Wikiversidade ptwikiversity https://pt.wikiversity.org/wiki/P%C3%A1gina_principal MediaWiki 1.46.0-wmf.24 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 Yoga na UNICAMP/atas das reunioes 0 18725 182102 126853 2026-04-17T19:09:59Z ClaudiaWanderley 21625 /* Resumo das Reuniões: */ 182102 wikitext text/x-wiki == SatSangs Acadêmicos == Veja aqui a [https://calendar.google.com/calendar/r?cid=eW9nYW5hdW5pY2FtcEBnbWFpbC5jb20&pli=1 agenda dos encontros dos grupos de estudos] sempre as sextas feiras na FEF/UNICAMP e das reuniões gerais os SatSangs Acadêmicos são na primeira quinta feira do mês no CLE/UNICAMP. ==== Resumo das Reuniões: ==== ==== Reunião de 17 de abril de 2026 - presencial CLE/UNICAMP e híbrido ==== 17 de abril de 2026- Ata de reunião do grupo de Estudos Yoga na Unicamp CLE/UNICAMP Presentes: Claudia Wanderley, Adriana Hassan, TIago Rocha, Aline Simenauer,  Tiago Carazzatto, Angela Lopes, Patrícia , Ana Galleti, Lígia, Stephani Louise... Apresentação do curso, Claudia, apresentação da dinâmica das atividades e proposta de articulação do Tiago Rocha, criar um polo de comunicação sobre yoga em campinas. Angela sugere convidar os professores que não praticam a praticarem, fazer um novo convite  para todos que não praticam. Recomeçar a conversa com todos os professores. Aline pensamos em colocar a tradução de yoga milenar para yoga contemporânea e percepção holística atual, tradução? Como pode aplicar nos dias atuais. Angela, yoga ajuda nos tratamentos, exercícios respiratórios, chamadas práticas, aplicação e utilidade. Seria bom apresentar as proximidades do dia de hoje. Aline, as escrituras são importantes mas seria bom ter mais professores ajudando os estudantes individualmente. É preciso prevenir que se machuquem. Lígia, formada em arquitetura, prática, pos graduação em ayurveda, quer se aprofundar nos textos de forma mais política. Patrícia, formada em administração, yoga inclusivo para deficientes visuais, alternativas, pode incluir no curso. Está focando em yoga na linha corporativa. Porque e para quê faria um curso de pos graduação em Filosofia do yoga e interculturalidade? Tem um curso de MBA Yoga na Urban Yoga  que trabalha com varias comunidades em SP e RJ.  A definição do curso com o historico de aulas. Em Rio Claro tem um grupo de professores, que se reunem e praticam. Aline sugere que poderiamos colocar no curso um plano evolutivo, fazer anamnese, um cronograma de evolução, sentimentos, percepções, com conciência em si. Plano de evolução do estudante. Tiago C, apresentar o que todos os yogas tem em comum, o que tem de diferente, seria bom colocar as outras filosofias vinculadas a yoga, Vedanta, Ayurveda, Samkhya, e linhas, tipos especialidades, Ashtanga, Tantra, Hatha... mas filosofia oriental, taoísmo, etc, não acho relevante agora, porque gera uma confusão. Incluir modalidades. Pode ajudar. Dá para fazer medição nos alunos, fazer testes e apresentar resultados, publicar artigos. Pode fazer uma frente com os professores da fef para medir a diferença entre os estudantes que chegam, durante o curso e ao final. E publicar conjuntamente. ==== Reunião de 16 de outubro e 2 de novembro de 2020 -meet '''(período de auto-isolamento em função do COVID-19)''' ==== Presentes: [2 de novembro] Kenia Kamp, Ludmila Magalhães, Mario Ribeiro Cantarino Neto, Rubens da Silva Pereira, Thiago Galleta, Vanessa Malagó, Roberto Simões, Claudia Wanderley, Ana Taglianetti, Angela Lopes, Azra Gvozdar, Bianca Pessoa, Bruno Cavalcante Capistrano, Carolina Bastos, Ingrid Sayuri, Rosangela Bassoli, Christina Cantarino, Paula Ubinha, Diogo Camargo, [23 de outubro] José Carlos Bacceneri, Hellen Ladislau Silva, Regiane Aparecida de Melo Ferreira, Márcia Rivas, Angela Lopes, Claudia Wanderley, Bruno Vieira Nery, Eunyce Martins, Rubens da Silva Pereira, Azra Gvozdar, Bruno Capistrano, José Carlos Becceneri. Thiago Galleta, Robson Rodrigues Monteiro, Marília Oliveira . Como é a metamorfose do yoga no Brasil? Como são as traduções da India e da Inglaterra e dos EUA sobre yoga? Convidar Bibi, do Instituto Visão Futuro em Porangaba (Márcia) Convidar Ricardo Sousa Sivestre (José Carlos) Ver o trabalho de Francisco Varella, sobre as contribuições das tradições meditativas para a ciência cognitiva contemporânea (Thiago Galleta) Vamos seguir com os convidados uma vez por mes em 2021, o horário de sexta 8h-10h está bom. Reuniões do grupo em 2021 devem passar para quartas feiras, das 14h as 16h. - propostas de cursos O curso com a S-Vyasa proposto em outubro para se realizar em novembro de 2020 não teve inscritos suficientes, vamos repropor o curso no início de 2021. A proposta do curso online de Apresentação às Yogas do Grupo de Estudos Yoga na Unicamp foi apresentada e aprovada. Trabalharemos juntos sistematizando as experiências do grupo de estudos, é preciso começar a produzir textos sobre a particularidade de yoga no Brasil. Vamos buscar os vínculos do yoga com povos indígenas. Yoga é da humanidade e cada um pode apresentar essa adaptação como sabe e a nossa prática aqui é tão forte como em qualquer outro país. Essa sistematização e divulgação pode ajudar muito a todos nós na condição de divulgar o yoga e como cada cultura vê o yoga. A adaptação que fazemos no Brasil é muito rica e pode ajudar muita gente, se dermos acesso a esse conhecimento. Vamos nos organizar e mostrar que yoga está no Brasil lindo e forte. Está na hora de escrevermos sobre essa experiência, a ciência cresce com diferenças. A pluralidade de ideias é importante, dentro e apesar das formalidades da tradição. A pedagogia do dissenso é a única possível. Atividades: - cada um escreve um texto - cada um escreve um texto curto do que terá no video Próximos passos: Próxima reunião 2 de dezembro, quarta feira das 14h-16h. ==== '''Reunião 24 de abril de 2020 - hangouts (período de auto-isolamento em função do COVID-19)''' ==== '''Presentes''': Angela, Marcia, Rubens, Eduardo, Azra, Bruno e Claudia. Sugestões para continuidade do trabalho do grupo de estudos Yoga na Unicamp: - estudos uma sexta por mês de 9h as 11h, pelo hangouts (cabe até 100 pessoas, Claudia vai criar uma sala fixa), podemos ter uma aula com cada professor ligado ao grupo (Bruno vai contatar os professores acadêmicos e Eduardo vai conversar com Guru Sevananda). Vamos montar uma agenda nova para este período de confinamento, com os professores que se dispuserem a estar conosco e os textos que indicarem. A ideia é um professor diferente a cada aula. - enviem qualquer mídia (audio ou adiovisual) com práticas de yoga que possa ser divulgado gratuitamente. Se vocês puderem/quiserem copiar os links e nos enviar, nós incluiremos estas referências na wikiversidade <[[Yoga na UNICAMP|https://pt.wikiversity.org/wiki/Yoga_na_UNICAMP]]>. Sugestão das próximas datas (3as sexta de cada mes) das 9h às 11h : 15 de maio, 19 de junho, 17 de julho,  21 de agosto, 18 de setembro, 16 de outubro, 20 de novembro, 18 de dezembro de 2020. Importante: Podemos incluir outras reuniões do grupo às sextas feiras, caso proponham outras atividades. Obrigada, Marcia Rivas, pelo incentivo! ==== '''Reunião 15 de março de 2019''' ==== '''Presentes:''' Paula Ubinha Almeida, Claudia Wanderley, Bruno Vieira Nery, Ângela Dias Lopes, Rosângela Basoli, Bruno Capistrano, Leidiane Souza Lima, Julia Donegar, Vanessa Malago, Robson Rodrigues Monteiro, Milton Cesar Xavier, Danilo Candela Peixoto, Cristiane Sayuri Tomita, Eduardo Pereira, Elisete Zanlorenzi, Bianca Zupirolli, Thiago Galletta, Azra Gvozdar, Anaí Pigatto. Paula Ubinha: Apresentação do panorama do ultimo ano do grupo de Yoga na Unicamp. Apresentação da pauta do Satsang. Construção da agenda do II Seminário do Yoga na Unicamp - Cultura de Paz. Bianca Zupirolli: Apresentação da organização dos voluntários para II Seminário do Yoga na Unicamp - Cultura de Paz. Alistamento de voluntários. Claudia Wanderley: Agradecimentos ao grupo de estudo. Paula Ubinha: Agendamento dos grupos de estudos, 22 de março de 2019, às 14h na sala 1 da FEF. Reorganização dos grupos de estudo. ==== '''Reuniao 15 de fevereiro de 2019''' ==== '''Presentes:''' Paula Ubinha Almeida, Claudia Wanderley, Bruno Vieira Nery, Ângela Dias Lopes, Vanessa Malago, Odilon Roble, Thiago Galletta, Nadia Maria Badue, Elisete Zanlorenzi. Vanessa: apresentação da ementa da disciplina Pratyahara, Dharana e Dhyana.Apresentação do curso do FMU. O curso da Unicamp pode ter como diferencial os fundamentos fortes. Apresentação ementa Yoga Sutras e Conceitos Filosóficos que Fundamentam a Prática Yóguica. É importante fazer uma linha da história do yoga, pincelando os textos e as grandes obras. Thiago: é possível participar do curso como ''staff'' interno. Ver possibilidades no final de março depois da tramitação da regra de participação no curso de extensão. Thiago falou sobre seu proprio projeto de doutorado e sua experiencia de pratica. Se propoe a trabalhar com historia do yoga, e o yoga e sociedade contemporanea, ficou de apresentar as ementas. Odilon tem formação em filosofia, e trabalha com duas formas de construção de conhecimento: episteme e sofia. A universidade trabalha com a segunda. A pessoa quando sai recebe o certificado de que do curso foi apresentado a estes conhecimentos. Do ponto de vista institucional, o curso certifica que você realizou o curso, Não certifica que você está apto a fazer alguma coisa, não é um curso de formação. Porque o yoga não está regulamentado. A Unicamp só oferta um curso se tiver docentes na universidade que participam do curso, em torno de 50% docentes internos (Odilon, Nadia, Adilson, Claudia até agora), o que abre para mais 4 professores de fora. O aluno fez um curso de especialização modalidade extensão em Yoga. Recomendação mínima para quem vem é ter graduação. O curso se propõe a apresentar o conhecimento, mas não habilita a dar aula de yoga. É importante criar um filtro para que a pessoa que entra no curso já venha de uma prática, por exemplo. E ver a importância da matrícula articular com tantos conhecimentos e que isto pode ser Elisete: importante saber que estao fazendo um curso no qual estao sendo apresentados aos fundamentos de yoga. , não faz de você um yogue. Se chegam um grupo de professores de yoga, são multiplicadores, se são alunos curiosos, já para no conheciemnto pessoal. Paula: a importância de trazer alunos que queiram trocar, trocar experiências, trocar leituras. É possível que pessoas experientes tenham interesse. Reforçando a interlocução com a filosofia, com a educação, com a antropologia é interessante. A questão da avaliação por redação, aplicada em sala de aula, trazendo os conceitos. É interessante ter uma linha/mapa do yoga, sobre as épocas das escrituras, as práticas, os gurus que são referência para os conhecimentos que são apresentados. Todos os professores envolvidos deverão enviar ementa e o programa do curso discriminado por hora aula até dia 1 de março de 2019. E todos que enviaram a ementa receberão dia 8 de março uma resposta sobre a viabilidade de todas as disciplinas dentro da proposta do curso, considerando que os temas podem ser repetitivos ou incongruentes. As ementas serão alinhavadas da melhor maneira que pudemos conceber. A reunião de dia 15 de março de 2019 será para olharmos para a última versão do curso e resolvermos o melhor que é possivel entregar para a FEF-UNICAMP. Muito obrigada a todos! Namaste! ==== '''Reunião 05 de dezembro''' ==== '''Presentes:''' Paula Ubinha Almeida, Cláudia Wanderley, Rosângela Maria Bassoli, Bruno Vieira Nery, Ângela Dias Lopes, Carolina Bastos, Vanessa Malago, Ivan Zacharauskas, Natália Guidetti, Ingrid Sayuri, Haimavati Nakai, Azra Gvozdar, Odilon Roble, Adilson Nascimento de Jesus. Cláudia Wanderley: Apresentação da formação do curso de especialização de Yoga na FEF. Possibilidades de disciplinas com professores doutores da casa, doutores convidados, professores com notorio saber, professores convidados. Prof. Odilon: Projeto do Seminário foi encaminhado para aprovação. Cursos de especialização serão às sextas a noite e aos sábados (dia inteiro) como os cursos de especialização em geral são realizados. Coordenador é um docente e 60% os professores precisam ser da casa e doutores, sendo que 40% são convidados podem ser doutores ou graduados. Prof. Adilson, interesse em trazer um repertorio de conhecimento do corpo que a educacao nao tem. Corpo e cognição precisam se encontrar. Interesse em mindfulness. Este conhecimento não é da educação e não é da educação física mas pode chegar aí. Experiencia em um curso de extensao em psicologia junguiana, sem prerequisito. Grupo de estudos na educação para cuidar de quem cuida. Trabalho com energia sutil. - Proposta de modulo curricular de cada um dos grupos para próxima reunião. Apresentar uma matriz curricular minima em fevereiro e pensar na dinamica do estágio. Trabalho para grupos de estudos: construir uma matriz curricular, a partir dos subgrupos, para o curso 15 disciplinas por 360h: 24 horas/disciplinas. Tais como: - Trabalho de conclusão de curso - mínimo de horas de pratica e de estagio -- Incluir horas de prática pessoal,distribuída pelos institutos associados para formação pessoal de yogue -- Incluir horas de estágio direcionado para um tema, distribuída pelos institutos associados -- responsabilidade e cuidado com a formação, criar condições para conferir se há formação e experiência suficiente para dar aula. - Como estudar yoga (guia) - Metodologia a ser elaborada pelo grupo de filosofia - Qual a orientação que vai ser dada para o curso, sem criar arrogancia de detenção do conhecimento de yoga. - Especificar isto nao te habilita a