento ao longo do tempo, distinguindo oscilações esperadas do processo (variação comum) de mudanças que sugerem comportamento atípico ou fora do padrão (variação especial). Na saúde pública, pode ser aplicado ao monitoramento de casos notificados, coeficientes de incidência ou proporções, permitindo identificar aumentos inesperados, quedas abruptas ou alterações persistentes no comportamento de agravos sob vigilância.<ref name="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Finalidade === Sua finalidade é apoiar a vigilância epidemiológica e a gestão em saúde por meio do acompanhamento contínuo de séries temporais. Quando construído com dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN), o diagrama de controle permite verificar se o número de casos notificados de um agravo permanece dentro do padrão historicamente esperado ou se há indícios de alerta epidemiológico, mudança operacional ou problema de qualidade do dado.<ref name="MSUFG2015" /> === Fontes de dados === Para esta aplicação, a principal fonte é o Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN), que reúne registros de casos suspeitos e confirmados de agravos e doenças de notificação compulsória no Brasil. O uso do SINAN é especialmente pertinente para agravos com acompanhamento rotineiro, como dengue, sífilis adquirida, tuberculose, violência interpessoal e outros eventos monitorados pela vigilância em saúde. Conforme o objetivo analítico, podem ser utilizados dados por semana epidemiológica, mês de ocorrência, município de residência, faixa etária, sexo ou unidade notificadora.<ref name="MSUFG2015" /> === Método de construção === O diagrama de controle é construído a partir de uma série temporal do evento de interesse. Em uma aplicação com o SINAN, recomenda-se: # definir o agravo, o território e o período de análise; # extrair do SINAN o número de casos por unidade de tempo (semana epidemiológica ou mês); # calcular a linha central, geralmente correspondente à média histórica do período analisado; # calcular os limites superior e inferior de controle, com base na variabilidade observada na série; # plotar os valores observados e comparar sua posição em relação à linha central e aos limites. Em termos didáticos, a interpretação mais simples considera que pontos dentro dos limites indicam comportamento compatível com a variação esperada, enquanto pontos acima do limite superior sugerem excesso de casos e pontos abaixo do limite inferior podem indicar redução atípica, subnotificação ou mudança no processo de registro.<ref name="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Exemplo de uso com o SINAN === Um município pode construir um diagrama de controle para casos de dengue notificados no SINAN por semana epidemiológica, utilizando os cinco anos anteriores como série de referência. Se, em determinada semana, o número de casos observados ultrapassar o limite superior de controle, isso pode indicar situação de alerta e justificar investigação local, intensificação das ações de vigilância e revisão das medidas de prevenção e controle. Da mesma forma, uma queda abrupta e persistente em relação ao padrão esperado pode indicar falha de notificação, atraso na digitação ou alteração no fluxo informacional. === Interpretação === O diagrama de controle não deve ser interpretado isoladamente como prova de surto ou de melhora do cenário epidemiológico. Ele funciona como instrumento de triagem analítica, sinalizando pontos que merecem investigação complementar. A interpretação deve considerar mudanças populacionais, sazonalidade, alterações na definição de caso, campanhas de testagem, reorganização dos serviços, greves, atrasos de encerramento e problemas de completitude ou oportunidade do SINAN.<ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === Entre os usos mais relevantes do diagrama de controle com dados do SINAN estão: * monitorar tendências temporais de agravos de notificação compulsória; * identificar semanas ou meses com comportamento fora do padrão esperado; * apoiar decisões de vigilância epidemiológica e resposta oportuna; * qualificar a análise da oportunidade e da regularidade da notificação; * subsidiar relatórios de situação de saúde e discussões com equipes locais. === Interface com a Informática em Saúde === Trata-se de um recurso fortemente associado à informática em saúde, pois depende de extração automatizada, limpeza de séries temporais, parametrização de alertas e visualização em dashboards. Quando vinculado ao SINAN, pode compor rotinas de vigilância digital, com atualização periódica, registro de versões analíticas e apoio rápido à tomada de decisão.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === As principais limitações decorrem da qualidade e da estabilidade dos dados do SINAN. Atrasos de notificação, duplicidades, mudanças na definição de caso, subregistro e variações na capacidade diagnóstica podem alterar o comportamento da série e produzir sinais artificiais. Além disso, em municípios pequenos ou em agravos raros, a baixa frequência de casos pode gerar grande instabilidade, tornando necessária interpretação cautelosa e, por vezes, agregação temporal maior.<ref name="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Periodicidade === Sua atualização depende da periodicidade adotada na extração dos dados do SINAN e do objetivo do monitoramento. Para vigilância de eventos agudos, o mais comum é utilizar semanas epidemiológicas. Para análises de gestão, acompanhamento rotineiro ou agravos de menor frequência, podem ser utilizados dados mensais ou trimestrais.<ref name="MSUFG2015" /> === Cobertura geográfica === O diagrama pode ser elaborado para diferentes recortes territoriais, conforme a disponibilidade e a qualidade dos dados do SINAN: * Brasil; * Grandes Regiões; * Unidades da Federação; * regiões de saúde; * municípios; * bairros ou áreas de abrangência, quando houver base local estruturada. Essa flexibilidade permite adequar o monitoramento à escala de decisão e à capacidade operacional da vigilância local. === Categorias sugeridas para análise === Quando aplicado ao SINAN, o diagrama de controle pode ser estratificado segundo diferentes variáveis, conforme o agravo analisado: * semana epidemiológica ou mês de ocorrência; * município de residência ou de notificação; * faixa etária; * sexo; * critério de confirmação; * evolução do caso; * unidade notificadora; * zona urbana ou rural, quando disponível. Essas desagregações ajudam a identificar heterogeneidades do evento e aprimoram a interpretação epidemiológica e operacional dos sinais detectados. == Análise de Situação de Saúde == === Definição === A Análise de Situação de Saúde é um processo analítico-sintético que busca caracterizar, medir e explicar o perfil de saúde e doença de uma população, incluindo seus determinantes sociais, econômicos, ambientais e de acesso aos serviços de saúde. Trata-se de um instrumento essencial da vigilância em saúde, pois permite identificar necessidades, definir prioridades e orientar políticas e programas de intervenção com base em evidências científicas e dados epidemiológicos. Esse processo também pode ser considerado um método voltado à explicação do estado de saúde dos habitantes de um território, levando em conta o ponto de vista dos diferentes atores sociais e os determinantes que moldam o processo saúde-doença.<ref name="MSUFG2015" /> === Finalidade === A principal finalidade da Análise de Situação de Saúde é produzir informações e conhecimento úteis para a tomada de decisão, o planejamento e a avaliação das políticas públicas em saúde. O uso crítico e estratégico da análise tem compromisso explícito com a melhoria da qualidade da intervenção e com a efetividade das ações implementadas. Ela também promove a retroalimentação dos sistemas de informação, ao utilizar e qualificar dados secundários produzidos pelo próprio Sistema Único de Saúde, ampliando sua visibilidade e confiabilidade.<ref name="MSUFG2015" /> === Etapas principais === O processo de Análise de Situação de Saúde envolve etapas metodológicas que se articulam de forma contínua: * Definição do território e da população de referência. * Seleção de indicadores e fontes de dados adequadas. * Coleta, validação e sistematização das informações. * Análise descritiva e interpretativa dos indicadores de saúde. * Integração de informações epidemiológicas, demográficas e socioeconômicas. * Elaboração de síntese interpretativa e formulação de recomendações para a gestão. Essas etapas devem ser realizadas de forma participativa, envolvendo equipes técnicas, gestores e atores sociais locais, garantindo legitimidade e aplicabilidade das conclusões.<ref name="MSUFG2015" /> === Fontes de dados === A Análise de Situação de Saúde utiliza preferencialmente bases secundárias, como os sistemas nacionais de informação em saúde (SIM, SINASC, SINAN, SIH/SUS, SIA/SUS, CNES e SIOPS), complementados por informações do IBGE e de outras instituições governamentais. Essas fontes permitem o acompanhamento da mortalidade, morbidade, nascimentos, agravos de notificação, internações e estrutura dos serviços. Outras fontes relevantes incluem inquéritos populacionais, dados ambientais, registros administrativos e informações qualitativas produzidas localmente.<ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === A informática em saúde fornece a infraestrutura técnica para a Análise de Situação de Saúde, incluindo interoperabilidade entre sistemas, bancos analíticos, dicionários de dados, painéis e mecanismos de segurança da informação. Sem governança de dados, padronização semântica, documentação de metadados e observância ética, a análise tende a perder comparabilidade, reprodutibilidade e utilidade para a gestão.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Produtos e resultados esperados === O produto central é o Relatório de Análise de Situação de Saúde, documento técnico que apresenta o diagnóstico integrado de um território. Ele descreve o perfil demográfico e epidemiológico, identifica problemas prioritários, analisa determinantes sociais e propõe medidas de enfrentamento. O relatório deve traduzir os dados em conhecimento aplicável, articulando o olhar técnico e o contexto político local.<ref name="MSUFG2015" /> === Aplicações === A Análise de Situação de Saúde é aplicada em todos os níveis de gestão do SUS e constitui ferramenta estratégica para: * Planejamento e programação das ações em saúde. * Formulação de políticas públicas baseadas em evidências. * Monitoramento de indicadores e avaliação de resultados. * Identificação de desigualdades e iniquidades em saúde. * Fortalecimento do controle social e da gestão participativa. A prática da análise é parte da cultura de decisão informada, que integra a vigilância, o planejamento e a gestão territorial da saúde pública.<ref name="MSUFG2015" /> == Referências == <references /> 4kjz7tsn1ewwm6jmko3h2vipjn02va6 181398 181394 2026-03-26T14:42:53Z Silvamt 34408 181398 wikitext text/x-wiki <ref name="RIPSA2008">RIPSA. ''Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações''. 2. ed. Brasília: OPAS/Ministério da Saúde, 2008. Disponível em: https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/indicadores_basicos_saude_brasil_2ed.pdf. Acesso em: 8 out. 2025.</ref> <ref name="Mantas2016">MANTAS, J. Biomedical and Health Informatics Education – the IMIA Years. ''Yearbook of Medical Informatics'', 2016, p. S92–S102. DOI: 10.15265/IY-2016-032. PMID: 27488405. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27488405/. Acesso em: 8 out. 2025.</ref> <ref name="MSUFG2015">BRASIL. Ministério da Saúde; UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS. ''ASIS - Análise de Situação de Saúde''. 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O envelhecimento da população brasileira: um enfoque demográfico. ''Cadernos de Saúde Pública'', v. 19, n. 3, p. 725-733, 2003. DOI: 10.1590/S0102-311X2003000300005. PMID: 12806475. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12806475/. Acesso em: 9 out. 2025.</ref> <ref name="Rio2018">PEREIRA, M. G. ''Epidemiologia: teoria e prática''. 19. reimpr. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, 2018.</ref> <ref name="IBGE2016">BRITO, L. P. G.; CAVENAGHI, S.; JANNUZZI, P. M. Estimativas e projeções populacionais para pequenos domínios: uma avaliação da precisão para municípios do Rio de Janeiro em 2000 e 2007. ''Revista Brasileira de Estudos de População'', v. 27, n. 1, p. 35–57, 2010. DOI: 10.1590/S0102-30982010000100004. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rbepop/a/wBzsmm8CvHKpdWpsCZKK7Nd/. Acesso em: 9 out. 2025.</ref> <ref name="MS">BRASIL. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos – SINASC''. 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Disponível em: https://datasus.saude.gov.br/sistema-de-informacoes-hospitalares-sih-sus/. Acesso em: 8 out. 2025.</ref> <ref name="MSd">BRASIL. Ministério da Saúde. ''Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde – CNES''. Disponível em: https://cnes.datasus.gov.br/. Acesso em: 8 out. 2025.</ref> <ref name="Ref">AGÊNCIA NACIONAL DE SAÚDE SUPLEMENTAR. ''Sala de Situação''. Disponível em: https://www.gov.br/ans/pt-br/assuntos/analise-de-situacao/sala-de-situacao. Acesso em: 8 out. 2025.</ref> <ref name="Refa">AGÊNCIA NACIONAL DE SAÚDE SUPLEMENTAR. ''Sistema de Informações de Beneficiários – SIB/ANS''. Disponível em: https://www.gov.br/ans/pt-br/assuntos/gestao-da-informacao-e-qualidade/sistema-de-informacoes-de-beneficiarios-sib. Acesso em: 8 out. 2025.</ref> <ref name="MSe">BRASIL. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde – SIOPS''. Disponível em: https://siops.saude.gov.br/. Acesso em: 8 out. 2025.</ref> <ref name="MSf">BRASIL. Ministério da Saúde. ''Fundo Nacional de Saúde – FNS''. Disponível em: https://portalfns.saude.gov.br/. Acesso em: 8 out. 2025.</ref> <ref name="Bsica2017">BRASIL. Ministério da Saúde. ''Política Nacional de Atenção Básica''. Brasília: Ministério da Saúde, 2017. Disponível em: https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/politica_nacional_atencao_basica_2017.pdf. Acesso em: 8 out. 2025.</ref> <ref name="IBGEc">IBGE. ''Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua''. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao.html. Acesso em: 8 out. 2025.</ref> <ref name="Refb">BRASIL. Ministério das Cidades. ''Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento – SNIS''. Disponível em: https://www.gov.br/mdr/pt-br/assuntos/saneamento/snis. Acesso em: 8 out. 2025.</ref> <ref name="Refc">FUNASA. ''Vigilância da Qualidade da Água para Consumo Humano''. Disponível em: https://www.gov.br/funasa/pt-br/assuntos/saude-ambiental/vigiagua. Acesso em: 8 out. 2025.</ref> <ref name="IBGEd">IBGE. ''Censo Demográfico''. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao.html. Acesso em: 8 out. 2025.</ref> Página de apoio do componente curricular "Informação e Informática em Saúde" da Universidade de Brasília. A informação em saúde resulta da coleta, organização e interpretação de dados que, isoladamente, não possuem significado analítico. Quando processados segundo critérios técnicos, esses dados transformam-se em informações úteis à formulação, implementação e avaliação de políticas e ações de saúde pública. Os sistemas de informação em saúde integram métodos, recursos humanos e tecnologias voltados à coleta, processamento, análise e disseminação de informações necessárias à gestão do Sistema Único de Saúde (SUS).<ref name="RIPSA2008">RIPSA. Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: Conceitos e Aplicações. 2ª ed. Brasília: OPAS/Ministério da Saúde; 2008. [https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/indicadores_basicos_saude_brasil_2ed.pdf Acesso em: 8 out 2025]</ref> A informática em saúde refere-se à aplicação das tecnologias da informação e comunicação para o registro, armazenamento, análise e disseminação de dados de interesse sanitário. Essa área engloba sistemas computacionais, bancos de dados e redes digitais que permitem o monitoramento de indicadores e o suporte às decisões clínicas e de gestão.<ref name="Mantas2016">Mantas J. Biomedical and Health Informatics Education – the IMIA Years. Yearbook of Medical Informatics. 2016;S92–S102. doi:10.15265/IY-2016-032. PMID:27488405. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27488405/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> O componente curricular Informação e Informática em Saúde aborda os fundamentos conceituais e metodológicos da produção e uso de informações em saúde, bem como os princípios de qualidade dos dados e ética da informação. Inclui o estudo de sistemas nacionais de informação em saúde (SIM, SINASC, SINAN, SIH/SUS, SIA/SUS, CNES, SIOPS) e discute o papel das tecnologias digitais no planejamento, vigilância e avaliação das ações do SUS.<ref name="MSUFG2015">Ministério da Saúde; Universidade Federal de Goiás. Asis - Análise de Situação de Saúde. Brasília: Ministério da Saúde; 2015. v.1. [https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/asis_analise_situacao_saude_volume_1.pdf Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="IMIA2023">Bichel-Findlay J, Koch S, Mantas J, et al. Recommendations of the International Medical Informatics Association (IMIA) on Education in Biomedical and Health Informatics: Second Revision. Int J Med Inform. 2023;170:104908. doi:10.1016/j.ijmedinf.2022.104908. PMID:36502741. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36502741/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> Na perspectiva da informática em saúde, a utilidade desses indicadores depende da padronização conceitual, da interoperabilidade entre sistemas, da qualidade dos registros, da rastreabilidade das transformações analíticas e da proteção ética das informações. O uso de prontuários eletrônicos, bancos de dados, tabuladores, painéis interativos e rotinas automatizadas de análise amplia a capacidade de monitoramento e apoio à decisão no SUS, mas também exige governança da informação, documentação de metadados e avaliação contínua da completude, consistência e oportunidade dos dados.<ref name="Mantas2016" /> <ref name="IMIA2023" /> As informações populacionais utilizadas nos sistemas de saúde derivam das projeções e estimativas demográficas produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), fundamentais para o cálculo de indicadores epidemiológicos e de gestão.<ref name="IBGE">IBGE. Projeções e Estimativas da População. [https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao.html Acesso em: 8 out 2025]</ref><ref name="IBGE2022">IBGE. Censo Demográfico 2022: Resultados Preliminares. [https://censo2022.ibge.gov.br Acesso em: 8 out 2025]</ref> == Índice geral == {| class="wikitable" style="background-color:#eef6ff; border:1px solid #99bfe6; border-radius:6px; width:70%;" |- | '''📘 Conteúdo da página''' * [[#População Total|População Total]] * [[#Pirâmides Etárias|Pirâmides Etárias]] * [[#Taxa de Crescimento da População|Taxa de Crescimento da População]] * [[#Índice de Envelhecimento|Índice de Envelhecimento]] * [[#Proporção de Partos Cesáreos|Proporção de Partos Cesáreos]] * [[#Coeficiente de Mortalidade|Coeficiente de Mortalidade]] * [[#Consultas Médicas por Habitante|Consultas Médicas por Habitante]] * [[#Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas|Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas]] * [[#Leitos Hospitalares|Leitos Hospitalares]] * [[#Cobertura de Planos Privados de Saúde|Cobertura de Planos Privados de Saúde]] * [[#Gastos em Saúde|Gastos em Saúde]] * [[#Abastecimento por Água Potável|Abastecimento por Água Potável]] * [[#Diagrama de Controle|Diagrama de Controle]] * [[#Análise de Situação de Saúde|Análise de Situação de Saúde]] |} == População Total == === Definição === Número total de habitantes residentes em determinado território (município, estado, região ou país) em uma data de referência. Corresponde à soma das populações de ambos os sexos e de todas as idades residentes no espaço geográfico considerado. É a medida demográfica básica utilizada como denominador na maioria dos indicadores de saúde e como referência para o planejamento de políticas públicas.<ref name="RIPSA2008" /> No Brasil, os dados oficiais são produzidos pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), com base nos Censos Demográficos e nas estimativas populacionais intercensitárias.<ref name="IBGE" /> === Unidade de medida === * Habitantes. === Fontes de dados === As informações sobre população total são produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), órgão responsável pelas estatísticas demográficas do país. As principais bases utilizadas são: * Censos Demográficos – realizados a cada dez anos, constituem a fonte mais completa de contagem direta da população. * Contagens Populacionais – levantamentos realizados em anos intercensitários. * Estimativas e Projeções Populacionais – atualizadas anualmente, calculadas com base em nascimentos, óbitos e migrações. Os dados do IBGE são incorporados aos sistemas de informação do Sistema Único de Saúde (SUS), como o DATASUS (TABNET e TABWIN), que utilizam as estimativas populacionais para o cálculo de indicadores de saúde.<ref name="IBGE" />O Ministério da Saúde também integra essas informações às análises de situação de saúde (ASIS) e às políticas públicas de planejamento sanitário.<ref name="MSUFG2015" /> === Método de cálculo === A População Total é obtida por meio de dois procedimentos principais: # Contagem direta durante o Censo Demográfico, realizada pelo IBGE a cada dez anos, com visita a todos os domicílios do país. # Estimativas e projeções intercensitárias, calculadas a partir das informações de nascimentos, óbitos e migrações, utilizando métodos demográficos e modelos estatísticos de crescimento populacional. As projeções utilizam como base o último censo disponível e são atualizadas anualmente, garantindo a continuidade das séries históricas. Essas estimativas são aplicadas no cálculo de indicadores epidemiológicos, como taxas de mortalidade e incidência de doenças, e em análises de situação de saúde.<ref name="RIPSA2008" /><ref name="IBGE" /> === Exemplo (Censo 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Município !! Unidade Federativa !! População Total (habitantes) !! Densidade Demográfica (hab/km²) |- | '''Manaus''' || Amazonas (AM) || 2.063.689 || 181,01 |- | '''Piripiri''' || Piauí (PI) || 65.538 || 46,57 |- | '''Campinas''' || São Paulo (SP) || 1.139.047 || 1.433,54 |- | '''Tramandaí''' || Rio Grande do Sul (RS) || 54.387 || 380,65 |- | '''Novo Gama''' || Goiás (GO) || 103.804 || 539,84 |} Esses valores evidenciam diferenças regionais significativas: * '''Campinas (SP)''' possui alta densidade demográfica, reflexo de urbanização consolidada. * '''Piripiri (PI)''' apresenta dispersão populacional e menor concentração territorial. * '''Novo Gama (GO)''' tem área reduzida e densidade elevada. * '''Manaus (AM)''' combina grande população absoluta e densidade moderada devido à extensa área municipal. === Interpretação === A População Total expressa o tamanho e a distribuição dos habitantes em um território, servindo como referência para a análise de condições de vida, cobertura de serviços e necessidades em saúde. A variação desse indicador ao longo do tempo reflete o ritmo de crescimento demográfico e o impacto de fatores como natalidade, mortalidade e migração. A análise da população total permite identificar desigualdades regionais, áreas de crescimento acelerado e locais em declínio populacional. Essas informações orientam a distribuição de recursos, o planejamento da atenção básica e a alocação de infraestrutura em saúde. O Brasil apresenta um processo avançado de transição demográfica, caracterizado pela redução da fecundidade, aumento da expectativa de vida e envelhecimento populacional. Essas transformações alteram o perfil epidemiológico e exigem ajustes nas políticas públicas, com ênfase crescente nas doenças crônicas e no cuidado de longo prazo.<ref name="Brazil2017">Carvalho JAM; Garcia RA. O envelhecimento da população brasileira: um enfoque demográfico. Cad Saúde Pública. 2003;19(3):725-733. doi:10.1590/S0102-311X2003000300005. PMID:12806475. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12806475/ Acesso em: 9 out 2025]</ref> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === A População Total é utilizada como base para a maioria dos indicadores demográficos e epidemiológicos. Serve como denominador no cálculo de taxas e proporções, como mortalidade, natalidade, incidência e prevalência de doenças. Também é essencial para o planejamento e a avaliação de políticas públicas de saúde, educação e saneamento. Em análises de situação de saúde (ASIS), o tamanho populacional é utilizado para identificar áreas prioritárias, estimar coberturas de programas e dimensionar a oferta de serviços. Os gestores utilizam essas informações para planejar a rede assistencial, distribuir equipes e recursos, e avaliar desigualdades regionais. Além disso, a População Total é usada em projeções demográficas e em estudos de impacto de políticas públicas sobre o perfil populacional e o sistema de saúde.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Rio2018">Pereira MG. Epidemiologia: teoria e prática. 19ª reimpressão. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan; 2018.</ref> === Interface com a Informática em Saúde === A incorporação desse indicador à informática em saúde depende da integração entre bases demográficas e sistemas assistenciais, de vigilância e financeiros do SUS. Em painéis e sistemas de apoio à decisão, o denominador populacional precisa estar versionado por ano e território, para que taxas calculadas em bases como SIM, SINAN, SIH/SUS ou SIA/SUS permaneçam comparáveis, reproduzíveis e auditáveis.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação da População Total é a defasagem temporal dos censos demográficos, realizados a cada dez anos, o que pode gerar estimativas desatualizadas em períodos intercensitários. As projeções populacionais dependem de modelos estatísticos baseados em taxas de natalidade, mortalidade e migração, sujeitos a incertezas. Pode ocorrer subenumeração de pessoas, especialmente em áreas rurais, periferias urbanas e comunidades de difícil acesso. Revisões metodológicas do IBGE também podem alterar séries históricas e comprometer comparações entre diferentes períodos. Em municípios pequenos, pequenas variações absolutas podem gerar grandes diferenças percentuais, exigindo cautela na interpretação de tendências.<ref name="IBGE2016">Brito LPG; Cavenaghi S; Jannuzzi PM. Estimativas e projeções populacionais para pequenos domínios: uma avaliação da precisão para municípios do Rio de Janeiro em 2000 e 2007. Revista Brasileira de Estudos de População. 2010;27(1):35–57. doi:10.1590/S0102-30982010000100004. [https://www.scielo.br/j/rbepop/a/wBzsmm8CvHKpdWpsCZKK7Nd/ Acesso em: 9 out 2025]</ref> <ref name="RIPSA2008" /> === Periodicidade === Os Censos Demográficos realizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) têm periodicidade decenal, ou seja, são aplicados a cada dez anos. Entre um censo e outro, o IBGE publica estimativas intercensitárias anuais que atualizam as informações populacionais e permitem a manutenção das séries históricas. Essas estimativas são amplamente utilizadas nos sistemas de informação em saúde para o cálculo de indicadores e o planejamento de ações, garantindo a continuidade das análises mesmo fora dos anos censitários.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === As informações sobre população total têm cobertura nacional e estão disponíveis para diferentes níveis geográficos. Os dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) permitem desagregações por: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Setores censitários e áreas urbanas ou rurais Essa abrangência possibilita comparações entre diferentes escalas territoriais e o monitoramento de desigualdades regionais na distribuição da população.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A População Total pode ser analisada segundo diferentes variáveis demográficas e territoriais, permitindo identificar padrões e desigualdades populacionais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (crianças, adultos, idosos) * Situação de domicílio (urbano, rural) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios) * Grupos populacionais específicos (indígenas, quilombolas, ribeirinhos e outros) Essas categorias possibilitam análises comparativas e subsidiar o planejamento em saúde e a formulação de políticas públicas voltadas a diferentes perfis populacionais.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Razão de sexo == === Definição === A '''razão de sexo''' é um indicador demográfico da dimensão '''População'''. Na matriz de indicadores básicos, corresponde a '''DEM.1.02 – Razão de sexo'''.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |pagina=7 }}</ref> === Descrição === Esse indicador expressa a relação entre os contingentes populacionais masculino e feminino em uma população, em determinado lugar e período.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |pagina=7 }}</ref> === Fórmula geral === Uma forma usual de apresentação da razão de sexo é: <math> \text{Razão de sexo} = \frac{\text{população masculina}}{\text{população feminina}} \times 100 </math> O resultado indica o número de homens para cada 100 mulheres. === Interpretação === De modo geral: * valor maior que 100: maior número de homens que de mulheres; * valor igual a 100: equilíbrio numérico entre os sexos; * valor menor que 100: maior número de mulheres que de homens. === Contexto no sistema de indicadores === Indicadores de saúde são medidas-síntese que reúnem informação relevante sobre atributos e dimensões do estado de saúde da população e do desempenho do sistema de saúde. Sua construção requer conceitos operacionais definidos e procedimentos padronizados de cálculo, de modo a garantir comparabilidade e interpretação adequada.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |paginas=25-27 }}</ref> === Utilidade === Esse indicador pode ser utilizado para: * descrever a estrutura demográfica da população; * apoiar análises por sexo; * contextualizar outros indicadores populacionais e de saúde; * comparar territórios e períodos, considerando a fonte e o método de cálculo.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |paginas=25-27 }}</ref> === Cuidados de interpretação === A interpretação requer atenção à qualidade dos dados, à padronização conceitual e à comparabilidade entre fontes, períodos e territórios. Entre os atributos relevantes estão validade, confiabilidade, mensurabilidade, relevância, integridade, completude e consistência interna.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |paginas=25-27 }}</ref> === Distinções conceituais === A expressão '''razão de sexo''' pode assumir significados distintos conforme a população analisada. * Na demografia geral, refere-se à relação entre homens e mulheres na população total. * Na literatura sobre nascimentos, pode referir-se à '''razão de sexo ao nascer''' (''secondary sex ratio''), definida como a razão entre nascidos vivos do sexo masculino e feminino.<ref>{{Citar periódico |sobrenome=Axarloglou |nome=Evangelos |coautores=Efthymia Delilampou; Paschalis Theotokis; Konstantinos Efthymiadis; Sofia Gargani; Maria Eleni Manthou; Soultana Meditskou; Dimosthenis Miliaras; Iasonas Dermitzakis |titulo=Secondary Sex Ratio in the Face of Global Challenges: Beyond the Headlines |jornal=International Journal of Environmental Research and Public Health |ano=2025 |volume=22 |numero=11 |pagina=1621 |doi=10.3390/ijerph22111621 |pmid=41302567 |pmc=PMC12652961 }}</ref> * Em estudos populacionais e comparativos, também se utiliza o conceito de '''adult sex ratio (ASR)''', definido como a proporção de homens na população adulta. Variações nesse indicador podem influenciar comportamentos sociais, competição, formação de pares e dinâmicas populacionais.<ref>{{Citar periódico |sobrenome=Schacht |nome=Ryan |coautores=Steven R. Beissinger; Claus Wedekind; Michael D. Jennions; Benjamin Geffroy; András Liker; Peter M. Kappeler; Franz J. Weissing; Karen L. Kramer; Therese Hesketh; Jérôme Boissier; Caroline Uggla; Mike Hollingshaus; Tamás Székely |titulo=Adult sex ratios: causes of variation and implications for animal and human societies |jornal=Communications Biology |ano=2022 |volume=5 |pagina=1273 |doi=10.1038/s42003-022-04223-w |pmid=36402823 |pmc=PMC9675760 }}</ref> Estudos empíricos também indicam que a razão de sexo ao nascer pode variar conforme condições ambientais, fisiológicas e sociais. Em atletas de elite, por exemplo, foram observadas diferenças na razão de sexo da prole entre modalidades esportivas, com maior probabilidade de filhas em atletas de endurance.<ref>{{Citar periódico |sobrenome=Favier |nome=François B. |coautores=François D. Desgorces; Grégoire Bosselut; Thierry Launay; Grégoire P. Millet; Florian Alexis Britto |titulo=Effects of sport disciplines on offspring sex ratio in elite athletes: an observational study |jornal=Scientific Reports |ano=2025 |volume=15 |numero=1 |pagina=21677 |doi=10.1038/s41598-025-05445-8 |pmid=40595831 |pmc=PMC12217473 }}</ref> === Fonte de informação === A produção desse indicador depende de fontes populacionais oficiais e de projeções demográficas, utilizadas para descrever a composição da população segundo sexo e outras características básicas.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |paginas=903-917 }}</ref> == Pirâmides Etárias == === Definição === A Pirâmide Etária é uma representação gráfica da estrutura populacional de uma localidade, distribuída por sexo e grupos de idade. É construída em formato de barras horizontais, em que um lado representa a população masculina e o outro, a feminina, permitindo visualizar a composição etária e o equilíbrio entre os sexos. A forma da pirâmide reflete o estágio do processo de transição demográfica: * bases largas indicam populações jovens, com altas taxas de natalidade; * bases estreitas e topos alargados indicam populações envelhecidas, com baixa fecundidade e aumento da longevidade. Esse tipo de gráfico é amplamente utilizado em análises de situação de saúde, pois permite identificar tendências de envelhecimento, fecundidade, mortalidade e transição epidemiológica ao longo do tempo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Finalidade === A Pirâmide Etária tem como finalidade demonstrar a distribuição da população segundo idade e sexo, permitindo compreender a estrutura etária e as transformações demográficas de um território ao longo do tempo. Essa visualização facilita a identificação de tendências de crescimento, envelhecimento e variações nos padrões de fecundidade e mortalidade. A partir da forma da pirâmide, é possível inferir o estágio da transição demográfica e planejar ações de saúde voltadas a diferentes faixas etárias. Por exemplo, pirâmides com base larga indicam maior necessidade de serviços materno-infantis, enquanto pirâmides com topo alargado evidenciam a demanda crescente por atenção à saúde do idoso e doenças crônicas não transmissíveis.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Fontes de dados === As informações utilizadas na construção das pirâmides etárias são provenientes de levantamentos demográficos que registram a população por idade e sexo. As principais fontes de dados no Brasil são: * Censos Demográficos – realizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a cada dez anos. * Estimativas e Projeções Populacionais – publicadas anualmente pelo IBGE, baseadas em métodos demográficos que consideram natalidade, mortalidade e migração. * Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) – fornece estimativas anuais complementares sobre a estrutura etária. * DATASUS/RIPSA – oferece indicadores derivados da estrutura etária da população, como índices de envelhecimento e razões de dependência. Essas bases permitem análises temporais e espaciais da composição etária e subsidiar estudos sobre transição demográfica e epidemiológica.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Construção gráfica === A Pirâmide Etária é construída em um gráfico de barras horizontais que apresenta a distribuição da população segundo sexo e grupos de idade. A estrutura do gráfico segue as seguintes convenções: * O eixo vertical (y) representa os grupos etários, geralmente em intervalos de cinco anos (0–4, 5–9, 10–14, etc.). * O eixo horizontal (x) mostra a população absoluta ou percentual de cada grupo etário. * O lado esquerdo representa a população masculina e o lado direito, a feminina. A pirâmide pode ser elaborada a partir de números absolutos ou relativos. A representação em percentuais é útil para comparar diferentes localidades ou períodos, pois elimina o efeito do tamanho total da população. Softwares estatísticos e planilhas eletrônicas permitem gerar automaticamente esse tipo de gráfico a partir das tabelas populacionais do IBGE.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Exemplo visual === A figura a seguir ilustra a pirâmide etária da população brasileira com base nos dados do Censo Demográfico de 2022. [https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao/22827-censo-demografico-2022.html Ver gráfico no site do IBGE] A pirâmide mostra uma base mais estreita e um topo progressivamente mais alargado em comparação aos censos anteriores, refletindo o envelhecimento da população brasileira e a redução das taxas de fecundidade. Essas transformações indicam a transição demográfica em curso no país, com impactos diretos sobre o perfil de morbimortalidade e a demanda por serviços de saúde.<ref name="IBGE" /> <ref name="Brazil2017" /> === Interpretação === A forma da pirâmide etária revela o estágio demográfico e o comportamento populacional de uma localidade. A análise do formato permite inferir tendências de fecundidade, mortalidade, migração e envelhecimento. * Base larga e topo estreito – indica população jovem, com altas taxas de natalidade e mortalidade. * Base e topo equilibrados – representa população em transição, com redução da fecundidade e aumento da expectativa de vida. * Base estreita e topo alargado – caracteriza população envelhecida, com baixa fecundidade e maior longevidade. Diferenças entre os lados masculino e feminino podem indicar desigualdades na mortalidade ou fluxos migratórios seletivos por sexo. A pirâmide também auxilia na compreensão da demanda por serviços de saúde: populações jovens exigem maior cobertura materno-infantil, enquanto populações envelhecidas demandam ampliação da atenção às doenças crônicas e aos cuidados de longa duração.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === A pirâmide etária é utilizada em análises demográficas e epidemiológicas para compreender a estrutura e a dinâmica da população. Entre os principais usos estão: * Avaliar o processo de envelhecimento populacional e suas implicações para o sistema de saúde. * Planejar a oferta de serviços, como atenção materno-infantil, pediatria, geriatria e reabilitação. * Subsidiar políticas de previdência social, educação e trabalho, de acordo com a composição etária. * Analisar o impacto de políticas demográficas e sanitárias ao longo do tempo. * Comparar estruturas populacionais entre regiões e períodos censitários. A pirâmide também é utilizada como ferramenta de comunicação visual em relatórios de análise de situação de saúde (ASIS), facilitando a interpretação de dados populacionais por gestores e profissionais.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, as pirâmides etárias são frequentemente geradas por ferramentas de visualização, bancos analíticos e rotinas automatizadas de tabulação. Sua utilidade aumenta quando os dados podem ser filtrados por território, sexo, faixa etária e período, apoiando dashboards e relatórios interativos para gestão, vigilância e planejamento da rede de serviços.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação das pirâmides etárias é a dependência de dados censitários, que são atualizados apenas a cada dez anos. Entre um censo e outro, as projeções populacionais podem apresentar imprecisões, especialmente em municípios pequenos ou com forte migração. Erros de declaração de idade ou de sexo durante a coleta censitária podem distorcer a forma do gráfico e gerar interpretações equivocadas. Além disso, a pirâmide etária não considera fatores qualitativos, como migração interna, condições socioeconômicas ou causas específicas de mortalidade. Em locais com baixa cobertura de registros vitais ou forte mobilidade populacional, é necessário interpretar o formato da pirâmide com cautela, complementando a análise com outras fontes de dados.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Periodicidade === A principal fonte de dados para a construção das pirâmides etárias é o Censo Demográfico, realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a cada dez anos. Entre os censos, as estimativas e projeções populacionais são atualizadas anualmente, permitindo acompanhar as tendências etárias de forma contínua. Essas atualizações anuais permitem análises de situação de saúde, pois possibilitam estimar mudanças no perfil etário da população mesmo fora dos anos censitários.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === As informações necessárias para a elaboração das pirâmides etárias possuem cobertura nacional e estão disponíveis para diversos níveis territoriais. O Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) disponibiliza dados desagregados por: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Setores censitários, áreas urbanas e rurais Essa abrangência permite análises comparativas entre localidades e períodos censitários, possibilitando identificar padrões de envelhecimento e desigualdades demográficas regionais.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> == Taxa de Crescimento da População == === Definição === A Taxa de Crescimento da População expressa a variação percentual média anual do total de habitantes de um território em determinado período. Representa o ritmo de crescimento ou redução populacional, refletindo o balanço entre nascimentos, óbitos e migrações. Esse indicador permite avaliar a dinâmica populacional e compreender os fatores que influenciam o aumento ou a diminuição da população ao longo do tempo. Taxas positivas indicam crescimento, enquanto valores negativos refletem redução populacional, associada a baixa fecundidade, envelhecimento ou emigração.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Unidade de medida === Percentual (%), geralmente expresso como taxa média anual de crescimento da população em determinado período. A unidade percentual permite comparar o ritmo de crescimento entre diferentes regiões ou intervalos de tempo, independentemente do tamanho absoluto da população.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Fontes de dados === As informações utilizadas no cálculo da taxa de crescimento da população são produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). As principais fontes são: * Censos Demográficos – realizados a cada dez anos e que fornecem a contagem direta da população. * Contagens Populacionais – levantamentos intercensitários que atualizam parcialmente os dados. * Estimativas e Projeções Populacionais – publicadas anualmente, baseadas em modelos demográficos que consideram nascimentos, óbitos e migrações. Essas informações são utilizadas para calcular a variação populacional entre dois períodos e estão disponíveis por município, unidade da federação e para o total do país.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === A taxa de crescimento da população é calculada pela variação percentual média anual do número de habitantes entre dois períodos. A fórmula geral é: <math>r = \left[\left(\frac{P_n}{P_0}\right)^{\frac{1}{t}} - 1\right] \times 100</math> onde: r = taxa média anual de crescimento populacional (%) P₀ = população no início do período Pₙ = população no final do período t = número de anos entre as duas observações O resultado indica o ritmo médio de crescimento da população por ano. Taxas positivas representam aumento populacional, enquanto taxas negativas indicam redução. O cálculo pode ser aplicado para o Brasil, regiões, estados ou municípios, desde que as populações inicial e final sejam provenientes da mesma fonte de dados. Dica: o cálculo pode ser realizado em planilhas eletrônicas (como o Excel) utilizando a seguinte fórmula: `=(((Pn/P0)^(1/t))-1)*100` Por exemplo, se a população passou de 100.000 para 120.000 habitantes em 10 anos, o resultado será uma taxa média anual de 1,84%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Exemplo (Censo 2010–2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Município !! Unidade Federativa !! População 2010 !! População 2022 !! Taxa média anual de crescimento (%) !! Densidade demográfica 2022 (hab/km²) |- | '''Manaus''' || Amazonas (AM) || 1.802.014 || 2.063.689 || 1,13 || 181,01 |- | '''Piripiri''' || Piauí (PI) || 61.834 || 65.538 || 0,48 || 46,57 |- | '''Campinas''' || São Paulo (SP) || 1.080.113 || 1.139.047 || 0,45 || 1.433,54 |- | '''Tramandaí''' || Rio Grande do Sul (RS) || 41.297 || 54.387 || 2,22 || 380,65 |- | '''Novo Gama''' || Goiás (GO) || 95.018 || 103.804 || 0,75 || 539,84 |} Esses dados evidenciam o ritmo de crescimento e a concentração territorial da população: * '''Tramandaí (RS)''' apresentou o crescimento mais elevado, com densidade relativamente alta. * '''Manaus (AM)''' manteve crescimento consistente e densidade moderada. * '''Campinas (SP)''' mostrou ritmo estável, com densidade elevada típica de centros urbanos consolidados. * '''Piripiri (PI)''' e '''Novo Gama (GO)''' exibiram variações moderadas de crescimento e densidade. === Interpretação === A Taxa de Crescimento da População reflete o equilíbrio entre natalidade, mortalidade e migração em um território ao longo do tempo. Valores positivos indicam aumento populacional, enquanto valores negativos representam redução do número de habitantes. Taxas elevadas podem estar associadas à expansão urbana, à migração de pessoas em busca de oportunidades de trabalho ou a altos índices de fecundidade. Por outro lado, taxas baixas ou negativas podem indicar envelhecimento populacional, queda da fecundidade ou emigração. A análise da taxa de crescimento é importante para identificar o estágio da transição demográfica e compreender as demandas sociais e sanitárias de uma região. Crescimentos rápidos podem pressionar a infraestrutura urbana e os serviços de saúde, enquanto o crescimento reduzido exige adaptação das políticas públicas às populações envelhecidas.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="Brazil2017" /> === Usos principais === A Taxa de Crescimento da População é utilizada para avaliar o ritmo de expansão ou declínio populacional e suas implicações sociais e sanitárias. Entre os principais usos estão: * Monitorar o crescimento urbano e as mudanças na distribuição da população. * Planejar políticas públicas de saúde, educação, habitação e saneamento. * Estimar a demanda futura por serviços e infraestrutura. * Analisar processos migratórios e transição demográfica. * Subsidiar projeções populacionais e estudos sobre envelhecimento. Em saúde pública, o indicador auxilia na estimativa de necessidades de atenção, na definição de metas e na interpretação de taxas derivadas (como mortalidade e incidência), garantindo que variações nos numeradores sejam avaliadas de forma proporcional ao tamanho populacional.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Do ponto de vista da informática em saúde, esse indicador depende de séries históricas consistentes, metadados claros sobre a fonte populacional e atualização automatizada dos denominadores. Ambientes analíticos integrados reduzem erros de cálculo e permitem recalcular indicadores derivados quando o IBGE revisa projeções, limites territoriais ou séries históricas.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === A taxa de crescimento depende diretamente da precisão das estimativas populacionais. Revisões metodológicas do IBGE, mudanças nos parâmetros de fecundidade e mortalidade ou erros de contagem podem afetar a comparabilidade entre períodos. Em municípios pequenos, pequenas variações absolutas podem gerar taxas percentuais elevadas, o que exige cautela na interpretação dos resultados. O indicador também não distingue as causas do crescimento, podendo mascarar variações decorrentes de fluxos migratórios ou mudanças demográficas específicas. Além disso, o intervalo decenal entre censos pode produzir defasagens nos dados, especialmente em áreas com crescimento acelerado ou de difícil acesso.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE2016" /> === Periodicidade === A principal fonte de dados para o cálculo da taxa de crescimento da população é o Censo Demográfico, realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a cada dez anos. Entre os censos, as estimativas intercensitárias são publicadas anualmente, possibilitando o acompanhamento contínuo das tendências populacionais. Essas estimativas anuais são usadas para manter atualizados os indicadores que dependem do tamanho da população, permitindo análises temporais consistentes e o planejamento de políticas públicas com base em dados recentes.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === A taxa de crescimento da população possui cobertura nacional e pode ser calculada para diferentes recortes territoriais, de acordo com a disponibilidade dos dados censitários e das estimativas do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos Essa ampla cobertura permite identificar diferenças regionais no ritmo de crescimento populacional e subsidiar o planejamento de políticas públicas específicas para áreas em expansão ou declínio demográfico.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise da taxa de crescimento da população pode ser realizada considerando diferentes variáveis demográficas e territoriais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (0–14, 15–64, 65 anos ou mais) * Situação do domicílio (urbano, rural) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios) * Grupos populacionais específicos (indígenas, quilombolas, ribeirinhos e outros) Essas categorias permitem identificar desigualdades regionais e sociais no crescimento populacional, além de subsidiar o planejamento e a alocação de recursos conforme as características demográficas de cada território.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Índice de Envelhecimento == === Definição === O Índice de Envelhecimento expressa a razão entre a população idosa (com 60 anos ou mais de idade) e a população jovem (com menos de 15 anos), multiplicada por 100. Indica o grau de envelhecimento de uma população, ou seja, quantas pessoas idosas existem para cada 100 jovens em determinado território e período. Esse indicador é utilizado para acompanhar a transição demográfica e medir o ritmo de envelhecimento populacional, permitindo avaliar as implicações sociais e de saúde associadas ao aumento da longevidade e à redução da fecundidade.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Unidade de medida === Índice (razão multiplicada por 100), representando o número de pessoas idosas (60 anos ou mais) para cada 100 jovens (menores de 15 anos) em determinado território. O valor do índice é expresso em unidades simples, sem símbolo específico, mas usualmente apresentado como número inteiro ou decimal com uma casa.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Fontes de dados === As informações necessárias para o cálculo do Índice de Envelhecimento são obtidas a partir das estatísticas demográficas produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). As principais fontes incluem: * Censos Demográficos – fornecem a contagem direta da população por idade e sexo, sendo a base primária para o cálculo do indicador. * Estimativas e Projeções Populacionais – publicadas anualmente, permitem atualizar o índice entre os censos. * Pesquisas domiciliares, como a PNAD Contínua – complementam as estimativas com informações recentes sobre a estrutura etária da população. Esses dados são amplamente utilizados por instituições de pesquisa, gestores públicos e organismos internacionais para monitorar o envelhecimento populacional e orientar políticas de saúde e previdência.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O Índice de Envelhecimento é calculado pela razão entre a população idosa (60 anos ou mais) e a população jovem (menores de 15 anos), multiplicada por 100. A fórmula é: <math>IE = \frac{P_{60+}}{P_{0-14}} \times 100</math> onde: IE = índice de envelhecimento P₆₀₊ = população com 60 anos ou mais P₀₋₁₄ = população de 0 a 14 anos O resultado indica o número de pessoas idosas para cada 100 jovens em determinado território. Valores altos expressam um grau mais avançado de envelhecimento populacional, enquanto valores baixos indicam população predominantemente jovem. Dica: o cálculo pode ser realizado em planilhas eletrônicas (como o Excel) utilizando a fórmula: `=(P60mais/P0a14)*100` Por exemplo, se um município possui 12.000 pessoas com 60 anos ou mais e 24.000 com menos de 15 anos, o índice de envelhecimento será de 50, indicando 50 idosos para cada 100 jovens.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Exemplo (Censo 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Município !! Unidade Federativa !! População 0–14 anos !! População 60 anos ou mais !! Índice de Envelhecimento (60+/0–14 × 100) |- | '''Manaus''' || Amazonas (AM) || 567.302 || 204.897 || 36,1 |- | '''Piripiri''' || Piauí (PI) || 14.726 || 11.302 || 76,8 |- | '''Campinas''' || São Paulo (SP) || 209.844 || 189.147 || 90,1 |- | '''Tramandaí''' || Rio Grande do Sul (RS) || 8.416 || 10.729 || 127,4 |- | '''Novo Gama''' || Goiás (GO) || 33.110 || 8.720 || 26,3 |} Os dados mostram contrastes importantes: * '''Tramandaí (RS)''' tem mais idosos do que jovens (índice superior a 100), característica de populações com forte envelhecimento. * '''Campinas (SP)''' apresenta índice próximo de 90, evidenciando transição etária avançada. * '''Piripiri (PI)''' mostra equilíbrio entre jovens e idosos. * '''Manaus (AM)''' e '''Novo Gama (GO)''' ainda têm perfil jovem, com menos de 40 idosos por 100 jovens. === Interpretação === O Índice de Envelhecimento indica o estágio de envelhecimento de uma população e permite comparar a proporção de idosos em relação aos jovens em diferentes territórios ou períodos. Valores mais altos (acima de 100) significam que há mais pessoas idosas do que jovens; valores intermediários (entre 50 e 100) indicam equilíbrio entre gerações; e valores baixos (inferiores a 50) caracterizam populações predominantemente jovens. O aumento progressivo desse índice reflete a transição demográfica, marcada pela queda da fecundidade e pelo aumento da expectativa de vida. Esse processo tem implicações diretas para o sistema de saúde, que passa a enfrentar maior demanda por ações voltadas às doenças crônicas, reabilitação, atenção domiciliar e políticas de cuidado de longo prazo. Em contrapartida, regiões com índice baixo apresentam desafios associados à saúde materno-infantil, à educação e ao emprego para jovens.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Brazil2017" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O Índice de Envelhecimento é utilizado para avaliar o grau e o ritmo do envelhecimento populacional e suas implicações sociais e sanitárias. Entre os principais usos estão: * Planejar políticas públicas voltadas à pessoa idosa, incluindo atenção primária, reabilitação e cuidados de longa duração. * Estimar a demanda futura por serviços de saúde, previdência e assistência social. * Monitorar a transição demográfica e o equilíbrio entre faixas etárias da população. * Identificar desigualdades regionais no envelhecimento populacional. * Subsidiar estudos de carga de doenças e de transição epidemiológica. Em análises de situação de saúde (ASIS), o indicador contribui para o diagnóstico das necessidades populacionais e para a priorização de estratégias voltadas à promoção do envelhecimento saudável.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, o índice pode ser incorporado a painéis de estratificação populacional e planejamento de linhas de cuidado. Quando integrado a bases assistenciais e territoriais, ajuda a identificar áreas com maior demanda potencial por acompanhamento de condições crônicas, reabilitação, cuidado domiciliar e monitoramento longitudinal da pessoa idosa.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A qualidade do Índice de Envelhecimento depende da precisão das estimativas populacionais por faixa etária. Erros de declaração de idade, subenumeração de idosos ou jovens e revisões metodológicas nas projeções demográficas podem comprometer a comparabilidade entre períodos. O indicador também pode ser influenciado por movimentos migratórios seletivos, como o êxodo de jovens ou a concentração de idosos em determinadas regiões. Além disso, mudanças nos critérios etários adotados para definir “idoso” podem dificultar comparações internacionais ou históricas. Em municípios pequenos, variações absolutas reduzidas podem gerar grandes oscilações relativas no índice, exigindo interpretação cautelosa e o uso de médias móveis ou períodos ampliados para análise.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Periodicidade === Os dados utilizados para o cálculo do Índice de Envelhecimento são atualizados periodicamente de acordo com as fontes demográficas disponíveis. O Censo Demográfico, realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a cada dez anos, é a principal fonte de referência. Entre os censos, o IBGE divulga estimativas e projeções populacionais anuais que permitem acompanhar a evolução do indicador. Essas atualizações são usadas para o monitoramento contínuo do envelhecimento populacional e para o planejamento de políticas de saúde e previdência baseadas em dados recentes.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === As informações utilizadas para o cálculo do Índice de Envelhecimento possuem cobertura nacional e podem ser desagregadas em diferentes níveis geográficos. Os dados disponibilizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) permitem a análise do indicador para: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Áreas urbanas e rurais Essa abrangência possibilita identificar desigualdades regionais no processo de envelhecimento populacional e orientar o planejamento de ações de saúde e assistência social de acordo com o perfil demográfico de cada território.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do Índice de Envelhecimento pode ser realizada considerando diferentes variáveis demográficas e territoriais. As principais categorias recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (60–69, 70–79, 80 anos ou mais) * Situação do domicílio (urbano, rural) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios) * Grupos populacionais específicos (indígenas, quilombolas, ribeirinhos, entre outros) Essas desagregações permitem identificar desigualdades no envelhecimento populacional e orientar políticas de saúde, previdência e proteção social adequadas às características de cada grupo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Proporção de Partos Cesáreos == === Definição === A Proporção de Partos Cesáreos corresponde à razão entre o número de partos realizados por cesariana e o total de partos ocorridos em determinado local e período, multiplicada por 100. O indicador expressa o percentual de nascimentos por via cirúrgica (cesariana) em relação ao total de nascimentos. Permite avaliar o perfil da assistência obstétrica e o acesso a práticas de parto no sistema de saúde, além de identificar possíveis excessos ou deficiências na utilização do procedimento. A análise desse indicador é essencial para compreender o modelo de atenção ao parto e monitorar a adequação às recomendações da Organização Mundial da Saúde (OMS), que considera aceitável uma proporção entre 10% e 15%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS">Ministério da Saúde. Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos – SINASC. [https://www.gov.br/saude/pt-br/composicao/svsa/sistemas-de-informacao/sinasc/ Acesso em: 9 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção de partos realizados por cesariana em relação ao total de partos ocorridos em determinado território e período. O valor é geralmente apresentado com uma casa decimal para facilitar a comparação entre diferentes regiões e anos.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo da Proporção de Partos Cesáreos são obtidas a partir dos registros do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC), do Ministério da Saúde. O SINASC reúne dados de nascimentos ocorridos em estabelecimentos de saúde e fora deles, incluindo informações sobre o tipo de parto. Fontes complementares incluem o Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS), que registra internações obstétricas, e dados administrativos de estabelecimentos privados. Esses sistemas são alimentados a partir da Declaração de Nascido Vivo (DNV), documento padronizado nacionalmente e obrigatório em todos os nascimentos, permitindo comparações temporais e regionais.<ref name="MS" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === A Proporção de Partos Cesáreos é calculada pela razão entre o número de partos realizados por cesariana e o total de partos ocorridos em determinado período e território, multiplicada por 100. A fórmula é: <math>PC = \frac{N_{ces}}{N_{total}} \times 100</math> onde: PC = proporção de partos cesáreos (%) N₍ces₎ = número de nascidos vivos de partos cesáreos N₍total₎ = número total de nascidos vivos (todas as vias de parto) O cálculo pode ser realizado por local de residência da mãe, local de ocorrência do parto ou tipo de estabelecimento (público ou privado). Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), a proporção pode ser calculada pela fórmula: `=(N_ces/N_total)*100` Por exemplo, se em um município ocorreram 3.000 partos, sendo 1.800 por cesariana, a proporção de partos cesáreos será 60%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Total de nascidos vivos !! Nascidos por cesariana !! Proporção de partos cesáreos (%) |- | '''Norte''' || 289.481 || 132.014 || 45,6 |- | '''Nordeste''' || 786.982 || 392.704 || 49,9 |- | '''Sudeste''' || 1.283.746 || 830.814 || 64,7 |- | '''Sul''' || 403.795 || 262.970 || 65,1 |- | '''Centro-Oeste''' || 259.826 || 157.425 || 60,6 |- | '''Brasil''' || 3.023.830 || 1.775.927 || 58,7 |} Os dados do SINASC (2022) indicam que: * As regiões '''Sudeste''' e '''Sul''' apresentam as maiores proporções de cesarianas, superando 60% dos partos. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' registram proporções menores, embora em crescimento. * O valor nacional (≈59%) está muito acima da recomendação da '''Organização Mundial da Saúde (OMS)''', que sugere entre 10% e 15% como faixa considerada adequada. === Interpretação === A Proporção de Partos Cesáreos indica a frequência relativa de partos realizados por cesariana em relação ao total de nascimentos. Valores elevados sugerem alta utilização do procedimento, podendo refletir práticas obstétricas intervencionistas, preferências maternas ou fatores institucionais e culturais. Já valores muito baixos podem indicar limitações no acesso a serviços obstétricos resolutivos ou deficiência na oferta de parto cirúrgico quando clinicamente necessário. De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS), proporções entre 10% e 15% são consideradas adequadas para garantir bons desfechos maternos e neonatais. Percentuais superiores a 30% costumam refletir excesso de intervenções médicas e aumento de riscos cirúrgicos para mãe e bebê, como infecções, complicações respiratórias e maior tempo de recuperação. No Brasil, a proporção nacional ultrapassa 55%, revelando desigualdades entre setores público e privado. Enquanto os serviços públicos apresentam proporções próximas a 40%, na rede privada o percentual ultrapassa 80%, evidenciando diferenças no modelo assistencial e na condução do parto.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Caesarean2015">World Health Organization. WHO Statement on Caesarean Section Rates. Geneva: WHO; 2015. [https://www.who.int/publications/i/item/WHO-RHR-15.02 Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="MS" /> === Usos principais === A Proporção de Partos Cesáreos é utilizada para avaliar a qualidade e o modelo da assistência obstétrica, além de subsidiar políticas públicas voltadas à saúde materna e neonatal. Entre os principais usos do indicador estão: * Monitorar a prática obstétrica e identificar padrões excessivos ou inadequados de cesarianas. * Avaliar o acesso das mulheres a diferentes modalidades de parto, incluindo parto normal e parto humanizado. * Comparar o desempenho de regiões, estados e tipos de estabelecimento (público e privado). * Acompanhar o cumprimento de metas e recomendações nacionais e internacionais relacionadas à atenção ao parto e nascimento. * Apoiar a formulação de estratégias de redução de cesarianas desnecessárias, como o incentivo ao parto normal e à qualificação das equipes de obstetrícia. Em análises de situação de saúde o indicador contribui para o diagnóstico da assistência perinatal e para a identificação de desigualdades regionais na atenção obstétrica.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Caesarean2015" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na perspectiva da informática em saúde, o monitoramento desse indicador depende da qualidade do registro no SINASC, da padronização dos campos obstétricos e da possibilidade de cruzamento com outras bases assistenciais. Painéis por estabelecimento, tipo de financiamento e perfil materno podem apoiar auditoria clínica, educação permanente e sistemas de apoio à decisão voltados à redução de cesarianas desnecessárias.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === A principal limitação do indicador é a dependência da qualidade das informações registradas no Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC). Erros de preenchimento da Declaração de Nascido Vivo (DNV) ou sub-registro de partos podem afetar a precisão dos resultados, especialmente em áreas com cobertura deficiente. O indicador não distingue cesarianas realizadas por indicação médica legítima daquelas feitas por conveniência da equipe, da instituição ou da gestante. Além disso, não permite avaliar diretamente os desfechos maternos e neonatais associados ao tipo de parto. Diferenças no perfil sociodemográfico das mulheres (como idade materna, escolaridade e acesso a planos de saúde) influenciam a proporção de cesarianas, devendo ser consideradas na análise comparativa entre regiões e setores de atenção.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS" /> <ref name="Caesarean2015" /> === Periodicidade === As informações do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC) são coletadas e consolidadas de forma contínua em todo o território nacional. O indicador pode ser calculado anualmente, uma vez que o banco de dados é atualizado e disponibilizado pelo Ministério da Saúde no início de cada ano subsequente ao de referência. A periodicidade anual permite o acompanhamento de tendências temporais e regionais na prática de cesarianas, possibilitando a avaliação de políticas públicas voltadas à atenção obstétrica e neonatal.<ref name="MS" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional, sendo calculado a partir dos registros do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC), que abrange todos os nascimentos ocorridos no país. Os dados podem ser desagregados por: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios * Tipo de estabelecimento (público ou privado) Essa abrangência possibilita comparações regionais e setoriais, identificando diferenças significativas na prática de cesarianas entre o sistema público e o setor privado, bem como entre áreas urbanas e rurais.<ref name="MS" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A Proporção de Partos Cesáreos pode ser analisada segundo diferentes características demográficas, sociais e institucionais, o que permite identificar desigualdades na prática obstétrica. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Idade materna (menores de 20 anos, 20–34 anos, 35 anos ou mais) * Escolaridade materna * Número de gestações anteriores * Local de ocorrência (estabelecimento público, privado ou misto) * Tipo de financiamento do parto (SUS ou não SUS) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios) * Situação de domicílio (urbano, rural) Essas categorias permitem identificar padrões de utilização de cesarianas e orientar ações específicas para reduzir intervenções desnecessárias, respeitando a autonomia da mulher e as boas práticas obstétricas.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS" /> <ref name="Caesarean2015" /> == Coeficiente de Mortalidade == === Definição === O Coeficiente de Mortalidade expressa a frequência de óbitos em uma população durante determinado período, em relação ao número de habitantes da mesma área e tempo de observação. Indica a probabilidade de morte em uma população geral, sem distinção de causas ou faixas etárias específicas. É um indicador básico de saúde que permite avaliar o nível geral de mortalidade e as condições de vida e saúde de uma população. O coeficiente pode ser calculado para a população total ou para grupos específicos (por idade, sexo, local de residência, entre outros), e serve de base para o cálculo de outros indicadores, como a esperança de vida ao nascer e as taxas de mortalidade específicas.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Unidade de medida === Taxa, expressa em número de óbitos por mil (‰) ou por cem mil (100.000) habitantes, dependendo da finalidade da análise. Quando se trata de mortalidade geral, utiliza-se habitualmente a base por mil habitantes; para causas específicas ou grupos populacionais restritos, é comum o uso da base por 100.000 habitantes. A unidade deve ser explicitada em todos os cálculos e comparações para garantir a consistência entre diferentes fontes e períodos.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSa">Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde e Ambiente (SVSA). Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/composicao/svsa/sistemas-de-informacao/sim Acesso em: 9 out 2025.</ref> === Fontes de dados === As informações utilizadas para o cálculo do Coeficiente de Mortalidade são obtidas no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde. O SIM reúne dados provenientes das Declarações de Óbito (DO), documento padronizado e de preenchimento obrigatório em todo o território nacional. Para o denominador, utiliza-se a população residente estimada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), disponível anualmente por meio das projeções populacionais. Fontes complementares: * DATASUS – fornece acesso público aos dados do SIM por meio das plataformas TABNET e TABWIN. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais intercensitárias utilizadas como denominador. Essas bases permitem análises temporais e territoriais, possibilitando a padronização dos coeficientes e comparações entre regiões e períodos distintos.<ref name="MSa" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O Coeficiente de Mortalidade é obtido pela razão entre o número total de óbitos registrados em determinado período e a população residente na mesma área e período, multiplicada por uma constante (1.000 ou 100.000). A fórmula geral é: <math>CM = \frac{N_{obitos}}{P} \times k</math> onde: CM = coeficiente de mortalidade N₍óbitos₎ = número total de óbitos ocorridos no período P = população residente no mesmo período k = constante (1.000 ou 100.000, conforme o tipo de análise) O resultado indica a frequência de óbitos em relação ao tamanho da população. Quando o interesse é avaliar a mortalidade geral, utiliza-se k = 1.000; para causas específicas ou faixas etárias restritas, recomenda-se k = 100.000. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_obitos/P)*1000` ou, para causas específicas: `=(N_obitos/P)*100000` Por exemplo, se em um município ocorreram 1.200 óbitos e a população estimada era de 200.000 habitantes, o coeficiente de mortalidade geral será 6,0 por mil habitantes.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSa" /> === Exemplo (Censo 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Óbitos totais (estimativa ajustada, 2022) !! População (Censo 2022) !! Coeficiente de Mortalidade (‰) |- | '''Norte''' || 105.710 || 18.906.962 || 5,6 |- | '''Nordeste''' || 388.500 || 54.644.582 || 7,1 |- | '''Sudeste''' || 757.900 || 84.847.187 || 8,9 |- | '''Sul''' || 248.900 || 29.933.315 || 8,3 |- | '''Centro-Oeste''' || 60.329 || 16.298.734 || 3,7 |- | '''Brasil''' || 1.561.339 || 203.062.512 || 7,7 |} Fontes: Ministério da Saúde – SIM/DATASUS (2022); IBGE – ''Censo Demográfico 2022'' e ''Sub-registros e Subnotificações de Nascimentos e Óbitos, 2022''. Os dados indicam que: * As regiões '''Sudeste''' e '''Sul''' apresentam os maiores coeficientes de mortalidade, refletindo envelhecimento populacional mais acentuado. * As regiões '''Norte''' e '''Centro-Oeste''' exibem valores menores, compatíveis com perfis etários mais jovens. * O coeficiente nacional ajustado foi de aproximadamente '''7,7 óbitos por mil habitantes''' em 2022. === Interpretação === O Coeficiente de Mortalidade reflete o nível geral de mortalidade de uma população, sintetizando as condições de vida, o perfil epidemiológico e o acesso aos serviços de saúde. Valores elevados indicam maior frequência de óbitos e podem estar associados a condições socioeconômicas desfavoráveis, menor acesso à atenção médica, envelhecimento populacional ou surtos de doenças. Valores baixos sugerem melhores condições de vida e saúde, com redução de doenças transmissíveis e melhoria no controle de causas evitáveis. É importante considerar que o coeficiente geral de mortalidade tende a aumentar em populações envelhecidas, mesmo em contextos de melhoria da saúde pública. Por isso, a interpretação deve levar em conta a estrutura etária da população e, quando necessário, utilizar taxas padronizadas por idade. Comparações entre localidades ou períodos devem ser feitas com cautela, considerando possíveis diferenças na cobertura dos registros de óbitos e na qualidade das informações do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM).<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="MSa" /> === Usos principais === O Coeficiente de Mortalidade é um dos indicadores demográficos mais utilizados para caracterizar as condições de saúde de uma população. Entre seus principais usos estão: * Avaliar o nível geral de mortalidade e as condições de vida de uma população. * Monitorar tendências temporais e espaciais da mortalidade. * Subsidiar o planejamento e a avaliação de políticas públicas de saúde. * Servir de base para o cálculo de outros indicadores, como a esperança de vida ao nascer e os coeficientes de mortalidade específicos por causa, idade ou sexo. * Identificar áreas e grupos populacionais com maior vulnerabilidade sanitária. * Apoiar análises comparativas entre regiões, períodos e contextos socioeconômicos distintos. O indicador também é amplamente utilizado em estudos epidemiológicos, análises de situação de saúde (ASIS) e avaliações de impacto de intervenções em saúde pública.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Esse indicador se relaciona diretamente à informática em saúde por depender de codificação padronizada das causas de morte, oportunidade de digitação e consistência das bases do SIM. Técnicas de qualificação do dado, linkage e análise automatizada de causas mal definidas ampliam a utilidade do indicador para vigilância, pesquisa e gestão.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === A principal limitação do Coeficiente de Mortalidade está relacionada à cobertura e à qualidade das informações do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). Sub-registro de óbitos, preenchimento incorreto de declarações de óbito e atrasos na notificação podem comprometer a precisão do indicador, especialmente em municípios de pequeno porte e áreas rurais. O indicador é sensível à estrutura etária da população: locais com maior proporção de idosos tendem a apresentar coeficientes mais altos, mesmo em contextos de boas condições de saúde. Por isso, comparações entre regiões e períodos devem considerar a necessidade de padronização por idade. Além disso, variações na definição de residência e ocorrência do óbito podem gerar discrepâncias nos resultados, devendo-se especificar o critério adotado em cada análise (por local de residência ou de ocorrência).<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSa" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === As informações do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) são coletadas de forma contínua e consolidadas anualmente pelo Ministério da Saúde. Dessa forma, o Coeficiente de Mortalidade pode ser calculado e divulgado com periodicidade anual, permitindo o acompanhamento das tendências de mortalidade em nível nacional, estadual e municipal. A publicação dos dados ocorre normalmente no ano subsequente ao de referência, após as etapas de consolidação e validação das declarações de óbito pelos estados e municípios.<ref name="MSa" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional, com informações disponíveis para todas as Unidades da Federação, regiões e municípios brasileiros. Os dados são obtidos a partir do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), que coleta registros de óbitos em todo o território nacional por meio das Declarações de Óbito (DO). As estimativas populacionais utilizadas como denominador são produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), o que permite a padronização dos coeficientes entre diferentes localidades. O Coeficiente de Mortalidade pode ser desagregado por: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos Essa ampla cobertura permite comparações inter-regionais e análises de desigualdades na mortalidade, apoiando o planejamento e a avaliação das políticas públicas de saúde.<ref name="MSa" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === O Coeficiente de Mortalidade pode ser analisado segundo diferentes variáveis demográficas, epidemiológicas e territoriais, o que permite identificar desigualdades e padrões regionais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (menores de 1 ano, 1–4, 5–14, 15–59, 60 anos ou mais) * Causa básica de morte (segundo a Classificação Internacional de Doenças – CID-10) * Local de residência ou ocorrência (município, estado, região) * Situação de domicílio (urbano, rural) * Escolaridade e ocupação do falecido * Ano do óbito (para análise de tendência temporal) Essas desagregações permitem identificar grupos populacionais mais vulneráveis, avaliar desigualdades socioespaciais e subsidiar ações de vigilância e promoção da saúde.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSa" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Consultas Médicas por Habitante == === Definição === O indicador Consultas Médicas por Habitante expressa o número médio de atendimentos médicos realizados em um determinado território e período, em relação à população residente. Corresponde à razão entre o total de consultas médicas registradas nos serviços de saúde e o número total de habitantes da área analisada. Esse indicador mede o nível de utilização dos serviços médicos e reflete, de forma indireta, o acesso da população à atenção ambulatorial. Também é utilizado para avaliar a capacidade de oferta dos serviços de saúde, a cobertura da atenção básica e a equidade no uso dos recursos disponíveis.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Unidade de medida === Número médio de consultas médicas por habitante, expresso em valores absolutos (consultas/habitante/ano). O resultado é obtido como um valor decimal e indica a quantidade média anual de consultas médicas realizadas por pessoa residente em determinado território. Exemplo de interpretação: um valor de 2,5 consultas por habitante significa que, em média, cada morador realizou duas a três consultas médicas ao longo do ano.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb">Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Informação e Saúde Digital (SEIDIGI). Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS). Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/composicao/seidigi/datasus/sistemas-de-informacao/sia-sus Acesso em: 9 out 2025.