algo, isto te habilita a algo ( a que?) Questões: O que pedir como pré-requisito do curso? Qual a credencial que o curso vai oferecer? Sugestão da Paula: que a escola do bairro se abra para realizar a pratica de yoga do sus Informes dos subgrupos: Filosofia --> textos trabalhados: Yoga Sutras (traduções diversas), Samkhya , Os doze elos da originação dependente. Proposta do Ivan e Vanessa de construir um guia de estudos de filosofia de yoga (como estudar?). Saúde --> Da saúde em geral para especialização do corpo da mulher: da menarca a menopausa. Glândulas no corpo, vídeo para exibição no seminário. Preparação do baner. Yoga e maternidade na área da saúde. Proposta de módulo: terapia não medicamentosa, para qualificação dos profissionais da saúde (SUS). Qualificar o aluno para atender a demanda do SUS. Por exemplo como atender o paciente,e qual a gama de atuação do yoga na saúde. Educação --> Refletir sobre yoga a partir da formação de professores. Como yoga adentra a escola? Como as pessoas se aproximam do yoga, e as questões de auto-cuidado na base curricular. Como aproximar as pessoas do yoga? Qual a intencionalidade do curso? Como yoga se insere nas funções outras para além da aula de yoga. Até onde posso me apropriar do yoga para outras funções, de maneira que permita o diálogo entre yoga e outras áreas. Leitura de yoga Sutra de Patanjali, O que é Educação do Brandão. - Realização da oficina: Vamos respirar juntos: A Potência do Yoga no processo criativo do educador? Como levar o yoga para o dia a dia? A importância do cuidado com o professor através do yoga. Possibilidades de realizar práticas de médio-longo prazo com os professores. O yoga na escola explica para Yoga tibetana --> Leitura do livro Cristal e o caminho de luz, para compreensão do yoga tibetano e sua relação com o budismo. Yoga pensada através de uma tradição que não foi quebrada,de forma que é possível apresentar um conceito e realizar uma prática para que seja possível experienciar o conceito. O corpo, a energia e a mente em qualquer cultura é considerado como uma realidade. Neste sistema é possível desenvolver uma coordenação entre estes elementos a partir da respirações, da posição do corpo, e de movimentos especĩficos. É uma técnica completa e muito detalhada. Texto tradicional em tibetano, traduções e comentários. ==== '''Reunião 01 de novembro''' ==== '''Presentes:''' Paula Ubinha Almeida, Cláudia Wanderley, Rosângela Maria Bassoli, Bruno Vieira Nery, Ângela Dias Lopes, Carolina Bastos, Nadia Maria Badue Freire Em casos de feriados em dias de encontro do subgrupo nao sera remarcado. 1) sugestão para apresentacão de baners Rosângela: vídeo de apresentacao junto ao baner do grupo de saúde. 2) pacto universitario pela promocao da valorizacao do respeito a diversidade, cultura da paz e direitos humanos da Unicamp (Ministerio da Educacao). possibilidades de interlocução com a cultura para a paz 3) apresentação do GEEPAZ - Nadia Maria Badue Freire. Parceria aprovada. ==== '''Reunião 04 de outubro''' ==== '''Presentes:''' Paula Ubinha Almeida, Cláudia Wanderley, Rosângela Maria Bassoli, Bruno Vieira Nery, Haimavati Nakai, Ângela Dias Lopes. Pauta 1: Cláudia relembrou dos objetivos iniciais da formação do grupo de Yoga na Unicamp e seus respectivos subgrupos, a construção do II Seminário para a criação do curso de especialização em Yoga na Faculdade de Educação Física da UNICAMP. Rosângela: informe sobre o grupo de saúde e yoga Pauta 2: Apresentação da inclusão da chamada para banners no II Seminário Yoga na Unicamp - Cultura de Paz Explicação de como será os banners para o II Seminário. Definido um banner por subgrupo, exceto o grupo de Mantras (ainda não-manifesto). Portanto não haverá chama para banners individual. Banner incluso no segundo livro. Levantamento das pessoas que estão realmente presentes nos subgrupos para apenas permanecer nos grupos de whastapp. Para ingressantes novos do grupo de estudo uma entrevista para situar o que foi construído até a presente data e que compreenda todas as tecnologias empregadas e a metodologia utilizada. Pauta 3: Informe sobre submissão de projeto a chamada Universal CNPq Levantamento bibliográfico. Entrevistas com referências na prática de Yoga. Recursos humanos e acervos sobre Yoga no Brasil. Pauta 4: Informe sobre submissão de projeto a extensão da UNICAMP Pauta 5: Informe sobre andamento da primeira publicação Yoga na Unicamp ==== Reunião 31 de agosto de 2018 ==== '''Presentes:''' Paula Ubinha Almeida, Cláudia Wanderley, Rosângela Maria Bassoli, Azra Gvozdar, Jacqueline Boaventura Tessaro, Veridiana Vaccarelli, Ana Paula Taglianetti, Hugo Miura, Pâmela Siegel, Iara Rolim, Bruno Vieira Nery, Haimavati Nakay, Thiago Galletta. '''Pautas:''' '''1)''' Redefinição dos dias e horários do Satsang mensal para às quintas-feiras a tarde, no CLE - Centro de Lógica e Epistemologia. * 1ª quinta do mês 14h-16h30 reunião do grupo de estudos. * 2ª quinta do mês reunião geral da organização administrativa, no CLE às 14h-16h30, do segundo seminário de Yoga na Unicamp, Cultura de Paz. * Todas as sextas feiras do mês, das 9-12h, são destinadas a reunião do segundo seminário, com exceção da última sexta feira do mês que haverá reunião do grupo de pesquisa em Yoga e saúde. * Todas as reuniões dos subgrupos se mantém como anteriormente estabelecidos. '''2)''' Definição das datas do segundo seminário de Yoga na Unicamp, Cultura de Paz, para o último final de semana de maio de 2019. '''3)''' Informes dos grupos de estudos: '''3.1) Filosofia, tradição e contemporaneidade da Yoga''' Paula Ubinha: Leitura dos Yoga Sutras 1, 2, 3 e 4, a partir de diferentes traduções, do sânscrito para inglês e para o português. o grupo decidiu mapear todas a obras referentes aos sutras para o português, elaborando as diferenças entre as obras. Pâmela: a importância de estabelecer critérios para avaliar as obras. categorias de significados linguística e o significado individual dos participantes perante a prática do Yoga, o que caracteriza a validação do grupo perante as obras da tradição. Rosângela: importância dos comentários do tradutor. Pâmela: importância da biografia do autor para compreender a linhagem que se está seguindo. O grupo está preocupado em equilibrar o discurso acadêmico e a prática de yogui. '''3.2) Yoga e saúde''' Rosângela: pesquisa hormonal: corpo feminino, menopausa e como o yoga pode contribuir para isto. Identificação dos hormônios a partir do corpo humano. Busca de artigos sobre hormônios e a prática de yoga. Dificuldade entre conciliar a linguagem poética dos textos de yoga com linguagem científica. Pergunta: quais os benefícios do yoga para mulher em relação aos hormônios em todas as fases de vida da mulher? Menopausa encarada enquanto não uma doença, mas sim enquanto um declínio natural, que significa saúde. Todo o trabalho feito pelo grupo até então foi de fazer um levantamento bibliográfico. Veridiana: primeiramente, o yoga se refere a auto-cuidado. a partir dessa ideia fazer um recorte sobre a questão hormonal, como se chega na terceira idade e a menopausa. Foram realizadas ao todo 4 reuniões na sala 2 da Faculdade de Educação Física às 14-16h30. '''3.3) Yoga e educação''' Paula: os integrantes do grupo estão sentindo a necessidade de fazer parte do grupo de Filosofia da Yoga. Porque se colocar nas escolas uma cultura que não é brasileira? foram feitos alguns mapeamentos sobre este assunto. Quais as finalidades do yoga na educação? Risco da instrumentalização da yoga na educação, enquanto controle do corpo. Pâmela: o yoga é próprio para crianças menores de 14 anos? Rosângela: as posturas do yoga podem interferir no processo hormonal das crianças. A justificativa do yoga na escola é de que ele acalma as crianças e as tornam mais calmas. Jacqueline: o yoga não combate somente os sintomas. Thiago: modelo de saúde de nossa sociedade. Qual a concepção de saúde que temos associada ao yoga? O tema da tradição e contemporaneidade perpassa todos os grupos. Necessidade de precisão conceitual. Pâmela: desvinculação da tradição e contemporaneidade do grupo de filosofia do yoga. '''3.4) Yoga tibetano''' Haimavati: Houveram dois encontros. Apresentação do que é e do surgimento do yoga tibetano. Leitura do livro: ''O Cristal e o Caminho de Luz:'' ''Sutra, Tantra, e Dzogchen'', de Chogyal Namkhai Norbu. Respiração para as crianças: práticas mais lúcidas. Organograma dos caminhos budistas. Thiago: organograma de mapeamento da Índia das diferentes escolas (de yoga e budistas). Pâmela: grupo de estudos norte-americano; pedir material para este organograma. Haimavati: Separação dos capítulos dos livros a ser estudados. '''4) Sugestões:''' Iara: maior participação de acadêmicos no segundo II Seminário de Yogana UNICAMP, Cultura da Paz. Thiago: possibilidade de pedido de financiamento com simultâneo com outros grupos de pesquisas em yoga no Brasil. ==== Reunião 3 de agosto de 2018 ==== Presentes: Paula Ubinha Almeida, Rosângela Maria Bassoli, Andrea Jordão Fabiano, Angela Dias Lopes, Carolina Leopardi Bastos, Vanessa G. Malagó, Azra Gvozdar, Gustavo Bueno Pereira, Milena Dias, Rubens da Silva Pereira, Jacqueline Boaventura Tessaro *Tema proposto para o II Seminário de Yoga na Unicamp: II SEMINÁRIO DE YOGA NA UNICAMP - Cultura de Paz *Sugestão para formar Mesas: Leandro Castelo Branco, Marco Schults, Marco Rojo, Pedro Kupfer, Glória Arieira, Regina Shakti, Dinah Rodrigues. *Sugestão para palestras: Vandana Shiva, Malala Yousafsai, Lia Diskin, Susan Andrews, Monja Coen. *Painéis/Banners: pesquisadores se inscrevem para apresentar em área destinada à exposição. *Sugestão de professores para as aulas práticas no Ginásio. *sugestão de formatação: Dois dias, sábado e domingo. Abertura 8h/9h; Atividades 9h/10:30h; Lanche 10:30h; Atividades 11h/12:30h; Almoço 12:30h/14:30h; Atividades 14:30/16h; Lanche 16h; Atividades 16:30h/18h. *Sugestão de locais e distribuição das atividades: ficou para a próxima reunião de elaboração do Seminário. ===='''Reunião 6 de julho de 2018'''==== Estivemos na sala de aula 6, prédio 2, na Faculdade de Educação Física - UNICAMP, das 9h às 12h - SatSang Acadêmico 4 - dia 06 de julho de 2018. Presentes: Milton Xavier, Rosângela Bassoli, Andrea Jordão, Danielly Severiano, Jacqueline Boaventura, Dianna Antonioli, Larissa Souza, Adriana Peters, Rubens Pereira, Carolina Bastos, Azra Gvozdar, Angela Lopes, Leila Vianna, Veridiana Vacarelli, Bruno Nery, Maria Sperancini, Paula Ubinha, Sabrina Barros, Pamela Siegel. Início da reunião 09:20. - Aula/apresentação sobre "O Yoga entre a tradição e a pesquisa - Introdução à metodologia científica" pela Profa. Pamela Siegel. Informes sobre os grupos: '''Grupo de Educação e Yoga:''' Milton: Melhorar encontros do subgrupo. Carol: Buscar revisões bibliográficas sobre Yoga e Educação. Danielly: Separar pesquisas bibliográficas, definir cronograma sobre leituras para o grupo, fazer pesquisa nas escolas que trabalham com yoga e educação, entrar em contato. '''Grupo de Filosofia e Yoga:''' Thiago: Ressalto a importância dos encontros presenciais, definimos temas e bibliografias para referências bibliográficas para o grupo, definimos temas para os próximos encontros do subgrupo. Proponho a discussão sobre o Yoga na tradição e contemporaneidade, evolução dos sutras; comparação com outras obras. Valorizar tradições brasileiras direto do sânscrito, valorizando os comentários. Entender o Yoga dentro do contexto histórico. '''Grupo de Saúde e Yoga:''' Veridiana: Houveram dois encontros do subgrupo, no primeiro foi resolvido de trazer conceitos de saúde e referências de saúde e yoga. No segundo encontro trouxeram conceitos e referências. Proponho definir objeto de estudo, sugestão: o Yoga nos recortes Brasil e regiões. Busca de bibliografias sobre o Yoga. Recorte e subdivisão do grupo: Yoga e mulheres, Saúde mental, Yoga e autismo, Gestantes, Terceira idade. Carol: sugestão de recorte no subgrupo: Yoga Hormonal. Reunir bibliografia e trazer temas para próximo encontro. '''Grupo Mantras:''' a partir de agosto haverá organização sobre temas e encontros. '''Grupo Yoga tibetano''': Definir próximos encontros a partir de agosto, levantamento de dados, definir recortes, sugestão de convite para o próximo seminário de Yoga. - Para o próximo encontro: definir mapa sobre andamento, discussões e dúvidas dos subgrupos. - Definir frequência e agenda para estabelecer o andamento do grupo. - Para os representantes dos subgrupos: apresentar lista de frequência dos integrantes. - Marcar agenda para encontros dos subgrupos. - Marcar reunião para organização do próximo Seminário no mesmo dia da reunião do grupo geral. - Definir tarefas dos subgrupos. - Danielly: Proposta de prática de saudação ao Sol antes das reuniões gerais, quem puder chegar mais cedo. '''''Reuniões gerais em 2018: 6 de julho, 3 de agosto, 31 de agosto, 5 de outubro, 9 de novembro, 7 de dezembro.''''' <u>Agenda dos encontros dos subgrupos:</u> '''Grupo de Filosofia:''' Todas 2ª sextas feiras do mês, no período vespertino, das 13h30 às 16 horas. Datas definidas do próximo encontro do subgrupo: 10 de agosto. '''Grupo de Educação e Yoga:''' Todas 3ª sextas feiras do mês, no período vespertino, das 13h30 às 16 horas. Datas definidas do próximo encontro: 17 de agosto, 14 de setembro, 19 de outubro, 09 de novembro e 14 de dezembro. '''Grupo de Saúde e Yoga''': Geralmente ocorrerá em todas 4ª sextas feiras do mês, no período diurno, das 9 horas às 12 horas. Datas definidas dos próximos encontros do subgrupo: 24 de agosto, 28 de setembro, 26 de outubro e 23 de novembro. '''Grupo de Yoga Tibetano:''' Geralmente ocorrerá nas 4ª sextas feiras do mês, no período vespertino, das 13h30 às 16 horas. Datas definidas dos próximos encontros do subgrupo: 24 de agosto, 28 de setembro, 26 de outubro e 23 de novembro. Encerramento da reunião às 11:56. Nada mais havendo a tratar, esta ata foi lavrada por mim, Sabrina Barros, a ser confirmada por todos os presentes na próxima reunião. ==== Reunião 8 de junho de 2018 ==== Estivemo,s no Auditório da Bibliotecísica - UNICAMP, das 9h às 12h -SatSang Acadêmico 4 - dia 06 de julho de 2018. Central da UNICAMP das 9h às 12h - SatSang Acadêmico 3 - dia 08 de junho de 2018 Presentes: Paula Ubinha, Bianca Zupirolli, Claudia Wanderley, Milena Dias, Vanessa Malagó, Rosângela Bassoli, Pedro Djekic, Julia Godoy, Ingrid Sayuri, Azra Gvozdar, Cesar Blasciks, Eduardo Pereira, Cristiane Tomita, Gislaine Lopes, Bruno Nery, Sabrina Barros, Adriane Querne, Milton Xavier, Natália Guidetti, Suras Tat, Vanessa Farias, Gustavo Moura (Guru Sevananda), Pamela Siegel. Início da reunião as 9h10. - Aula sobre Mantras e Sânscrito pelo Guru Sevananda/ Prof. Me. Gustavo Moura. Informes sobre os grupos de estudo: Grupo de Filosofia e Yoga: 1 seminário por encontro e discussão com a bibliografia Yoga Tibetano: Coordenado pela Haimavati, apresentação de trabalho e de bibliografia Grupo de Saúde e Yoga: Tema geral de saúde para depois. Saúde da mulher, terceira idade, saúde mental Grupo de Mantras: sem informes. Grupo de Educação e Yoga: Natalia: informe sobre grupo de educação e yoga. Necessidade de entrar em contato com um embasamento filosófico, se embasar epistemologicamente. Importância de trocar narrativas e elaborar perguntas norteadoras. Estabelecer contato com a rede de escolas humanistas da fundação Yogananda. Pesquisa acadêmica, proposta de desenvolvimento da linguagem acadêmica. Quais nossas possibilidades? Como caminhamos juntos? Parece bom manter as primeiras sextas feiras do mes. Pamela: fez doutorado na saúde coletiva, Laboratório na Medicina (Lapacis), sugere entrar em contato com o Nelson, porta está aberta, é preciso fazer contato. Sugere um novo grupo sobre pesquisa acadêmica, Pamela ficou resposável sobre os parâmetros para pesquisa acadêmica no grupo geral. Claudia vai entrar em contato com o Nelson, para a Claudia entrar em contato com o Nelson nelfel@uol.com.br. Pamela diz que existe um vazio na América Latina sobre as pesquisas relativas a yoga. É preciso construir a história da yoga na América Latina e no Brasil. Rosangela: a apresentação de mantra do Prof. Gustavo Moura foi muito positiva, é uma boa ideia fazer isto regularmente. É uma forma de atrair as pessoas para virem também. É bom manter este hábito. Bianca: é possível manter a sexta feira de manha, como tinhamos combinado. '''''Reuniões gerais em 2018: 6 de julho, 3 de agosto, 31 de agosto, 5 de outubro, 9 de novembro, 7 de dezembro.''''' - 22 de setembro tem yoga é luz, convite da Rosangela no CVI no Taquaral. Sobre o evento de junho de 2019, ainda sem data. Trabalhos ligados a construção do evento de 2019, quem quer participar. Definir lanche, água, inscrição, recolher o lixo, levantar orçamento, definir os temas, contatar os palestrantes, estruturar programação. Sugestão de construção de minicursos, palestras individuais e também propor mesas temáticas, 2 palcos para programação simultânea, ou sessões de diálogo/roda de conversa/apresentações de trabalho. A mesa não acontece ao mesmo tempo das atividades descentralizadas. Carol: refletir sobre a mesa redonda, e outra. Polemicas de Azra:  Podia ser uma semana... a primeira semana de julho, fora do período letivo, muita gente ficou de fora. Resposta de Paula: pode ser para 2020. Nat, sugestão 2 dias e 1 noite, pensando sexta a noite como abertura. Como fica o orçamento? Milena: ano passado teve jeito de festival, as discussões que estamos encaminhando leva para uma direção acadêmica. Festa e acadêmico? Sim Angela: sugestão de mesclar as práticas de yoga e as acadêmicas, fazer um casadinho. Paula: podemos planejare planejar a prática, mas a teoria na prática é outra. Convidados garantidos: os institutos de Campinas. Ingrid: Sugestão intervenções pela cidade em espaços publicos. Bianca: precisa de um propósito ligado a visibilidade do yoga na academia. Organizadores voluntários do evento de junho de 2019: Andrea, Pamela, Azra, Veridiana, Rosangela, Maria Luiza, Ingrid, Milena Angela e Carol. Reunião encerrada as 12h. Nada mais havendo a tratar, esta ata foi lavrada por mim, Claudia Wanderley, a ser confirmada por todos os presentes na próxima reunião. '''Datas das reuniões gerais em''' '''2018''': '''6 de julho, 3 de agosto, 31 de agosto, 5 de outubro, 9 de novembro, 7 de dezembro.''' - 22 de setembro tem o evento "Yoga é Luz", convite da Rosangela no CVI no Taquaral. Sobre o evento de junho de 2019, ainda sem data. Trabalhos ligados a construção do evento de 2019, quem quer participar. Definir lanche, água, inscrição, recolher o lixo, levantar orçamento, definir os temas, contatar os palestrantes, estruturar programação. Sugestão de construção de minicursos, palestras individuais e também propor mesas temáticas, 2 palcos para programação simultânea, ou sessões de diálogo/roda de conversa/apresentações de trabalho. A mesa não acontece ao mesmo tempo das atividades descentralizadas. Refletir sobre a mesa redonda, e outras possibilidades. Polemicas de Azra:  Podia ser uma semana... a primeira semana de julho, fora do período letivo, muita gente ficou de fora. Resposta de Paula: pode ser para 2020. Natalia: sugestão 2 dias e 1 noite, pensando sexta a noite como abertura. Como fica o orçamento? Milena: ano passado teve jeito de festival, as discussões que estamos encaminhando levam para uma direção acadêmica. Festa e acadêmico? Resposta: Sim. Angela: sugestão de mesclar as práticas de yoga e as acadêmicas, fazer um casadinho. Paula: podemos planejar tema, planejar prática para um evento ideal, mas a teoria na prática é outra. Convidados garantidos: os Institutos de Campinas. Ingrid: Sugestão intervenções pela cidade em espaços publicos. Bianca: precisa de um propósito ligado a visibilidade do yoga na academia. Organizadores voluntários: Andrea, Pamela, Azra, Veridiana, Rosangela, Maria Luiza, Ingrid, Milena, Angela e Carol. Reunião encerrada as 12h. Nada mais havendo a tratar, esta ata foi lavrada por mim, Claudia Wanderley, a ser confirmada por todos os presentes na próxima reunião. ==== Reunião de 04 de maio de 2018 ==== Estivemos no Auditório da Biblioteca Central da UNICAMP das 9h às 12h - SatSang Acadêmico 2 - dia 04 de maio de 2018 Presentes: Odilon Roble, Paula Ubinha, Bianca Zupirolli, Claudia Wanderley, Milena Dias, Felipe Afonso, Vanessa Malagó, Rosângela Bassoli, Vinícius Salomé, Julia Godoy, Ingrid Sayuri, Azra Gvozdar, Cesar Blasciks, Eduardo Pereira, Cristiane Tomita, Gislaine Lopes, Bruno Nery, Sabrina Barros, Thiago Galletta, Haimavati Nakai, Leila Vianna, Márcia Puntel, Adriane Querne, Milton Xavier, Bruno Capistrano, Ana Taglianetti. Início da reunião as 9h10. Prof. Odilon apresentou "Estrutura e Dinâmica de um grupo de pesquisa" <nowiki>*</nowiki> Registro do grupo de estudos na plataforma CNPq <nowiki>*</nowiki> Registro dos currículos de cada um na plataforma Lattes <nowiki>*</nowiki> Materialização de produção em artigos, capítulos de livro ou encontros acadêmicos <nowiki>*</nowiki> Promover encontros acadêmicos <nowiki>*</nowiki> Reuniões periódicas <nowiki>*</nowiki> Orientações <nowiki>*</nowiki> Produções <nowiki>*</nowiki> Avaliações do grupo de pesquisa <nowiki>*</nowiki> Substituições, fluxo de pessoas... Questões: - O que é preciso para participar? Presença e ter um currículo lattes - Azra presente a pedido do padre Haroldo, interesse em desenvolver os estudos Possibilidade de sistematizar o trabalho do padre Haroldo e publicar o Padre tem uma autorização por escrito do Vaticano para realizar está prática como mentor do processo. - Odilon avisou de uma chamada para revista científica imersiologia <nowiki>https://networks.h-net.org/node/2622/discussions/1425501/call-papers-special-issue-sport-ethics-and-philosophy-slow</nowiki> <nowiki>https://www.tandfonline.com/loi/rsep20</nowiki> - Milena, mestrado em neurociência e epigenética - o grupo de pesquisa pode submeter coletivamente artigos para publicação - como fazer com as pessoas que já tem formação de pós graduação? Pode vir a ser quadro para a criação de um curso de especialização em yoga. Cada um apresentou seus temas de interesse: Paula - 1 - filosofia oriental e ocidental Paula - 2 - yoga para mulheres, saúde feminina, parte energética Cesar - 1 - filosofia oriental e ocidental com meditação Leila - 2 - yoga para mulheres, saúde feminina Ingrid - 3 - yoga na educação, especialmente yoga com autista Milena - 2 - yoga e ayurveda, tratamento de transtornos da mente (síndrome do panico, suicídio, depressão) Haimavati - 4, 2 - yoga tibetano e medicina tibetana Thiago - 1 - tradição e yoga contemporanea. Felipe - 3 - meditação e yoga na educação Rosangela - 2 - yoga hormonal, yoga para gestantes, yoga para obesidade pos-parto Adriana - 2 - yoga e saúde da mulher, nascimento Azra - 1 - yoga com espiritualidade, todos os campos religiosos sem tabus(referência Padre Haroldo), filosofia Milton de Valinhos - 3- yoga na educação, prática para professores, para funcionários. Vanessa - 1 - filosofia, yoga sutras Márcia - 2 - yoga para mulheres, yoga e criatividade (artes) Ana - 5, 2,  - mantras, efeitos do uso do mantra Gislaine -2  - yoga e práticas integrativas, tratamento complementar Vinícius - 1 - yoga prática inclusiva na sociedade em que estamos e na educação, e como atividade de lazer Eduardo - 1 - filosofia oriental e ocidental, especificamente com Schopenhauer e Upanishads, vontade de representação Organizando os grupos: Grupo 1 - Vedanta, filosofia e tradição e contemporaneidade Vanessa, Vinícius, Julia, Azra, Cesar, Eduardo, Thiago, Bruno N., Adriana, Paula, Cristiane, Gislaine Grupo 2  - Saúde, ayurveda, yogaterapia, medicina tibetana, vedanta Paula, Milena, Rosangela, Julia, Gislaine, Marcia, Leila, Adriana, Bianca, Haimavati, Cristiane Grupo 3  - Educação Felipe, Ingrid, Milton, Marcia Grupo 4 - Filosofia Tibetana e Medicina Tibetana Haimavati, Azra, Paula Grupo 5 - Mantras e efeitos dos mantras Ana, Diogo, Rosangela, Marcia Debate sobre a linguagem para trabalhar com yoga, em publico, sem terminologias específicas. Tabu é algo fora do grupo de estudos. Podemos refletir sobre o impacto de religiões sobre a prática de yoga. Olhar Base Nacional Comum Curricular, censura de yoga por conservadores. Debate sobre a linguagem para trabalhar com yoga no grupo de pesquisa. Diferença entre a sociedade em que esta tradição está e a nossa sociedade. Atividades para próxima reunião: - criar e preencher o curriculum lattes na plataforma da maneira mais simples: lattes.cnpq.br/ - combinar um dia para preencher o lattes com todos, 30 min de tutorial na próxima reunião. Ver o lattes de quem está na academia e trabalha com yoga também. - grupos de pesquisa que citam yoga: <nowiki>http://dgp.cnpq.br/dgp/faces/consulta/consulta_parametrizada.jsf</nowiki> - planejamento dos grupos de pesquisa, - definição de como trabalharemos juntos este ano e - apresentação do evento de 2019 e construção de parcerias para o evento. Reunião encerrada as 12h. Nada mais havendo a tratar, esta ata foi lavrada por mim, Claudia Wanderley, a ser confirmada por todos os presentes na próxima reunião. ==== Reunião de 13 de abril de 2018 ==== Estivemos no Auditório da Biblioteca Central da UNICAMP das 9h às 12h - SatSang Acadêmico 1 - dia 13 de abril de 2018 Presentes: Odilon Roble, Paula Ubinha, Claudia Wanderley, Milena Dias, Ingrid Sayumi, Veridiana Vaccarelli, Cesar Blasciks, Bruno Nery, Rubens Pereira, Natalia Guidetti, Monica Bonon, Fabiana Bressani, Andrea Gonçalves, Pedro Djekic, Bruno Capistrano, Ivan Zacharauskas, Gislaine Lopes, Debora Fontoura, Angela Lopes, Leila Viana, Adriana Querne, Diogo Camargo, Ana Taglianetti, Eduardo Pereira, Cristiane Sayumi, Danilo Peixoto, Carolina Bastos, Milton Xavier e Bianca Zupirolli. Início da reunião as 9h. - Sobre o evento e seu sucesso de aceitação. Ivan, há carencia de eventos pouca integraçao entre as escolas e entre os professores, pouca visibilidade de quem pratica yoga Paula, necessidade de prestigiarmos uns aos outros. Milena, campinense é mais fechado. Eduardo, São José dos Campos, querem participar e precisamos pensar na logística Diogo, é preciso manter a intenção. Bianca, é possível medir a energia do corpo sutil, e fazer outras relações sobre a prática de yoga - sobre a necessidade de criarmos um grupo de estudos Paula, construir grupo de estudo na FEF, que será oficializado, formar copo docente de interessados em estudar e se vincular com a Unicamp Carolina, mapear na unicamp que grupos estão trabalhando, ver Nelson Felice (Laboratório de Práticas Complementares e Integrativas em Saúde), parceria com Prof. João na medicina, no IEL tem a Viviane Veras Professora de Sanscrito. Monica, Ana Franklin na Medicina (assistente social) e Raquel ___ trabalha com Ayurveda no SUS. Andrea, fisioterapeuta, já esteve ligada ao Lapace, Medicina. Questões financeiras para pesquisa. Doutorado sobre yoga no CAISM. Especialização movimenta pagantes, positivo. Foco para não dispersar. Ver quais são os talentos que temos no grupo, e parceiros em outras faculdades. Cecilia, há varios mestrados e doutorados na FCM. E o conhecimento sobre yoga fica difuso. Há uma limitação da divisão do trabalho intelectual na universidade, que desarticula a interlocução. Por estar instalado na FEF, corre o risco