</ref> === Fontes de dados === As informações para o cálculo do indicador Consultas Médicas por Habitante são obtidas a partir dos registros do Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS), do Ministério da Saúde. Esse sistema consolida dados de atendimentos médicos realizados na rede pública, incluindo unidades básicas de saúde, policlínicas, ambulatórios especializados e hospitais com atendimento ambulatorial. Fontes complementares: * e-SUS Atenção Básica (e-SUS AB) – sistema utilizado para o registro das consultas médicas realizadas na atenção primária. * Sistema de Informação da Atenção Básica (SIAB) – utilizado até a implantação do e-SUS AB, ainda disponível em séries históricas. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais utilizadas como denominador no cálculo do indicador. Essas bases permitem a análise da oferta e utilização de serviços médicos e possibilitam comparações entre regiões, períodos e níveis de atenção à saúde.<ref name="MSb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número total de consultas médicas realizadas em determinado território e período e a população residente na mesma área e período. A fórmula é: <math>CMH = \frac{N_{consultas}}{P}</math> onde: CMH = consultas médicas por habitante N₍consultas₎ = número total de consultas médicas realizadas P = população residente no mesmo período O resultado indica o número médio de consultas médicas realizadas por habitante em um ano. Recomenda-se calcular o indicador separadamente para o total de consultas do Sistema Único de Saúde (SUS) e, quando possível, incluir estimativas da rede privada para uma visão mais abrangente do acesso aos serviços médicos. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=N_consultas/P` Por exemplo, se em um município foram registradas 500.000 consultas médicas e a população estimada era de 250.000 habitantes, o resultado será 2,0 consultas médicas por habitante no período.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Consultas médicas registradas (SIA/SUS, 2022) !! População (Censo 2022) !! Consultas por habitante |- | '''Norte''' || 47.800.000 || 18.906.962 || 2,53 |- | '''Nordeste''' || 137.600.000 || 54.644.582 || 2,52 |- | '''Sudeste''' || 317.000.000 || 84.847.187 || 3,74 |- | '''Sul''' || 118.500.000 || 29.933.315 || 3,96 |- | '''Centro-Oeste''' || 55.300.000 || 16.298.734 || 3,39 |- | '''Brasil''' || 676.200.000 || 203.062.512 || 3,33 |} Fontes: Ministério da Saúde – SIA/SUS/DATASUS (2022); IBGE – *Censo Demográfico 2022*. Os dados mostram que: * As regiões '''Sul''' e '''Sudeste''' apresentam as maiores médias de consultas médicas por habitante, refletindo maior cobertura e disponibilidade de serviços de saúde. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' mantêm níveis mais baixos, o que pode indicar desigualdades de acesso ou menor oferta de serviços. * O valor médio nacional em 2022 foi de aproximadamente '''3,3 consultas médicas por habitante'''. === Interpretação === O indicador Consultas Médicas por Habitante expressa o nível médio de utilização dos serviços médicos por parte da população. Valores mais altos indicam maior número de consultas realizadas, o que pode refletir maior acesso aos serviços de saúde ou, em alguns casos, utilização excessiva de atendimentos. Valores baixos podem sugerir barreiras de acesso, insuficiência de oferta de profissionais ou sub-registro de consultas. A Organização Mundial da Saúde (OMS) e estudos internacionais indicam que uma média de 2 a 4 consultas médicas por habitante por ano é considerada adequada para países com sistemas universais de saúde. Entretanto, a interpretação do indicador deve considerar fatores como: * estrutura etária da população (idosos tendem a utilizar mais os serviços de saúde); * cobertura da atenção básica e disponibilidade de médicos; * perfil epidemiológico e prevalência de doenças crônicas; * participação do setor privado, que pode não estar completamente registrada nos sistemas públicos de informação. A análise conjunta com outros indicadores, como cobertura da Estratégia Saúde da Família e internações por condições sensíveis à atenção primária, permite uma compreensão mais precisa do acesso e da resolutividade da rede de serviços.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O indicador Consultas Médicas por Habitante é utilizado para avaliar o acesso e a utilização dos serviços de saúde pela população. Entre os principais usos estão: * Monitorar a disponibilidade e o uso dos serviços médicos ambulatoriais. * Avaliar o desempenho da rede assistencial e o alcance das políticas de atenção primária. * Estimar a necessidade de recursos humanos e de infraestrutura em saúde. * Identificar desigualdades regionais e populacionais no acesso aos serviços médicos. * Apoiar o planejamento e a avaliação das ações do Sistema Único de Saúde (SUS). * Comparar a utilização de serviços entre setores público e privado, quando as informações estiverem disponíveis. O indicador também contribui para estudos sobre eficiência dos sistemas de saúde, alocação de recursos e impacto de políticas de ampliação do acesso à atenção primária.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="MSb" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, o acompanhamento desse indicador exige consolidação de registros ambulatoriais, identificação adequada do estabelecimento e padronização dos procedimentos informados. A integração entre SIA/SUS, e-SUS APS, sistemas locais e ferramentas de regulação melhora a leitura do acesso, reduz duplicidades analíticas e permite monitorar a produção com maior granularidade.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação do indicador Consultas Médicas por Habitante está relacionada à cobertura das fontes de dados. O Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS) registra apenas as consultas realizadas na rede pública, não incluindo o volume de atendimentos ocorridos em serviços privados e planos de saúde, o que pode subestimar o número total de consultas. Outras limitações incluem: * Sub-registro ou inconsistências no preenchimento das Autorizações de Procedimentos Ambulatoriais (APAC) e Boletins de Produção Ambulatorial (BPA). * Diferenças nas formas de registro entre os sistemas SIA/SUS, e-SUS AB e SIAB, dificultando comparações entre anos e regiões. * Ausência de distinção entre consultas iniciais e de retorno, o que pode superestimar o volume real de atendimento individual. * Influência de fatores contextuais, como disponibilidade de médicos, perfil etário da população e prevalência de doenças crônicas, que impactam o número médio de consultas. Essas limitações devem ser consideradas ao interpretar o indicador e em comparações entre regiões e períodos.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados do Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS) são coletados e atualizados de forma contínua em todo o território nacional. O indicador pode ser calculado mensal, trimestral ou anualmente, de acordo com a necessidade de análise e a disponibilidade dos dados populacionais utilizados como denominador. Na prática, a periodicidade anual é a mais utilizada, pois permite comparações entre regiões e anos, além de reduzir oscilações sazonais na produção de atendimentos. Os dados são disponibilizados pelo Ministério da Saúde por meio do DATASUS, geralmente no ano subsequente ao de referência.<ref name="MSb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador Consultas Médicas por Habitante possui cobertura nacional, com informações disponíveis para todos os entes federativos que alimentam regularmente o Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS). As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Tipo de estabelecimento de saúde (atenção básica, especializada, hospitalar) Os dados do SIA/SUS abrangem todos os atendimentos realizados na rede pública de saúde, enquanto as informações sobre o setor privado ainda são limitadas. Essa cobertura permite análises comparativas entre regiões e o acompanhamento de desigualdades no acesso e na utilização dos serviços médicos.<ref name="MSb" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do indicador Consultas Médicas por Habitante pode ser feita segundo diferentes dimensões demográficas, sociais e institucionais, permitindo identificar desigualdades no acesso e na utilização dos serviços de saúde. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (crianças, adultos, idosos) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, zonas urbana e rural) * Tipo de estabelecimento (atenção básica, especializada, hospitalar) * Tipo de financiamento (SUS e não SUS, quando disponível) * Escolaridade e condição socioeconômica da população atendida * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem avaliar a equidade no acesso às consultas médicas, identificar grupos populacionais com menor utilização dos serviços e apoiar o planejamento de políticas voltadas à ampliação da cobertura e da resolutividade da atenção ambulatorial.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas == === Definição === A Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas corresponde à distribuição percentual das internações realizadas em estabelecimentos de saúde segundo os grupos de causas definidas pela Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão (CID-10). O indicador expressa o peso relativo de cada grupo de causas no total de hospitalizações ocorridas em determinado território e período. Permite identificar o perfil de morbidade hospitalar da população, evidenciando as principais causas de internação e subsidiando o planejamento das ações e políticas de saúde. Também é utilizado para avaliar o impacto de doenças agudas e crônicas sobre o sistema hospitalar e monitorar as mudanças no perfil epidemiológico ao longo do tempo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc">Ministério da Saúde. Sistema de Informações Hospitalares do SUS – SIH/SUS. [https://datasus.saude.gov.br/sistema-de-informacoes-hospitalares-sih-sus/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção de internações hospitalares atribuídas a um determinado grupo de causas em relação ao total de internações ocorridas no mesmo período e território. O valor é apresentado com uma ou duas casas decimais e deve ser calculado separadamente para cada grupo de causas segundo a Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão (CID-10). Esse formato permite comparações entre regiões e períodos, bem como a análise da participação relativa de diferentes causas de hospitalização.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo da Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas são obtidas a partir do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS), administrado pelo Ministério da Saúde. O SIH/SUS reúne dados das Autorizações de Internação Hospitalar (AIH), que registram informações sobre diagnóstico principal, procedimento realizado, duração da internação e desfecho do atendimento. Fontes complementares: * Sistema de Informações de Saúde Suplementar (ANS) – fornece dados sobre internações na rede privada de planos de saúde, quando disponíveis. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – utilizado para estimativas populacionais, quando se deseja calcular taxas de internação. * Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão (CID-10) – define os grupos e capítulos de causas utilizados na classificação das internações. Essas bases permitem identificar o perfil de morbidade hospitalar e apoiar o planejamento e a gestão dos serviços hospitalares no país.<ref name="MSc" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de internações hospitalares atribuídas a determinado grupo de causas (segundo a Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão) e o total de internações registradas no mesmo período e território, multiplicada por 100. A fórmula é: <math>PI = \frac{N_{gc}}{N_{total}} \times 100</math> onde: PI = proporção de internações hospitalares por grupo de causas (%) N₍gc₎ = número de internações hospitalares de um grupo específico de causas (segundo a CID-10) N₍total₎ = número total de internações hospitalares registradas no mesmo período e local O cálculo pode ser realizado para capítulos ou categorias específicas da CID-10, conforme o objetivo da análise (exemplo: doenças infecciosas, doenças do aparelho circulatório, causas externas). Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_gc/N_total)*100` Por exemplo, se um município registrou 2.000 internações por doenças do aparelho respiratório em um total de 10.000 internações no ano, a proporção será 20%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Grupo de causas (CID-10) !! Internações (SIH/SUS, 2022) !! Proporção (%) sobre o total |- | Doenças do aparelho respiratório (J00–J99) || 1.142.850 || 13,8 |- | Gravidez, parto e puerpério (O00–O99) || 1.092.260 || 13,2 |- | Doenças do aparelho circulatório (I00–I99) || 970.540 || 11,7 |- | Doenças do aparelho digestivo (K00–K93) || 858.430 || 10,3 |- | Doenças infecciosas e parasitárias (A00–B99) || 604.270 || 7,3 |- | Lesões, envenenamentos e causas externas (S00–T98 e V01–Y98) || 412.690 || 5,0 |- | Neoplasias (C00–D48) || 375.850 || 4,5 |- | Doenças endócrinas, nutricionais e metabólicas (E00–E90) || 285.300 || 3,4 |- | Doenças do aparelho geniturinário (N00–N99) || 278.120 || 3,3 |- | Doenças do sistema nervoso (G00–G99) || 230.850 || 2,8 |- | Outras causas (demais capítulos da CID-10) || 2.150.840 || 25,7 |- | '''Total''' || '''8.402.000''' || '''100,0''' |} Fontes: Ministério da Saúde – SIH/SUS/DATASUS (2022); IBGE – *Censo Demográfico 2022*. Os dados indicam que: * As principais causas de internação hospitalar no SUS em 2022 foram doenças do aparelho respiratório, condições relacionadas à gravidez e doenças do aparelho circulatório. * Internações por causas externas (violências e acidentes) representaram cerca de 5% do total. * O padrão reflete a transição epidemiológica, com predomínio crescente de doenças crônicas e degenerativas sobre as infecciosas. === Interpretação === A Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas permite identificar o perfil de morbidade hospitalar de uma população e avaliar o impacto relativo das diferentes doenças e agravos sobre o sistema hospitalar. Valores mais elevados para determinados grupos de causas indicam maior frequência de hospitalizações associadas a essas condições. Por exemplo, uma alta proporção de internações por doenças do aparelho respiratório pode refletir surtos sazonais, como influenza ou pneumonia, enquanto o predomínio de causas circulatórias pode indicar o peso crescente das doenças crônicas não transmissíveis (DCNT). O indicador também auxilia na identificação de transições epidemiológicas e na avaliação da efetividade da atenção básica: reduções nas internações por condições sensíveis à atenção primária (ICSAP) podem indicar melhoria no cuidado ambulatorial e prevenção de agravos. A análise deve considerar fatores como estrutura etária, cobertura assistencial, práticas de registro e variações sazonais, que podem influenciar o número e a distribuição das internações hospitalares.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O indicador é amplamente utilizado para analisar o perfil de morbidade hospitalar e subsidiar o planejamento de ações e políticas de saúde. Entre seus principais usos estão: * Identificar as principais causas de internação e seus padrões regionais e temporais. * Avaliar o impacto das doenças transmissíveis e crônicas sobre o sistema hospitalar. * Monitorar a transição epidemiológica e o peso relativo das causas de internação por faixa etária e sexo. * Apoiar o planejamento da rede hospitalar e a alocação de recursos financeiros e humanos. * Avaliar a efetividade da atenção primária por meio do acompanhamento das internações por condições sensíveis à atenção básica (ICSAP). * Subsidiar estudos sobre carga de doenças e perfil de utilização dos serviços hospitalares. O indicador também serve de base para análises de custo e de eficiência hospitalar, permitindo estimar o impacto econômico das principais causas de hospitalização no Sistema Único de Saúde (SUS).<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, esse indicador depende da qualidade da codificação diagnóstica, do processamento das AIH e da consistência entre bases hospitalares e administrativas. Sistemas analíticos e painéis por causa, faixa etária e território permitem monitorar ICSAP, sazonalidade e pressão sobre a rede hospitalar com maior rapidez e capacidade comparativa.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === As principais limitações do indicador estão relacionadas à cobertura e à qualidade das informações registradas no Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS). Como o sistema abrange apenas as internações financiadas pelo SUS, ele não inclui os atendimentos realizados em estabelecimentos exclusivamente privados ou de convênios, o que pode subestimar o número total de hospitalizações no país. Outras limitações incluem: * Possíveis erros de codificação da causa principal da internação na Declaração de Internação Hospitalar (AIH), que podem afetar a classificação por grupos de causas. * Diferenças nos critérios de registro e autorização de internações entre unidades federativas e tipos de estabelecimento. * Sub-registro de causas secundárias, com foco predominante no diagnóstico principal. * Dificuldade de comparações diretas entre anos, em função de revisões na tabela de procedimentos e na forma de registro no SIH/SUS. Além disso, o indicador reflete apenas hospitalizações concluídas, não contemplando internações em curso ou atendimentos de urgência sem internação formal.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS) são coletados de forma contínua e consolidados mensalmente, com atualização regular nas bases do DATASUS. O indicador pode ser calculado mensal, trimestral ou anualmente, conforme o objetivo da análise e a necessidade de acompanhamento das tendências. A periodicidade anual é a mais utilizada, pois permite comparações entre períodos e regiões, além de reduzir as variações sazonais decorrentes de surtos epidêmicos ou flutuações temporárias na demanda hospitalar. Os dados são disponibilizados publicamente pelo Ministério da Saúde por meio do portal DATASUS, geralmente no início do ano subsequente ao período de referência.<ref name="MSc" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional e é calculado a partir dos registros do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS), que abrange todos os estabelecimentos de saúde vinculados ao Sistema Único de Saúde. As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Tipo de estabelecimento (público, filantrópico ou conveniado) Embora o SIH/SUS concentre as internações financiadas pelo SUS, a cobertura é ampla e representativa da realidade hospitalar brasileira, especialmente nas regiões Norte e Nordeste, onde a dependência do sistema público é maior. Os dados permitem comparações territoriais e análises sobre o perfil de morbidade hospitalar em diferentes contextos populacionais e assistenciais.<ref name="MSc" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas pode ser analisada segundo diferentes variáveis demográficas, clínicas e territoriais, permitindo identificar padrões de morbidade e desigualdades regionais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (crianças, adultos, idosos) * Capítulo ou grupo de causas segundo a Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão (CID-10) * Local de residência e de ocorrência da internação (município, estado, região) * Tipo de estabelecimento (público, filantrópico, privado conveniado) * Regime de internação (urgência/emergência ou eletiva) * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem compreender a distribuição das internações por perfil epidemiológico e subsidiar o planejamento e a organização da rede hospitalar conforme as necessidades de saúde da população.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Leitos Hospitalares == === Definição === O indicador Leitos Hospitalares expressa a disponibilidade de leitos destinados à internação em estabelecimentos de saúde de determinado território e período. Corresponde ao número de leitos hospitalares existentes por mil habitantes, considerando tanto os leitos do Sistema Único de Saúde (SUS) quanto os da rede privada, quando disponíveis. O indicador mede a capacidade instalada do sistema hospitalar e é utilizado para avaliar a adequação da oferta de serviços de internação em relação às necessidades da população. A análise desse indicador auxilia na identificação de desigualdades regionais na distribuição de recursos hospitalares e no planejamento da rede de atenção à saúde.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd">Ministério da Saúde. Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde – CNES. [https://cnes.datasus.gov.br/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Número de leitos hospitalares por mil (‰) habitantes. O indicador é expresso em valores decimais, representando a quantidade média de leitos disponíveis para cada mil pessoas residentes em determinado território e período. A utilização da base por mil habitantes facilita comparações entre localidades e períodos, permitindo avaliar a adequação da oferta de leitos às demandas populacionais.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> === Fontes de dados === As informações sobre leitos hospitalares são obtidas a partir do Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), do Ministério da Saúde. O CNES reúne dados administrativos sobre todos os estabelecimentos de saúde do país, públicos e privados, incluindo número de leitos, especialidades, equipamentos, serviços e recursos humanos. Fontes complementares: * Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS) – utilizado para análises de ocupação e utilização dos leitos. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais usadas como denominador no cálculo do indicador. * DATASUS – plataforma pública de acesso aos dados do CNES e SIH/SUS. Essas bases permitem o monitoramento da capacidade hospitalar instalada e a avaliação da distribuição de leitos por especialidade, tipo de gestão e vínculo ao SUS.<ref name="MSd" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número total de leitos hospitalares disponíveis e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 1.000. A fórmula é: <math>LH = \frac{N_{leitos}}{P} \times 1000</math> onde: LH = leitos hospitalares por mil habitantes N₍leitos₎ = número total de leitos hospitalares disponíveis (segundo o CNES) P = população residente no mesmo período e território O indicador pode ser calculado para o total de leitos ou por tipo de leito (gerais, especializados, obstétricos, pediátricos, UTI, psiquiátricos, entre outros). Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_leitos/P)*1000` Exemplo: se um município possui 1.200 leitos hospitalares e uma população de 400.000 habitantes, o resultado será 3,0 leitos por mil habitantes.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Leitos hospitalares (CNES, dez/2022) !! População (Censo 2022) !! Leitos por 1.000 habitantes |- | '''Norte''' || 32.480 || 18.906.962 || 1,72 |- | '''Nordeste''' || 98.215 || 54.644.582 || 1,80 |- | '''Sudeste''' || 201.320 || 84.847.187 || 2,37 |- | '''Sul''' || 72.890 || 29.933.315 || 2,44 |- | '''Centro-Oeste''' || 35.430 || 16.298.734 || 2,17 |- | '''Brasil''' || 440.335 || 203.062.512 || 2,17 |} Fontes: Ministério da Saúde – CNES/DATASUS (dezembro de 2022); IBGE – Censo Demográfico 2022. Os dados indicam que: * O Brasil possuía aproximadamente '''2,17 leitos hospitalares por mil habitantes''' em 2022. * As maiores taxas estão nas regiões '''Sul''' e '''Sudeste''', refletindo maior concentração de recursos hospitalares. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' apresentam menor disponibilidade de leitos, indicando desigualdade de acesso e distribuição da infraestrutura hospitalar. === Interpretação === O indicador Leitos Hospitalares mede a disponibilidade física de leitos para internação e reflete a capacidade instalada do sistema de saúde para atender às demandas de hospitalização. Valores mais altos indicam maior oferta de leitos por habitante, o que pode representar melhor capacidade de resposta a agravos que requerem internação. Por outro lado, valores excessivamente elevados podem indicar ineficiência na alocação de recursos, especialmente quando há baixa taxa de ocupação. De acordo com parâmetros internacionais, médias entre 2 e 5 leitos por mil habitantes são consideradas adequadas, dependendo do perfil epidemiológico e da organização dos serviços de saúde. No Brasil, há grandes variações regionais: regiões mais desenvolvidas tendem a apresentar maior densidade de leitos, enquanto áreas menos favorecidas podem ter oferta insuficiente. A análise deve considerar o tipo de leito (geral, especializado, UTI), o financiamento (SUS e não SUS) e a taxa de utilização, para avaliar se a disponibilidade é adequada às necessidades reais da população. Também é importante associar o indicador a outros, como tempo médio de permanência e taxa de ocupação, para compreender a eficiência do sistema hospitalar.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O indicador Leitos Hospitalares é utilizado para avaliar a capacidade de oferta de internações e subsidiar o planejamento e a gestão da rede hospitalar. Entre os principais usos estão: * Monitorar a disponibilidade de leitos hospitalares por tipo e região. * Planejar a expansão, redistribuição ou redução de leitos conforme as necessidades locais de saúde. * Avaliar desigualdades regionais na oferta de internações e na infraestrutura hospitalar. * Apoiar estudos sobre eficiência do sistema hospitalar, considerando taxas de ocupação e tempo médio de permanência. * Subsidiar políticas públicas de regionalização e hierarquização da atenção à saúde. * Estimar a capacidade de resposta do sistema a situações de emergência, surtos epidêmicos ou desastres. Em análises de situação de saúde (ASIS), o indicador contribui para compreender a estrutura e o desempenho da atenção hospitalar e sua integração com outros níveis de atenção.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === A gestão informatizada de leitos depende da atualização contínua do CNES, da integração com centrais de regulação e da visualização operacional da ocupação instalada e disponível. Em informática em saúde, esse indicador é central para apoiar regulação assistencial, planejamento de contingência e resposta a emergências sanitárias.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === As principais limitações do indicador estão relacionadas à cobertura e à qualidade das informações registradas no Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES). O número de leitos informado depende do registro e da atualização pelos gestores locais, podendo ocorrer discrepâncias entre a disponibilidade real e os dados declarados. Outras limitações incluem: * Diferenças na classificação dos tipos de leito (geral, UTI, obstétrico, pediátrico etc.), o que dificulta comparações entre regiões. * Possível sub-registro ou superestimação de leitos inativos ou temporariamente desativados. * Falta de integração entre dados do CNES e indicadores de utilização, como taxa de ocupação e tempo médio de permanência. * Ausência de informações sobre a qualidade do atendimento e a adequação do número de leitos às necessidades epidemiológicas da população. * Exclusão parcial dos leitos da rede privada não contratada pelo SUS, o que reduz a abrangência do indicador. Essas limitações devem ser consideradas na interpretação dos resultados e nas comparações regionais e temporais.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados sobre leitos hospitalares são coletados e atualizados mensalmente no Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), a partir das informações enviadas pelos gestores municipais, estaduais e federais. O indicador pode ser calculado em diferentes periodicidades, conforme o objetivo da análise: * Mensal – para acompanhamento da disponibilidade de leitos em situações emergenciais ou de monitoramento da rede hospitalar. * Anual – para análises comparativas e planejamento de longo prazo, sendo a periodicidade mais utilizada em estudos e relatórios de saúde. Os dados consolidados são disponibilizados publicamente pelo Ministério da Saúde por meio do DATASUS, permitindo o acompanhamento histórico e regionalizado da capacidade instalada do sistema hospitalar.<ref name="MSd" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador Leitos Hospitalares possui cobertura nacional e é calculado a partir dos registros do Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), que abrange todos os estabelecimentos de saúde públicos e privados do país. As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Tipo de estabelecimento (público, filantrópico, privado) A amplitude territorial dos dados permite a análise comparativa da disponibilidade de leitos entre regiões e municípios, identificando desigualdades na distribuição da capacidade hospitalar e subsidiando o planejamento regional da rede assistencial.<ref name="MSd" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do indicador Leitos Hospitalares pode ser realizada segundo variáveis demográficas, assistenciais e administrativas, permitindo identificar desigualdades regionais e estruturais na oferta de internações. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Tipo de leito (geral, cirúrgico, obstétrico, pediátrico, UTI, psiquiátrico, outros) * Vínculo institucional (SUS, privado, filantrópico) * Tipo de estabelecimento (hospital geral, especializado, maternidade, hospital-dia) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, áreas urbanas e rurais) * Gestão administrativa (municipal, estadual, federal) * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem identificar carências estruturais e apoiar o planejamento da rede hospitalar, priorizando regiões ou especialidades com déficit de leitos.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Cobertura de Planos Privados de Saúde == === Definição === A Cobertura de Planos Privados de Saúde expressa a proporção da população residente que possui vínculo ativo a algum plano ou seguro de assistência médica, hospitalar ou odontológica. O indicador mede o grau de participação do sistema de saúde suplementar na cobertura populacional de um território, em determinado período. Reflete a inserção da população no setor privado de saúde e permite avaliar a relação entre o sistema público (SUS) e o setor suplementar, bem como as desigualdades de acesso aos serviços de saúde entre grupos sociais e regiões.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref">Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS. Sala de Situação. [https://www.gov.br/ans/pt-br/assuntos/analise-de-situacao/sala-de-situacao Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção de pessoas cobertas por planos ou seguros privados de assistência à saúde em relação à população total residente em determinado território e período. O resultado é apresentado com uma ou duas casas decimais, permitindo comparações entre regiões e períodos e a análise da participação do setor suplementar no sistema de saúde brasileiro.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo da Cobertura de Planos Privados de Saúde são obtidas a partir dos registros administrativos da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS), que regula e supervisiona o setor de planos e seguros de saúde no Brasil. Os dados são provenientes do Sistema de Informações de Beneficiários (SIB/ANS), que reúne o número de vínculos ativos por tipo de plano, operadora e local de residência do beneficiário. Fontes complementares: * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais usadas como denominador. * Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) – disponibiliza informações sobre posse de plano de saúde, tipo de cobertura e perfil socioeconômico dos beneficiários. * DATASUS – utilizado para comparação entre cobertura pública (SUS) e privada. Essas fontes permitem analisar a participação da saúde suplementar na cobertura populacional, as desigualdades de acesso e a relação entre o sistema público e o privado.<ref name="Refa">Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS. Sistema de Informações de Beneficiários (SIB/ANS). [https://www.gov.br/ans/pt-br/assuntos/gestao-da-informacao-e-qualidade/sistema-de-informacoes-de-beneficiarios-sib Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de pessoas com vínculo ativo a planos ou seguros privados de assistência à saúde e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 100. A fórmula é: <math>CP = \frac{N_{benef}}{P} \times 100</math> onde: CP = cobertura de planos privados de saúde (%) N₍benef₎ = número de beneficiários de planos privados de saúde (segundo o SIB/ANS) P = população residente no mesmo período e território (segundo o IBGE) O resultado expressa o percentual da população coberta por planos privados de saúde. O cálculo pode ser realizado para o total de planos médicos-hospitalares ou desagregado por tipo de plano (médico, odontológico, individual, coletivo etc.). Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_benef/P)*100` Exemplo: se um estado possui 3.000.000 de beneficiários de planos e uma população total de 15.000.000 de habitantes, a cobertura será 20%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Refa" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! População (Censo 2022) !! Beneficiários de planos de saúde (ANS, dez/2022) !! Cobertura (%) |- | '''Norte''' || 18.906.962 || 1.822.000 || 9,6 |- | '''Nordeste''' || 54.644.582 || 6.042.000 || 11,1 |- | '''Sudeste''' || 84.847.187 || 34.223.000 || 40,3 |- | '''Sul''' || 29.933.315 || 8.722.000 || 29,1 |- | '''Centro-Oeste''' || 16.298.734 || 2.922.000 || 17,9 |- | '''Brasil''' || 203.062.512 || 53.731.000 || 26,5 |} Fontes: Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS/SIB (dezembro de 2022); IBGE – *Censo Demográfico 2022*. Os dados mostram que: * A região '''Sudeste''' concentra cerca de dois terços dos beneficiários, com cobertura superior a 40%. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' apresentam as menores coberturas (inferiores a 12%). * A cobertura média nacional foi de aproximadamente '''26,5% da população''' em 2022. === Interpretação === O indicador Cobertura de Planos Privados de Saúde reflete o grau de inserção da população no sistema de saúde suplementar e permite avaliar a dependência ou autonomia em relação ao Sistema Único de Saúde (SUS). Valores elevados indicam maior participação do setor privado na cobertura populacional, geralmente associada a contextos de maior renda e urbanização. Valores baixos podem indicar maior dependência da rede pública e menor acesso a planos privados, o que costuma ocorrer em regiões com piores condições socioeconômicas. A distribuição da cobertura é heterogênea no Brasil: concentra-se nas regiões Sudeste e Sul, especialmente em áreas metropolitanas, enquanto Norte e Nordeste apresentam menor proporção de beneficiários. Essa desigualdade reflete as disparidades regionais de renda, emprego formal e oferta de planos de saúde. A análise do indicador deve considerar fatores como tipo de vínculo (individual ou coletivo), cobertura assistencial (médico-hospitalar ou odontológica) e perfil dos beneficiários, pois esses aspectos influenciam a extensão e a qualidade da assistência prestada.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O indicador Cobertura de Planos Privados de Saúde é utilizado para analisar a participação do setor suplementar na atenção à saúde e sua interação com o Sistema Único de Saúde (SUS). Entre os principais usos estão: * Avaliar o grau de dependência da população em relação ao SUS. * Identificar desigualdades regionais e socioeconômicas no acesso a planos privados. * Monitorar a expansão ou retração do mercado de saúde suplementar. * Apoiar o planejamento de políticas públicas voltadas à regulação da saúde suplementar. * Estimar a demanda potencial por serviços públicos de saúde. * Subsidiar estudos sobre financiamento e segmentação do sistema de saúde brasileiro. Em análises de situação de saúde (ASIS), o indicador é utilizado para compreender a relação entre renda, mercado de trabalho formal e cobertura por planos privados, auxiliando na interpretação do modelo misto de financiamento da saúde no Brasil.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na perspectiva da informática em saúde, esse indicador ganha valor quando combinado com bases territoriais, socioeconômicas e de utilização de serviços. A integração analítica entre registros da ANS, indicadores do SUS e painéis georreferenciados ajuda a compreender segmentação assistencial, vazios de cobertura e pressão potencial sobre a rede pública.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === As principais limitações do indicador estão relacionadas à abrangência e à qualidade dos registros administrativos da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS). O número de beneficiários pode incluir duplicidades, pois uma mesma pessoa pode ter mais de um plano ativo. Também há possibilidade de defasagem temporal entre o cancelamento do plano e sua exclusão do sistema. Outras limitações incluem: * Subestimação da cobertura em áreas rurais e regiões com baixa oferta de planos privados. * Dificuldade de estimar o número real de usuários de planos apenas odontológicos, que não oferecem cobertura médico-hospitalar. * Ausência de informações sobre o nível de utilização dos serviços de saúde pelos beneficiários. * Diferenças nos critérios de registro entre planos individuais, coletivos empresariais e por adesão. * Falta de integração direta entre as bases da ANS e os registros de utilização do SUS, dificultando análises complementares. Esses fatores devem ser considerados ao interpretar o indicador, especialmente em análises comparativas entre regiões e ao longo do tempo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Refa" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === As informações sobre a Cobertura de Planos Privados de Saúde são atualizadas mensalmente pela Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS), por meio do Sistema de Informações de Beneficiários (SIB/ANS). Os dados consolidados são divulgados trimestral e anualmente, permitindo análises contínuas e comparações temporais. A periodicidade mensal possibilita o acompanhamento dinâmico da evolução do número de beneficiários, enquanto os relatórios anuais oferecem séries históricas padronizadas e mais estáveis para análises de tendência e planejamento de políticas públicas.<ref name="Ref" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional, com informações disponíveis para todos os estados e municípios brasileiros a partir dos registros da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS). As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos Os dados são vinculados ao local de residência dos beneficiários e permitem comparações regionais e temporais da cobertura populacional. A abrangência nacional do sistema possibilita identificar desigualdades na penetração dos planos privados, revelando maior concentração nas regiões Sudeste e Sul, especialmente em áreas urbanas e de maior renda.<ref name="Refa" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A Cobertura de Planos Privados de Saúde pode ser analisada segundo diferentes dimensões demográficas, socioeconômicas e territoriais, permitindo identificar desigualdades de acesso e perfil dos beneficiários. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (crianças, adultos, idosos) * Tipo de plano (médico-hospitalar, exclusivamente odontológico, misto) * Modalidade de contratação (individual, coletivo empresarial, coletivo por adesão) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, zonas urbana e rural) * Renda domiciliar e escolaridade (segundo a PNS ou IBGE) * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem compreender o perfil da população coberta por planos privados e orientar políticas de regulação, financiamento e equidade no acesso à atenção à saúde.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Gastos em Saúde == === Definição === O indicador Percentual da Despesa Total em Saúde Destinada a Cada Nível de Atenção expressa a distribuição dos recursos financeiros aplicados em saúde segundo os níveis de atenção do sistema: Atenção Primária à Saúde (APS) e Média e Alta Complexidade (MAC). Corresponde à proporção do gasto público total em saúde que é alocada para cada nível assistencial, em determinado território e período. O indicador permite avaliar o equilíbrio do financiamento entre os componentes da rede de atenção, contribuindo para a análise da priorização da Atenção Primária e da sustentabilidade do sistema de saúde. A comparação entre APS e MAC auxilia na identificação de tendências de investimento e na verificação da coerência entre a alocação de recursos e as diretrizes de regionalização e integralidade do SUS.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSe">Ministério da Saúde. Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde – SIOPS. [https://siops.saude.gov.br/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção da despesa total em saúde destinada a cada nível de atenção no sistema: * Atenção Primária à Saúde (APS) * Média e Alta Complexidade (MAC) O valor é calculado em relação à despesa total em ações e serviços públicos de saúde (ASPS) realizada pelo ente federativo no período de referência. A soma dos percentuais de APS e MAC deve se aproximar de 100%, podendo incluir pequenas variações devido a outras categorias orçamentárias (como vigilância em saúde ou gestão do SUS).<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSe" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo do indicador são obtidas a partir do Fundo Nacional de Saúde (FNS), do Ministério da Saúde, que consolida os repasses e pagamentos realizados em ações e serviços públicos de saúde segundo os blocos de financiamento. Os dados permitem identificar com precisão os valores destinados à Atenção Primária à Saúde (APS) e à Média e Alta Complexidade (MAC), conforme a execução orçamentária e financeira federal. Fontes complementares: * Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde (SIOPS) – utilizado para análises de consolidação orçamentária nas três esferas de governo. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais e dados macroeconômicos para contextualização dos gastos. * Tesouro Nacional e secretarias estaduais e municipais de saúde – fontes de validação e detalhamento da execução orçamentária local. O uso do FNS é recomendado por refletir de forma mais fidedigna a aplicação dos recursos nos blocos APS e MAC, especialmente no monitoramento de transferências fundo a fundo e execução direta do Ministério da Saúde.<ref name="MSf">Ministério da Saúde. Fundo Nacional de Saúde – FNS. [https://portalfns.saude.gov.br/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado a partir da razão entre o montante de recursos financeiros aplicados em cada nível de atenção (APS e MAC) e o total das despesas em ações e serviços públicos de saúde (ASPS), multiplicada por 100. A fórmula é: <math>P_{nivel} = \frac{D_{nivel}}{D_{total}} \times 100</math> onde: P₍nível₎ = percentual da despesa total destinada a cada nível de atenção (APS ou MAC) D₍nível₎ = despesa executada no respectivo nível de atenção (segundo o FNS) D₍total₎ = total de despesas em ações e serviços públicos de saúde As despesas de cada nível são obtidas nos registros de execução orçamentária do Fundo Nacional de Saúde (FNS), que classifica os pagamentos e transferências segundo os blocos de financiamento: * Atenção Primária à Saúde (APS) * Média e Alta Complexidade (MAC) O cálculo pode ser feito para a União, estados, municípios ou para o conjunto do país, conforme a disponibilidade de dados. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com as fórmulas: Para APS: `=(Despesa_APS/Despesa_Total)*100` Para MAC: `=(Despesa_MAC/Despesa_Total)*100` Exemplo: se um estado aplicou R$ 600 milhões em APS e R$ 1,400 bilhão em MAC, sobre um total de R$ 2 bilhões em ASPS, os percentuais serão 30% para APS e 70% para MAC.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Despesa total em saúde (R$ milhões) !! Atenção Primária (APS) !! Média/Alta Complexidade (MAC) !! % APS !! % MAC !! Razão MAC/APS |- | '''Norte''' || 38.620 || 13.260 || 21.570 || 34,3 || 55,9 || 1,63 |- | '''Nordeste''' || 107.430 || 39.820 || 57.480 || 37,1 || 53,5 || 1,44 |- | '''Sudeste''' || 183.750 || 55.620 || 114.830 || 30,3 || 62,5 || 2,06 |- | '''Sul''' || 68.940 || 21.760 || 40.910 || 31,6 || 59,4 || 1,88 |- | '''Centro-Oeste''' || 32.860 || 10.940 || 18.440 || 33,3 || 56,1 || 1,68 |- | '''Brasil''' || 431.600 || 141.400 || 253.200 || 32,8 || 58,7 || 1,79 |} Fontes: Ministério da Saúde – SIOPS / FNS / DATASUS (2022); IBGE – *Censo Demográfico 2022*. Os dados mostram que: * Em 2022, aproximadamente '''59% das despesas em saúde''' foram destinadas à Média e Alta Complexidade, enquanto '''33%''' corresponderam à Atenção Primária. * A relação MAC/APS foi de '''1,79''', ou seja, para cada R$ 1,00 investido na APS, investiram-se R$ 1,79 na MAC. * As regiões '''Sudeste''' e '''Sul''' apresentam maior concentração de recursos na atenção especializada, enquanto '''Nordeste''' e '''Norte''' dedicam proporção relativamente maior à atenção básica. === Interpretação === O indicador expressa o equilíbrio entre os níveis de atenção à saúde no financiamento do sistema público. Valores mais elevados de gasto na Atenção Primária à Saúde (APS) indicam maior priorização das ações de promoção, prevenção e cuidado longitudinal, características de sistemas mais resolutivos e com menor custo médio por atendimento. Já uma proporção muito alta de gastos na Média e Alta Complexidade (MAC) pode refletir um modelo assistencial centrado em procedimentos especializados e hospitalares, frequentemente mais onerosos e reativos. A interpretação deve considerar o contexto epidemiológico, a estrutura da rede de serviços e a organização das responsabilidades entre as esferas de governo. Em países e regiões com sistemas de saúde consolidados, observa-se tendência de maior equilíbrio entre APS e MAC, com proporção de 30% a 40% dos gastos totais concentrados na atenção primária. A análise comparada entre municípios e estados permite identificar desequilíbrios no financiamento e orientar políticas de regionalização, integração de redes e fortalecimento da atenção básica.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Bsica2017">Ministério da Saúde. Política Nacional de Atenção Básica – PNAB. Brasília: Ministério da Saúde; 2017. [https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/politica_nacional_atencao_basica_2017.pdf Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Usos principais === O indicador é utilizado para avaliar a estrutura e a prioridade do financiamento público em saúde entre os diferentes níveis de atenção. Entre seus principais usos estão: * Monitorar a alocação de recursos financeiros entre a Atenção Primária (APS) e a Média e Alta Complexidade (MAC). * Avaliar a coerência entre o padrão de gasto e as diretrizes do SUS, especialmente a valorização da atenção básica como eixo organizador das redes de cuidado. * Identificar desequilíbrios na distribuição de recursos e apoiar processos de regionalização e planejamento integrado da rede de serviços. * Analisar tendências de investimento e sustentabilidade do sistema, considerando a eficiência e o custo-efetividade de cada nível de atenção. * Subsidiar estudos de avaliação de políticas públicas e de desempenho financeiro do setor saúde. * Apoiar a tomada de decisão no âmbito do financiamento tripartite (União, estados e municípios). Em análises de situação de saúde (ASIS), o indicador contribui para compreender como o padrão de gasto influencia a resolutividade do sistema e a capacidade de resposta às necessidades da população.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Bsica2017" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, o monitoramento do gasto exige rastreabilidade das transações, padronização contábil e integração entre sistemas orçamentários, financeiros e assistenciais. Ferramentas de business intelligence, painéis de execução e bases históricas estruturadas ampliam a transparência e apoiam decisões sobre eficiência, prioridade e sustentabilidade do financiamento.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === As principais limitações do indicador estão relacionadas à classificação e ao registro das despesas nos sistemas orçamentários e financeiros. Embora o Fundo Nacional de Saúde (FNS) permita identificar os blocos de financiamento, parte das despesas pode não estar claramente vinculada a um nível específico de atenção, dificultando a separação entre Atenção Primária (APS) e Média e Alta Complexidade (MAC). Outras limitações incluem: * Diferenças entre empenho, liquidação e pagamento, que podem gerar defasagens temporais nos valores registrados. * Dificuldade de comparações diretas entre entes federativos, devido a variações na estrutura orçamentária e nas fontes de financiamento. * Possibilidade de reclassificação contábil de despesas, especialmente em anos de transição de normas ou de reorganização dos blocos de financiamento. * Exclusão de informações sobre gastos do setor privado e de outras fontes não orçamentárias (como parcerias e convênios). * Falta de uniformidade na identificação de gastos mistos, que envolvem simultaneamente APS e MAC (como centrais de regulação e transporte sanitário). Essas limitações exigem cautela na interpretação dos resultados e reforçam a necessidade de análises complementares, associando o indicador a outros de desempenho e estrutura da rede de atenção.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Bsica2017" /> === Periodicidade === Os dados sobre despesas em saúde executadas pelo Fundo Nacional de Saúde (FNS) são atualizados mensalmente, com consolidação anual dos valores executados por bloco de financiamento. O indicador pode ser calculado mensal, trimestral ou anualmente, de acordo com o objetivo da análise e a necessidade de acompanhamento das tendências de gasto. A periodicidade anual é a mais utilizada em estudos e relatórios de gestão, por reduzir variações sazonais e permitir a comparação entre exercícios financeiros. As informações consolidadas ficam disponíveis no Portal do FNS e podem ser extraídas por unidade federativa, município ou programa de financiamento. As atualizações mensais do FNS também permitem o monitoramento contínuo da execução orçamentária, útil para o acompanhamento da regularidade dos repasses fundo a fundo.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional e é calculado a partir dos registros do Fundo Nacional de Saúde (FNS), que consolida as informações financeiras da União e as transferências automáticas para estados, Distrito Federal e municípios. As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões de Saúde e Municípios A base de dados do FNS permite acompanhar a execução orçamentária e financeira por ente federativo e por bloco de financiamento, possibilitando análises comparativas entre localidades e períodos. A abrangência é integral para os recursos federais e, quando integrados aos sistemas estaduais e municipais, fornece visão ampla da estrutura de financiamento do SUS em todo o território nacional.<ref name="MSf" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do indicador pode ser realizada considerando diferentes dimensões demográficas, administrativas e de financiamento, permitindo identificar desigualdades regionais e tendências de priorização no gasto em saúde. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Nível de atenção (Atenção Primária à Saúde – APS, Média e Alta Complexidade – MAC) * Esfera administrativa (União, estado, município) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, regiões de saúde) * Tipo de gestão (municipal, estadual ou federal direta) * Modalidade de repasse (fundo a fundo, execução direta, convênios) * Ano de exercício financeiro (para análise temporal) Essas categorias permitem avaliar o equilíbrio do financiamento entre APS e MAC, identificar desigualdades territoriais na alocação de recursos e apoiar o planejamento integrado das redes de atenção à saúde.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Bsica2017" /> == Abastecimento por Água Potável == === Definição === O indicador Abastecimento por Água Potável expressa a proporção da população residente em domicílios com acesso a rede geral de distribuição de água ou outra forma considerada segura de abastecimento. Corresponde ao percentual de pessoas que utilizam fontes de água potável reconhecidas como seguras para consumo humano, conforme critérios de qualidade e regularidade estabelecidos pela legislação nacional. O indicador mede uma das dimensões básicas das condições de saneamento e saúde ambiental, sendo diretamente associado à prevenção de doenças de veiculação hídrica e à promoção da saúde coletiva. É utilizado para avaliar o alcance do direito humano à água potável e para monitorar os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), especialmente o ODS 6 – Água Potável e Saneamento.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc">Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua). [https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao.html Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="Refb">Ministério das Cidades. Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento – SNIS. [https://www.gov.br/mdr/pt-br/assuntos/saneamento/snis Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção da população residente em domicílios abastecidos por rede geral de distribuição de água ou por fonte considerada segura (como poço ou nascente protegida). O valor é apresentado com uma ou duas casas decimais e permite comparações entre regiões, áreas urbanas e rurais e diferentes períodos de tempo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo do indicador são obtidas principalmente a partir das pesquisas domiciliares realizadas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), especialmente a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) e o Censo Demográfico. Essas fontes coletam dados sobre o tipo de abastecimento de água utilizado nos domicílios particulares permanentes. Fontes complementares: * Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS), do Ministério das Cidades, que reúne informações fornecidas pelos prestadores de serviços de abastecimento de água. * Fundação Nacional de Saúde (FUNASA), que atua na vigilância e promoção da qualidade da água para consumo humano em áreas rurais e comunidades tradicionais. * Sistema de Informação de Vigilância da Qualidade da Água para Consumo Humano (SISAGUA), do Ministério da Saúde, para monitoramento de parâmetros de potabilidade. Essas bases permitem análises territoriais e temporais sobre o acesso à água potável e fornecem subsídios para políticas de saneamento e saúde ambiental.<ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de pessoas residentes em domicílios com acesso à rede geral de abastecimento de água ou a outras formas seguras de fornecimento e o total da população residente, multiplicada por 100. A fórmula é: <math>AP = \frac{P_{agua}}{P_{total}} \times 100</math> onde: AP = percentual da população abastecida por água potável P₍água₎ = população residente em domicílios com abastecimento de água considerado seguro P₍total₎ = população total residente São considerados abastecimentos seguros: * Rede geral de distribuição de água; * Poço profundo ou artesiano com proteção adequada; * Nascente protegida ou sistema comunitário controlado. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(Pop_agua/Pop_total)*100` Exemplo: se um município possui 180.000 habitantes e 162.000 residem em domicílios com abastecimento de água potável, o indicador será 90%.<ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Domicílios com água potável (milhares) !! Domicílios totais (milhares) !! Cobertura (%) |- | '''Norte''' || 2.780 || 5.480 || 50,7 |- | '''Nordeste''' || 12.350 || 19.880 || 62,1 |- | '''Sudeste''' || 27.420 || 28.960 || 94,7 |- | '''Sul''' || 8.450 || 9.280 || 91,1 |- | '''Centro-Oeste''' || 4.930 || 5.500 || 89,6 |- | '''Brasil''' || 55.930 || 69.100 || 81,0 |} Fontes: IBGE – Censo Demográfico 2022; Ministério das Cidades – Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS), 2022. === Exemplo visual === [https://www.gov.br/mdr/pt-br/assuntos/saneamento/snis Consulte os painéis e publicações do SNIS.] === Interpretação === O indicador reflete o nível de acesso da população a fontes seguras de água potável e constitui uma medida das condições de saneamento básico e de qualidade de vida. Valores elevados indicam ampla cobertura de abastecimento por rede pública ou por sistemas protegidos, o que se associa à redução de doenças de veiculação hídrica e à melhoria da saúde ambiental. Valores baixos revelam deficiência na infraestrutura de saneamento, maior vulnerabilidade social e risco aumentado de ocorrência de agravos como diarreias infecciosas, hepatites e parasitoses. A análise do indicador deve considerar as diferenças entre áreas urbanas e rurais, já que estas últimas tendem a apresentar menores taxas de cobertura. Também é importante observar a regularidade e a qualidade da água distribuída, pois o simples acesso à rede não garante potabilidade ou continuidade do serviço. O indicador está relacionado diretamente ao cumprimento do Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS) 6, que estabelece a meta de assegurar o acesso universal e equitativo à água potável até 2030.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc">FUNASA. Vigilância da Qualidade da Água para Consumo Humano. [https://www.gov.br/funasa/pt-br/assuntos/saude-ambiental/vigiagua Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Usos principais === O indicador Abastecimento por Água Potável é utilizado para avaliar as condições de saneamento básico e o acesso da população a serviços essenciais de infraestrutura. Entre seus principais usos estão: * Monitorar a universalização do acesso à água potável, conforme as metas do Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS 6). * Avaliar desigualdades regionais e urbanas-rurais na cobertura dos serviços de abastecimento. * Subsidiar o planejamento e o investimento em infraestrutura de saneamento, especialmente em áreas vulneráveis. * Apoiar políticas intersetoriais voltadas à promoção da saúde e à prevenção de doenças relacionadas à água contaminada. * Orientar ações de vigilância sanitária e ambiental sobre a qualidade e a regularidade do abastecimento. * Servir como indicador complementar em estudos de desenvolvimento humano, habitação e saúde ambiental. O uso combinado deste indicador com os de esgotamento sanitário, coleta de resíduos sólidos e drenagem urbana permite uma avaliação mais abrangente das condições de saneamento e sua influência na saúde da população.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc" /> === Interface com a Informática em Saúde === A interface com a informática em saúde aparece na integração entre bases de saneamento, vigilância ambiental e sistemas de informação geográfica. A combinação entre SNIS, SISAGUA, dados censitários e painéis territoriais permite identificar áreas de risco, priorizar inspeções e apoiar ações intersetoriais baseadas em evidências.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === As principais limitações do indicador decorrem das diferenças conceituais e metodológicas entre as fontes de dados e da ausência de informações diretas sobre a qualidade da água distribuída. A presença de rede geral de abastecimento não garante que a água seja potável, contínua ou isenta de contaminação. Outras limitações incluem: * Possíveis inconsistências no autorrelato das pesquisas domiciliares, que podem superestimar o acesso em áreas com fornecimento irregular. * Falta de padronização entre os critérios de “fonte segura” adotados por diferentes pesquisas e organismos internacionais. * Subestimação do acesso em pequenas comunidades e áreas rurais que utilizam sistemas alternativos de abastecimento, muitas vezes não registrados. * Ausência de informações sobre perdas de água, intermitência e eficiência operacional dos sistemas. * Defasagem temporal entre os levantamentos censitários e amostrais, dificultando o monitoramento anual em alguns municípios. Essas limitações reforçam a necessidade de interpretação conjunta com outros indicadores de saneamento, como esgotamento sanitário e vigilância da qualidade da água, além da utilização de dados do SISAGUA e do SNIS para validação.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc" /> === Periodicidade === A periodicidade do indicador varia conforme a fonte de dados utilizada. * A Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua), do IBGE, disponibiliza informações anuais sobre abastecimento de água no Brasil, permitindo o acompanhamento regular das tendências de acesso. * O Censo Demográfico, também do IBGE, fornece dados detalhados a cada dez anos, com cobertura para todos os municípios e áreas censitárias. * O Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS), do Ministério das Cidades, divulga anualmente os dados fornecidos pelos prestadores de serviços de abastecimento de água. A utilização combinada dessas fontes possibilita análises de curto e longo prazo, conciliando a precisão espacial do Censo com a atualização periódica da PNAD e do SNIS.<ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional e está disponível para todas as Unidades da Federação, regiões e municípios brasileiros, com base nas informações do IBGE e do Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS). As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Situação do domicílio (urbano ou rural) Os dados do Censo Demográfico permitem detalhamento espacial em nível de setor censitário, enquanto o SNIS fornece informações agregadas por município. Essa ampla cobertura viabiliza análises territoriais sobre desigualdades no acesso à água potável, identificando regiões com déficit de infraestrutura e vulnerabilidade sanitária. A FUNASA também disponibiliza dados complementares para áreas rurais e comunidades tradicionais, que nem sempre são contempladas pelos sistemas municipais de abastecimento.<ref name="IBGEd">Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. Censo Demográfico. [https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao.html Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do indicador pode ser feita segundo variáveis demográficas, socioeconômicas e territoriais, permitindo identificar desigualdades de acesso e vulnerabilidades regionais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, zonas urbana e rural) * Situação do domicílio (urbano ou rural) * Faixa de renda domiciliar * Escolaridade do responsável pelo domicílio * Cor ou raça do responsável pelo domicílio * Tipo de abastecimento (rede geral, poço, nascente protegida, outras fontes) * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem compreender as desigualdades territoriais e sociais no acesso à água potável, orientar políticas públicas de saneamento e apoiar o monitoramento das metas de universalização estabelecidas pelo ODS 6.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc" /> == Diagrama de Controle == === Definição === O Diagrama de Controle é uma ferramenta gráfica utilizada para acompanhar a variação de um evento ao longo do tempo, distinguindo oscilações esperadas do processo (variação comum) de mudanças que sugerem comportamento atípico ou fora do padrão (variação especial). Na saúde pública, pode ser aplicado ao monitoramento de casos notificados, coeficientes de incidência ou proporções, permitindo identificar aumentos inesperados, quedas abruptas ou alterações persistentes no comportamento de agravos sob vigilância.<ref name="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Finalidade === Sua finalidade é apoiar a vigilância epidemiológica e a gestão em saúde por meio do acompanhamento contínuo de séries temporais. Quando construído com dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN), o diagrama de controle permite verificar se o número de casos notificados de um agravo permanece dentro do padrão historicamente esperado ou se há indícios de alerta epidemiológico, mudança operacional ou problema de qualidade do dado.<ref name="MSUFG2015" /> === Fontes de dados === Para esta aplicação, a principal fonte é o Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN), que reúne registros de casos suspeitos e confirmados de agravos e doenças de notificação compulsória no Brasil. O uso do SINAN é especialmente pertinente para agravos com acompanhamento rotineiro, como dengue, sífilis adquirida, tuberculose, violência interpessoal e outros eventos monitorados pela vigilância em saúde. Conforme o objetivo analítico, podem ser utilizados dados por semana epidemiológica, mês de ocorrência, município de residência, faixa etária, sexo ou unidade notificadora.<ref name="MSUFG2015" /> === Método de construção === O diagrama de controle é construído a partir de uma série temporal do evento de interesse. Em uma aplicação com o SINAN, recomenda-se: # definir o agravo, o território e o período de análise; # extrair do SINAN o número de casos por unidade de tempo (semana epidemiológica ou mês); # calcular a linha central, geralmente correspondente à média histórica do período analisado; # calcular os limites superior e inferior de controle, com base na variabilidade observada na série; # plotar os valores observados e comparar sua posição em relação à linha central e aos limites. Em termos didáticos, a interpretação mais simples considera que pontos dentro dos limites indicam comportamento compatível com a variação esperada, enquanto pontos acima do limite superior sugerem excesso de casos e pontos abaixo do limite inferior podem indicar redução atípica, subnotificação ou mudança no processo de registro.<ref name="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Exemplo de uso com o SINAN === Um município pode construir um diagrama de controle para casos de dengue notificados no SINAN por semana epidemiológica, utilizando os cinco anos anteriores como série de referência. Se, em determinada semana, o número de casos observados ultrapassar o limite superior de controle, isso pode indicar situação de alerta e justificar investigação local, intensificação das ações de vigilância e revisão das medidas de prevenção e controle. Da mesma forma, uma queda abrupta e persistente em relação ao padrão esperado pode indicar falha de notificação, atraso na digitação ou alteração no fluxo informacional. === Interpretação === O diagrama de controle não deve ser interpretado isoladamente como prova de surto ou de melhora do cenário epidemiológico. Ele funciona como instrumento de triagem analítica, sinalizando pontos que merecem investigação complementar. A interpretação deve considerar mudanças populacionais, sazonalidade, alterações na definição de caso, campanhas de testagem, reorganização dos serviços, greves, atrasos de encerramento e problemas de completitude ou oportunidade do SINAN.<ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === Entre os usos mais relevantes do diagrama de controle com dados do SINAN estão: * monitorar tendências temporais de agravos de notificação compulsória; * identificar semanas ou meses com comportamento fora do padrão esperado; * apoiar decisões de vigilância epidemiológica e resposta oportuna; * qualificar a análise da oportunidade e da regularidade da notificação; * subsidiar relatórios de situação de saúde e discussões com equipes locais. === Interface com a Informática em Saúde === Trata-se de um recurso fortemente associado à informática em saúde, pois depende de extração automatizada, limpeza de séries temporais, parametrização de alertas e visualização em dashboards. Quando vinculado ao SINAN, pode compor rotinas de vigilância digital, com atualização periódica, registro de versões analíticas e apoio rápido à tomada de decisão.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === As principais limitações decorrem da qualidade e da estabilidade dos dados do SINAN. Atrasos de notificação, duplicidades, mudanças na definição de caso, subregistro e variações na capacidade diagnóstica podem alterar o comportamento da série e produzir sinais artificiais. Além disso, em municípios pequenos ou em agravos raros, a baixa frequência de casos pode gerar grande instabilidade, tornando necessária interpretação cautelosa e, por vezes, agregação temporal maior.<ref name="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Periodicidade === Sua atualização depende da periodicidade adotada na extração dos dados do SINAN e do objetivo do monitoramento. Para vigilância de eventos agudos, o mais comum é utilizar semanas epidemiológicas. Para análises de gestão, acompanhamento rotineiro ou agravos de menor frequência, podem ser utilizados dados mensais ou trimestrais.<ref name="MSUFG2015" /> === Cobertura geográfica === O diagrama pode ser elaborado para diferentes recortes territoriais, conforme a disponibilidade e a qualidade dos dados do SINAN: * Brasil; * Grandes Regiões; * Unidades da Federação; * regiões de saúde; * municípios; * bairros ou áreas de abrangência, quando houver base local estruturada. Essa flexibilidade permite adequar o monitoramento à escala de decisão e à capacidade operacional da vigilância local. === Categorias sugeridas para análise === Quando aplicado ao SINAN, o diagrama de controle pode ser estratificado segundo diferentes variáveis, conforme o agravo analisado: * semana epidemiológica ou mês de ocorrência; * município de residência ou de notificação; * faixa etária; * sexo; * critério de confirmação; * evolução do caso; * unidade notificadora; * zona urbana ou rural, quando disponível. Essas desagregações ajudam a identificar heterogeneidades do evento e aprimoram a interpretação epidemiológica e operacional dos sinais detectados. == Análise de Situação de Saúde == === Definição === A Análise de Situação de Saúde é um processo analítico-sintético que busca caracterizar, medir e explicar o perfil de saúde e doença de uma população, incluindo seus determinantes sociais, econômicos, ambientais e de acesso aos serviços de saúde. Trata-se de um instrumento essencial da vigilância em saúde, pois permite identificar necessidades, definir prioridades e orientar políticas e programas de intervenção com base em evidências científicas e dados epidemiológicos. Esse processo também pode ser considerado um método voltado à explicação do estado de saúde dos habitantes de um território, levando em conta o ponto de vista dos diferentes atores sociais e os determinantes que moldam o processo saúde-doença.<ref name="MSUFG2015" /> === Finalidade === A principal finalidade da Análise de Situação de Saúde é produzir informações e conhecimento úteis para a tomada de decisão, o planejamento e a avaliação das políticas públicas em saúde. O uso crítico e estratégico da análise tem compromisso explícito com a melhoria da qualidade da intervenção e com a efetividade das ações implementadas. Ela também promove a retroalimentação dos sistemas de informação, ao utilizar e qualificar dados secundários produzidos pelo próprio Sistema Único de Saúde, ampliando sua visibilidade e confiabilidade.<ref name="MSUFG2015" /> === Etapas principais === O processo de Análise de Situação de Saúde envolve etapas metodológicas que se articulam de forma contínua: * Definição do território e da população de referência. * Seleção de indicadores e fontes de dados adequadas. * Coleta, validação e sistematização das informações. * Análise descritiva e interpretativa dos indicadores de saúde. * Integração de informações epidemiológicas, demográficas e socioeconômicas. * Elaboração de síntese interpretativa e formulação de recomendações para a gestão. Essas etapas devem ser realizadas de forma participativa, envolvendo equipes técnicas, gestores e atores sociais locais, garantindo legitimidade e aplicabilidade das conclusões.<ref name="MSUFG2015" /> === Fontes de dados === A Análise de Situação de Saúde utiliza preferencialmente bases secundárias, como os sistemas nacionais de informação em saúde (SIM, SINASC, SINAN, SIH/SUS, SIA/SUS, CNES e SIOPS), complementados por informações do IBGE e de outras instituições governamentais. Essas fontes permitem o acompanhamento da mortalidade, morbidade, nascimentos, agravos de notificação, internações e estrutura dos serviços. Outras fontes relevantes incluem inquéritos populacionais, dados ambientais, registros administrativos e informações qualitativas produzidas localmente.<ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === A informática em saúde fornece a infraestrutura técnica para a Análise de Situação de Saúde, incluindo interoperabilidade entre sistemas, bancos analíticos, dicionários de dados, painéis e mecanismos de segurança da informação. Sem governança de dados, padronização semântica, documentação de metadados e observância ética, a análise tende a perder comparabilidade, reprodutibilidade e utilidade para a gestão.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Produtos e resultados esperados === O produto central é o Relatório de Análise de Situação de Saúde, documento técnico que apresenta o diagnóstico integrado de um território. Ele descreve o perfil demográfico e epidemiológico, identifica problemas prioritários, analisa determinantes sociais e propõe medidas de enfrentamento. O relatório deve traduzir os dados em conhecimento aplicável, articulando o olhar técnico e o contexto político local.<ref name="MSUFG2015" /> === Aplicações === A Análise de Situação de Saúde é aplicada em todos os níveis de gestão do SUS e constitui ferramenta estratégica para: * Planejamento e programação das ações em saúde. * Formulação de políticas públicas baseadas em evidências. * Monitoramento de indicadores e avaliação de resultados. * Identificação de desigualdades e iniquidades em saúde. * Fortalecimento do controle social e da gestão participativa. A prática da análise é parte da cultura de decisão informada, que integra a vigilância, o planejamento e a gestão territorial da saúde pública.<ref name="MSUFG2015" /> == Referências == <references /> 9771dstiddz2pouctokkkbtv5t27s1y 181399 181398 2026-03-26T14:44:21Z Silvamt 34408 181399 wikitext text/x-wiki Página de apoio do componente curricular "Informação e Informática em Saúde" da Universidade de Brasília. A informação em saúde resulta da coleta, organização e interpretação de dados que, isoladamente, não possuem significado analítico. Quando processados segundo critérios técnicos, esses dados transformam-se em informações úteis à formulação, implementação e avaliação de políticas e ações de saúde pública. Os sistemas de informação em saúde integram métodos, recursos humanos e tecnologias voltados à coleta, processamento, análise e disseminação de informações necessárias à gestão do Sistema Único de Saúde (SUS).<ref name="RIPSA2008">RIPSA. Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: Conceitos e Aplicações. 2ª ed. Brasília: OPAS/Ministério da Saúde; 2008. [https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/indicadores_basicos_saude_brasil_2ed.pdf Acesso em: 8 out 2025]</ref> A informática em saúde refere-se à aplicação das tecnologias da informação e comunicação para o registro, armazenamento, análise e disseminação de dados de interesse sanitário. Essa área engloba sistemas computacionais, bancos de dados e redes digitais que permitem o monitoramento de indicadores e o suporte às decisões clínicas e de gestão.<ref name="Mantas2016">Mantas J. Biomedical and Health Informatics Education – the IMIA Years. Yearbook of Medical Informatics. 2016;S92–S102. doi:10.15265/IY-2016-032. PMID:27488405. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27488405/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> O componente curricular Informação e Informática em Saúde aborda os fundamentos conceituais e metodológicos da produção e uso de informações em saúde, bem como os princípios de qualidade dos dados e ética da informação. Inclui o estudo de sistemas nacionais de informação em saúde (SIM, SINASC, SINAN, SIH/SUS, SIA/SUS, CNES, SIOPS) e discute o papel das tecnologias digitais no planejamento, vigilância e avaliação das ações do SUS.<ref name="MSUFG2015">Ministério da Saúde; Universidade Federal de Goiás. Asis - Análise de Situação de Saúde. Brasília: Ministério da Saúde; 2015. v.1. [https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/asis_analise_situacao_saude_volume_1.pdf Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="IMIA2023">Bichel-Findlay J, Koch S, Mantas J, et al. Recommendations of the International Medical Informatics Association (IMIA) on Education in Biomedical and Health Informatics: Second Revision. Int J Med Inform. 2023;170:104908. doi:10.1016/j.ijmedinf.2022.104908. PMID:36502741. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36502741/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> Na perspectiva da informática em saúde, a utilidade desses indicadores depende da padronização conceitual, da interoperabilidade entre sistemas, da qualidade dos registros, da rastreabilidade das transformações analíticas e da proteção ética das informações. O uso de prontuários eletrônicos, bancos de dados, tabuladores, painéis interativos e rotinas automatizadas de análise amplia a capacidade de monitoramento e apoio à decisão no SUS, mas também exige governança da informação, documentação de metadados e avaliação contínua da completude, consistência e oportunidade dos dados.<ref name="Mantas2016" /> <ref name="IMIA2023" /> As informações populacionais utilizadas nos sistemas de saúde derivam das projeções e estimativas demográficas produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), fundamentais para o cálculo de indicadores epidemiológicos e de gestão.<ref name="IBGE">IBGE. Projeções e Estimativas da População. [https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao.html Acesso em: 8 out 2025]</ref><ref name="IBGE2022">IBGE. Censo Demográfico 2022: Resultados Preliminares. [https://censo2022.ibge.gov.br Acesso em: 8 out 2025]</ref> == População Total == === Definição === Número total de habitantes residentes em determinado território (município, estado, região ou país) em uma data de referência. Corresponde à soma das populações de ambos os sexos e de todas as idades residentes no espaço geográfico considerado. É a medida demográfica básica utilizada como denominador na maioria dos indicadores de saúde e como referência para o planejamento de políticas públicas.<ref name="RIPSA2008" /> No Brasil, os dados oficiais são produzidos pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), com base nos Censos Demográficos e nas estimativas populacionais intercensitárias.<ref name="IBGE" /> === Unidade de medida === * Habitantes. === Fontes de dados === As informações sobre população total são produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), órgão responsável pelas estatísticas demográficas do país. As principais bases utilizadas são: * Censos Demográficos – realizados a cada dez anos, constituem a fonte mais completa de contagem direta da população. * Contagens Populacionais – levantamentos realizados em anos intercensitários. * Estimativas e Projeções Populacionais – atualizadas anualmente, calculadas com base em nascimentos, óbitos e migrações. Os dados do IBGE são incorporados aos sistemas de informação do Sistema Único de Saúde (SUS), como o DATASUS (TABNET e TABWIN), que utilizam as estimativas populacionais para o cálculo de indicadores de saúde.<ref name="IBGE" />O Ministério da Saúde também integra essas informações às análises de situação de saúde (ASIS) e às políticas públicas de planejamento sanitário.<ref name="MSUFG2015" /> === Método de cálculo === A População Total é obtida por meio de dois procedimentos principais: # Contagem direta durante o Censo Demográfico, realizada pelo IBGE a cada dez anos, com visita a todos os domicílios do país. # Estimativas e projeções intercensitárias, calculadas a partir das informações de nascimentos, óbitos e migrações, utilizando métodos demográficos e modelos estatísticos de crescimento populacional. As projeções utilizam como base o último censo disponível e são atualizadas anualmente, garantindo a continuidade das séries históricas. Essas estimativas são aplicadas no cálculo de indicadores epidemiológicos, como taxas de mortalidade e incidência de doenças, e em análises de situação de saúde.<ref name="RIPSA2008" /><ref name="IBGE" /> === Exemplo (Censo 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Município !! Unidade Federativa !! População Total (habitantes) !! Densidade Demográfica (hab/km²) |- | '''Manaus''' || Amazonas (AM) || 2.063.689 || 181,01 |- | '''Piripiri''' || Piauí (PI) || 65.538 || 46,57 |- | '''Campinas''' || São Paulo (SP) || 1.139.047 || 1.433,54 |- | '''Tramandaí''' || Rio Grande do Sul (RS) || 54.387 || 380,65 |- | '''Novo Gama''' || Goiás (GO) || 103.804 || 539,84 |} Esses valores evidenciam diferenças regionais significativas: * '''Campinas (SP)''' possui alta densidade demográfica, reflexo de urbanização consolidada. * '''Piripiri (PI)''' apresenta dispersão populacional e menor concentração territorial. * '''Novo Gama (GO)''' tem área reduzida e densidade elevada. * '''Manaus (AM)''' combina grande população absoluta e densidade moderada devido à extensa área municipal. === Interpretação === A População Total expressa o tamanho e a distribuição dos habitantes em um território, servindo como referência para a análise de condições de vida, cobertura de serviços e necessidades em saúde. A variação desse indicador ao longo do tempo reflete o ritmo de crescimento demográfico e o impacto de fatores como natalidade, mortalidade e migração. A análise da população total permite identificar desigualdades regionais, áreas de crescimento acelerado e locais em declínio populacional. Essas informações orientam a distribuição de recursos, o planejamento da atenção básica e a alocação de infraestrutura em saúde. O Brasil apresenta um processo avançado de transição demográfica, caracterizado pela redução da fecundidade, aumento da expectativa de vida e envelhecimento populacional. Essas transformações alteram o perfil epidemiológico e exigem ajustes nas políticas públicas, com ênfase crescente nas doenças crônicas e no cuidado de longo prazo.<ref name="Brazil2017">Carvalho JAM; Garcia RA. O envelhecimento da população brasileira: um enfoque demográfico. Cad Saúde Pública. 2003;19(3):725-733. doi:10.1590/S0102-311X2003000300005. PMID:12806475. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12806475/ Acesso em: 9 out 2025]</ref> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === A População Total é utilizada como base para a maioria dos indicadores demográficos e epidemiológicos. Serve como denominador no cálculo de taxas e proporções, como mortalidade, natalidade, incidência e prevalência de doenças. Também é essencial para o planejamento e a avaliação de políticas públicas de saúde, educação e saneamento. Em análises de situação de saúde (ASIS), o tamanho populacional é utilizado para identificar áreas prioritárias, estimar coberturas de programas e dimensionar a oferta de serviços. Os gestores utilizam essas informações para planejar a rede assistencial, distribuir equipes e recursos, e avaliar desigualdades regionais. Além disso, a População Total é usada em projeções demográficas e em estudos de impacto de políticas públicas sobre o perfil populacional e o sistema de saúde.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Rio2018">Pereira MG. Epidemiologia: teoria e prática. 19ª reimpressão. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan; 2018.</ref> === Interface com a Informática em Saúde === A incorporação desse indicador à informática em saúde depende da integração entre bases demográficas e sistemas assistenciais, de vigilância e financeiros do SUS. Em painéis e sistemas de apoio à decisão, o denominador populacional precisa estar versionado por ano e território, para que taxas calculadas em bases como SIM, SINAN, SIH/SUS ou SIA/SUS permaneçam comparáveis, reproduzíveis e auditáveis.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação da População Total é a defasagem temporal dos censos demográficos, realizados a cada dez anos, o que pode gerar estimativas desatualizadas em períodos intercensitários. As projeções populacionais dependem de modelos estatísticos baseados em taxas de natalidade, mortalidade e migração, sujeitos a incertezas. Pode ocorrer subenumeração de pessoas, especialmente em áreas rurais, periferias urbanas e comunidades de difícil acesso. Revisões metodológicas do IBGE também podem alterar séries históricas e comprometer comparações entre diferentes períodos. Em municípios pequenos, pequenas variações absolutas podem gerar grandes diferenças percentuais, exigindo cautela na interpretação de tendências.<ref name="IBGE2016">Brito LPG; Cavenaghi S; Jannuzzi PM. Estimativas e projeções populacionais para pequenos domínios: uma avaliação da precisão para municípios do Rio de Janeiro em 2000 e 2007. Revista Brasileira de Estudos de População. 2010;27(1):35–57. doi:10.1590/S0102-30982010000100004. [https://www.scielo.br/j/rbepop/a/wBzsmm8CvHKpdWpsCZKK7Nd/ Acesso em: 9 out 2025]</ref> <ref name="RIPSA2008" /> === Periodicidade === Os Censos Demográficos realizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) têm periodicidade decenal, ou seja, são aplicados a cada dez anos. Entre um censo e outro, o IBGE publica estimativas intercensitárias anuais que atualizam as informações populacionais e permitem a manutenção das séries históricas. Essas estimativas são amplamente utilizadas nos sistemas de informação em saúde para o cálculo de indicadores e o planejamento de ações, garantindo a continuidade das análises mesmo fora dos anos censitários.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === As informações sobre população total têm cobertura nacional e estão disponíveis para diferentes níveis geográficos. Os dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) permitem desagregações por: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Setores censitários e áreas urbanas ou rurais Essa abrangência possibilita comparações entre diferentes escalas territoriais e o monitoramento de desigualdades regionais na distribuição da população.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A População Total pode ser analisada segundo diferentes variáveis demográficas e territoriais, permitindo identificar padrões e desigualdades populacionais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (crianças, adultos, idosos) * Situação de domicílio (urbano, rural) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios) * Grupos populacionais específicos (indígenas, quilombolas, ribeirinhos e outros) Essas categorias possibilitam análises comparativas e subsidiar o planejamento em saúde e a formulação de políticas públicas voltadas a diferentes perfis populacionais.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Razão de sexo == === Definição === A '''razão de sexo''' é um indicador demográfico da dimensão '''População'''. Na matriz de indicadores básicos, corresponde a '''DEM.1.02 – Razão de sexo'''.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |pagina=7 }}</ref> === Descrição === Esse indicador expressa a relação entre os contingentes populacionais masculino e feminino em uma população, em determinado lugar e período.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |pagina=7 }}</ref> === Fórmula geral === Uma forma usual de apresentação da razão de sexo é: <math> \text{Razão de sexo} = \frac{\text{população masculina}}{\text{população feminina}} \times 100 </math> O resultado indica o número de homens para cada 100 mulheres. === Interpretação === De modo geral: * valor maior que 100: maior número de homens que de mulheres; * valor igual a 100: equilíbrio numérico entre os sexos; * valor menor que 100: maior número de mulheres que de homens. === Contexto no sistema de indicadores === Indicadores de saúde são medidas-síntese que reúnem informação relevante sobre atributos e dimensões do estado de saúde da população e do desempenho do sistema de saúde. Sua construção requer conceitos operacionais definidos e procedimentos padronizados de cálculo, de modo a garantir comparabilidade e interpretação adequada.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |paginas=25-27 }}</ref> === Utilidade === Esse indicador pode ser utilizado para: * descrever a estrutura demográfica da população; * apoiar análises por sexo; * contextualizar outros indicadores populacionais e de saúde; * comparar territórios e períodos, considerando a fonte e o método de cálculo.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |paginas=25-27 }}</ref> === Cuidados de interpretação === A interpretação requer atenção à qualidade dos dados, à padronização conceitual e à comparabilidade entre fontes, períodos e territórios. Entre os atributos relevantes estão validade, confiabilidade, mensurabilidade, relevância, integridade, completude e consistência interna.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |paginas=25-27 }}</ref> === Distinções conceituais === A expressão '''razão de sexo''' pode assumir significados distintos conforme a população analisada. * Na demografia geral, refere-se à relação entre homens e mulheres na população total. * Na literatura sobre nascimentos, pode referir-se à '''razão de sexo ao nascer''' (''secondary sex ratio''), definida como a razão entre nascidos vivos do sexo masculino e feminino.<ref>{{Citar periódico |sobrenome=Axarloglou |nome=Evangelos |coautores=Efthymia Delilampou; Paschalis Theotokis; Konstantinos Efthymiadis; Sofia Gargani; Maria Eleni Manthou; Soultana Meditskou; Dimosthenis Miliaras; Iasonas Dermitzakis |titulo=Secondary Sex Ratio in the Face of Global Challenges: Beyond the Headlines |jornal=International Journal of Environmental Research and Public Health |ano=2025 |volume=22 |numero=11 |pagina=1621 |doi=10.3390/ijerph22111621 |pmid=41302567 |pmc=PMC12652961 }}</ref> * Em estudos populacionais e comparativos, também se utiliza o conceito de '''adult sex ratio (ASR)''', definido como a proporção de homens na população adulta. Variações nesse indicador podem influenciar comportamentos sociais, competição, formação de pares e dinâmicas populacionais.<ref>{{Citar periódico |sobrenome=Schacht |nome=Ryan |coautores=Steven R. Beissinger; Claus Wedekind; Michael D. Jennions; Benjamin Geffroy; András Liker; Peter M. Kappeler; Franz J. Weissing; Karen L. Kramer; Therese Hesketh; Jérôme Boissier; Caroline Uggla; Mike Hollingshaus; Tamás Székely |titulo=Adult sex ratios: causes of variation and implications for animal and human societies |jornal=Communications Biology |ano=2022 |volume=5 |pagina=1273 |doi=10.1038/s42003-022-04223-w |pmid=36402823 |pmc=PMC9675760 }}</ref> Estudos empíricos também indicam que a razão de sexo ao nascer pode variar conforme condições ambientais, fisiológicas e sociais. Em atletas de elite, por exemplo, foram observadas diferenças na razão de sexo da prole entre modalidades esportivas, com maior probabilidade de filhas em atletas de endurance.<ref>{{Citar periódico |sobrenome=Favier |nome=François B. |coautores=François D. Desgorces; Grégoire Bosselut; Thierry Launay; Grégoire P. Millet; Florian Alexis Britto |titulo=Effects of sport disciplines on offspring sex ratio in elite athletes: an observational study |jornal=Scientific Reports |ano=2025 |volume=15 |numero=1 |pagina=21677 |doi=10.1038/s41598-025-05445-8 |pmid=40595831 |pmc=PMC12217473 }}</ref> === Fonte de informação === A produção desse indicador depende de fontes populacionais oficiais e de projeções demográficas, utilizadas para descrever a composição da população segundo sexo e outras características básicas.<ref>{{Citar livro |autor=Organização Pan-Americana da Saúde; Rede Interagencial de Informações para a Saúde |titulo=Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações |edicao=3 |local=Brasília, D.F. |editora=OPAS |ano=2026 |isbn=978-92-75-73165-9 |paginas=903-917 }}</ref> == Pirâmides Etárias == === Definição === A Pirâmide Etária é uma representação gráfica da estrutura populacional de uma localidade, distribuída por sexo e grupos de idade. É construída em formato de barras horizontais, em que um lado representa a população masculina e o outro, a feminina, permitindo visualizar a composição etária e o equilíbrio entre os sexos. A forma da pirâmide reflete o estágio do processo de transição demográfica: * bases largas indicam populações jovens, com altas taxas de natalidade; * bases estreitas e topos alargados indicam populações envelhecidas, com baixa fecundidade e aumento da longevidade. Esse tipo de gráfico é amplamente utilizado em análises de situação de saúde, pois permite identificar tendências de envelhecimento, fecundidade, mortalidade e transição epidemiológica ao longo do tempo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Finalidade === A Pirâmide Etária tem como finalidade demonstrar a distribuição da população segundo idade e sexo, permitindo compreender a estrutura etária e as transformações demográficas de um território ao longo do tempo. Essa visualização facilita a identificação de tendências de crescimento, envelhecimento e variações nos padrões de fecundidade e mortalidade. A partir da forma da pirâmide, é possível inferir o estágio da transição demográfica e planejar ações de saúde voltadas a diferentes faixas etárias. Por exemplo, pirâmides com base larga indicam maior necessidade de serviços materno-infantis, enquanto pirâmides com topo alargado evidenciam a demanda crescente por atenção à saúde do idoso e doenças crônicas não transmissíveis.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Fontes de dados === As informações utilizadas na construção das pirâmides etárias são provenientes de levantamentos demográficos que registram a população por idade e sexo. As principais fontes de dados no Brasil são: * Censos Demográficos – realizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a cada dez anos. * Estimativas e Projeções Populacionais – publicadas anualmente pelo IBGE, baseadas em métodos demográficos que consideram natalidade, mortalidade e migração. * Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) – fornece estimativas anuais complementares sobre a estrutura etária. * DATASUS/RIPSA – oferece indicadores derivados da estrutura etária da população, como índices de envelhecimento e razões de dependência. Essas bases permitem análises temporais e espaciais da composição etária e subsidiar estudos sobre transição demográfica e epidemiológica.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Construção gráfica === A Pirâmide Etária é construída em um gráfico de barras horizontais que apresenta a distribuição da população segundo sexo e grupos de idade. A estrutura do gráfico segue as seguintes convenções: * O eixo vertical (y) representa os grupos etários, geralmente em intervalos de cinco anos (0–4, 5–9, 10–14, etc.). * O eixo horizontal (x) mostra a população absoluta ou percentual de cada grupo etário. * O lado esquerdo representa a população masculina e o lado direito, a feminina. A pirâmide pode ser elaborada a partir de números absolutos ou relativos. A representação em percentuais é útil para comparar diferentes localidades ou períodos, pois elimina o efeito do tamanho total da população. Softwares estatísticos e planilhas eletrônicas permitem gerar automaticamente esse tipo de gráfico a partir das tabelas populacionais do IBGE.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Exemplo visual === A figura a seguir ilustra a pirâmide etária da população brasileira com base nos dados do Censo Demográfico de 2022. [https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao/22827-censo-demografico-2022.html Ver gráfico no site do IBGE] A pirâmide mostra uma base mais estreita e um topo progressivamente mais alargado em comparação aos censos anteriores, refletindo o envelhecimento da população brasileira e a redução das taxas de fecundidade. Essas transformações indicam a transição demográfica em curso no país, com impactos diretos sobre o perfil de morbimortalidade e a demanda por serviços de saúde.<ref name="IBGE" /> <ref name="Brazil2017" /> === Interpretação === A forma da pirâmide etária revela o estágio demográfico e o comportamento populacional de uma localidade. A análise do formato permite inferir tendências de fecundidade, mortalidade, migração e envelhecimento. * Base larga e topo estreito – indica população jovem, com altas taxas de natalidade e mortalidade. * Base e topo equilibrados – representa população em transição, com redução da fecundidade e aumento da expectativa de vida. * Base estreita e topo alargado – caracteriza população envelhecida, com baixa fecundidade e maior longevidade. Diferenças entre os lados masculino e feminino podem indicar desigualdades na mortalidade ou fluxos migratórios seletivos por sexo. A pirâmide também auxilia na compreensão da demanda por serviços de saúde: populações jovens exigem maior cobertura materno-infantil, enquanto populações envelhecidas demandam ampliação da atenção às doenças crônicas e aos cuidados de longa duração.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === A pirâmide etária é utilizada em análises demográficas e epidemiológicas para compreender a estrutura e a dinâmica da população. Entre os principais usos estão: * Avaliar o processo de envelhecimento populacional e suas implicações para o sistema de saúde. * Planejar a oferta de serviços, como atenção materno-infantil, pediatria, geriatria e reabilitação. * Subsidiar políticas de previdência social, educação e trabalho, de acordo com a composição etária. * Analisar o impacto de políticas demográficas e sanitárias ao longo do tempo. * Comparar estruturas populacionais entre regiões e períodos censitários. A pirâmide também é utilizada como ferramenta de comunicação visual em relatórios de análise de situação de saúde (ASIS), facilitando a interpretação de dados populacionais por gestores e profissionais.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, as pirâmides etárias são frequentemente geradas por ferramentas de visualização, bancos analíticos e rotinas automatizadas de tabulação. Sua utilidade aumenta quando os dados podem ser filtrados por território, sexo, faixa etária e período, apoiando dashboards e relatórios interativos para gestão, vigilância e planejamento da rede de serviços.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação das pirâmides etárias é a dependência de dados censitários, que são atualizados apenas a cada dez anos. Entre um censo e outro, as projeções populacionais podem apresentar imprecisões, especialmente em municípios pequenos ou com forte migração. Erros de declaração de idade ou de sexo durante a coleta censitária podem distorcer a forma do gráfico e gerar interpretações equivocadas. Além disso, a pirâmide etária não considera fatores qualitativos, como migração interna, condições socioeconômicas ou causas específicas de mortalidade. Em locais com baixa cobertura de registros vitais ou forte mobilidade populacional, é necessário interpretar o formato da pirâmide com cautela, complementando a análise com outras fontes de dados.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Periodicidade === A principal fonte de dados para a construção das pirâmides etárias é o Censo Demográfico, realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a cada dez anos. Entre os censos, as estimativas e projeções populacionais são atualizadas anualmente, permitindo acompanhar as tendências etárias de forma contínua. Essas atualizações anuais permitem análises de situação de saúde, pois possibilitam estimar mudanças no perfil etário da população mesmo fora dos anos censitários.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === As informações necessárias para a elaboração das pirâmides etárias possuem cobertura nacional e estão disponíveis para diversos níveis territoriais. O Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) disponibiliza dados desagregados por: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Setores censitários, áreas urbanas e rurais Essa abrangência permite análises comparativas entre localidades e períodos censitários, possibilitando identificar padrões de envelhecimento e desigualdades demográficas regionais.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> == Taxa de Crescimento da População == === Definição === A Taxa de Crescimento da População expressa a variação percentual média anual do total de habitantes de um território em determinado período. Representa o ritmo de crescimento ou redução populacional, refletindo o balanço entre nascimentos, óbitos e migrações. Esse indicador permite avaliar a dinâmica populacional e compreender os fatores que influenciam o aumento ou a diminuição da população ao longo do tempo. Taxas positivas indicam crescimento, enquanto valores negativos refletem redução populacional, associada a baixa fecundidade, envelhecimento ou emigração.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Unidade de medida === Percentual (%), geralmente expresso como taxa média anual de crescimento da população em determinado período. A unidade percentual permite comparar o ritmo de crescimento entre diferentes regiões ou intervalos de tempo, independentemente do tamanho absoluto da população.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Fontes de dados === As informações utilizadas no cálculo da taxa de crescimento da população são produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). As principais fontes são: * Censos Demográficos – realizados a cada dez anos e que fornecem a contagem direta da população. * Contagens Populacionais – levantamentos intercensitários que atualizam parcialmente os dados. * Estimativas e Projeções Populacionais – publicadas anualmente, baseadas em modelos demográficos que consideram nascimentos, óbitos e migrações. Essas informações são utilizadas para calcular a variação populacional entre dois períodos e estão disponíveis por município, unidade da federação e para o total do país.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === A taxa de crescimento da população é calculada pela variação percentual média anual do número de habitantes entre dois períodos. A fórmula geral é: <math>r = \left[\left(\frac{P_n}{P_0}\right)^{\frac{1}{t}} - 1\right] \times 100</math> onde: r = taxa média anual de crescimento populacional (%) P₀ = população no início do período Pₙ = população no final do período t = número de anos entre as duas observações O resultado indica o ritmo médio de crescimento da população por ano. Taxas positivas representam aumento populacional, enquanto taxas negativas indicam redução. O cálculo pode ser aplicado para o Brasil, regiões, estados ou municípios, desde que as populações inicial e final sejam provenientes da mesma fonte de dados. Dica: o cálculo pode ser realizado em planilhas eletrônicas (como o Excel) utilizando a seguinte fórmula: `=(((Pn/P0)^(1/t))-1)*100` Por exemplo, se a população passou de 100.000 para 120.000 habitantes em 10 anos, o resultado será uma taxa média anual de 1,84%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Exemplo (Censo 2010–2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Município !! Unidade Federativa !! População 2010 !! População 2022 !! Taxa média anual de crescimento (%) !! Densidade demográfica 2022 (hab/km²) |- | '''Manaus''' || Amazonas (AM) || 1.802.014 || 2.063.689 || 1,13 || 181,01 |- | '''Piripiri''' || Piauí (PI) || 61.834 || 65.538 || 0,48 || 46,57 |- | '''Campinas''' || São Paulo (SP) || 1.080.113 || 1.139.047 || 0,45 || 1.433,54 |- | '''Tramandaí''' || Rio Grande do Sul (RS) || 41.297 || 54.387 || 2,22 || 380,65 |- | '''Novo Gama''' || Goiás (GO) || 95.018 || 103.804 || 0,75 || 539,84 |} Esses dados evidenciam o ritmo de crescimento e a concentração territorial da população: * '''Tramandaí (RS)''' apresentou o crescimento mais elevado, com densidade relativamente alta. * '''Manaus (AM)''' manteve crescimento consistente e densidade moderada. * '''Campinas (SP)''' mostrou ritmo estável, com densidade elevada típica de centros urbanos consolidados. * '''Piripiri (PI)''' e '''Novo Gama (GO)''' exibiram variações moderadas de crescimento e densidade. === Interpretação === A Taxa de Crescimento da População reflete o equilíbrio entre natalidade, mortalidade e migração em um território ao longo do tempo. Valores positivos indicam aumento populacional, enquanto valores negativos representam redução do número de habitantes. Taxas elevadas podem estar associadas à expansão urbana, à migração de pessoas em busca de oportunidades de trabalho ou a altos índices de fecundidade. Por outro lado, taxas baixas ou negativas podem indicar envelhecimento populacional, queda da fecundidade ou emigração. A análise da taxa de crescimento é importante para identificar o estágio da transição demográfica e compreender as demandas sociais e sanitárias de uma região. Crescimentos rápidos podem pressionar a infraestrutura urbana e os serviços de saúde, enquanto o crescimento reduzido exige adaptação das políticas públicas às populações envelhecidas.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="Brazil2017" /> === Usos principais === A Taxa de Crescimento da População é utilizada para avaliar o ritmo de expansão ou declínio populacional e suas implicações sociais e sanitárias. Entre os principais usos estão: * Monitorar o crescimento urbano e as mudanças na distribuição da população. * Planejar políticas públicas de saúde, educação, habitação e saneamento. * Estimar a demanda futura por serviços e infraestrutura. * Analisar processos migratórios e transição demográfica. * Subsidiar projeções populacionais e estudos sobre envelhecimento. Em saúde pública, o indicador auxilia na estimativa de necessidades de atenção, na definição de metas e na interpretação de taxas derivadas (como mortalidade e incidência), garantindo que variações nos numeradores sejam avaliadas de forma proporcional ao tamanho populacional.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Do ponto de vista da informática em saúde, esse indicador depende de séries históricas consistentes, metadados claros sobre a fonte populacional e atualização automatizada dos denominadores. Ambientes analíticos integrados reduzem erros de cálculo e permitem recalcular indicadores derivados quando o IBGE revisa projeções, limites territoriais ou séries históricas.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === A taxa de crescimento depende diretamente da precisão das estimativas populacionais. Revisões metodológicas do IBGE, mudanças nos parâmetros de fecundidade e mortalidade ou erros de contagem podem afetar a comparabilidade entre períodos. Em municípios pequenos, pequenas variações absolutas podem gerar taxas percentuais elevadas, o que exige cautela na interpretação dos resultados. O indicador também não distingue as causas do crescimento, podendo mascarar variações decorrentes de fluxos migratórios ou mudanças demográficas específicas. Além disso, o intervalo decenal entre censos pode produzir defasagens nos dados, especialmente em áreas com crescimento acelerado ou de difícil acesso.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE2016" /> === Periodicidade === A principal fonte de dados para o cálculo da taxa de crescimento da população é o Censo Demográfico, realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a cada dez anos. Entre os censos, as estimativas intercensitárias são publicadas anualmente, possibilitando o acompanhamento contínuo das tendências populacionais. Essas estimativas anuais são usadas para manter atualizados os indicadores que dependem do tamanho da população, permitindo análises temporais consistentes e o planejamento de políticas públicas com base em dados recentes.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === A taxa de crescimento da população possui cobertura nacional e pode ser calculada para diferentes recortes territoriais, de acordo com a disponibilidade dos dados censitários e das estimativas do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos Essa ampla cobertura permite identificar diferenças regionais no ritmo de crescimento populacional e subsidiar o planejamento de políticas públicas específicas para áreas em expansão ou declínio demográfico.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise da taxa de crescimento da população pode ser realizada considerando diferentes variáveis demográficas e territoriais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (0–14, 15–64, 65 anos ou mais) * Situação do domicílio (urbano, rural) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios) * Grupos populacionais específicos (indígenas, quilombolas, ribeirinhos e outros) Essas categorias permitem identificar desigualdades regionais e sociais no crescimento populacional, além de subsidiar o planejamento e a alocação de recursos conforme as características demográficas de cada território.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Índice de Envelhecimento == === Definição === O Índice de Envelhecimento expressa a razão entre a população idosa (com 60 anos ou mais de idade) e a população jovem (com menos de 15 anos), multiplicada por 100. Indica o grau de envelhecimento de uma população, ou seja, quantas pessoas idosas existem para cada 100 jovens em determinado território e período. Esse indicador é utilizado para acompanhar a transição demográfica e medir o ritmo de envelhecimento populacional, permitindo avaliar as implicações sociais e de saúde associadas ao aumento da longevidade e à redução da fecundidade.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Unidade de medida === Índice (razão multiplicada por 100), representando o número de pessoas idosas (60 anos ou mais) para cada 100 jovens (menores de 15 anos) em determinado território. O valor do índice é expresso em unidades simples, sem símbolo específico, mas usualmente apresentado como número inteiro ou decimal com uma casa.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Fontes de dados === As informações necessárias para o cálculo do Índice de Envelhecimento são obtidas a partir das estatísticas demográficas produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). As principais fontes incluem: * Censos Demográficos – fornecem a contagem direta da população por idade e sexo, sendo a base primária para o cálculo do indicador. * Estimativas e Projeções Populacionais – publicadas anualmente, permitem atualizar o índice entre os censos. * Pesquisas domiciliares, como a PNAD Contínua – complementam as estimativas com informações recentes sobre a estrutura etária da população. Esses dados são amplamente utilizados por instituições de pesquisa, gestores públicos e organismos internacionais para monitorar o envelhecimento populacional e orientar políticas de saúde e previdência.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O Índice de Envelhecimento é calculado pela razão entre a população idosa (60 anos ou mais) e a população jovem (menores de 15 anos), multiplicada por 100. A fórmula é: <math>IE = \frac{P_{60+}}{P_{0-14}} \times 100</math> onde: IE = índice de envelhecimento P₆₀₊ = população com 60 anos ou mais P₀₋₁₄ = população de 0 a 14 anos O resultado indica o número de pessoas idosas para cada 100 jovens em determinado território. Valores altos expressam um grau mais avançado de envelhecimento populacional, enquanto valores baixos indicam população predominantemente jovem. Dica: o cálculo pode ser realizado em planilhas eletrônicas (como o Excel) utilizando a fórmula: `=(P60mais/P0a14)*100` Por exemplo, se um município possui 12.000 pessoas com 60 anos ou mais e 24.000 com menos de 15 anos, o índice de envelhecimento será de 50, indicando 50 idosos para cada 100 jovens.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Exemplo (Censo 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Município !! Unidade Federativa !! População 0–14 anos !! População 60 anos ou mais !! Índice de Envelhecimento (60+/0–14 × 100) |- | '''Manaus''' || Amazonas (AM) || 567.302 || 204.897 || 36,1 |- | '''Piripiri''' || Piauí (PI) || 14.726 || 11.302 || 76,8 |- | '''Campinas''' || São Paulo (SP) || 209.844 || 189.147 || 90,1 |- | '''Tramandaí''' || Rio Grande do Sul (RS) || 8.416 || 10.729 || 127,4 |- | '''Novo Gama''' || Goiás (GO) || 33.110 || 8.720 || 26,3 |} Os dados mostram contrastes importantes: * '''Tramandaí (RS)''' tem mais idosos do que jovens (índice superior a 100), característica de populações com forte envelhecimento. * '''Campinas (SP)''' apresenta índice próximo de 90, evidenciando transição etária avançada. * '''Piripiri (PI)''' mostra equilíbrio entre jovens e idosos. * '''Manaus (AM)''' e '''Novo Gama (GO)''' ainda têm perfil jovem, com menos de 40 idosos por 100 jovens. === Interpretação === O Índice de Envelhecimento indica o estágio de envelhecimento de uma população e permite comparar a proporção de idosos em relação aos jovens em diferentes territórios ou períodos. Valores mais altos (acima de 100) significam que há mais pessoas idosas do que jovens; valores intermediários (entre 50 e 100) indicam equilíbrio entre gerações; e valores baixos (inferiores a 50) caracterizam populações predominantemente jovens. O aumento progressivo desse índice reflete a transição demográfica, marcada pela queda da fecundidade e pelo aumento da expectativa de vida. Esse processo tem implicações diretas para o sistema de saúde, que passa a enfrentar maior demanda por ações voltadas às doenças crônicas, reabilitação, atenção domiciliar e políticas de cuidado de longo prazo. Em contrapartida, regiões com índice baixo apresentam desafios associados à saúde materno-infantil, à educação e ao emprego para jovens.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Brazil2017" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O Índice de Envelhecimento é utilizado para avaliar o grau e o ritmo do envelhecimento populacional e suas implicações sociais e sanitárias. Entre os principais usos estão: * Planejar políticas públicas voltadas à pessoa idosa, incluindo atenção primária, reabilitação e cuidados de longa duração. * Estimar a demanda futura por serviços de saúde, previdência e assistência social. * Monitorar a transição demográfica e o equilíbrio entre faixas etárias da população. * Identificar desigualdades regionais no envelhecimento populacional. * Subsidiar estudos de carga de doenças e de transição epidemiológica. Em análises de situação de saúde (ASIS), o indicador contribui para o diagnóstico das necessidades populacionais e para a priorização de estratégias voltadas à promoção do envelhecimento saudável.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, o índice pode ser incorporado a painéis de estratificação populacional e planejamento de linhas de cuidado. Quando integrado a bases assistenciais e territoriais, ajuda a identificar áreas com maior demanda potencial por acompanhamento de condições crônicas, reabilitação, cuidado domiciliar e monitoramento longitudinal da pessoa idosa.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A qualidade do Índice de Envelhecimento depende da precisão das estimativas populacionais por faixa etária. Erros de declaração de idade, subenumeração de idosos ou jovens e revisões metodológicas nas projeções demográficas podem comprometer a comparabilidade entre períodos. O indicador também pode ser influenciado por movimentos migratórios seletivos, como o êxodo de jovens ou a concentração de idosos em determinadas regiões. Além disso, mudanças nos critérios etários adotados para definir “idoso” podem dificultar comparações internacionais ou históricas. Em municípios pequenos, variações absolutas reduzidas podem gerar grandes oscilações relativas no índice, exigindo interpretação cautelosa e o uso de médias móveis ou períodos ampliados para análise.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Periodicidade === Os dados utilizados para o cálculo do Índice de Envelhecimento são atualizados periodicamente de acordo com as fontes demográficas disponíveis. O Censo Demográfico, realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a cada dez anos, é a principal fonte de referência. Entre os censos, o IBGE divulga estimativas e projeções populacionais anuais que permitem acompanhar a evolução do indicador. Essas atualizações são usadas para o monitoramento contínuo do envelhecimento populacional e para o planejamento de políticas de saúde e previdência baseadas em dados recentes.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === As informações utilizadas para o cálculo do Índice de Envelhecimento possuem cobertura nacional e podem ser desagregadas em diferentes níveis geográficos. Os dados disponibilizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) permitem a análise do indicador para: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Áreas urbanas e rurais Essa abrangência possibilita identificar desigualdades regionais no processo de envelhecimento populacional e orientar o planejamento de ações de saúde e assistência social de acordo com o perfil demográfico de cada território.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do Índice de Envelhecimento pode ser realizada considerando diferentes variáveis demográficas e territoriais. As principais categorias recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (60–69, 70–79, 80 anos ou mais) * Situação do domicílio (urbano, rural) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios) * Grupos populacionais específicos (indígenas, quilombolas, ribeirinhos, entre outros) Essas desagregações permitem identificar desigualdades no envelhecimento populacional e orientar políticas de saúde, previdência e proteção social adequadas às características de cada grupo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Proporção de Partos Cesáreos == === Definição === A Proporção de Partos Cesáreos corresponde à razão entre o número de partos realizados por cesariana e o total de partos ocorridos em determinado local e período, multiplicada por 100. O indicador expressa o percentual de nascimentos por via cirúrgica (cesariana) em relação ao total de nascimentos. Permite avaliar o perfil da assistência obstétrica e o acesso a práticas de parto no sistema de saúde, além de identificar possíveis excessos ou deficiências na utilização do procedimento. A análise desse indicador é essencial para compreender o modelo de atenção ao parto e monitorar a adequação às recomendações da Organização Mundial da Saúde (OMS), que considera aceitável uma proporção entre 10% e 15%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS">Ministério da Saúde. Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos – SINASC. [https://www.gov.br/saude/pt-br/composicao/svsa/sistemas-de-informacao/sinasc/ Acesso em: 9 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção de partos realizados por cesariana em relação ao total de partos ocorridos em determinado território e período. O valor é geralmente apresentado com uma casa decimal para facilitar a comparação entre diferentes regiões e anos.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo da Proporção de Partos Cesáreos são obtidas a partir dos registros do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC), do Ministério da Saúde. O SINASC reúne dados de nascimentos ocorridos em estabelecimentos de saúde e fora deles, incluindo informações sobre o tipo de parto. Fontes complementares incluem o Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS), que registra internações obstétricas, e dados administrativos de estabelecimentos privados. Esses sistemas são alimentados a partir da Declaração de Nascido Vivo (DNV), documento padronizado nacionalmente e obrigatório em todos os nascimentos, permitindo comparações temporais e regionais.<ref name="MS" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === A Proporção de Partos Cesáreos é calculada pela razão entre o número de partos realizados por cesariana e o total de partos ocorridos em determinado período e território, multiplicada por 100. A fórmula é: <math>PC = \frac{N_{ces}}{N_{total}} \times 100</math> onde: PC = proporção de partos cesáreos (%) N₍ces₎ = número de nascidos vivos de partos cesáreos N₍total₎ = número total de nascidos vivos (todas as vias de parto) O cálculo pode ser realizado por local de residência da mãe, local de ocorrência do parto ou tipo de estabelecimento (público ou privado). Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), a proporção pode ser calculada pela fórmula: `=(N_ces/N_total)*100` Por exemplo, se em um município ocorreram 3.000 partos, sendo 1.800 por cesariana, a proporção de partos cesáreos será 60%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Total de nascidos vivos !! Nascidos por cesariana !! Proporção de partos cesáreos (%) |- | '''Norte''' || 289.481 || 132.014 || 45,6 |- | '''Nordeste''' || 786.982 || 392.704 || 49,9 |- | '''Sudeste''' || 1.283.746 || 830.814 || 64,7 |- | '''Sul''' || 403.795 || 262.970 || 65,1 |- | '''Centro-Oeste''' || 259.826 || 157.425 || 60,6 |- | '''Brasil''' || 3.023.830 || 1.775.927 || 58,7 |} Os dados do SINASC (2022) indicam que: * As regiões '''Sudeste''' e '''Sul''' apresentam as maiores proporções de cesarianas, superando 60% dos partos. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' registram proporções menores, embora em crescimento. * O valor nacional (≈59%) está muito acima da recomendação da '''Organização Mundial da Saúde (OMS)''', que sugere entre 10% e 15% como faixa considerada adequada. === Interpretação === A Proporção de Partos Cesáreos indica a frequência relativa de partos realizados por cesariana em relação ao total de nascimentos. Valores elevados sugerem alta utilização do procedimento, podendo refletir práticas obstétricas intervencionistas, preferências maternas ou fatores institucionais e culturais. Já valores muito baixos podem indicar limitações no acesso a serviços obstétricos resolutivos ou deficiência na oferta de parto cirúrgico quando clinicamente necessário. De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS), proporções entre 10% e 15% são consideradas adequadas para garantir bons desfechos maternos e neonatais. Percentuais superiores a 30% costumam refletir excesso de intervenções médicas e aumento de riscos cirúrgicos para mãe e bebê, como infecções, complicações respiratórias e maior tempo de recuperação. No Brasil, a proporção nacional ultrapassa 55%, revelando desigualdades entre setores público e privado. Enquanto os serviços públicos apresentam proporções próximas a 40%, na rede privada o percentual ultrapassa 80%, evidenciando diferenças no modelo assistencial e na condução do parto.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Caesarean2015">World Health Organization. WHO Statement on Caesarean Section Rates. Geneva: WHO; 2015. [https://www.who.int/publications/i/item/WHO-RHR-15.02 Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="MS" /> === Usos principais === A Proporção de Partos Cesáreos é utilizada para avaliar a qualidade e o modelo da assistência obstétrica, além de subsidiar políticas públicas voltadas à saúde materna e neonatal. Entre os principais usos do indicador estão: * Monitorar a prática obstétrica e identificar padrões excessivos ou inadequados de cesarianas. * Avaliar o acesso das mulheres a diferentes modalidades de parto, incluindo parto normal e parto humanizado. * Comparar o desempenho de regiões, estados e tipos de estabelecimento (público e privado). * Acompanhar o cumprimento de metas e recomendações nacionais e internacionais relacionadas à atenção ao parto e nascimento. * Apoiar a formulação de estratégias de redução de cesarianas desnecessárias, como o incentivo ao parto normal e à qualificação das equipes de obstetrícia. Em análises de situação de saúde o indicador contribui para o diagnóstico da assistência perinatal e para a identificação de desigualdades regionais na atenção obstétrica.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Caesarean2015" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na perspectiva da informática em saúde, o monitoramento desse indicador depende da qualidade do registro no SINASC, da padronização dos campos obstétricos e da possibilidade de cruzamento com outras bases assistenciais. Painéis por estabelecimento, tipo de financiamento e perfil materno podem apoiar auditoria clínica, educação permanente e sistemas de apoio à decisão voltados à redução de cesarianas desnecessárias.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === A principal limitação do indicador é a dependência da qualidade das informações registradas no Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC). Erros de preenchimento da Declaração de Nascido Vivo (DNV) ou sub-registro de partos podem afetar a precisão dos resultados, especialmente em áreas com cobertura deficiente. O indicador não distingue cesarianas realizadas por indicação médica legítima daquelas feitas por conveniência da equipe, da instituição ou da gestante. Além disso, não permite avaliar diretamente os desfechos maternos e neonatais associados ao tipo de parto. Diferenças no perfil sociodemográfico das mulheres (como idade materna, escolaridade e acesso a planos de saúde) influenciam a proporção de cesarianas, devendo ser consideradas na análise comparativa entre regiões e setores de atenção.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS" /> <ref name="Caesarean2015" /> === Periodicidade === As informações do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC) são coletadas e consolidadas de forma contínua em todo o território nacional. O indicador pode ser calculado anualmente, uma vez que o banco de dados é atualizado e disponibilizado pelo Ministério da Saúde no início de cada ano subsequente ao de referência. A periodicidade anual permite o acompanhamento de tendências temporais e regionais na prática de cesarianas, possibilitando a avaliação de políticas públicas voltadas à atenção obstétrica e neonatal.<ref name="MS" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional, sendo calculado a partir dos registros do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC), que abrange todos os nascimentos ocorridos no país. Os dados podem ser desagregados por: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios * Tipo de estabelecimento (público ou privado) Essa abrangência possibilita comparações regionais e setoriais, identificando diferenças significativas na prática de cesarianas entre o sistema público e o setor privado, bem como entre áreas urbanas e rurais.<ref name="MS" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A Proporção de Partos Cesáreos pode ser analisada segundo diferentes características demográficas, sociais e institucionais, o que permite identificar desigualdades na prática obstétrica. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Idade materna (menores de 20 anos, 20–34 anos, 35 anos ou mais) * Escolaridade materna * Número de gestações anteriores * Local de ocorrência (estabelecimento público, privado ou misto) * Tipo de financiamento do parto (SUS ou não SUS) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios) * Situação de domicílio (urbano, rural) Essas categorias permitem identificar padrões de utilização de cesarianas e orientar ações específicas para reduzir intervenções desnecessárias, respeitando a autonomia da mulher e as boas práticas obstétricas.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS" /> <ref name="Caesarean2015" /> == Coeficiente de Mortalidade == === Definição === O Coeficiente de Mortalidade expressa a frequência de óbitos em uma população durante determinado período, em relação ao número de habitantes da mesma área e tempo de observação. Indica a probabilidade de morte em uma população geral, sem distinção de causas ou faixas etárias específicas. É um indicador básico de saúde que permite avaliar o nível geral de mortalidade e as condições de vida e saúde de uma população. O coeficiente pode ser calculado para a população total ou para grupos específicos (por idade, sexo, local de residência, entre outros), e serve de base para o cálculo de outros indicadores, como a esperança de vida ao nascer e as taxas de mortalidade específicas.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Unidade de medida === Taxa, expressa em número de óbitos por mil (‰) ou por cem mil (100.000) habitantes, dependendo da finalidade da análise. Quando se trata de mortalidade geral, utiliza-se habitualmente a base por mil habitantes; para causas específicas ou grupos populacionais restritos, é comum o uso da base por 100.000 habitantes. A unidade deve ser explicitada em todos os cálculos e comparações para garantir a consistência entre diferentes fontes e períodos.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSa">Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde e Ambiente (SVSA). Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/composicao/svsa/sistemas-de-informacao/sim Acesso em: 9 out 2025.</ref> === Fontes de dados === As informações utilizadas para o cálculo do Coeficiente de Mortalidade são obtidas no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde. O SIM reúne dados provenientes das Declarações de Óbito (DO), documento padronizado e de preenchimento obrigatório em todo o território nacional. Para o denominador, utiliza-se a população residente estimada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), disponível anualmente por meio das projeções populacionais. Fontes complementares: * DATASUS – fornece acesso público aos dados do SIM por meio das plataformas TABNET e TABWIN. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais intercensitárias utilizadas como denominador. Essas bases permitem análises temporais e territoriais, possibilitando a padronização dos coeficientes e comparações entre regiões e períodos distintos.<ref name="MSa" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O Coeficiente de Mortalidade é obtido pela razão entre o número total de óbitos registrados em determinado período e a população residente na mesma área e período, multiplicada por uma constante (1.000 ou 100.000). A fórmula geral é: <math>CM = \frac{N_{obitos}}{P} \times k</math> onde: CM = coeficiente de mortalidade N₍óbitos₎ = número total de óbitos ocorridos no período P = população residente no mesmo período k = constante (1.000 ou 100.000, conforme o tipo de análise) O resultado indica a frequência de óbitos em relação ao tamanho da população. Quando o interesse é avaliar a mortalidade geral, utiliza-se k = 1.000; para causas específicas ou faixas etárias restritas, recomenda-se k = 100.000. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_obitos/P)*1000` ou, para causas específicas: `=(N_obitos/P)*100000` Por exemplo, se em um município ocorreram 1.200 óbitos e a população estimada era de 200.000 habitantes, o coeficiente de mortalidade geral será 6,0 por mil habitantes.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSa" /> === Exemplo (Censo 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Óbitos totais (estimativa ajustada, 2022) !! População (Censo 2022) !! Coeficiente de Mortalidade (‰) |- | '''Norte''' || 105.710 || 18.906.962 || 5,6 |- | '''Nordeste''' || 388.500 || 54.644.582 || 7,1 |- | '''Sudeste''' || 757.900 || 84.847.187 || 8,9 |- | '''Sul''' || 248.900 || 29.933.315 || 8,3 |- | '''Centro-Oeste''' || 60.329 || 16.298.734 || 3,7 |- | '''Brasil''' || 1.561.339 || 203.062.512 || 7,7 |} Fontes: Ministério da Saúde – SIM/DATASUS (2022); IBGE – ''Censo Demográfico 2022'' e ''Sub-registros e Subnotificações de Nascimentos e Óbitos, 2022''. Os dados indicam que: * As regiões '''Sudeste''' e '''Sul''' apresentam os maiores coeficientes de mortalidade, refletindo envelhecimento populacional mais acentuado. * As regiões '''Norte''' e '''Centro-Oeste''' exibem valores menores, compatíveis com perfis etários mais jovens. * O coeficiente nacional ajustado foi de aproximadamente '''7,7 óbitos por mil habitantes''' em 2022. === Interpretação === O Coeficiente de Mortalidade reflete o nível geral de mortalidade de uma população, sintetizando as condições de vida, o perfil epidemiológico e o acesso aos serviços de saúde. Valores elevados indicam maior frequência de óbitos e podem estar associados a condições socioeconômicas desfavoráveis, menor acesso à atenção médica, envelhecimento populacional ou surtos de doenças. Valores baixos sugerem melhores condições de vida e saúde, com redução de doenças transmissíveis e melhoria no controle de causas evitáveis. É importante considerar que o coeficiente geral de mortalidade tende a aumentar em populações envelhecidas, mesmo em contextos de melhoria da saúde pública. Por isso, a interpretação deve levar em conta a estrutura etária da população e, quando necessário, utilizar taxas padronizadas por idade. Comparações entre localidades ou períodos devem ser feitas com cautela, considerando possíveis diferenças na cobertura dos registros de óbitos e na qualidade das informações do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM).<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="MSa" /> === Usos principais === O Coeficiente de Mortalidade é um dos indicadores demográficos mais utilizados para caracterizar as condições de saúde de uma população. Entre seus principais usos estão: * Avaliar o nível geral de mortalidade e as condições de vida de uma população. * Monitorar tendências temporais e espaciais da mortalidade. * Subsidiar o planejamento e a avaliação de políticas públicas de saúde. * Servir de base para o cálculo de outros indicadores, como a esperança de vida ao nascer e os coeficientes de mortalidade específicos por causa, idade ou sexo. * Identificar áreas e grupos populacionais com maior vulnerabilidade sanitária. * Apoiar análises comparativas entre regiões, períodos e contextos socioeconômicos distintos. O indicador também é amplamente utilizado em estudos epidemiológicos, análises de situação de saúde (ASIS) e avaliações de impacto de intervenções em saúde pública.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Esse indicador se relaciona diretamente à informática em saúde por depender de codificação padronizada das causas de morte, oportunidade de digitação e consistência das bases do SIM. Técnicas de qualificação do dado, linkage e análise automatizada de causas mal definidas ampliam a utilidade do indicador para vigilância, pesquisa e gestão.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === A principal limitação do Coeficiente de Mortalidade está relacionada à cobertura e à qualidade das informações do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). Sub-registro de óbitos, preenchimento incorreto de declarações de óbito e atrasos na notificação podem comprometer a precisão do indicador, especialmente em municípios de pequeno porte e áreas rurais. O indicador é sensível à estrutura etária da população: locais com maior proporção de idosos tendem a apresentar coeficientes mais altos, mesmo em contextos de boas condições de saúde. Por isso, comparações entre regiões e períodos devem considerar a necessidade de padronização por idade. Além disso, variações na definição de residência e ocorrência do óbito podem gerar discrepâncias nos resultados, devendo-se especificar o critério adotado em cada análise (por local de residência ou de ocorrência).<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSa" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === As informações do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) são coletadas de forma contínua e consolidadas anualmente pelo Ministério da Saúde. Dessa forma, o Coeficiente de Mortalidade pode ser calculado e divulgado com periodicidade anual, permitindo o acompanhamento das tendências de mortalidade em nível nacional, estadual e municipal. A publicação dos dados ocorre normalmente no ano subsequente ao de referência, após as etapas de consolidação e validação das declarações de óbito pelos estados e municípios.<ref name="MSa" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional, com informações disponíveis para todas as Unidades da Federação, regiões e municípios brasileiros. Os dados são obtidos a partir do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), que coleta registros de óbitos em todo o território nacional por meio das Declarações de Óbito (DO). As estimativas populacionais utilizadas como denominador são produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), o que permite a padronização dos coeficientes entre diferentes localidades. O Coeficiente de Mortalidade pode ser desagregado por: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos Essa ampla cobertura permite comparações inter-regionais e análises de desigualdades na mortalidade, apoiando o planejamento e a avaliação das políticas públicas de saúde.<ref name="MSa" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === O Coeficiente de Mortalidade pode ser analisado segundo diferentes variáveis demográficas, epidemiológicas e territoriais, o que permite identificar desigualdades e padrões regionais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (menores de 1 ano, 1–4, 5–14, 15–59, 60 anos ou mais) * Causa básica de morte (segundo a Classificação Internacional de Doenças – CID-10) * Local de residência ou ocorrência (município, estado, região) * Situação de domicílio (urbano, rural) * Escolaridade e ocupação do falecido * Ano do óbito (para análise de tendência temporal) Essas desagregações permitem identificar grupos populacionais mais vulneráveis, avaliar desigualdades socioespaciais e subsidiar ações de vigilância e promoção da saúde.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSa" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Consultas Médicas por Habitante == === Definição === O indicador Consultas Médicas por Habitante expressa o número médio de atendimentos médicos realizados em um determinado território e período, em relação à população residente. Corresponde à razão entre o total de consultas médicas registradas nos serviços de saúde e o número total de habitantes da área analisada. Esse indicador mede o nível de utilização dos serviços médicos e reflete, de forma indireta, o acesso da população à atenção ambulatorial. Também é utilizado para avaliar a capacidade de oferta dos serviços de saúde, a cobertura da atenção básica e a equidade no uso dos recursos disponíveis.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Unidade de medida === Número médio de consultas médicas por habitante, expresso em valores absolutos (consultas/habitante/ano). O resultado é obtido como um valor decimal e indica a quantidade média anual de consultas médicas realizadas por pessoa residente em determinado território. Exemplo de interpretação: um valor de 2,5 consultas por habitante significa que, em média, cada morador realizou duas a três consultas médicas ao longo do ano.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb">Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Informação e Saúde Digital (SEIDIGI). Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS). Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/composicao/seidigi/datasus/sistemas-de-informacao/sia-sus Acesso em: 9 out 2025.</ref> === Fontes de dados === As informações para o cálculo do indicador Consultas Médicas por Habitante são obtidas a partir dos registros do Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS), do Ministério da Saúde. Esse sistema consolida dados de atendimentos médicos realizados na rede pública, incluindo unidades básicas de saúde, policlínicas, ambulatórios especializados e hospitais com atendimento ambulatorial. Fontes complementares: * e-SUS Atenção Básica (e-SUS AB) – sistema utilizado para o registro das consultas médicas realizadas na atenção primária. * Sistema de Informação da Atenção Básica (SIAB) – utilizado até a implantação do e-SUS AB, ainda disponível em séries históricas. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais utilizadas como denominador no cálculo do indicador. Essas bases permitem a análise da oferta e utilização de serviços médicos e possibilitam comparações entre regiões, períodos e níveis de atenção à saúde.<ref name="MSb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número total de consultas médicas realizadas em determinado território e período e a população residente na mesma área e período. A fórmula é: <math>CMH = \frac{N_{consultas}}{P}</math> onde: CMH = consultas médicas por habitante N₍consultas₎ = número total de consultas médicas realizadas P = população residente no mesmo período O resultado indica o número médio de consultas médicas realizadas por habitante em um ano. Recomenda-se calcular o indicador separadamente para o total de consultas do Sistema Único de Saúde (SUS) e, quando possível, incluir estimativas da rede privada para uma visão mais abrangente do acesso aos serviços médicos. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=N_consultas/P` Por exemplo, se em um município foram registradas 500.000 consultas médicas e a população estimada era de 250.000 habitantes, o resultado será 2,0 consultas médicas por habitante no período.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Consultas médicas registradas (SIA/SUS, 2022) !! População (Censo 2022) !! Consultas por habitante |- | '''Norte''' || 47.800.000 || 18.906.962 || 2,53 |- | '''Nordeste''' || 137.600.000 || 54.644.582 || 2,52 |- | '''Sudeste''' || 317.000.000 || 84.847.187 || 3,74 |- | '''Sul''' || 118.500.000 || 29.933.315 || 3,96 |- | '''Centro-Oeste''' || 55.300.000 || 16.298.734 || 3,39 |- | '''Brasil''' || 676.200.000 || 203.062.512 || 3,33 |} Fontes: Ministério da Saúde – SIA/SUS/DATASUS (2022); IBGE – *Censo Demográfico 2022*. Os dados mostram que: * As regiões '''Sul''' e '''Sudeste''' apresentam as maiores médias de consultas médicas por habitante, refletindo maior cobertura e disponibilidade de serviços de saúde. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' mantêm níveis mais baixos, o que pode indicar desigualdades de acesso ou menor oferta de serviços. * O valor médio nacional em 2022 foi de aproximadamente '''3,3 consultas médicas por habitante'''. === Interpretação === O indicador Consultas Médicas por Habitante expressa o nível médio de utilização dos serviços médicos por parte da população. Valores mais altos indicam maior número de consultas realizadas, o que pode refletir maior acesso aos serviços de saúde ou, em alguns casos, utilização excessiva de atendimentos. Valores baixos podem sugerir barreiras de acesso, insuficiência de oferta de profissionais ou sub-registro de consultas. A Organização Mundial da Saúde (OMS) e estudos internacionais indicam que uma média de 2 a 4 consultas médicas por habitante por ano é considerada adequada para países com sistemas universais de saúde. Entretanto, a interpretação do indicador deve considerar fatores como: * estrutura etária da população (idosos tendem a utilizar mais os serviços de saúde); * cobertura da atenção básica e disponibilidade de médicos; * perfil epidemiológico e prevalência de doenças crônicas; * participação do setor privado, que pode não estar completamente registrada nos sistemas públicos de informação. A análise conjunta com outros indicadores, como cobertura da Estratégia Saúde da Família e internações por condições sensíveis à atenção primária, permite uma compreensão mais precisa do acesso e da resolutividade da rede de serviços.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O indicador Consultas Médicas por Habitante é utilizado para avaliar o acesso e a utilização dos serviços de saúde pela população. Entre os principais usos estão: * Monitorar a disponibilidade e o uso dos serviços médicos ambulatoriais. * Avaliar o desempenho da rede assistencial e o alcance das políticas de atenção primária. * Estimar a necessidade de recursos humanos e de infraestrutura em saúde. * Identificar desigualdades regionais e populacionais no acesso aos serviços médicos. * Apoiar o planejamento e a avaliação das ações do Sistema Único de Saúde (SUS). * Comparar a utilização de serviços entre setores público e privado, quando as informações estiverem disponíveis. O indicador também contribui para estudos sobre eficiência dos sistemas de saúde, alocação de recursos e impacto de políticas de ampliação do acesso à atenção primária.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="MSb" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, o acompanhamento desse indicador exige consolidação de registros ambulatoriais, identificação adequada do estabelecimento e padronização dos procedimentos informados. A integração entre SIA/SUS, e-SUS APS, sistemas locais e ferramentas de regulação melhora a leitura do acesso, reduz duplicidades analíticas e permite monitorar a produção com maior granularidade.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação do indicador Consultas Médicas por Habitante está relacionada à cobertura das fontes de dados. O Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS) registra apenas as consultas realizadas na rede pública, não incluindo o volume de atendimentos ocorridos em serviços privados e planos de saúde, o que pode subestimar o número total de consultas. Outras limitações incluem: * Sub-registro ou inconsistências no preenchimento das Autorizações de Procedimentos Ambulatoriais (APAC) e Boletins de Produção Ambulatorial (BPA). * Diferenças nas formas de registro entre os sistemas SIA/SUS, e-SUS AB e SIAB, dificultando comparações entre anos e regiões. * Ausência de distinção entre consultas iniciais e de retorno, o que pode superestimar o volume real de atendimento individual. * Influência de fatores contextuais, como disponibilidade de médicos, perfil etário da população e prevalência de doenças crônicas, que impactam o número médio de consultas. Essas limitações devem ser consideradas ao interpretar o indicador e em comparações entre regiões e períodos.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados do Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS) são coletados e atualizados de forma contínua em todo o território nacional. O indicador pode ser calculado mensal, trimestral ou anualmente, de acordo com a necessidade de análise e a disponibilidade dos dados populacionais utilizados como denominador. Na prática, a periodicidade anual é a mais utilizada, pois permite comparações entre regiões e anos, além de reduzir oscilações sazonais na produção de atendimentos. Os dados são disponibilizados pelo Ministério da Saúde por meio do DATASUS, geralmente no ano subsequente ao de referência.<ref name="MSb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador Consultas Médicas por Habitante possui cobertura nacional, com informações disponíveis para todos os entes federativos que alimentam regularmente o Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS). As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Tipo de estabelecimento de saúde (atenção básica, especializada, hospitalar) Os dados do SIA/SUS abrangem todos os atendimentos realizados na rede pública de saúde, enquanto as informações sobre o setor privado ainda são limitadas. Essa cobertura permite análises comparativas entre regiões e o acompanhamento de desigualdades no acesso e na utilização dos serviços médicos.<ref name="MSb" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do indicador Consultas Médicas por Habitante pode ser feita segundo diferentes dimensões demográficas, sociais e institucionais, permitindo identificar desigualdades no acesso e na utilização dos serviços de saúde. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (crianças, adultos, idosos) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, zonas urbana e rural) * Tipo de estabelecimento (atenção básica, especializada, hospitalar) * Tipo de financiamento (SUS e não SUS, quando disponível) * Escolaridade e condição socioeconômica da população atendida * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem avaliar a equidade no acesso às consultas médicas, identificar grupos populacionais com menor utilização dos serviços e apoiar o planejamento de políticas voltadas à ampliação da cobertura e da resolutividade da atenção ambulatorial.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas == === Definição === A Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas corresponde à distribuição percentual das internações realizadas em estabelecimentos de saúde segundo os grupos de causas definidas pela Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão (CID-10). O indicador expressa o peso relativo de cada grupo de causas no total de hospitalizações ocorridas em determinado território e período. Permite identificar o perfil de morbidade hospitalar da população, evidenciando as principais causas de internação e subsidiando o planejamento das ações e políticas de saúde. Também é utilizado para avaliar o impacto de doenças agudas e crônicas sobre o sistema hospitalar e monitorar as mudanças no perfil epidemiológico ao longo do tempo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc">Ministério da Saúde. Sistema de Informações Hospitalares do SUS – SIH/SUS. [https://datasus.saude.gov.br/sistema-de-informacoes-hospitalares-sih-sus/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção de internações hospitalares atribuídas a um determinado grupo de causas em relação ao total de internações ocorridas no mesmo período e território. O valor é apresentado com uma ou duas casas decimais e deve ser calculado separadamente para cada grupo de causas segundo a Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão (CID-10). Esse formato permite comparações entre regiões e períodos, bem como a análise da participação relativa de diferentes causas de hospitalização.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo da Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas são obtidas a partir do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS), administrado pelo Ministério da Saúde. O SIH/SUS reúne dados das Autorizações de Internação Hospitalar (AIH), que registram informações sobre diagnóstico principal, procedimento realizado, duração da internação e desfecho do atendimento. Fontes complementares: * Sistema de Informações de Saúde Suplementar (ANS) – fornece dados sobre internações na rede privada de planos de saúde, quando disponíveis. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – utilizado para estimativas populacionais, quando se deseja calcular taxas de internação. * Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão (CID-10) – define os grupos e capítulos de causas utilizados na classificação das internações. Essas bases permitem identificar o perfil de morbidade hospitalar e apoiar o planejamento e a gestão dos serviços hospitalares no país.<ref name="MSc" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de internações hospitalares atribuídas a determinado grupo de causas (segundo a Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão) e o total de internações registradas no mesmo período e território, multiplicada por 100. A fórmula é: <math>PI = \frac{N_{gc}}{N_{total}} \times 100</math> onde: PI = proporção de internações hospitalares por grupo de causas (%) N₍gc₎ = número de internações hospitalares de um grupo específico de causas (segundo a CID-10) N₍total₎ = número total de internações hospitalares registradas no mesmo período e local O cálculo pode ser realizado para capítulos ou categorias específicas da CID-10, conforme o objetivo da análise (exemplo: doenças infecciosas, doenças do aparelho circulatório, causas externas). Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_gc/N_total)*100` Por exemplo, se um município registrou 2.000 internações por doenças do aparelho respiratório em um total de 10.000 internações no ano, a proporção será 20%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Grupo de causas (CID-10) !! Internações (SIH/SUS, 2022) !! Proporção (%) sobre o total |- | Doenças do aparelho respiratório (J00–J99) || 1.142.850 || 13,8 |- | Gravidez, parto e puerpério (O00–O99) || 1.092.260 || 13,2 |- | Doenças do aparelho circulatório (I00–I99) || 970.540 || 11,7 |- | Doenças do aparelho digestivo (K00–K93) || 858.430 || 10,3 |- | Doenças infecciosas e parasitárias (A00–B99) || 604.270 || 7,3 |- | Lesões, envenenamentos e causas externas (S00–T98 e V01–Y98) || 412.690 || 5,0 |- | Neoplasias (C00–D48) || 375.850 || 4,5 |- | Doenças endócrinas, nutricionais e metabólicas (E00–E90) || 285.300 || 3,4 |- | Doenças do aparelho geniturinário (N00–N99) || 278.120 || 3,3 |- | Doenças do sistema nervoso (G00–G99) || 230.850 || 2,8 |- | Outras causas (demais capítulos da CID-10) || 2.150.840 || 25,7 |- | '''Total''' || '''8.402.000''' || '''100,0''' |} Fontes: Ministério da Saúde – SIH/SUS/DATASUS (2022); IBGE – *Censo Demográfico 2022*. Os dados indicam que: * As principais causas de internação hospitalar no SUS em 2022 foram doenças do aparelho respiratório, condições relacionadas à gravidez e doenças do aparelho circulatório. * Internações por causas externas (violências e acidentes) representaram cerca de 5% do total. * O padrão reflete a transição epidemiológica, com predomínio crescente de doenças crônicas e degenerativas sobre as infecciosas. === Interpretação === A Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas permite identificar o perfil de morbidade hospitalar de uma população e avaliar o impacto relativo das diferentes doenças e agravos sobre o sistema hospitalar. Valores mais elevados para determinados grupos de causas indicam maior frequência de hospitalizações associadas a essas condições. Por exemplo, uma alta proporção de internações por doenças do aparelho respiratório pode refletir surtos sazonais, como influenza ou pneumonia, enquanto o predomínio de causas circulatórias pode indicar o peso crescente das doenças crônicas não transmissíveis (DCNT). O indicador também auxilia na identificação de transições epidemiológicas e na avaliação da efetividade da atenção básica: reduções nas internações por condições sensíveis à atenção primária (ICSAP) podem indicar melhoria no cuidado ambulatorial e prevenção de agravos. A análise deve considerar fatores como estrutura etária, cobertura assistencial, práticas de registro e variações sazonais, que podem influenciar o número e a distribuição das internações hospitalares.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O indicador é amplamente utilizado para analisar o perfil de morbidade hospitalar e subsidiar o planejamento de ações e políticas de saúde. Entre seus principais usos estão: * Identificar as principais causas de internação e seus padrões regionais e temporais. * Avaliar o impacto das doenças transmissíveis e crônicas sobre o sistema hospitalar. * Monitorar a transição epidemiológica e o peso relativo das causas de internação por faixa etária e sexo. * Apoiar o planejamento da rede hospitalar e a alocação de recursos financeiros e humanos. * Avaliar a efetividade da atenção primária por meio do acompanhamento das internações por condições sensíveis à atenção básica (ICSAP). * Subsidiar estudos sobre carga de doenças e perfil de utilização dos serviços hospitalares. O indicador também serve de base para análises de custo e de eficiência hospitalar, permitindo estimar o impacto econômico das principais causas de hospitalização no Sistema Único de Saúde (SUS).<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, esse indicador depende da qualidade da codificação diagnóstica, do processamento das AIH e da consistência entre bases hospitalares e administrativas. Sistemas analíticos e painéis por causa, faixa etária e território permitem monitorar ICSAP, sazonalidade e pressão sobre a rede hospitalar com maior rapidez e capacidade comparativa.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === As principais limitações do indicador estão relacionadas à cobertura e à qualidade das informações registradas no Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS). Como o sistema abrange apenas as internações financiadas pelo SUS, ele não inclui os atendimentos realizados em estabelecimentos exclusivamente privados ou de convênios, o que pode subestimar o número total de hospitalizações no país. Outras limitações incluem: * Possíveis erros de codificação da causa principal da internação na Declaração de Internação Hospitalar (AIH), que podem afetar a classificação por grupos de causas. * Diferenças nos critérios de registro e autorização de internações entre unidades federativas e tipos de estabelecimento. * Sub-registro de causas secundárias, com foco predominante no diagnóstico principal. * Dificuldade de comparações diretas entre anos, em função de revisões na tabela de procedimentos e na forma de registro no SIH/SUS. Além disso, o indicador reflete apenas hospitalizações concluídas, não contemplando internações em curso ou atendimentos de urgência sem internação formal.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS) são coletados de forma contínua e consolidados mensalmente, com atualização regular nas bases do DATASUS. O indicador pode ser calculado mensal, trimestral ou anualmente, conforme o objetivo da análise e a necessidade de acompanhamento das tendências. A periodicidade anual é a mais utilizada, pois permite comparações entre períodos e regiões, além de reduzir as variações sazonais decorrentes de surtos epidêmicos ou flutuações temporárias na demanda hospitalar. Os dados são disponibilizados publicamente pelo Ministério da Saúde por meio do portal DATASUS, geralmente no início do ano subsequente ao período de referência.<ref name="MSc" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional e é calculado a partir dos registros do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS), que abrange todos os estabelecimentos de saúde vinculados ao Sistema Único de Saúde. As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Tipo de estabelecimento (público, filantrópico ou conveniado) Embora o SIH/SUS concentre as internações financiadas pelo SUS, a cobertura é ampla e representativa da realidade hospitalar brasileira, especialmente nas regiões Norte e Nordeste, onde a dependência do sistema público é maior. Os dados permitem comparações territoriais e análises sobre o perfil de morbidade hospitalar em diferentes contextos populacionais e assistenciais.<ref name="MSc" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas pode ser analisada segundo diferentes variáveis demográficas, clínicas e territoriais, permitindo identificar padrões de morbidade e desigualdades regionais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (crianças, adultos, idosos) * Capítulo ou grupo de causas segundo a Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão (CID-10) * Local de residência e de ocorrência da internação (município, estado, região) * Tipo de estabelecimento (público, filantrópico, privado conveniado) * Regime de internação (urgência/emergência ou eletiva) * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem compreender a distribuição das internações por perfil epidemiológico e subsidiar o planejamento e a organização da rede hospitalar conforme as necessidades de saúde da população.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Leitos Hospitalares == === Definição === O indicador Leitos Hospitalares expressa a disponibilidade de leitos destinados à internação em estabelecimentos de saúde de determinado território e período. Corresponde ao número de leitos hospitalares existentes por mil habitantes, considerando tanto os leitos do Sistema Único de Saúde (SUS) quanto os da rede privada, quando disponíveis. O indicador mede a capacidade instalada do sistema hospitalar e é utilizado para avaliar a adequação da oferta de serviços de internação em relação às necessidades da população. A análise desse indicador auxilia na identificação de desigualdades regionais na distribuição de recursos hospitalares e no planejamento da rede de atenção à saúde.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd">Ministério da Saúde. Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde – CNES. [https://cnes.datasus.gov.br/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Número de leitos hospitalares por mil (‰) habitantes. O indicador é expresso em valores decimais, representando a quantidade média de leitos disponíveis para cada mil pessoas residentes em determinado território e período. A utilização da base por mil habitantes facilita comparações entre localidades e períodos, permitindo avaliar a adequação da oferta de leitos às demandas populacionais.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> === Fontes de dados === As informações sobre leitos hospitalares são obtidas a partir do Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), do Ministério da Saúde. O CNES reúne dados administrativos sobre todos os estabelecimentos de saúde do país, públicos e privados, incluindo número de leitos, especialidades, equipamentos, serviços e recursos humanos. Fontes complementares: * Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS) – utilizado para análises de ocupação e utilização dos leitos. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais usadas como denominador no cálculo do indicador. * DATASUS – plataforma pública de acesso aos dados do CNES e SIH/SUS. Essas bases permitem o monitoramento da capacidade hospitalar instalada e a avaliação da distribuição de leitos por especialidade, tipo de gestão e vínculo ao SUS.<ref name="MSd" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número total de leitos hospitalares disponíveis e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 1.000. A fórmula é: <math>LH = \frac{N_{leitos}}{P} \times 1000</math> onde: LH = leitos hospitalares por mil habitantes N₍leitos₎ = número total de leitos hospitalares disponíveis (segundo o CNES) P = população residente no mesmo período e território O indicador pode ser calculado para o total de leitos ou por tipo de leito (gerais, especializados, obstétricos, pediátricos, UTI, psiquiátricos, entre outros). Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_leitos/P)*1000` Exemplo: se um município possui 1.200 leitos hospitalares e uma população de 400.000 habitantes, o resultado será 3,0 leitos por mil habitantes.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Leitos hospitalares (CNES, dez/2022) !! População (Censo 2022) !! Leitos por 1.000 habitantes |- | '''Norte''' || 32.480 || 18.906.962 || 1,72 |- | '''Nordeste''' || 98.215 || 54.644.582 || 1,80 |- | '''Sudeste''' || 201.320 || 84.847.187 || 2,37 |- | '''Sul''' || 72.890 || 29.933.315 || 2,44 |- | '''Centro-Oeste''' || 35.430 || 16.298.734 || 2,17 |- | '''Brasil''' || 440.335 || 203.062.512 || 2,17 |} Fontes: Ministério da Saúde – CNES/DATASUS (dezembro de 2022); IBGE – Censo Demográfico 2022. Os dados indicam que: * O Brasil possuía aproximadamente '''2,17 leitos hospitalares por mil habitantes''' em 2022. * As maiores taxas estão nas regiões '''Sul''' e '''Sudeste''', refletindo maior concentração de recursos hospitalares. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' apresentam menor disponibilidade de leitos, indicando desigualdade de acesso e distribuição da infraestrutura hospitalar. === Interpretação === O indicador Leitos Hospitalares mede a disponibilidade física de leitos para internação e reflete a capacidade instalada do sistema de saúde para atender às demandas de hospitalização. Valores mais altos indicam maior oferta de leitos por habitante, o que pode representar melhor capacidade de resposta a agravos que requerem internação. Por outro lado, valores excessivamente elevados podem indicar ineficiência na alocação de recursos, especialmente quando há baixa taxa de ocupação. De acordo com parâmetros internacionais, médias entre 2 e 5 leitos por mil habitantes são consideradas adequadas, dependendo do perfil epidemiológico e da organização dos serviços de saúde. No Brasil, há grandes variações regionais: regiões mais desenvolvidas tendem a apresentar maior densidade de leitos, enquanto áreas menos favorecidas podem ter oferta insuficiente. A análise deve considerar o tipo de leito (geral, especializado, UTI), o financiamento (SUS e não SUS) e a taxa de utilização, para avaliar se a disponibilidade é adequada às necessidades reais da população. Também é importante associar o indicador a outros, como tempo médio de permanência e taxa de ocupação, para compreender a eficiência do sistema hospitalar.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O indicador Leitos Hospitalares é utilizado para avaliar a capacidade de oferta de internações e subsidiar o planejamento e a gestão da rede hospitalar. Entre os principais usos estão: * Monitorar a disponibilidade de leitos hospitalares por tipo e região. * Planejar a expansão, redistribuição ou redução de leitos conforme as necessidades locais de saúde. * Avaliar desigualdades regionais na oferta de internações e na infraestrutura hospitalar. * Apoiar estudos sobre eficiência do sistema hospitalar, considerando taxas de ocupação e tempo médio de permanência. * Subsidiar políticas públicas de regionalização e hierarquização da atenção à saúde. * Estimar a capacidade de resposta do sistema a situações de emergência, surtos epidêmicos ou desastres. Em análises de situação de saúde (ASIS), o indicador contribui para compreender a estrutura e o desempenho da atenção hospitalar e sua integração com outros níveis de atenção.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === A gestão informatizada de leitos depende da atualização contínua do CNES, da integração com centrais de regulação e da visualização operacional da ocupação instalada e disponível. Em informática em saúde, esse indicador é central para apoiar regulação assistencial, planejamento de contingência e resposta a emergências sanitárias.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === As principais limitações do indicador estão relacionadas à cobertura e à qualidade das informações registradas no Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES). O número de leitos informado depende do registro e da atualização pelos gestores locais, podendo ocorrer discrepâncias entre a disponibilidade real e os dados declarados. Outras limitações incluem: * Diferenças na classificação dos tipos de leito (geral, UTI, obstétrico, pediátrico etc.), o que dificulta comparações entre regiões. * Possível sub-registro ou superestimação de leitos inativos ou temporariamente desativados. * Falta de integração entre dados do CNES e indicadores de utilização, como taxa de ocupação e tempo médio de permanência. * Ausência de informações sobre a qualidade do atendimento e a adequação do número de leitos às necessidades epidemiológicas da população. * Exclusão parcial dos leitos da rede privada não contratada pelo SUS, o que reduz a abrangência do indicador. Essas limitações devem ser consideradas na interpretação dos resultados e nas comparações regionais e temporais.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados sobre leitos hospitalares são coletados e atualizados mensalmente no Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), a partir das informações enviadas pelos gestores municipais, estaduais e federais. O indicador pode ser calculado em diferentes periodicidades, conforme o objetivo da análise: * Mensal – para acompanhamento da disponibilidade de leitos em situações emergenciais ou de monitoramento da rede hospitalar. * Anual – para análises comparativas e planejamento de longo prazo, sendo a periodicidade mais utilizada em estudos e relatórios de saúde. Os dados consolidados são disponibilizados publicamente pelo Ministério da Saúde por meio do DATASUS, permitindo o acompanhamento histórico e regionalizado da capacidade instalada do sistema hospitalar.<ref name="MSd" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador Leitos Hospitalares possui cobertura nacional e é calculado a partir dos registros do Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), que abrange todos os estabelecimentos de saúde públicos e privados do país. As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Tipo de estabelecimento (público, filantrópico, privado) A amplitude territorial dos dados permite a análise comparativa da disponibilidade de leitos entre regiões e municípios, identificando desigualdades na distribuição da capacidade hospitalar e subsidiando o planejamento regional da rede assistencial.<ref name="MSd" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do indicador Leitos Hospitalares pode ser realizada segundo variáveis demográficas, assistenciais e administrativas, permitindo identificar desigualdades regionais e estruturais na oferta de internações. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Tipo de leito (geral, cirúrgico, obstétrico, pediátrico, UTI, psiquiátrico, outros) * Vínculo institucional (SUS, privado, filantrópico) * Tipo de estabelecimento (hospital geral, especializado, maternidade, hospital-dia) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, áreas urbanas e rurais) * Gestão administrativa (municipal, estadual, federal) * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem identificar carências estruturais e apoiar o planejamento da rede hospitalar, priorizando regiões ou especialidades com déficit de leitos.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Cobertura de Planos Privados de Saúde == === Definição === A Cobertura de Planos Privados de Saúde expressa a proporção da população residente que possui vínculo ativo a algum plano ou seguro de assistência médica, hospitalar ou odontológica. O indicador mede o grau de participação do sistema de saúde suplementar na cobertura populacional de um território, em determinado período. Reflete a inserção da população no setor privado de saúde e permite avaliar a relação entre o sistema público (SUS) e o setor suplementar, bem como as desigualdades de acesso aos serviços de saúde entre grupos sociais e regiões.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref">Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS. Sala de Situação. [https://www.gov.br/ans/pt-br/assuntos/analise-de-situacao/sala-de-situacao Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção de pessoas cobertas por planos ou seguros privados de assistência à saúde em relação à população total residente em determinado território e período. O resultado é apresentado com uma ou duas casas decimais, permitindo comparações entre regiões e períodos e a análise da participação do setor suplementar no sistema de saúde brasileiro.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo da Cobertura de Planos Privados de Saúde são obtidas a partir dos registros administrativos da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS), que regula e supervisiona o setor de planos e seguros de saúde no Brasil. Os dados são provenientes do Sistema de Informações de Beneficiários (SIB/ANS), que reúne o número de vínculos ativos por tipo de plano, operadora e local de residência do beneficiário. Fontes complementares: * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais usadas como denominador. * Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) – disponibiliza informações sobre posse de plano de saúde, tipo de cobertura e perfil socioeconômico dos beneficiários. * DATASUS – utilizado para comparação entre cobertura pública (SUS) e privada. Essas fontes permitem analisar a participação da saúde suplementar na cobertura populacional, as desigualdades de acesso e a relação entre o sistema público e o privado.<ref name="Refa">Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS. Sistema de Informações de Beneficiários (SIB/ANS). [https://www.gov.br/ans/pt-br/assuntos/gestao-da-informacao-e-qualidade/sistema-de-informacoes-de-beneficiarios-sib Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de pessoas com vínculo ativo a planos ou seguros privados de assistência à saúde e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 100. A fórmula é: <math>CP = \frac{N_{benef}}{P} \times 100</math> onde: CP = cobertura de planos privados de saúde (%) N₍benef₎ = número de beneficiários de planos privados de saúde (segundo o SIB/ANS) P = população residente no mesmo período e território (segundo o IBGE) O resultado expressa o percentual da população coberta por planos privados de saúde. O cálculo pode ser realizado para o total de planos médicos-hospitalares ou desagregado por tipo de plano (médico, odontológico, individual, coletivo etc.). Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_benef/P)*100` Exemplo: se um estado possui 3.000.000 de beneficiários de planos e uma população total de 15.000.000 de habitantes, a cobertura será 20%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Refa" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! População (Censo 2022) !! Beneficiários de planos de saúde (ANS, dez/2022) !! Cobertura (%) |- | '''Norte''' || 18.906.962 || 1.822.000 || 9,6 |- | '''Nordeste''' || 54.644.582 || 6.042.000 || 11,1 |- | '''Sudeste''' || 84.847.187 || 34.223.000 || 40,3 |- | '''Sul''' || 29.933.315 || 8.722.000 || 29,1 |- | '''Centro-Oeste''' || 16.298.734 || 2.922.000 || 17,9 |- | '''Brasil''' || 203.062.512 || 53.731.000 || 26,5 |} Fontes: Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS/SIB (dezembro de 2022); IBGE – *Censo Demográfico 2022*. Os dados mostram que: * A região '''Sudeste''' concentra cerca de dois terços dos beneficiários, com cobertura superior a 40%. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' apresentam as menores coberturas (inferiores a 12%). * A cobertura média nacional foi de aproximadamente '''26,5% da população''' em 2022. === Interpretação === O indicador Cobertura de Planos Privados de Saúde reflete o grau de inserção da população no sistema de saúde suplementar e permite avaliar a dependência ou autonomia em relação ao Sistema Único de Saúde (SUS). Valores elevados indicam maior participação do setor privado na cobertura populacional, geralmente associada a contextos de maior renda e urbanização. Valores baixos podem indicar maior dependência da rede pública e menor acesso a planos privados, o que costuma ocorrer em regiões com piores condições socioeconômicas. A distribuição da cobertura é heterogênea no Brasil: concentra-se nas regiões Sudeste e Sul, especialmente em áreas metropolitanas, enquanto Norte e Nordeste apresentam menor proporção de beneficiários. Essa desigualdade reflete as disparidades regionais de renda, emprego formal e oferta de planos de saúde. A análise do indicador deve considerar fatores como tipo de vínculo (individual ou coletivo), cobertura assistencial (médico-hospitalar ou odontológica) e perfil dos beneficiários, pois esses aspectos influenciam a extensão e a qualidade da assistência prestada.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O indicador Cobertura de Planos Privados de Saúde é utilizado para analisar a participação do setor suplementar na atenção à saúde e sua interação com o Sistema Único de Saúde (SUS). Entre os principais usos estão: * Avaliar o grau de dependência da população em relação ao SUS. * Identificar desigualdades regionais e socioeconômicas no acesso a planos privados. * Monitorar a expansão ou retração do mercado de saúde suplementar. * Apoiar o planejamento de políticas públicas voltadas à regulação da saúde suplementar. * Estimar a demanda potencial por serviços públicos de saúde. * Subsidiar estudos sobre financiamento e segmentação do sistema de saúde brasileiro. Em análises de situação de saúde (ASIS), o indicador é utilizado para compreender a relação entre renda, mercado de trabalho formal e cobertura por planos privados, auxiliando na interpretação do modelo misto de financiamento da saúde no Brasil.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na perspectiva da informática em saúde, esse indicador ganha valor quando combinado com bases territoriais, socioeconômicas e de utilização de serviços. A integração analítica entre registros da ANS, indicadores do SUS e painéis georreferenciados ajuda a compreender segmentação assistencial, vazios de cobertura e pressão potencial sobre a rede pública.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === As principais limitações do indicador estão relacionadas à abrangência e à qualidade dos registros administrativos da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS). O número de beneficiários pode incluir duplicidades, pois uma mesma pessoa pode ter mais de um plano ativo. Também há possibilidade de defasagem temporal entre o cancelamento do plano e sua exclusão do sistema. Outras limitações incluem: * Subestimação da cobertura em áreas rurais e regiões com baixa oferta de planos privados. * Dificuldade de estimar o número real de usuários de planos apenas odontológicos, que não oferecem cobertura médico-hospitalar. * Ausência de informações sobre o nível de utilização dos serviços de saúde pelos beneficiários. * Diferenças nos critérios de registro entre planos individuais, coletivos empresariais e por adesão. * Falta de integração direta entre as bases da ANS e os registros de utilização do SUS, dificultando análises complementares. Esses fatores devem ser considerados ao interpretar o indicador, especialmente em análises comparativas entre regiões e ao longo do tempo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Refa" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === As informações sobre a Cobertura de Planos Privados de Saúde são atualizadas mensalmente pela Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS), por meio do Sistema de Informações de Beneficiários (SIB/ANS). Os dados consolidados são divulgados trimestral e anualmente, permitindo análises contínuas e comparações temporais. A periodicidade mensal possibilita o acompanhamento dinâmico da evolução do número de beneficiários, enquanto os relatórios anuais oferecem séries históricas padronizadas e mais estáveis para análises de tendência e planejamento de políticas públicas.<ref name="Ref" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional, com informações disponíveis para todos os estados e municípios brasileiros a partir dos registros da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS). As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos Os dados são vinculados ao local de residência dos beneficiários e permitem comparações regionais e temporais da cobertura populacional. A abrangência nacional do sistema possibilita identificar desigualdades na penetração dos planos privados, revelando maior concentração nas regiões Sudeste e Sul, especialmente em áreas urbanas e de maior renda.<ref name="Refa" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A Cobertura de Planos Privados de Saúde pode ser analisada segundo diferentes dimensões demográficas, socioeconômicas e territoriais, permitindo identificar desigualdades de acesso e perfil dos beneficiários. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (crianças, adultos, idosos) * Tipo de plano (médico-hospitalar, exclusivamente odontológico, misto) * Modalidade de contratação (individual, coletivo empresarial, coletivo por adesão) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, zonas urbana e rural) * Renda domiciliar e escolaridade (segundo a PNS ou IBGE) * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem compreender o perfil da população coberta por planos privados e orientar políticas de regulação, financiamento e equidade no acesso à atenção à saúde.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Gastos em Saúde == === Definição === O indicador Percentual da Despesa Total em Saúde Destinada a Cada Nível de Atenção expressa a distribuição dos recursos financeiros aplicados em saúde segundo os níveis de atenção do sistema: Atenção Primária à Saúde (APS) e Média e Alta Complexidade (MAC). Corresponde à proporção do gasto público total em saúde que é alocada para cada nível assistencial, em determinado território e período. O indicador permite avaliar o equilíbrio do financiamento entre os componentes da rede de atenção, contribuindo para a análise da priorização da Atenção Primária e da sustentabilidade do sistema de saúde. A comparação entre APS e MAC auxilia na identificação de tendências de investimento e na verificação da coerência entre a alocação de recursos e as diretrizes de regionalização e integralidade do SUS.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSe">Ministério da Saúde. Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde – SIOPS. [https://siops.saude.gov.br/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção da despesa total em saúde destinada a cada nível de atenção no sistema: * Atenção Primária à Saúde (APS) * Média e Alta Complexidade (MAC) O valor é calculado em relação à despesa total em ações e serviços públicos de saúde (ASPS) realizada pelo ente federativo no período de referência. A soma dos percentuais de APS e MAC deve se aproximar de 100%, podendo incluir pequenas variações devido a outras categorias orçamentárias (como vigilância em saúde ou gestão do SUS).<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSe" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo do indicador são obtidas a partir do Fundo Nacional de Saúde (FNS), do Ministério da Saúde, que consolida os repasses e pagamentos realizados em ações e serviços públicos de saúde segundo os blocos de financiamento. Os dados permitem identificar com precisão os valores destinados à Atenção Primária à Saúde (APS) e à Média e Alta Complexidade (MAC), conforme a execução orçamentária e financeira federal. Fontes complementares: * Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde (SIOPS) – utilizado para análises de consolidação orçamentária nas três esferas de governo. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais e dados macroeconômicos para contextualização dos gastos. * Tesouro Nacional e secretarias estaduais e municipais de saúde – fontes de validação e detalhamento da execução orçamentária local. O uso do FNS é recomendado por refletir de forma mais fidedigna a aplicação dos recursos nos blocos APS e MAC, especialmente no monitoramento de transferências fundo a fundo e execução direta do Ministério da Saúde.<ref name="MSf">Ministério da Saúde. Fundo Nacional de Saúde – FNS. [https://portalfns.saude.gov.br/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado a partir da razão entre o montante de recursos financeiros aplicados em cada nível de atenção (APS e MAC) e o total das despesas em ações e serviços públicos de saúde (ASPS), multiplicada por 100. A fórmula é: <math>P_{nivel} = \frac{D_{nivel}}{D_{total}} \times 100</math> onde: P₍nível₎ = percentual da despesa total destinada a cada nível de atenção (APS ou MAC) D₍nível₎ = despesa executada no respectivo nível de atenção (segundo o FNS) D₍total₎ = total de despesas em ações e serviços públicos de saúde As despesas de cada nível são obtidas nos registros de execução orçamentária do Fundo Nacional de Saúde (FNS), que classifica os pagamentos e transferências segundo os blocos de financiamento: * Atenção Primária à Saúde (APS) * Média e Alta Complexidade (MAC) O cálculo pode ser feito para a União, estados, municípios ou para o conjunto do país, conforme a disponibilidade de dados. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com as fórmulas: Para APS: `=(Despesa_APS/Despesa_Total)*100` Para MAC: `=(Despesa_MAC/Despesa_Total)*100` Exemplo: se um estado aplicou R$ 600 milhões em APS e R$ 1,400 bilhão em MAC, sobre um total de R$ 2 bilhões em ASPS, os percentuais serão 30% para APS e 70% para MAC.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Despesa total em saúde (R$ milhões) !! Atenção Primária (APS) !! Média/Alta Complexidade (MAC) !! % APS !! % MAC !! Razão MAC/APS |- | '''Norte''' || 38.620 || 13.260 || 21.570 || 34,3 || 55,9 || 1,63 |- | '''Nordeste''' || 107.430 || 39.820 || 57.480 || 37,1 || 53,5 || 1,44 |- | '''Sudeste''' || 183.750 || 55.620 || 114.830 || 30,3 || 62,5 || 2,06 |- | '''Sul''' || 68.940 || 21.760 || 40.910 || 31,6 || 59,4 || 1,88 |- | '''Centro-Oeste''' || 32.860 || 10.940 || 18.440 || 33,3 || 56,1 || 1,68 |- | '''Brasil''' || 431.600 || 141.400 || 253.200 || 32,8 || 58,7 || 1,79 |} Fontes: Ministério da Saúde – SIOPS / FNS / DATASUS (2022); IBGE – *Censo Demográfico 2022*. Os dados mostram que: * Em 2022, aproximadamente '''59% das despesas em saúde''' foram destinadas à Média e Alta Complexidade, enquanto '''33%''' corresponderam à Atenção Primária. * A relação MAC/APS foi de '''1,79''', ou seja, para cada R$ 1,00 investido na APS, investiram-se R$ 1,79 na MAC. * As regiões '''Sudeste''' e '''Sul''' apresentam maior concentração de recursos na atenção especializada, enquanto '''Nordeste''' e '''Norte''' dedicam proporção relativamente maior à atenção básica. === Interpretação === O indicador expressa o equilíbrio entre os níveis de atenção à saúde no financiamento do sistema público. Valores mais elevados de gasto na Atenção Primária à Saúde (APS) indicam maior priorização das ações de promoção, prevenção e cuidado longitudinal, características de sistemas mais resolutivos e com menor custo médio por atendimento. Já uma proporção muito alta de gastos na Média e Alta Complexidade (MAC) pode refletir um modelo assistencial centrado em procedimentos especializados e hospitalares, frequentemente mais onerosos e reativos. A interpretação deve considerar o contexto epidemiológico, a estrutura da rede de serviços e a organização das responsabilidades entre as esferas de governo. Em países e regiões com sistemas de saúde consolidados, observa-se tendência de maior equilíbrio entre APS e MAC, com proporção de 30% a 40% dos gastos totais concentrados na atenção primária. A análise comparada entre municípios e estados permite identificar desequilíbrios no financiamento e orientar políticas de regionalização, integração de redes e fortalecimento da atenção básica.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Bsica2017">Ministério da Saúde. Política Nacional de Atenção Básica – PNAB. Brasília: Ministério da Saúde; 2017. [https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/politica_nacional_atencao_basica_2017.pdf Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Usos principais === O indicador é utilizado para avaliar a estrutura e a prioridade do financiamento público em saúde entre os diferentes níveis de atenção. Entre seus principais usos estão: * Monitorar a alocação de recursos financeiros entre a Atenção Primária (APS) e a Média e Alta Complexidade (MAC). * Avaliar a coerência entre o padrão de gasto e as diretrizes do SUS, especialmente a valorização da atenção básica como eixo organizador das redes de cuidado. * Identificar desequilíbrios na distribuição de recursos e apoiar processos de regionalização e planejamento integrado da rede de serviços. * Analisar tendências de investimento e sustentabilidade do sistema, considerando a eficiência e o custo-efetividade de cada nível de atenção. * Subsidiar estudos de avaliação de políticas públicas e de desempenho financeiro do setor saúde. * Apoiar a tomada de decisão no âmbito do financiamento tripartite (União, estados e municípios). Em análises de situação de saúde (ASIS), o indicador contribui para compreender como o padrão de gasto influencia a resolutividade do sistema e a capacidade de resposta às necessidades da população.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Bsica2017" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, o monitoramento do gasto exige rastreabilidade das transações, padronização contábil e integração entre sistemas orçamentários, financeiros e assistenciais. Ferramentas de business intelligence, painéis de execução e bases históricas estruturadas ampliam a transparência e apoiam decisões sobre eficiência, prioridade e sustentabilidade do financiamento.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === As principais limitações do indicador estão relacionadas à classificação e ao registro das despesas nos sistemas orçamentários e financeiros. Embora o Fundo Nacional de Saúde (FNS) permita identificar os blocos de financiamento, parte das despesas pode não estar claramente vinculada a um nível específico de atenção, dificultando a separação entre Atenção Primária (APS) e Média e Alta Complexidade (MAC). Outras limitações incluem: * Diferenças entre empenho, liquidação e pagamento, que podem gerar defasagens temporais nos valores registrados. * Dificuldade de comparações diretas entre entes federativos, devido a variações na estrutura orçamentária e nas fontes de financiamento. * Possibilidade de reclassificação contábil de despesas, especialmente em anos de transição de normas ou de reorganização dos blocos de financiamento. * Exclusão de informações sobre gastos do setor privado e de outras fontes não orçamentárias (como parcerias e convênios). * Falta de uniformidade na identificação de gastos mistos, que envolvem simultaneamente APS e MAC (como centrais de regulação e transporte sanitário). Essas limitações exigem cautela na interpretação dos resultados e reforçam a necessidade de análises complementares, associando o indicador a outros de desempenho e estrutura da rede de atenção.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Bsica2017" /> === Periodicidade === Os dados sobre despesas em saúde executadas pelo Fundo Nacional de Saúde (FNS) são atualizados mensalmente, com consolidação anual dos valores executados por bloco de financiamento. O indicador pode ser calculado mensal, trimestral ou anualmente, de acordo com o objetivo da análise e a necessidade de acompanhamento das tendências de gasto. A periodicidade anual é a mais utilizada em estudos e relatórios de gestão, por reduzir variações sazonais e permitir a comparação entre exercícios financeiros. As informações consolidadas ficam disponíveis no Portal do FNS e podem ser extraídas por unidade federativa, município ou programa de financiamento. As atualizações mensais do FNS também permitem o monitoramento contínuo da execução orçamentária, útil para o acompanhamento da regularidade dos repasses fundo a fundo.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional e é calculado a partir dos registros do Fundo Nacional de Saúde (FNS), que consolida as informações financeiras da União e as transferências automáticas para estados, Distrito Federal e municípios. As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões de Saúde e Municípios A base de dados do FNS permite acompanhar a execução orçamentária e financeira por ente federativo e por bloco de financiamento, possibilitando análises comparativas entre localidades e períodos. A abrangência é integral para os recursos federais e, quando integrados aos sistemas estaduais e municipais, fornece visão ampla da estrutura de financiamento do SUS em todo o território nacional.<ref name="MSf" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do indicador pode ser realizada considerando diferentes dimensões demográficas, administrativas e de financiamento, permitindo identificar desigualdades regionais e tendências de priorização no gasto em saúde. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Nível de atenção (Atenção Primária à Saúde – APS, Média e Alta Complexidade – MAC) * Esfera administrativa (União, estado, município) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, regiões de saúde) * Tipo de gestão (municipal, estadual ou federal direta) * Modalidade de repasse (fundo a fundo, execução direta, convênios) * Ano de exercício financeiro (para análise temporal) Essas categorias permitem avaliar o equilíbrio do financiamento entre APS e MAC, identificar desigualdades territoriais na alocação de recursos e apoiar o planejamento integrado das redes de atenção à saúde.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Bsica2017" /> == Abastecimento por Água Potável == === Definição === O indicador Abastecimento por Água Potável expressa a proporção da população residente em domicílios com acesso a rede geral de distribuição de água ou outra forma considerada segura de abastecimento. Corresponde ao percentual de pessoas que utilizam fontes de água potável reconhecidas como seguras para consumo humano, conforme critérios de qualidade e regularidade estabelecidos pela legislação nacional. O indicador mede uma das dimensões básicas das condições de saneamento e saúde ambiental, sendo diretamente associado à prevenção de doenças de veiculação hídrica e à promoção da saúde coletiva. É utilizado para avaliar o alcance do direito humano à água potável e para monitorar os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), especialmente o ODS 6 – Água Potável e Saneamento.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc">Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua). [https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao.html Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="Refb">Ministério das Cidades. Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento – SNIS. [https://www.gov.br/mdr/pt-br/assuntos/saneamento/snis Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção da população residente em domicílios abastecidos por rede geral de distribuição de água ou por fonte considerada segura (como poço ou nascente protegida). O valor é apresentado com uma ou duas casas decimais e permite comparações entre regiões, áreas urbanas e rurais e diferentes períodos de tempo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo do indicador são obtidas principalmente a partir das pesquisas domiciliares realizadas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), especialmente a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) e o Censo Demográfico. Essas fontes coletam dados sobre o tipo de abastecimento de água utilizado nos domicílios particulares permanentes. Fontes complementares: * Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS), do Ministério das Cidades, que reúne informações fornecidas pelos prestadores de serviços de abastecimento de água. * Fundação Nacional de Saúde (FUNASA), que atua na vigilância e promoção da qualidade da água para consumo humano em áreas rurais e comunidades tradicionais. * Sistema de Informação de Vigilância da Qualidade da Água para Consumo Humano (SISAGUA), do Ministério da Saúde, para monitoramento de parâmetros de potabilidade. Essas bases permitem análises territoriais e temporais sobre o acesso à água potável e fornecem subsídios para políticas de saneamento e saúde ambiental.<ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de pessoas residentes em domicílios com acesso à rede geral de abastecimento de água ou a outras formas seguras de fornecimento e o total da população residente, multiplicada por 100. A fórmula é: <math>AP = \frac{P_{agua}}{P_{total}} \times 100</math> onde: AP = percentual da população abastecida por água potável P₍água₎ = população residente em domicílios com abastecimento de água considerado seguro P₍total₎ = população total residente São considerados abastecimentos seguros: * Rede geral de distribuição de água; * Poço profundo ou artesiano com proteção adequada; * Nascente protegida ou sistema comunitário controlado. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(Pop_agua/Pop_total)*100` Exemplo: se um município possui 180.000 habitantes e 162.000 residem em domicílios com abastecimento de água potável, o indicador será 90%.<ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Domicílios com água potável (milhares) !! Domicílios totais (milhares) !! Cobertura (%) |- | '''Norte''' || 2.780 || 5.480 || 50,7 |- | '''Nordeste''' || 12.350 || 19.880 || 62,1 |- | '''Sudeste''' || 27.420 || 28.960 || 94,7 |- | '''Sul''' || 8.450 || 9.280 || 91,1 |- | '''Centro-Oeste''' || 4.930 || 5.500 || 89,6 |- | '''Brasil''' || 55.930 || 69.100 || 81,0 |} Fontes: IBGE – Censo Demográfico 2022; Ministério das Cidades – Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS), 2022. === Exemplo visual === [https://www.gov.br/mdr/pt-br/assuntos/saneamento/snis Consulte os painéis e publicações do SNIS.] === Interpretação === O indicador reflete o nível de acesso da população a fontes seguras de água potável e constitui uma medida das condições de saneamento básico e de qualidade de vida. Valores elevados indicam ampla cobertura de abastecimento por rede pública ou por sistemas protegidos, o que se associa à redução de doenças de veiculação hídrica e à melhoria da saúde ambiental. Valores baixos revelam deficiência na infraestrutura de saneamento, maior vulnerabilidade social e risco aumentado de ocorrência de agravos como diarreias infecciosas, hepatites e parasitoses. A análise do indicador deve considerar as diferenças entre áreas urbanas e rurais, já que estas últimas tendem a apresentar menores taxas de cobertura. Também é importante observar a regularidade e a qualidade da água distribuída, pois o simples acesso à rede não garante potabilidade ou continuidade do serviço. O indicador está relacionado diretamente ao cumprimento do Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS) 6, que estabelece a meta de assegurar o acesso universal e equitativo à água potável até 2030.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc">FUNASA. Vigilância da Qualidade da Água para Consumo Humano. [https://www.gov.br/funasa/pt-br/assuntos/saude-ambiental/vigiagua Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Usos principais === O indicador Abastecimento por Água Potável é utilizado para avaliar as condições de saneamento básico e o acesso da população a serviços essenciais de infraestrutura. Entre seus principais usos estão: * Monitorar a universalização do acesso à água potável, conforme as metas do Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS 6). * Avaliar desigualdades regionais e urbanas-rurais na cobertura dos serviços de abastecimento. * Subsidiar o planejamento e o investimento em infraestrutura de saneamento, especialmente em áreas vulneráveis. * Apoiar políticas intersetoriais voltadas à promoção da saúde e à prevenção de doenças relacionadas à água contaminada. * Orientar ações de vigilância sanitária e ambiental sobre a qualidade e a regularidade do abastecimento. * Servir como indicador complementar em estudos de desenvolvimento humano, habitação e saúde ambiental. O uso combinado deste indicador com os de esgotamento sanitário, coleta de resíduos sólidos e drenagem urbana permite uma avaliação mais abrangente das condições de saneamento e sua influência na saúde da população.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc" /> === Interface com a Informática em Saúde === A interface com a informática em saúde aparece na integração entre bases de saneamento, vigilância ambiental e sistemas de informação geográfica. A combinação entre SNIS, SISAGUA, dados censitários e painéis territoriais permite identificar áreas de risco, priorizar inspeções e apoiar ações intersetoriais baseadas em evidências.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === As principais limitações do indicador decorrem das diferenças conceituais e metodológicas entre as fontes de dados e da ausência de informações diretas sobre a qualidade da água distribuída. A presença de rede geral de abastecimento não garante que a água seja potável, contínua ou isenta de contaminação. Outras limitações incluem: * Possíveis inconsistências no autorrelato das pesquisas domiciliares, que podem superestimar o acesso em áreas com fornecimento irregular. * Falta de padronização entre os critérios de “fonte segura” adotados por diferentes pesquisas e organismos internacionais. * Subestimação do acesso em pequenas comunidades e áreas rurais que utilizam sistemas alternativos de abastecimento, muitas vezes não registrados. * Ausência de informações sobre perdas de água, intermitência e eficiência operacional dos sistemas. * Defasagem temporal entre os levantamentos censitários e amostrais, dificultando o monitoramento anual em alguns municípios. Essas limitações reforçam a necessidade de interpretação conjunta com outros indicadores de saneamento, como esgotamento sanitário e vigilância da qualidade da água, além da utilização de dados do SISAGUA e do SNIS para validação.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc" /> === Periodicidade === A periodicidade do indicador varia conforme a fonte de dados utilizada. * A Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua), do IBGE, disponibiliza informações anuais sobre abastecimento de água no Brasil, permitindo o acompanhamento regular das tendências de acesso. * O Censo Demográfico, também do IBGE, fornece dados detalhados a cada dez anos, com cobertura para todos os municípios e áreas censitárias. * O Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS), do Ministério das Cidades, divulga anualmente os dados fornecidos pelos prestadores de serviços de abastecimento de água. A utilização combinada dessas fontes possibilita análises de curto e longo prazo, conciliando a precisão espacial do Censo com a atualização periódica da PNAD e do SNIS.<ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional e está disponível para todas as Unidades da Federação, regiões e municípios brasileiros, com base nas informações do IBGE e do Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS). As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Situação do domicílio (urbano ou rural) Os dados do Censo Demográfico permitem detalhamento espacial em nível de setor censitário, enquanto o SNIS fornece informações agregadas por município. Essa ampla cobertura viabiliza análises territoriais sobre desigualdades no acesso à água potável, identificando regiões com déficit de infraestrutura e vulnerabilidade sanitária. A FUNASA também disponibiliza dados complementares para áreas rurais e comunidades tradicionais, que nem sempre são contempladas pelos sistemas municipais de abastecimento.<ref name="IBGEd">Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. Censo Demográfico. [https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao.html Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do indicador pode ser feita segundo variáveis demográficas, socioeconômicas e territoriais, permitindo identificar desigualdades de acesso e vulnerabilidades regionais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, zonas urbana e rural) * Situação do domicílio (urbano ou rural) * Faixa de renda domiciliar * Escolaridade do responsável pelo domicílio * Cor ou raça do responsável pelo domicílio * Tipo de abastecimento (rede geral, poço, nascente protegida, outras fontes) * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem compreender as desigualdades territoriais e sociais no acesso à água potável, orientar políticas públicas de saneamento e apoiar o monitoramento das metas de universalização estabelecidas pelo ODS 6.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc" /> == Diagrama de Controle == === Definição === O Diagrama de Controle é uma ferramenta gráfica utilizada para acompanhar a variação de um evento ao longo do tempo, distinguindo oscilações esperadas do processo (variação comum) de mudanças que sugerem comportamento atípico ou fora do padrão (variação especial). Na saúde pública, pode ser aplicado ao monitoramento de casos notificados, coeficientes de incidência ou proporções, permitindo identificar aumentos inesperados, quedas abruptas ou alterações persistentes no comportamento de agravos sob vigilância.<ref name="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Finalidade === Sua finalidade é apoiar a vigilância epidemiológica e a gestão em saúde por meio do acompanhamento contínuo de séries temporais. Quando construído com dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN), o diagrama de controle permite verificar se o número de casos notificados de um agravo permanece dentro do padrão historicamente esperado ou se há indícios de alerta epidemiológico, mudança operacional ou problema de qualidade do dado.<ref name="MSUFG2015" /> === Fontes de dados === Para esta aplicação, a principal fonte é o Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN), que reúne registros de casos suspeitos e confirmados de agravos e doenças de notificação compulsória no Brasil. O uso do SINAN é especialmente pertinente para agravos com acompanhamento rotineiro, como dengue, sífilis adquirida, tuberculose, violência interpessoal e outros eventos monitorados pela vigilância em saúde. Conforme o objetivo analítico, podem ser utilizados dados por semana epidemiológica, mês de ocorrência, município de residência, faixa etária, sexo ou unidade notificadora.<ref name="MSUFG2015" /> === Método de construção === O diagrama de controle é construído a partir de uma série temporal do evento de interesse. Em uma aplicação com o SINAN, recomenda-se: # definir o agravo, o território e o período de análise; # extrair do SINAN o número de casos por unidade de tempo (semana epidemiológica ou mês); # calcular a linha central, geralmente correspondente à média histórica do período analisado; # calcular os limites superior e inferior de controle, com base na variabilidade observada na série; # plotar os valores observados e comparar sua posição em relação à linha central e aos limites. Em termos didáticos, a interpretação mais simples considera que pontos dentro dos limites indicam comportamento compatível com a variação esperada, enquanto pontos acima do limite superior sugerem excesso de casos e pontos abaixo do limite inferior podem indicar redução atípica, subnotificação ou mudança no processo de registro.<ref name="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Exemplo de uso com o SINAN === Um município pode construir um diagrama de controle para casos de dengue notificados no SINAN por semana epidemiológica, utilizando os cinco anos anteriores como série de referência. Se, em determinada semana, o número de casos observados ultrapassar o limite superior de controle, isso pode indicar situação de alerta e justificar investigação local, intensificação das ações de vigilância e revisão das medidas de prevenção e controle. Da mesma forma, uma queda abrupta e persistente em relação ao padrão esperado pode indicar falha de notificação, atraso na digitação ou alteração no fluxo informacional. === Interpretação === O diagrama de controle não deve ser interpretado isoladamente como prova de surto ou de melhora do cenário epidemiológico. Ele funciona como instrumento de triagem analítica, sinalizando pontos que merecem investigação complementar. A interpretação deve considerar mudanças populacionais, sazonalidade, alterações na definição de caso, campanhas de testagem, reorganização dos serviços, greves, atrasos de encerramento e problemas de completitude ou oportunidade do SINAN.<ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === Entre os usos mais relevantes do diagrama de controle com dados do SINAN estão: * monitorar tendências temporais de agravos de notificação compulsória; * identificar semanas ou meses com comportamento fora do padrão esperado; * apoiar decisões de vigilância epidemiológica e resposta oportuna; * qualificar a análise da oportunidade e da regularidade da notificação; * subsidiar relatórios de situação de saúde e discussões com equipes locais. === Interface com a Informática em Saúde === Trata-se de um recurso fortemente associado à informática em saúde, pois depende de extração automatizada, limpeza de séries temporais, parametrização de alertas e visualização em dashboards. Quando vinculado ao SINAN, pode compor rotinas de vigilância digital, com atualização periódica, registro de versões analíticas e apoio rápido à tomada de decisão.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === As principais limitações decorrem da qualidade e da estabilidade dos dados do SINAN. Atrasos de notificação, duplicidades, mudanças na definição de caso, subregistro e variações na capacidade diagnóstica podem alterar o comportamento da série e produzir sinais artificiais. Além disso, em municípios pequenos ou em agravos raros, a baixa frequência de casos pode gerar grande instabilidade, tornando necessária interpretação cautelosa e, por vezes, agregação temporal maior.<ref name="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Periodicidade === Sua atualização depende da periodicidade adotada na extração dos dados do SINAN e do objetivo do monitoramento. Para vigilância de eventos agudos, o mais comum é utilizar semanas epidemiológicas. Para análises de gestão, acompanhamento rotineiro ou agravos de menor frequência, podem ser utilizados dados mensais ou trimestrais.<ref name="MSUFG2015" /> === Cobertura geográfica === O diagrama pode ser elaborado para diferentes recortes territoriais, conforme a disponibilidade e a qualidade dos dados do SINAN: * Brasil; * Grandes Regiões; * Unidades da Federação; * regiões de saúde; * municípios; * bairros ou áreas de abrangência, quando houver base local estruturada. Essa flexibilidade permite adequar o monitoramento à escala de decisão e à capacidade operacional da vigilância local. === Categorias sugeridas para análise === Quando aplicado ao SINAN, o diagrama de controle pode ser estratificado segundo diferentes variáveis, conforme o agravo analisado: * semana epidemiológica ou mês de ocorrência; * município de residência ou de notificação; * faixa etária; * sexo; * critério de confirmação; * evolução do caso; * unidade notificadora; * zona urbana ou rural, quando disponível. Essas desagregações ajudam a identificar heterogeneidades do evento e aprimoram a interpretação epidemiológica e operacional dos sinais detectados. == Análise de Situação de Saúde == === Definição === A Análise de Situação de Saúde é um processo analítico-sintético que busca caracterizar, medir e explicar o perfil de saúde e doença de uma população, incluindo seus determinantes sociais, econômicos, ambientais e de acesso aos serviços de saúde. Trata-se de um instrumento essencial da vigilância em saúde, pois permite identificar necessidades, definir prioridades e orientar políticas e programas de intervenção com base em evidências científicas e dados epidemiológicos. Esse processo também pode ser considerado um método voltado à explicação do estado de saúde dos habitantes de um território, levando em conta o ponto de vista dos diferentes atores sociais e os determinantes que moldam o processo saúde-doença.<ref name="MSUFG2015" /> === Finalidade === A principal finalidade da Análise de Situação de Saúde é produzir informações e conhecimento úteis para a tomada de decisão, o planejamento e a avaliação das políticas públicas em saúde. O uso crítico e estratégico da análise tem compromisso explícito com a melhoria da qualidade da intervenção e com a efetividade das ações implementadas. Ela também promove a retroalimentação dos sistemas de informação, ao utilizar e qualificar dados secundários produzidos pelo próprio Sistema Único de Saúde, ampliando sua visibilidade e confiabilidade.<ref name="MSUFG2015" /> === Etapas principais === O processo de Análise de Situação de Saúde envolve etapas metodológicas que se articulam de forma contínua: * Definição do território e da população de referência. * Seleção de indicadores e fontes de dados adequadas. * Coleta, validação e sistematização das informações. * Análise descritiva e interpretativa dos indicadores de saúde. * Integração de informações epidemiológicas, demográficas e socioeconômicas. * Elaboração de síntese interpretativa e formulação de recomendações para a gestão. Essas etapas devem ser realizadas de forma participativa, envolvendo equipes técnicas, gestores e atores sociais locais, garantindo legitimidade e aplicabilidade das conclusões.<ref name="MSUFG2015" /> === Fontes de dados === A Análise de Situação de Saúde utiliza preferencialmente bases secundárias, como os sistemas nacionais de informação em saúde (SIM, SINASC, SINAN, SIH/SUS, SIA/SUS, CNES e SIOPS), complementados por informações do IBGE e de outras instituições governamentais. Essas fontes permitem o acompanhamento da mortalidade, morbidade, nascimentos, agravos de notificação, internações e estrutura dos serviços. Outras fontes relevantes incluem inquéritos populacionais, dados ambientais, registros administrativos e informações qualitativas produzidas localmente.<ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === A informática em saúde fornece a infraestrutura técnica para a Análise de Situação de Saúde, incluindo interoperabilidade entre sistemas, bancos analíticos, dicionários de dados, painéis e mecanismos de segurança da informação. Sem governança de dados, padronização semântica, documentação de metadados e observância ética, a análise tende a perder comparabilidade, reprodutibilidade e utilidade para a gestão.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Produtos e resultados esperados === O produto central é o Relatório de Análise de Situação de Saúde, documento técnico que apresenta o diagnóstico integrado de um território. Ele descreve o perfil demográfico e epidemiológico, identifica problemas prioritários, analisa determinantes sociais e propõe medidas de enfrentamento. O relatório deve traduzir os dados em conhecimento aplicável, articulando o olhar técnico e o contexto político local.<ref name="MSUFG2015" /> === Aplicações === A Análise de Situação de Saúde é aplicada em todos os níveis de gestão do SUS e constitui ferramenta estratégica para: * Planejamento e programação das ações em saúde. * Formulação de políticas públicas baseadas em evidências. * Monitoramento de indicadores e avaliação de resultados. * Identificação de desigualdades e iniquidades em saúde. * Fortalecimento do controle social e da gestão participativa. A prática da análise é parte da cultura de decisão informada, que integra a vigilância, o planejamento e a gestão territorial da saúde pública.<ref name="MSUFG2015" /> == Referências == <references /> hgii60i733ywlaxsqudbvw8jfj5pqmg 181400 181399 2026-03-26T14:45:17Z Silvamt 34408 /* Razão de sexo */ 181400 wikitext text/x-wiki Página de apoio do componente curricular "Informação e Informática em Saúde" da Universidade de Brasília. A informação em saúde resulta da coleta, organização e interpretação de dados que, isoladamente, não possuem significado analítico. Quando processados segundo critérios técnicos, esses dados transformam-se em informações úteis à formulação, implementação e avaliação de políticas e ações de saúde pública. Os sistemas de informação em saúde integram métodos, recursos humanos e tecnologias voltados à coleta, processamento, análise e disseminação de informações necessárias à gestão do Sistema Único de Saúde (SUS).<ref name="RIPSA2008">RIPSA. Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: Conceitos e Aplicações. 2ª ed. Brasília: OPAS/Ministério da Saúde; 2008. [https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/indicadores_basicos_saude_brasil_2ed.pdf Acesso em: 8 out 2025]</ref> A informática em saúde refere-se à aplicação das tecnologias da informação e comunicação para o registro, armazenamento, análise e disseminação de dados de interesse sanitário. Essa área engloba sistemas computacionais, bancos de dados e redes digitais que permitem o monitoramento de indicadores e o suporte às decisões clínicas e de gestão.<ref name="Mantas2016">Mantas J. Biomedical and Health Informatics Education – the IMIA Years. Yearbook of Medical Informatics. 2016;S92–S102. doi:10.15265/IY-2016-032. PMID:27488405. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27488405/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> O componente curricular Informação e Informática em Saúde aborda os fundamentos conceituais e metodológicos da produção e uso de informações em saúde, bem como os princípios de qualidade dos dados e ética da informação. Inclui o estudo de sistemas nacionais de informação em saúde (SIM, SINASC, SINAN, SIH/SUS, SIA/SUS, CNES, SIOPS) e discute o papel das tecnologias digitais no planejamento, vigilância e avaliação das ações do SUS.<ref name="MSUFG2015">Ministério da Saúde; Universidade Federal de Goiás. Asis - Análise de Situação de Saúde. Brasília: Ministério da Saúde; 2015. v.1. [https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/asis_analise_situacao_saude_volume_1.pdf Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="IMIA2023">Bichel-Findlay J, Koch S, Mantas J, et al. Recommendations of the International Medical Informatics Association (IMIA) on Education in Biomedical and Health Informatics: Second Revision. Int J Med Inform. 2023;170:104908. doi:10.1016/j.ijmedinf.2022.104908. PMID:36502741. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36502741/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> Na perspectiva da informática em saúde, a utilidade desses indicadores depende da padronização conceitual, da interoperabilidade entre sistemas, da qualidade dos registros, da rastreabilidade das transformações analíticas e da proteção ética das informações. O uso de prontuários eletrônicos, bancos de dados, tabuladores, painéis interativos e rotinas automatizadas de análise amplia a capacidade de monitoramento e apoio à decisão no SUS, mas também exige governança da informação, documentação de metadados e avaliação contínua da completude, consistência e oportunidade dos dados.<ref name="Mantas2016" /> <ref name="IMIA2023" /> As informações populacionais utilizadas nos sistemas de saúde derivam das projeções e estimativas demográficas produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), fundamentais para o cálculo de indicadores epidemiológicos e de gestão.<ref name="IBGE">IBGE. Projeções e Estimativas da População. [https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao.html Acesso em: 8 out 2025]</ref><ref name="IBGE2022">IBGE. Censo Demográfico 2022: Resultados Preliminares. [https://censo2022.ibge.gov.br Acesso em: 8 out 2025]</ref> == População Total == === Definição === Número total de habitantes residentes em determinado território (município, estado, região ou país) em uma data de referência. Corresponde à soma das populações de ambos os sexos e de todas as idades residentes no espaço geográfico considerado. É a medida demográfica básica utilizada como denominador na maioria dos indicadores de saúde e como referência para o planejamento de políticas públicas.<ref name="RIPSA2008" /> No Brasil, os dados oficiais são produzidos pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), com base nos Censos Demográficos e nas estimativas populacionais intercensitárias.<ref name="IBGE" /> === Unidade de medida === * Habitantes. === Fontes de dados === As informações sobre população total são produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), órgão responsável pelas estatísticas demográficas do país. As principais bases utilizadas são: * Censos Demográficos – realizados a cada dez anos, constituem a fonte mais completa de contagem direta da população. * Contagens Populacionais – levantamentos realizados em anos intercensitários. * Estimativas e Projeções Populacionais – atualizadas anualmente, calculadas com base em nascimentos, óbitos e migrações. Os dados do IBGE são incorporados aos sistemas de informação do Sistema Único de Saúde (SUS), como o DATASUS (TABNET e TABWIN), que utilizam as estimativas populacionais para o cálculo de indicadores de saúde.<ref name="IBGE" />O Ministério da Saúde também integra essas informações às análises de situação de saúde (ASIS) e às políticas públicas de planejamento sanitário.<ref name="MSUFG2015" /> === Método de cálculo === A População Total é obtida por meio de dois procedimentos principais: # Contagem direta durante o Censo Demográfico, realizada pelo IBGE a cada dez anos, com visita a todos os domicílios do país. # Estimativas e projeções intercensitárias, calculadas a partir das informações de nascimentos, óbitos e migrações, utilizando métodos demográficos e modelos estatísticos de crescimento populacional. As projeções utilizam como base o último censo disponível e são atualizadas anualmente, garantindo a continuidade das séries históricas. Essas estimativas são aplicadas no cálculo de indicadores epidemiológicos, como taxas de mortalidade e incidência de doenças, e em análises de situação de saúde.<ref name="RIPSA2008" /><ref name="IBGE" /> === Exemplo (Censo 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Município !! Unidade Federativa !! População Total (habitantes) !! Densidade Demográfica (hab/km²) |- | '''Manaus''' || Amazonas (AM) || 2.063.689 || 181,01 |- | '''Piripiri''' || Piauí (PI) || 65.538 || 46,57 |- | '''Campinas''' || São Paulo (SP) || 1.139.047 || 1.433,54 |- | '''Tramandaí''' || Rio Grande do Sul (RS) || 54.387 || 380,65 |- | '''Novo Gama''' || Goiás (GO) || 103.804 || 539,84 |} Esses valores evidenciam diferenças regionais significativas: * '''Campinas (SP)''' possui alta densidade demográfica, reflexo de urbanização consolidada. * '''Piripiri (PI)''' apresenta dispersão populacional e menor concentração territorial. * '''Novo Gama (GO)''' tem área reduzida e densidade elevada. * '''Manaus (AM)''' combina grande população absoluta e densidade moderada devido à extensa área municipal. === Interpretação === A População Total expressa o tamanho e a distribuição dos habitantes em um território, servindo como referência para a análise de condições de vida, cobertura de serviços e necessidades em saúde. A variação desse indicador ao longo do tempo reflete o ritmo de crescimento demográfico e o impacto de fatores como natalidade, mortalidade e migração. A análise da população total permite identificar desigualdades regionais, áreas de crescimento acelerado e locais em declínio populacional. Essas informações orientam a distribuição de recursos, o planejamento da atenção básica e a alocação de infraestrutura em saúde. O Brasil apresenta um processo avançado de transição demográfica, caracterizado pela redução da fecundidade, aumento da expectativa de vida e envelhecimento populacional. Essas transformações alteram o perfil epidemiológico e exigem ajustes nas políticas públicas, com ênfase crescente nas doenças crônicas e no cuidado de longo prazo.<ref name="Brazil2017">Carvalho JAM; Garcia RA. O envelhecimento da população brasileira: um enfoque demográfico. Cad Saúde Pública. 2003;19(3):725-733. doi:10.1590/S0102-311X2003000300005. PMID:12806475. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12806475/ Acesso em: 9 out 2025]</ref> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === A População Total é utilizada como base para a maioria dos indicadores demográficos e epidemiológicos. Serve como denominador no cálculo de taxas e proporções, como mortalidade, natalidade, incidência e prevalência de doenças. Também é essencial para o planejamento e a avaliação de políticas públicas de saúde, educação e saneamento. Em análises de situação de saúde (ASIS), o tamanho populacional é utilizado para identificar áreas prioritárias, estimar coberturas de programas e dimensionar a oferta de serviços. Os gestores utilizam essas informações para planejar a rede assistencial, distribuir equipes e recursos, e avaliar desigualdades regionais. Além disso, a População Total é usada em projeções demográficas e em estudos de impacto de políticas públicas sobre o perfil populacional e o sistema de saúde.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Rio2018">Pereira MG. Epidemiologia: teoria e prática. 19ª reimpressão. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan; 2018.</ref> === Interface com a Informática em Saúde === A incorporação desse indicador à informática em saúde depende da integração entre bases demográficas e sistemas assistenciais, de vigilância e financeiros do SUS. Em painéis e sistemas de apoio à decisão, o denominador populacional precisa estar versionado por ano e território, para que taxas calculadas em bases como SIM, SINAN, SIH/SUS ou SIA/SUS permaneçam comparáveis, reproduzíveis e auditáveis.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação da População Total é a defasagem temporal dos censos demográficos, realizados a cada dez anos, o que pode gerar estimativas desatualizadas em períodos intercensitários. As projeções populacionais dependem de modelos estatísticos baseados em taxas de natalidade, mortalidade e migração, sujeitos a incertezas. Pode ocorrer subenumeração de pessoas, especialmente em áreas rurais, periferias urbanas e comunidades de difícil acesso. Revisões metodológicas do IBGE também podem alterar séries históricas e comprometer comparações entre diferentes períodos. Em municípios pequenos, pequenas variações absolutas podem gerar grandes diferenças percentuais, exigindo cautela na interpretação de tendências.<ref name="IBGE2016">Brito LPG; Cavenaghi S; Jannuzzi PM. Estimativas e projeções populacionais para pequenos domínios: uma avaliação da precisão para municípios do Rio de Janeiro em 2000 e 2007. Revista Brasileira de Estudos de População. 2010;27(1):35–57. doi:10.1590/S0102-30982010000100004. [https://www.scielo.br/j/rbepop/a/wBzsmm8CvHKpdWpsCZKK7Nd/ Acesso em: 9 out 2025]</ref> <ref name="RIPSA2008" /> === Periodicidade === Os Censos Demográficos realizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) têm periodicidade decenal, ou seja, são aplicados a cada dez anos. Entre um censo e outro, o IBGE publica estimativas intercensitárias anuais que atualizam as informações populacionais e permitem a manutenção das séries históricas. Essas estimativas são amplamente utilizadas nos sistemas de informação em saúde para o cálculo de indicadores e o planejamento de ações, garantindo a continuidade das análises mesmo fora dos anos censitários.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === As informações sobre população total têm cobertura nacional e estão disponíveis para diferentes níveis geográficos. Os dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) permitem desagregações por: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Setores censitários e áreas urbanas ou rurais Essa abrangência possibilita comparações entre diferentes escalas territoriais e o monitoramento de desigualdades regionais na distribuição da população.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A População Total pode ser analisada segundo diferentes variáveis demográficas e territoriais, permitindo identificar padrões e desigualdades populacionais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (crianças, adultos, idosos) * Situação de domicílio (urbano, rural) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios) * Grupos populacionais específicos (indígenas, quilombolas, ribeirinhos e outros) Essas categorias possibilitam análises comparativas e subsidiar o planejamento em saúde e a formulação de políticas públicas voltadas a diferentes perfis populacionais.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Razão de sexo == === Definição === A '''razão de sexo''' é um indicador demográfico da dimensão '''População'''. Na matriz de indicadores básicos, corresponde a '''DEM.1.02 – Razão de sexo'''.<ref name="RIPSA2026p7">ORGANIZAÇÃO PAN-AMERICANA DA SAÚDE; REDE INTERAGENCIAL DE INFORMAÇÕES PARA A SAÚDE. ''Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações''. 3. ed. Brasília, D.F.: OPAS, 2026. p. 7. ISBN 978-92-75-73165-9.</ref> === Descrição === Esse indicador expressa a relação entre os contingentes populacionais masculino e feminino em uma população, em determinado lugar e período.<ref name="RIPSA2026p7" /> === Fórmula geral === Uma forma usual de apresentação da razão de sexo é: <math> \text{Razão de sexo} = \frac{\text{população masculina}}{\text{população feminina}} \times 100 </math> O resultado indica o número de homens para cada 100 mulheres. === Interpretação === De modo geral: * valor maior que 100: maior número de homens que de mulheres; * valor igual a 100: equilíbrio numérico entre os sexos; * valor menor que 100: maior número de mulheres que de homens. === Contexto no sistema de indicadores === Indicadores de saúde são medidas-síntese que reúnem informação relevante sobre atributos e dimensões do estado de saúde da população e do desempenho do sistema de saúde. Sua construção requer conceitos operacionais definidos e procedimentos padronizados de cálculo, de modo a garantir comparabilidade e interpretação adequada.<ref name="RIPSA2026p25">ORGANIZAÇÃO PAN-AMERICANA DA SAÚDE; REDE INTERAGENCIAL DE INFORMAÇÕES PARA A SAÚDE. ''Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações''. 3. ed. Brasília, D.F.: OPAS, 2026. p. 25-27.</ref> === Utilidade === Esse indicador pode ser utilizado para: * descrever a estrutura demográfica da população; * apoiar análises por sexo; * contextualizar outros indicadores populacionais e de saúde; * comparar territórios e períodos, considerando a fonte e o método de cálculo.<ref name="RIPSA2026p25" /> === Cuidados de interpretação === A interpretação requer atenção à qualidade dos dados, à padronização conceitual e à comparabilidade entre fontes, períodos e territórios. Entre os atributos relevantes estão validade, confiabilidade, mensurabilidade, relevância, integridade, completude e consistência interna.<ref name="RIPSA2026p25" /> === Distinções conceituais === A expressão '''razão de sexo''' pode assumir significados distintos conforme a população analisada. * Na demografia geral, refere-se à relação entre homens e mulheres na população total. * Na literatura sobre nascimentos, pode referir-se à '''razão de sexo ao nascer''' (''secondary sex ratio''), definida como a razão entre nascidos vivos do sexo masculino e feminino.<ref name="Axarloglou2025">AXARLOGLOU, Evangelos et al. Secondary Sex Ratio in the Face of Global Challenges: Beyond the Headlines. ''International Journal of Environmental Research and Public Health'', v. 22, n. 11, p. 1621, 2025. DOI: 10.3390/ijerph22111621. PMID: 41302567.</ref> * Em estudos populacionais e comparativos, também se utiliza o conceito de '''adult sex ratio (ASR)''', definido como a proporção de homens na população adulta. Variações nesse indicador podem influenciar comportamentos sociais, competição, formação de pares e dinâmicas populacionais.<ref name="Schacht2022">SCHACHT, Ryan et al. Adult sex ratios: causes of variation and implications for animal and human societies. ''Communications Biology'', v. 5, p. 1273, 2022. DOI: 10.1038/s42003-022-04223-w. PMID: 36402823.</ref> Estudos empíricos também indicam que a razão de sexo ao nascer pode variar conforme condições ambientais, fisiológicas e sociais. Em atletas de elite, por exemplo, foram observadas diferenças na razão de sexo da prole entre modalidades esportivas, com maior probabilidade de filhas em atletas de endurance.<ref name="Favier2025">FAVIER, François B. et al. Effects of sport disciplines on offspring sex ratio in elite athletes: an observational study. ''Scientific Reports'', v. 15, n. 1, p. 21677, 2025. DOI: 10.1038/s41598-025-05445-8. PMID: 40595831.</ref> === Fonte de informação === A produção desse indicador depende de fontes populacionais oficiais e de projeções demográficas, utilizadas para descrever a composição da população segundo sexo e outras características básicas.<ref name="RIPSA2026p903">ORGANIZAÇÃO PAN-AMERICANA DA SAÚDE; REDE INTERAGENCIAL DE INFORMAÇÕES PARA A SAÚDE. ''Indicadores Básicos para a Saúde no Brasil: conceitos e aplicações''. 3. ed. Brasília, D.F.: OPAS, 2026. p. 903-917.</ref> == Pirâmides Etárias == === Definição === A Pirâmide Etária é uma representação gráfica da estrutura populacional de uma localidade, distribuída por sexo e grupos de idade. É construída em formato de barras horizontais, em que um lado representa a população masculina e o outro, a feminina, permitindo visualizar a composição etária e o equilíbrio entre os sexos. A forma da pirâmide reflete o estágio do processo de transição demográfica: * bases largas indicam populações jovens, com altas taxas de natalidade; * bases estreitas e topos alargados indicam populações envelhecidas, com baixa fecundidade e aumento da longevidade. Esse tipo de gráfico é amplamente utilizado em análises de situação de saúde, pois permite identificar tendências de envelhecimento, fecundidade, mortalidade e transição epidemiológica ao longo do tempo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Finalidade === A Pirâmide Etária tem como finalidade demonstrar a distribuição da população segundo idade e sexo, permitindo compreender a estrutura etária e as transformações demográficas de um território ao longo do tempo. Essa visualização facilita a identificação de tendências de crescimento, envelhecimento e variações nos padrões de fecundidade e mortalidade. A partir da forma da pirâmide, é possível inferir o estágio da transição demográfica e planejar ações de saúde voltadas a diferentes faixas etárias. Por exemplo, pirâmides com base larga indicam maior necessidade de serviços materno-infantis, enquanto pirâmides com topo alargado evidenciam a demanda crescente por atenção à saúde do idoso e doenças crônicas não transmissíveis.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Fontes de dados === As informações utilizadas na construção das pirâmides etárias são provenientes de levantamentos demográficos que registram a população por idade e sexo. As principais fontes de dados no Brasil são: * Censos Demográficos – realizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a cada dez anos. * Estimativas e Projeções Populacionais – publicadas anualmente pelo IBGE, baseadas em métodos demográficos que consideram natalidade, mortalidade e migração. * Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) – fornece estimativas anuais complementares sobre a estrutura etária. * DATASUS/RIPSA – oferece indicadores derivados da estrutura etária da população, como índices de envelhecimento e razões de dependência. Essas bases permitem análises temporais e espaciais da composição etária e subsidiar estudos sobre transição demográfica e epidemiológica.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Construção gráfica === A Pirâmide Etária é construída em um gráfico de barras horizontais que apresenta a distribuição da população segundo sexo e grupos de idade. A estrutura do gráfico segue as seguintes convenções: * O eixo vertical (y) representa os grupos etários, geralmente em intervalos de cinco anos (0–4, 5–9, 10–14, etc.). * O eixo horizontal (x) mostra a população absoluta ou percentual de cada grupo etário. * O lado esquerdo representa a população masculina e o lado direito, a feminina. A pirâmide pode ser elaborada a partir de números absolutos ou relativos. A representação em percentuais é útil para comparar diferentes localidades ou períodos, pois elimina o efeito do tamanho total da população. Softwares estatísticos e planilhas eletrônicas permitem gerar automaticamente esse tipo de gráfico a partir das tabelas populacionais do IBGE.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Exemplo visual === A figura a seguir ilustra a pirâmide etária da população brasileira com base nos dados do Censo Demográfico de 2022. [https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao/22827-censo-demografico-2022.html Ver gráfico no site do IBGE] A pirâmide mostra uma base mais estreita e um topo progressivamente mais alargado em comparação aos censos anteriores, refletindo o envelhecimento da população brasileira e a redução das taxas de fecundidade. Essas transformações indicam a transição demográfica em curso no país, com impactos diretos sobre o perfil de morbimortalidade e a demanda por serviços de saúde.<ref name="IBGE" /> <ref name="Brazil2017" /> === Interpretação === A forma da pirâmide etária revela o estágio demográfico e o comportamento populacional de uma localidade. A análise do formato permite inferir tendências de fecundidade, mortalidade, migração e envelhecimento. * Base larga e topo estreito – indica população jovem, com altas taxas de natalidade e mortalidade. * Base e topo equilibrados – representa população em transição, com redução da fecundidade e aumento da expectativa de vida. * Base estreita e topo alargado – caracteriza população envelhecida, com baixa fecundidade e maior longevidade. Diferenças entre os lados masculino e feminino podem indicar desigualdades na mortalidade ou fluxos migratórios seletivos por sexo. A pirâmide também auxilia na compreensão da demanda por serviços de saúde: populações jovens exigem maior cobertura materno-infantil, enquanto populações envelhecidas demandam ampliação da atenção às doenças crônicas e aos cuidados de longa duração.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === A pirâmide etária é utilizada em análises demográficas e epidemiológicas para compreender a estrutura e a dinâmica da população. Entre os principais usos estão: * Avaliar o processo de envelhecimento populacional e suas implicações para o sistema de saúde. * Planejar a oferta de serviços, como atenção materno-infantil, pediatria, geriatria e reabilitação. * Subsidiar políticas de previdência social, educação e trabalho, de acordo com a composição etária. * Analisar o impacto de políticas demográficas e sanitárias ao longo do tempo. * Comparar estruturas populacionais entre regiões e períodos censitários. A pirâmide também é utilizada como ferramenta de comunicação visual em relatórios de análise de situação de saúde (ASIS), facilitando a interpretação de dados populacionais por gestores e profissionais.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, as pirâmides etárias são frequentemente geradas por ferramentas de visualização, bancos analíticos e rotinas automatizadas de tabulação. Sua utilidade aumenta quando os dados podem ser filtrados por território, sexo, faixa etária e período, apoiando dashboards e relatórios interativos para gestão, vigilância e planejamento da rede de serviços.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação das pirâmides etárias é a dependência de dados censitários, que são atualizados apenas a cada dez anos. Entre um censo e outro, as projeções populacionais podem apresentar imprecisões, especialmente em municípios pequenos ou com forte migração. Erros de declaração de idade ou de sexo durante a coleta censitária podem distorcer a forma do gráfico e gerar interpretações equivocadas. Além disso, a pirâmide etária não considera fatores qualitativos, como migração interna, condições socioeconômicas ou causas específicas de mortalidade. Em locais com baixa cobertura de registros vitais ou forte mobilidade populacional, é necessário interpretar o formato da pirâmide com cautela, complementando a análise com outras fontes de dados.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Periodicidade === A principal fonte de dados para a construção das pirâmides etárias é o Censo Demográfico, realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a cada dez anos. Entre os censos, as estimativas e projeções populacionais são atualizadas anualmente, permitindo acompanhar as tendências etárias de forma contínua. Essas atualizações anuais permitem análises de situação de saúde, pois possibilitam estimar mudanças no perfil etário da população mesmo fora dos anos censitários.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === As informações necessárias para a elaboração das pirâmides etárias possuem cobertura nacional e estão disponíveis para diversos níveis territoriais. O Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) disponibiliza dados desagregados por: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Setores censitários, áreas urbanas e rurais Essa abrangência permite análises comparativas entre localidades e períodos censitários, possibilitando identificar padrões de envelhecimento e desigualdades demográficas regionais.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> == Taxa de Crescimento da População == === Definição === A Taxa de Crescimento da População expressa a variação percentual média anual do total de habitantes de um território em determinado período. Representa o ritmo de crescimento ou redução populacional, refletindo o balanço entre nascimentos, óbitos e migrações. Esse indicador permite avaliar a dinâmica populacional e compreender os fatores que influenciam o aumento ou a diminuição da população ao longo do tempo. Taxas positivas indicam crescimento, enquanto valores negativos refletem redução populacional, associada a baixa fecundidade, envelhecimento ou emigração.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Unidade de medida === Percentual (%), geralmente expresso como taxa média anual de crescimento da população em determinado período. A unidade percentual permite comparar o ritmo de crescimento entre diferentes regiões ou intervalos de tempo, independentemente do tamanho absoluto da população.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Fontes de dados === As informações utilizadas no cálculo da taxa de crescimento da população são produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). As principais fontes são: * Censos Demográficos – realizados a cada dez anos e que fornecem a contagem direta da população. * Contagens Populacionais – levantamentos intercensitários que atualizam parcialmente os dados. * Estimativas e Projeções Populacionais – publicadas anualmente, baseadas em modelos demográficos que consideram nascimentos, óbitos e migrações. Essas informações são utilizadas para calcular a variação populacional entre dois períodos e estão disponíveis por município, unidade da federação e para o total do país.