de ficar só ligado na prática corporal. Paula, como o ocidente ouve, e como vamos trabalhar juntos. Diogo, yoga é trazer este corpo para as ações, práticas corporais, autoconhecimento, experiência de aula de terapias integrativas no sus, achar as pessoas certas. O conhecimento vem a partir de uma ação consciente. Andrea, montar um grupo de pesquisa, como fazer? FEF e CLE - UNICAMP Ionara, qual a sequencia a seguir neste processo, chamar Sâo José dos Campos, Valinhos, Diogo, construir uma frequência, para sustentar o propósito, fazer uma programação regular Ivan, coordenação de grupo que se propõe a ser grande é mais difícil. - sobre os temas dos grupos de estudo Carolina, o que podemos estudar? Diogo, sugestão cada vez um professor assumir o estudo daquele dia, para visualizarmos o corpo de conhecimento que vamos criar Rubens, de Santos, definir quem quer ficar no grupo e como vamos trabalhar, em Santos é cultura semelhante, pessoas isoladas Cecilia, já existe conhecimento acadêmico produzido dentro da universidade, juntar o que já está acontecendo, pesquisas no SUS. Fortalecer o recurso. Paula, construir juntos o mapeamento dos trabalhos que já existem. Ana, a partir daqui fazer um levantamento de quem está escrevendo, pesquisando e quem está orientando Claudia, bolsa BAS disponível para fazer este levantamento. Enviem alunos de graduação. Diogo, ir em cada instituto perguntando quais professores se disporiam. Ivan, curso FMU, início com muitos alunos e depois com as demandas acadêmicas caiu muito. Como definir o que será estudado. Monica, no grupo de estudo vamos organizar os temas a partir do que? Mapear a Unicamp, escolher os temas Diogo, levantar juntos os possíveis parceiros e construir com quem está disponível no grupo, na cidade e entorno e no campus. Paula, conhecer a identidade do corpo do grupo de estudos. Carolina, cada pessoa pode expor com o que pode contribuir com o projeto. Veridiana, existem os saberes e quereres. Se a gente colocar um tema como ayurveda, já é possível trazer o que está disponível academicamente. E acrescenta o conhecimento do grupo.Proposta de criar grupos temáticos que podem levantar o estado da arte de cada área, e reuniões coletivas. - Como fazer para esta iniciativa perdurar Odilon, da FEF, trabalha com Filosofia, ganho da FEF é imenso com a presença deste grupo. Para a manutenção deste caminho é preciso encontrar alicerces institucionais, até aqui temos dois institutos apoiando a iniciativa FEF e CLE. É importante fazer este levantamento dos professores no campus. Fazer uma minuta para avisar que houve encontro com a comunidade de Yoga e documentar os satsangs acadêmicos. Para consolidar o grupo de estudos no campus, é preciso fazer as reuniões aqui no campus. Bianca, podemos pedir um Forum Permanente sobre Yoga Odilon, marcar uma agenda com o gestor do GGBS para fazer o evento "Forum Permanente". Andrea, o GGBS pode ser um bom apoiador da proposta do yoga. Diogo, importante fazer a formalização dos eventos. Deu aula para funcionários do SUS gratuitamente, e não foi adiante. Monica, planificação, planejamento, a lógica de funcionamento das filosofias orientais com as cobranças de nossa cultura. Ivan, a demanda de provar se yoga se sustenta cientificamente nem sempre é possível. Andrea, é possível aproximar yoga da linguagem da ciência. Há metodologias que podemos empregar para falar de energia na academia. Odilon, precisamos compor as necessidades da academia e da prática do yoga. Pode ser a pessoa que dá um parâmetro sobre o que é viável academicamente. Se houver um banco de dados que aponta para um conteúdo fiável sobre yoga, está suficiente para a Unicamp. O instituto parceiro tem como ganhar visibilidade, alunos, ao se associar ao projeto. A Unicamp precisa dar uma contrapartida para os institutos parceiros, podemos conversar. Ingrid, Santo André, precisamos pensar na aplicabilidade do yoga na população. Veridiana, levar para a população? Claudia, levar para a unicamp, para a academia. Pedro, considerar trabalhos mais voltados para benefícios práticos na população. - Temas e plano de estudo César, de Sumaré, pode ser uma linha de pesquisa dar base filosófica para as práticas. Quais são os textos, quantos estão em portugues? Levantar as polêmicas geradas a partir das nossas diferenças culturais em relação a cultura hindu, e pesquisar para dar suporte aos conflitos que surgem nos praticantes que estão imersos na cultura brasileira. Ivan, o que apresentar yoga a partir deste grupo. Claudia, tudo, trabalhamos de maneira inclusiva. Carolina, proposta de pensar a tolerância entre yogues diferentes linhas. Paula, o grupo de estudos pode trazer todas as linhas de yoga, todas as formas devocionais, a proposta é includente. Não há interesse em criar uma linha nova. Bianca, este seminário foi formado por gente que estudou yoga e gente que não estudou yoga. Pensamos em chamar a comunidade e encontrarmos respeito na diferença. Danilo, desafios de falar de tudo, de todas as linhas, pode ser resolvido talvez aproximando a cultura do yoga da linguagem da ciência. Carolina, se estamos praticando ahimsa não vamos expulsar do grupo alguém que viva suas práticas de maneira diferente. Milton, Valinhos, veio para o grupo a partir do interesse de yoga na educação. Participar do grupo de estudos de yoga e pensarmos juntos na importância dele para educação. - dinâmicas dos encontros Odilon, uma das premissas que estabelecemos neste grupo é o acolhimento da diversidade das práticas. Podemos pensar que o próximo encontro tenha uma palestra de abertura, trabalhar um tema por reunião. Este grupo pode ser no futuro um grupo de professores formadores. Podem ser feitos programas de qualificação de profissionais em yoga. Andrea, se for possível chamar quem já está trabalhando aqui no campus. Ouvir os trabalhos que cada um fez. Quais são as pesquisas, quem já pesquisou. Alguém de fora e alguém d campus. Bruno: sugestão de temas Yamas e Nyamas Ivan: sugere Vanessa para falar sobre Yoga Sutras Yamas e Nyamas Carol: sugere a si mesma apresentar sobre Yoga Sutras Yamas e Nyamas Milton: é interessante ouvir o relato de experiência de como foi trazer yoga para Unicamp. Quem já participou de outros grupos e quais foram os problemas e facilidades. Odilon: sugestão de trazer Marcos Rojo para apresentar um tema. Bruno: sugestão do João Vieira da USP. - Avaliacao do evento Yoga na Unicamp: Corpo e Transcendência Sugestões do evento: melhorar audiovisual principalmente em relação a luminosidade, food truck para alimentação, intercalar teoria e prática, pensar sobre o espaço que vamos ocupar e talvez mudar o formato, trocar o recurso áudio visual por banner cartazes, cópia física do material que será apresentado. Pensar em numero de pessoas X espaços.Colar feedback na pasta para atingir maior numero de retorno. (21 de junho dia internacional do Yoga). Reunião encerrada as 12h 30. Nada mais havendo a tratar, esta ata foi lavrada por mim, Claudia Wanderley, a ser confirmada por todos os presentes na próxima reunião. 4edjapqecx236qqqii9qx8ndwhqwr46 Wikiversidade:Outreach Dashboard/CEPID NeuroMat/Introdução ao Jornalismo Científico 4 22351 182101 182059 2026-04-17T16:57:56Z Luciane Morales Xavier 44084 Updating course from outreachdashboard.wmflabs.org 182101 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|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 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||}} {{Linha da tabela do participante|Maria Daniela de Araújo Vianna||}} {{Linha da tabela do participante|Gabriela.ggouvea||}} {{Linha da tabela do participante|Maria Clara Martins Cavalcanti||}} {{Linha da tabela do participante|Davidrmo||}} {{Linha da tabela do participante|Ronaldo Fontana de Jesus||}} {{Linha da tabela do participante|Flavia Delgado||}} {{Linha da tabela do participante|Elisatobias1||}} {{Linha da tabela do participante|Brenda Teixeira 96||}} {{Linha da tabela do participante|Comunicadora Letrada||}} {{Linha da tabela do participante|ProfessoraDelgado||}} {{Linha da tabela do participante|Maria Carolina Torres Vianna||}} {{Linha da tabela do participante|Jorjacruz||}} {{Linha da tabela do participante|Ericopagotto||}} {{Linha da tabela do participante|Ninahera||}} {{Linha da tabela do participante|CientistaND11||}} {{Linha da tabela do participante|Liege9||}} {{Linha da tabela do participante|Luilima||}} {{Linha da tabela do participante|MAUrício Pascuet||}} {{Linha da tabela do participante|Lucato.cassio||}} {{Linha da tabela do participante|Camilacason||}} {{Linha da tabela do participante|Clara Camara||}} {{Linha da tabela do participante|Leticiakurihara||}} {{Linha da tabela do participante|Daniel dos Santos Souza||}} {{Linha da tabela do participante|Elliton||}} {{Linha da tabela do participante|Gal Ribeiro||}} {{Linha da tabela do participante|AndreBtu||}} {{Linha da tabela do participante|Bichioli||}} {{Linha da tabela do participante|Lucas.cervera||}} {{Linha da tabela do participante|Victoria Orilhana||}} {{Linha da tabela do participante|Neuza10||}} {{Linha da tabela do participante|Caio7César||}} {{Linha da tabela do participante|Madsmaia||}} {{Linha da tabela do participante|Vanessafvgarciabr||}} {{Linha da tabela do participante|Camilapraita||}} {{Linha da tabela do participante|Carolina F. Castro||}} {{Linha da tabela do participante|Lobato.Bernardo||}} {{Linha da tabela do participante|Filipe Nascimento Gomes||}} {{Linha da tabela do participante|Ana Letícia Guinle||}} {{Linha da tabela do participante|Gabi GGouvêa||}} {{Linha da tabela do participante|Laura Ramires Rocha||}} {{Linha da tabela do participante|AnaBFSousa||}} {{Linha da tabela do participante|Fernanda Katiucia Martins da Silva de Oliveira||}} {{Linha da tabela do participante|Ricardo Scarpinelli de Sousa||}} {{Linha da tabela do participante|VictorBessa||}} {{Linha da tabela do participante|Julia Gonçalves Artuzo||}} {{Linha da tabela do participante|CarolVianna9954||}} {{Linha da tabela do participante|Jorjacruzp||}} {{Linha da tabela do participante|Ninarahe||}} {{Linha da tabela do participante|NDH 211||}} {{Linha da tabela do participante|Gal Rbr||}} {{Linha da tabela do participante|Lorena Baldini||}} {{Linha da tabela do participante|Isabellyz||}} {{Linha da tabela do participante|Emily Oliveira Trindade||}} {{Linha da tabela do participante|Eduarda Ramos Ribeiro||}} {{Linha da tabela do participante|FernandoBustamante1917||}} {{Linha da tabela do participante|Luciane Morales Xavier||}} {{Fim da tabela de participantes}} 470fteccz00za7bxhr7fm4xnymu0z3l Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade 0 22508 182087 182086 2026-04-17T12:02:14Z FernandoBustamante1917 44079 /* Análise da matéria "Estudo mapeia o impacto da agressão física e sexual sobre a saúde de mulheres e crianças" */ nova secção 182087 wikitext text/x-wiki <noinclude> <big><center>Para realizar a tarefa, você deve digitar o seu nome de usuário(a) no campo abaixo e clicar em "Registrar atividade".</center></big> <br> <br> <center> [[File:Tutorial tarefa modulo 1.webm|450px]] <br> <br> '''Antes de iniciar a atividade, veja o vídeo acima.''' </center> <inputbox> type=create id=cf-create-open placeholder=Digite o seu nome de usuário(a) preload=Predefinição:IJC/Atividade1 editintro=Predefinição:IJC/Atividade/Instruções width=35 buttonlabel=Registrar atividade bgcolor=#ffffff prefix = {{FULLPAGENAME}}/ preloadparams[]={{#titleparts:{{FULLPAGENAME}}|2}} </inputbox> ==Atividade== </noinclude> Esta seção apresenta a tarefa principal do Módulo 1 do curso de "Introdução ao Jornalismo Científico". A realização da tarefa é indispensável para o reconhecimento de participação no curso. Seu trabalho estará acessível, publicado no ambiente wiki, e será anexado ao certificado de realização do curso, quando finalizar todas as atividades. '''Antes de começar''' Você precisa estar logado na Wikiversidade e cadastrado no painel de controle do curso. Se tiver dúvidas, consulte as instruções disponíveis na própria página do módulo. Sem esse cadastro, não há como validar sua atividade. Você pode consultar atividades de alunos das edições anteriores para visualizar o formato esperado das respostas e o padrão de organização do exercício. A expectativa de tempo para esta tarefa é: 5 horas '''1. Escolha da matéria.''' Selecione uma matéria da revista Pesquisa FAPESP. Ela deve tratar de um tema de pesquisa, isto é, baseada em pelo menos uma publicação científica. Os artigos estão disponíveis na página principal da revista. Coloque o título, autoria, data de publicação, link da matéria. '''2. Resumo.''' Elabore um resumo objetivo da matéria, com até 300 caracteres. '''3. Identificação do objeto e da metodologia.''' A partir da reportagem, identifique e analise: O objeto de pesquisa; A metodologia científica utilizada (observação, hipótese, experimentação, análise e/ou publicação). '''4. Consulta às pesquisas originais.''' Acesse as pesquisas que embasam o artigo. ''Analise especialmente a seção metodológica'': analise se o artigo da Pesquisa FAPESP documenta bem o processo de pesquisa; analise o que está claro e o que ficou de fora. '''5. Metáforas e estratégias de comunicação.''' Releia o conteúdo da aula sobre metáforas e estratégias do jornalismo científico. ''No artigo da Pesquisa FAPESP, identifique'': Quais metáforas científicas ou inspiradas na ciência foram usadas; Por que elas aparecem; Como ajudam (ou atrapalham) a compreensão da informação científica. '''6. O que é ciência e mediação crítica.''' Com base na aula [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Ciência e Filosofia|"Ciência e Filosofia"]], analise: Em que medida a matéria funciona como um mediador crítico; Apresente exemplos concretos extraídos do texto. '''7. Como publicar.''' Digite seu nome de usuário no campo indicado na página do módulo e clique em "Registrar atividade". Escreva suas respostas, salve e publique. '''8. Aviso IMPORTANTE: fontes.''' Todas as fontes consultadas, especialmente a matéria e as pesquisas originais, devem ser registradas corretamente na caixa de informações que aparecerá ao final do exercício. Sem essa indicação, sua atividade não poderá ser validada. '''9. Inclua também as palavras-chave presentes na matéria escolhida.''' Se a matéria não apresentar palavras-chave, você deve criar de 2 a 5 termos que representem os principais assuntos abordados, como por exemplo: "meio ambiente", "saúde", "educação científica", "tecnologia", etc. == Análise crítica de artigo da revista Pesquisa FAPESP == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/exercicios-fortalecem-tambem-nervos-do-coracao/ |- ! Palavras-chave | Cardiologia, Exercício físico |- ! Usuário | Marq.lari |- ! Data | 09/11/2025 |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Marq.lari|Acessar]] |} == Módulo 1 atividade - Carolina Carettin == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/alguns-insetos-se-escondem-outros-se-exibem/ |- ! Palavras-chave | Insetos, biologia, zoologia |- ! Usuário | [[Utilizador:Carolina Carettin|Carolina Carettin]] ([[Utilizador Discussão:Carolina Carettin|discussão]]) |- ! Data | 12h12min de 12 de novembro de 2025 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Carolina Carettin|Acessar]] |} == Módulo 1 Atividade - IzabelCMartins == {| class="wikitable" ! Link da matéria | (http://revistapesquisa.fapesp.br/como-o-turismo-afeta-as-mudancas-climaticas-e-vice-versa/) |- ! Palavras-chave | (Turismo sustentável, Mudanças climáticas, Meio Ambiente, Vulnerabilidade litorânea, Mitigação climática, aquecimento global) |- ! Usuário | [[Utilizador:IzabelCMartins|IzabelCMartins]] ([[Utilizador Discussão:IzabelCMartins|discussão]]) |- ! Data | 01h41min de 17 de novembro de 2025 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/ IzabelCMartins|Acessar]] |} == teste815 == {| class="wikitable" ! Link da matéria | www.teste.com.br |- ! Palavras-chave | palavra, jornalismo, ciencia, lorem |- ! Usuário | [[Utilizador:Teste815|Teste815]] ([[Utilizador Discussão:Teste815|discussão]]) |- ! Data | 16h17min de 24 de novembro de 2025 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/teste815|Acessar]] |} == Maria Clara Rodriguez Sosa - Módulo 1 == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/novos-desafios-da-agricultura-e-da-pecuaria/ |-https://www.nature.com/articles/s41586-025-09085-w ! Palavras-chave | (clima, fome, mudanças climáticas) |- ! Usuário | [[Utilizador:Maria Clara Rodriguez Sosa|Maria Clara Rodriguez Sosa]] ([[Utilizador Discussão:Maria Clara Rodriguez Sosa|discussão]]) |- ! Data | 19h15min de 3 de dezembro de 2025 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Maria Clara Rodriguez Sosa|Acessar]] |} {| class="wikitable" ! Link da matéria |https://revistapesquisa.fapesp.br/novos-desafios-da-agricultura-e-da-pecuaria/ |https://www.nature.com/articles/s41586-025-09085-w ! Palavras-chave | clima, fome, mudanças climáticas |- ! Usuário | [[Utilizador:Maria Clara Rodriguez Sosa|Maria Clara Rodriguez Sosa]] ([[Utilizador Discussão:Maria Clara Rodriguez Sosa|discussão]]) |- ! Data | 19h21min de 3 de dezembro de 2025 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Maria Clara Rodriguez Sosa|Acessar]] |} == Módulo 1 == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/floresta-preservada-mantem-seguranca-alimentar-amazonica/ |- ! Palavras-chave | Amazônia; Caça; Sustentabilidade |- ! Usuário | Kvm2025 |- ! Data | 03/12/2025 |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Kvm2025|Acessar]] |} == A ciência da erosão == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/wp-content/uploads/2024/04/060-063_engenharia-costeira_338-1.pdf |- ! Palavras-chave | erosão costeira, obras rígidas, ocupação costeira |- ! Usuário | [[Utilizador:Lyxavier|Lyxavier]] ([[Utilizador Discussão:Lyxavier|discussão]]) |- ! Data | 16h25min de 5 de dezembro de 2025 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Lyxavier|Acessar]] |} == Alzheimer é mais comum em mulheres == {| class="wikitable" ! Link da matéria | (insira o link da matéria da Revista FAPESP aqui) |-https://revistapesquisa.fapesp.br/estudo-busca-explicar-por-que-alzheimer-e-mais-comum-em-mulheres/?utm_source=chatgpt.com ! Palavras-chave | (Alzheimer; Carnitina; Demência; L-acetil-carnitina; Mitocôndrias; Neurologia) |- ! Usuário | [[Utilizador:Ellen Carolina dos Santos Cursino|Ellen Carolina dos Santos Cursino]] ([[Utilizador Discussão:Ellen Carolina dos Santos Cursino|discussão]]) |- ! Data | 04h32min de 9 de dezembro de 2025 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Ellen Carolina dos Santos Cursino|Acessar]] |} == Alzheimer é mais comum em mulheres == {| class="wikitable" ! Link da matéria | (https://revistapesquisa.fapesp.br/estudo-busca-explicar-por-que-alzheimer-e-mais-comum-em-mulheres/?utm_source=chatgpt.com) |- ! Palavras-chave | (Alzheimer; Carnitina; Demência; L-acetil-carnitina; Mitocôndrias; Neurologia) |- ! Usuário | [[Utilizador:Ellen Carolina dos Santos Cursino|Ellen Carolina dos Santos Cursino]] ([[Utilizador Discussão:Ellen Carolina dos Santos Cursino|discussão]]) |- ! Data | 04h33min de 9 de dezembro de 2025 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Ellen Carolina dos Santos Cursino|Acessar]] |} {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/intoxicacao-por-chumbo-pode-ter-impedido-neandertais-e-outras-especies-humanas-de-se-comunicarem/ |- ! Palavras-chave | neurociência, hominídeos, chumbo, jornalismo |- ! Usuário | [[Utilizador:Marina Odaguiri Kobori|Marina Odaguiri Kobori]] ([[Utilizador Discussão:Marina Odaguiri Kobori|discussão]]) |- ! Data | 17h12min de 10 de dezembro de 2025 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Marina Odaguiri Kobori|Acessar]] |} {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/intoxicacao-por-chumbo-pode-ter-impedido-neandertais-e-outras-especies-humanas-de-se-comunicarem/ |- ! Palavras-chave | neurociência, hominídeos, jornalismo |- ! Usuário | [[Utilizador:Marina Odaguiri Kobori|Marina Odaguiri Kobori]] ([[Utilizador Discussão:Marina Odaguiri Kobori|discussão]]) |- ! Data | 17h16min de 10 de dezembro de 2025 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Marina Odaguiri Kobori|Acessar]] |} == Pensamento, linguagem e conhecimento científico == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/linguagem-humana-existe-ha-pelo-menos-135-mil-anos/ |- ! Palavras-chave | Linguagem, Evolução, Origem, Ciência |- ! Usuário | Ana clara menegueli |- ! Data | 15/12/2025 |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Ana clara menegueli|Acessar]] |} == Análise de matéria - Mudanças climáticas e formato das flores == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/chuvas-tropicais-ajudaram-a-moldar-o-formato-das-flores/ |- ! Palavras-chave | Ambiente; Biologia; Botânica; Ecologia; Evolução. |- ! Usuário | [[Utilizador:Pamela Frnc|Pamela Frnc]] ([[Utilizador Discussão:Pamela Frnc|discussão]]) |- ! Data | 17h40min de 6 de janeiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Pamela Frnc|Acessar]] |} == atividade1 == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/universidades-brasileiras-discutem-regras-de-uso-de-inteligencia-artificial/ |- ! Palavras-chave | inteligência artificial; educação; ética |- ! Usuário | [[Utilizador:Laislorenco|Laislorenco]] ([[Utilizador Discussão:Laislorenco|discussão]]) |- ! Data | 17h59min de 6 de janeiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/ Laislorenco|Acessar]] |} == Atividade Módulo 1 == {| class="wikitable" ! Link da matéria | (insira o link da matéria da Revista FAPESP aqui) |- ! Palavras-chave | (insira as palavras-chave da matéria aqui) |- ! Usuário | [[Utilizador:Deboracamacholuz|Deboracamacholuz]] ([[Utilizador Discussão:Deboracamacholuz|discussão]]) |- ! Data | 14h15min de 9 de janeiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/ Deboracamacholuz|Acessar]] |} == Módulo 1 - O clima na evolução das flores == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/chuvas-tropicais-ajudaram-a-moldar-o-formato-das-flores/ |- ! Palavras-chave | flores, polinização. |- ! Usuário | [[Utilizador:Maria Angélica Santos|Maria Angélica Santos]] ([[Utilizador Discussão:Maria Angélica Santos|discussão]]) |- ! Data | 17h37min de 12 de janeiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Maria Angélica Santos|Acessar]] |} == Tarefa-modulo1 == {| class="wikitable" ! Link da matéria | (https://revistapesquisa.fapesp.br/uma-forma-rara-de-colisao-que-ocorre-no-acelerador-lhc-poderia-produzir-particula-candidata-a-ser-a-materia-escura/) |- ! Palavras-chave | (Acelerador; Áxion; Física de partículas; LHC; matéria escura; Núcleo de chumbo; Próton) |- ! Usuário | [[Utilizador:Astrozin|Astrozin]] ([[Utilizador Discussão:Astrozin|discussão]]) |- ! Data | 15h23min de 14 de janeiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Astrozin|Acessar]] |} == Módulo 1 - Pobreza menstrual: ciência, dados e mediação crítica == {| class="wikitable" ! Link da matéria | (https://revistapesquisa.fapesp.br/o-drama-da-pobreza-menstrual/) |- ! Palavras-chave | (pobreza menstrual, saúde da mulher,políticas públicas, desigualdade social, divulgação científica) |- ! Usuário | [[Utilizador:Helen.takamitsu|Helen.takamitsu]] ([[Utilizador Discussão:Helen.takamitsu|discussão]]) |- ! Data | 18h03min de 14 de janeiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/ Helen.takamitsu|Acessar]] |} == Atividade Módulo 1 - Evolução da linguagem == {| class="wikitable" ! Link da matéria | (https://revistapesquisa.fapesp.br/linguagem-humana-existe-ha-pelo-menos-135-mil-anos/) |- ! Palavras-chave | (Linguagem, Evolução, Arqueologia) |- ! Usuário | [[Utilizador:Otávio Ítalo Matos Uzumaki|Otávio Ítalo Matos Uzumaki]] ([[Utilizador Discussão:Otávio Ítalo Matos Uzumaki|discussão]]) |- ! Data | 19h26min de 18 de janeiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Otávio Ítalo Matos Uzumaki|Acessar]] |} == Atividade Final - Módulo 1 - helen.takamitsu == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/o-drama-da-pobreza-menstrual/ |- ! Palavras-chave | (Inclusão, Justiça, Direitos) |- ! Usuário | [[Utilizador:Helen.takamitsu|Helen.takamitsu]] ([[Utilizador Discussão:Helen.takamitsu|discussão]]) |- ! Data | 21h25min de 18 de janeiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/helen.takamitsu|Acessar]] |} == Atividade do Módulo 1 - Mia Schezaro-Ramos == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/vacina-contra-o-hpv-diminui-em-58-os-casos-de-cancer-de-colo-do-utero-e-em-67-os-de-lesoes-pre-tumorais/ |- ! Palavras-chave | Epidemiologia, Imunologia |- ! Usuário | [[Utilizador:Mia Schezaro-Ramos|Mia Schezaro-Ramos]] ([[Utilizador Discussão:Mia Schezaro-Ramos|discussão]]) |- ! Data | 18h11min de 22 de janeiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Mia Schezaro-Ramos|Acessar]] |} == Tarefa do Módulo 1 - Laís Cerqueira Fernandes == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/milho-chegou-ao-brasil-pela-amazonia-ocidental-e-foi-domesticado-ao-longo-de-ondas-migratorias/ |- ! Palavras-chave | agropecuaria, arqueologia, botanica |- ! Usuário | [[Utilizador:Lais CF|Laís Cerqueira Fernandes]] ([[Utilizador Discussão:Lais CF|discussão]]) |- ! Data | 04h37min de 23 de janeiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Laís Cerqueira Fernandes|Acessar]] |} == Tarefa do Módulo 1- Juliana R Camacho. Os anéis do centauro == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/formacao-de-aneis-e-disco-de-materia-ao-redor-de-asteroide-e-observada-quase-em-tempo-real/ |-https://revistapesquisa.fapesp.br/formacao-de-aneis-e-disco-de-materia-ao-redor-de-asteroide-e-observada-quase-em-tempo-real/ ! Palavras-chave | astrofísica, centauro, quíron |-#ANEL #ASTROFÍSICA #CENTAURO #CHARIKLO #DISCO #HAUMEA #JÚPITER #OCULTAÇÃOESTELAR #PLANETAANÃO #QUAOAR ##QUÍRON #SISTEMASOLAR ! Usuário | [[Utilizador:Juliana R Camacho|Juliana R Camacho]] ([[Utilizador Discussão:Juliana R Camacho|discussão]]) |- Juliana R Camacho ! Data | 20h55min de 23 de janeiro de 2026 (UTC) |- 23/01/26 ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Juliana R Camacho|Acessar]] |} == Ciência de dados no estudo de ética em pesquisa == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/dinheiro-oculto/ |- ! Palavras-chave | financiamento; etica; psiquiatria; ciencia de dados |- ! Usuário | [[Utilizador:Monoclonais|Monoclonais]] ([[Utilizador Discussão:Monoclonais|discussão]]) |- ! Data | 00h53min de 26 de janeiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Monoclonais|Acessar]] |} == Tarefa do Módulo 1 Jaqueline Bianchi == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/pesquisa-aponta-preferencia-de-mosquitos-da-mata-atlantica-por-sangue-humano/ |- ! Palavras-chave | desmatamento, entomologia, Mata Atlântica, mosquito |- ! Usuário | [[Utilizador:Jaqueline Bianchi|Jaqueline Bianchi]] ([[Utilizador Discussão:Jaqueline Bianchi|discussão]]) |- ! Data | 14h12min de 27 de janeiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Jaqueline Bianchi|Acessar]] |} == Módulo 1 - Resumo Matéria Vacina contra o HPV == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/vacina-contra-o-hpv-diminui-em-58-os-casos-de-cancer-de-colo-do-utero-e-em-67-os-de-lesoes-pre-tumorais/ |- ! Palavras-chave | HPV; vacinação; câncer