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === A taxa de crescimento da população é calculada pela variação percentual média anual do número de habitantes entre dois períodos. A fórmula geral é: <math>r = \left[\left(\frac{P_n}{P_0}\right)^{\frac{1}{t}} - 1\right] \times 100</math> onde: r = taxa média anual de crescimento populacional (%) P₀ = população no início do período Pₙ = população no final do período t = número de anos entre as duas observações O resultado indica o ritmo médio de crescimento da população por ano. Taxas positivas representam aumento populacional, enquanto taxas negativas indicam redução. O cálculo pode ser aplicado para o Brasil, regiões, estados ou municípios, desde que as populações inicial e final sejam provenientes da mesma fonte de dados. Dica: o cálculo pode ser realizado em planilhas eletrônicas (como o Excel) utilizando a seguinte fórmula: `=(((Pn/P0)^(1/t))-1)*100` Por exemplo, se a população passou de 100.000 para 120.000 habitantes em 10 anos, o resultado será uma taxa média anual de 1,84%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Exemplo (Censo 2010–2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Município !! Unidade Federativa !! População 2010 !! População 2022 !! Taxa média anual de crescimento (%) !! Densidade demográfica 2022 (hab/km²) |- | '''Manaus''' || Amazonas (AM) || 1.802.014 || 2.063.689 || 1,13 || 181,01 |- | '''Piripiri''' || Piauí (PI) || 61.834 || 65.538 || 0,48 || 46,57 |- | '''Campinas''' || São Paulo (SP) || 1.080.113 || 1.139.047 || 0,45 || 1.433,54 |- | '''Tramandaí''' || Rio Grande do Sul (RS) || 41.297 || 54.387 || 2,22 || 380,65 |- | '''Novo Gama''' || Goiás (GO) || 95.018 || 103.804 || 0,75 || 539,84 |} Esses dados evidenciam o ritmo de crescimento e a concentração territorial da população: * '''Tramandaí (RS)''' apresentou o crescimento mais elevado, com densidade relativamente alta. * '''Manaus (AM)''' manteve crescimento consistente e densidade moderada. * '''Campinas (SP)''' mostrou ritmo estável, com densidade elevada típica de centros urbanos consolidados. * '''Piripiri (PI)''' e '''Novo Gama (GO)''' exibiram variações moderadas de crescimento e densidade. === Interpretação === A Taxa de Crescimento da População reflete o equilíbrio entre natalidade, mortalidade e migração em um território ao longo do tempo. Valores positivos indicam aumento populacional, enquanto valores negativos representam redução do número de habitantes. Taxas elevadas podem estar associadas à expansão urbana, à migração de pessoas em busca de oportunidades de trabalho ou a altos índices de fecundidade. Por outro lado, taxas baixas ou negativas podem indicar envelhecimento populacional, queda da fecundidade ou emigração. A análise da taxa de crescimento é importante para identificar o estágio da transição demográfica e compreender as demandas sociais e sanitárias de uma região. Crescimentos rápidos podem pressionar a infraestrutura urbana e os serviços de saúde, enquanto o crescimento reduzido exige adaptação das políticas públicas às populações envelhecidas.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="Brazil2017" /> === Usos principais === A Taxa de Crescimento da População é utilizada para avaliar o ritmo de expansão ou declínio populacional e suas implicações sociais e sanitárias. Entre os principais usos estão: * Monitorar o crescimento urbano e as mudanças na distribuição da população. * Planejar políticas públicas de saúde, educação, habitação e saneamento. * Estimar a demanda futura por serviços e infraestrutura. * Analisar processos migratórios e transição demográfica. * Subsidiar projeções populacionais e estudos sobre envelhecimento. Em saúde pública, o indicador auxilia na estimativa de necessidades de atenção, na definição de metas e na interpretação de taxas derivadas (como mortalidade e incidência), garantindo que variações nos numeradores sejam avaliadas de forma proporcional ao tamanho populacional.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Do ponto de vista da informática em saúde, esse indicador depende de séries históricas consistentes, metadados claros sobre a fonte populacional e atualização automatizada dos denominadores. Ambientes analíticos integrados reduzem erros de cálculo e permitem recalcular indicadores derivados quando o IBGE revisa projeções, limites territoriais ou séries históricas.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === A taxa de crescimento depende diretamente da precisão das estimativas populacionais. Revisões metodológicas do IBGE, mudanças nos parâmetros de fecundidade e mortalidade ou erros de contagem podem afetar a comparabilidade entre períodos. Em municípios pequenos, pequenas variações absolutas podem gerar taxas percentuais elevadas, o que exige cautela na interpretação dos resultados. O indicador também não distingue as causas do crescimento, podendo mascarar variações decorrentes de fluxos migratórios ou mudanças demográficas específicas. Além disso, o intervalo decenal entre censos pode produzir defasagens nos dados, especialmente em áreas com crescimento acelerado ou de difícil acesso.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE2016" /> === Periodicidade === A principal fonte de dados para o cálculo da taxa de crescimento da população é o Censo Demográfico, realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a cada dez anos. Entre os censos, as estimativas intercensitárias são publicadas anualmente, possibilitando o acompanhamento contínuo das tendências populacionais. Essas estimativas anuais são usadas para manter atualizados os indicadores que dependem do tamanho da população, permitindo análises temporais consistentes e o planejamento de políticas públicas com base em dados recentes.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === A taxa de crescimento da população possui cobertura nacional e pode ser calculada para diferentes recortes territoriais, de acordo com a disponibilidade dos dados censitários e das estimativas do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos Essa ampla cobertura permite identificar diferenças regionais no ritmo de crescimento populacional e subsidiar o planejamento de políticas públicas específicas para áreas em expansão ou declínio demográfico.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise da taxa de crescimento da população pode ser realizada considerando diferentes variáveis demográficas e territoriais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (0–14, 15–64, 65 anos ou mais) * Situação do domicílio (urbano, rural) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios) * Grupos populacionais específicos (indígenas, quilombolas, ribeirinhos e outros) Essas categorias permitem identificar desigualdades regionais e sociais no crescimento populacional, além de subsidiar o planejamento e a alocação de recursos conforme as características demográficas de cada território.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Índice de Envelhecimento == === Definição === O Índice de Envelhecimento expressa a razão entre a população idosa (com 60 anos ou mais de idade) e a população jovem (com menos de 15 anos), multiplicada por 100. Indica o grau de envelhecimento de uma população, ou seja, quantas pessoas idosas existem para cada 100 jovens em determinado território e período. Esse indicador é utilizado para acompanhar a transição demográfica e medir o ritmo de envelhecimento populacional, permitindo avaliar as implicações sociais e de saúde associadas ao aumento da longevidade e à redução da fecundidade.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Unidade de medida === Índice (razão multiplicada por 100), representando o número de pessoas idosas (60 anos ou mais) para cada 100 jovens (menores de 15 anos) em determinado território. O valor do índice é expresso em unidades simples, sem símbolo específico, mas usualmente apresentado como número inteiro ou decimal com uma casa.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Fontes de dados === As informações necessárias para o cálculo do Índice de Envelhecimento são obtidas a partir das estatísticas demográficas produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). As principais fontes incluem: * Censos Demográficos – fornecem a contagem direta da população por idade e sexo, sendo a base primária para o cálculo do indicador. * Estimativas e Projeções Populacionais – publicadas anualmente, permitem atualizar o índice entre os censos. * Pesquisas domiciliares, como a PNAD Contínua – complementam as estimativas com informações recentes sobre a estrutura etária da população. Esses dados são amplamente utilizados por instituições de pesquisa, gestores públicos e organismos internacionais para monitorar o envelhecimento populacional e orientar políticas de saúde e previdência.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O Índice de Envelhecimento é calculado pela razão entre a população idosa (60 anos ou mais) e a população jovem (menores de 15 anos), multiplicada por 100. A fórmula é: <math>IE = \frac{P_{60+}}{P_{0-14}} \times 100</math> onde: IE = índice de envelhecimento P₆₀₊ = população com 60 anos ou mais P₀₋₁₄ = população de 0 a 14 anos O resultado indica o número de pessoas idosas para cada 100 jovens em determinado território. Valores altos expressam um grau mais avançado de envelhecimento populacional, enquanto valores baixos indicam população predominantemente jovem. Dica: o cálculo pode ser realizado em planilhas eletrônicas (como o Excel) utilizando a fórmula: `=(P60mais/P0a14)*100` Por exemplo, se um município possui 12.000 pessoas com 60 anos ou mais e 24.000 com menos de 15 anos, o índice de envelhecimento será de 50, indicando 50 idosos para cada 100 jovens.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Exemplo (Censo 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Município !! Unidade Federativa !! População 0–14 anos !! População 60 anos ou mais !! Índice de Envelhecimento (60+/0–14 × 100) |- | '''Manaus''' || Amazonas (AM) || 567.302 || 204.897 || 36,1 |- | '''Piripiri''' || Piauí (PI) || 14.726 || 11.302 || 76,8 |- | '''Campinas''' || São Paulo (SP) || 209.844 || 189.147 || 90,1 |- | '''Tramandaí''' || Rio Grande do Sul (RS) || 8.416 || 10.729 || 127,4 |- | '''Novo Gama''' || Goiás (GO) || 33.110 || 8.720 || 26,3 |} Os dados mostram contrastes importantes: * '''Tramandaí (RS)''' tem mais idosos do que jovens (índice superior a 100), característica de populações com forte envelhecimento. * '''Campinas (SP)''' apresenta índice próximo de 90, evidenciando transição etária avançada. * '''Piripiri (PI)''' mostra equilíbrio entre jovens e idosos. * '''Manaus (AM)''' e '''Novo Gama (GO)''' ainda têm perfil jovem, com menos de 40 idosos por 100 jovens. === Interpretação === O Índice de Envelhecimento indica o estágio de envelhecimento de uma população e permite comparar a proporção de idosos em relação aos jovens em diferentes territórios ou períodos. Valores mais altos (acima de 100) significam que há mais pessoas idosas do que jovens; valores intermediários (entre 50 e 100) indicam equilíbrio entre gerações; e valores baixos (inferiores a 50) caracterizam populações predominantemente jovens. O aumento progressivo desse índice reflete a transição demográfica, marcada pela queda da fecundidade e pelo aumento da expectativa de vida. Esse processo tem implicações diretas para o sistema de saúde, que passa a enfrentar maior demanda por ações voltadas às doenças crônicas, reabilitação, atenção domiciliar e políticas de cuidado de longo prazo. Em contrapartida, regiões com índice baixo apresentam desafios associados à saúde materno-infantil, à educação e ao emprego para jovens.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Brazil2017" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O Índice de Envelhecimento é utilizado para avaliar o grau e o ritmo do envelhecimento populacional e suas implicações sociais e sanitárias. Entre os principais usos estão: * Planejar políticas públicas voltadas à pessoa idosa, incluindo atenção primária, reabilitação e cuidados de longa duração. * Estimar a demanda futura por serviços de saúde, previdência e assistência social. * Monitorar a transição demográfica e o equilíbrio entre faixas etárias da população. * Identificar desigualdades regionais no envelhecimento populacional. * Subsidiar estudos de carga de doenças e de transição epidemiológica. Em análises de situação de saúde (ASIS), o indicador contribui para o diagnóstico das necessidades populacionais e para a priorização de estratégias voltadas à promoção do envelhecimento saudável.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, o índice pode ser incorporado a painéis de estratificação populacional e planejamento de linhas de cuidado. Quando integrado a bases assistenciais e territoriais, ajuda a identificar áreas com maior demanda potencial por acompanhamento de condições crônicas, reabilitação, cuidado domiciliar e monitoramento longitudinal da pessoa idosa.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A qualidade do Índice de Envelhecimento depende da precisão das estimativas populacionais por faixa etária. Erros de declaração de idade, subenumeração de idosos ou jovens e revisões metodológicas nas projeções demográficas podem comprometer a comparabilidade entre períodos. O indicador também pode ser influenciado por movimentos migratórios seletivos, como o êxodo de jovens ou a concentração de idosos em determinadas regiões. Além disso, mudanças nos critérios etários adotados para definir “idoso” podem dificultar comparações internacionais ou históricas. Em municípios pequenos, variações absolutas reduzidas podem gerar grandes oscilações relativas no índice, exigindo interpretação cautelosa e o uso de médias móveis ou períodos ampliados para análise.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGE" /> === Periodicidade === Os dados utilizados para o cálculo do Índice de Envelhecimento são atualizados periodicamente de acordo com as fontes demográficas disponíveis. O Censo Demográfico, realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a cada dez anos, é a principal fonte de referência. Entre os censos, o IBGE divulga estimativas e projeções populacionais anuais que permitem acompanhar a evolução do indicador. Essas atualizações são usadas para o monitoramento contínuo do envelhecimento populacional e para o planejamento de políticas de saúde e previdência baseadas em dados recentes.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === As informações utilizadas para o cálculo do Índice de Envelhecimento possuem cobertura nacional e podem ser desagregadas em diferentes níveis geográficos. Os dados disponibilizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) permitem a análise do indicador para: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Áreas urbanas e rurais Essa abrangência possibilita identificar desigualdades regionais no processo de envelhecimento populacional e orientar o planejamento de ações de saúde e assistência social de acordo com o perfil demográfico de cada território.<ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do Índice de Envelhecimento pode ser realizada considerando diferentes variáveis demográficas e territoriais. As principais categorias recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (60–69, 70–79, 80 anos ou mais) * Situação do domicílio (urbano, rural) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios) * Grupos populacionais específicos (indígenas, quilombolas, ribeirinhos, entre outros) Essas desagregações permitem identificar desigualdades no envelhecimento populacional e orientar políticas de saúde, previdência e proteção social adequadas às características de cada grupo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Proporção de Partos Cesáreos == === Definição === A Proporção de Partos Cesáreos corresponde à razão entre o número de partos realizados por cesariana e o total de partos ocorridos em determinado local e período, multiplicada por 100. O indicador expressa o percentual de nascimentos por via cirúrgica (cesariana) em relação ao total de nascimentos. Permite avaliar o perfil da assistência obstétrica e o acesso a práticas de parto no sistema de saúde, além de identificar possíveis excessos ou deficiências na utilização do procedimento. A análise desse indicador é essencial para compreender o modelo de atenção ao parto e monitorar a adequação às recomendações da Organização Mundial da Saúde (OMS), que considera aceitável uma proporção entre 10% e 15%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS">Ministério da Saúde. Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos – SINASC. [https://www.gov.br/saude/pt-br/composicao/svsa/sistemas-de-informacao/sinasc/ Acesso em: 9 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção de partos realizados por cesariana em relação ao total de partos ocorridos em determinado território e período. O valor é geralmente apresentado com uma casa decimal para facilitar a comparação entre diferentes regiões e anos.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo da Proporção de Partos Cesáreos são obtidas a partir dos registros do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC), do Ministério da Saúde. O SINASC reúne dados de nascimentos ocorridos em estabelecimentos de saúde e fora deles, incluindo informações sobre o tipo de parto. Fontes complementares incluem o Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS), que registra internações obstétricas, e dados administrativos de estabelecimentos privados. Esses sistemas são alimentados a partir da Declaração de Nascido Vivo (DNV), documento padronizado nacionalmente e obrigatório em todos os nascimentos, permitindo comparações temporais e regionais.<ref name="MS" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === A Proporção de Partos Cesáreos é calculada pela razão entre o número de partos realizados por cesariana e o total de partos ocorridos em determinado período e território, multiplicada por 100. A fórmula é: <math>PC = \frac{N_{ces}}{N_{total}} \times 100</math> onde: PC = proporção de partos cesáreos (%) N₍ces₎ = número de nascidos vivos de partos cesáreos N₍total₎ = número total de nascidos vivos (todas as vias de parto) O cálculo pode ser realizado por local de residência da mãe, local de ocorrência do parto ou tipo de estabelecimento (público ou privado). Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), a proporção pode ser calculada pela fórmula: `=(N_ces/N_total)*100` Por exemplo, se em um município ocorreram 3.000 partos, sendo 1.800 por cesariana, a proporção de partos cesáreos será 60%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Total de nascidos vivos !! Nascidos por cesariana !! Proporção de partos cesáreos (%) |- | '''Norte''' || 289.481 || 132.014 || 45,6 |- | '''Nordeste''' || 786.982 || 392.704 || 49,9 |- | '''Sudeste''' || 1.283.746 || 830.814 || 64,7 |- | '''Sul''' || 403.795 || 262.970 || 65,1 |- | '''Centro-Oeste''' || 259.826 || 157.425 || 60,6 |- | '''Brasil''' || 3.023.830 || 1.775.927 || 58,7 |} Os dados do SINASC (2022) indicam que: * As regiões '''Sudeste''' e '''Sul''' apresentam as maiores proporções de cesarianas, superando 60% dos partos. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' registram proporções menores, embora em crescimento. * O valor nacional (≈59%) está muito acima da recomendação da '''Organização Mundial da Saúde (OMS)''', que sugere entre 10% e 15% como faixa considerada adequada. === Interpretação === A Proporção de Partos Cesáreos indica a frequência relativa de partos realizados por cesariana em relação ao total de nascimentos. Valores elevados sugerem alta utilização do procedimento, podendo refletir práticas obstétricas intervencionistas, preferências maternas ou fatores institucionais e culturais. Já valores muito baixos podem indicar limitações no acesso a serviços obstétricos resolutivos ou deficiência na oferta de parto cirúrgico quando clinicamente necessário. De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS), proporções entre 10% e 15% são consideradas adequadas para garantir bons desfechos maternos e neonatais. Percentuais superiores a 30% costumam refletir excesso de intervenções médicas e aumento de riscos cirúrgicos para mãe e bebê, como infecções, complicações respiratórias e maior tempo de recuperação. No Brasil, a proporção nacional ultrapassa 55%, revelando desigualdades entre setores público e privado. Enquanto os serviços públicos apresentam proporções próximas a 40%, na rede privada o percentual ultrapassa 80%, evidenciando diferenças no modelo assistencial e na condução do parto.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Caesarean2015">World Health Organization. WHO Statement on Caesarean Section Rates. Geneva: WHO; 2015. [https://www.who.int/publications/i/item/WHO-RHR-15.02 Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="MS" /> === Usos principais === A Proporção de Partos Cesáreos é utilizada para avaliar a qualidade e o modelo da assistência obstétrica, além de subsidiar políticas públicas voltadas à saúde materna e neonatal. Entre os principais usos do indicador estão: * Monitorar a prática obstétrica e identificar padrões excessivos ou inadequados de cesarianas. * Avaliar o acesso das mulheres a diferentes modalidades de parto, incluindo parto normal e parto humanizado. * Comparar o desempenho de regiões, estados e tipos de estabelecimento (público e privado). * Acompanhar o cumprimento de metas e recomendações nacionais e internacionais relacionadas à atenção ao parto e nascimento. * Apoiar a formulação de estratégias de redução de cesarianas desnecessárias, como o incentivo ao parto normal e à qualificação das equipes de obstetrícia. Em análises de situação de saúde o indicador contribui para o diagnóstico da assistência perinatal e para a identificação de desigualdades regionais na atenção obstétrica.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Caesarean2015" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na perspectiva da informática em saúde, o monitoramento desse indicador depende da qualidade do registro no SINASC, da padronização dos campos obstétricos e da possibilidade de cruzamento com outras bases assistenciais. Painéis por estabelecimento, tipo de financiamento e perfil materno podem apoiar auditoria clínica, educação permanente e sistemas de apoio à decisão voltados à redução de cesarianas desnecessárias.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === A principal limitação do indicador é a dependência da qualidade das informações registradas no Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC). Erros de preenchimento da Declaração de Nascido Vivo (DNV) ou sub-registro de partos podem afetar a precisão dos resultados, especialmente em áreas com cobertura deficiente. O indicador não distingue cesarianas realizadas por indicação médica legítima daquelas feitas por conveniência da equipe, da instituição ou da gestante. Além disso, não permite avaliar diretamente os desfechos maternos e neonatais associados ao tipo de parto. Diferenças no perfil sociodemográfico das mulheres (como idade materna, escolaridade e acesso a planos de saúde) influenciam a proporção de cesarianas, devendo ser consideradas na análise comparativa entre regiões e setores de atenção.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS" /> <ref name="Caesarean2015" /> === Periodicidade === As informações do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC) são coletadas e consolidadas de forma contínua em todo o território nacional. O indicador pode ser calculado anualmente, uma vez que o banco de dados é atualizado e disponibilizado pelo Ministério da Saúde no início de cada ano subsequente ao de referência. A periodicidade anual permite o acompanhamento de tendências temporais e regionais na prática de cesarianas, possibilitando a avaliação de políticas públicas voltadas à atenção obstétrica e neonatal.<ref name="MS" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional, sendo calculado a partir dos registros do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC), que abrange todos os nascimentos ocorridos no país. Os dados podem ser desagregados por: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios * Tipo de estabelecimento (público ou privado) Essa abrangência possibilita comparações regionais e setoriais, identificando diferenças significativas na prática de cesarianas entre o sistema público e o setor privado, bem como entre áreas urbanas e rurais.<ref name="MS" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A Proporção de Partos Cesáreos pode ser analisada segundo diferentes características demográficas, sociais e institucionais, o que permite identificar desigualdades na prática obstétrica. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Idade materna (menores de 20 anos, 20–34 anos, 35 anos ou mais) * Escolaridade materna * Número de gestações anteriores * Local de ocorrência (estabelecimento público, privado ou misto) * Tipo de financiamento do parto (SUS ou não SUS) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios) * Situação de domicílio (urbano, rural) Essas categorias permitem identificar padrões de utilização de cesarianas e orientar ações específicas para reduzir intervenções desnecessárias, respeitando a autonomia da mulher e as boas práticas obstétricas.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MS" /> <ref name="Caesarean2015" /> == Coeficiente de Mortalidade == === Definição === O Coeficiente de Mortalidade expressa a frequência de óbitos em uma população durante determinado período, em relação ao número de habitantes da mesma área e tempo de observação. Indica a probabilidade de morte em uma população geral, sem distinção de causas ou faixas etárias específicas. É um indicador básico de saúde que permite avaliar o nível geral de mortalidade e as condições de vida e saúde de uma população. O coeficiente pode ser calculado para a população total ou para grupos específicos (por idade, sexo, local de residência, entre outros), e serve de base para o cálculo de outros indicadores, como a esperança de vida ao nascer e as taxas de mortalidade específicas.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Unidade de medida === Taxa, expressa em número de óbitos por mil (‰) ou por cem mil (100.000) habitantes, dependendo da finalidade da análise. Quando se trata de mortalidade geral, utiliza-se habitualmente a base por mil habitantes; para causas específicas ou grupos populacionais restritos, é comum o uso da base por 100.000 habitantes. A unidade deve ser explicitada em todos os cálculos e comparações para garantir a consistência entre diferentes fontes e períodos.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSa">Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde e Ambiente (SVSA). Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/composicao/svsa/sistemas-de-informacao/sim Acesso em: 9 out 2025.</ref> === Fontes de dados === As informações utilizadas para o cálculo do Coeficiente de Mortalidade são obtidas no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde. O SIM reúne dados provenientes das Declarações de Óbito (DO), documento padronizado e de preenchimento obrigatório em todo o território nacional. Para o denominador, utiliza-se a população residente estimada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), disponível anualmente por meio das projeções populacionais. Fontes complementares: * DATASUS – fornece acesso público aos dados do SIM por meio das plataformas TABNET e TABWIN. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais intercensitárias utilizadas como denominador. Essas bases permitem análises temporais e territoriais, possibilitando a padronização dos coeficientes e comparações entre regiões e períodos distintos.<ref name="MSa" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O Coeficiente de Mortalidade é obtido pela razão entre o número total de óbitos registrados em determinado período e a população residente na mesma área e período, multiplicada por uma constante (1.000 ou 100.000). A fórmula geral é: <math>CM = \frac{N_{obitos}}{P} \times k</math> onde: CM = coeficiente de mortalidade N₍óbitos₎ = número total de óbitos ocorridos no período P = população residente no mesmo período k = constante (1.000 ou 100.000, conforme o tipo de análise) O resultado indica a frequência de óbitos em relação ao tamanho da população. Quando o interesse é avaliar a mortalidade geral, utiliza-se k = 1.000; para causas específicas ou faixas etárias restritas, recomenda-se k = 100.000. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_obitos/P)*1000` ou, para causas específicas: `=(N_obitos/P)*100000` Por exemplo, se em um município ocorreram 1.200 óbitos e a população estimada era de 200.000 habitantes, o coeficiente de mortalidade geral será 6,0 por mil habitantes.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSa" /> === Exemplo (Censo 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Óbitos totais (estimativa ajustada, 2022) !! População (Censo 2022) !! Coeficiente de Mortalidade (‰) |- | '''Norte''' || 105.710 || 18.906.962 || 5,6 |- | '''Nordeste''' || 388.500 || 54.644.582 || 7,1 |- | '''Sudeste''' || 757.900 || 84.847.187 || 8,9 |- | '''Sul''' || 248.900 || 29.933.315 || 8,3 |- | '''Centro-Oeste''' || 60.329 || 16.298.734 || 3,7 |- | '''Brasil''' || 1.561.339 || 203.062.512 || 7,7 |} Fontes: Ministério da Saúde – SIM/DATASUS (2022); IBGE – ''Censo Demográfico 2022'' e ''Sub-registros e Subnotificações de Nascimentos e Óbitos, 2022''. Os dados indicam que: * As regiões '''Sudeste''' e '''Sul''' apresentam os maiores coeficientes de mortalidade, refletindo envelhecimento populacional mais acentuado. * As regiões '''Norte''' e '''Centro-Oeste''' exibem valores menores, compatíveis com perfis etários mais jovens. * O coeficiente nacional ajustado foi de aproximadamente '''7,7 óbitos por mil habitantes''' em 2022. === Interpretação === O Coeficiente de Mortalidade reflete o nível geral de mortalidade de uma população, sintetizando as condições de vida, o perfil epidemiológico e o acesso aos serviços de saúde. Valores elevados indicam maior frequência de óbitos e podem estar associados a condições socioeconômicas desfavoráveis, menor acesso à atenção médica, envelhecimento populacional ou surtos de doenças. Valores baixos sugerem melhores condições de vida e saúde, com redução de doenças transmissíveis e melhoria no controle de causas evitáveis. É importante considerar que o coeficiente geral de mortalidade tende a aumentar em populações envelhecidas, mesmo em contextos de melhoria da saúde pública. Por isso, a interpretação deve levar em conta a estrutura etária da população e, quando necessário, utilizar taxas padronizadas por idade. Comparações entre localidades ou períodos devem ser feitas com cautela, considerando possíveis diferenças na cobertura dos registros de óbitos e na qualidade das informações do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM).<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="MSa" /> === Usos principais === O Coeficiente de Mortalidade é um dos indicadores demográficos mais utilizados para caracterizar as condições de saúde de uma população. Entre seus principais usos estão: * Avaliar o nível geral de mortalidade e as condições de vida de uma população. * Monitorar tendências temporais e espaciais da mortalidade. * Subsidiar o planejamento e a avaliação de políticas públicas de saúde. * Servir de base para o cálculo de outros indicadores, como a esperança de vida ao nascer e os coeficientes de mortalidade específicos por causa, idade ou sexo. * Identificar áreas e grupos populacionais com maior vulnerabilidade sanitária. * Apoiar análises comparativas entre regiões, períodos e contextos socioeconômicos distintos. O indicador também é amplamente utilizado em estudos epidemiológicos, análises de situação de saúde (ASIS) e avaliações de impacto de intervenções em saúde pública.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Esse indicador se relaciona diretamente à informática em saúde por depender de codificação padronizada das causas de morte, oportunidade de digitação e consistência das bases do SIM. Técnicas de qualificação do dado, linkage e análise automatizada de causas mal definidas ampliam a utilidade do indicador para vigilância, pesquisa e gestão.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === A principal limitação do Coeficiente de Mortalidade está relacionada à cobertura e à qualidade das informações do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). Sub-registro de óbitos, preenchimento incorreto de declarações de óbito e atrasos na notificação podem comprometer a precisão do indicador, especialmente em municípios de pequeno porte e áreas rurais. O indicador é sensível à estrutura etária da população: locais com maior proporção de idosos tendem a apresentar coeficientes mais altos, mesmo em contextos de boas condições de saúde. Por isso, comparações entre regiões e períodos devem considerar a necessidade de padronização por idade. Além disso, variações na definição de residência e ocorrência do óbito podem gerar discrepâncias nos resultados, devendo-se especificar o critério adotado em cada análise (por local de residência ou de ocorrência).<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSa" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === As informações do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) são coletadas de forma contínua e consolidadas anualmente pelo Ministério da Saúde. Dessa forma, o Coeficiente de Mortalidade pode ser calculado e divulgado com periodicidade anual, permitindo o acompanhamento das tendências de mortalidade em nível nacional, estadual e municipal. A publicação dos dados ocorre normalmente no ano subsequente ao de referência, após as etapas de consolidação e validação das declarações de óbito pelos estados e municípios.<ref name="MSa" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional, com informações disponíveis para todas as Unidades da Federação, regiões e municípios brasileiros. Os dados são obtidos a partir do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), que coleta registros de óbitos em todo o território nacional por meio das Declarações de Óbito (DO). As estimativas populacionais utilizadas como denominador são produzidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), o que permite a padronização dos coeficientes entre diferentes localidades. O Coeficiente de Mortalidade pode ser desagregado por: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos Essa ampla cobertura permite comparações inter-regionais e análises de desigualdades na mortalidade, apoiando o planejamento e a avaliação das políticas públicas de saúde.<ref name="MSa" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === O Coeficiente de Mortalidade pode ser analisado segundo diferentes variáveis demográficas, epidemiológicas e territoriais, o que permite identificar desigualdades e padrões regionais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (menores de 1 ano, 1–4, 5–14, 15–59, 60 anos ou mais) * Causa básica de morte (segundo a Classificação Internacional de Doenças – CID-10) * Local de residência ou ocorrência (município, estado, região) * Situação de domicílio (urbano, rural) * Escolaridade e ocupação do falecido * Ano do óbito (para análise de tendência temporal) Essas desagregações permitem identificar grupos populacionais mais vulneráveis, avaliar desigualdades socioespaciais e subsidiar ações de vigilância e promoção da saúde.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSa" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Consultas Médicas por Habitante == === Definição === O indicador Consultas Médicas por Habitante expressa o número médio de atendimentos médicos realizados em um determinado território e período, em relação à população residente. Corresponde à razão entre o total de consultas médicas registradas nos serviços de saúde e o número total de habitantes da área analisada. Esse indicador mede o nível de utilização dos serviços médicos e reflete, de forma indireta, o acesso da população à atenção ambulatorial. Também é utilizado para avaliar a capacidade de oferta dos serviços de saúde, a cobertura da atenção básica e a equidade no uso dos recursos disponíveis.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Unidade de medida === Número médio de consultas médicas por habitante, expresso em valores absolutos (consultas/habitante/ano). O resultado é obtido como um valor decimal e indica a quantidade média anual de consultas médicas realizadas por pessoa residente em determinado território. Exemplo de interpretação: um valor de 2,5 consultas por habitante significa que, em média, cada morador realizou duas a três consultas médicas ao longo do ano.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb">Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Informação e Saúde Digital (SEIDIGI). Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS). Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/composicao/seidigi/datasus/sistemas-de-informacao/sia-sus Acesso em: 9 out 2025.</ref> === Fontes de dados === As informações para o cálculo do indicador Consultas Médicas por Habitante são obtidas a partir dos registros do Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS), do Ministério da Saúde. Esse sistema consolida dados de atendimentos médicos realizados na rede pública, incluindo unidades básicas de saúde, policlínicas, ambulatórios especializados e hospitais com atendimento ambulatorial. Fontes complementares: * e-SUS Atenção Básica (e-SUS AB) – sistema utilizado para o registro das consultas médicas realizadas na atenção primária. * Sistema de Informação da Atenção Básica (SIAB) – utilizado até a implantação do e-SUS AB, ainda disponível em séries históricas. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais utilizadas como denominador no cálculo do indicador. Essas bases permitem a análise da oferta e utilização de serviços médicos e possibilitam comparações entre regiões, períodos e níveis de atenção à saúde.<ref name="MSb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número total de consultas médicas realizadas em determinado território e período e a população residente na mesma área e período. A fórmula é: <math>CMH = \frac{N_{consultas}}{P}</math> onde: CMH = consultas médicas por habitante N₍consultas₎ = número total de consultas médicas realizadas P = população residente no mesmo período O resultado indica o número médio de consultas médicas realizadas por habitante em um ano. Recomenda-se calcular o indicador separadamente para o total de consultas do Sistema Único de Saúde (SUS) e, quando possível, incluir estimativas da rede privada para uma visão mais abrangente do acesso aos serviços médicos. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=N_consultas/P` Por exemplo, se em um município foram registradas 500.000 consultas médicas e a população estimada era de 250.000 habitantes, o resultado será 2,0 consultas médicas por habitante no período.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Consultas médicas registradas (SIA/SUS, 2022) !! População (Censo 2022) !! Consultas por habitante |- | '''Norte''' || 47.800.000 || 18.906.962 || 2,53 |- | '''Nordeste''' || 137.600.000 || 54.644.582 || 2,52 |- | '''Sudeste''' || 317.000.000 || 84.847.187 || 3,74 |- | '''Sul''' || 118.500.000 || 29.933.315 || 3,96 |- | '''Centro-Oeste''' || 55.300.000 || 16.298.734 || 3,39 |- | '''Brasil''' || 676.200.000 || 203.062.512 || 3,33 |} Fontes: Ministério da Saúde – SIA/SUS/DATASUS (2022); IBGE – *Censo Demográfico 2022*. Os dados mostram que: * As regiões '''Sul''' e '''Sudeste''' apresentam as maiores médias de consultas médicas por habitante, refletindo maior cobertura e disponibilidade de serviços de saúde. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' mantêm níveis mais baixos, o que pode indicar desigualdades de acesso ou menor oferta de serviços. * O valor médio nacional em 2022 foi de aproximadamente '''3,3 consultas médicas por habitante'''. === Interpretação === O indicador Consultas Médicas por Habitante expressa o nível médio de utilização dos serviços médicos por parte da população. Valores mais altos indicam maior número de consultas realizadas, o que pode refletir maior acesso aos serviços de saúde ou, em alguns casos, utilização excessiva de atendimentos. Valores baixos podem sugerir barreiras de acesso, insuficiência de oferta de profissionais ou sub-registro de consultas. A Organização Mundial da Saúde (OMS) e estudos internacionais indicam que uma média de 2 a 4 consultas médicas por habitante por ano é considerada adequada para países com sistemas universais de saúde. Entretanto, a interpretação do indicador deve considerar fatores como: * estrutura etária da população (idosos tendem a utilizar mais os serviços de saúde); * cobertura da atenção básica e disponibilidade de médicos; * perfil epidemiológico e prevalência de doenças crônicas; * participação do setor privado, que pode não estar completamente registrada nos sistemas públicos de informação. A análise conjunta com outros indicadores, como cobertura da Estratégia Saúde da Família e internações por condições sensíveis à atenção primária, permite uma compreensão mais precisa do acesso e da resolutividade da rede de serviços.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O indicador Consultas Médicas por Habitante é utilizado para avaliar o acesso e a utilização dos serviços de saúde pela população. Entre os principais usos estão: * Monitorar a disponibilidade e o uso dos serviços médicos ambulatoriais. * Avaliar o desempenho da rede assistencial e o alcance das políticas de atenção primária. * Estimar a necessidade de recursos humanos e de infraestrutura em saúde. * Identificar desigualdades regionais e populacionais no acesso aos serviços médicos. * Apoiar o planejamento e a avaliação das ações do Sistema Único de Saúde (SUS). * Comparar a utilização de serviços entre setores público e privado, quando as informações estiverem disponíveis. O indicador também contribui para estudos sobre eficiência dos sistemas de saúde, alocação de recursos e impacto de políticas de ampliação do acesso à atenção primária.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="MSb" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, o acompanhamento desse indicador exige consolidação de registros ambulatoriais, identificação adequada do estabelecimento e padronização dos procedimentos informados. A integração entre SIA/SUS, e-SUS APS, sistemas locais e ferramentas de regulação melhora a leitura do acesso, reduz duplicidades analíticas e permite monitorar a produção com maior granularidade.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação do indicador Consultas Médicas por Habitante está relacionada à cobertura das fontes de dados. O Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS) registra apenas as consultas realizadas na rede pública, não incluindo o volume de atendimentos ocorridos em serviços privados e planos de saúde, o que pode subestimar o número total de consultas. Outras limitações incluem: * Sub-registro ou inconsistências no preenchimento das Autorizações de Procedimentos Ambulatoriais (APAC) e Boletins de Produção Ambulatorial (BPA). * Diferenças nas formas de registro entre os sistemas SIA/SUS, e-SUS AB e SIAB, dificultando comparações entre anos e regiões. * Ausência de distinção entre consultas iniciais e de retorno, o que pode superestimar o volume real de atendimento individual. * Influência de fatores contextuais, como disponibilidade de médicos, perfil etário da população e prevalência de doenças crônicas, que impactam o número médio de consultas. Essas limitações devem ser consideradas ao interpretar o indicador e em comparações entre regiões e períodos.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados do Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS) são coletados e atualizados de forma contínua em todo o território nacional. O indicador pode ser calculado mensal, trimestral ou anualmente, de acordo com a necessidade de análise e a disponibilidade dos dados populacionais utilizados como denominador. Na prática, a periodicidade anual é a mais utilizada, pois permite comparações entre regiões e anos, além de reduzir oscilações sazonais na produção de atendimentos. Os dados são disponibilizados pelo Ministério da Saúde por meio do DATASUS, geralmente no ano subsequente ao de referência.<ref name="MSb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador Consultas Médicas por Habitante possui cobertura nacional, com informações disponíveis para todos os entes federativos que alimentam regularmente o Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS). As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Tipo de estabelecimento de saúde (atenção básica, especializada, hospitalar) Os dados do SIA/SUS abrangem todos os atendimentos realizados na rede pública de saúde, enquanto as informações sobre o setor privado ainda são limitadas. Essa cobertura permite análises comparativas entre regiões e o acompanhamento de desigualdades no acesso e na utilização dos serviços médicos.<ref name="MSb" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do indicador Consultas Médicas por Habitante pode ser feita segundo diferentes dimensões demográficas, sociais e institucionais, permitindo identificar desigualdades no acesso e na utilização dos serviços de saúde. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (crianças, adultos, idosos) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, zonas urbana e rural) * Tipo de estabelecimento (atenção básica, especializada, hospitalar) * Tipo de financiamento (SUS e não SUS, quando disponível) * Escolaridade e condição socioeconômica da população atendida * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem avaliar a equidade no acesso às consultas médicas, identificar grupos populacionais com menor utilização dos serviços e apoiar o planejamento de políticas voltadas à ampliação da cobertura e da resolutividade da atenção ambulatorial.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSb" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas == === Definição === A Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas corresponde à distribuição percentual das internações realizadas em estabelecimentos de saúde segundo os grupos de causas definidas pela Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão (CID-10). O indicador expressa o peso relativo de cada grupo de causas no total de hospitalizações ocorridas em determinado território e período. Permite identificar o perfil de morbidade hospitalar da população, evidenciando as principais causas de internação e subsidiando o planejamento das ações e políticas de saúde. Também é utilizado para avaliar o impacto de doenças agudas e crônicas sobre o sistema hospitalar e monitorar as mudanças no perfil epidemiológico ao longo do tempo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc">Ministério da Saúde. Sistema de Informações Hospitalares do SUS – SIH/SUS. [https://datasus.saude.gov.br/sistema-de-informacoes-hospitalares-sih-sus/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção de internações hospitalares atribuídas a um determinado grupo de causas em relação ao total de internações ocorridas no mesmo período e território. O valor é apresentado com uma ou duas casas decimais e deve ser calculado separadamente para cada grupo de causas segundo a Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão (CID-10). Esse formato permite comparações entre regiões e períodos, bem como a análise da participação relativa de diferentes causas de hospitalização.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo da Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas são obtidas a partir do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS), administrado pelo Ministério da Saúde. O SIH/SUS reúne dados das Autorizações de Internação Hospitalar (AIH), que registram informações sobre diagnóstico principal, procedimento realizado, duração da internação e desfecho do atendimento. Fontes complementares: * Sistema de Informações de Saúde Suplementar (ANS) – fornece dados sobre internações na rede privada de planos de saúde, quando disponíveis. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – utilizado para estimativas populacionais, quando se deseja calcular taxas de internação. * Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão (CID-10) – define os grupos e capítulos de causas utilizados na classificação das internações. Essas bases permitem identificar o perfil de morbidade hospitalar e apoiar o planejamento e a gestão dos serviços hospitalares no país.<ref name="MSc" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de internações hospitalares atribuídas a determinado grupo de causas (segundo a Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão) e o total de internações registradas no mesmo período e território, multiplicada por 100. A fórmula é: <math>PI = \frac{N_{gc}}{N_{total}} \times 100</math> onde: PI = proporção de internações hospitalares por grupo de causas (%) N₍gc₎ = número de internações hospitalares de um grupo específico de causas (segundo a CID-10) N₍total₎ = número total de internações hospitalares registradas no mesmo período e local O cálculo pode ser realizado para capítulos ou categorias específicas da CID-10, conforme o objetivo da análise (exemplo: doenças infecciosas, doenças do aparelho circulatório, causas externas). Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_gc/N_total)*100` Por exemplo, se um município registrou 2.000 internações por doenças do aparelho respiratório em um total de 10.000 internações no ano, a proporção será 20%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Grupo de causas (CID-10) !! Internações (SIH/SUS, 2022) !! Proporção (%) sobre o total |- | Doenças do aparelho respiratório (J00–J99) || 1.142.850 || 13,8 |- | Gravidez, parto e puerpério (O00–O99) || 1.092.260 || 13,2 |- | Doenças do aparelho circulatório (I00–I99) || 970.540 || 11,7 |- | Doenças do aparelho digestivo (K00–K93) || 858.430 || 10,3 |- | Doenças infecciosas e parasitárias (A00–B99) || 604.270 || 7,3 |- | Lesões, envenenamentos e causas externas (S00–T98 e V01–Y98) || 412.690 || 5,0 |- | Neoplasias (C00–D48) || 375.850 || 4,5 |- | Doenças endócrinas, nutricionais e metabólicas (E00–E90) || 285.300 || 3,4 |- | Doenças do aparelho geniturinário (N00–N99) || 278.120 || 3,3 |- | Doenças do sistema nervoso (G00–G99) || 230.850 || 2,8 |- | Outras causas (demais capítulos da CID-10) || 2.150.840 || 25,7 |- | '''Total''' || '''8.402.000''' || '''100,0''' |} Fontes: Ministério da Saúde – SIH/SUS/DATASUS (2022); IBGE – *Censo Demográfico 2022*. Os dados indicam que: * As principais causas de internação hospitalar no SUS em 2022 foram doenças do aparelho respiratório, condições relacionadas à gravidez e doenças do aparelho circulatório. * Internações por causas externas (violências e acidentes) representaram cerca de 5% do total. * O padrão reflete a transição epidemiológica, com predomínio crescente de doenças crônicas e degenerativas sobre as infecciosas. === Interpretação === A Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas permite identificar o perfil de morbidade hospitalar de uma população e avaliar o impacto relativo das diferentes doenças e agravos sobre o sistema hospitalar. Valores mais elevados para determinados grupos de causas indicam maior frequência de hospitalizações associadas a essas condições. Por exemplo, uma alta proporção de internações por doenças do aparelho respiratório pode refletir surtos sazonais, como influenza ou pneumonia, enquanto o predomínio de causas circulatórias pode indicar o peso crescente das doenças crônicas não transmissíveis (DCNT). O indicador também auxilia na identificação de transições epidemiológicas e na avaliação da efetividade da atenção básica: reduções nas internações por condições sensíveis à atenção primária (ICSAP) podem indicar melhoria no cuidado ambulatorial e prevenção de agravos. A análise deve considerar fatores como estrutura etária, cobertura assistencial, práticas de registro e variações sazonais, que podem influenciar o número e a distribuição das internações hospitalares.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O indicador é amplamente utilizado para analisar o perfil de morbidade hospitalar e subsidiar o planejamento de ações e políticas de saúde. Entre seus principais usos estão: * Identificar as principais causas de internação e seus padrões regionais e temporais. * Avaliar o impacto das doenças transmissíveis e crônicas sobre o sistema hospitalar. * Monitorar a transição epidemiológica e o peso relativo das causas de internação por faixa etária e sexo. * Apoiar o planejamento da rede hospitalar e a alocação de recursos financeiros e humanos. * Avaliar a efetividade da atenção primária por meio do acompanhamento das internações por condições sensíveis à atenção básica (ICSAP). * Subsidiar estudos sobre carga de doenças e perfil de utilização dos serviços hospitalares. O indicador também serve de base para análises de custo e de eficiência hospitalar, permitindo estimar o impacto econômico das principais causas de hospitalização no Sistema Único de Saúde (SUS).<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, esse indicador depende da qualidade da codificação diagnóstica, do processamento das AIH e da consistência entre bases hospitalares e administrativas. Sistemas analíticos e painéis por causa, faixa etária e território permitem monitorar ICSAP, sazonalidade e pressão sobre a rede hospitalar com maior rapidez e capacidade comparativa.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === As principais limitações do indicador estão relacionadas à cobertura e à qualidade das informações registradas no Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS). Como o sistema abrange apenas as internações financiadas pelo SUS, ele não inclui os atendimentos realizados em estabelecimentos exclusivamente privados ou de convênios, o que pode subestimar o número total de hospitalizações no país. Outras limitações incluem: * Possíveis erros de codificação da causa principal da internação na Declaração de Internação Hospitalar (AIH), que podem afetar a classificação por grupos de causas. * Diferenças nos critérios de registro e autorização de internações entre unidades federativas e tipos de estabelecimento. * Sub-registro de causas secundárias, com foco predominante no diagnóstico principal. * Dificuldade de comparações diretas entre anos, em função de revisões na tabela de procedimentos e na forma de registro no SIH/SUS. Além disso, o indicador reflete apenas hospitalizações concluídas, não contemplando internações em curso ou atendimentos de urgência sem internação formal.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS) são coletados de forma contínua e consolidados mensalmente, com atualização regular nas bases do DATASUS. O indicador pode ser calculado mensal, trimestral ou anualmente, conforme o objetivo da análise e a necessidade de acompanhamento das tendências. A periodicidade anual é a mais utilizada, pois permite comparações entre períodos e regiões, além de reduzir as variações sazonais decorrentes de surtos epidêmicos ou flutuações temporárias na demanda hospitalar. Os dados são disponibilizados publicamente pelo Ministério da Saúde por meio do portal DATASUS, geralmente no início do ano subsequente ao período de referência.<ref name="MSc" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional e é calculado a partir dos registros do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS), que abrange todos os estabelecimentos de saúde vinculados ao Sistema Único de Saúde. As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Tipo de estabelecimento (público, filantrópico ou conveniado) Embora o SIH/SUS concentre as internações financiadas pelo SUS, a cobertura é ampla e representativa da realidade hospitalar brasileira, especialmente nas regiões Norte e Nordeste, onde a dependência do sistema público é maior. Os dados permitem comparações territoriais e análises sobre o perfil de morbidade hospitalar em diferentes contextos populacionais e assistenciais.<ref name="MSc" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A Proporção de Internações Hospitalares por Grupo de Causas pode ser analisada segundo diferentes variáveis demográficas, clínicas e territoriais, permitindo identificar padrões de morbidade e desigualdades regionais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (crianças, adultos, idosos) * Capítulo ou grupo de causas segundo a Classificação Internacional de Doenças – 10ª Revisão (CID-10) * Local de residência e de ocorrência da internação (município, estado, região) * Tipo de estabelecimento (público, filantrópico, privado conveniado) * Regime de internação (urgência/emergência ou eletiva) * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem compreender a distribuição das internações por perfil epidemiológico e subsidiar o planejamento e a organização da rede hospitalar conforme as necessidades de saúde da população.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSc" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Leitos Hospitalares == === Definição === O indicador Leitos Hospitalares expressa a disponibilidade de leitos destinados à internação em estabelecimentos de saúde de determinado território e período. Corresponde ao número de leitos hospitalares existentes por mil habitantes, considerando tanto os leitos do Sistema Único de Saúde (SUS) quanto os da rede privada, quando disponíveis. O indicador mede a capacidade instalada do sistema hospitalar e é utilizado para avaliar a adequação da oferta de serviços de internação em relação às necessidades da população. A análise desse indicador auxilia na identificação de desigualdades regionais na distribuição de recursos hospitalares e no planejamento da rede de atenção à saúde.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd">Ministério da Saúde. Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde – CNES. [https://cnes.datasus.gov.br/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Número de leitos hospitalares por mil (‰) habitantes. O indicador é expresso em valores decimais, representando a quantidade média de leitos disponíveis para cada mil pessoas residentes em determinado território e período. A utilização da base por mil habitantes facilita comparações entre localidades e períodos, permitindo avaliar a adequação da oferta de leitos às demandas populacionais.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> === Fontes de dados === As informações sobre leitos hospitalares são obtidas a partir do Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), do Ministério da Saúde. O CNES reúne dados administrativos sobre todos os estabelecimentos de saúde do país, públicos e privados, incluindo número de leitos, especialidades, equipamentos, serviços e recursos humanos. Fontes complementares: * Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS) – utilizado para análises de ocupação e utilização dos leitos. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais usadas como denominador no cálculo do indicador. * DATASUS – plataforma pública de acesso aos dados do CNES e SIH/SUS. Essas bases permitem o monitoramento da capacidade hospitalar instalada e a avaliação da distribuição de leitos por especialidade, tipo de gestão e vínculo ao SUS.<ref name="MSd" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número total de leitos hospitalares disponíveis e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 1.000. A fórmula é: <math>LH = \frac{N_{leitos}}{P} \times 1000</math> onde: LH = leitos hospitalares por mil habitantes N₍leitos₎ = número total de leitos hospitalares disponíveis (segundo o CNES) P = população residente no mesmo período e território O indicador pode ser calculado para o total de leitos ou por tipo de leito (gerais, especializados, obstétricos, pediátricos, UTI, psiquiátricos, entre outros). Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_leitos/P)*1000` Exemplo: se um município possui 1.200 leitos hospitalares e uma população de 400.000 habitantes, o resultado será 3,0 leitos por mil habitantes.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Leitos hospitalares (CNES, dez/2022) !! População (Censo 2022) !! Leitos por 1.000 habitantes |- | '''Norte''' || 32.480 || 18.906.962 || 1,72 |- | '''Nordeste''' || 98.215 || 54.644.582 || 1,80 |- | '''Sudeste''' || 201.320 || 84.847.187 || 2,37 |- | '''Sul''' || 72.890 || 29.933.315 || 2,44 |- | '''Centro-Oeste''' || 35.430 || 16.298.734 || 2,17 |- | '''Brasil''' || 440.335 || 203.062.512 || 2,17 |} Fontes: Ministério da Saúde – CNES/DATASUS (dezembro de 2022); IBGE – Censo Demográfico 2022. Os dados indicam que: * O Brasil possuía aproximadamente '''2,17 leitos hospitalares por mil habitantes''' em 2022. * As maiores taxas estão nas regiões '''Sul''' e '''Sudeste''', refletindo maior concentração de recursos hospitalares. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' apresentam menor disponibilidade de leitos, indicando desigualdade de acesso e distribuição da infraestrutura hospitalar. === Interpretação === O indicador Leitos Hospitalares mede a disponibilidade física de leitos para internação e reflete a capacidade instalada do sistema de saúde para atender às demandas de hospitalização. Valores mais altos indicam maior oferta de leitos por habitante, o que pode representar melhor capacidade de resposta a agravos que requerem internação. Por outro lado, valores excessivamente elevados podem indicar ineficiência na alocação de recursos, especialmente quando há baixa taxa de ocupação. De acordo com parâmetros internacionais, médias entre 2 e 5 leitos por mil habitantes são consideradas adequadas, dependendo do perfil epidemiológico e da organização dos serviços de saúde. No Brasil, há grandes variações regionais: regiões mais desenvolvidas tendem a apresentar maior densidade de leitos, enquanto áreas menos favorecidas podem ter oferta insuficiente. A análise deve considerar o tipo de leito (geral, especializado, UTI), o financiamento (SUS e não SUS) e a taxa de utilização, para avaliar se a disponibilidade é adequada às necessidades reais da população. Também é importante associar o indicador a outros, como tempo médio de permanência e taxa de ocupação, para compreender a eficiência do sistema hospitalar.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O indicador Leitos Hospitalares é utilizado para avaliar a capacidade de oferta de internações e subsidiar o planejamento e a gestão da rede hospitalar. Entre os principais usos estão: * Monitorar a disponibilidade de leitos hospitalares por tipo e região. * Planejar a expansão, redistribuição ou redução de leitos conforme as necessidades locais de saúde. * Avaliar desigualdades regionais na oferta de internações e na infraestrutura hospitalar. * Apoiar estudos sobre eficiência do sistema hospitalar, considerando taxas de ocupação e tempo médio de permanência. * Subsidiar políticas públicas de regionalização e hierarquização da atenção à saúde. * Estimar a capacidade de resposta do sistema a situações de emergência, surtos epidêmicos ou desastres. Em análises de situação de saúde (ASIS), o indicador contribui para compreender a estrutura e o desempenho da atenção hospitalar e sua integração com outros níveis de atenção.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === A gestão informatizada de leitos depende da atualização contínua do CNES, da integração com centrais de regulação e da visualização operacional da ocupação instalada e disponível. Em informática em saúde, esse indicador é central para apoiar regulação assistencial, planejamento de contingência e resposta a emergências sanitárias.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === As principais limitações do indicador estão relacionadas à cobertura e à qualidade das informações registradas no Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES). O número de leitos informado depende do registro e da atualização pelos gestores locais, podendo ocorrer discrepâncias entre a disponibilidade real e os dados declarados. Outras limitações incluem: * Diferenças na classificação dos tipos de leito (geral, UTI, obstétrico, pediátrico etc.), o que dificulta comparações entre regiões. * Possível sub-registro ou superestimação de leitos inativos ou temporariamente desativados. * Falta de integração entre dados do CNES e indicadores de utilização, como taxa de ocupação e tempo médio de permanência. * Ausência de informações sobre a qualidade do atendimento e a adequação do número de leitos às necessidades epidemiológicas da população. * Exclusão parcial dos leitos da rede privada não contratada pelo SUS, o que reduz a abrangência do indicador. Essas limitações devem ser consideradas na interpretação dos resultados e nas comparações regionais e temporais.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados sobre leitos hospitalares são coletados e atualizados mensalmente no Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), a partir das informações enviadas pelos gestores municipais, estaduais e federais. O indicador pode ser calculado em diferentes periodicidades, conforme o objetivo da análise: * Mensal – para acompanhamento da disponibilidade de leitos em situações emergenciais ou de monitoramento da rede hospitalar. * Anual – para análises comparativas e planejamento de longo prazo, sendo a periodicidade mais utilizada em estudos e relatórios de saúde. Os dados consolidados são disponibilizados publicamente pelo Ministério da Saúde por meio do DATASUS, permitindo o acompanhamento histórico e regionalizado da capacidade instalada do sistema hospitalar.<ref name="MSd" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador Leitos Hospitalares possui cobertura nacional e é calculado a partir dos registros do Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), que abrange todos os estabelecimentos de saúde públicos e privados do país. As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Tipo de estabelecimento (público, filantrópico, privado) A amplitude territorial dos dados permite a análise comparativa da disponibilidade de leitos entre regiões e municípios, identificando desigualdades na distribuição da capacidade hospitalar e subsidiando o planejamento regional da rede assistencial.<ref name="MSd" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do indicador Leitos Hospitalares pode ser realizada segundo variáveis demográficas, assistenciais e administrativas, permitindo identificar desigualdades regionais e estruturais na oferta de internações. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Tipo de leito (geral, cirúrgico, obstétrico, pediátrico, UTI, psiquiátrico, outros) * Vínculo institucional (SUS, privado, filantrópico) * Tipo de estabelecimento (hospital geral, especializado, maternidade, hospital-dia) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, áreas urbanas e rurais) * Gestão administrativa (municipal, estadual, federal) * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem identificar carências estruturais e apoiar o planejamento da rede hospitalar, priorizando regiões ou especialidades com déficit de leitos.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSd" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Cobertura de Planos Privados de Saúde == === Definição === A Cobertura de Planos Privados de Saúde expressa a proporção da população residente que possui vínculo ativo a algum plano ou seguro de assistência médica, hospitalar ou odontológica. O indicador mede o grau de participação do sistema de saúde suplementar na cobertura populacional de um território, em determinado período. Reflete a inserção da população no setor privado de saúde e permite avaliar a relação entre o sistema público (SUS) e o setor suplementar, bem como as desigualdades de acesso aos serviços de saúde entre grupos sociais e regiões.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref">Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS. Sala de Situação. [https://www.gov.br/ans/pt-br/assuntos/analise-de-situacao/sala-de-situacao Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção de pessoas cobertas por planos ou seguros privados de assistência à saúde em relação à população total residente em determinado território e período. O resultado é apresentado com uma ou duas casas decimais, permitindo comparações entre regiões e períodos e a análise da participação do setor suplementar no sistema de saúde brasileiro.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo da Cobertura de Planos Privados de Saúde são obtidas a partir dos registros administrativos da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS), que regula e supervisiona o setor de planos e seguros de saúde no Brasil. Os dados são provenientes do Sistema de Informações de Beneficiários (SIB/ANS), que reúne o número de vínculos ativos por tipo de plano, operadora e local de residência do beneficiário. Fontes complementares: * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais usadas como denominador. * Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) – disponibiliza informações sobre posse de plano de saúde, tipo de cobertura e perfil socioeconômico dos beneficiários. * DATASUS – utilizado para comparação entre cobertura pública (SUS) e privada. Essas fontes permitem analisar a participação da saúde suplementar na cobertura populacional, as desigualdades de acesso e a relação entre o sistema público e o privado.<ref name="Refa">Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS. Sistema de Informações de Beneficiários (SIB/ANS). [https://www.gov.br/ans/pt-br/assuntos/gestao-da-informacao-e-qualidade/sistema-de-informacoes-de-beneficiarios-sib Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de pessoas com vínculo ativo a planos ou seguros privados de assistência à saúde e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 100. A fórmula é: <math>CP = \frac{N_{benef}}{P} \times 100</math> onde: CP = cobertura de planos privados de saúde (%) N₍benef₎ = número de beneficiários de planos privados de saúde (segundo o SIB/ANS) P = população residente no mesmo período e território (segundo o IBGE) O resultado expressa o percentual da população coberta por planos privados de saúde. O cálculo pode ser realizado para o total de planos médicos-hospitalares ou desagregado por tipo de plano (médico, odontológico, individual, coletivo etc.). Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_benef/P)*100` Exemplo: se um estado possui 3.000.000 de beneficiários de planos e uma população total de 15.000.000 de habitantes, a cobertura será 20%.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Refa" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! População (Censo 2022) !! Beneficiários de planos de saúde (ANS, dez/2022) !! Cobertura (%) |- | '''Norte''' || 18.906.962 || 1.822.000 || 9,6 |- | '''Nordeste''' || 54.644.582 || 6.042.000 || 11,1 |- | '''Sudeste''' || 84.847.187 || 34.223.000 || 40,3 |- | '''Sul''' || 29.933.315 || 8.722.000 || 29,1 |- | '''Centro-Oeste''' || 16.298.734 || 2.922.000 || 17,9 |- | '''Brasil''' || 203.062.512 || 53.731.000 || 26,5 |} Fontes: Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS/SIB (dezembro de 2022); IBGE – *Censo Demográfico 2022*. Os dados mostram que: * A região '''Sudeste''' concentra cerca de dois terços dos beneficiários, com cobertura superior a 40%. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' apresentam as menores coberturas (inferiores a 12%). * A cobertura média nacional foi de aproximadamente '''26,5% da população''' em 2022. === Interpretação === O indicador Cobertura de Planos Privados de Saúde reflete o grau de inserção da população no sistema de saúde suplementar e permite avaliar a dependência ou autonomia em relação ao Sistema Único de Saúde (SUS). Valores elevados indicam maior participação do setor privado na cobertura populacional, geralmente associada a contextos de maior renda e urbanização. Valores baixos podem indicar maior dependência da rede pública e menor acesso a planos privados, o que costuma ocorrer em regiões com piores condições socioeconômicas. A distribuição da cobertura é heterogênea no Brasil: concentra-se nas regiões Sudeste e Sul, especialmente em áreas metropolitanas, enquanto Norte e Nordeste apresentam menor proporção de beneficiários. Essa desigualdade reflete as disparidades regionais de renda, emprego formal e oferta de planos de saúde. A análise do indicador deve considerar fatores como tipo de vínculo (individual ou coletivo), cobertura assistencial (médico-hospitalar ou odontológica) e perfil dos beneficiários, pois esses aspectos influenciam a extensão e a qualidade da assistência prestada.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === O indicador Cobertura de Planos Privados de Saúde é utilizado para analisar a participação do setor suplementar na atenção à saúde e sua interação com o Sistema Único de Saúde (SUS). Entre os principais usos estão: * Avaliar o grau de dependência da população em relação ao SUS. * Identificar desigualdades regionais e socioeconômicas no acesso a planos privados. * Monitorar a expansão ou retração do mercado de saúde suplementar. * Apoiar o planejamento de políticas públicas voltadas à regulação da saúde suplementar. * Estimar a demanda potencial por serviços públicos de saúde. * Subsidiar estudos sobre financiamento e segmentação do sistema de saúde brasileiro. Em análises de situação de saúde (ASIS), o indicador é utilizado para compreender a relação entre renda, mercado de trabalho formal e cobertura por planos privados, auxiliando na interpretação do modelo misto de financiamento da saúde no Brasil.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na perspectiva da informática em saúde, esse indicador ganha valor quando combinado com bases territoriais, socioeconômicas e de utilização de serviços. A integração analítica entre registros da ANS, indicadores do SUS e painéis georreferenciados ajuda a compreender segmentação assistencial, vazios de cobertura e pressão potencial sobre a rede pública.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === As principais limitações do indicador estão relacionadas à abrangência e à qualidade dos registros administrativos da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS). O número de beneficiários pode incluir duplicidades, pois uma mesma pessoa pode ter mais de um plano ativo. Também há possibilidade de defasagem temporal entre o cancelamento do plano e sua exclusão do sistema. Outras limitações incluem: * Subestimação da cobertura em áreas rurais e regiões com baixa oferta de planos privados. * Dificuldade de estimar o número real de usuários de planos apenas odontológicos, que não oferecem cobertura médico-hospitalar. * Ausência de informações sobre o nível de utilização dos serviços de saúde pelos beneficiários. * Diferenças nos critérios de registro entre planos individuais, coletivos empresariais e por adesão. * Falta de integração direta entre as bases da ANS e os registros de utilização do SUS, dificultando análises complementares. Esses fatores devem ser considerados ao interpretar o indicador, especialmente em análises comparativas entre regiões e ao longo do tempo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Refa" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === As informações sobre a Cobertura de Planos Privados de Saúde são atualizadas mensalmente pela Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS), por meio do Sistema de Informações de Beneficiários (SIB/ANS). Os dados consolidados são divulgados trimestral e anualmente, permitindo análises contínuas e comparações temporais. A periodicidade mensal possibilita o acompanhamento dinâmico da evolução do número de beneficiários, enquanto os relatórios anuais oferecem séries históricas padronizadas e mais estáveis para análises de tendência e planejamento de políticas públicas.<ref name="Ref" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional, com informações disponíveis para todos os estados e municípios brasileiros a partir dos registros da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS). As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos Os dados são vinculados ao local de residência dos beneficiários e permitem comparações regionais e temporais da cobertura populacional. A abrangência nacional do sistema possibilita identificar desigualdades na penetração dos planos privados, revelando maior concentração nas regiões Sudeste e Sul, especialmente em áreas urbanas e de maior renda.<ref name="Refa" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A Cobertura de Planos Privados de Saúde pode ser analisada segundo diferentes dimensões demográficas, socioeconômicas e territoriais, permitindo identificar desigualdades de acesso e perfil dos beneficiários. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Sexo (masculino, feminino) * Faixa etária (crianças, adultos, idosos) * Tipo de plano (médico-hospitalar, exclusivamente odontológico, misto) * Modalidade de contratação (individual, coletivo empresarial, coletivo por adesão) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, zonas urbana e rural) * Renda domiciliar e escolaridade (segundo a PNS ou IBGE) * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem compreender o perfil da população coberta por planos privados e orientar políticas de regulação, financiamento e equidade no acesso à atenção à saúde.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Ref" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Gastos em Saúde == === Definição === O indicador Percentual da Despesa Total em Saúde Destinada a Cada Nível de Atenção expressa a distribuição dos recursos financeiros aplicados em saúde segundo os níveis de atenção do sistema: Atenção Primária à Saúde (APS) e Média e Alta Complexidade (MAC). Corresponde à proporção do gasto público total em saúde que é alocada para cada nível assistencial, em determinado território e período. O indicador permite avaliar o equilíbrio do financiamento entre os componentes da rede de atenção, contribuindo para a análise da priorização da Atenção Primária e da sustentabilidade do sistema de saúde. A comparação entre APS e MAC auxilia na identificação de tendências de investimento e na verificação da coerência entre a alocação de recursos e as diretrizes de regionalização e integralidade do SUS.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSe">Ministério da Saúde. Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde – SIOPS. [https://siops.saude.gov.br/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção da despesa total em saúde destinada a cada nível de atenção no sistema: * Atenção Primária à Saúde (APS) * Média e Alta Complexidade (MAC) O valor é calculado em relação à despesa total em ações e serviços públicos de saúde (ASPS) realizada pelo ente federativo no período de referência. A soma dos percentuais de APS e MAC deve se aproximar de 100%, podendo incluir pequenas variações devido a outras categorias orçamentárias (como vigilância em saúde ou gestão do SUS).<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="MSe" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo do indicador são obtidas a partir do Fundo Nacional de Saúde (FNS), do Ministério da Saúde, que consolida os repasses e pagamentos realizados em ações e serviços públicos de saúde segundo os blocos de financiamento. Os dados permitem identificar com precisão os valores destinados à Atenção Primária à Saúde (APS) e à Média e Alta Complexidade (MAC), conforme a execução orçamentária e financeira federal. Fontes complementares: * Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde (SIOPS) – utilizado para análises de consolidação orçamentária nas três esferas de governo. * Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – fornece as estimativas populacionais e dados macroeconômicos para contextualização dos gastos. * Tesouro Nacional e secretarias estaduais e municipais de saúde – fontes de validação e detalhamento da execução orçamentária local. O uso do FNS é recomendado por refletir de forma mais fidedigna a aplicação dos recursos nos blocos APS e MAC, especialmente no monitoramento de transferências fundo a fundo e execução direta do Ministério da Saúde.<ref name="MSf">Ministério da Saúde. Fundo Nacional de Saúde – FNS. [https://portalfns.saude.gov.br/ Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado a partir da razão entre o montante de recursos financeiros aplicados em cada nível de atenção (APS e MAC) e o total das despesas em ações e serviços públicos de saúde (ASPS), multiplicada por 100. A fórmula é: <math>P_{nivel} = \frac{D_{nivel}}{D_{total}} \times 100</math> onde: P₍nível₎ = percentual da despesa total destinada a cada nível de atenção (APS ou MAC) D₍nível₎ = despesa executada no respectivo nível de atenção (segundo o FNS) D₍total₎ = total de despesas em ações e serviços públicos de saúde As despesas de cada nível são obtidas nos registros de execução orçamentária do Fundo Nacional de Saúde (FNS), que classifica os pagamentos e transferências segundo os blocos de financiamento: * Atenção Primária à Saúde (APS) * Média e Alta Complexidade (MAC) O cálculo pode ser feito para a União, estados, municípios ou para o conjunto do país, conforme a disponibilidade de dados. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com as fórmulas: Para APS: `=(Despesa_APS/Despesa_Total)*100` Para MAC: `=(Despesa_MAC/Despesa_Total)*100` Exemplo: se um estado aplicou R$ 600 milhões em APS e R$ 1,400 bilhão em MAC, sobre um total de R$ 2 bilhões em ASPS, os percentuais serão 30% para APS e 70% para MAC.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Despesa total em saúde (R$ milhões) !! Atenção Primária (APS) !! Média/Alta Complexidade (MAC) !! % APS !! % MAC !! Razão MAC/APS |- | '''Norte''' || 38.620 || 13.260 || 21.570 || 34,3 || 55,9 || 1,63 |- | '''Nordeste''' || 107.430 || 39.820 || 57.480 || 37,1 || 53,5 || 1,44 |- | '''Sudeste''' || 183.750 || 55.620 || 114.830 || 30,3 || 62,5 || 2,06 |- | '''Sul''' || 68.940 || 21.760 || 40.910 || 31,6 || 59,4 || 1,88 |- | '''Centro-Oeste''' || 32.860 || 10.940 || 18.440 || 33,3 || 56,1 || 1,68 |- | '''Brasil''' || 431.600 || 141.400 || 253.200 || 32,8 || 58,7 || 1,79 |} Fontes: Ministério da Saúde – SIOPS / FNS / DATASUS (2022); IBGE – *Censo Demográfico 2022*. Os dados mostram que: * Em 2022, aproximadamente '''59% das despesas em saúde''' foram destinadas à Média e Alta Complexidade, enquanto '''33%''' corresponderam à Atenção Primária. * A relação MAC/APS foi de '''1,79''', ou seja, para cada R$ 1,00 investido na APS, investiram-se R$ 1,79 na MAC. * As regiões '''Sudeste''' e '''Sul''' apresentam maior concentração de recursos na atenção especializada, enquanto '''Nordeste''' e '''Norte''' dedicam proporção relativamente maior à atenção básica. === Interpretação === O indicador expressa o equilíbrio entre os níveis de atenção à saúde no financiamento do sistema público. Valores mais elevados de gasto na Atenção Primária à Saúde (APS) indicam maior priorização das ações de promoção, prevenção e cuidado longitudinal, características de sistemas mais resolutivos e com menor custo médio por atendimento. Já uma proporção muito alta de gastos na Média e Alta Complexidade (MAC) pode refletir um modelo assistencial centrado em procedimentos especializados e hospitalares, frequentemente mais onerosos e reativos. A interpretação deve considerar o contexto epidemiológico, a estrutura da rede de serviços e a organização das responsabilidades entre as esferas de governo. Em países e regiões com sistemas de saúde consolidados, observa-se tendência de maior equilíbrio entre APS e MAC, com proporção de 30% a 40% dos gastos totais concentrados na atenção primária. A análise comparada entre municípios e estados permite identificar desequilíbrios no financiamento e orientar políticas de regionalização, integração de redes e fortalecimento da atenção básica.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Bsica2017">Ministério da Saúde. Política Nacional de Atenção Básica – PNAB. Brasília: Ministério da Saúde; 2017. [https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/politica_nacional_atencao_basica_2017.pdf Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Usos principais === O indicador é utilizado para avaliar a estrutura e a prioridade do financiamento público em saúde entre os diferentes níveis de atenção. Entre seus principais usos estão: * Monitorar a alocação de recursos financeiros entre a Atenção Primária (APS) e a Média e Alta Complexidade (MAC). * Avaliar a coerência entre o padrão de gasto e as diretrizes do SUS, especialmente a valorização da atenção básica como eixo organizador das redes de cuidado. * Identificar desequilíbrios na distribuição de recursos e apoiar processos de regionalização e planejamento integrado da rede de serviços. * Analisar tendências de investimento e sustentabilidade do sistema, considerando a eficiência e o custo-efetividade de cada nível de atenção. * Subsidiar estudos de avaliação de políticas públicas e de desempenho financeiro do setor saúde. * Apoiar a tomada de decisão no âmbito do financiamento tripartite (União, estados e municípios). Em análises de situação de saúde (ASIS), o indicador contribui para compreender como o padrão de gasto influencia a resolutividade do sistema e a capacidade de resposta às necessidades da população.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Bsica2017" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, o monitoramento do gasto exige rastreabilidade das transações, padronização contábil e integração entre sistemas orçamentários, financeiros e assistenciais. Ferramentas de business intelligence, painéis de execução e bases históricas estruturadas ampliam a transparência e apoiam decisões sobre eficiência, prioridade e sustentabilidade do financiamento.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === As principais limitações do indicador estão relacionadas à classificação e ao registro das despesas nos sistemas orçamentários e financeiros. Embora o Fundo Nacional de Saúde (FNS) permita identificar os blocos de financiamento, parte das despesas pode não estar claramente vinculada a um nível específico de atenção, dificultando a separação entre Atenção Primária (APS) e Média e Alta Complexidade (MAC). Outras limitações incluem: * Diferenças entre empenho, liquidação e pagamento, que podem gerar defasagens temporais nos valores registrados. * Dificuldade de comparações diretas entre entes federativos, devido a variações na estrutura orçamentária e nas fontes de financiamento. * Possibilidade de reclassificação contábil de despesas, especialmente em anos de transição de normas ou de reorganização dos blocos de financiamento. * Exclusão de informações sobre gastos do setor privado e de outras fontes não orçamentárias (como parcerias e convênios). * Falta de uniformidade na identificação de gastos mistos, que envolvem simultaneamente APS e MAC (como centrais de regulação e transporte sanitário). Essas limitações exigem cautela na interpretação dos resultados e reforçam a necessidade de análises complementares, associando o indicador a outros de desempenho e estrutura da rede de atenção.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Bsica2017" /> === Periodicidade === Os dados sobre despesas em saúde executadas pelo Fundo Nacional de Saúde (FNS) são atualizados mensalmente, com consolidação anual dos valores executados por bloco de financiamento. O indicador pode ser calculado mensal, trimestral ou anualmente, de acordo com o objetivo da análise e a necessidade de acompanhamento das tendências de gasto. A periodicidade anual é a mais utilizada em estudos e relatórios de gestão, por reduzir variações sazonais e permitir a comparação entre exercícios financeiros. As informações consolidadas ficam disponíveis no Portal do FNS e podem ser extraídas por unidade federativa, município ou programa de financiamento. As atualizações mensais do FNS também permitem o monitoramento contínuo da execução orçamentária, útil para o acompanhamento da regularidade dos repasses fundo a fundo.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional e é calculado a partir dos registros do Fundo Nacional de Saúde (FNS), que consolida as informações financeiras da União e as transferências automáticas para estados, Distrito Federal e municípios. As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões de Saúde e Municípios A base de dados do FNS permite acompanhar a execução orçamentária e financeira por ente federativo e por bloco de financiamento, possibilitando análises comparativas entre localidades e períodos. A abrangência é integral para os recursos federais e, quando integrados aos sistemas estaduais e municipais, fornece visão ampla da estrutura de financiamento do SUS em todo o território nacional.<ref name="MSf" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do indicador pode ser realizada considerando diferentes dimensões demográficas, administrativas e de financiamento, permitindo identificar desigualdades regionais e tendências de priorização no gasto em saúde. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Nível de atenção (Atenção Primária à Saúde – APS, Média e Alta Complexidade – MAC) * Esfera administrativa (União, estado, município) * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, regiões de saúde) * Tipo de gestão (municipal, estadual ou federal direta) * Modalidade de repasse (fundo a fundo, execução direta, convênios) * Ano de exercício financeiro (para análise temporal) Essas categorias permitem avaliar o equilíbrio do financiamento entre APS e MAC, identificar desigualdades territoriais na alocação de recursos e apoiar o planejamento integrado das redes de atenção à saúde.<ref name="MSf" /> <ref name="RIPSA2008" /> <ref name="Bsica2017" /> == Abastecimento por Água Potável == === Definição === O indicador Abastecimento por Água Potável expressa a proporção da população residente em domicílios com acesso a rede geral de distribuição de água ou outra forma considerada segura de abastecimento. Corresponde ao percentual de pessoas que utilizam fontes de água potável reconhecidas como seguras para consumo humano, conforme critérios de qualidade e regularidade estabelecidos pela legislação nacional. O indicador mede uma das dimensões básicas das condições de saneamento e saúde ambiental, sendo diretamente associado à prevenção de doenças de veiculação hídrica e à promoção da saúde coletiva. É utilizado para avaliar o alcance do direito humano à água potável e para monitorar os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), especialmente o ODS 6 – Água Potável e Saneamento.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc">Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua). [https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao.html Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="Refb">Ministério das Cidades. Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento – SNIS. [https://www.gov.br/mdr/pt-br/assuntos/saneamento/snis Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Unidade de medida === Percentual (%), representando a proporção da população residente em domicílios abastecidos por rede geral de distribuição de água ou por fonte considerada segura (como poço ou nascente protegida). O valor é apresentado com uma ou duas casas decimais e permite comparações entre regiões, áreas urbanas e rurais e diferentes períodos de tempo.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> === Fontes de dados === As informações para o cálculo do indicador são obtidas principalmente a partir das pesquisas domiciliares realizadas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), especialmente a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) e o Censo Demográfico. Essas fontes coletam dados sobre o tipo de abastecimento de água utilizado nos domicílios particulares permanentes. Fontes complementares: * Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS), do Ministério das Cidades, que reúne informações fornecidas pelos prestadores de serviços de abastecimento de água. * Fundação Nacional de Saúde (FUNASA), que atua na vigilância e promoção da qualidade da água para consumo humano em áreas rurais e comunidades tradicionais. * Sistema de Informação de Vigilância da Qualidade da Água para Consumo Humano (SISAGUA), do Ministério da Saúde, para monitoramento de parâmetros de potabilidade. Essas bases permitem análises territoriais e temporais sobre o acesso à água potável e fornecem subsídios para políticas de saneamento e saúde ambiental.<ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de pessoas residentes em domicílios com acesso à rede geral de abastecimento de água ou a outras formas seguras de fornecimento e o total da população residente, multiplicada por 100. A fórmula é: <math>AP = \frac{P_{agua}}{P_{total}} \times 100</math> onde: AP = percentual da população abastecida por água potável P₍água₎ = população residente em domicílios com abastecimento de água considerado seguro P₍total₎ = população total residente São considerados abastecimentos seguros: * Rede geral de distribuição de água; * Poço profundo ou artesiano com proteção adequada; * Nascente protegida ou sistema comunitário controlado. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(Pop_agua/Pop_total)*100` Exemplo: se um município possui 180.000 habitantes e 162.000 residem em domicílios com abastecimento de água potável, o indicador será 90%.<ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Domicílios com água potável (milhares) !! Domicílios totais (milhares) !! Cobertura (%) |- | '''Norte''' || 2.780 || 5.480 || 50,7 |- | '''Nordeste''' || 12.350 || 19.880 || 62,1 |- | '''Sudeste''' || 27.420 || 28.960 || 94,7 |- | '''Sul''' || 8.450 || 9.280 || 91,1 |- | '''Centro-Oeste''' || 4.930 || 5.500 || 89,6 |- | '''Brasil''' || 55.930 || 69.100 || 81,0 |} Fontes: IBGE – Censo Demográfico 2022; Ministério das Cidades – Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS), 2022. === Exemplo visual === [https://www.gov.br/mdr/pt-br/assuntos/saneamento/snis Consulte os painéis e publicações do SNIS.] === Interpretação === O indicador reflete o nível de acesso da população a fontes seguras de água potável e constitui uma medida das condições de saneamento básico e de qualidade de vida. Valores elevados indicam ampla cobertura de abastecimento por rede pública ou por sistemas protegidos, o que se associa à redução de doenças de veiculação hídrica e à melhoria da saúde ambiental. Valores baixos revelam deficiência na infraestrutura de saneamento, maior vulnerabilidade social e risco aumentado de ocorrência de agravos como diarreias infecciosas, hepatites e parasitoses. A análise do indicador deve considerar as diferenças entre áreas urbanas e rurais, já que estas últimas tendem a apresentar menores taxas de cobertura. Também é importante observar a regularidade e a qualidade da água distribuída, pois o simples acesso à rede não garante potabilidade ou continuidade do serviço. O indicador está relacionado diretamente ao cumprimento do Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS) 6, que estabelece a meta de assegurar o acesso universal e equitativo à água potável até 2030.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc">FUNASA. Vigilância da Qualidade da Água para Consumo Humano. [https://www.gov.br/funasa/pt-br/assuntos/saude-ambiental/vigiagua Acesso em: 8 out 2025]</ref> === Usos principais === O indicador Abastecimento por Água Potável é utilizado para avaliar as condições de saneamento básico e o acesso da população a serviços essenciais de infraestrutura. Entre seus principais usos estão: * Monitorar a universalização do acesso à água potável, conforme as metas do Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS 6). * Avaliar desigualdades regionais e urbanas-rurais na cobertura dos serviços de abastecimento. * Subsidiar o planejamento e o investimento em infraestrutura de saneamento, especialmente em áreas vulneráveis. * Apoiar políticas intersetoriais voltadas à promoção da saúde e à prevenção de doenças relacionadas à água contaminada. * Orientar ações de vigilância sanitária e ambiental sobre a qualidade e a regularidade do abastecimento. * Servir como indicador complementar em estudos de desenvolvimento humano, habitação e saúde ambiental. O uso combinado deste indicador com os de esgotamento sanitário, coleta de resíduos sólidos e drenagem urbana permite uma avaliação mais abrangente das condições de saneamento e sua influência na saúde da população.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc" /> === Interface com a Informática em Saúde === A interface com a informática em saúde aparece na integração entre bases de saneamento, vigilância ambiental e sistemas de informação geográfica. A combinação entre SNIS, SISAGUA, dados censitários e painéis territoriais permite identificar áreas de risco, priorizar inspeções e apoiar ações intersetoriais baseadas em evidências.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Limitações === As principais limitações do indicador decorrem das diferenças conceituais e metodológicas entre as fontes de dados e da ausência de informações diretas sobre a qualidade da água distribuída. A presença de rede geral de abastecimento não garante que a água seja potável, contínua ou isenta de contaminação. Outras limitações incluem: * Possíveis inconsistências no autorrelato das pesquisas domiciliares, que podem superestimar o acesso em áreas com fornecimento irregular. * Falta de padronização entre os critérios de “fonte segura” adotados por diferentes pesquisas e organismos internacionais. * Subestimação do acesso em pequenas comunidades e áreas rurais que utilizam sistemas alternativos de abastecimento, muitas vezes não registrados. * Ausência de informações sobre perdas de água, intermitência e eficiência operacional dos sistemas. * Defasagem temporal entre os levantamentos censitários e amostrais, dificultando o monitoramento anual em alguns municípios. Essas limitações reforçam a necessidade de interpretação conjunta com outros indicadores de saneamento, como esgotamento sanitário e vigilância da qualidade da água, além da utilização de dados do SISAGUA e do SNIS para validação.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc" /> === Periodicidade === A periodicidade do indicador varia conforme a fonte de dados utilizada. * A Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua), do IBGE, disponibiliza informações anuais sobre abastecimento de água no Brasil, permitindo o acompanhamento regular das tendências de acesso. * O Censo Demográfico, também do IBGE, fornece dados detalhados a cada dez anos, com cobertura para todos os municípios e áreas censitárias. * O Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS), do Ministério das Cidades, divulga anualmente os dados fornecidos pelos prestadores de serviços de abastecimento de água. A utilização combinada dessas fontes possibilita análises de curto e longo prazo, conciliando a precisão espacial do Censo com a atualização periódica da PNAD e do SNIS.<ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional e está disponível para todas as Unidades da Federação, regiões e municípios brasileiros, com base nas informações do IBGE e do Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS). As desagregações possíveis incluem: * Brasil (total nacional) * Grandes Regiões * Unidades da Federação * Regiões Metropolitanas * Municípios e Distritos * Situação do domicílio (urbano ou rural) Os dados do Censo Demográfico permitem detalhamento espacial em nível de setor censitário, enquanto o SNIS fornece informações agregadas por município. Essa ampla cobertura viabiliza análises territoriais sobre desigualdades no acesso à água potável, identificando regiões com déficit de infraestrutura e vulnerabilidade sanitária. A FUNASA também disponibiliza dados complementares para áreas rurais e comunidades tradicionais, que nem sempre são contempladas pelos sistemas municipais de abastecimento.<ref name="IBGEd">Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. Censo Demográfico. [https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao.html Acesso em: 8 out 2025]</ref> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Categorias sugeridas para análise === A análise do indicador pode ser feita segundo variáveis demográficas, socioeconômicas e territoriais, permitindo identificar desigualdades de acesso e vulnerabilidades regionais. As principais categorias de desagregação recomendadas são: * Localização geográfica (regiões, estados, municípios, zonas urbana e rural) * Situação do domicílio (urbano ou rural) * Faixa de renda domiciliar * Escolaridade do responsável pelo domicílio * Cor ou raça do responsável pelo domicílio * Tipo de abastecimento (rede geral, poço, nascente protegida, outras fontes) * Ano de referência (para análise temporal) Essas categorias permitem compreender as desigualdades territoriais e sociais no acesso à água potável, orientar políticas públicas de saneamento e apoiar o monitoramento das metas de universalização estabelecidas pelo ODS 6.<ref name="RIPSA2008" /> <ref name="IBGEc" /> <ref name="Refb" /> <ref name="Refc" /> == Diagrama de Controle == === Definição === O Diagrama de Controle é uma ferramenta gráfica utilizada para acompanhar a variação de um evento ao longo do tempo, distinguindo oscilações esperadas do processo (variação comum) de mudanças que sugerem comportamento atípico ou fora do padrão (variação especial). Na saúde pública, pode ser aplicado ao monitoramento de casos notificados, coeficientes de incidência ou proporções, permitindo identificar aumentos inesperados, quedas abruptas ou alterações persistentes no comportamento de agravos sob vigilância.<ref name="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Finalidade === Sua finalidade é apoiar a vigilância epidemiológica e a gestão em saúde por meio do acompanhamento contínuo de séries temporais. Quando construído com dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN), o diagrama de controle permite verificar se o número de casos notificados de um agravo permanece dentro do padrão historicamente esperado ou se há indícios de alerta epidemiológico, mudança operacional ou problema de qualidade do dado.<ref name="MSUFG2015" /> === Fontes de dados === Para esta aplicação, a principal fonte é o Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN), que reúne registros de casos suspeitos e confirmados de agravos e doenças de notificação compulsória no Brasil. O uso do SINAN é especialmente pertinente para agravos com acompanhamento rotineiro, como dengue, sífilis adquirida, tuberculose, violência interpessoal e outros eventos monitorados pela vigilância em saúde. Conforme o objetivo analítico, podem ser utilizados dados por semana epidemiológica, mês de ocorrência, município de residência, faixa etária, sexo ou unidade notificadora.<ref name="MSUFG2015" /> === Método de construção === O diagrama de controle é construído a partir de uma série temporal do evento de interesse. Em uma aplicação com o SINAN, recomenda-se: # definir o agravo, o território e o período de análise; # extrair do SINAN o número de casos por unidade de tempo (semana epidemiológica ou mês); # calcular a linha central, geralmente correspondente à média histórica do período analisado; # calcular os limites superior e inferior de controle, com base na variabilidade observada na série; # plotar os valores observados e comparar sua posição em relação à linha central e aos limites. Em termos didáticos, a interpretação mais simples considera que pontos dentro dos limites indicam comportamento compatível com a variação esperada, enquanto pontos acima do limite superior sugerem excesso de casos e pontos abaixo do limite inferior podem indicar redução atípica, subnotificação ou mudança no processo de registro.<ref name="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Exemplo de uso com o SINAN === Um município pode construir um diagrama de controle para casos de dengue notificados no SINAN por semana epidemiológica, utilizando os cinco anos anteriores como série de referência. Se, em determinada semana, o número de casos observados ultrapassar o limite superior de controle, isso pode indicar situação de alerta e justificar investigação local, intensificação das ações de vigilância e revisão das medidas de prevenção e controle. Da mesma forma, uma queda abrupta e persistente em relação ao padrão esperado pode indicar falha de notificação, atraso na digitação ou alteração no fluxo informacional. === Interpretação === O diagrama de controle não deve ser interpretado isoladamente como prova de surto ou de melhora do cenário epidemiológico. Ele funciona como instrumento de triagem analítica, sinalizando pontos que merecem investigação complementar. A interpretação deve considerar mudanças populacionais, sazonalidade, alterações na definição de caso, campanhas de testagem, reorganização dos serviços, greves, atrasos de encerramento e problemas de completitude ou oportunidade do SINAN.<ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === Entre os usos mais relevantes do diagrama de controle com dados do SINAN estão: * monitorar tendências temporais de agravos de notificação compulsória; * identificar semanas ou meses com comportamento fora do padrão esperado; * apoiar decisões de vigilância epidemiológica e resposta oportuna; * qualificar a análise da oportunidade e da regularidade da notificação; * subsidiar relatórios de situação de saúde e discussões com equipes locais. === Interface com a Informática em Saúde === Trata-se de um recurso fortemente associado à informática em saúde, pois depende de extração automatizada, limpeza de séries temporais, parametrização de alertas e visualização em dashboards. Quando vinculado ao SINAN, pode compor rotinas de vigilância digital, com atualização periódica, registro de versões analíticas e apoio rápido à tomada de decisão.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === As principais limitações decorrem da qualidade e da estabilidade dos dados do SINAN. Atrasos de notificação, duplicidades, mudanças na definição de caso, subregistro e variações na capacidade diagnóstica podem alterar o comportamento da série e produzir sinais artificiais. Além disso, em municípios pequenos ou em agravos raros, a baixa frequência de casos pode gerar grande instabilidade, tornando necessária interpretação cautelosa e, por vezes, agregação temporal maior.<ref name="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2008" /> === Periodicidade === Sua atualização depende da periodicidade adotada na extração dos dados do SINAN e do objetivo do monitoramento. Para vigilância de eventos agudos, o mais comum é utilizar semanas epidemiológicas. Para análises de gestão, acompanhamento rotineiro ou agravos de menor frequência, podem ser utilizados dados mensais ou trimestrais.<ref name="MSUFG2015" /> === Cobertura geográfica === O diagrama pode ser elaborado para diferentes recortes territoriais, conforme a disponibilidade e a qualidade dos dados do SINAN: * Brasil; * Grandes Regiões; * Unidades da Federação; * regiões de saúde; * municípios; * bairros ou áreas de abrangência, quando houver base local estruturada. Essa flexibilidade permite adequar o monitoramento à escala de decisão e à capacidade operacional da vigilância local. === Categorias sugeridas para análise === Quando aplicado ao SINAN, o diagrama de controle pode ser estratificado segundo diferentes variáveis, conforme o agravo analisado: * semana epidemiológica ou mês de ocorrência; * município de residência ou de notificação; * faixa etária; * sexo; * critério de confirmação; * evolução do caso; * unidade notificadora; * zona urbana ou rural, quando disponível. Essas desagregações ajudam a identificar heterogeneidades do evento e aprimoram a interpretação epidemiológica e operacional dos sinais detectados. == Análise de Situação de Saúde == === Definição === A Análise de Situação de Saúde é um processo analítico-sintético que busca caracterizar, medir e explicar o perfil de saúde e doença de uma população, incluindo seus determinantes sociais, econômicos, ambientais e de acesso aos serviços de saúde. Trata-se de um instrumento essencial da vigilância em saúde, pois permite identificar necessidades, definir prioridades e orientar políticas e programas de intervenção com base em evidências científicas e dados epidemiológicos. Esse processo também pode ser considerado um método voltado à explicação do estado de saúde dos habitantes de um território, levando em conta o ponto de vista dos diferentes atores sociais e os determinantes que moldam o processo saúde-doença.<ref name="MSUFG2015" /> === Finalidade === A principal finalidade da Análise de Situação de Saúde é produzir informações e conhecimento úteis para a tomada de decisão, o planejamento e a avaliação das políticas públicas em saúde. O uso crítico e estratégico da análise tem compromisso explícito com a melhoria da qualidade da intervenção e com a efetividade das ações implementadas. Ela também promove a retroalimentação dos sistemas de informação, ao utilizar e qualificar dados secundários produzidos pelo próprio Sistema Único de Saúde, ampliando sua visibilidade e confiabilidade.<ref name="MSUFG2015" /> === Etapas principais === O processo de Análise de Situação de Saúde envolve etapas metodológicas que se articulam de forma contínua: * Definição do território e da população de referência. * Seleção de indicadores e fontes de dados adequadas. * Coleta, validação e sistematização das informações. * Análise descritiva e interpretativa dos indicadores de saúde. * Integração de informações epidemiológicas, demográficas e socioeconômicas. * Elaboração de síntese interpretativa e formulação de recomendações para a gestão. Essas etapas devem ser realizadas de forma participativa, envolvendo equipes técnicas, gestores e atores sociais locais, garantindo legitimidade e aplicabilidade das conclusões.<ref name="MSUFG2015" /> === Fontes de dados === A Análise de Situação de Saúde utiliza preferencialmente bases secundárias, como os sistemas nacionais de informação em saúde (SIM, SINASC, SINAN, SIH/SUS, SIA/SUS, CNES e SIOPS), complementados por informações do IBGE e de outras instituições governamentais. Essas fontes permitem o acompanhamento da mortalidade, morbidade, nascimentos, agravos de notificação, internações e estrutura dos serviços. Outras fontes relevantes incluem inquéritos populacionais, dados ambientais, registros administrativos e informações qualitativas produzidas localmente.<ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === A informática em saúde fornece a infraestrutura técnica para a Análise de Situação de Saúde, incluindo interoperabilidade entre sistemas, bancos analíticos, dicionários de dados, painéis e mecanismos de segurança da informação. Sem governança de dados, padronização semântica, documentação de metadados e observância ética, a análise tende a perder comparabilidade, reprodutibilidade e utilidade para a gestão.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Produtos e resultados esperados === O produto central é o Relatório de Análise de Situação de Saúde, documento técnico que apresenta o diagnóstico integrado de um território. Ele descreve o perfil demográfico e epidemiológico, identifica problemas prioritários, analisa determinantes sociais e propõe medidas de enfrentamento. O relatório deve traduzir os dados em conhecimento aplicável, articulando o olhar técnico e o contexto político local.<ref name="MSUFG2015" /> === Aplicações === A Análise de Situação de Saúde é aplicada em todos os níveis de gestão do SUS e constitui ferramenta estratégica para: * Planejamento e programação das ações em saúde. * Formulação de políticas públicas baseadas em evidências. * Monitoramento de indicadores e avaliação de resultados. * Identificação de desigualdades e iniquidades em saúde. * Fortalecimento do controle social e da gestão participativa. A prática da análise é parte da cultura de decisão informada, que integra a vigilância, o planejamento e a gestão territorial da saúde pública.<ref name="MSUFG2015" /> == Referências == <references /> kqg2jzxgfx6x2f4r4dmzhbfrigksgrj Rolezinho Linguístico/Encerramento 0 30204 181418 181352 2026-03-26T23:56:27Z L'Astorina 6690 181418 wikitext text/x-wiki {{../Cabeçalho}} {{../Cabeçalho2}} A Cerimônia de Encerramento do Rolezinho Linguístico 2026 vai acontecer no '''sábado, 28 de março''', das '''10h às 12h''' e das '''14h às 16h'''. Antes disso, os grupos devem fazer as últimas duas entregas: * A entrega final do Diário de Bordo até '''quarta, 25 de março''', às 23h59. * A entrega dos vídeos do pitch e da apresentação da pesquisa até '''quinta, 28 de março''', às 23h59. Ambas devem ser feitas na sua pasta do Drive do Discord. O Encerramento será dividido em duas partes: uma sessão de apresentação e uma sessão de circulação. == Sessão de Apresentação (das 10h às 12h) == Esta é a primeira parte da Cerimônia de Encerramento. Ela acontecerá por vídeo conferência (Google Meet). Nesta sessão, os vídeos com o pitch e a apresentação serão, ambos, exibidos pelos organizadores do Rolezinho, conforme a numeração dos grupos; isto é, começaremos com o grupo 1 Najamutu e terminaremos com o grupo 11 Jebu. Antes de “dar o play”, um representante do grupo é convidado a se apresentar e explicar o nome do grupo. Ele também pode fazer algum comentário breve, como tecer um agradecimento ou fazer alguma ressalva. Durante a exibição dos vídeos, os grupos devem fazer anotações e se prepararem para avaliar os outros grupos. Além dos alunos da ELO e dos voluntários da OBL, estão convidados a participar desse momento os orientadores, os jurados e demais interessados (público externo). == Sessão de perguntas == Esta é a segunda parte da Cerimônia de Encerramento. Ela acontecerá nos canais de voz do nosso servidor no Discord (Bosque da OBL). Cada time terá seu canal de voz e ficará disponível para dúvidas e comentários dos jurados e dos membros dos demais grupos. Neste momento, é importante o time se dividir, com parte do time sempre disponível no canal para a passagem dos jurados e outros times, e outra parte circulando nos outros canais e fazendo perguntas aos times. A divisão de papeis dentro do time fica a cargo da organização de cada time. A circulação pelos canais de voz funcionará em rodadas. A cada 10 minutos, os jurados devem trocar de canal e avançar para o próximo canal. Exemplo: quem estava no grupo 3 Aniako avança para o grupo 4 Bijibijituma, e quem estava no grupo 11 Jebu avança para o grupo 1 Najamutu. Vamos “bater o gongo” a cada 10 minutos, no grupo de whatsapp da ELO. Os alunos que circularem pelos canais de voz podem fazer perguntas e comentários e circular livremente, desde que não interrompam o tempo dos jurados; enquanto houver um jurado, ele deve ter total prioridade. Os alunos que ficarem no canal de voz de seu time devem responder às perguntas dos outros times e dos jurados, podendo apresentar slides adicionais caso desejem. Quando terminarmos as 11 rodadas, todos ficam livres para circularem novamente pelos canais de voz, sem ordem e sem limite de tempo. Pedimos que os grupos permaneçam respondendo perguntas até às 16h. Após isso, cada grupo deve se reunir e preencher as duas páginas da planilha de avaliação: [[Rolezinho Linguístico/Atividade#Avaliação da apresentação|avaliação dos outros grupos]] e [[Rolezinho Linguístico/Atividade#Autoavaliação|autoavaliação]]. Podem usar seu canal de voz para isso. Quando tiver terminado, o grupo deve avisar a alguém da organização, que vai conferir o preenchimento e liberar o grupo. == Júri == Nesta edição, o Júri será composto por 5 pesquisadores: {| class="wikitable" !Nome !Formação !Área de estudo |- |Carolina Queiroz Andrade | |Sociolinguística |- |Cibelle Corrêa Béliche Alves | |Sociolinguística |- |Lou-Ann Kleppa | | |- |Márcio Leitão | |Psicolinguística |- |Raquel Meister Ko Freitag |Doutora em Linguística pela UFSC |Sociolinguística |} [[Categoria:Olimpíada Brasileira de Linguística]] ofl9t9lahwkz2xphw4m8aej6d6vhwi5 181419 181418 2026-03-27T00:02:54Z L'Astorina 6690 /* Júri */ 181419 wikitext text/x-wiki {{../Cabeçalho}} {{../Cabeçalho2}} A Cerimônia de Encerramento do Rolezinho Linguístico 2026 vai acontecer no '''sábado, 28 de março''', das '''10h às 12h''' e das '''14h às 16h'''. Antes disso, os grupos devem fazer as últimas duas entregas: * A entrega final do Diário de Bordo até '''quarta, 25 de março''', às 23h59. * A entrega dos vídeos do pitch e da apresentação da pesquisa até '''quinta, 28 de março''', às 23h59. Ambas devem ser feitas na sua pasta do Drive do Discord. O Encerramento será dividido em duas partes: uma sessão de apresentação e uma sessão de circulação. == Sessão de Apresentação (das 10h às 12h) == Esta é a primeira parte da Cerimônia de Encerramento. Ela acontecerá por vídeo conferência (Google Meet). Nesta sessão, os vídeos com o pitch e a apresentação serão, ambos, exibidos pelos organizadores do Rolezinho, conforme a numeração dos grupos; isto é, começaremos com o grupo 1 Najamutu e terminaremos com o grupo 11 Jebu. Antes de “dar o play”, um representante do grupo é convidado a se apresentar e explicar o nome do grupo. Ele também pode fazer algum comentário breve, como tecer um agradecimento ou fazer alguma ressalva. Durante a exibição dos vídeos, os grupos devem fazer anotações e se prepararem para avaliar os outros grupos. Além dos alunos da ELO e dos voluntários da OBL, estão convidados a participar desse momento os orientadores, os jurados e demais interessados (público externo). == Sessão de perguntas == Esta é a segunda parte da Cerimônia de Encerramento. Ela acontecerá nos canais de voz do nosso servidor no Discord (Bosque da OBL). Cada time terá seu canal de voz e ficará disponível para dúvidas e comentários dos jurados e dos membros dos demais grupos. Neste momento, é importante o time se dividir, com parte do time sempre disponível no canal para a passagem dos jurados e outros times, e outra parte circulando nos outros canais e fazendo perguntas aos times. A divisão de papeis dentro do time fica a cargo da organização de cada time. A circulação pelos canais de voz funcionará em rodadas. A cada 10 minutos, os jurados devem trocar de canal e avançar para o próximo canal. Exemplo: quem estava no grupo 3 Aniako avança para o grupo 4 Bijibijituma, e quem estava no grupo 11 Jebu avança para o grupo 1 Najamutu. Vamos “bater o gongo” a cada 10 minutos, no grupo de whatsapp da ELO. Os alunos que circularem pelos canais de voz podem fazer perguntas e comentários e circular livremente, desde que não interrompam o tempo dos jurados; enquanto houver um jurado, ele deve ter total prioridade. Os alunos que ficarem no canal de voz de seu time devem responder às perguntas dos outros times e dos jurados, podendo apresentar slides adicionais caso desejem. Quando terminarmos as 11 rodadas, todos ficam livres para circularem novamente pelos canais de voz, sem ordem e sem limite de tempo. Pedimos que os grupos permaneçam respondendo perguntas até às 16h. Após isso, cada grupo deve se reunir e preencher as duas páginas da planilha de avaliação: [[Rolezinho Linguístico/Atividade#Avaliação da apresentação|avaliação dos outros grupos]] e [[Rolezinho Linguístico/Atividade#Autoavaliação|autoavaliação]]. Podem usar seu canal de voz para isso. Quando tiver terminado, o grupo deve avisar a alguém da organização, que vai conferir o preenchimento e liberar o grupo. == Júri == Nesta edição, o Júri será composto por 5 pesquisadores: {| class="wikitable" !Nome !Formação !Área de estudo |- |Carolina Queiroz Andrade | Doutora em Linguística pela UnB, Pesquisadora na UnB |Sociolinguística |- |Cibelle Corrêa Béliche Alves |Doutora em Linguística pela UnB, Professora na UFT |Sociolinguística |- |Lou-Ann Kleppa |Doutora em Linguística pela Unicamp, Professora na UNIR |Neurolinguística |- |Márcio Leitão |Doutor em Linguística pela UFRJ, Professor na UFPB |Psicolinguística |- |Raquel Meister Ko Freitag |Doutora em Linguística pela UFSC, Professora na UFS |Sociolinguística |} [[Categoria:Olimpíada Brasileira de Linguística]] lqveh0m45vvfxrficlfwkbuoyr577at 181420 181419 2026-03-27T01:08:11Z L'Astorina 6690 /* Júri */ 181420 wikitext text/x-wiki {{../Cabeçalho}} {{../Cabeçalho2}} A Cerimônia de Encerramento do Rolezinho Linguístico 2026 vai acontecer no '''sábado, 28 de março''', das '''10h às 12h''' e das '''14h às 16h'''. Antes disso, os grupos devem fazer as últimas duas entregas: * A entrega final do Diário de Bordo até '''quarta, 25 de março''', às 23h59. * A entrega dos vídeos do pitch e da apresentação da pesquisa até '''quinta, 28 de março''', às 23h59. Ambas devem ser feitas na sua pasta do Drive do Discord. O Encerramento será dividido em duas partes: uma sessão de apresentação e uma sessão de circulação. == Sessão de Apresentação (das 10h às 12h) == Esta é a primeira parte da Cerimônia de Encerramento. Ela acontecerá por vídeo conferência (Google Meet). Nesta sessão, os vídeos com o pitch e a apresentação serão, ambos, exibidos pelos organizadores do Rolezinho, conforme a numeração dos grupos; isto é, começaremos com o grupo 1 Najamutu e terminaremos com o grupo 11 Jebu. Antes de “dar o play”, um representante do grupo é convidado a se apresentar e explicar o nome do grupo. Ele também pode fazer algum comentário breve, como tecer um agradecimento ou fazer alguma ressalva. Durante a exibição dos vídeos, os grupos devem fazer anotações e se prepararem para avaliar os outros grupos. Além dos alunos da ELO e dos voluntários da OBL, estão convidados a participar desse momento os orientadores, os jurados e demais interessados (público externo). == Sessão de perguntas == Esta é a segunda parte da Cerimônia de Encerramento. Ela acontecerá nos canais de voz do nosso servidor no Discord (Bosque da OBL). Cada time terá seu canal de voz e ficará disponível para dúvidas e comentários dos jurados e dos membros dos demais grupos. Neste momento, é importante o time se dividir, com parte do time sempre disponível no canal para a passagem dos jurados e outros times, e outra parte circulando nos outros canais e fazendo perguntas aos times. A divisão de papeis dentro do time fica a cargo da organização de cada time. A circulação pelos canais de voz funcionará em rodadas. A cada 10 minutos, os jurados devem trocar de canal e avançar para o próximo canal. Exemplo: quem estava no grupo 3 Aniako avança para o grupo 4 Bijibijituma, e quem estava no grupo 11 Jebu avança para o grupo 1 Najamutu. Vamos “bater o gongo” a cada 10 minutos, no grupo de whatsapp da ELO. Os alunos que circularem pelos canais de voz podem fazer perguntas e comentários e circular livremente, desde que não interrompam o tempo dos jurados; enquanto houver um jurado, ele deve ter total prioridade. Os alunos que ficarem no canal de voz de seu time devem responder às perguntas dos outros times e dos jurados, podendo apresentar slides adicionais caso desejem. Quando terminarmos as 11 rodadas, todos ficam livres para circularem novamente pelos canais de voz, sem ordem e sem limite de tempo. Pedimos que os grupos permaneçam respondendo perguntas até às 16h. Após isso, cada grupo deve se reunir e preencher as duas páginas da planilha de avaliação: [[Rolezinho Linguístico/Atividade#Avaliação da apresentação|avaliação dos outros grupos]] e [[Rolezinho Linguístico/Atividade#Autoavaliação|autoavaliação]]. Podem usar seu canal de voz para isso. Quando tiver terminado, o grupo deve avisar a alguém da organização, que vai conferir o preenchimento e liberar o grupo. == Júri == Nesta edição, o Júri será composto por 5 pesquisadores: {| class="wikitable" !Nome !Formação !Área de estudo |- |Carolina Queiroz Andrade | Doutora em Linguística pela UnB, Pesquisadora na UnB |Sociolinguística |- |Cibelle Corrêa Béliche Alves |Doutora em Linguística pela UnB, Professora na UFMA |Sociolinguística |- |Lou-Ann Kleppa |Doutora em Linguística pela Unicamp, Professora na UNIR |Neurolinguística |- |Márcio Leitão |Doutor em Linguística pela UFRJ, Professor na UFPB |Psicolinguística |- |Raquel Meister Ko Freitag |Doutora em Linguística pela UFSC, Professora na UFS |Sociolinguística |} [[Categoria:Olimpíada Brasileira de Linguística]] jxua1dlv5nngrv1rbvjusu76lg25txv Letramento Informacional - Biblioteca do IME-USP/Artigos publicados 0 30411 181417 179529 2026-03-26T19:59:26Z VictorAyabe 41814 Adicionar lista de artigos publicados 181417 wikitext text/x-wiki {{Alfabetização Informacional - Biblioteca do IME-USP}} [[wmfdashboard:courses/IME-USP/Letramento_informacional_Biblioteca_do_IME-USP_2025-2026_(2025-26)/home|Aqui]] estão contabilizadas todas as edições e páginas criadas. == <center>'''Lista de artigos publicados na Wikipédia'''</center> == ====Personalidades do IME-USP==== * [[w:Carlos Alberto Barbosa Dantas|Carlos Alberto Barbosa Dantas]] * [[w:Carlos Alberto de Bragança Pereira|Carlos Alberto de Bragança Pereira]] * [[w:Clodoaldo Grotta Ragazzo|Clodoaldo Grotta Ragazzo]] * [[w:Fabio_Armando_Tal|Fabio Armando Tal]] * [[w:Flavio Ulhoa Coelho|Flavio Ulhoa Coelho]] * [[w:Julio_da_Motta_Singer|Julio da Motta Singer]] * [[w:Julio Michael Stern|Julio Michael Stern]] * [[w:Junior Barrera|Junior Barrera]] * [[w:Lurdes_Inoue|Lurdes Inoue]] * [[w:Mikhail_Vasilyevich_Menshikov|Mikhail Vasilyevich Menshikov]] * [[w:Ofelia_Teresa_Alas|Ofelia Teresa Alas]] * [[w:Pablo_Augusto_Ferrari|Pablo Augusto Ferrari]] * [[w:Pedro Alberto Morettin|Pedro Alberto Morettin]] * [[w:Pedro_Yablonowsky|Pedro Yablonowsky]] * [[w:Sergio Muniz Oliva Filho|Sergio Muniz Oliva Filho]] * [[w:Siang Wun Song|Siang Wun Song]] ====Conceitos da Matemática==== * [[w:Aniversário de Cheryl|Aniversário de Cheryl]] * [[w:Árvore_de_jogo|Árvore de jogo]] * [[w:Décimo nono problema de Hilbert|Décimo nono problema de Hilbert]] * [[w:Dinheiro ideal|Dinheiro ideal]] * [[w:Fração unitária|Fração unitária]] * [[w:So Long Sucker|So Long Sucker]] * [[w:Superfície desenvolvível|Superfície desenvolvível]] * [[w:_Teorema_de_Euclides-Euler|Teorema de Euclides-Euler]] ====Livros que abordam a matemática==== * [[w:De_quinque_corporibus_regularibus|''De quinque corporibus regularibus'']] * ''[[w:Homens da Matemática|Homens da Matemática]]'' * ''[[w:O Sinal e o Ruído|O Sinal e o Ruído]]'' ==<br><center>'''Lista de artigos melhorados na Wikipédia'''</center>== ====Personalidades do IME-USP==== * [[w:Cândido Lima da Silva Dias|Cândido Lima da Silva Dias]] * [[w:Carlos Benjamin de Lyra|Carlos Benjamin de Lyra]] * [[w:Elza Furtado Gomide|Elza Furtado Gomide]] * [[w:Francisco César Polcino Milies|Francisco César Polcino Milies]] * [[w:Paulo Domingos Cordaro|Paulo Domingos Cordaro]] ==== Outros matemáticos ==== * [[w:John Forbes Nash|John Forbes Nash]] ==== Sociedades ==== * [[w:Academia de Ciências do Estado de São Paulo|Academia de Ciências do Estado de São Paulo]] * [[w:Sociedade Brasileira de Matemática|Sociedade Brasileira de Matemática]] ==== Tópicos da Matemática ==== * [[w:Distância euclidiana|Distância euclidiana]] * [[w:Número perfeito|Número perfeito]] * [[w:Triângulo isósceles|Triângulo isósceles]] 2kduj1iz84bla8nta0r1d1xnuypkb2x Utilizador:TCarvalho (WMB)/Testes1 2 31205 181413 175077 2026-03-26T18:26:10Z TCarvalho (WMB) 41497 181413 wikitext text/x-wiki __NOTOC____NOEDITSECTION__ <div style=" font-weight: bold; font-size: 2.5em; text-align: center; border: 2px solid #00B8A7; border-radius: 20px; padding: 0.3em; margin-bottom: 0.5em;"><span style="color: #00B8A7;">Campanha</span> <span style="color: #FF7A54;">Ciência Aberta</span> <span style="color: #00B8A7;">na Wiki</span></div> <div class="main"> [[File:Wiki Encontros - Ilustração - Editatona.png|400px|frameless|right|link=|alt=Ilustração mostrando pessoas conversando e tomando café]] A ciência aberta é um movimento que tem como objetivo disponibilizar e democratizar o acesso a recursos de pesquisa para todas as pessoas. Ela envolve transparência, participação social e disponibilização livre de informações sobre todas as etapas do processo científico por meio de processos de difusão. Nas últimas duas décadas, as plataformas digitais revolucionaram o acesso ao conhecimento, democratizando informações antes restritas. Contudo, apesar do aumento significativo de publicações de acesso aberto, o ecossistema científico ainda não explora integralmente todas as possibilidades disponíveis. O potencial transformador de novas tecnologias ainda não foi plenamente realizado, limitando seu impacto social e a busca por equidade no conhecimento. Os projetos Wikimedia - como a Wikipédia, Wikimedia Commons, Wikisource e Wikidata - possuem a infraestrutura sociotécnica para impulsionar de diversas maneiras o fomento da Ciência, através de variadas linguagens midiáticas e informacionais. Quer saber mais? Junte-se a nós na Campanha '''#CiênciaAbertaNaWiki''', para uma série de eventos, oficinas, maratonas de edição e seminários, que visam não apenas identificar barreiras, mas também fomentar soluções práticas que promovam uma cultura científica mais inclusiva e colaborativa. Sua participação é fundamental para moldar o futuro da ciência aberta e sua difusão! Entre em contato conosco para organizar um evento em sua Instituição de Ensino, Grupo de Pesquisa ou Atividade de Extensão Digital. '''Período da campanha:''' 13/08 a 13/10 de 2025. == Eventos da campanha == === Capacitação Wikidata para Bibliotecas e Centros de Pesquisa === A Capacitação Wikidata para Bibliotecas e Centros de Pesquisa tem como objetivo introduzir profissionais da informação ao uso do Wikidata como ferramenta de curadoria, representação de acervos e visualização de dados abertos, com foco em arquivos, bibliotecas e centros de pesquisa. A formação utiliza a Vitrine NeuroMat como estudo de caso. A atividade enfatiza o papel das bibliotecárias e bibliotecários como agentes críticos de ciência aberta, especialmente em contextos do Sul Global, e propõe o uso de técnicas computacionais como parte do cotidiano profissional da biblioteconomia. ''Quando: 15/07/2025 a 16/09/2025'' === XXXVII Oficina Wikimedia & Educação === A XXXVII Oficina Wikimedia & Educação terá como tema a ciência aberta em instituições de pesquisa. Marcus Vinícius Pereira da Silva, da Fiocruz, e Adriano Arrigo, do CEPID NeuroMat, vão contar como utilizam as plataformas Wiki no contexto de seus trabalhos. ''Quando: 22/08/2025'' === Seminário Ciência Aberta e Difusão Científica - Desafios e Oportunidades === O Seminário Ciência Aberta e Difusão Científica - Desafios e Oportunidades será um espaço dedicado à exploração das intersecções entre pesquisa inovadora e as melhores práticas em educação e comunicação científica. Este evento contará com palestras principais, painéis de mesa-redonda, apresentações curtas, uma sessão de pôsteres e exibição de vídeo para promover uma discussão enriquecedora que visa não apenas identificar barreiras, mas também fomentar soluções que promovam uma cultura científica mais inclusiva e colaborativa. ''Quando: 04/09/2025'' <div class="view_in_desktop"> {| border="0" width="100%" style="background-color:#F0FFFF; padding:1em; border: 2px dashed #00B8A7" |<center>'''Dúvidas, informações e propostas''': educacao@wmnobrasil.org '''Espaço amigável''': A campanha é realizada pela Wikimedia Brasil.<br>Por isso, é exigida a adesão à [[:m:Wiki Movement Brazil User Group/Friendly Space Policy/pt-br|política de espaço amigável]].</center> |<center>[[Ficheiro:Usuário(a):TCarvalho (WMB)/Testes3 |120x120px]] |} bizud0rosd5uml017hgsq4k41m53bvj 181414 181413 2026-03-26T18:26:28Z TCarvalho (WMB) 41497 181414 wikitext text/x-wiki __NOTOC____NOEDITSECTION__ <div style=" font-weight: bold; font-size: 2.5em; text-align: center; border: 2px solid #00B8A7; border-radius: 20px; padding: 0.3em; margin-bottom: 0.5em;"><span style="color: #00B8A7;">Campanha</span> <span style="color: #FF7A54;">Ciência Aberta</span> <span style="color: #00B8A7;">na Wiki</span></div> <div class="main"> [[File:Wiki Encontros - Ilustração - Editatona.png|400px|frameless|right|link=|alt=Ilustração mostrando pessoas conversando e tomando café]] A ciência aberta é um movimento que tem como objetivo disponibilizar e democratizar o acesso a recursos de pesquisa para todas as pessoas. Ela envolve transparência, participação social e disponibilização livre de informações sobre todas as etapas do processo científico por meio de processos de difusão. Nas últimas duas décadas, as plataformas digitais revolucionaram o acesso ao conhecimento, democratizando informações antes restritas. Contudo, apesar do aumento significativo de publicações de acesso aberto, o ecossistema científico ainda não explora integralmente todas as possibilidades disponíveis. O potencial transformador de novas tecnologias ainda não foi plenamente realizado, limitando seu impacto social e a busca por equidade no conhecimento. Os projetos Wikimedia - como a Wikipédia, Wikimedia Commons, Wikisource e Wikidata - possuem a infraestrutura sociotécnica para impulsionar de diversas maneiras o fomento da Ciência, através de variadas linguagens midiáticas e informacionais. Quer saber mais? Junte-se a nós na Campanha '''#CiênciaAbertaNaWiki''', para uma série de eventos, oficinas, maratonas de edição e seminários, que visam não apenas identificar barreiras, mas também fomentar soluções práticas que promovam uma cultura científica mais inclusiva e colaborativa. Sua participação é fundamental para moldar o futuro da ciência aberta e sua difusão! Entre em contato conosco para organizar um evento em sua Instituição de Ensino, Grupo de Pesquisa ou Atividade de Extensão Digital. '''Período da campanha:''' 13/08 a 13/10 de 2025. == Eventos da campanha == === Capacitação Wikidata para Bibliotecas e Centros de Pesquisa === A Capacitação Wikidata para Bibliotecas e Centros de Pesquisa tem como objetivo introduzir profissionais da informação ao uso do Wikidata como ferramenta de curadoria, representação de acervos e visualização de dados abertos, com foco em arquivos, bibliotecas e centros de pesquisa. A formação utiliza a Vitrine NeuroMat como estudo de caso. A atividade enfatiza o papel das bibliotecárias e bibliotecários como agentes críticos de ciência aberta, especialmente em contextos do Sul Global, e propõe o uso de técnicas computacionais como parte do cotidiano profissional da biblioteconomia. ''Quando: 15/07/2025 a 16/09/2025'' === XXXVII Oficina Wikimedia & Educação === A XXXVII Oficina Wikimedia & Educação terá como tema a ciência aberta em instituições de pesquisa. Marcus Vinícius Pereira da Silva, da Fiocruz, e Adriano Arrigo, do CEPID NeuroMat, vão contar como utilizam as plataformas Wiki no contexto de seus trabalhos. ''Quando: 22/08/2025'' === Seminário Ciência Aberta e Difusão Científica - Desafios e Oportunidades === O Seminário Ciência Aberta e Difusão Científica - Desafios e Oportunidades será um espaço dedicado à exploração das intersecções entre pesquisa inovadora e as melhores práticas em educação e comunicação científica. Este evento contará com palestras principais, painéis de mesa-redonda, apresentações curtas, uma sessão de pôsteres e exibição de vídeo para promover uma discussão enriquecedora que visa não apenas identificar barreiras, mas também fomentar soluções que promovam uma cultura científica mais inclusiva e colaborativa. ''Quando: 04/09/2025'' <div class="view_in_desktop"> {| border="0" width="100%" style="background-color:#F0FFFF; padding:1em; border: 2px dashed #00B8A7" |<center>'''Dúvidas, informações e propostas''': educacao@wmnobrasil.org '''Espaço amigável''': A campanha é realizada pela Wikimedia Brasil.<br>Por isso, é exigida a adesão à [[:m:Wiki Movement Brazil User Group/Friendly Space Policy/pt-br|política de espaço amigável]].</center> |<center>[[Ficheiro:Wikimedia Brasil - Logo vertical.svg |120x120px]] |} er9bv326bbk1dllwsn12n16u2qz58mu 181415 181414 2026-03-26T18:26:37Z TCarvalho (WMB) 41497 181415 wikitext text/x-wiki __NOTOC____NOEDITSECTION__ <div style=" font-weight: bold; font-size: 2.5em; text-align: center; border: 2px solid #00B8A7; border-radius: 20px; padding: 0.3em; margin-bottom: 0.5em;"><span style="color: #00B8A7;">Campanha</span> <span style="color: #FF7A54;">Ciência Aberta</span> <span style="color: #00B8A7;">na Wiki</span></div> <div class="main"> [[File:Wiki Encontros - Ilustração - Editatona.png|400px|frameless|right|link=|alt=Ilustração mostrando pessoas conversando e tomando café]] A ciência aberta é um movimento que tem como objetivo disponibilizar e democratizar o acesso a recursos de pesquisa para todas as pessoas. Ela envolve transparência, participação social e disponibilização livre de informações sobre todas as etapas do processo científico por meio de processos de difusão. Nas últimas duas décadas, as plataformas digitais revolucionaram o acesso ao conhecimento, democratizando informações antes restritas. Contudo, apesar do aumento significativo de publicações de acesso aberto, o ecossistema científico ainda não explora integralmente todas as possibilidades disponíveis. O potencial transformador de novas tecnologias ainda não foi plenamente realizado, limitando seu impacto social e a busca por equidade no conhecimento. Os projetos Wikimedia - como a Wikipédia, Wikimedia Commons, Wikisource e Wikidata - possuem a infraestrutura sociotécnica para impulsionar de diversas maneiras o fomento da Ciência, através de variadas linguagens midiáticas e informacionais. Quer saber mais? Junte-se a nós na Campanha '''#CiênciaAbertaNaWiki''', para uma série de eventos, oficinas, maratonas de edição e seminários, que visam não apenas identificar barreiras, mas também fomentar soluções práticas que promovam uma cultura científica mais inclusiva e colaborativa. Sua participação é fundamental para moldar o futuro da ciência aberta e sua difusão! Entre em contato conosco para organizar um evento em sua Instituição de Ensino, Grupo de Pesquisa ou Atividade de Extensão Digital. '''Período da campanha:''' 13/08 a 13/10 de 2025. == Eventos da campanha == === Capacitação Wikidata para Bibliotecas e Centros de Pesquisa === A Capacitação Wikidata para Bibliotecas e Centros de Pesquisa tem como objetivo introduzir profissionais da informação ao uso do Wikidata como ferramenta de curadoria, representação de acervos e visualização de dados abertos, com foco em arquivos, bibliotecas e centros de pesquisa. A formação utiliza a Vitrine NeuroMat como estudo de caso. A atividade enfatiza o papel das bibliotecárias e bibliotecários como agentes críticos de ciência aberta, especialmente em contextos do Sul Global, e propõe o uso de técnicas computacionais como parte do cotidiano profissional da biblioteconomia. ''Quando: 15/07/2025 a 16/09/2025'' === XXXVII Oficina Wikimedia & Educação === A XXXVII Oficina Wikimedia & Educação terá como tema a ciência aberta em instituições de pesquisa. Marcus Vinícius Pereira da Silva, da Fiocruz, e Adriano Arrigo, do CEPID NeuroMat, vão contar como utilizam as plataformas Wiki no contexto de seus trabalhos. ''Quando: 22/08/2025'' === Seminário Ciência Aberta e Difusão Científica - Desafios e Oportunidades === O Seminário Ciência Aberta e Difusão Científica - Desafios e Oportunidades será um espaço dedicado à exploração das intersecções entre pesquisa inovadora e as melhores práticas em educação e comunicação científica. Este evento contará com palestras principais, painéis de mesa-redonda, apresentações curtas, uma sessão de pôsteres e exibição de vídeo para promover uma discussão enriquecedora que visa não apenas identificar barreiras, mas também fomentar soluções que promovam uma cultura científica mais inclusiva e colaborativa. ''Quando: 04/09/2025'' <div class="view_in_desktop"> {| border="0" width="100%" style="background-color:#F0FFFF; padding:1em; border: 2px dashed #00B8A7" |<center>'''Dúvidas, informações e propostas''': educacao@wmnobrasil.org '''Espaço amigável''': A campanha é realizada pela Wikimedia Brasil.<br>Por isso, é exigida a adesão à [[:m:Wiki Movement Brazil User Group/Friendly Space Policy/pt-br|política de espaço amigável]].</center> |<center>[[Ficheiro:Wikimedia Brasil - Logo vertical.svg|120x120px]] |} o6qt9ucegj1p8udpvcca4jjhb7ezrb9 Campanha Ciência Aberta na Wiki 0 31206 181406 177919 2026-03-26T17:33:45Z EPorto (WMB) 28977 logo errado 181406 wikitext text/x-wiki __NOTOC____NOEDITSECTION__ {{Campanha Ciência Aberta na Wiki/Cabeçalho}} [[File:Ilustração para página Ciência Aberta na Wiki.png|400px|frameless|right|link=|alt=Ilustração mostrando mãos de pessoas no computador e no celular]] A ciência aberta é um movimento que tem como objetivo disponibilizar e democratizar o acesso a recursos de pesquisa para todas as pessoas. Ela envolve transparência, participação social e disponibilização livre de informações sobre todas as etapas do processo científico por meio de processos de difusão. Nas últimas duas décadas, as plataformas digitais revolucionaram o acesso ao conhecimento, democratizando informações antes restritas. Contudo, apesar do aumento significativo de publicações de acesso aberto, o ecossistema científico ainda não explora integralmente todas as possibilidades disponíveis. O potencial transformador de novas tecnologias ainda não foi plenamente realizado, limitando seu impacto social e a busca por equidade no conhecimento. Os projetos Wikimedia - como a Wikipédia, Wikimedia Commons, Wikisource e Wikidata - possuem a infraestrutura sociotécnica para impulsionar de diversas maneiras o fomento da Ciência, através de variadas linguagens midiáticas e informacionais. Quer saber mais? Junte-se a nós na Campanha '''#CiênciaAbertaNaWiki''', para uma série de eventos, oficinas, maratonas de edição e seminários, que visam não apenas identificar barreiras, mas também fomentar soluções práticas que promovam uma cultura científica mais inclusiva e colaborativa. Sua participação é fundamental para moldar o futuro da ciência aberta e sua difusão! Entre em contato conosco para organizar um evento em sua Instituição de Ensino, Grupo de Pesquisa ou Atividade de Extensão Digital. '''Período da campanha:''' 13/08 a 30/11 de 2025. == Próximos eventos da campanha == <div class="view_in_desktop"> {| border="0" width="100%" style="background-color:#F0FFFF; padding:1em; border: 2px dashed #0c0e6b |<center>'''Dúvidas, informações e propostas''': educacao@wmnobrasil.org '''Espaço amigável''': A campanha é realizada pela Wikimedia Brasil.<br>Por isso, é exigida a adesão à [[:m:Wiki Movement Brazil User Group/Friendly Space Policy/pt-br|política de espaço amigável]].</center> |<center>[[Ficheiro:Wikimedia Brasil - Logo vertical.svg|150px]] |} </div> 62o0lepy8cbnaokxk5avamgqfa432vv Caracterização Multidimensional do Tornado em Piracicaba no Final de Janeiro de 2025 0 31893 181424 181373 2026-03-27T02:30:00Z A.O Mapping 38691 181424 wikitext text/x-wiki PIRACICABA METEOROLÓGICA — Núcleo de pesquisa e análise avançada em tempo severo regional SÉRIE DE ESTUDOS TÉCNICO-CIENTÍFICOS '''ERIK K. DOS SANTOS''' '''RECLASSIFICAÇÃO DO TORNADO DE PIRACICABA (31 DE JANEIRO DE 2025): ANÁLISE FORENSE DO RASTRO COM BASE EM EVIDÊNCIAS METEOROLÓGICAS, BOTÂNICAS, GEOLÓGICAS E MODELAGEM FÍSICA''' PIRACICABA 2026 ----Estudo técnico-científico desenvolvido no âmbito da Piracicaba Meteorológica, integrando o processo contínuo de investigação e consolidação de dados referentes ao tornado ocorrido em Piracicaba em 31 de janeiro de 2025. O trabalho insere-se em uma linha ativa de análises com elevada prioridade institucional, envolvendo abordagem multidisciplinar baseada em meteorologia, sensoriamento remoto, biomecânica vegetal e modelagem física aplicada. '''Validação técnica:''' Fundamentada em revisão de literatura, análise comparativa de eventos e consultas técnicas pontuais em Física, Matemática e Biologia. PIRACICABA 2026 ----'''Autorização de publicação''' A Piracicaba Meteorológica autoriza a divulgação total ou parcial deste trabalho para fins técnicos e científicos, desde que citada a fonte e preservada a integridade analítica do conteúdo. '''Ficha catalográfica''' SANTOS, Erik K. dos. Reclassificação do tornado de Piracicaba (31 de janeiro de 2025): análise forense do rastro com base em evidências meteorológicas, botânicas, geológicas e modelagem física. '''Piracicaba Meteorológica''', Piracicaba, 2026. v. 4, n. 1. (Série de Estudos Técnico-Científicos). Estudo técnico-científico — Piracicaba Meteorológica. ---- '''RESUMO:''' Este estudo analisa o tornado ocorrido em Piracicaba (SP) em 31 de janeiro de 2025. A investigação integrou dados de satélite, radar meteorológico, registros de superfície, uma filmagem amadora do fenômeno e modelagem tridimensional da tempestade associada. Em uma etapa adicional conduzida entre fevereiro e março de 2026, foi realizada uma análise forense retroativa do possível rastro do tornado por meio de sensoriamento remoto, imagens de via pública e avaliação morfológica de danos na vegetação. Essa investigação identificou ruptura estrutural de galhos de grande porte, torção permanente de troncos e danos extensos em plantação de eucaliptos ao longo do corredor previamente estimado do fenômeno na Estrada Municipal Jacob Canale, bairro Campestre. A distribuição espacial e o tipo de dano observado são compatíveis com ação de vento tornádico superior ao limite típico de eventos classificados como F0. A partir dessas evidências, o evento é reclassificado neste estudo como tornado F1 na Escala Fujita. Os resultados também confirmam que as estruturas visíveis na filmagem correspondem a um funil tornádico real, e não apenas a formações de nuvens scud, como inicialmente sugerido em interpretações preliminares. '''Palavras‑chave:''' tornados; supercélulas; instabilidade atmosférica; tempo severo; cisalhamento do vento; convecção profunda; mesoescala; climatologia de eventos severos; monitoramento meteorológico. ---- '''Informações Complementares:''' * '''Escrita iniciada em:''' <small>26 de outubro de 2025</small> * '''Prazo de publicação:''' 15 de abril de 2026 ---- === 1. INTRODUÇÃO === Os tornados constituem fenômenos meteorológicos de alta intensidade, definidos como colunas de ar em rotação violenta que se estendem da base de uma nuvem convectiva até a superfície terrestre (DOSWELL e BURGESS, 1993). Frequentemente associados a tempestades severas e, em particular, a supercélulas, esses sistemas apresentam uma estrutura vertical complexa, caracterizada por correntes ascendentes intensas, cisalhamento vertical do vento e elevada instabilidade atmosférica (MARKOWSKI e RICHARDSON, 2010). Segundo WOLLMANN e IENSSE (2019), a ocorrência de tornados no sul e centro-sul do Brasil não é considerada rara e representa um dos eventos atmosféricos de maior potencial destrutivo, com capacidade de provocar danos expressivos em áreas urbanas, agrícolas e em infraestruturas críticas, além de impactos socioeconômicos significativos (LOPES e NASCIMENTO, 2025; LIMA e SELANI, 2008). No contexto sul-americano, destaca-se a existência do chamado Corredor dos Tornados da América do Sul, que se estende principalmente pelo norte da Argentina, Uruguai, Paraguai, sul e centro-sul do Brasil (ZIPSER ''et al.'', 2006; WOLLMANN e IENSSE, 2019; LOPES e NASCIMENTO, 2025). Piracicaba, localizada no interior do estado de São Paulo, insere-se nesse corredor, em uma área suscetível à formação de tempestades severas, em virtude da interação entre diferentes sistemas atmosféricos (SANTOS, 2025c). Entre os fatores favoráveis à gênese de supercélulas e tornados na região, destacam-se: a convergência entre massas de ar de características distintas, a presença de cavados em níveis médios da troposfera e a interação entre correntes de jato em diferentes altitudes, que intensificam o cisalhamento vertical do vento e a rotação mesociclônica (DOSWELL e BURGESS, 1993; MARKOWSKI e RICHARDSON, 2010; WOLLMANN e IENSSE, 2019). Esses elementos, quando combinados, criam um ambiente propício ao desenvolvimento de convecção profunda e à organização de sistemas convectivos de mesoescala. O tornado registrado entre as 22:04 e 22:06 UTC de 31 de janeiro de 2025 em Piracicaba despertou especial atenção da comunidade meteorológica local e regional. Dois estudos conduzidos por SANTOS, publicados em fevereiro (2025b) e maio de 2025 (2025a), buscaram caracterizar o evento, abordando aspectos como a classificação do tornado, a estrutura da supercélula associada e a localização do ponto de touchdown. Apesar de relevantes, tais investigações apresentaram divergências interpretativas, especialmente no que se refere à intensidade do fenômeno, à dinâmica da célula convectiva e à delimitação espacial de sua trajetória. A análise da única filmagem do evento e imagens de satélite, embora tenha fornecido subsídios valiosos, revelou a necessidade de maior integração metodológica e refinamento na caracterização do evento. Diante desse cenário, o presente estudo tem como objetivo analisar de forma abrangente o perfil sinótico e de mesoescala, a estrutura da supercélula e a trajetória do tornado de Piracicaba, sistematizando informações provenientes de diferentes fontes e revisitando abordagens anteriores. Busca-se, assim, consolidar a compreensão científica do fenômeno, reduzir as incertezas existentes e contribuir para o avanço do conhecimento sobre a ocorrência de tornados no interior do estado de São Paulo, com implicações tanto para a pesquisa meteorológica quanto para a gestão de riscos associados a eventos atmosféricos extremos. ==== 1.1. Estudo de fevereiro ==== O primeiro trabalho científico dedicado ao tornado registrado em Piracicaba foi publicado em 23 de fevereiro de 2025 por SANTOS (2025b). Embora o autor tenha explicitado a intenção de não produzir um relatório meramente preliminar, mas sim uma análise consolidada do fenômeno, a recepção do estudo na comunidade meteorológica foi marcada por controvérsias metodológicas e interpretativas. O objetivo central consistiu em examinar o evento a partir de registros de acesso público, incluindo a filmagem amadora, estações meteorológicas e dados de satélite, e, a partir deles, propor uma classificação definitiva da ocorrência. Todavia, o estudo apresentou fragilidades estruturais e metodológicas. Do ponto de vista formal, problemas de organização e de formatação comprometeram a clareza expositiva, dificultando a interpretação dos resultados. Testes realizados, no âmbito deste presente trabalho, com diferentes modelos de inteligência artificial de análise textual, evidenciaram que a redação do artigo transmitia uma impressão ambígua: em vez de reforçar a confirmação do fenômeno, como era a intenção declarada, o texto sugeria incerteza quanto à própria ocorrência do tornado. No plano analítico, a investigação mostrou-se excessivamente restrita à descrição da convergência de ventos de oeste e leste, sem avançar para uma contextualização mais ampla em termos sinóticos e de mesoescala. Elementos fundamentais para a compreensão da gênese do tornado, como a atuação de cavados em níveis médios, a influência de correntes de jato ou a disponibilidade de energia convectiva potencial, não foram explorados. Essa limitação reduziu a profundidade interpretativa do trabalho e contribuiu para que a classificação do fenômeno como F0 na Escala Fujita fosse apenas consolidada em publicação posterior, de maio de 2025 (SANTOS, 2025a), ainda que o artigo de fevereiro já tivesse declarado esse objetivo. Outro ponto crítico refere-se ao tratamento dos registros observacionais. Embora o autor tenha recorrido a múltiplas fontes, a integração entre elas foi conduzida de forma superficial, sem detalhamento suficiente das correlações cruzadas. A identificação do ponto de touchdown, por exemplo, foi apresentada de maneira imprecisa, sendo atribuída a uma área inabitada do loteamento Jardim Belvedere, no bairro Campestre, sem validação robusta por meio de georreferenciamento ou comparação sistemática com dados de radar e imagens orbitais. ==== 1.2. Estudo de maio ==== Publicado em 2 de maio de 2025 por SANTOS (2025a), este segundo trabalho representou uma revisão georreferenciada da análise inicial do tornado ocorrido em 31 de janeiro de 2025, novamente com o propósito de não possuir finalidade preliminar. O estudo teve como propósito central corrigir imprecisões identificadas na publicação de fevereiro, sobretudo no que se refere à localização exata do ponto de touchdown, e avançar na modelagem da trajetória do fenômeno. Diferentemente do primeiro artigo, que apresentava ambiguidades textuais e limitações metodológicas, o trabalho de maio buscou conferir maior rigor científico à caracterização do evento, consolidando sua classificação. A metodologia adotada baseou-se na análise detalhada da filmagem do tornado, realizada por um observador localizado em área residencial, e na utilização de ferramentas de georreferenciamento e modelagem tridimensional, em especial o Google Earth Pro. A partir da identificação de referências geográficas fixas, como torres de telecomunicação e edificações, foi possível estimar ângulos de observação e alinhar a posição do funil em relação ao terreno. Essa abordagem permitiu reconstruir, com maior precisão, a trajetória horizontal do tornado e reposicionar o ponto de contato com o solo, que passou a ser localizado em uma área vegetada próxima ao Ribeirão do Enxofre, no loteamento Jardim Santa Fé, ainda no bairro Campestre, corrigindo a avaliação inicial que o situava no loteamento Jardim Belvedere. O estudo também discutiu hipóteses adicionais sobre a natureza do fenômeno. Considerou-se a possibilidade de múltiplos vórtices, a partir de variações observadas na condensação do funil em determinados quadros da filmagem. Contudo, a limitação da qualidade do vídeo impediram a confirmação conclusiva dessa característica. Da mesma forma, foi levantada a hipótese de tromba d’água, em razão da proximidade do ponto de touchdown com o Ribeirão do Enxofre, mas tal possibilidade foi descartada em virtude da escala reduzida e da profundidade insuficiente do curso d’água, incompatíveis com a gênese desse tipo de fenômeno. No que se refere à intensidade, a ausência de cicatrizes no solo, de danos estruturais ou de desfolhamento significativo da vegetação corroborou a classificação do tornado como F0 na Escala Fujita original (ou EF0 na Escala Fujita Melhorada), com ventos estimados abaixo de 100 km/h. A trajetória foi estimada em aproximadamente 100 ± 50 metros, com deslocamento predominante no sentido oeste-leste, apresentando leve variação para sudeste. O estudo de maio destacou-se pela aplicação de técnicas geoespaciais avançadas e pela tentativa de corrigir inconsistências da análise anterior, oferecendo uma caracterização mais precisa da posição, trajetória e intensidade do tornado. Embora não tenha esgotado todas as incertezas, especialmente quanto à possibilidade de múltiplos vórtices, o trabalho estabeleceu bases metodológicas mais sólidas para investigações subsequentes e contribuiu para consolidar a documentação científica do evento. === 2. METODOLOGIA === ==== 2.1. Análise sinótica e de mesoescala ==== A análise sinótica e de mesoescala foi estruturada a partir da observação do comportamento atmosférico durante o período do evento, com o objetivo de caracterizar os principais mecanismos dinâmicos e termodinâmicos atuantes. Como referência inicial, utilizou-se o relatório de previsão disponibilizado pela PREVOTS (Plataforma de Registros e Rede Voluntária de Observadores de Tempestades Severas), que forneceu estimativas de CAPE (Convective Available Potential Energy - Energia Potencial Convectiva Disponível), bem como informações sobre fatores sinóticos e mesoescalares relevantes para a caracterização do ambiente atmosférico. Para assegurar maior consistência metodológica, foram incorporados dados públicos disponibilizados pelo CPTEC/INPE (Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais), que permitiram a análise de campos de vento em diferentes níveis da troposfera. Essa integração de fontes teve como finalidade verificar a coerência das informações apresentadas pela PREVOTS e ampliar a compreensão do contexto atmosférico. A metodologia contemplou, ainda, a identificação de padrões de convergência em baixos níveis, com ênfase na interação entre ventos de oeste e de leste, além da avaliação da configuração da Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS). A análise buscou compreender de que forma esses elementos poderiam ter contribuído para a manutenção da instabilidade atmosférica e para a organização de sistemas convectivos. ==== 2.2. Caracterização das células convectivas ==== A caracterização das células convectivas associadas ao evento foi realizada por meio da integração de diferentes fontes de dados observacionais e de sensoriamento remoto, com ênfase na análise de sua estrutura interna, do ciclo de vida e da organização espacial. Essa etapa concentrou-se na escala do sistema convectivo, com o objetivo de compreender de que maneira os processos dinâmicos e termodinâmicos previamente identificados se manifestaram na evolução das células. As imagens de satélite disponibilizadas pelo CPTEC/INPE forneceram estimativas da temperatura do topo das nuvens convectivas, parâmetro diretamente relacionado à intensidade das correntes ascendentes e à profundidade da convecção. A análise temporal dessas imagens possibilitou acompanhar a expansão vertical das células e inferir a altitude do topo da nuvem, a partir da seguinte relação: <math>h = \frac{T_{solo} - T_{topo}}{T} </math> onde <math>T_{solo}</math> corresponde à temperatura da superfície, <math>T_{topo}</math> à temperatura do topo da nuvem e <math>T</math> ao gradiente térmico vertical médio da troposfera (°C/km), tipicamente em torno de 6,5 °C/km na atmosfera padrão. De forma complementar, os dados provenientes do radar meteorológico do IPMet/UNESP permitiram identificar os núcleos de precipitação e as regiões associadas às correntes ascendentes, além de possibilitar o rastreamento da movimentação horizontal das células em baixos níveis. Essa base de informações foi fundamental para a estimativa da duração média de cada célula convectiva, bem como para a avaliação de sua organização espacial, distinguindo entre células isoladas e aquelas inseridas em estruturas multicelulares. Por fim, os registros de temperatura e umidade em superfície, obtidos pelo Centro Integrado de Informações Agrometeorológicas (CIIAGRO), foram empregados para caracterizar as condições ambientais locais vigentes durante o evento, fornecendo subsídios adicionais para a interpretação do ambiente convectivo. ==== 2.3. Modelagem do tornado e trajetória ==== A modelagem tridimensional do tornado e de sua trajetória foi conduzida por meio da aplicação do software Google Earth Pro, o que possibilitou a reconstrução espacial do fenômeno em três dimensões. Em contraste com investigações anteriores, a presente análise incorporou não apenas o funil tornádico, mas também a ''wall cloud'', a região de precipitação e a base da célula convectiva, assegurando maior robustez e consistência na representação geométrica do sistema. A altitude da base da célula foi estimada a partir do cálculo do LCL (''Lifted Condensation Level'' ''- Nível de Condensação por Elevação''), obtido pela equação de Espy: <math>LCL = 125 \cdot (T - T_d)</math> em que <math>T</math> corresponde à temperatura do ar (°C) e <math>T_{{d}}</math> à temperatura do ponto de orvalho (°C). A estimativa do LCL forneceu um parâmetro fundamental para a definição da altura da base da nuvem convectiva na modelagem tridimensional, contribuindo para uma reconstrução espacial mais consistente da estrutura da tempestade. A metodologia adotada baseia-se na abordagem previamente empregada por Santos (2025a), porém expandida neste estudo para incluir uma representação geométrica mais completa da célula convectiva. As estimativas de trajetória e extensão do rastro tornádico derivadas dessa modelagem constituíram a primeira reconstrução do evento, baseada exclusivamente na interpretação da filmagem e em referências geográficas visíveis. Posteriormente, essas estimativas foram complementadas por uma segunda etapa investigativa baseada na identificação de evidências físicas de dano na vegetação, descrita na Seção 3.2. ==== 2.4. Análise forense botânica retroativa do rastro tornádico (2026) ==== Uma segunda etapa investigativa foi conduzida entre fevereiro e março de 2026 com o objetivo de identificar evidências físicas de dano na vegetação ao longo do corredor previamente estimado do tornado. Essa abordagem consistiu em uma análise forense retroativa baseada na integração de dados de sensoriamento remoto, registros visuais de via pública e avaliação morfológica de danos vegetais. O ponto de partida da investigação foi a análise multitemporal de imagens dos programas Landsat, da NASA, e Pléiades Neo, da Airbus, além da Maxar Technologies, utilizadas para detectar alterações em estruturas e vegetação. A análise desses danos baseou-se na interpretação de características biomecânicas da madeira e nos padrões estruturais típicos de falha por ação de vento intenso, incluindo fratura por flexão, cisalhamento ou torção. Foram considerados parâmetros como dimensão dos elementos rompidos, orientação espacial dos galhos e troncos afetados, características da superfície de ruptura e evidências de envelhecimento da madeira exposta para estimativa da época da queda, como fotodegradação da lignina por radiação ultravioleta e fissuras associadas à retração por secagem. Para estimar a intensidade do vento responsável pelos danos observados, realizou-se comparação empírica com registros documentados de ruptura estrutural de árvores em eventos de vento intenso ocorridos na região nas décadas anteriores. Essas estimativas foram posteriormente ajustadas às características biomecânicas específicas das espécies identificadas. Além