do colo do útero; lesões pré-tumorais; saúde pública. |- ! Usuário | [[Utilizador:F.Cost|F.Cost]] ([[Utilizador Discussão:F.Cost|discussão]]) |- ! Data | 17h42min de 28 de janeiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/F.Cost|Acessar]] |} == Tarefa do Módulo 1 - Vacina conta a dengue Butantan-DV == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/vacina-contra-a-dengue-comeca-a-ser-aplicada-em-equipes-da-atencao-primaria-a-saude/ |- ! Palavras-chave | Butantan-DV, Dengue, Dengue grave, Sorotipo, Vacinas |- ! Usuário | [[Utilizador:Carolina Ito Messias|Carolina Ito Messias]] ([[Utilizador Discussão:Carolina Ito Messias|discussão]]) |- ! Data | 14h02min de 2 de fevereiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Carol ItoSobre vacina contra a dengue|Acessar]] |} == Atv Módulo 1 LM - Neurônios que controlam a busca por comida == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/neuronios-na-base-do-cerebro-controlam-a-busca-compulsiva-por-comida/ |- ! Palavras-chave | Neurologia, Sistema Nervoso, Substância cinzenta periaquedutal, Alimentação, Compulsão alimentar. |- ! Usuário | [[Utilizador:LMmassone|LMmassone]] ([[Utilizador Discussão:LMmassone|discussão]]) |- ! Data | 22h30min de 3 de fevereiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/LMmassone|Acessar]] |} == Atividade Módulo 1 - Pesquisa sobre corais == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/pesquisadores-buscam-restaurar-recifes-de-coral-dizimados-por-ondas-de-calor/ |- ! Palavras-chave | Aquecimento Global biologia marinha Conservação Corais Microbiologia Microbioma Mudanças climáticas |- ! Usuário | Giullia Della Déa |- ! Data | 21h30min de 3 de fevereiro de 2026 |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Giullia Della Déa|Acessar]] |} == Quando a ciência amplia o olhar sobre a fome == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/ciencia-propoe-olhar-ampliado-para-sanar-a-fome-no-brasil/ |- ! Palavras-chave | Fome; insegurança alimentar; sistemas alimentares; políticas públicas; pesquisa científica. |- ! Usuário | [[Utilizador:Jessica14.levy|Jessica14.levy]] ([[Utilizador Discussão:Jessica14.levy|discussão]]) |- ! Data | 23h02min de 4 de fevereiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Jessica14.levy|Acessar]] |} == Atividade Módulo 1 - Xenya Bucchioni == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/fagoterapia-avanca-no-brasil-como-alternativa-contra-superbacterias/ |- ! Palavras-chave | biologia genética medicina saúde pública |- ! Usuário | [[Utilizador:Xenya Bucchioni|Xenya Bucchioni]] ([[Utilizador Discussão:Xenya Bucchioni|discussão]]) |- ! Data | 00h57min de 6 de fevereiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Xenya Bucchioni|Acessar]] |} == Atividade final bloco 1 == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://agencia.fapesp.br/corais-de-fogo-do-brasil-podem-estar-sofrendo-extincao-silenciosa-afirmam-especialistas/57088 |- ! Palavras-chave | extinção, corais-de-fogo, branqueamento, ecologia |- ! Usuário | [[Utilizador:Amanda biologia|Amanda biologia]] ([[Utilizador Discussão:Amanda biologia|discussão]]) |- ! Data | 14h28min de 16 de fevereiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Amanda Biologia|Acessar]] |} == Atividade Final - modulo1 == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/consumo-de-drogas-ilicitas-cresceu-cerca-de-80-no-brasil-de-2012-a-2023/ |- ! Palavras-chave | Palavras-chave: consumo de drogas ilícitas; Lenad III; levantamento epidemiológico; saúde pública; prevalência; percepção de risco; maconha; cocaína; adolescentes; políticas públicas. |- ! Usuário | [[Utilizador:Lucas de Oliveira Cardoso|Lucas de Oliveira Cardoso]] ([[Utilizador Discussão:Lucas de Oliveira Cardoso|discussão]]) |- ! Data | 18h29min de 16 de fevereiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Lucas de Oliveira Cardoso|Acessar]] |} == Estudo tenta explicar por que Alzheimer é mais comum em mulheres == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/estudo-busca-explicar-por-que-alzheimer-e-mais-comum-em-mulheres/?utm_source=chatgpt.com |- https://revistapesquisa.fapesp.br/estudo-busca-explicar-por-que-alzheimer-e-mais-comum-em-mulheres/?utm_source=chatgpt.com ! Palavras-chave | * Alzheimer * Carnitina * Demência * L-acetil-carnitina * Mitocôndrias * Neurologia |- Alzheimer, Carnitina, Demência, Mulheres e Neurologia ! Usuário | [[Utilizador:Ellen Carolina dos Santos Cursino|Ellen Carolina dos Santos Cursino]] ([[Utilizador Discussão:Ellen Carolina dos Santos Cursino|discussão]]) |- ellen.cursino ! Data | 15h37min de 17 de fevereiro de 2026 (UTC) |-17/02/2026 ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Ellen Carolina dos Santos Cursino|Acessar]] |} == Alzheimer é mais comum em mulheres == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/estudo-busca-explicar-por-que-alzheimer-e-mais-comum-em-mulheres/?utm_source=chatgpt.com |- ! Palavras-chave | Alzheimer Carnitina Demência L-acetil-carnitina Mitocôndrias Neurologia |- ! Usuário | ellen.cursino |- ! Data /17/02/2026 ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/ellen.cursino|Acessar]] |} == MateusCunhadaSilva - Módulo 1 == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/hip-hop-comeca-a-se-consolidar-como-campo-de-estudos-academicos/ |- ! Palavras-chave | Hip hop, Ciência, Jornalismo Científico, Cultura, Ciências Sociais. |- ! Usuário | [[Utilizador:Mateus Cunha da Silva|Mateus Cunha da Silva]] ([[Utilizador Discussão:Mateus Cunha da Silva|discussão]]) |- ! Data | 00h19min de 19 de fevereiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Mateus Cunha da Silva|Acessar]] |} {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/pantanal-e-o-bioma-brasileiro-que-mais-aqueceu-e-perdeu-chuvas-em-40-anos/ |- ! Palavras-chave | Pantanal, Crise Climática, Seca, Incêndios, Desmatamento, Aquecimento Global. |- ! Usuário | [[Utilizador:Sol.kurpiel|Sol.kurpiel]] ([[Utilizador Discussão:Sol.kurpiel|discussão]]) |- ! Data | 17h45min de 19 de fevereiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Sol.kurpiel Pantanal: seco e quente|Acessar]] |} {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/pantanal-e-o-bioma-brasileiro-que-mais-aqueceu-e-perdeu-chuvas-em-40-anos |- ! Palavras-chave | Pantanal, Crise Climática, Seca, Incêndios, Desmatamento, Aquecimento Global. |- ! Usuário | [[Utilizador:Sol.kurpiel|Sol.kurpiel]] ([[Utilizador Discussão:Sol.kurpiel|discussão]]) |- ! Data | 17h52min de 19 de fevereiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/ Sol.kurpiel|Acessar]] |} {| class="wikitable" ! Link da matéria | (https://revistapesquisa.fapesp.br/pantanal-e-o-bioma-brasileiro-que-mais-aqueceu-e-perdeu-chuvas-em-40-anos) |- ! Palavras-chave | (Pantanal, Crise Climática, Seca, Incêndios, Desmatamento, Aquecimento Global) |- ! Usuário | [[Utilizador:Sol.kurpiel|Sol.kurpiel]] ([[Utilizador Discussão:Sol.kurpiel|discussão]]) |- ! Data | 18h25min de 19 de fevereiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Sol.kurpiel|Acessar]] |} == Atividade Módulo 1 - Tecnologia impulsiona produção de lúpulo no Brasil == {| class="wikitable" ! Link da matéria | (https://agencia.fapesp.br/tecnologia-impulsiona-producao-de-lupulo-no-brasil/56314 ) |- ! Palavras-chave | (Cerveja; Lúpulo; Química verde; Extração supercrítica; Sustentabilidade) |- ! Usuário |Thalisantos |- ! Data | 20.02.26 |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/ThaliSantos|Acessar]] |} == Teor de cacau analisado isotopicamente == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/quantidade-de-cacau-no-chocolate-meio-amargo-e-similar-ao-das-versoes-ao-leite-e-branco-aponta-estudo/ |- ! Palavras-chave | açúcar, cacau, carbono, chocolate, Isótopos, Nitrogênio |- ! Usuário | [[Utilizador:Caroline Neves Pereira|Caroline Neves Pereira]] ([[Utilizador Discussão:Caroline Neves Pereira|discussão]]) |- ! Data | 02h50min de 23 de fevereiro de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Caroline Neves Pereira|Acessar]] |} == O plantio nativo da mandioca == {| class="wikitable" ! Link da matéria | <https://revistapesquisa.fapesp.br/tecnica-de-plantio-de-povo-do-alto-xingu-aumenta-a-diversidade-da-mandioca/> |- ! Palavras-chave | Mandioca, Diversidade Genética, Povos Indígenas, Alto Xingu |- ! Usuário | [[Utilizador:Lplaques|Lplaques]] ([[Utilizador Discussão:Lplaques|discussão]]) |- ! Data | 16h40min de 2 de março de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Lplaques|Acessar]] |} == Atividade Módulo 1 - Fagoterapia avança no Brasil como alternativa contra superbactérias == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/fagoterapia-avanca-no-brasil-como-alternativa-contra-superbacterias/ |- ! Palavras-chave | Microbiologia; Fagoterapia; Bactéria; Vírus. |- ! Usuário | [[Utilizador:Giovanna Furioto da Fonseca|Giovanna Furioto da Fonseca]] ([[Utilizador Discussão:Giovanna Furioto da Fonseca|discussão]]) |- ! Data | 01h53min de 6 de março de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Giovanna Furioto da Fonseca|Acessar]] |} == Atividade 1 - Análise do artigo: Os relevos da memória == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/os-relevos-da-memoria/ |- ! Palavras-chave | Consolidação da Memória. Sono REM. Plasticidade Sináptica. Expressão Gênica. Hipocampo |- ! Usuário | [[Utilizador:Felipe Adriano Alves de Oliveira|Felipe Adriano Alves de Oliveira]] ([[Utilizador Discussão:Felipe Adriano Alves de Oliveira|discussão]]) |- ! Data | 12h19min de 6 de março de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Felipe Adriano Alves de Oliveira|Acessar]] |} == contribiução babipaula módulo1 == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/pesquisadores-desenvolvem-novo-processo-para-a-producao-sustentavel-de-amonia/ |- ! Palavras-chave | amônia, amônia verde, engenharia química, fertilizantes, hidrogênio verde |- ! Usuário | babipaula |- ! 15.03.2026 | 19h48min de 15 de março de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/babipaula|Acessar]] |} == Quantidade de cacau no chocolate == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/quantidade-de-cacau-no-chocolate-meio-amargo-e-similar-ao-das-versoes-ao-leite-e-branco-aponta-estudo/ |- ! Palavras-chave | Chocolate, cacau, isótopos, alimentos, engenharia de alimentos |- ! Usuário | [[Utilizador:Rafaelaor|Rafaelaor]] (discussão) |- ! Data | 19h29min de 18 de março de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Rafaelaor|Acessar]] |} == Módulo 1 - Povo de sambaqui caçava baleias == {| class="wikitable" ! Link da matéria | (https://revistapesquisa.fapesp.br/povo-de-sambaqui-cacava-baleias/) |- ! Palavras-chave | (“arqueologia”, “genética”, “zoologia”) |- ! Usuário | [[Utilizador:AnaCristinaADS|AnaCristinaADS]] ([[Utilizador Discussão:AnaCristinaADS|discussão]]) |- ! Data | 23h52min de 19 de março de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/AnaCristinaADS|Acessar]] |} == atividadeM1 == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/pequi-anao-em-zona-de-transicao-do-cerrado-se-adapta-a-polinizador-distinto/ |- ! Palavras-chave | ecologia, cerrado, meio ambiente, polinização |- ! Usuário | [[Utilizador:LMateus14|LMateus14]] ([[Utilizador Discussão:LMateus14|discussão]]) |- ! Data | 23h11min de 23 de março de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/LMateus14|Acessar]] |} {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/virus-da-covid-19-persiste-ativo-no-cerebro-de-hamster-por-ate-80-dias/ |- ! Palavras-chave | Ansiedade, Cognição, Coronavírus, Covid longa, Covid-19, Depressão, Neurologia, SARS-COV-2 |- ! Usuário | [[Utilizador:Larissa Dezen|Larissa Dezen]] ([[Utilizador Discussão:Larissa Dezen|discussão]]) |- ! Data | 19h07min de 30 de março de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/la.dezen|Acessar]] |} {| class="wikitable" ! Link da matéria | (insira o link da matéria da Revista FAPESP aqui) |- ! Palavras-chave | (insira as palavras-chave da matéria aqui) |- ! Usuário | [[Utilizador:Maria Carolina Torres Vianna|Maria Carolina Torres Vianna]] ([[Utilizador Discussão:Maria Carolina Torres Vianna|discussão]]) |- ! Data | 18h22min de 1 de abril de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Maria Carolina Torres Vianna|Acessar]] |} == Maria Carolina - Módulo 1 Fapesp == {| class="wikitable" ! Link da matéria | (insira o link da matéria da Revista FAPESP aqui) |- ! Palavras-chave | (insira as palavras-chave da matéria aqui) |- ! Usuário | [[Utilizador:Maria Carolina Torres Vianna|Maria Carolina Torres Vianna]] ([[Utilizador Discussão:Maria Carolina Torres Vianna|discussão]]) |- ! Data | 18h23min de 1 de abril de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Maria Carolina Torres Vianna|Acessar]] |} == Fraudes em sistemas biométricos == {| class="wikitable" ! Link da matéria | (insira o link da matéria da Revista FAPESP aqui) |- ! Palavras-chave | (insira as palavras-chave da matéria aqui) |- ! Usuário | [[Utilizador:CientistaND11|CientistaND11]] ([[Utilizador Discussão:CientistaND11|discussão]]) |- ! Data | 15h05min de 4 de abril de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/CientistaND11|Acessar]] |} == Entre o descritor e a metáfora: análise da cobertura jornalística da Pesquisa FAPESP sobre spoofing biométrico à luz de seu artigo de base == {| class="wikitable" ! Link da matéria | ( https://revistapesquisa.fapesp.br/rodrigo-contreras-para-especialista-combater-fraudes-em-sistemas-biometricos-e-um-jogo-de-gato-e-rato/) |- ! Palavras-chave | (Biometria, Inteligência Artificial, sistemas biométricos, spoofing) |- ! Usuário | CIENTISTAND11 |- ! Data | 04/04/2026 |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/CientistaND11|Acessar]] |} == Atividade modulo 1 - Vacina contra a dengue == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/vacina-contra-a-dengue-comeca-a-ser-aplicada-em-equipes-da-atencao-primaria-a-saude/ |- ! Palavras-chave | dengue, vacina, Butantan-DV |- ! Usuário | [[Utilizador:PabloSantana92|PabloSantana92]] ([[Utilizador Discussão:PabloSantana92|discussão]]) |- ! Data | 22h27min de 5 de abril de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/PabloSantana92|Acessar]] |} == Análise de matéria sobre a quantidade de cacau no chocolate meio amargo == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/quantidade-de-cacau-no-chocolate-meio-amargo-e-similar-ao-das-versoes-ao-leite-e-branco-aponta-estudo/ |- ! Palavras-chave | Indústria alimentícia, alimentação, açúcar, cacau. |- ! Usuário | [[Utilizador:Beatriz Durlin|Beatriz Durlin]] ([[Utilizador Discussão:Beatriz Durlin|discussão]]) |- ! Data | 13h41min de 16 de abril de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Beatriz Durlin|Acessar]] |} == Bfont9 - Tarefa do módulo 1 == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/em-tempos-de-digitalizacao-e-diversidade-fgv-cpdoc-completa-50-anos/ |- ! Palavras-chave | Antropologia, Ciênc. Política, Educação, Sociologia |- ! Usuário | [[Utilizador:Bfont9|Bfont9]] ([[Utilizador Discussão:Bfont9|discussão]]) |- ! Data | 19h32min de 16 de abril de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Bfont9|Acessar]] |} == Novo método de detecção de câncer gástrico == {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/concentracao-de-dna-no-suco-digestivo-pode-auxiliar-na-deteccao-de-cancer-gastrico/ |- ! Palavras-chave | biopsia liquida, dna, oncologia |- ! Usuário | [[Utilizador:Carolina F. Castro|Carolina F. Castro]] ([[Utilizador Discussão:Carolina F. Castro|discussão]]) |- ! Data | 00h01min de 17 de abril de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Carolina F. Castro|Acessar]] |} {| class="wikitable" ! Link da matéria | https://revistapesquisa.fapesp.br/estudo-mapeia-o-impacto-da-agressao-fisica-e-sexual-sobre-a-saude-de-mulheres-e-criancas/ |- ! Palavras-chave | ansiedade, automutilação, depressão, feminicídio, homicídio, saúde mental, suicídio, violência contra a mulher, violência sexual |- ! Usuário | [[Utilizador:FernandoBustamante1917|FernandoBustamante1917]] ([[Utilizador Discussão:FernandoBustamante1917|discussão]]) |- ! Data | 11h58min de 17 de abril de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/FernandoBustamante1917|Acessar]] |} == Análise da matéria "Estudo mapeia o impacto da agressão física e sexual sobre a saúde de mulheres e crianças" == {| class="wikitable" ! Link da matéria | (insira o link da matéria da Revista FAPESP aqui) |- ! Palavras-chave | (insira as palavras-chave da matéria aqui) |- ! Usuário | [[Utilizador:FernandoBustamante1917|FernandoBustamante1917]] ([[Utilizador Discussão:FernandoBustamante1917|discussão]]) |- ! Data | 12h02min de 17 de abril de 2026 (UTC) |- ! colspan="2" style="text-align:center;" | [[Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/FernandoBustamante1917|Acessar]] |} 97cormbcek7xptjt3va1id8g3af0b1v Informação e informática em saúde 0 27080 182090 181845 2026-04-17T13:13:40Z Silvamt 34408 /* Mortalidade proporcional por grupo de causas */ 182090 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" /> == Mortalidade proporcional por grupo de causas == === Definição === A mortalidade proporcional por grupo de causas expressa a distribuição percentual dos óbitos segundo grupos de causas definidas, em determinado local e período. Trata-se de um indicador que descreve a '''estrutura da mortalidade''', mostrando a importância relativa de cada grupo de causas no conjunto dos óbitos. Não mede o risco de morrer, pois seu denominador é o total de óbitos, e não a população exposta. <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Unidade de medida === Proporção, expressa em percentual (%). === Fontes de dados === As informações são obtidas no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde, a partir das Declarações de Óbito (DO). Para esse indicador, utilizam-se os óbitos de residentes com causas definidas, classificados segundo a CID-10. Diferentemente dos coeficientes de mortalidade, não há necessidade de usar população no denominador. <ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === A mortalidade proporcional por grupo de causas é calculada pela razão entre o número de óbitos de residentes por determinado grupo de causas definidas e o número total de óbitos de residentes com causas definidas, no mesmo local e período, multiplicada por 100. <math>MPGC = \frac{N_{obitos\ por\ grupo\ de\ causas}}{N_{obitos\ totais\ com\ causas\ definidas}} \times 100</math> onde: MPGC = mortalidade proporcional por grupo de causas N₍óbitos por grupo de causas₎ = número de óbitos atribuídos ao grupo de causas selecionado N₍óbitos totais com causas definidas₎ = total de óbitos com causa básica definida no mesmo local e período === Exemplo === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Grupo de causas !! Óbitos !! Mortalidade proporcional (%) |- | Doenças do aparelho circulatório || 320 || 32,0 |- | Neoplasias || 210 || 21,0 |- | Causas externas || 150 || 15,0 |- | Doenças do aparelho respiratório || 120 || 12,0 |- | Demais causas definidas || 200 || 20,0 |- | '''Total''' || '''1.000''' || '''100,0''' |} Nesse exemplo, as doenças do aparelho circulatório representam 32,0% do total de óbitos com causas definidas. === Interpretação === O indicador permite identificar quais grupos de causas têm maior peso no perfil de mortalidade da população. Seu valor depende da composição relativa das causas de morte e pode ser influenciado por condições socioeconômicas, perfil demográfico, infraestrutura dos serviços públicos, qualidade da assistência à saúde e acesso aos serviços. Como se trata de medida proporcional, aumento na participação de um grupo pode decorrer tanto do aumento dos óbitos nesse grupo quanto da redução proporcional dos demais. Portanto, sua interpretação deve ser feita em conjunto com coeficientes específicos de mortalidade. <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Usos principais === * Identificar os principais grupos de causas de morte em uma população. * Descrever a estrutura da mortalidade. * Comparar perfis de mortalidade entre grupos populacionais, regiões e períodos. * Analisar desigualdades segundo sexo, idade e cor ou raça. * Subsidiar planejamento, gestão, monitoramento e avaliação de políticas públicas de saúde. <ref name="RIPSA2026" /> === Interface com a Informática em Saúde === Esse indicador depende da qualidade da codificação da causa básica de morte segundo a CID-10, da consistência das bases do SIM e da redução da proporção de causas mal definidas. Sistemas informatizados de tabulação e análise permitem acompanhar a distribuição proporcional das causas e comparar padrões regionais e temporais. <ref name="RIPSA2026" /> === Limitações === * Não expressa risco de morte. * Depende da qualidade do preenchimento da Declaração de Óbito e da definição correta da causa básica. * Seu uso é limitado quando há elevada proporção de óbitos por causas mal definidas ou sem assistência médica. * Sofre influência da composição etária e sexual da população, o que condiciona a frequência de óbitos em determinados grupos de causas. * Pode ocultar mudanças reais na magnitude de uma causa quando analisado isoladamente, sem coeficientes específicos. <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Periodicidade === O indicador é calculado, em geral, com periodicidade anual, a partir da consolidação dos dados do SIM. <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === Pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões metropolitanas e municípios, desde que haja qualidade adequada na informação sobre causas de morte. <ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A mortalidade proporcional por grupo de causas pode ser analisada segundo: * sexo * faixa etária * cor ou raça * escolaridade * local de residência * ano do óbito * grupos de causas da CID-10 <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> == Razão entre taxas de mortalidade == === Definição === A razão entre taxas de mortalidade é uma medida comparativa obtida pela divisão da taxa de mortalidade de um grupo pela taxa de mortalidade de outro grupo, em um mesmo local e período. Quando aplicada à comparação entre sexos, expressa quantas vezes a mortalidade masculina é maior ou menor que a feminina, ou vice-versa, a depender da ordem adotada na razão. Trata-se de medida sintética de comparação entre grupos, útil para descrever desigualdades na mortalidade segundo características populacionais, como sexo, idade, local de residência ou outro estrato de interesse. <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Unidade de medida === Razão adimensional. === Fontes de dados === A razão entre taxas de mortalidade não constitui, em si, uma fonte primária de dados. Ela é obtida a partir de taxas de mortalidade já calculadas para grupos distintos da população. No exemplo deste exercício, as taxas utilizadas como base são derivadas do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde, e de estimativas populacionais produzidas com base em informações do IBGE e da RIPSA. <ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === A razão entre taxas de mortalidade é calculada pela divisão da taxa de mortalidade de um grupo pela taxa de mortalidade de outro grupo, no mesmo local e período. <math>RTM = \frac{TM_{grupo\ 1}}{TM_{grupo\ 2}}</math> onde: RTM = razão entre taxas de mortalidade TM₍grupo 1₎ = taxa de mortalidade do grupo de interesse TM₍grupo 2₎ = taxa de mortalidade do grupo de referência No caso da comparação entre sexos, quando se adota a razão masculino/feminino: <math>RTM_{M/F} = \frac{TM_{masculino}}{TM_{feminino}}</math> === Exemplo === Se a taxa de mortalidade masculina por lesão de trânsito em determinado município for 24,0 por 100 mil habitantes e a taxa feminina for 6,0 por 100 mil habitantes, a razão masculino/feminino será: <math>RTM_{M/F} = \frac{24,0}{6,0} = 4,0</math> Nesse exemplo, a mortalidade masculina por lesão de trânsito é quatro vezes a mortalidade feminina no mesmo local e período. === Interpretação === Valores maiores que 1 indicam que a taxa de mortalidade do numerador é superior à do denominador. Valor igual a 1 indica igualdade entre os grupos comparados. Valores menores que 1 indicam que a taxa do numerador é inferior à do denominador. Quando se utiliza a razão masculino/feminino, valores acima de 1 indicam sobremortalidade masculina. A interpretação dessa medida depende da comparabilidade entre as taxas utilizadas. Quando se empregam taxas brutas ou não padronizadas por idade, diferenças na composição etária dos grupos comparados podem influenciar o resultado. Por isso, em comparações entre áreas ou períodos, recomenda-se cautela e, quando pertinente, o uso de taxas padronizadas. <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Usos principais === * Comparar a mortalidade entre grupos populacionais. * Descrever desigualdades segundo sexo, idade, território ou outras características. * Sintetizar a magnitude do diferencial de mortalidade entre dois grupos. * Apoiar análises descritivas da situação de saúde. * Subsidiar monitoramento e avaliação de iniquidades em saúde. <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Interface com a Informática em Saúde === Essa medida depende da disponibilidade de sistemas informatizados capazes de produzir taxas estratificadas por sexo, idade, causa e local de residência. No contexto brasileiro, o cálculo pode ser operacionalizado com dados do SIM e tabulações em plataformas como o Tabnet/Datasus. A consistência do resultado depende da qualidade do registro da causa básica de morte, da cobertura do sistema e da adequação dos denominadores populacionais utilizados no cálculo das taxas de base. <ref name="RIPSA2026" /> === Limitações === * Não mede diretamente o risco absoluto de morrer, mas a relação entre duas taxas. * Depende da validade das taxas que compõem o numerador e o denominador. * Pode ser influenciada por diferenças na estrutura etária dos grupos comparados, quando se utilizam taxas não padronizadas. * Pode ser instável em populações pequenas ou em situações com pequeno número de óbitos. * Sua interpretação isolada pode ocultar diferenças importantes na magnitude absoluta das taxas comparadas. <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Periodicidade === Pode ser calculada com a mesma periodicidade das taxas de mortalidade que lhe servem de base, em geral anual. <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === Pode ser calculada para qualquer recorte territorial em que haja disponibilidade de taxas comparáveis, como Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios. Sua utilidade depende da qualidade dos dados e da estabilidade das taxas nos grupos comparados. <ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A razão entre taxas de mortalidade pode ser analisada segundo: * sexo * faixa etária * local de residência * ano * grupos de causas da CID-10 * raça/cor * escolaridade, quando disponível <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Indicadores que podem servir de base para o cálculo === No exercício proposto, a razão foi calculada a partir de três indicadores de mortalidade: * '''Taxa de mortalidade por lesão de trânsito''': taxa de mortalidade específica por lesão de trânsito na população, em um local e ano de referência, calculada por 100 mil habitantes; inclui causas codificadas entre V01 e V89 da CID-10. <ref name="RIPSA2026" /> * '''Taxa de mortalidade prematura por doenças crônicas não transmissíveis''': taxa de mortalidade entre 30 e 69 anos por doenças cardiovasculares, neoplasias malignas, diabetes mellitus e doenças respiratórias crônicas, em local e ano de referência. <ref name="RIPSA2026" /> * '''Taxa de mortalidade específica por doenças infecciosas e parasitárias''': taxa de mortalidade por esse grupo de causas na população residente, em local e ano de referência, calculada por 100 mil habitantes. <ref name="RIPSA2026" /> == 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 /> 1f4rrl6x7ee0j5d6rgdl37ke9uo0jkf 182091 182090 2026-04-17T13:16:49Z Silvamt 34408 /* Definição */ 182091 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" /> == Mortalidade proporcional por grupo de causas == === Definição === A mortalidade proporcional por grupo de causas expressa a distribuição percentual dos óbitos segundo grupos de causas definidas, em determinado local e período. Trata-se de um indicador que descreve a '''estrutura da mortalidade''', mostrando a importância relativa de cada grupo de causas no conjunto dos óbitos. Não mede o risco de morrer, pois seu denominador é o total de óbitos, e não a população exposta. <ref name="RIPSA2026">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, DF: OPAS, 2026.