da análise de indivíduos isolados, também foi avaliada a distribuição espacial de danos em massa arbórea, particularmente em plantios comerciais de eucalipto. Foram considerados padrões de danos, bem como a continuidade espacial dessas evidências ao longo do corredor analisado. A integração dessas evidências permitiu reconstruir de forma mais precisa o corredor de danos associado ao tornado e fornecer evidências adicionais para a reavaliação de sua intensidade na Escala Fujita. === 3. RESULTADOS === ==== 3.1. Localização do touchdown e características do tornado ==== [[Ficheiro:Tornado Piracicaba 31-01-2025 2.jpg|centro|miniaturadaimagem|350x350px|'''Figura 1''' - Funil do tornado de 31 de janeiro de 2025 em Piracicaba.]] Entre setembro e outubro de 2025 foi conduzida a primeira etapa de análise do tornado ocorrido em 31 de janeiro de 2025 em Piracicaba (SP). Essa etapa teve como objetivo aprimorar as estimativas preliminares de localização do touchdown e da trajetória aproximada do funil, originalmente propostas em estudos exploratórios anteriores (SANTOS, 2025a; 2025b). A investigação baseou-se principalmente na interpretação da filmagem amadora do fenômeno (Figura 1), complementada por dados de radar meteorológico e pela reconstrução geométrica do cenário por meio de modelagem tridimensional. A integração dessas fontes de informação permitiu estimar, de forma preliminar, a área de contato inicial do tornado. Naquele momento, o ponto de touchdown foi localizado em área agrícola do bairro rural do Pau Queimado, no município de Piracicaba, São Paulo, em meio a extensos canaviais. Essa estimativa diferia das hipóteses anteriores que situavam o fenômeno em áreas inabitadas do bairro Campestre. A interpretação inicial indicava que o tornado teria permanecido restrito a zona estritamente rural, sem impacto direto sobre áreas urbanas, edificações residenciais ou infraestrutura crítica. A modelagem tridimensional foi realizada no software Google Earth Pro, utilizando o alinhamento de referências geográficas fixas visíveis na filmagem, como torres de telecomunicação, edificações rurais e elementos do relevo local (colinas e vales). Esse procedimento permitiu reconstruir a posição espacial aproximada do funil e estimar suas dimensões geométricas. A largura máxima do vórtice junto à superfície foi estimada em cerca de 40 metros, enquanto a altura visível do funil atingiu aproximadamente 200 metros. A estrutura da wall cloud associada ao sistema convectivo apresentou diâmetro estimado em torno de 1 quilômetro. A análise da filmagem sugeriu ainda que o contato do funil com o solo ocorreu de forma intermitente, com extensão horizontal aproximada de 175 ± 25 metros. O deslocamento aparente do tornado indicou direção predominante para sudeste (SE). A velocidade de translação foi estimada entre 7 e 8 km/h, a partir da medição do deslocamento aproximado de 200 metros em um intervalo temporal de cerca de dois minutos, entre 22:04 e 22:06 UTC. Essa estimativa foi obtida pela correlação entre a posição do funil e marcos geográficos fixos observáveis no vídeo analisado. Com base nesses resultados, a análise inicial caracterizou o tornado como um fenômeno de curta duração, baixa velocidade de deslocamento e dimensões reduzidas, aparentemente restrito a área agrícola e sem evidências diretas de danos estruturais. Entretanto, essa reconstrução baseava-se exclusivamente na interpretação geométrica da filmagem disponível e em referências geográficas visíveis no vídeo, não incorporando evidências físicas diretas de impacto na superfície. Como consequência, as estimativas de extensão do rastro e de intensidade do vento permaneceram limitadas às inferências derivadas da análise visual do funil tornádico. Em fevereiro de 2026, durante uma análise multitemporal independente de imagens de satélite da região, foi identificada uma anomalia linear sutil no desenvolvimento de um talhão de cana-de-açúcar localizado nas proximidades da Estrada Municipal Jacob Canale. A orientação espacial dessa irregularidade coincidiu aproximadamente com o eixo de deslocamento previamente estimado para o tornado. Essa observação motivou uma nova investigação focada na identificação de evidências físicas de dano na vegetação ao longo do corredor estimado do fenômeno. Essa etapa subsequente do estudo, descrita na Seção 3.2, resultou na identificação de múltiplos indícios de impacto por vento intenso em indivíduos arbóreos e em massa arbórea adjacente, permitindo reconstruir com maior precisão a trajetória do tornado e revisar as estimativas preliminares apresentadas nesta seção. ==== 3.2. Reconstrução empírica do rastro tornádico a partir de evidências botânicas ==== As análises apresentadas nesta seção correspondem à segunda etapa do estudo, conduzida entre fevereiro e março de 2026. Essa etapa complementa, e parcialmente revisa, as estimativas iniciais apresentadas na Seção 3.1, que se basearam principalmente na modelagem tridimensional da filmagem do evento e na interpretação geométrica de referências geográficas visíveis na gravação. Diferentemente da primeira fase, que concentrou-se na reconstrução espacial do funil tornádico a partir de registros visuais, esta segunda etapa teve como objetivo identificar evidências físicas diretas de interação entre o tornado e a vegetação local, permitindo avaliar empiricamente a extensão do corredor de danos e refinar a reconstrução da trajetória do fenômeno. O ponto de partida da segunda etapa investigativa foi a análise multitemporal de imagens do satélite Landsat, da NASA, na qual foi identificada uma leve irregularidade linear no desenvolvimento de um talhão de cana-de-açúcar localizado nas proximidades da Estrada Municipal Jacob Canale. Essa irregularidade manifestava-se como uma faixa estreita de vegetação com vigor levemente reduzido em relação às áreas adjacentes. Embora o dano à cultura fosse mínimo e não permitisse inferências diretas sobre intensidade de vento, a orientação da faixa coincidiu aproximadamente com o eixo de deslocamento estimado do tornado na modelagem inicial. Essa coincidência espacial motivou uma análise detalhada de registros visuais disponíveis da área, incluindo imagens de via pública registradas em junho de 2025 na plataforma Google Street View. A inspeção dessas imagens revelou um pequeno agrupamento arbóreo localizado na margem da estrada, composto principalmente por indivíduos da espécie Leucaena leucocephala, planta invasora de crescimento rápido comum em áreas rurais do interior paulista. ==== 3.2.1. Galho de leucena ==== Nesse agrupamento foi identificado um dano estrutural relevante: um galho primário de grande porte rompido e deslocado em relação ao tronco principal da árvore. O galho apresenta aproximadamente 2,5 metros de comprimento e diâmetro médio estimado de cerca de 25 cm na região basal. O ponto de ruptura encontra-se cerca de 4 metros acima do nível do solo, indicando que o esforço mecânico responsável pelo dano atuou sobre a porção superior da copa. A superfície de ruptura apresenta exposição irregular do cerne e fraturas longitudinais nas fibras da madeira, padrão característico de falha por flexão associada a torque lateral. A coloração da madeira exposta é predominantemente acinzentada, sem a tonalidade clara típica de madeira recém-fraturada, indicando envelhecimento por exposição ambiental prolongada.Esse processo ocorre principalmente pela degradação da lignina superficial sob radiação ultravioleta, mecanismo que, em condições tropicais, requer intervalo mínimo estimado entre 3 e 6 meses para produzir alteração cromática homogênea em madeira recém-exposta, compatível com o intervalo entre junho de 2025 e 31 de janeiro de 2025 (~4 meses). Além disso, foram observadas microfissuras radiais na superfície da madeira exposta, típicas de retração higroscópica após ciclos repetidos de umidade e secagem. Observa-se ainda que a posição do galho no solo em junho de 2025, associada à presença de vegetação herbácea adaptada ao obstáculo, indica permanência prolongada após a ruptura. Adicionalmente, a presença de fissuras sugere que o galho permaneceu exposto no local por período prolongado após a ruptura, reforçando a hipótese de que o dano ocorreu durante o evento de janeiro de 2025. Para estimar a velocidade mínima de vento necessária para provocar a ruptura observada, realizou-se uma análise de carga aerodinâmica sobre o galho. A morfologia do elemento, conforme observado em campo, apresenta um cilindro irregular com comprimento ''L = 2,5 m'' e um diâmetro médio do corpo principal de ''D = 0,25 m'', o que resulta em uma área frontal exposta estimada por: <math>A \approx 0,625 \text{m}^2</math> A força de arrasto exercida pelo fluxo de ar, potencializada pelos gradientes de pressão e efeitos de sucção característicos de um tornado, pode ser aproximada pela expressão <math>F = 0,5 \rho C_d A V^2</math>. Nessa equação, ''ρ'' representa a densidade do ar (1,2 kg/m³) e ''Cd'' o coeficiente de arrasto, ajustado para 1,6 para contemplar a complexidade estrutural, a rugosidade da casca e as ramificações secundárias que ampliam a superfície de contato. Substituindo os parâmetros, obtém-se a relação: <math>F \approx 0,5 \times 1,2 \times 1,6 \times 0,625 \times V^2</math> <math>F \approx 0,6 V^2</math> A análise da seção transversal rasgada revelou uma falha por arrancamento na inserção do galho, com fibras longitudinais expostas e sinais de torção. Considerando as propriedades mecânicas da ''Leucaena leucocephala'' e a vulnerabilidade mecânica da união entre o galho e o tronco principal, estima-se que forças entre 0,5 kN e 0,8 kN sejam suficientes para provocar a desarticulação estrutural. Igualando a força aerodinâmica a esse intervalo de resistência, obtém-se: <math>V \approx 104 \text{-} 131 \text{km/h}</math> Essa estimativa representa a velocidade mínima aproximada do vento no tornado necessária para produzir o dano observado, assumindo o impacto direto do fluxo e a fragilidade interna da madeira na zona de ruptura. Esse valor, embora compatível com o limiar superior de F0 e o inferior de F1 na Escala Fujita, não é suficiente para elevar a classificação imediatamente a F1. Adicionalmente, a estimativa de resistência mecânica adotada para a ruptura considerou parâmetros médios da literatura para espécies lenhosas tropicais de baixa densidade. No caso específico da leucena, deve-se destacar que a espécie apresenta módulo de ruptura (MOR) e módulo de elasticidade (MOE) significativamente inferiores aos observados em espécies arbóreas nativas de madeira densa. Essa combinação de baixo MOR e baixo MOE implica que a ruptura pode ocorrer sob velocidades de vento inferiores às necessárias para provocar falha em espécies com maior densidade de madeira. Dessa forma, a estimativa de intensidade do vento foi ajustada para evitar superestimação decorrente da fragilidade intrínseca da espécie. Ainda assim, o diâmetro expressivo do galho rompido impõe um limiar mínimo de energia que permanece consistente com ventos situados no limiar superior da intensidade F0. Além desse dano, foram identificados outros indícios de ação direcional do vento na vegetação próxima. O galho rompido encontra-se orientado predominantemente para leste, enquanto um ramo secundário associado apresenta orientação para norte. Na margem oposta da estrada foi identificado um eucalipto jovem (~2 m de altura) apresentando torção permanente do tronco com inclinação aproximada de 20° para norte. A torção permanente em árvores jovens ocorre quando o esforço lateral excede temporariamente o limite elástico do tronco sem provocar ruptura completa. Mais a oeste, outro indivíduo arbóreo seco apresenta inclinação de aproximadamente 30° para norte e ruptura parcial da porção superior do tronco. ==== 3.2.2. Eucaliptal com danos expressivos ==== Na margem sudoeste da Estrada Municipal Jacob Canale, aproximadamente 60 metros a oeste do bosque de leucenas descrito na subseção anterior, localiza-se uma plantação comercial de eucaliptos que apresentou múltiplos sinais de impacto por vento intenso. A análise visual de imagens de via pública registradas em junho de 2025 revela a presença de dezenas de indivíduos com perda extensa ou total da folhagem da copa, além de troncos com deformações estruturais e exemplares apresentando ruptura parcial ou completa do fuste. A desfolhação observada não ocorre de forma aleatória na plantação. Em vez disso, os indivíduos afetados distribuem-se em uma faixa aproximadamente linear, em sentido W a E. Em diversos exemplares a perda de folhagem atinge praticamente toda a copa, permanecendo apenas ramos estruturais principais. Esse padrão é consistente com remoção mecânica da folhagem por cisalhamento aerodinâmico, processo que ocorre quando a força de arrasto do vento supera a resistência de inserção das folhas e ramos secundários. Além da perda de folhagem, vários indivíduos menores exibem torção do tronco ao longo do eixo vertical, com desvio angular visível em relação ao crescimento original da árvore. Esse tipo de deformação ocorre quando o esforço lateral exercido pelo vento ultrapassa o limite elástico do tecido lenhoso, produzindo deformação plástica permanente sem ruptura completa do tronco. Foram também identificados alguns exemplares com ruptura estrutural, caracterizada pela fratura do tronco principal ou pela quebra de grandes segmentos do fuste. A ruptura de indivíduos arbóreos em eucaliptos jovens pode ocorrer sob velocidades de vento relativamente inferiores às necessárias para quebrar árvores maduras, devido ao menor diâmetro do tronco e à maior flexibilidade estrutural. Ainda assim, a falha estrutural exige tensões significativamente superiores às necessárias apenas para provocar desfolhação ou inclinação temporária da copa. A análise multitemporal de imagens do Landsat indica que a área apresentava sinais de replantio ou estresse hídrico desde 2023, sugerindo que parte da massa arbórea já se encontrava em condição estruturalmente fragilizada antes do evento de janeiro de 2025. Essa condição pode ter reduzido a resistência mecânica de alguns indivíduos, aumentando sua suscetibilidade à ruptura sob ação de vento intenso. Entretanto, mesmo considerando a fragilidade estrutural prévia da plantação, a combinação simultânea de desfolhação extensa, torção de troncos e ruptura estrutural de múltiplos indivíduos indica a atuação de cargas de vento superiores àquelas normalmente associadas a danos classificados como F0 em massa arbórea. Em particular, a presença de fratura estrutural em diversos indivíduos sugere que o campo de vento no interior dessa faixa atingiu intensidades compatíveis com F0 de limite superior ou F1, especialmente quando considerado em conjunto com os danos adicionais observados na vegetação adjacente. ==== 3.2.3. Espécime severamente danificada e análise de descascamento ==== Foi identificado, ao longo do eixo do rastro, um eucalipto isolado com padrão de dano significativamente distinto daquele observado na massa arbórea previamente fragilizada por estresse hídrico. A análise visual do indivíduo indica ausência de sinais de degradação biológica prévia, como contaminação fúngica, necroses no tronco ou indícios de comprometimento radicular. A coloração do cerne e a densidade da copa são compatíveis com um espécime em pleno vigor vegetativo no momento do impacto. O dano observado consiste na remoção substancial da porção superior da copa, acompanhada de descascamento parcial do tronco principal. Esse tipo de falha não foi restrito a um único indivíduo: ao menos outros quatro eucaliptos adjacentes apresentam padrões semelhantes de descascamento, distribuídos de forma aproximadamente linear ao longo da trajetória estimada do vórtice. O descascamento em árvores saudáveis ocorre quando a pressão dinâmica do vento excede a resistência de adesão entre os tecidos periféricos da casca e o lenho subjacente. Trata-se de um mecanismo de dano que exige velocidades de vento superiores àquelas associadas à desfolhação ou à simples deformação plástica do tronco, especialmente em espécies de rápido crescimento, mas com relativa resistência estrutural como o eucalipto. A ocorrência desse padrão em múltiplos indivíduos saudáveis indica que o campo de vento não atuou apenas sobre vegetação previamente fragilizada. A presença simultânea de remoção de copa, ruptura de galhos primários e descascamento do tronco em uma faixa espacial coerente sugere a incidência de cargas aerodinâmicas elevadas, superiores às estimadas nas etapas iniciais da análise. Esse conjunto de evidências é incompatível com danos típicos de intensidade F0 e reduz a incerteza associada à classificação F1 baseada exclusivamente em vegetação fragilizada. O descascamento parcial do tronco em indivíduos saudáveis de eucalipto enquadra-se diretamente no indicador de dano referente a árvores de madeira fina na Escala Fujita Melhorada, correspondente ao intervalo de intensidade EF2 (TEXAS TECH UNIVERSITY, 2004). A aplicação direta da Escala Fujita Melhorada é limitada no contexto local, uma vez que seus indicadores foram desenvolvidos para espécies e condições estruturais distintas das observadas em Piracicaba, cuja botânica é marcada pela transição entre os biomas Cerrado e Mata Atlântica sob clima tropical (RODRIGUES, 1999). Dessa forma, a classificação é convertida para a Escala Fujita tradicional, resultando em intensidade equivalente a F2. Entretanto, a descontinuidade do rastro e a limitação espacial dos danos impedem a consolidação inequívoca dessa intensidade para o evento como um todo. A classificação final será discutida subsequentemente. ==== 3.2.4. Reconstrução preliminar da trajetória ==== [[Ficheiro:2025 Piracicaba tornado track.png|centro|miniaturadaimagem|'''Figura 2''' - Trajetória prévia de 20 de março de 2026|427x427px]] A integração das evidências descritas anteriormente, incluindo ruptura estrutural na leucena, deformações em indivíduos arbóreos isolados e danos extensos em massa arbórea de eucaliptos, permitiu reconstruir com maior precisão a extensão espacial do rastro do tornado. Os pontos de dano identificados distribuem-se ao longo de um perímetro aproximadamente alinhado com a trajetória previamente estimada a partir da modelagem tridimensional da filmagem. Segundo o primeiro levantamento prévio, de 20 de março de 2026 (Figura 2), a distância entre os extremos do conjunto de danos confirmados atinge aproximadamente 300 metros, com direção de deslocamento Leste-Sudeste (ESE), valor significativamente superior à estimativa inicial de 175±25 metros obtida em 27 de setembro de 2025 na análise baseada exclusivamente na filmagem do fenômeno. Entretanto, os danos não formam uma faixa completamente contínua. Observam-se segmentos separados por trechos com pouca ou nenhuma evidência de impacto na vegetação, indicando que o tornado provavelmente manteve contato intermitente com a superfície ao longo de seu deslocamento. Esse comportamento é característico de tornados fracos e é frequentemente descrito na literatura como trajetória descontínua ou tornado saltante. A largura lateral do corredor de danos foi estimada a partir da distribuição transversal dos indivíduos arbóreos afetados. Considerando os pontos mais distantes de dano direcional consistente em lados opostos da estrada, a largura máxima do rastro situa-se entre 50 e 80 metros. Essa largura excede ligeiramente a estimativa inicial derivada da análise visual do funil na filmagem (~40 m). Em 22 de março de 2026, foi conduzida uma etapa adicional de análise com o objetivo de verificar a possibilidade de expansão da trajetória previamente delimitada a partir de evidências em vegetação herbácea. Essa concentrou-se na inspeção de gramíneas e cobertura de capim em áreas adjacentes ao corredor já estabelecido, buscando identificar padrões de acamamento compatíveis com ação direcional de vento.Como base observacional, foi utilizada uma amostra de imagem do Google Street View referente ao solo na área do tornado em junho de 2025, posteriormente submetida a aprimoramento de resolução para melhor identificação de microestruturas superficiais. A análise dessa amostra revelou a presença de gramíneas aparentemente saudáveis, porém com irregularidades sutis na orientação da cobertura vegetal. A partir dessa referência, realizou-se comparação com o solo no entorno de um sistema viário recém-inaugurado localizado ao norte da área de estudo. Nessa região, foram identificadas quatro áreas distintas com presença de gramíneas tombadas e secas, denominadas A1 (setor norte), A2 (margem leste da via central), A3 (margem oeste da via central) e A4 (margem adjacente ao eucaliptal). A2 e A4 foram descartadas de forma imediata, devido à presença de marcas evidentes de capinação do solo. A1 e A3, apresentaram alinhamento espacial aproximadamente compatível com a direção geral do rastro preliminarmente reconstruído em 20 de março. Entretanto, a análise minuciosa indicou que A3 apresentava ondulações do terreno com forte indício de interferência antrópica. Já A1, embora alinhada ao eixo do rastro, encontrava-se sobre solo com características visivelmente empobrecidas em matéria orgânica. A verificação cronológica com base em imagens da Maxar Technologies de 2020 indica que a área ao redor do sistema viário foi submetida a escavação profunda durante sua implantação, resultando em exposição de camadas de subsolo e material rochoso. Esse processo promoveu estresse edáfico significativo, favorecendo erosão e intemperismo acelerado da superfície. Imagens adicionais do Google Street View, datadas de setembro de 2022, mostram que a área passou por sucessivas intervenções, incluindo contínuas escavações e episódios de queimada. Como resultado, o solo passou a apresentar características típicas de solos de regiões semiárias. A aparência superficial e vegetativa observada nesse setor torna-se, nesse contexto, semelhante à observada na Caatinga durante períodos de estiagem, apesar de a classe pedológica predominante na área entre os bairros Novo Horizonte, Pau Queimado e oeste do Campestre ser de argissolos em transição com latossolos (TERAMOTO; LEPSCH; VIDAL-TORRADO, 2001). Diante dessas condições, os padrões observados em gramíneas não apresentam confiabilidade suficiente para serem utilizados como indicadores de danos tornádicos. Assim, não foi possível expandir a trajetória com base em evidências provenientes de gramíneas, permanecendo válidos apenas os segmentos previamente definidos a partir de danos arbóreos. ==== 3.3. Evidências suspeitas e confusas ==== A aproximadamente 470 metros a noroeste do eucaliptal, foi identificado um curral com indícios de alteração estrutural em análise multitemporal de imagens dos satélites Pléiades Neo 3 e 4, da Airbus. A comparação entre cenas do final de 2024 e do início de 2025 mostra o surgimento de múltiplas feições claras, de coloração branca a cinza, distribuídas de forma irregular sobre a área previamente ocupada pela cobertura. Essas feições apresentam padrão compatível com exposição e acúmulo de fragmentos de telhas de fibrocimento após ruptura e deslocamento. A verificação detalhada foi realizada por meio de imagens de nível de rua do Google Street View, datadas de junho de 2025, ao longo da Estrada Municipal Jacob Canale. Nessas imagens, observam-se fragmentos de telhas de fibrocimento e chapas metálicas de zinco distribuídos no interior do curral. Parte do material encontra-se empilhada em volume relativamente concentrado, enquanto outros fragmentos apresentam dispersão limitada, sem padrão direcional definido. Não há evidência de colapso estrutural do cercamento. O padrão de acúmulo observado difere daquele tipicamente associado a danos diretos por tornados de baixa intensidade. Em eventos de intensidade F0, a quantidade de detritos deslocados é frequentemente baixa, com fragmentos dispersos de forma limitada. No caso observado, múltiplos fragmentos de telha aparecem acumulados e espalhados de maneira irregular. Todavia, o curral encontra-se aproximadamente 350 metros fora da área de georreferenciamento do rastro proposta por SANTOS (2025a), construída a partir da modelagem tridimensional da filmagem do evento. Adicionalmente, o ponto não se alinha com o eixo de danos botânicos reconstruído na presente análise e não há evidências intermediárias de impacto na vegetação ou em estruturas que estabeleçam continuidade física entre esse local e o corredor principal do tornado. Diante dessas características, são consideradas hipóteses alternativas para a origem do material observado: (i) ocorrência de danos associados a outras tempestades convectivas no período, (ii) transporte progressivo de detritos por sucessivos episódios de ventania sem relação direta com um único evento, (iii) acúmulo decorrente de descarte irregular de materiais, prática recorrente em áreas rurais, e (iv) degradação estrutural associada à ausência de manutenção da cobertura. Embora a alteração temporal identificada nas imagens de satélite seja compatível com o intervalo do evento de 31 de janeiro de 2025, a ausência de coerência direcional, o padrão de acúmulo dos detritos e a desconexão espacial em relação ao rastro reconstruído impedem a associação desse dano ao tornado. Dessa forma, o curral não é incluído na delimitação do corredor de danos nem na estimativa de intensidade do fenômeno. ==== 3.4. Perfil sinótico e de mesoescala ==== A análise sinótica e de mesoescala evidenciou a presença de condições atmosféricas favoráveis ao desenvolvimento de alguma estrutura supercelular marginal, como a que originou o tornado de 31 de janeiro de 2025. Em níveis médios, observou-se a atuação de um cavado estacionário em 500 hPa, que, em associação a valores de MLCAPE de 1000 ± 500 J/kg e cisalhamento vertical do vento (CVV) de 12,5 ± 2,5 m/s, configurou um ambiente de moderada instabilidade termodinâmica. A disponibilidade de ar úmido em baixos níveis reforçou o potencial convectivo, enquanto a presença de uma linha de convergência entre ventos continentais quentes e secos, provenientes do interior paulista, e ventos mais frios e úmidos oriundos do Atlântico, contribuiu para a intensificação da instabilidade local. De forma complementar, a Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS) exerceu papel indireto, assegurando maior aporte de umidade em baixos níveis. A célula convectiva responsável pelo tornado apresentou características típicas de uma supercélula clássica. O topo da nuvem atingiu aproximadamente 13,1 km de altitude, estimado a partir da diferença entre a temperatura da superfície (~25 °C) e a temperatura do topo da nuvem (~ -60 °C), conforme imagens de satélite. A base da supercélula foi calculada em torno de 500 metros, a partir do nível de condensação por elevação (LCL). A célula manteve-se isolada. O ciclo de vida da supercélula iniciou-se por volta das 21:10 UTC na zona rural central do município, integrando-se posteriormente a um complexo convectivo em desenvolvimento desde as 19:00 UTC. As imagens de satélite registradas até 23:20 UTC confirmaram a persistência de topos de nuvem com temperaturas inferiores a -60 °C. Os dados de vento disponibilizados pelo INPE permitiram a caracterização do perfil vertical atmosférico no momento do evento, conforme apresentado na Tabela 1. '''Tabela 1 – Perfil vertical do vento às 22:00 UTC do dia 31/01/2025 (dados CPTEC)''' {| class="wikitable" !Nível !Velocidade !Direção |- |Superfície |6,5 km/h (~1,8 m/s) |ESE (~110°) |- |1000 hPa |4,5 km/h (~1,3 m/s) |NNW (~330°) |- |850 hPa |2,0 km/h (~0,5 m/s) |Rotação horária, com leve predomínio SW |- |700 hPa |19,3 km/h (~5,4 m/s) |NW (~315°) |- |500 hPa |15,2 km/h (~4,2 m/s) |WSW (~245°) |- |250 hPa |54,5 km/h (~15,1 m/s) |NW (~320°) |- |10 hPa |96,7 km/h (~26,9 m/s) |E (~80°) |} '''Tabela''' '''2 – Perfil vertical do vento às 22:00 UTC do dia 31/01/2025 (dados CPTEC, valor compensado)''' {| class="wikitable" !Nível !Velocidade !Direção |- |Superfície |10 km/h (~2,8 m/s) |ESE (~110°) |- |1000 hPa |12 km/h (~3,3 m/s) |NNW (~330°) |- |850 hPa |18 km/h (~5,0 m/s) |SE (~135°), ajustado para a brisa marítima |- |700 hPa |36 km/h (~10 m/s) |NW (~315°) |- |500 hPa |54 km/h (~15 m/s) |WSW (~245°) |- |250 hPa |65 km/h (~18 m/s) |NW (~320°) |- |10 hPa |97 km/h (~27 m/s) |E (~80°) |} === 4. DISCUSSÃO === ==== 4.1. Características da supercélula e implicações para a formação do tornado ==== A célula convectiva responsável pelo tornado de 31 de janeiro de 2025 apresentou características compatíveis com uma supercélula marginal. O ambiente sinótico regional no momento do evento não apresentava condições amplamente favoráveis para o desenvolvimento de supercélulas profundas de grande escala, como as clássicas ou de alta precipitação (HP) descritas por DOSWELL e BURGESS (1993). Ainda assim, a interação entre diferentes mecanismos de forçamento em mesoescala aparentemente favoreceu a organização rotacional local da célula convectiva. A análise das condições ambientais indica a atuação simultânea de três fatores principais: convergência associada à frente de brisa marítima, presença de helicidade em baixos níveis e forçante frontal regional. A convergência induzida pela penetração da brisa marítima no interior do estado de São Paulo é um mecanismo conhecido de intensificação convectiva, especialmente quando interage com gradientes térmicos e dinâmicos associados a frentes frias ou cavados de baixa pressão. Nessas situações, correntes ascendentes localizadas podem adquirir rotação quando expostas a cisalhamento vertical adequado do vento, permitindo a formação de mesociclones em células convectivas relativamente compactas (MARKOWSKI e RICHARDSON, 2010). Apesar da escala reduzida da célula convectiva, o desenvolvimento vertical da nuvem foi significativo. O topo da cumulonimbus associado ao sistema foi estimado em aproximadamente 13,1 km de altitude, atingindo níveis próximos à tropopausa. Esse valor indica a presença de correntes ascendentes suficientemente intensas para sustentar estrutura convectiva organizada. Isto é, o sistema apresentou desenvolvimento vertical relativamente profundo, ainda que em um ambiente sinótico marginal para supercélulas clássicas. A base da nuvem foi estimada em aproximadamente 500 metros, valor compatível com o nível de condensação por elevação (LCL) calculado a partir das condições de superfície registradas no momento do evento, com temperatura do ar próxima de 25 °C e ponto de orvalho em torno de 21 °C. Bases de nuvem relativamente baixas são frequentemente associadas a maior probabilidade de formação de tornados, uma vez que reduzem a distância entre o mesociclone e a superfície, facilitando a concentração da rotação em baixos níveis (THOMPSON et al., 2003). A análise da filmagem disponível revelou que o funil tornádico esteve parcialmente obscurecido por múltiplas nuvens scud, formadas por condensação de ar úmido em regiões de convergência turbulenta abaixo da base principal da tempestade. Essas formações podem dificultar a identificação visual do funil e frequentemente são confundidas com vórtices tornádicos independentes. Durante as discussões técnicas preliminares sobre o evento, inclusive entre observadores experientes e especialistas em tempestades severas, houve insistência na interpretação de que as estruturas visíveis nas imagens seriam apenas scud clouds associadas à tempestade, e não evidência de um tornado plenamente desenvolvido. Entretanto, a análise detalhada da filmagem, combinada com a reconstrução do rastro de danos apresentada nas seções anteriores deste estudo, confirma que o fenômeno correspondeu de fato a um tornado. A presença de scud clouds ao redor do funil não representa evidência de múltiplos vórtices nem invalida a existência do tornado, mas sim reflete as condições altamente turbulentas e saturadas presentes na região de inflow da tempestade. A delimitação espacial do ponto de touchdown também foi refinada após a análise botânica retroativa do rastro de danos. Enquanto a estimativa inicial derivada apenas da filmagem situava o contato com o solo em aproximadamente 22°46'19"S e 47°41'49"W, a integração das evidências de danos na vegetação em março de 2026 permitiu reposicionar o início do rastro para aproximadamente 22°45'50.5"S e 47°41'19.2"W. Esse ponto encontra-se politicamente dentro do bairro Campestre, embora em zona de transição territorial com o bairro Pau Queimado. A ausência de cicatrizes evidentes nas imagens de satélite do setor inicial do evento permanece coerente com o tipo de cobertura vegetal predominante na área, constituída majoritariamente por cana-de-açúcar. Culturas agrícolas de caule flexível frequentemente não preservam sinais visíveis de dano após eventos de vento intenso de curta duração, sobretudo quando o fenômeno apresenta intensidade limitada ou contato intermitente com a superfície. Esse comportamento já foi descrito em estudos sobre impactos de tornados em ambientes agrícolas, que demonstram que danos em culturas podem ser subestimados em análises baseadas exclusivamente em imagens de satélite (MOSTAFIZ et al., 2022; GLIKSMAN et al., 2023). A análise demonstra que tornados fracos podem se formar mesmo fora de cenários clássicos de supercélulas intensas. O sistema convectivo foi caracterizado como uma supercélula marginal formada em ambiente sinótico predominantemente desorganizado, com base baixa, desenvolvimento vertical significativo e interação com convergência de brisa marítima. Assim, o caso de Piracicaba mostra que a combinação de forçantes mesoescalares e convergência local pode ser suficiente para gerar circulação tornádica organizada, ainda que de curta duração e intensidade limitada. ==== 4.2. Cenário sinótico e de mesoescala ==== Em níveis médios da troposfera, destacou-se a presença de um cavado estacionário em 500 hPa, que promoveu ascendência em larga escala e reforçou a divergência em altos níveis. Esse padrão sinótico, em combinação com valores de MLCAPE da ordem de 1000 ± 500 J/kg, forneceu a energia potencial necessária para sustentar correntes ascendentes vigorosas. O cisalhamento vertical do vento (CVV) de 12,5 ± 2,5 m/s configurou um perfil atmosférico propício à rotação mesociclônica, condição essencial para a manutenção de supercélulas. Em baixos níveis, como já anteriormente mencionado, a configuração atmosférica foi marcada pela presença de uma linha de convergência entre ventos continentais quentes, oriundos do interior paulista, e ventos mais frios e úmidos advectados do Atlântico, combinados com ar mais seco do ''outflow'' da tempestade. Essa interação gerou cisalhamento horizontal significativo e acentuada heterogeneidade térmica na baixa troposfera, elementos que favoreceram a intensificação da instabilidade local e a concentração de vorticidade horizontal passível de inclinação e estiramento pelas correntes ascendentes. A Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS) exerceu papel indireto, mas relevante, ao assegurar aporte contínuo de umidade em baixos níveis, diminuindo o LCL efetivo. Embora não tenha atuado como mecanismo deflagrador imediato, sua influência garantiu a manutenção de um ambiente úmido e instável. A comparação entre os dados originais (tabela 1) e o perfil compensado (tabela 2) evidencia que os valores de vento em baixos níveis apresentados pelo produto do modelo encontravam-se provavelmente subestimados. Velocidades inferiores a 2 m/s entre a superfície e 850 hPa são pouco compatíveis com um ambiente convectivo ativo associado a cavado em médios níveis e cisalhamento vertical previamente estimado entre 10 e 15 m/s. Dessa forma, realizou-se uma compensação dinâmica dos valores de vento, mantendo-se as direções gerais observadas, porém ajustando-se gradualmente as velocidades em baixos e médios níveis para produzir um perfil vertical mais coerente com o ambiente sinótico descrito. O ajuste também considerou a possível influência da circulação de brisa marítima observada no site do CPTEC, o que justifica a correção da direção do vento em 850 hPa para aproximadamente 135°. A partir do perfil compensado, estima-se que o cisalhamento vetorial entre 0 e 3 km tenha atingido valores próximos de 12 m/s, compatíveis com o intervalo indicado pelas previsões operacionais. A helicidade relativa à tempestade foi estimada em aproximadamente 90-120 m²/s² na camada de 0-1 km e 160-210 m²/s² entre 0-3 km, valores considerados moderados e suficientes para favorecer o desenvolvimento de rotação em correntes ascendentes significativas. Adicionalmente, a interação entre o fluxo ambiental de sudeste associado à brisa marítima (ar úmido), o ar quente continental e o avanço de uma frente de rajada (ar frio e seco) proveniente de sudoeste, com velocidade aproximada de 40 km/h, provavelmente gerou vorticidade horizontal significativa na baixa troposfera. Esse contraste direcional entre os fluxos de baixos níveis, combinado com a presença do cavado em médios níveis e com a divergência em altitude associada ao escoamento de aproximadamente 15 m/s em 500 hPa, teria favorecido o alongamento e inclinação da vorticidade horizontal, processo fundamental para a geração de rotação vertical em tempestades convectivas. Em conjunto, os parâmetros estimados indicam um ambiente marginalmente favorável à organização de uma supercélula de baixa intensidade ou estrutura convectiva rotativa transiente. ==== 4.3. Avaliação crítica de estudos anteriores e limitações metodológicas ==== As análises precedentes realizadas por Santos (2025a; 2025b) representam contribuições iniciais relevantes para a documentação do tornado de Piracicaba, mas apresentam limitações metodológicas e interpretativas que comprometem a consolidação científica do fenômeno. O estudo de fevereiro (Santos, 2025b) concentrou-se de forma quase exclusiva na convergência de ventos em superfície, sem avançar para a investigação dos mecanismos sinóticos e de mesoescala em níveis médios e altos da troposfera. Essa restrição resultou em uma caracterização incompleta da supercélula, reduzindo a compreensão da dinâmica vertical do sistema. Além disso, a imprecisão na localização do ponto de touchdown e a falta de correlação com dados de radar e imagens de satélite comprometeram a robustez das conclusões. O estudo subsequente, publicado em maio (Santos, 2025a), buscou corrigir parte dessas limitações ao reposicionar o ponto de touchdown e empregar modelagem tridimensional georreferenciada. Apesar do avanço metodológico, a localização final do evento permaneceu marcada por incertezas, e a hipótese de múltiplos vórtices foi levantada a partir da interpretação de formações periféricas observadas na filmagem. A análise mais detalhada, entretanto, demonstra que tais estruturas correspondiam a nuvens de condensação periféricas, formadas em ambiente de elevada umidade relativa em baixos níveis, e não a múltiplos funis rotativos independentes. Essa distinção é fundamental, pois a presença de múltiplos vórtices implicaria em dinâmica interna mais complexa e em potencial destrutivo distinto, o que não se verificou no caso em análise. Essas limitações ressaltam a necessidade de uma abordagem integrativa que combine modelagem tridimensional, dados de radar meteorológico, perfis sinóticos e de mesoescala e observações visuais de campo. Apenas a integração dessas fontes permite caracterizar detalhadamente um tornado e diferenciar com precisão estruturas de condensação periférica de múltiplos vórtices, evitando interpretações equivocadas. A experiência deste estudo reforça que análises baseadas exclusivamente em uma única fonte ou análises rasas, especialmente em eventos de curta duração, baixa intensidade e documentação instrumental limitada, podem conduzir a conclusões incompletas ou incorretas. ==== 4.4. Limitações do monitoramento e implicações para a detecção do tornado ==== O episódio de 31 de janeiro de 2025 expôs de maneira clara as limitações do monitoramento meteorológico local em Piracicaba.Os dados de radar apresentaram resolução espacial e temporal insuficientes para identificar assinaturas rotacionais em baixos níveis, enquanto a distribuição irregular de estações de superfície restringiu a capacidade de detectar variações locais associadas à passagem de um vórtice. Na prática, os registros instrumentais mostraram apenas a presença de uma célula convectiva intensa, sem evidência inequívoca de mesociclone. Esse vazio instrumental contribuiu para interpretações divergentes nas discussões iniciais sobre o fenômeno. Parte dos especialistas que analisaram a filmagem sugeriu que a estrutura visível corresponderia apenas a nuvens de scud, e não a um funil tornádico. A hipótese se intensificou, pois o tornado estava envolto por diversas estruturas de scuds formadas sob a base da tempestade, resultado da elevada umidade em baixos níveis. Essas condensações periféricas não eram transitórias ou caóticas como scuds típicas. Pelo contrário, apresentavam persistência temporal, contraste visual relativamente alto e contornos surpreendentemente regulares. Esse conjunto de scuds formava uma cobertura de nuvens ao redor do funil, envolvendo a circulação tornádica e dificultando a identificação imediata da estrutura principal. A confusão interpretativa surgiu justamente desse cenário. A presença simultânea de diversas scuds relativamente definidas fez com que parte da circulação tornádica fosse percebida como um conjunto de condensações independentes. Em outras palavras, o funil não aparecia isolado no campo visual, como ocorre em tornados clássicos com contraste bem definido. Esse surgia imerso em um ambiente saturado de condensação turbulenta, no qual múltiplas estruturas de scuds circundavam e acompanhavam a região de inflow da tempestade. A regularidade e persistência dessas estruturas contribuíram para a impressão equivocada de que o fenômeno observado corresponderia apenas a condensação turbulenta sob a base da nuvem. No entanto, a análise da filmagem revela continuidade entre a base da tempestade e a região próxima ao solo durante parte significativa do evento, além de movimento coerente da coluna de condensação. Esse comportamento não é compatível com scuds isoladas. Nuvens desse tipo apresentam evolução irregular, vida curta e ausência de conexão estrutural persistente com a base da tempestade. O padrão observado no registro visual corresponde ao de um funil tornádico envolto por múltiplas scuds, e não ao de scuds independentes simulando um tornado. Outro elemento que contribuiu para o ceticismo inicial foi a ausência de danos evidentes nas primeiras avaliações realizadas após o evento. Naquele momento, não havia documentação sistemática de impactos na vegetação ou em estruturas que permitisse inferir a passagem de um vórtice. Apenas posteriormente foram identificados indícios de dano em árvores ao longo do corredor estimado do fenômeno. Esses elementos não estavam disponíveis durante as primeiras discussões técnicas, o que ampliou o espaço para interpretações conservadoras. A controvérsia inicial também revela um problema recorrente na interpretação de tempestades rotativas em ambientes atmosféricos considerados marginais. A análise apresentada neste estudo mostra que a célula convectiva responsável pelo tornado não se desenvolveu em um cenário sinótico clássico de supercélulas profundas. Ainda assim, apresentou organização rotacional suficiente para produzir circulação tornádica. Situações desse tipo são mais comuns na região do que normalmente se supõe e frequentemente passam despercebidas ou são interpretadas como tempestades convectivas ordinárias. Com base em registros acumulados ao longo de 2025, em 2026, a Piracicaba Meteorológica passou a adotar uma classificação operacional interna para tempestades convectivas rotativas observadas na região. Três categorias principais têm sido utilizadas. A primeira corresponde às mini-supercélulas, tempestades estruturalmente semelhantes às supercélulas clássicas, porém em escala reduzida. Essas células apresentam mesociclone compacto e correntes ascendentes organizadas, ainda que com extensão horizontal menor e ciclo de vida geralmente mais curto. A segunda categoria corresponde às supercélulas de topo baixo. Nesse caso, a característica distintiva está na altitude relativamente menor do anvil. A tempestade mantém organização rotacional e estrutura convectiva coerente, mas o topo da nuvem não atinge altitudes tão elevadas quanto aquelas observadas em supercélulas profundas. Esse tipo de sistema pode surgir em ambientes com instabilidade moderada e perfis atmosféricos menos favoráveis ao desenvolvimento convectivo extremo. A terceira categoria inclui as supercélulas marginais. Nesses casos, o mesociclone apresenta organização menos definida e frequentemente depende de forçantes locais para se estabelecer, como linhas de convergência, frentes de rajada de tempestades multicelulares ou gradientes térmicos regionais. A rotação pode permanecer restrita a níveis relativamente baixos da tempestade e muitas vezes não aparece de forma clara em produtos de radar. Ainda assim, essas células podem ocasionalmente concentrar vorticidade suficiente para produzir tornados fracos e de curta duração. Os registros operacionais realizados pela Piracicaba Meteorológica indicam que eventos pertencentes a essas três categorias ocorreram diversas vezes na região ao longo de 2025, frequentemente em ambientes atmosféricos que não seriam considerados particularmente favoráveis à formação de supercélulas intensas. Esse padrão sugere que tempestades rotativas de pequena escala podem ser relativamente comuns no interior paulista, embora raramente sejam reconhecidas como tais. Nesse contexto, a interpretação inicial do episódio de 2025 como simples presença de scuds reflete uma tendência mais ampla de subestimação desses sistemas convectivos. Uma vez que o radar não mostra rotação evidente, os danos são discretos e o ambiente sinótico não corresponde ao cenário clássico de tempestades severas, a hipótese de tornado tende a ser descartada rapidamente. O caso de Piracicaba indica que essa abordagem pode ocultar a ocorrência de tornados fracos, especialmente em regiões onde o monitoramento instrumental ainda é limitado e a documentação depende fortemente de observação visual ocasional. === 5. CONCLUSÃO === A análise integrada realizada neste estudo indica que o fenômeno registrado em Piracicaba em 31 de janeiro de 2025 correspondeu a um tornado associado a uma supercélula marginal, que afetou uma plantação de eucaliptos e a Estrada Municipal Jacob Canale, no bairro Campestre. A reconstrução tridimensional baseada na filmagem amadora permitiu estimar a posição e a geometria do funil tornádico, enquanto a análise sinótica e de mesoescala identificou um ambiente atmosférico marginalmente favorável à organização de convecção rotacional. A investigação retroativa conduzida em 2026 identificou evidências físicas de impacto por vento intenso na vegetação ao longo do corredor estimado do fenômeno. Entre os danos observados destacam-se a ruptura estrutural de um galho de grande porte em um indivíduo de leucena, a torção permanente de troncos em árvores jovens e a presença de desfolhação extensa, torção e quebra estrutural em plantação de eucaliptos. A distribuição espacial desses danos coincide com o perímetro estimado de deslocamento do tornado. Considerando o conjunto dessas evidências, conclui-se que a intensidade do evento foi superior à classificação preliminar de F0 atribuída pelas análises de 2025. Os danos observados são compatíveis com um tornado situado na categoria F1 na Escala Fujita, caracterizado por ventos capazes de causar ruptura estrutural em indivíduos arbóreos e danos moderados em vegetação. Além da revisão de intensidade, o estudo também demonstra que as estruturas visíveis na filmagem do evento não correspondem apenas a nuvens scud isoladas, mas sim a um funil tornádico real obscurecido por condensação periférica sob a base da tempestade. Assim, o tornado de Piracicaba de 31 de janeiro de 2025 deve ser interpretado como um evento tornádico confirmado de intensidade F1, associado a uma supercélula de pequena escala e de curta duração. == REFERÊNCIAS == * DOSWELL III, Charles A.; BURGESS, Donald W. Tornadoes and tornadic storms: a review of conceptual models. Em: CHURCH, C.; GALWAY, J.; DAVIES-JONES, R.; DARKOW, G. (Ed.). '''The tornado: its structure, dynamics, prediction, and hazards'''. American Geophysical Union, Washington DC, 1993. v. 79, p. 161‑172. DOI: <nowiki>https://doi.org/10.1029/GM079p0161</nowiki>. Acesso em: 27 out. 2025. * GLIKSMAN, Daniel; AVERBECK, Paul; BECKER, Nico; GARDINER, Barry; GOLDBERG, Valeri; GRIEGER, Jens; HANDORF, Dörthe; HAUSTEIN, Karsten; KARWAT, Alexia; KNUTZEN, Florian; LENTINK, Hilke S.; LORENZ, Rike; NIERMANN, Deborah; PINTO, Joaquim G.; QUECK, Ronald; ZIEMANN, Astrid; FRANZKE, Christian L. E. 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Acesso em: 27 out. 2025. [[Categoria:Clima e Meteorologia de Piracicaba]] __INDEXAR__ 9sjxoot5ifwoo0n0cdebou0l2751ijb Lista de vórtices e tornados na Região de Piracicaba (Piracicaba Meteorológica) 0 32625 181416 180344 2026-03-26T19:32:01Z ~2026-18869-79 43914 /* Lista de eventos */ 181416 wikitext text/x-wiki Este artigo lista eventos de vórtices (tornados, gustnados, landspouts, etc.), canalizações e turbulências significativas ocorridos na Região Climática de Piracicaba desde 2005 até o presente, confirmados ou reconhecidos pelo grupo Piracicaba Meteorológica, criado em 2023. === Sistema de 28 categorias === A Piracicaba Meteorológica possui um dos sistemas de classificação mais complexos para fenômenos de microescala. Esse sistema foi desenvolvido a partir da ideia de que fenômenos severos de microescala, especialmente os tornados, não devem ser tratados de forma generalizada. O grupo reconhece que mesmo turbulências localizadas ou processos de tornadogênese falhos possuem energia suficiente para causar impactos estruturais. {| class="wikitable" |+Sistema de classificação de vórtices da Piracicaba Meteorológica - implementado em 20 de fevereiro de 2026 !1º estágio (tipo de dano) !2º estágio (classificação genérica) !3º estágio (Classificação semi-genérica) !4º estágio (Fenômeno) |- | rowspan="13" |Caótico, estreito e/ou contínuo | rowspan="13" |Vórtice | rowspan="5" |Vórtice de frente de rajada / de QLCS |Gustnado |- |Gustnado de RFD |- |Tornado de QLCS |- |Tornado de rápido deslocamento |- |Pré-vórtice / tornadogênese falha |- | rowspan="4" |Tornado (vórtice tornádico) |Tornado supercelular |- |Tornado de vórtices múltiplos |- |Tornado de contato inferido / sem detritos |- |Tornado-satélite |- | colspan="2" |Vórtice de condensação suspenso / nuvem-funil |- | rowspan="2" |Vórtice de baixos níveis |Tornado não-supercelular / landspout |- |Misociclone de linha de convergência |- | colspan="2" |Vórtice de downburst |- | rowspan="3" |Extremamente estreito, mas unidirecional ou vertical. Adicionalmente, pode estar cercado por influências menores de rugosidade (árvore, prédios, barrancos, etc.); geralmente menor e mais localizada que a canalização. | rowspan="3" |Turbulência | colspan="2" |Turbulência urbana |- | colspan="2" |Turbulência natural |- | colspan="2" |Turbulência por convergência |- | rowspan="4" |Relativamente estreito e localizado, mas unidirecional e cercado por influências geológicas evidentes (morros, vale, etc.); geralmente intensifica prolongadamente um vendaval em uma área específica. | rowspan="4" |Canalização | rowspan="2" |Canalização de frente de rajada |Canalização geológica de frente de rajada |- |Canalização urbana de frente de rajada |- | rowspan="2" |Canalização de downburst |Canalização geológica de downburst |- |Canalização urbana de downburst |} === Áreas identificadas como de elevada canalização === Aqui, episódios de canalização e turbulência intensa são comuns. Para evitar saturação de dados fúteis, apenas casos relevantes dessas áreas serão incluídos. ==== Mombuca ==== * '''Sítio Santo Antônio''' - área identificada como um canal natural de ventos intensos, potencializado pela combinação da rodovia com a vegetação na margem oeste. O histórico registra tempestades severas e turbulências locais em 2011, 2018, 2021, 2024 e 2025. Além disso, os eventos de 2018 e 2021 levantaram suspeitas de tornados, embora tais hipóteses tenham sido descartadas em 2026. ==== Piracicaba ==== * '''Bairro Jaraguá''' - situa-se ao redor de um vale. A irregularidade do relevo, associada à presença de construções, favorece a canalização e a aceleração do vento, fazendo com que a região registre, com frequência, rajadas mais intensas do que as observadas em outros bairros. * '''Bairro Monte Líbano''' - apresenta a geografia mais irregular de Piracicaba, com cerca de 50% de sua área composta por vales. Essa configuração do relevo favorece a canalização e a aceleração do escoamento, contribuindo para a intensificação das rajadas de vento e para a ocorrência frequente de turbulências locais. * '''Vale do Itapuã''' (Bairros Jardim Itapuã e Monte Líbano) - a depressão geológica associada ao Córrego Itapuã é praticamente paralela ao padrão predominante de ventos da região (sudoeste). A canalização se forma na região de mata ciliar e, posteriormente, é somada à elevada rugosidade das árvores da mata e às construções de altura irregular da comunidade Pantanal, consequentemente encontrando o efeito de corredor provocado pela Avenida Thales Castanho de Andrade. Como resultado, as rajadas de vento podem se intensificar em até 15% nesse trecho. * '''Vale do Jaú/Taubaté''' (Bairros Jardim Itapuã e Monte Líbano) - a depressão geológica associada ao Córrego Jaú (anteriormente denominado Córrego Taubaté) apresenta orientação WSW-ENE, alinhada ao deslocamento típico das frentes frias na região. Em alguns trechos, a inclinação das encostas pode atingir 45°, o que, somado à irregularidade das árvores da mata ciliar e das construções da comunidade Portelinha, favorece a canalização do vento. Além disso, o escoamento encontra um término abrupto ao final do vale, o que pode contribuir para a intensificação das rajadas em mais de 20%. == Lista de eventos == {| class="wikitable" |+ !Data !Horário !Fenômeno !Município !Local(is) !Origem !Descrição !Período de classificação/reconhecimento |- |17/03/2005 |Desconhecido |'''Tornado supercelular (F0)''' |Piracicaba |Zona rural (não especificado) |Supercélula |Vórtice deixou um rastro em áreas agrícolas. Informações exatas desconhecidas. | * Dezembro de 2008 (Candido e Nunes) * 11 de março de 2024 (Piracicaba Meteorológica |- |24/05/2005 |Desconhecido |'''Tornado supercelular (F2)''' |Capivari |Área urbana |Supercélula |Tornado largo destelhou milhares de residências por completo, além de arremessar portões de ferro e arrancar um outdoor. | * 2012 (Daniel Henrique Candido) * 2026 (Piracicaba Meteorológica) |- |29/03/2006 |11:28 |'''Tornado supercelular (F1)''' |Piracicaba |bairro Agronomia |Supercélula |Tornado associado a uma supercélula de alta precipitação derrubou árvores e inclinou postes em padrão convergente na estação da ESALQ. Anemômetro registrou velocidade máxima de 158,4 km/h (revisada para 163 km/h em 17 de fevereiro de 2026) | * Dezembro de 2008 (Candido e Nunes) * 2023 (Piracicaba Meteorológica) |- |29/03/2006 |~11:35 |'''Tornado supercelular (F2)''' |Santa Bárbara d'Oeste |Grande parte da área urbana |Supercélula |Tornado passou por vários bairros das zonas Oeste, Central e Sul da cidade. Uma igreja teve as janelas quebradas, postes de concreto foram quebrados e entortados, enquanto árvores grossas foram arrancadas com a raiz e a superfície do solo. | * Dezembro de 2008 (Candido e Nunes) * 2023 (Piracicaba Meteorológica) * 20 de fevereiro de 2026 (Piracicaba Meteorológica) - incremento para F2 |- |29/03/2006 |~11:35 |'''Tornado supercelular (F2)''' |Santa Bárbara d'Oeste |bairro Nova Conquista |Supercélula |Outro tornado passou sobre uma área residencial mais vulnerável e destelhou completamente dezenas de residências. Algumas construções de alvenaria simples desabaram, enquanto um veículo foi deitado. | * Dezembro de 2008 (Candido e Nunes) * 2023 (Piracicaba Meteorológica) * 20 de fevereiro de 2026 (Piracicaba Meteorológica) - incremento para F2 |- |29/03/2006 |~11:35 |'''Tornado supercelular (F1)''' |Santa Bárbara d'Oeste |Zona rural |Supercélula |Tornado passou por área agrícola, enroscando canaviais e danificando um clube privado. | * Dezembro de 2008 (Candido e Nunes) * 2023 (Piracicaba Meteorológica) |- |03/03/2013 |Desconhecido |'''Tornado não-supercelular (landspout) - F0''' |Limeira |Bairro dos Pires |Unicélula |Tornado associado a uma unicélula destelhou parcialmente um rancho agrícola com telhado frágil (zinco). | * Março de 2013 (Cepagri) - classificação F1 * Janeiro de 2026 (Piracicaba Meteorológica) - rebaixamento da classificação para F0 |- |13/02/2021 |~13:40 |'''Tornado de contato inferido''' |Capivari |Vila Cardoso |Unicélula |Funil de condensação filmado extremamente próximo da superfície, de forma persistente. Tal persistência e proximidade indicam uma configuração onde a ocorrência de ventos em superfície é altamente provável. | * Fevereiro de 2021 (Cepagri) - nuvem-funil * 20 de fevereiro de 2026 (Piracicaba Meteorológica) - tornado de contato inferido |- |??/??/2021 |Desconhecido |'''Turbulência urbana''' |Mombuca |Sítio Santo Antônio |Desconhecido |Evento de ventania localizada com múltiplas turbulências locais, influenciadas por uma rodovia, atingiu uma fazenda. Deitou um canavial às margens de uma rodovia, arrancou telhas de zinco de um telheiro e as arremessou a até 30 metros de distância. Telhas de zinco e uma lona encontradas isoladas. | * 20 de fevereiro de 2026 (Piracicaba Meteorológica) - preliminar |- |04/10/2023 |~16h |'''Tornado de QLCS (F2)''' |Capivari |Rodovia SP-101 |QLCS |Tornado atingiu a margem sul da Rodovia SP-101. Várias leucenas foram arrancadas pela raiz e arremessadas. Uma placa rodoviária foi rasgada ao meio e teve um de seus fragmentos de metal encontrado a cerca de 188 metros de distância. | * 28 de janeiro de 2026 (Piracicaba Meteorológica) - vórtice de QLCS de intensidade F1 (preliminar) * 20 de fevereiro de 2026 (Piracicaba Meteorológica) - revisão para tornado de QLCS de intensidade F2 |- |31/01/2024 |15:05 |'''Canalização geológica de frente de rajada + turbulências naturais''' |Piracicaba |setor sul dos bairros Jardim Itapuã e Monte Líbano; loteamento Jardim Costa Rica (bairro Campestre) |Frente de rajada de multicélulas adjacentes |Uma frente de rajada atingiu com intensidade incomum a área, sendo intensificada pelo relevo irregular do Vale do Itapuã. | * 7 de fevereiro de 2024 (Piracicaba Meteorológica) - reconhecimento do fenômeno * 8 de julho de 2025 (Piracicaba Meteorológica) - reconhecimento definitivo como uma frente de rajada concentrada. |- |31/01/2024 |15:06 |'''Gustnado''' |Piracicaba |loteamento Jardim São Paulo (bairros Jardim Itapuã e Monte Líbano) |Frente de rajada de multicélulas adjacentes |Durante o avanço da frente de rajada, a primeira rajada de vento na comunidade Pantanal foi observada como "vinda do chão" e com intensidade brusca e concentrada, com sensação de sucção. Adicionalmente, houve o relato de uma tampa de caixa d'água sendo arremessada a mais de 4 metros de altura. Todavia, o fenômeno, embora tenha adquirido sucção, não conseguiu completar a rotação. | * 20 de fevereiro de 2026 (Piracicaba Meteorológica) |- |31/01/2024 |15:08 |'''Gustnado''' |Piracicaba |Córrego Itapuã |Frente de rajada de multicélulas adjacentes |Outra rajada de vento mais intensa, desta vez com direções variadas do vento, se desenvolveu no córrego Itapuã e seguiu em direção à Avenida Thales Castanho de Andrade. Arrancou diversas folhas da mata ciliar e causou o colapso parcial do muro de placas de ferro de uma residência na margem do leito. Na avenida, uma árvore de grande porte foi derrubada pela raiz. | * 20 de fevereiro de 2026 (Piracicaba Meteorológica) |- |31/01/2024 |15:?? |'''Gustnado''' |Piracicaba |loteamento Jardim Costa Rica (bairro Campestre) |Frente de rajada de multicélulas adjacentes |Um terceiro gustnado se desenvolveu em uma depressão geográfica e avançou em direção a uma área de desenvolvimento irregular. Telhas de zinco de uma casa voaram a dezenas de metros, lonas ficaram presas em fios de alta tensão e um trampolim foi suspenso até o topo de uma residência. | * 20 de fevereiro de 2026 (Piracicaba Meteorológica) |- |31/01/2025 |19:04 |'''Tornado supercelular (F1)''' |Piracicaba |bairro Campestre |Supercélula |Tornado se desenvolveu em supercélula marginal, durante a interação entre uma frente de brisa marítima e a forçante frontal de um outflow. | * 23 de fevereiro de 2025 (Piracicaba Meteorológica) - reconhecimento * 15 de março de 2025 (Piracicaba Meteorológica) - confirmação do rastro do evento e reclassificação como F1 |- |22/09/2025 |13:22 |'''Turbulência urbana''' |Piracicaba |Centro de Controle de Zoonoses (bairro Jupiá) |QLCS |Uma turbulência intensa se desenvolveu ao interagir com as construções da área e o terreno irregular, resultando no leve arremesso de telhas de cerâmica e quebra de vidraças. | * 20 de fevereiro de 2026 (Piracicaba Meteorológica) |- |10/10/2025 |16:40 |'''Canalização de downburst''' |Piracicaba |bairro Lago Azul (distrito de Ártemis) |Microburst |Um intenso desvio do vento ocorreu durante um microburst com ventos acima de 150 km/h. Embora inicialmente com suspeitas de um vórtice devido ao padrão caótico, tratou-se apenas dos próprios ventos do microburst sendo desviados pelas árvores. | * 20 de fevereiro de 2026 (Piracicaba Meteorológica) |- |07/12/2025 |~19:20 |'''Gustnado de RFD''' |Rio das Pedras |Zona rural |Supercélula |Um RFD provocou um gustnado que levantou uma grande quantidade de poeira. Ventos foram calculados em mais de 150 km/h. | * 20 de fevereiro de 2026 (Piracicaba Meteorológica) |- |07/12/2025 |19:21 |'''Tornado supercelular (intensidade desconhecida)''' |Rio das Pedras |Zona rural norte |Supercélula |Tornado supercelular se desenvolveu aproveitando-se do RFD, carregando uma quantidade ligeiramente menor de poeira. | * 10 de dezembro de 2025 (Piracicaba Meteorológica) |- |07/12/2025 |~19:25 |'''Tornado supercelular (F1)''' |Rio das Pedras |Zona rural centro-oeste |Supercélula |Outro tornado, gerado pelo mesmo mesociclone, deixou rastro em área agrícola e vegetal. | * 20 de fevereiro de 2026 (Piracicaba Meteorológica) |- |07/12/2025 |~19:25 |'''Tornado supercelular (F1)''' |Mombuca |fábrica da Branyl |Supercélula |Rastro de tornado foi traçado desde o pátio da fábrica da Branyl até uma propriedade rural, causando danos significativos a um canavial vizinho. | * 20 de fevereiro de 2026 (Piracicaba Meteorológica) - preliminar |- |07/12/2025 |~19:25 |'''Tornado supercelular (F1)''' |Mombuca |Estrada MBC-465 |Supercélula |Tornado com investigação tardia pela Piracicaba Meteorológica (um mês após). Arrancou e enroscou diversas plantas em um canavial. | * 8 de janeiro de 2026 (Piracicaba Meteorológica) * Fevereiro de 2026 (PREVOTS) |- |10/01/2026 |~19:00 |'''Vórtice de condensação suspenso (nuvem-funil)''' |Piracicaba |bairro Vale do Sol |Supercélula |Nuvem-funil foi filmada por um morador no bairro Vale do Sol, sem evidências de contato com o solo. | * 11 de janeiro de 2026 (Piracicaba Meteorológica) |- |30/01/2026 |~16:50 |'''Vórtice de condensação suspenso (nuvem-funil) - duplo''' |Piracicaba |povoado dos Alpes Suíços |Supercélula |Duas nuvens-funis foram avistadas em meio a um cenário de elevada convergência, durante o avanço de uma supercélula. Sem evidências de contato com o solo. | * 31 de janeiro de 2026 (Piracicaba Meteorológica) |- |01/02/2026 |19:00 |'''Misociclone de linha de convergência''' |Piracicaba |bairro Agronomia |Multicélula |Um vórtice de baixos níveis se desenvolveu em meio a uma convergência durante o avanço de um sistema de tempestades multicelulares. Foi filmado por uma morada a partir do bairro São Dimas, mas não apresentou a rotação rápida e sustentada necessária para ser caracterizado como um tornado não-supercelular. | * 20 de fevereiro de 2026 (Piracicaba Meteorológica) |- |08/02/2026 |Desconhecido |'''Tornado não-supercelular (landspout) - F0''' |Tietê |Zona rural |Unicélula |Landspout foi filmado na zona rural do município e inicialmente classificado como nuvem-funil. O aumento do contraste na filmagem posteriormente revelou uma nuvem de poeira na superfície. | * 20 de fevereiro de 2026 (Piracicaba Meteorológica) |} '''<big>EM CONSTRUÇÃO</big>''' [[Categoria:Clima e Meteorologia de Piracicaba]] 6xeiawb2avsj907gn7gw0k1j7cym3n1 Wikinativa/smd2026 0 32943 181395 181268 2026-03-26T14:24:12Z Jorgemach7 8082 /* ESCOLA DE ARTES, CIÊNCIAS E HUMANIDADES da USP */ 181395 wikitext text/x-wiki = ESCOLA DE ARTES, CIÊNCIAS E HUMANIDADES da USP = == SOCIEDADE, MULTICULTURALISMO E DIREITOS == '''<big>PROFESSOR: Jorge Machado (machado{{@}}usp.br)</big>''' '''<big>1o. Semestre de 2026</big>''' == CRONOGRAMA == === 23 de março === Apresentação do professor, do programa do curso, primeiras trocas Evolução dos direitos '''''30.03-03/04 "Semana Santa" (não haverá aula)''''' === 06 de abril === '''O que é "Direito"?''' Verbete “[[Wikinativa/Direito|Direito]]” , Norberto Bobbio. Dicionário de Ciência Política. Constituição do Brasil https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/constituicao/constituicao.htm Declaração dos Direitos Humanos https://www.unicef.org/brazil/declaracao-universal-dos-direitos-humanos === 13 de abril === '''Relativismo Cultural versus Etnocentrismo''' Meneses, Paulo. [https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/3152/3152.PDF Etnocentrismo e relativismo cultural: algumas reflexões.] Revista Symposium. Ano 3 • Número Especial • dezembro, 99 Leitura complementar: === '''27 de abril''' === '''Direitos humanos – a tensão: universalismo X multiculturalismo''' WOODWARD, Kathryn. "Identidade e diferença: uma introdução teórica e conceitual". In: SILVA, T. T. '''''Identidade e diferença. A perspectiva dos estudos culturais'''''. Petrópolis: Vozes, 2000, pp.7-24. https://tonaniblog.wordpress.com/wp-content/uploads/2019/03/tomaz-tadeu_identidade-e-diferenc3a7a.pdf HALL, Stuart. '''''A identidade cultural na pós-modernidade'''''. Rio de Janeiro: DP&A, 2003. 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"Ação afirmativa e o combate ao racismo institucional no Brasil". '''''Cadernos de Pesquisa''''', nov. 2002, n.117. https://www.scielo.br/j/cp/a/RkKqjbycXDYS93kh8bNdLLs/?lang=pt Complementar: MOEHLECKE, Sabrina. "Ação afirmativa: História e debates no Brasil". Cadernos de Pesquisa, nov. 2002, no.117. Ler parte "O que é ação afirmativa?" https://www.scielo.br/j/cp/a/NcPqxNQ6DmmQ6c8h4ngfMVx/?lang=pt === 1 de junho === IA e ameaças aos Direitos Humanos ''Texto à definir'' === '''8 de junho''' === Apresentação de seminário === 15 de junho === Apresentação de seminários === 22 de Junho === Avaliação e encerramento === 29 de junho=== Prova REC === METODOLOGIA === Exposição dialogada e atividades em sala de aula === AVALIAÇÃO === Atividades de participação (20%) Trabalho em grupo (30%) Prova dissertativa final (50%) Aqueles(as) que tiverem nota final acima de 5,0 estão automaticamente aprovados. Alun@s com média final entre 3,0 e 5,0 (com frequência mínima de 70%) podem fazer prova de recuperação. Médias abaixo de 3,0 reprovam diretamente. '''BIBLIOGRAFIA GERAL''' (não citada) ARENDT, Hannah. “O pensamento racial antes do racismo”. '''''As origens do totalitarismo'''''. São Paulo: Companhia das Letras, 1998. AZEVEDO, Célia M. M. "Cota racial e Estado: abolição do racismo ou direitos de raça?" '''''Cadernos de Pesquisa''''', vol. 34, n. 121, Jan./Abr, 2004. BARBALET, J. M. '''''A Cidadania'''''. Lisboa: Estampa. 1989. Cap. 1, pp. 11-29. BOBBIO, Norberto. '''''A Era dos Direitos'''''. Rio de Janeiro: Campus, 1992. 1a. parte. BENHABIB, Seyla. '''''Democracy and Difference''.''' Princeton University Press, 1996. BECK, Ulrich. '''''World Risk Society'''''. Cambridge: Polity Press, 1999. ___ "De la sociedad industrial a la sociedad del riesgo. Cuestiones de supervivencia, estructura social e ilustración ecológica", '''''Revista de Occidente''''', n.150, nov., 1993. BUTLER, Judith. 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line-height:1.5; color:#333;"> Laboratório dedicado a estudar as adaptações dos peixes da Amazônia aos seus ambientes. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #388e3c;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> LEBP </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Ecologia e Biologia de Peixes|Laboratório de Ecologia e Biologia de Peixes]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Laboratório do IDSM dedicado à ecologia e biologia de peixes amazônicos. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #f57c00;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> LFA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Fisiologia Animal|Laboratório de Fisiologia Animal]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Laboratório da UFBA voltado à fisiologia animal e adaptações a ambientes tropicais. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #0097a7;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Fisiologia de Peixes|Laboratório de Fisiologia de Peixes]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> O Laboratório de Fisiologia de Peixes da UPF integra três programas de pós-graduação (Bioexperimentação, Farmacologia e Engenharia de Pesca e Recursos Pesqueiros) e desenvolve pesquisas sobre efeitos de contaminantes antrópicos, bem-estar animal em aquicultura e produção aquícola com ênfase em tilápia-do-Nilo. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #388e3c;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Ecologia Pesqueira|Laboratório de Ecologia Pesqueira]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Laboratório da UFAM dedicado à ecologia pesqueira na Amazônia. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #f57c00;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Ecofisiologia Comportamental|Laboratório de Ecofisiologia Comportamental]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Laboratório da UVA voltado à ecofisiologia e comportamento de organismos aquáticos. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #7b1fa2;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Genética Animal|Laboratório de Genética Animal]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Desde a década de 1980, o Laboratório de Genética Animal do INPA pesquisa peixes, pequenos mamíferos, mamíferos aquáticos e quelônios, diferenciando populações, espécies e híbridos e investigando processos evolutivos em níveis cromossômicos e moleculares, além de formar profissionais qualificados para a região amazônica. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #1976d2;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Fisiologia Aplicada à Piscicultura|Laboratório de Fisiologia Aplicada à Piscicultura]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Produz conhecimento científico sobre espécies amazônicas com potencial aquícola, buscando soluções inovadoras e sustentáveis para o setor e difundindo esse conhecimento para estudantes, produtores rurais e profissionais da área. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #388e3c;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> CEPARD </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Centro de Pesquisa em Avaliação, Reabilitação e Desempenho Humano (CePARD)|Centro de Pesquisa em Avaliação, Reabilitação e Desempenho Humano (CePARD)]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Centro de pesquisa do FMT dedicado à avaliação, reabilitação e desempenho humano. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #f57c00;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[GRUPO 11|GRUPO 11]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Grupo sem título, vinculado à Universidade de São Paulo (USP). </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #7b1fa2;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Ecofisiologia e ecotoxicologia de organismos aquáticos|Ecofisiologia e ecotoxicologia de organismos aquáticos]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Grupo de pesquisa da Unisanta focado em ecofisiologia e ecotoxicologia de organismos aquáticos. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #0097a7;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> LEAP </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Economia e Administração Pesqueira|Laboratório de Economia e Administração Pesqueira]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> O LEAP, da Faculdade de Ciências Agrárias, desenvolve pesquisas em gestão de recursos pesqueiros, socioeconomia, bioeconomia, economia pesqueira, manejo de recursos naturais, governança e sistemas socioecológicos. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #1976d2;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> MAUA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Grupo de Pesquisas de Ecologia, Monitoramento e Uso Sustentável de Áreas Úmidas|Grupo de Pesquisas de Ecologia, Monitoramento e Uso Sustentável de Áreas Úmidas]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Grupo do INPA dedicado a estudar e gerar conhecimento sobre áreas úmidas brasileiras, especialmente amazônicas, subsidiando políticas públicas que conciliem conservação e uso dessas áreas. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #388e3c;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[GRUPO19|GRUPO19]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Grupo sem título, vinculado à Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #f57c00;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> LACIA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Citotaxonomia e Insetos Aquáticos|Laboratório de Citotaxonomia e Insetos Aquáticos]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> O LACIA, coordenado pela Dra. Neusa Hamada, reúne cerca de 30 pessoas em pesquisas sobre insetos aquáticos, inventariando a fauna amazônica e contribuindo para estudos de biologia, ecologia, genética, impacto ambiental e interesse médico-legal. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #7b1fa2;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Rede de Biodiversidade e Biotecnologia da Amazônia Legal|Rede de Biodiversidade e Biotecnologia da Amazônia Legal]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Rede de pesquisa brasileira focada em biodiversidade e biotecnologia na Amazônia Legal. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #0097a7;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Biologia Evolutiva dos Campos Gerais|Biologia Evolutiva dos Campos Gerais]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Grupo de pesquisa da UEPG dedicado à biologia evolutiva dos Campos Gerais. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #1976d2;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> LMD </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório dos Vetores da Malária e da Dengue|Laboratório dos Vetores da Malária e da Dengue]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Avalia impactos de mudanças ambientais e climáticas na transmissão de malária e arboviroses na Amazônia, investiga moléculas da biodiversidade para controle de vetores e forma recursos humanos e gestores para o controle de endemias. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #388e3c;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> LABGAMA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Geoprocessamento Aplicado ao Meio Ambiente|Laboratório de Geoprocessamento Aplicado ao Meio Ambiente]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> O LabGAMA, da UFAC, aplica técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto para compreender melhor o ambiente, com foco especial na região amazônica. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #f57c00;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> LABECO </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Ecologia e Conservação|Laboratório de Ecologia e Conservação]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Fundado em 2013 na UFPA, o LABECO estuda padrões de distribuição da biodiversidade amazônica e como mudanças naturais ou antrópicas afetam organismos e ecossistemas. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #7b1fa2;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[GRUPO06|GRUPO06]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Grupo sem título, vinculado à Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE). </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #0097a7;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> BIOFISIO </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Ensino e Pesquisa em Biofísica, Fisiologia Animal e Ecotoxicologia|Laboratório de Ensino e Pesquisa em Biofísica, Fisiologia Animal e Ecotoxicologia]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Criado em 2023 na UNIFAP, o BioFisio investiga efeitos de fatores ambientais sobre a fisiologia de organismos aquáticos na interface entre ecofisiologia, ecotoxicologia e conservação, realizando coletas de campo e ensaios toxicológicos. </p> </div> </div> |} ab8819orpyzhvjosavucp2sn0wl80i7 181405 181404 2026-03-26T16:37:05Z Parzeus 25985 181405 wikitext text/x-wiki <templatestyles src="Calibra/styles.css" />__NOEDITSECTION____NOTOC__ {| style="height:1px; font-family: 'Avenir', 'Montserrat', sans-serif; display: table; background-color: #E9EEF9;" |- | colspan="2" | {{start tab | frame = no | off tab color = #3366cc | on tab color= #000000 | nowrap= yes | font-size = 95% | tab spacing percent = 0.1 | border= 0px | link-1= INCT-Adapta | tab-1 = {{#ifeq:{{FULLPAGENAME}}|INCT-Adapta|<span style="color:#e9eef9">Sobre</span>|<span style="color:#ffffff; font-weight:bold;">Sobre</span>}} | link-2= INCT-Adapta/Grupos | tab-2 = {{#ifeq:{{FULLPAGENAME}}|INCT-Adapta/Grupos|<span style="color:#e9eef9">Grupos</span>|<span style="color:#ffffff; font-weight:bold;">Grupos</span>}} | link-3= INCT-Adapta/Pesquisas | tab-3 = {{#ifeq:{{FULLPAGENAME}}|INCT-Adapta/Pesquisas|<span style="color:#e9eef9">Pesquisas</span>|<span style="color:#ffffff; font-weight:bold;">Pesquisas</span>}} | link-4= INCT-Adapta/Noticias | tab-4 = {{#ifeq:{{FULLPAGENAME}}|INCT-Adapta/Notícias|<span style="color:#e9eef9">Notícias</span>|<span style="color:#ffffff; font-weight:bold;">Notícias</span>}} | link-5= INCT-Adapta/Oportunidades | tab-5 = {{#ifeq:{{FULLPAGENAME}}|INCT-Adapta/Oportunidades|<span style="color:#e9eef9">Oportunidades</span>|<span style="color:#ffffff; font-weight:bold;">Oportunidades</span>}} }} |- |<div style="display: grid; grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(320px, 1fr)); gap: 1.5rem; margin: 2rem 0; padding: 0.5rem;"> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #1976d2;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> LEEFM </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Ecofisiologia e Evolução Molecular|Laboratório de Ecofisiologia e Evolução Molecular]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Laboratório dedicado a estudar as adaptações dos peixes da Amazônia aos seus ambientes. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #388e3c;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> LEBP </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Ecologia e Biologia de Peixes|Laboratório de Ecologia e Biologia de Peixes]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Laboratório do IDSM dedicado à ecologia e biologia de peixes amazônicos. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #f57c00;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> LFA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Fisiologia Animal|Laboratório de Fisiologia Animal]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Laboratório da UFBA voltado à fisiologia animal e adaptações a ambientes tropicais. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #0097a7;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Fisiologia de Peixes|Laboratório de Fisiologia de Peixes]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> O Laboratório de Fisiologia de Peixes da UPF integra três programas de pós-graduação (Bioexperimentação, Farmacologia e Engenharia de Pesca e Recursos Pesqueiros) e desenvolve pesquisas sobre efeitos de contaminantes antrópicos, bem-estar animal em aquicultura e produção aquícola com ênfase em tilápia-do-Nilo. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #388e3c;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Ecologia Pesqueira|Laboratório de Ecologia Pesqueira]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Laboratório da UFAM dedicado à ecologia pesqueira na Amazônia. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #f57c00;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Ecofisiologia Comportamental|Laboratório de Ecofisiologia Comportamental]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Laboratório da UVA voltado à ecofisiologia e comportamento de organismos aquáticos. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #7b1fa2;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Genética Animal|Laboratório de Genética Animal]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Desde a década de 1980, o Laboratório de Genética Animal do INPA pesquisa peixes, pequenos mamíferos, mamíferos aquáticos e quelônios, diferenciando populações, espécies e híbridos e investigando processos evolutivos em níveis cromossômicos e moleculares, além de formar profissionais qualificados para a região amazônica. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #1976d2;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Fisiologia Aplicada à Piscicultura|Laboratório de Fisiologia Aplicada à Piscicultura]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Produz conhecimento científico sobre espécies amazônicas com potencial aquícola, buscando soluções inovadoras e sustentáveis para o setor e difundindo esse conhecimento para estudantes, produtores rurais e profissionais da área. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #388e3c;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> CEPARD </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Centro de Pesquisa em Avaliação, Reabilitação e Desempenho Humano (CePARD)|Centro de Pesquisa em Avaliação, Reabilitação e Desempenho Humano (CePARD)]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Centro de pesquisa do FMT dedicado à avaliação, reabilitação e desempenho humano. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #f57c00;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[GRUPO 11|GRUPO 11]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Grupo sem título, vinculado à Universidade de São Paulo (USP). </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #7b1fa2;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Ecofisiologia e ecotoxicologia de organismos aquáticos|Ecofisiologia e ecotoxicologia de organismos aquáticos]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Grupo de pesquisa da Unisanta focado em ecofisiologia e ecotoxicologia de organismos aquáticos. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #0097a7;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> LEAP </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Economia e Administração Pesqueira|Laboratório de Economia e Administração Pesqueira]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> O LEAP, da Faculdade de Ciências Agrárias, desenvolve pesquisas em gestão de recursos pesqueiros, socioeconomia, bioeconomia, economia pesqueira, manejo de recursos naturais, governança e sistemas socioecológicos. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #1976d2;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> MAUA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Grupo de Pesquisas de Ecologia, Monitoramento e Uso Sustentável de Áreas Úmidas|Grupo de Pesquisas de Ecologia, Monitoramento e Uso Sustentável de Áreas Úmidas]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Grupo do INPA dedicado a estudar e gerar conhecimento sobre áreas úmidas brasileiras, especialmente amazônicas, subsidiando políticas públicas que conciliem conservação e uso dessas áreas. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #388e3c;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[GRUPO19|GRUPO19]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Grupo sem título, vinculado à Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #f57c00;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> LACIA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Citotaxonomia e Insetos Aquáticos|Laboratório de Citotaxonomia e Insetos Aquáticos]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> O LACIA, coordenado pela Dra. Neusa Hamada, reúne cerca de 30 pessoas em pesquisas sobre insetos aquáticos, inventariando a fauna amazônica e contribuindo para estudos de biologia, ecologia, genética, impacto ambiental e interesse médico-legal. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #7b1fa2;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Rede de Biodiversidade e Biotecnologia da Amazônia Legal|Rede de Biodiversidade e Biotecnologia da Amazônia Legal]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Rede de pesquisa brasileira focada em biodiversidade e biotecnologia na Amazônia Legal. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #0097a7;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Grupo de Pesquisa em Biologia Evolutiva dos Campos Gerais|Biologia Evolutiva dos Campos Gerais]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Grupo de pesquisa da UEPG dedicado à biologia evolutiva dos Campos Gerais. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #1976d2;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> LMD </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório dos Vetores da Malária e da Dengue|Laboratório dos Vetores da Malária e da Dengue]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Avalia impactos de mudanças ambientais e climáticas na transmissão de malária e arboviroses na Amazônia, investiga moléculas da biodiversidade para controle de vetores e forma recursos humanos e gestores para o controle de endemias. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #388e3c;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> LABGAMA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Geoprocessamento Aplicado ao Meio Ambiente|Laboratório de Geoprocessamento Aplicado ao Meio Ambiente]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> O LabGAMA, da UFAC, aplica técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto para compreender melhor o ambiente, com foco especial na região amazônica. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #f57c00;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> LABECO </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Ecologia e Conservação|Laboratório de Ecologia e Conservação]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Fundado em 2013 na UFPA, o LABECO estuda padrões de distribuição da biodiversidade amazônica e como mudanças naturais ou antrópicas afetam organismos e ecossistemas. </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #7b1fa2;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> SIGLA </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[GRUPO06|GRUPO06]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Grupo sem título, vinculado à Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE). </p> </div> <div style="background-color:#ffffff; border-radius:12px; padding:1.2rem 1.4rem; box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08); border-top:4px solid #0097a7;"> <div style="font-size:0.85em; text-transform:uppercase; letter-spacing:0.08em; color:#555;"> BIOFISIO </div> <h3 style="margin:0.2rem 0 0.6rem 0; font-size:1.1em;"> [[Laboratório de Ensino e Pesquisa em Biofísica, Fisiologia Animal e Ecotoxicologia|Laboratório de Ensino e Pesquisa em Biofísica, Fisiologia Animal e Ecotoxicologia]] </h3> <p style="margin:0; line-height:1.5; color:#333;"> Criado em 2023 na UNIFAP, o BioFisio investiga efeitos de fatores ambientais sobre a fisiologia de organismos aquáticos na interface entre ecofisiologia, ecotoxicologia e conservação, realizando coletas de campo e ensaios toxicológicos. </p> </div> </div> |} duyue2x5ceusq0t8wj7pu039o99o7yn Wikinativa/a política de reconhecimento Taylor 0 32973 181393 2026-03-26T14:18:59Z Jorgemach7 8082 Criação da página 181393 wikitext text/x-wiki Partes selecionadas do texto '''A Política de reconhecimento''', por Charles Taylor [Tradução publicada in DE OLIVEIRA, MVX; DANNER, LF ''et al'', F. ''Direitos humanos às beiras do abismo: Interlocuções entre'' ''Direito, Filosofia e Arte'', Vila Velha: Praia Editora, 2018] Política de reconhecimento1 // essa página precisa de edição para ajustar as quebras de linha e as notas de rodapé ao final// A variedade de vertentes na política contemporânea depende, e até mesmo exige, reconhecimento. A necessidade pode ser discutida, [e] é uma das forças motoras por trás de movimentos nacionalistas na política. E ela luta se tornou importante de várias maneiras nas políticas atuais, em nome dos grupos minoritários ou subalternos, em algumas formas de feminismo e no que hoje se chama de políticas do “multiculturalismo”. A exigência de reconhecimento nos últimos casos é dada pela urgência em razão do suposto vínculo entre reconhecimento e identidade, onde este último termo designa algo como a compreensão das pessoas sobre quem elas são, das suas características fundamentais que as definem como seres humanos. A tese é que nossa identidade é parcialmente moldada pelo reconhecimento ou por sua ausência, a frequente falta de reconhecimento [misrecognition] dos outros, e então a pessoa ou grupo de pessoas podem sofrer [um] dano real, [uma] real distorção, se a pessoa ou sociedade ao seu redor lhes refletir uma imagem confinante, degradante ou desprezível de si mesmos. Desconhecimento ou falta de reconhecimento pode infligir danos, pode ser uma forma de opressão, aprisionar alguém em um enganador, distorcido e reduzido modo de ser. Portanto, algumas feministas têm concordado que mulheres em uma sociedade patriarcal têm sido induzidas a adotar a imagem depreciativa de si mesmas. Elas têm internalizado uma imagem de sua própria inferioridade, de modo que mesmo quando caem alguns dos obstáculos para o seu avanço, elas se encontram incapazes de tirar vantagens das novas oportunidades. E no meio disso, elas estão condenadas a sofrer a dor da baixa autoestima. Um ponto análogo foi feito em relação aos negros: que a sociedade branca tem projetado por gerações sobre eles uma imagem humilhante, que alguns não foram capazes de resistir a adotá-las. Sua própria autodepreciação, nesse aspecto, torna- se um dos mais potentes instrumentos para a sua própria opressão. Sua primeira tarefa deveria ser [a de] se livrar dessa identidade imposta e destrutiva. Recentemente, um ponto similar foi feito em relação aos indígenas e pessoas colonizadas em geral. Sustenta-se que desde 1492, os europeus projetaram em com relação a essas pessoas uma imagem de inferioridade, “incivilizada”, e através da força da conquista muitas vezes conseguiram 1 Este trabalho do Professor Charles Taylor foi (re)publicado no livro TAYLOR, Charles, APPIAH, K. Anthony, HABERMAS, Jürgen, ROCKEFELLER, Steven C., WALZER, Michael, WOLF, Susan. Multuculturalism: examining the politics of recognition, editado e organizado por Amy Gutmann, New Jersey: Princeton University Press, 1994, pp. 25-73. Agradecemos a autorização dada pelo autor para que fizéssemos a tradução e publicação de seu trabalho. Tradução de Deborah C. Biet de Oliveira e Marcus V. X. de Oliveira. impor essa imagem sobre os conquistados. A figura de Calibã tem sido usada para epitomar esse retrato do desprezo esmagador aos nativos do Novo Mundo. Dentro dessa perspectiva, [o] falso reconhecimento mostra não somente falta de respeito. Isso pode infligir uma grave ferida, selando suas vítimas com uma autodepreciação incapacitante. O reconhecimento devido não é apenas uma cortesia que devemos às pessoas, é uma necessidade vital do ser humano. A fim de examinar algumas das questões que aqui surgiram, eu gostaria de dar um passo para trás, distanciar-me um pouco, e perceber como esse discurso sobre reconhecimento e identidade se tornou familiar ou pelo menos compreensível para nós. Mas isso não foi sempre assim, e nossos ancestrais a um par de séculos atrás teriam nos encarado sem compreender se tivéssemos usado esses termos em seu atual sentido. Como foi que nós começamos isso? Hegel vem à mente, com sua famosa dialética do senhor e do servo. Essa é uma etapa importante, mas nós precisamos voltar um pouco mais para ver como essa passagem veio a ter o sentido que tem. O que mudou para que esse tipo de afirmação tivesse sentido para nós? Nós podemos distinguir duas mudanças que, juntas, fizeram a preocupação moderna com identidade e reconhecimento se tornar inevitável. O primeiro foi o colapso das hierarquias sociais, que costumavam ser baseadas em honra. Estou usando honra no sentido do antigo regime que está intrinsecamente ligado às desigualdades. Para que alguns tenham honra, nesse sentido, é essencial que muitas pessoas não a possuam. Esse é o sentido que Montesquieu usa para descrever a monarquia. Honra é intrinsecamente uma questão de “préférences”2. É com esse sentido que nós usamos o termo quando falamos de honrar a alguém lhe dando um prêmio público, por exemplo, a Ordem do Canadá. Evidentemente [que] esse prêmio perderia o seu valor se amanhã decidíssemos dá-lo a todos os canadenses adultos. Contra essa noção de honra, nós temos a noção moderna de dignidade, hoje usada em um sentido universalista e igualitário, onde falamos da inerente “dignidade dos seres humanos”, ou da dignidade dos cidadãos. A premissa aqui subjacente é que todos compartilham “isso”3. É obvio que este conceito de dignidade é o único compatível com uma sociedade democrática, e é inevitável que o antigo conceito de honra fosse suplantado. Mas isso também significa que as formas de igual reconhecimento têm sido essenciais em uma cultura democrática. Por exemplo, que todos sejam chamados de “senhor”, “senhora” ou “senhorita”, ao invés de [somente] algumas pessoas serem chamadas de "lorde" ou "lady" e outros simplesmente por seus sobrenomes – ou, ainda mais humilhante, pelos seus nomes próprios – foi considerado essencial em algumas sociedades democráticas, como os Estados Unidos. Mais recentemente, por razões semelhantes, "Mrs." e "Miss" foram substituídos por "Ms.". A democracia deu início a 2 Nota de roda pé 1: “La nature de l’honneur est de demander des préférences et des distinctions...”, Montesquieu, De l’esprit des lois, Livro 3, capítulo 7. 3 Nota de roda pé 2: O significado desse deslocamento da “honra” para “dignidade” foi discutido de forma bastante interessante por Peter Berger em seu “On the Obsolescence of the Concept of Honour” in Revisions: Changing Perspectives in Moral Philosophy, ed. Stanley Hauerwas and Alasdair MacIntyre (Notre Dame, Ind.: University of Notre Dame Press, 1983), pp. 172–81. uma política de reconhecimento igualitário, que assumiu diversas formas ao longo dos anos, e agora retornou sob a forma de lutas igualitárias para culturas e gêneros. Mas a importância do reconhecimento foi modificada e intensificada pela nova compreensão da identidade individual que emerge no final do século XVIII. Podemos falar de uma identidade individualizada, que é particular para mim, e que eu descubro em mim mesmo. Esta noção surge junto com um ideal, o de ser fiel a mim mesmo e ao meu próprio modo particular de ser. Seguindo o uso dado por Lionel Trilling em seu brilhante estudo, vou falar disso como o ideal de "autenticidade"4. Isso ajudará a descrever em que consiste e como surgiu. Uma maneira de descrever seu desenvolvimento é ver seu ponto de partida na noção do século XVIII de que os seres humanos são dotados de um senso moral, um sentimento intuitivo para o que é certo e errado. O ponto original desta doutrina era combater uma visão contrária, que conhecer o certo e o errado era uma questão de calcular as consequências, em particular, as que se referiam às recompensas e castigos divinos. A ideia era que entender o certo e o errado não era uma questão de mro cálculo, mas estava ancorado em nossos sentimentos5. A moralidade tem, em certo sentido, uma voz interior. A noção de autenticidade nesta ideia desenvolve-se a partir de um deslocamento do acento moral. Na acepção original, a voz interior era importante porque nos dizia o que era a coisa certa a se fazer. Estar em contato com nossos sentimentos morais aqui era importante como um meio para o fim de se agir corretamente. O que chamo de deslocamento do acento moral ocorre quando o contato com nossos sentimentos assume um significado moral independente e crucial. Ele vem a ser algo que temos de alcançar, se quisermos ser verdadeiros e seres humanos integrais. Para verificar o que há de novo aqui, temos que ver a analogia com as visões morais anteriores, em que estar em contato com alguma fonte – por exemplo, Deus, ou a Ideia do Bem – era considerada essencial para ser um ser completo. Mas agora a fonte com a qual precisamos nos conectar está profundamente dentro de nós. Esse fato faz parte da massiva virada subjetiva da cultura moderna, uma nova forma de interioridade, na qual passamos a pensar em nós mesmos como seres com profundidade interior. A princípio, essa ideia de que a fonte está dentro não exclui a nossa relação com Deus ou as Ideias; pode ser considerada a nossa maneira adequada de nos relacionarmos com eles. Em certo sentido, pode ser visto apenas como uma continuação e intensificação do desenvolvimento inaugurado por Santo Agostinho, que viu o caminho para Deus como uma passagem por nossa própria autoconsciência. As primeiras variações desta nova visão eram teístas, ou pelo menos panteístas. O mais importante escritor filosófico que ajudou a trazer essa mudança foi Jean- Jacques Rousseau. Acho que Rousseau é importante não porque ele tenha inaugurado a mudança; em vez disso, eu diria que sua grande popularidade vem em parte de sua articulação de algo que já vinha ocorrendo na cultura. Rousseau frequentemente apresenta a questão da moralidade como se seguíssemos uma voz da natureza que nos é interior. 4 Nota de roda pé 3: Lionel Trilling, Sincerity and Authenticity (New York: Norton, 1969). 5 Nota de roda pé 4: Discuti o desenvolvimento dessa teoria de forma mais aprofundada a partir do trabalho de Francis Hutcheson, que se fundou na obra do Conde de Shaftesbury e seu antagonismo com a teoria de Lock em Sources of Self (Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1989), capítulo 15. Esta voz é muitas vezes afogada pelas paixões que são induzidas por nossa dependência dos outros, sendo o principal o amour propre, ou orgulho. Nossa salvação moral vem da recuperação do autêntico contato moral com nós mesmos. Rousseau até dá um nome ao contato íntimo consigo mesmo, mais fundamental do que qualquer visão moral, que é fonte de tal alegria e contentamento: "le sentiment de l'existence"6. O ideal de autenticidade torna-se crucial devido a um desenvolvimento que ocorre depois de Rousseau, que eu associo com o nome de Herder – mais uma vez, como seu mais precoce e principal articulador, e não seu originador. Herder propôs a ideia de que cada um de nós tem uma maneira original de ser humano: cada pessoa tem sua própria "medida"7. Esta ideia penetrou profundamente na consciência moderna. É uma ideia nova. Antes do final do século XVIII, ninguém pensava que as diferenças entre os seres humanos tinham esse tipo de significado moral. Há um certo modo de ser humano, que é à minha maneira. Sou chamado a viver minha vida desta maneira, e não imitando a vida de outra pessoa. Mas essa noção dá uma nova importância a ser fiel a mim mesmo. Se eu não sou, sinto falta de parte da minha vida; sinto falta do que é ser humano para mim. Este é o poderoso ideal moral que chegou até nós. Atribui importância moral a uma espécie de contato comigo, com minha própria voz interior, que ele vê como estando em perigo de se perder, em parte por meio das pressões em direção à conformidade exterior, mas também porque ao tomar uma postura instrumental em relação a mim mesmo, posso ter perdido a capacidade de ouvir essa voz interior. Isso aumenta grandemente a importância desse tipo de contato comigo mesmo, introduzindo o princípio da originalidade: cada uma de nossas vozes tem algo único a dizer. Eu não só não deveria moldar minha vida às exigências da conformidade externa; eu sequer consigo encontrar o modelo pelo qual viver fora de mim. Eu só posso encontrá-lo em mim mesmo8. Ser fiel a mim mesmo significa ser fiel à minha própria originalidade, algo que somente eu posso articular e descobrir. Ao articulá-lo, também estou me definindo. Estou percebendo uma potencialidade que é propriamente minha. Esta é a compreensão de fundo para o ideal moderno de autenticidade, e para os objetivos de autossatisfação e autorrealização em que o ideal é geralmente formulado. Devo notar aqui que Herder aplicou sua concepção de originalidade em dois níveis, não só à pessoa individual entre 6 Nota de roda pé 5: “Le sentiment de l’existence dépouillé de toute autre affection est par lui-même un sentiment précieux de contentement et de paix qui suffiroit seul pour rendre cette existence chère et douce à qui sauroit écarter de soi toutes les impressions sensuelles et terrestres qui viennent sans cesse nous en distraire et en troubler ici bas la douceur. Mais la pluspart des hommes agités de passions continuelles connoissent peu cet état et ne l’ayant gouté qu’imparfaitement durant peu d’instans n’en conservent qu’une idée obscure et confuse qui ne leur en fait pas sentir le charme”. Jean-Jacques Rousseau, Les Rêveries du promeneur solitaire, “Cinquième Promenade,” in Oeuvres complètes (Paris: Gallimard, 1959), 1:1047. 7 Nota de roda pé 6: “Jeder Mensch hat ein eigenes Maass, gleichsam eine eigne Stimmung aller seiner sinnlichen Gefühle zu einander.” Johann Gottlob Herder, Ideen, capítulo. 7, seção 1, in Herders Sämtliche Werke, ed. Bernard Suphan (Berlin: Weidmann, 1877–1913), 13:291. 8 Nota de roda pé 7: John Stuart Mill foi influenciado por esta corrente do pensamento do pensamento romântico quando fez que algo como o ideal de autenticidade fosse o fundamento de seus argumentos mais poderosos em On Liberty. Veja, particularmente, o capítulo 3, em que ele argumento que precisamos de algo mais do que uma capacidade de “imitação simiesca”: “A person whose desires and impulses are his own—are the expression of his own nature, as it has been developed and modified by his own culture—is said to have a character.” “If a person possesses any tolerable amount of common sense and experience, his own mode of laying out his existence is the best, not because it is the best in itself, but because it is his own mode.” John Stuart Mill, Three Essays (Oxford: Oxford University Press, 1975), pp. 73, 74, 83. outras pessoas, mas também aos povos culturais entre outros povos. Assim como os indivíduos, um Volk deve ser verdadeiro consigo mesmo, isto é, com sua própria cultura. Os alemães não deveriam tentar ser uma cópia e, inevitavelmente, franceses de segunda categoria, como a patronagem de Frederico o Grande parecia encorajá-los a fazer. Os povos eslavos tiveram que encontrar seu próprio caminho. E o colonialismo europeu deveria ser revertido para dar aos povos do que hoje chamamos de Terceiro Mundo sua chance de serem desimpedidamente eles mesmos. Podemos reconhecer aqui a ideia seminal do nacionalismo moderno, tanto em formas benignas como malignas. Este novo ideal de autenticidade foi, como a ideia de dignidade, também em parte uma ramificação do declínio da sociedade hierárquica. Naquelas sociedades mais adiantadas, o que nós agora chamamos de identidade foi fixado pela posição social. Ou seja, o pano de fundo que explicava o que as pessoas reconheciam como importantes para si mesmas era em grande parte determinado pelo seu lugar na sociedade, e quaisquer papéis ou atividades ligadas a essa posição. O nascimento de uma sociedade democrática não elimina por si só esse fenômeno, porque as pessoas ainda podem se definir por seus papéis sociais. O que, no entanto, enfraquece decisivamente esta identificação socialmente derivada é o ideal da própria autenticidade. Como isso emerge, por exemplo, com Herder, isso me convida a descobrir meu próprio modo original de ser. Por definição, esse modo de ser não pode ser derivado socialmente, mas deve ser gerado interiormente. Mas, na natureza do caso, não algo como geração interior, monologicamente compreendida. Para entender a estreita ligação entre identidade e reconhecimento, temos que levar em conta uma característica crucial da condição humana que se tornou quase invisível pela inclinação esmagadoramente monológica da filosofia moderna majoritária. Esta característica crucial da vida humana é o seu caráter fundamentalmente dialógico. Tornamo-nos agentes humanos completos, capazes de nos compreender e, portanto, de definir nossa identidade, através da aquisição de ricas formas de expressão das linguagens humanas. Para os meus propósitos aqui, eu quero tomar a linguagem em um sentido amplo, abrangendo não apenas as palavras que falamos, mas também outras formas de expressão pelas quais nos definimos, incluindo as "línguas" da arte, do gesto, do amor e semelhantes. Mas aprendemos esses modos de expressão através de trocas com os outros. As pessoas não adquirem as línguas necessárias para a autodefinição por conta própria. Em vez disso, somos apresentados a elas através da interação com outros que nos importam – o que George Herbert Mead chamou de "outros significativos"9. A gênese da mente humana não é, nesse sentido, monológica, nem algo que cada pessoa realiza por conta própria, mas dialógica. Além disso, isso não é apenas um fato sobre a gênese, que pode ser ignorado mais tarde. Nós não aprendemos apenas as línguas em diálogo e depois continuamos a usá-las para nossos próprios propósitos. É claro que esperamos desenvolver nossas próprias opiniões, perspectivas, posições em relação às coisas e, em grande medida, através da reflexão solitária. Mas não é assim que as coisas funcionam com questões importantes, como a definição de nossa identidade. Definimos nossa identidade sempre 9 Nota de roda pé 8: George Herbert Mead, Mind, Self, and Society (Chicago: University of Chicago Press, 1934). em diálogo com, às vezes em guerra contra, as coisas que nossos outros significativos querem ver em nós. Mesmo depois que superamos alguns desses outros – nossos pais, por exemplo – e eles desaparecem de nossas vidas, a conversa com eles continua dentro de nós enquanto vivermos10. Assim, a contribuição de outros significativos, mesmo quando é fornecida no início de nossas vidas, continua de forma indefinida. Algumas pessoas ainda podem querer manter alguma forma do ideal monológico. É verdade que nunca podemos libertar- nos completamente daqueles que o amor e o cuidado nos moldaram no início da vida, mas devemos nos esforçar para nos definir por nós mesmos na medida do possível, fazendo o melhor que pudermos para entender e assim obter algum controle sobre a influência de nossos pais, e evitando cair em mais relacionamentos tão dependentes. Precisamos de relacionamentos que nos preencham, mas não que nos definam. O ideal monológico subestima seriamente o lugar do diálogo na vida humana. Quer confiná-lo tanto quanto possível à gênese. Ela esquece como a nossa compreensão das coisas boas da vida pode ser transformada por nosso desfrute em conjunto com as pessoas que amamos; como alguns bens tornam-se acessíveis a nós somente através desse prazer comum. Por causa disso, seria preciso um grande esforço, e provavelmente muitos rompimentos dolorosos, para impedir que nossa identidade fosse formada pelas pessoas que amamos. Considere o que queremos dizer com identidade. É quem nós somos, “de onde estamos vindo”. Como tal, é o fundo contra o qual nossos gostos e desejos, opiniões e aspirações fazem sentido. Se algumas das coisas que eu mais valorizo são acessíveis aos homens apenas em relação à pessoa que eu amo, então ela se torna parte da minha identidade. Para algumas pessoas isso pode parecer uma limitação, da qual se pode aspirar a se libertar. Esta é uma maneira de entender o impulso por trás da vida do eremita ou, para levar a um caso mais familiar à nossa cultura, do artista solitário. Mas de outra perspectiva, poderíamos ver até mesmo essas vidas como aspirantes a um certo tipo de dialogicidade. No caso do eremita, o interlocutor é Deus. No caso do artista solitário, a obra em si é dirigida a uma audiência futura, talvez ainda a ser criado pelo trabalho. A própria forma de uma obra de arte mostra seu caráter do modo pelo qual é abordado11. No entanto, seja como for que alguém se sinta com relação a isso, o fazer e sustentar a nossa identidade, na ausência de um esforço heroico para sair da existência comum, permanece dialógica ao longo de nossas vidas. Assim, a descoberta da minha própria identidade não significa que [eu] o faça de forma isolada, mas que eu negocio através do diálogo, em parte aberta, em parte interna, com os outros. É por isso que o desenvolvimento de um ideal de identidade gerada 10 Nota de roda pé 9: Esta dialogicidade interna foi explorada por M. M. Bakhtin e aqueles que seguiram o seu trabalho. Veja, de Bahktin, especialmente especially Problems of Dostoyevsky’s Poetics, trans. Caryl Emerson (Minneapolis: University of Minnesota Press, 1984). Veja-se também Michael Holquist and Katerina Clark, Mikhail Bakhtin (Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1984); e James Wertsch, Voices of the Mind (Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1991). 11 Nota de roda pé 10: De Bakhtin, “The Problem of the Text in Linguistics, Philology and the Human Sciences,” in Speech Genres and Other Late Essays, ed. Caryl Emerson and Michael Holquist (Austin: University of Texas Press, 1986), p. 126, para essa noção de “super-destinatário”, além dos nossos interlocutos existentes. interiormente dá uma nova importância ao reconhecimento. Minha própria identidade depende crucialmente das minhas relações dialógicas com os outros. Claro, o ponto não é que essa dependência dos outros surgiu com a época da autenticidade. Uma forma de dependência sempre esteve presente. A identidade socialmente derivada era, por sua própria natureza, dependente da sociedade. Mas na época anterior o reconhecimento nunca se levantou como um problema. O reconhecimento geral foi construído na identidade socialmente derivada por causa do próprio fato de que ela se baseava em categorias sociais que todo mundo tomava por certo. No entanto, a identidade pessoal, original, derivada do interior, não goza desse reconhecimento a priori. Deve-se ganhá-lo através da troca, e a tentativa pode falhar. O que aconteceu com a idade moderna não é a necessidade de reconhecimento, mas as condições em que a tentativa de ser reconhecido pode falhar. É por isso que a necessidade é agora reconhecida pela primeira vez. Nos tempos pré-modernos, as pessoas não falavam de "identidade" e "reconhecimento" – não porque as pessoas não possuíam (o que chamamos) identidades, ou porque elas não dependiam do reconhecimento, mas sim porque elas eram muito pouco problemáticas para ser tematizada como tal. Não é de surpreender que possamos encontrar algumas das ideias seminais sobre a dignidade do cidadão e o reconhecimento universal, ainda que não nestes termos específicos, em Rousseau, a quem quis identificar como um dos pontos de origem do discurso moderno da autenticidade. Rousseau é um crítico agudo da honra hierárquica, das "preferências". Em uma passagem significativa do Discurso sobre a origem da desigualdade entre os homens, ele aponta um momento fatídico em que a sociedade toma um rumo à corrupção e à injustiça, quando as pessoas começam a desejar uma estima preferencial12. Em contraste, na sociedade republicana, onde todos podem compartilhar igualmente a luz da atenção pública, ele a vê como a fonte de bem-estar13. Entretanto, o tópico do reconhecimento tem sua abordagem inicial mais influente em Hegel14. A importância do reconhecimento é agora universalmente reconhecida de uma forma ou de outra; em um plano íntimo, estamos todos conscientes de como a identidade pode ser formada ou malformada através do curso do nosso contato com outros significativos. No plano social, temos uma política contínua de igual reconhecimento. Ambos os planos foram moldados pela crescente ideia de autenticidade, e o reconhecimento desempenha um papel essencial na cultura que surgiu em torno deste ideal. 12 Nota de roda pé 11: Rousseau está a descrever as primeiras assembleias: “Chacun commença à regarder les autres et à vouloir être regardé soi-même, et l’estime publique eut un prix. Celui qui chantait ou dansait le mieux; le plus beau, le plus fort, le plus adroit ou le plus éloquent devint le plus considéré, et ce fut là le premier pas vers l’inégalité, et vers le vice en même temps.” Discours sur l’origine et les fondements de l’inégalité parmi les hommes (Paris: Granier-Flammarion, 1971), p. 210. 13 Nota de roda pé 12: Veja, por exemplo, a passage em Considerations sur le gouvernement de Pologne em que ele descreve os antigos festivais públicos, nos quais todas as pessoas participam, in Du contrat social (Paris: Garnier, 1962), p. 345; e uma passagem parecida in Lettre à D’Alembert sur les spectacles, in Du contrat social, pp. 224–25. O princípio mais importante aqui é que não exista ua divisão entre atores e espectadores, mas que todos são vistos por todos. “Mais quels seront enfin les objets de ces spectacles? Qu’y montrera-t-on? Rien, si l’on veut… Donnez les spectateurs en spectacles; rendez-les acteurs eux- mêmes; faites que chacun se voie et s’aime dans les autres, que tous en soient mieux unis”. 14 Nota de roda pé 13: Veja Hegel, The Phenomenology of Spirit, trans. A. V. Miller (Oxford: Oxford University Press, 1977), capítulo 4. No nível íntimo, podemos ver o quanto uma identidade original precisa e é vulnerável ao reconhecimento dado ou retido por outros significativos. Não é surpreendente que na cultura da autenticidade, as relações sejam vistas como os lugares- chave da autodescoberta e autoafirmação. Relações de amor não são apenas importantes por causa da ênfase geral na cultura moderna sobre o cumprimento das necessidades comuns. Eles também são cruciais porque são os cadinhos da identidade gerada interiormente. No plano social, a compreensão de que as identidades são formadas em um diálogo aberto, não moldado por um roteiro social predefinido, tornou a política de igual reconhecimento mais central e estressante. De fato, aumentou consideravelmente as apostas. O reconhecimento igual não é apenas o modo adequado para uma sociedade democrática e saudável. Sua recusa pode infligir dano àqueles que são negados, de acordo com uma visão moderna difundida, como eu indiquei desde o início. A projeção de uma imagem inferior ou degradante em outra pode realmente distorcer e oprimir, na medida em que a imagem é internalizada. Não apenas o feminismo contemporâneo, mas também as relações raciais e as discussões sobre o multiculturalismo têm subjacentes à premissa de que a retenção do reconhecimento pode ser uma forma de opressão. Podemos debater se este fator foi exagerado, mas é claro que a compreensão da identidade e da autenticidade introduziu uma nova dimensão na política de igual reconhecimento, que agora opera com algo como sua própria noção de autenticidade, pelo menos tanto quanto a denúncia de outras distorções induzidas. II E assim o discurso do reconhecimento se tornou familiar, em dois níveis: primeiro, na esfera íntima, onde entendemos a formação da identidade e o eu como tendo lugar em um diálogo contínuo e luta com outros significativos. E depois na esfera pública, onde uma política de igual reconhecimento tem desempenhado um papel cada vez maior. Algumas teorias feministas têm tentado mostrar as ligações entre as duas esferas15. Eu quero me concentrar aqui na esfera pública, e tentar elaborar o que uma política de igual reconhecimento significou e poderia significar. Na verdade, passou a significar duas coisas bastante diferentes, ligadas, respectivamente, às duas mudanças principais que eu tenho descrito. Com a mudança da honra para a dignidade veio uma política de universalismo, enfatizando a igual dignidade de todos os cidadãos, e o conteúdo dessa política tem sido a igualdade de direitos e garantias. O que deve ser evitado a todo custo é a existência de cidadãos de "primeira classe" e de “segunda classe". 15 Nota de roda pé 14: Há uma série de vertentes que fizeram a ligação entre estes dois níveis, mas talvez quem mais tenha dado uma importância particular seja o feminismo de orientação psicanalítica, que enfatiza as desigualdades sociais na origem da educação entre homens e mulheres. Veja, por exemplo, Nancy Chodorow, Feminism and Psychoanalytic Theory (New Haven: Yale University Press, 1989); e Jessica Benjamin, Bonds of Love: Psychoanalysis, Feminism and the Problem of Domination (New York: Pantheon, 1988). Naturalmente, os detalhes concretos justificados por este princípio variaram muito, e muitas vezes sujeitos a controvérsia. Para alguns, a igualação abrangeu apenas os direitos civis e os direitos de voto; para outros, se estendeu para a esfera socioeconômica. Nesta perspectiva, consideram-se as pessoas que são sistematicamente impedidas pela pobreza de aproveitar ao máximo os seus direitos de cidadania como tendo sido relegadas para o estatuto de segunda classe, necessitando de medidas corretivas através da igualação. A ideia é que precisamente essa diferença tenha sido ignorada, encoberta e assimilada por uma identidade dominante ou majoritária. E esta assimilação é o pecado fundamental contra o ideal de autenticidade16. Agora, subjacente à luta há um princípio de igualdade universal. A política da diferença está cheia de denúncias de discriminação e de recusa a uma cidadania de segunda classe. Isto dá ao princípio da igualdade universal um ponto de entrada na política de dignidade. Mas uma interiorizadas, por assim dizer, suas exigências são difíceis de serem assimiladas por essa política[,] pois exige que se dê reconhecimento e status a algo que não é universalmente compartilhado. Ou, em sentido contrário, damos o devido reconhecimento apenas ao que está universalmente presente - todos têm uma identidade - reconhecendo o que é peculiar a cada um. A luta universal potencializa o reconhecimento da particularidade. 2qa5ud3hu0bqu169aqgiv9deg65twqw Wikinativa/Direito 0 32974 181396 2026-03-26T14:29:40Z Jorgemach7 8082 [[Ajuda:SEA|←]] nova página: VERBETE DIREITO '''Dicionário de Política''' '''Norberto Bobbio''' ''(trechos selecionados)'' '''I. O direito como ordenamento normativo coativo''' Entre os múltiplos significados da palavra direito, o mais estreitamente ligado à teoria do Estado ou da política é o do direito como ordenamento normativo. Esse significado ocorre em expressões como "direito positivo italiano" e abrange o conjunto de normas de conduta e de organização, constituindo... 181396 wikitext text/x-wiki VERBETE DIREITO '''Dicionário de Política''' '''Norberto Bobbio''' ''(trechos selecionados)'' '''I. O direito como ordenamento normativo coativo''' Entre os múltiplos significados da palavra direito, o mais estreitamente ligado à teoria do Estado ou da política é o do direito como ordenamento normativo. Esse significado ocorre em expressões como "direito positivo italiano" e abrange o conjunto de normas de conduta e de organização, constituindo uma unidade e tendo por conteúdo a regulamentação das relações fundamentais para a convivência e a sobrevivência do grupo social, tais como as relações familiares, as relações econômicas, as relações superiores de poder, também chamadas de relações políticas, e ainda a regulamentação dos modos e das formas pelas quais o grupo social reage à violação das normas de primeiro grau ou a institucionalização da sanção. Essas normas têm como escopo mínimo o impedimento de ações que possam levar à destruição da sociedade, a solução dos conflitos que a ameaçam, os quais tornariam impossível a própria sobrevivência do grupo se não fossem resolvidos, tendo também como objetivo a consecução e a manutenção da ordem e da paz social. Se juntar a isso, conforme ensina a tendência principal da teoria do direito, que o caráter específico do ordenamento normativo do direito em relação às outras formas de ordenamentos normativos, tais como a moral social, os costumes, os jogos, os desportos e outros, consiste no fato de o direito recorrer, em última instância, à força física para obter o respeito das normas, para tornar eficaz, como se diz, o ordenamento em seu conjunto. A conexão entre direito entendido como ordenamento normativo coativo e política torna-se tão estreita, que leva a considerar o direito como o principal instrumento pelo qual as forças políticas, que têm nas mãos o poder dominante em uma determinada sociedade, exercem o próprio domínio. Dessa conexão se tornou consciente a filosofia política e jurídica que acompanha o nascimento do Estado moderno, que lhe interpreta e reflete o espírito. Isso é patente desde Hobbes, por intermédio de Locke, Rousseau, Kant, Hegel, Marx, até Max Weber e Kelsen, de modo a fazer aparecer a estrutura jurídica e o poder político, o ordenamento e a força coativa, o momento da organização do poder coativo e a importância do poder, que se serve da organização da força para alcançar os próprios fins, enfim, direito e Estado nas acepções mais comuns dos termos como duas faces da mesma medalha. Uma das características principais das várias teorias do Estado moderno, uma espécie de fio vermelho que permite distinguir as várias doutrinas e compreender seu nexo e desenvolvimento, é precisamente aquele duplo e convergente processo de estatização do direito e de juridificação do Estado, para o qual, de um lado, o direito é considerado do ponto de vista do Estado ou do ponto de vista do poder soberano – que é o ponto característico do poder do Estado –, de onde parte, depois de Hobbes, a tendência em definir o direito como um conjunto de regras postas ou impostas por aquele ou por aqueles que detêm o poder soberano e, de outro lado,o Estado é considerado do ponto de vista do ordenamento jurídico, ou seja, como uma complexa rede de regras, cujas normas constitucionais, escritas ou não escritas, são o teto e o fundamento, as leis, os regulamentos, as providências administrativas, as sentenças judiciais são os vários planos (para repetir ainda uma vez a feliz metáfora kelseniana do ordenamento jurídico como uma estrutura piramidal), como o conjunto dos poderes exercidos no âmbito dessa estrutura (o assim chamado estado de direito no mais amplo sentido da palavra) e enquanto tais, e só enquanto tais, são aceitos como poderes legítimos. Esse processo de convergência entre estruturas jurídicas e poder político teve como conseqüência a redução do direito ao direito estatal (no sentido de que não existe outro ordenamento jurídico além daquele que se identifica com o ordenamento jurídico coativo do Estado) e, ao mesmo tempo, a redução do Estado a um Estado jurídico (no sentido de que não existe o Estado senão como ordenamento jurídico). Com duas fórmulas simples e simplificantes: a partir do momento em que nasce o Estado moderno como Estado centralizador, unitário, unificante, que tende à monopolização simultânea da produção jurídica (por meio da subordinação de todas as fontes de produção do direito até aquela que é própria do poder estatal organizado, isto é, a lei) e do aparelho de coação (por meio da transformação dos juízes em funcionários da coroa e da formação de exércitos nacionais), pode-se dizer que não existe outro direito além do estatal e não existe outro Estado além do jurídico. '''II. Convergência entre ordenamento jurídico e poder estatal na filosofia política moderna.''' A filosofia política de Hobbes é um momento exemplar dessa convergência entre ordenamento político e poder estatal. Ela pode ser considerada também por boas razões a primeira e a mais significativa teoria do Estado moderno. A passagem do estado de natureza para o Estado civil, que é a passagem do não-Estado para o Estado, representa também a passagem de um Estado não-jurídico, no qual não existe um direito objetivo universalmente válido, sustentado por uma força comum, mas existem somente direitos subjetivos sustentados pela força de cada um e por isso mesmo relações de força, para o Estado jurídico, isto é, para o Estado que é fundado num ato jurídico, como é o pacto pelo qual os indivíduos se associam e colocam em comum os próprios bens e as próprias forças para atribuí-las a um só soberano, que, uma vez constituído, é fonte única e exclusiva do direito positivo. Em Locke, a passagem da sociedade natural, na qual se desenvolvem as relações familiares e econômicas, para o Estado pode ser representada como a passagem da sociedade de direito privado, ou seja, de um direito ainda imperfeito e não protegido, porque falta um poder super partes capaz de dirimir as controvérsias de modo imparcial, para a sociedade de direito público, ou seja, de direito protegido e perfeito. Nas duas formas de sociedade que antecederam o estado do contrato social descritas por Rousseau no Discurso sobre a origem da desigualdade, o estado de natureza é um estado não-jurídico porque não é essencialmente sociável. Nele, o homem é bom não porque seja freado pela lei, da qual não precisa, mas porque não tem vícios nem paixões. Na societè civile, que nasce da divisão entre o meu e o teu, as relações entre os indivíduos, não sendo muito diferentes das que acontecem no estado de natureza hobbesiano, relações essas de força, o direito vigente é o direito do mais forte. Esse direito é criticado no início do Contrato social como um não-direito. A sociedade jurídica é apenas a associação que nasce do contrato social, ou seja, o Estado no sentido próprio da palavra, cuja vontade se exprime por meio da forma mais alta de direito, a lei. Para Kant, tal como para Locke, a sociedade natural que precede o Estado é uma sociedade de direito natural ou privado. A tendência constante a integrar o direito no Estado, a considerar o direito perfeito, isto é, o direito protegido pela coação, como o momento que discrimina o Estado do não-Estado, revela-se por isso na contraposição entre o direito meramente provisório do Estado de natureza e o direito peremptório do Estado civil. É como se se tratasse de um conjunto difícil de distinguir em partes diversas e separadas, de tal maneira que a extinção do Estado comporta também a extinção do direito e vice-versa. Em geral, todas as correntes sociais, tais como as correntes anárquicas e socialistas utópicas, moveram guerra contra o Estado, e moveram guerra contra o direito. E qual melhor prova de identificação entre direito e Estado no pensamento político que acompanha o crescimento do Estado moderno e da concepção prevalente do direito como fenômeno estatal do que essa polêmica simultânea contra o Estado e o direito da parte das correntes libertárias e socialistas? Se considerarmos, enfim, os dois maiores teóricos do Estado moderno do século XX, Max Weber e Hans Kelsen, a tendência em identificar o direito, entendido como ordenamento coativo, com o Estado, entendido como aparelho pelo do qual os detentores do poder legítimo exercem seu domínio, chega às suas extremas conseqüências. Para Weber, o grande Estado moderno é o Estado em que a legitimidade do poder depende de sua legalidade, isto é, do fato de o poder apresentar-se como derivado de um ordenamento normativo constituído e aceito e ser exercido segundo normas preestabelecidas. À grande dicotomia a-histórica da filosofia política jusnaturalista, entre sociedade natural e sociedade civil, Weber substitui a dicotomia historicamente fundada entre poder tradicional e poder legal, à qual, em termos jurídicos, corresponde a distinção não mais entre direito privado ou natural e direito público ou positivo, e menos ainda entre não-direito e direito, mas entre direito consuetudinário, próprio da sociedade patriarcal, e direito legislativo, próprio do estado de direito, no qual, aliás, o direito legislativo representa, a respeito do direito consuetudinário, um direito mais perfeito, mais "racional", não diversamente do direito público-positivo em relação ao direito privado-natural. Weber considera o direito ou a estrutura normativa em função do poder. A racionalização do poder pelo direito é a outra face da realização do direito pelo poder. O direito é a política vista por meio seu processo de racionalização, assim como o poder é o direito visto em seu processo de realização. Mas como não pode existir poder sem direito, para que o poder do Estado moderno possa ser legal, assim também não pode haver direito sem poder, na medida em que o direito é ordenamento que se realiza apenas pela força. '''III. A supremacia da lei''' O processo que acabamos de delinear em traços rápidos, relativo à convergência entre direito e Estado, contribui para pôr em relevo, entre as várias formas que uma regra imperativa pode assumir, a forma da lei, entendendo-se por lei aquela norma geral em relação aos destinatários, que é abstrata em relação à ação prevista, mas imposta por um ato deliberado da vontade do poder dominante. Isso é o mesmo que dizer que no processo de desenvolvimento do Estado moderno, a par da resolução do direito entendido como ordenamento normativo no Estado, por meio da identificação do direito com o ordenamento coativo e do Estado com a força monopolizada, assiste-se também à redução de todas as fontes tradicionais do direito à fonte única da lei. Esse duplo processo pode ser resumido nesta fórmula: enquanto o direito, em sentido estrito, cada vez se torna mais direito estatal, o direito estatal, em sentido estrito, torna-se cada vez mais direito legislativo. Em síntese: ao processo de juridificação do Estado se associa um processo de legificação do direito. As manifestações históricas mais relevantes desse processo são, de um lado, as Constituições escritas que acompanham os grandes acontecimentos dos fins do século XVIII – revolução americana e Revolução Francesa – e, de outro, as grandes codificações. Na filosofia política, que tem como ponto de partida a doutrina de Hobbes, podemos encontrar vestígios claros desse segundo processo. Uma das principais prerrogativas do soberano, segundo Hobbes, é "estabelecer e promulgar normas, quer dizer, critérios de medida, gerais, de tal modo que cada pessoa saiba o que deve entender como próprio e como alheio, como justo e como injusto, como honesto e desonesto, bom e mau" (De cive, VI, 9). Essas normas "costumam ser chamadas de leis civis, ou seja, de leis do Estado, porque são ordens de quem detém a soberania no Estado". Enquanto exalta a lei, Hobbes minimiza, como é conhecido, os costumes e o direito dos juízes (o common law), considerando-os fontes de direito a que falta o selo da vontade do soberano. De tal maneira que, depois de ter identificado o direito exclusivamente com o direito estatal, identifica também o direito estatal exclusivamente com o direito legislativo. O "Governo civil" de Locke funda-se no primado do poder legislativo: "a lei primeira e fundamental e positiva de todas as sociedades políticas consiste no estabelecimento do poder legislativo". Esse é "não apenas o poder supremo da sociedade política, mas permanece sagrado e imutável nas mãos em que a humanidade o colocou". O escopo que leva os indivíduos a se reunirem em sociedade é o de evitar o arbítrio da interpretação e da execução das leis naturais, o que aconteceria inevitavelmente se os homens continuassem a viver no estado de natureza. O principal remédio contra o arbítrio é a constituição de um poder a quem se confia o ofício de estabelecer leis certas e fixas, iguais para todos, e o de nomear juízes autorizados para aplicá-las: "a autoridade legislativa ou suprema não pode dar-se o poder de governar com decretos extemporâneos e arbitrários, mas é obrigada a cumprir a justiça e a decidir sobre os direitos dos súditos, com leis promulgadas e fixas e juízes revestidos de autoridade e conhecidos" (Segundo tratado sobre o Governo civil, §§ 134 e 136). Em Rousseau, a propriedade essencial que possui a vontade soberana de ser geral é a mesma que tem o direito na sua forma característica da lei, que se distingue de uma ordem, de um decreto, de uma manifestação de vontade particular, precisamente enquanto "geral". "Quando digo que o objeto das leis é sempre geral, entendo dizer que a lei considera os súditos como corpo coletivo e as ações abstratamente, e nunca um homem como indivíduo nem uma ação particular" (Contrato social, II, 6). A vontade geral não pode exprimir-se senão por meio daquelas normas gerais que são as leis, mas ao mesmo tempo não poderia haver leis ou normas gerais voltadas para todos, indistintamente, que compõem o corpo político se não houvesse uma vontade geral. Só o Estado regido por leis é um Estado conforme o ideal que inspira o Contrato social e é digno, segundo Rousseau, de ser chamado república. O que significa que a lei é a forma privilegiada de manifestação da soberania popular, que é, aos olhos de Rousseau, a única legítima. A vontade geral produz e não pode deixar de produzir leis. '''IV. Poder legal e poder de direito''' A mais completa e sábia teorização desse processo de identificação do direito com a forma específica da lei, próprio do Estado moderno, é a tipologia weberiana das diversas formas de poder legítimo que identificou na passagem das várias formas de poder tradicional – Estados patriarcais e patrimoniais, nos quais o direito é fundamentalmente consuetudinário ou judiciário – ao poder legal, em que o direito assume sempre mais a forma de norma estabelecida, a passagem dos Estados pré-modernos para o Estado moderno representativo e administrativo. Poder legal é para Max Weber o que recebe a própria legitimidade quando é exercido em conformidade e no âmbito de regras preconstituídas e pressupõe órgãos especificamente destinados à produção e à contínua modificação dessas regras, como são exatamente os órgãos legislativos, que vão se diferenciando por meio de um processo natural de divisão de trabalho dos órgãos do poder judiciário e administrativo. Enquanto os Estados de poder tradicional são caracterizados por ordenamentos de regras que se transmitem por tradição e se renovam por obra do corpo judiciário, os Estados de poder legal são caracterizados pela distinção entre os órgãos cuja competência específica é produzir novas regras e os órgãos cuja competência específica é a de aplicar regras já estabelecidas; são caracterizados pela importância que assume  sobre todas as outras formas de direito o direito sob a forma de lei. Um dos pressupostos do poder legal, segundo Weber, é que "qualquer direito pode ser estatuído racionalmente quanto ao valor e quanto ao escopo ou quanto a ambos, mediante um pacto ou uma imposição". Um segundo pressuposto é que "todo direito é em sua essência um cosmos de regras abstratas e de normas estatuídas propositadamente" (Economia e sociedade, I, p. 212). É inútil dizer que o direito assim definido, estatuído racional e intencionalmente, é o direito legislativo, oposto ao direito consuetudinário. A nova forma de poder legítimo, própria do Estado moderno, nasce do fato de o direito legislativo, estatuído por órgãos ad hoc, ter suplantado pouco a pouco o direito consuetudinário. Finalmente, nas mais autorizadas teorias gerais do direito contemporâneo, o ordenamento jurídico estatal é distinguido dos outros ordenamentos jurídicos simplesmente normativos. Isso deu-se graças a um gradual processo de divisão do trabalho jurídico em atividades de produção e atividades de aplicação das normas jurídicas. A produção das normas gerais foi tirada do costume e entregue a um órgão para isso especificamente criado, como é o Parlamento dos Estados representativos, com a consequência de que o ordenamento jurídico do Estado é caracterizado pelo fato de produzir direito sob a forma de lei. A superposição, característica das teorias políticas e jurídicas que acompanham a formação do Estado moderno, da imagem do direito como ordenamento normativo relativamente concentrado com a do Estado como aparelho para uso da força concentrada deu lugar à persistente imagem do "estado de direito", na qual as duas ideias do direito e do Estado estão estreitamente unidas, até constituírem um corpo só. Nenhuma coisa é mais válida do que a doutrina do estado de direito tornada doutrina oficial do direito público europeu durante quase um século pelos juristas da Restauração até a República de Weimar, para sintetizar plasticamente o processo da estatização do direito e de juridificação do Estado, que acompanha a formação do Estado moderno. Dessa doutrina podem dar-se duas interpretações, uma teórica e outra ideológica. Teoricamente, ela exprime, como já o acentuou Kelsen, a exigência meramente científica de descrever o Estado como um ordenamento jurídico, e ficaria ainda para provar que uma teoria não ideológica do Estado pudesse ser construída sem ser como teoria jurídica. Ideologicamente, a doutrina referida exprime o ideal do moderno constitucionalismo, ou seja, o ideal do Estado limitado pelo direito, cujos poderes agem no âmbito do direito e cuja legitimidade depende do fato da sua ação se desenvolver dentro dos limites de regras pré-constituídas. '''BIBLIOGRAFIA''' COTTA, S., Perchè il diritto, La Scuola, Brescia, 1979. HAYEK, F., The constitution of liberty, Univ. Press, Chicago, 1960. La società libera, Vallechi, Firenze, 1969. KANTOROWICZ, H., The definition of law, Univ. Press, Cambridge 1958, Giappichelli, Torino, 1962. KELSEN, H., General theory of law and State, Univ. Press, Harvard 1945, Comunità, Milano, 1952. Id., Reine Rechtslehre, Deuticke, Wien 1960, Einaudi, Torino, 1966. ROMANO, S., L'ordinamento giuridico, Sansoni, Firenze, 1945. A. Ross, On law and justice, Stevens and Sons, London, 1958, Einaudi, Torino, 1965. Id., Directives and norms, Routledge and Kegan Paul, London, 1968, Comunità, Milano, 1978. TREVES, R., Introduzione alla sociologia del diritto, Einaudi, Torino, 1980. WEBER, MAX, Wirtschaft und Gesellschaft, Mohr, Tübingen, 1922, Comunità, Milano, 1961. eodxrx2hpa9rgy6m9ncc9htzubrabmt 181397 181396 2026-03-26T14:29:56Z Jorgemach7 8082 181397 wikitext text/x-wiki VERBETE DIREITO '''Dicionário de Política, Ed. UnB''' '''Norberto Bobbio''' ''(trechos selecionados)'' '''I. O direito como ordenamento normativo coativo''' Entre os múltiplos significados da palavra direito, o mais estreitamente ligado à teoria do Estado ou da política é o do direito como ordenamento normativo. Esse significado ocorre em expressões como "direito positivo italiano" e abrange o conjunto de normas de conduta e de organização, constituindo uma unidade e tendo por conteúdo a regulamentação das relações fundamentais para a convivência e a sobrevivência do grupo social, tais como as relações familiares, as relações econômicas, as relações superiores de poder, também chamadas de relações políticas, e ainda a regulamentação dos modos e das formas pelas quais o grupo social reage à violação das normas de primeiro grau ou a institucionalização da sanção. Essas normas têm como escopo mínimo o impedimento de ações que possam levar à destruição da sociedade, a solução dos conflitos que a ameaçam, os quais tornariam impossível a própria sobrevivência do grupo se não fossem resolvidos, tendo também como objetivo a consecução e a manutenção da ordem e da paz social. Se juntar a isso, conforme ensina a tendência principal da teoria do direito, que o caráter específico do ordenamento normativo do direito em relação às outras formas de ordenamentos normativos, tais como a moral social, os costumes, os jogos, os desportos e outros, consiste no fato de o direito recorrer, em última instância, à força física para obter o respeito das normas, para tornar eficaz, como se diz, o ordenamento em seu conjunto. A conexão entre direito entendido como ordenamento normativo coativo e política torna-se tão estreita, que leva a considerar o direito como o principal instrumento pelo qual as forças políticas, que têm nas mãos o poder dominante em uma determinada sociedade, exercem o próprio domínio. Dessa conexão se tornou consciente a filosofia política e jurídica que acompanha o nascimento do Estado moderno, que lhe interpreta e reflete o espírito. Isso é patente desde Hobbes, por intermédio de Locke, Rousseau, Kant, Hegel, Marx, até Max Weber e Kelsen, de modo a fazer aparecer a estrutura jurídica e o poder político, o ordenamento e a força coativa, o momento da organização do poder coativo e a importância do poder, que se serve da organização da força para alcançar os próprios fins, enfim, direito e Estado nas acepções mais comuns dos termos como duas faces da mesma medalha. Uma das características principais das várias teorias do Estado moderno, uma espécie de fio vermelho que permite distinguir as várias doutrinas e compreender seu nexo e desenvolvimento, é precisamente aquele duplo e convergente processo de estatização do direito e de juridificação do Estado, para o qual, de um lado, o direito é considerado do ponto de vista do Estado ou do ponto de vista do poder soberano – que é o ponto característico do poder do Estado –, de onde parte, depois de Hobbes, a tendência em definir o direito como um conjunto de regras postas ou impostas por aquele ou por aqueles que detêm o poder soberano e, de outro lado,o Estado é considerado do ponto de vista do ordenamento jurídico, ou seja, como uma complexa rede de regras, cujas normas constitucionais, escritas ou não escritas, são o teto e o fundamento, as leis, os regulamentos, as providências administrativas, as sentenças judiciais são os vários planos (para repetir ainda uma vez a feliz metáfora kelseniana do ordenamento jurídico como uma estrutura piramidal), como o conjunto dos poderes exercidos no âmbito dessa estrutura (o assim chamado estado de direito no mais amplo sentido da palavra) e enquanto tais, e só enquanto tais, são aceitos como poderes legítimos. Esse processo de convergência entre estruturas jurídicas e poder político teve como conseqüência a redução do direito ao direito estatal (no sentido de que não existe outro ordenamento jurídico além daquele que se identifica com o ordenamento jurídico coativo do Estado) e, ao mesmo tempo, a redução do Estado a um Estado jurídico (no sentido de que não existe o Estado senão como ordenamento jurídico). Com duas fórmulas simples e simplificantes: a partir do momento em que nasce o Estado moderno como Estado centralizador, unitário, unificante, que tende à monopolização simultânea da produção jurídica (por meio da subordinação de todas as fontes de produção do direito até aquela que é própria do poder estatal organizado, isto é, a lei) e do aparelho de coação (por meio da transformação dos juízes em funcionários da coroa e da formação de exércitos nacionais), pode-se dizer que não existe outro direito além do estatal e não existe outro Estado além do jurídico. '''II. Convergência entre ordenamento jurídico e poder estatal na filosofia política moderna.''' A filosofia política de Hobbes é um momento exemplar dessa convergência entre ordenamento político e poder estatal. Ela pode ser considerada também por boas razões a primeira e a mais significativa teoria do Estado moderno. A passagem do estado de natureza para o Estado civil, que é a passagem do não-Estado para o Estado, representa também a passagem de um Estado não-jurídico, no qual não existe um direito objetivo universalmente válido, sustentado por uma força comum, mas existem somente direitos subjetivos sustentados pela força de cada um e por isso mesmo relações de força, para o Estado jurídico, isto é, para o Estado que é fundado num ato jurídico, como é o pacto pelo qual os indivíduos se associam e colocam em comum os próprios bens e as próprias forças para atribuí-las a um só soberano, que, uma vez constituído, é fonte única e exclusiva do direito positivo. Em Locke, a passagem da sociedade natural, na qual se desenvolvem as relações familiares e econômicas, para o Estado pode ser representada como a passagem da sociedade de direito privado, ou seja, de um direito ainda imperfeito e não protegido, porque falta um poder super partes capaz de dirimir as controvérsias de modo imparcial, para a sociedade de direito público, ou seja, de direito protegido e perfeito. Nas duas formas de sociedade que antecederam o estado do contrato social descritas por Rousseau no Discurso sobre a origem da desigualdade, o estado de natureza é um estado não-jurídico porque não é essencialmente sociável. Nele, o homem é bom não porque seja freado pela lei, da qual não precisa, mas porque não tem vícios nem paixões. Na societè civile, que nasce da divisão entre o meu e o teu, as relações entre os indivíduos, não sendo muito diferentes das que acontecem no estado de natureza hobbesiano, relações essas de força, o direito vigente é o direito do mais forte. Esse direito é criticado no início do Contrato social como um não-direito. A sociedade jurídica é apenas a associação que nasce do contrato social, ou seja, o Estado no sentido próprio da palavra, cuja vontade se exprime por meio da forma mais alta de direito, a lei. Para Kant, tal como para Locke, a sociedade natural que precede o Estado é uma sociedade de direito natural ou privado. A tendência constante a integrar o direito no Estado, a considerar o direito perfeito, isto é, o direito protegido pela coação, como o momento que discrimina o Estado do não-Estado, revela-se por isso na contraposição entre o direito meramente provisório do Estado de natureza e o direito peremptório do Estado civil. É como se se tratasse de um conjunto difícil de distinguir em partes diversas e separadas, de tal maneira que a extinção do Estado comporta também a extinção do direito e vice-versa. Em geral, todas as correntes sociais, tais como as correntes anárquicas e socialistas utópicas, moveram guerra contra o Estado, e moveram guerra contra o direito. E qual melhor prova de identificação entre direito e Estado no pensamento político que acompanha o crescimento do Estado moderno e da concepção prevalente do direito como fenômeno estatal do que essa polêmica simultânea contra o Estado e o direito da parte das correntes libertárias e socialistas? Se considerarmos, enfim, os dois maiores teóricos do Estado moderno do século XX, Max Weber e Hans Kelsen, a tendência em identificar o direito, entendido como ordenamento coativo, com o Estado, entendido como aparelho pelo do qual os detentores do poder legítimo exercem seu domínio, chega às suas extremas conseqüências. Para Weber, o grande Estado moderno é o Estado em que a legitimidade do poder depende de sua legalidade, isto é, do fato de o poder apresentar-se como derivado de um ordenamento normativo constituído e aceito e ser exercido segundo normas preestabelecidas. À grande dicotomia a-histórica da filosofia política jusnaturalista, entre sociedade natural e sociedade civil, Weber substitui a dicotomia historicamente fundada entre poder tradicional e poder legal, à qual, em termos jurídicos, corresponde a distinção não mais entre direito privado ou natural e direito público ou positivo, e menos ainda entre não-direito e direito, mas entre direito consuetudinário, próprio da sociedade patriarcal, e direito legislativo, próprio do estado de direito, no qual, aliás, o direito legislativo representa, a respeito do direito consuetudinário, um direito mais perfeito, mais "racional", não diversamente do direito público-positivo em relação ao direito privado-natural. Weber considera o direito ou a estrutura normativa em função do poder. A racionalização do poder pelo direito é a outra face da realização do direito pelo poder. O direito é a política vista por meio seu processo de racionalização, assim como o poder é o direito visto em seu processo de realização. Mas como não pode existir poder sem direito, para que o poder do Estado moderno possa ser legal, assim também não pode haver direito sem poder, na medida em que o direito é ordenamento que se realiza apenas pela força. '''III. A supremacia da lei''' O processo que acabamos de delinear em traços rápidos, relativo à convergência entre direito e Estado, contribui para pôr em relevo, entre as várias formas que uma regra imperativa pode assumir, a forma da lei, entendendo-se por lei aquela norma geral em relação aos destinatários, que é abstrata em relação à ação prevista, mas imposta por um ato deliberado da vontade do poder dominante. Isso é o mesmo que dizer que no processo de desenvolvimento do Estado moderno, a par da resolução do direito entendido como ordenamento normativo no Estado, por meio da identificação do direito com o ordenamento coativo e do Estado com a força monopolizada, assiste-se também à redução de todas as fontes tradicionais do direito à fonte única da lei. Esse duplo processo pode ser resumido nesta fórmula: enquanto o direito, em sentido estrito, cada vez se torna mais direito estatal, o direito estatal, em sentido estrito, torna-se cada vez mais direito legislativo. Em síntese: ao processo de juridificação do Estado se associa um processo de legificação do direito. As manifestações históricas mais relevantes desse processo são, de um lado, as Constituições escritas que acompanham os grandes acontecimentos dos fins do século XVIII – revolução americana e Revolução Francesa – e, de outro, as grandes codificações. Na filosofia política, que tem como ponto de partida a doutrina de Hobbes, podemos encontrar vestígios claros desse segundo processo. Uma das principais prerrogativas do soberano, segundo Hobbes, é "estabelecer e promulgar normas, quer dizer, critérios de medida, gerais, de tal modo que cada pessoa saiba o que deve entender como próprio e como alheio, como justo e como injusto, como honesto e desonesto, bom e mau" (De cive, VI, 9). Essas normas "costumam ser chamadas de leis civis, ou seja, de leis do Estado, porque são ordens de quem detém a soberania no Estado". Enquanto exalta a lei, Hobbes minimiza, como é conhecido, os costumes e o direito dos juízes (o common law), considerando-os fontes de direito a que falta o selo da vontade do soberano. De tal maneira que, depois de ter identificado o direito exclusivamente com o direito estatal, identifica também o direito estatal exclusivamente com o direito legislativo. O "Governo civil" de Locke funda-se no primado do poder legislativo: "a lei primeira e fundamental e positiva de todas as sociedades políticas consiste no estabelecimento do poder legislativo". Esse é "não apenas o poder supremo da sociedade política, mas permanece sagrado e imutável nas mãos em que a humanidade o colocou". O escopo que leva os indivíduos a se reunirem em sociedade é o de evitar o arbítrio da interpretação e da execução das leis naturais, o que aconteceria inevitavelmente se os homens continuassem a viver no estado de natureza. O principal remédio contra o arbítrio é a constituição de um poder a quem se confia o ofício de estabelecer leis certas e fixas, iguais para todos, e o de nomear juízes autorizados para aplicá-las: "a autoridade legislativa ou suprema não pode dar-se o poder de governar com decretos extemporâneos e arbitrários, mas é obrigada a cumprir a justiça e a decidir sobre os direitos dos súditos, com leis promulgadas e fixas e juízes revestidos de autoridade e conhecidos" (Segundo tratado sobre o Governo civil, §§ 134 e 136). Em Rousseau, a propriedade essencial que possui a vontade soberana de ser geral é a mesma que tem o direito na sua forma característica da lei, que se distingue de uma ordem, de um decreto, de uma manifestação de vontade particular, precisamente enquanto "geral". "Quando digo que o objeto das leis é sempre geral, entendo dizer que a lei considera os súditos como corpo coletivo e as ações abstratamente, e nunca um homem como indivíduo nem uma ação particular" (Contrato social, II, 6). A vontade geral não pode exprimir-se senão por meio daquelas normas gerais que são as leis, mas ao mesmo tempo não poderia haver leis ou normas gerais voltadas para todos, indistintamente, que compõem o corpo político se não houvesse uma vontade geral. Só o Estado regido por leis é um Estado conforme o ideal que inspira o Contrato social e é digno, segundo Rousseau, de ser chamado república. O que significa que a lei é a forma privilegiada de manifestação da soberania popular, que é, aos olhos de Rousseau, a única legítima. A vontade geral produz e não pode deixar de produzir leis. '''IV. Poder legal e poder de direito''' A mais completa e sábia teorização desse processo de identificação do direito com a forma específica da lei, próprio do Estado moderno, é a tipologia weberiana das diversas formas de poder legítimo que identificou na passagem das várias formas de poder tradicional – Estados patriarcais e patrimoniais, nos quais o direito é fundamentalmente consuetudinário ou judiciário – ao poder legal, em que o direito assume sempre mais a forma de norma estabelecida, a passagem dos Estados pré-modernos para o Estado moderno representativo e administrativo. Poder legal é para Max Weber o que recebe a própria legitimidade quando é exercido em conformidade e no âmbito de regras preconstituídas e pressupõe órgãos especificamente destinados à produção e à contínua modificação dessas regras, como são exatamente os órgãos legislativos, que vão se diferenciando por meio de um processo natural de divisão de trabalho dos órgãos do poder judiciário e administrativo. Enquanto os Estados de poder tradicional são caracterizados por ordenamentos de regras que se transmitem por tradição e se renovam por obra do corpo judiciário, os Estados de poder legal são caracterizados pela distinção entre os órgãos cuja competência específica é produzir novas regras e os órgãos cuja competência específica é a de aplicar regras já estabelecidas; são caracterizados pela importância que assume  sobre todas as outras formas de direito o direito sob a forma de lei. Um dos pressupostos do poder legal, segundo Weber, é que "qualquer direito pode ser estatuído racionalmente quanto ao valor e quanto ao escopo ou quanto a ambos, mediante um pacto ou uma imposição". Um segundo pressuposto é que "todo direito é em sua essência um cosmos de regras abstratas e de normas estatuídas propositadamente" (Economia e sociedade, I, p. 212). É inútil dizer que o direito assim definido, estatuído racional e intencionalmente, é o direito legislativo, oposto ao direito consuetudinário. A nova forma de poder legítimo, própria do Estado moderno, nasce do fato de o direito legislativo, estatuído por órgãos ad hoc, ter suplantado pouco a pouco o direito consuetudinário. Finalmente, nas mais autorizadas teorias gerais do direito contemporâneo, o ordenamento jurídico estatal é distinguido dos outros ordenamentos jurídicos simplesmente normativos. Isso deu-se graças a um gradual processo de divisão do trabalho jurídico em atividades de produção e atividades de aplicação das normas jurídicas. A produção das normas gerais foi tirada do costume e entregue a um órgão para isso especificamente criado, como é o Parlamento dos Estados representativos, com a consequência de que o ordenamento jurídico do Estado é caracterizado pelo fato de produzir direito sob a forma de lei. A superposição, característica das teorias políticas e jurídicas que acompanham a formação do Estado moderno, da imagem do direito como ordenamento normativo relativamente concentrado com a do Estado como aparelho para uso da força concentrada deu lugar à persistente imagem do "estado de direito", na qual as duas ideias do direito e do Estado estão estreitamente unidas, até constituírem um corpo só. Nenhuma coisa é mais válida do que a doutrina do estado de direito tornada doutrina oficial do direito público europeu durante quase um século pelos juristas da Restauração até a República de Weimar, para sintetizar plasticamente o processo da estatização do direito e de juridificação do Estado, que acompanha a formação do Estado moderno. Dessa doutrina podem dar-se duas interpretações, uma teórica e outra ideológica. Teoricamente, ela exprime, como já o acentuou Kelsen, a exigência meramente científica de descrever o Estado como um ordenamento jurídico, e ficaria ainda para provar que uma teoria não ideológica do Estado pudesse ser construída sem ser como teoria jurídica. Ideologicamente, a doutrina referida exprime o ideal do moderno constitucionalismo, ou seja, o ideal do Estado limitado pelo direito, cujos poderes agem no âmbito do direito e cuja legitimidade depende do fato da sua ação se desenvolver dentro dos limites de regras pré-constituídas. '''BIBLIOGRAFIA''' COTTA, S., Perchè il diritto, La Scuola, Brescia, 1979. HAYEK, F., The constitution of liberty, Univ. Press, Chicago, 1960. La società libera, Vallechi, Firenze, 1969. KANTOROWICZ, H., The definition of law, Univ. Press, Cambridge 1958, Giappichelli, Torino, 1962. KELSEN, H., General theory of law and State, Univ. Press, Harvard 1945, Comunità, Milano, 1952. Id., Reine Rechtslehre, Deuticke, Wien 1960, Einaudi, Torino, 1966. ROMANO, S., L'ordinamento giuridico, Sansoni, Firenze, 1945. A. Ross, On law and justice, Stevens and Sons, London, 1958, Einaudi, Torino, 1965. Id., Directives and norms, Routledge and Kegan Paul, London, 1968, Comunità, Milano, 1978. TREVES, R., Introduzione alla sociologia del diritto, Einaudi, Torino, 1980. WEBER, MAX, Wirtschaft und Gesellschaft, Mohr, Tübingen, 1922, Comunità, Milano, 1961. cq7ufn3xlgwepj2y0czmxsa2tybt821 Utilizador:Bito Augusto 2 32975 181401 2026-03-26T14:52:47Z Bito Augusto 42446 User has enrolled in [[Wikiversidade:Outreach_Dashboard/CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico]]. 181401 wikitext text/x-wiki {{Editor participante | course = [[Wikiversidade:Outreach_Dashboard/CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico]] | slug = CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico }} 5grfw3a3sk7jomc141tgyum72ftab0y Utilizador Discussão:Bito Augusto 3 32976 181402 2026-03-26T14:52:48Z Bito Augusto 42446 adding {{Discussão de usuário do outreachdashboard.wmflabs.org}} 181402 wikitext text/x-wiki {{Discussão de usuário do outreachdashboard.wmflabs.org | course = [[Wikiversidade:Outreach_Dashboard/CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico]] | slug = CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico }} 2wid2k5a2pmk14vcj5f25jujdy0ry22 Utilizador:Larissa Dezen 2 32977 181407 2026-03-26T17:37:02Z Larissa Dezen 43912 User has enrolled in [[Wikiversidade:Outreach_Dashboard/CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico]]. 181407 wikitext text/x-wiki {{Editor participante | course = [[Wikiversidade:Outreach_Dashboard/CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico]] | slug = CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico }} 5grfw3a3sk7jomc141tgyum72ftab0y Utilizador Discussão:Larissa Dezen 3 32978 181408 2026-03-26T17:37:03Z Larissa Dezen 43912 adding {{Discussão de usuário do outreachdashboard.wmflabs.org}} 181408 wikitext text/x-wiki {{Discussão de usuário do outreachdashboard.wmflabs.org | course = [[Wikiversidade:Outreach_Dashboard/CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico]] | slug = CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico }} 2wid2k5a2pmk14vcj5f25jujdy0ry22 Utilizador:Maria Daniela de Araújo Vianna 2 32979 181410 2026-03-26T18:09:12Z Maria Daniela de Araújo Vianna 43913 User has enrolled in [[Wikiversidade:Outreach_Dashboard/CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico]]. 181410 wikitext text/x-wiki {{Editor participante | course = [[Wikiversidade:Outreach_Dashboard/CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico]] | slug = CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico }} 5grfw3a3sk7jomc141tgyum72ftab0y Utilizador Discussão:Maria Daniela de Araújo Vianna 3 32980 181411 2026-03-26T18:09:13Z Maria Daniela de Araújo Vianna 43913 adding {{Discussão de usuário do outreachdashboard.wmflabs.org}} 181411 wikitext text/x-wiki {{Discussão de usuário do outreachdashboard.wmflabs.org | course = [[Wikiversidade:Outreach_Dashboard/CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico]] | slug = CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico }} 2wid2k5a2pmk14vcj5f25jujdy0ry22 Utilizador:Gabriela.ggouvea 2 32981 181421 2026-03-27T01:41:39Z Gabriela.ggouvea 43915 User has enrolled in [[Wikiversidade:Outreach_Dashboard/CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico]]. 181421 wikitext text/x-wiki {{Editor participante | course = [[Wikiversidade:Outreach_Dashboard/CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico]] | slug = CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico }} 5grfw3a3sk7jomc141tgyum72ftab0y Utilizador Discussão:Gabriela.ggouvea 3 32982 181422 2026-03-27T01:41:39Z Gabriela.ggouvea 43915 adding {{Discussão de usuário do outreachdashboard.wmflabs.org}} 181422 wikitext text/x-wiki {{Discussão de usuário do outreachdashboard.wmflabs.org | course = [[Wikiversidade:Outreach_Dashboard/CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico]] | slug = CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico }} 2wid2k5a2pmk14vcj5f25jujdy0ry22