</ref> <ref name="PereiraEpi">PEREIRA, Maurício Gomes. ''Epidemiologia: teoria e prática''. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, 2018.</ref> === Unidade de medida === Proporção, expressa em percentual (%). === Fontes de dados === As informações são obtidas no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde, a partir das Declarações de Óbito (DO). Para esse indicador, utilizam-se os óbitos de residentes com causas definidas, classificados segundo a CID-10. Diferentemente dos coeficientes de mortalidade, não há necessidade de usar população no denominador. <ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === A mortalidade proporcional por grupo de causas é calculada pela razão entre o número de óbitos de residentes por determinado grupo de causas definidas e o número total de óbitos de residentes com causas definidas, no mesmo local e período, multiplicada por 100. <math>MPGC = \frac{N_{obitos\ por\ grupo\ de\ causas}}{N_{obitos\ totais\ com\ causas\ definidas}} \times 100</math> onde: MPGC = mortalidade proporcional por grupo de causas N₍óbitos por grupo de causas₎ = número de óbitos atribuídos ao grupo de causas selecionado N₍óbitos totais com causas definidas₎ = total de óbitos com causa básica definida no mesmo local e período === Exemplo === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Grupo de causas !! Óbitos !! Mortalidade proporcional (%) |- | Doenças do aparelho circulatório || 320 || 32,0 |- | Neoplasias || 210 || 21,0 |- | Causas externas || 150 || 15,0 |- | Doenças do aparelho respiratório || 120 || 12,0 |- | Demais causas definidas || 200 || 20,0 |- | '''Total''' || '''1.000''' || '''100,0''' |} Nesse exemplo, as doenças do aparelho circulatório representam 32,0% do total de óbitos com causas definidas. === Interpretação === O indicador permite identificar quais grupos de causas têm maior peso no perfil de mortalidade da população. Seu valor depende da composição relativa das causas de morte e pode ser influenciado por condições socioeconômicas, perfil demográfico, infraestrutura dos serviços públicos, qualidade da assistência à saúde e acesso aos serviços. Como se trata de medida proporcional, aumento na participação de um grupo pode decorrer tanto do aumento dos óbitos nesse grupo quanto da redução proporcional dos demais. Portanto, sua interpretação deve ser feita em conjunto com coeficientes específicos de mortalidade. <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Usos principais === * Identificar os principais grupos de causas de morte em uma população. * Descrever a estrutura da mortalidade. * Comparar perfis de mortalidade entre grupos populacionais, regiões e períodos. * Analisar desigualdades segundo sexo, idade e cor ou raça. * Subsidiar planejamento, gestão, monitoramento e avaliação de políticas públicas de saúde. <ref name="RIPSA2026" /> === Interface com a Informática em Saúde === Esse indicador depende da qualidade da codificação da causa básica de morte segundo a CID-10, da consistência das bases do SIM e da redução da proporção de causas mal definidas. Sistemas informatizados de tabulação e análise permitem acompanhar a distribuição proporcional das causas e comparar padrões regionais e temporais. <ref name="RIPSA2026" /> === Limitações === * Não expressa risco de morte. * Depende da qualidade do preenchimento da Declaração de Óbito e da definição correta da causa básica. * Seu uso é limitado quando há elevada proporção de óbitos por causas mal definidas ou sem assistência médica. * Sofre influência da composição etária e sexual da população, o que condiciona a frequência de óbitos em determinados grupos de causas. * Pode ocultar mudanças reais na magnitude de uma causa quando analisado isoladamente, sem coeficientes específicos. <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Periodicidade === O indicador é calculado, em geral, com periodicidade anual, a partir da consolidação dos dados do SIM. <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === Pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões metropolitanas e municípios, desde que haja qualidade adequada na informação sobre causas de morte. <ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A mortalidade proporcional por grupo de causas pode ser analisada segundo: * sexo * faixa etária * cor ou raça * escolaridade * local de residência * ano do óbito * grupos de causas da CID-10 <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> == Razão entre taxas de mortalidade == === Definição === A razão entre taxas de mortalidade é uma medida comparativa obtida pela divisão da taxa de mortalidade de um grupo pela taxa de mortalidade de outro grupo, em um mesmo local e período. Quando aplicada à comparação entre sexos, expressa quantas vezes a mortalidade masculina é maior ou menor que a feminina, ou vice-versa, a depender da ordem adotada na razão. Trata-se de medida sintética de comparação entre grupos, útil para descrever desigualdades na mortalidade segundo características populacionais, como sexo, idade, local de residência ou outro estrato de interesse. <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Unidade de medida === Razão adimensional. === Fontes de dados === A razão entre taxas de mortalidade não constitui, em si, uma fonte primária de dados. Ela é obtida a partir de taxas de mortalidade já calculadas para grupos distintos da população. No exemplo deste exercício, as taxas utilizadas como base são derivadas do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde, e de estimativas populacionais produzidas com base em informações do IBGE e da RIPSA. <ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === A razão entre taxas de mortalidade é calculada pela divisão da taxa de mortalidade de um grupo pela taxa de mortalidade de outro grupo, no mesmo local e período. <math>RTM = \frac{TM_{grupo\ 1}}{TM_{grupo\ 2}}</math> onde: RTM = razão entre taxas de mortalidade TM₍grupo 1₎ = taxa de mortalidade do grupo de interesse TM₍grupo 2₎ = taxa de mortalidade do grupo de referência No caso da comparação entre sexos, quando se adota a razão masculino/feminino: <math>RTM_{M/F} = \frac{TM_{masculino}}{TM_{feminino}}</math> === Exemplo === Se a taxa de mortalidade masculina por lesão de trânsito em determinado município for 24,0 por 100 mil habitantes e a taxa feminina for 6,0 por 100 mil habitantes, a razão masculino/feminino será: <math>RTM_{M/F} = \frac{24,0}{6,0} = 4,0</math> Nesse exemplo, a mortalidade masculina por lesão de trânsito é quatro vezes a mortalidade feminina no mesmo local e período. === Interpretação === Valores maiores que 1 indicam que a taxa de mortalidade do numerador é superior à do denominador. Valor igual a 1 indica igualdade entre os grupos comparados. Valores menores que 1 indicam que a taxa do numerador é inferior à do denominador. Quando se utiliza a razão masculino/feminino, valores acima de 1 indicam sobremortalidade masculina. A interpretação dessa medida depende da comparabilidade entre as taxas utilizadas. Quando se empregam taxas brutas ou não padronizadas por idade, diferenças na composição etária dos grupos comparados podem influenciar o resultado. Por isso, em comparações entre áreas ou períodos, recomenda-se cautela e, quando pertinente, o uso de taxas padronizadas. <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Usos principais === * Comparar a mortalidade entre grupos populacionais. * Descrever desigualdades segundo sexo, idade, território ou outras características. * Sintetizar a magnitude do diferencial de mortalidade entre dois grupos. * Apoiar análises descritivas da situação de saúde. * Subsidiar monitoramento e avaliação de iniquidades em saúde. <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Interface com a Informática em Saúde === Essa medida depende da disponibilidade de sistemas informatizados capazes de produzir taxas estratificadas por sexo, idade, causa e local de residência. No contexto brasileiro, o cálculo pode ser operacionalizado com dados do SIM e tabulações em plataformas como o Tabnet/Datasus. A consistência do resultado depende da qualidade do registro da causa básica de morte, da cobertura do sistema e da adequação dos denominadores populacionais utilizados no cálculo das taxas de base. <ref name="RIPSA2026" /> === Limitações === * Não mede diretamente o risco absoluto de morrer, mas a relação entre duas taxas. * Depende da validade das taxas que compõem o numerador e o denominador. * Pode ser influenciada por diferenças na estrutura etária dos grupos comparados, quando se utilizam taxas não padronizadas. * Pode ser instável em populações pequenas ou em situações com pequeno número de óbitos. * Sua interpretação isolada pode ocultar diferenças importantes na magnitude absoluta das taxas comparadas. <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Periodicidade === Pode ser calculada com a mesma periodicidade das taxas de mortalidade que lhe servem de base, em geral anual. <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === Pode ser calculada para qualquer recorte territorial em que haja disponibilidade de taxas comparáveis, como Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios. Sua utilidade depende da qualidade dos dados e da estabilidade das taxas nos grupos comparados. <ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A razão entre taxas de mortalidade pode ser analisada segundo: * sexo * faixa etária * local de residência * ano * grupos de causas da CID-10 * raça/cor * escolaridade, quando disponível <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Indicadores que podem servir de base para o cálculo === No exercício proposto, a razão foi calculada a partir de três indicadores de mortalidade: * '''Taxa de mortalidade por lesão de trânsito''': taxa de mortalidade específica por lesão de trânsito na população, em um local e ano de referência, calculada por 100 mil habitantes; inclui causas codificadas entre V01 e V89 da CID-10. <ref name="RIPSA2026" /> * '''Taxa de mortalidade prematura por doenças crônicas não transmissíveis''': taxa de mortalidade entre 30 e 69 anos por doenças cardiovasculares, neoplasias malignas, diabetes mellitus e doenças respiratórias crônicas, em local e ano de referência. <ref name="RIPSA2026" /> * '''Taxa de mortalidade específica por doenças infecciosas e parasitárias''': taxa de mortalidade por esse grupo de causas na população residente, em local e ano de referência, calculada por 100 mil habitantes. <ref name="RIPSA2026" /> == 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 /> h1c8mx754141d2gbg34mouejdh61vby 182092 182091 2026-04-17T13:34:09Z Silvamt 34408 182092 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="RIPSA2026">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, DF: OPAS, 2026.</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.</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">Brasil. Ministério da Saúde; Universidade Federal de Goiás. ''Análise de Situação de Saúde''. Brasília: Ministério da Saúde, 2015.</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. ''International Journal of Medical Informatics''. 2023;170:104908. doi:10.1016/j.ijmedinf.2022.104908.</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">Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. ''Censo Demográfico 2022''; ''Projeções e estimativas da população''. Rio de Janeiro: IBGE. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/.</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="RIPSA2026" /> 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="RIPSA2026" /><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="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi">PEREIRA, Maurício Gomes. ''Epidemiologia: teoria e prática''. 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="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Razão de sexo == === Definição === A '''razão de sexo''' é um indicador demográfico da dimensão '''População'''. Expressa a relação entre os contingentes populacionais masculino e feminino em uma população, em determinado lugar e período.<ref name="RIPSA2026" /> === Descrição === Esse indicador expressa a relação entre os contingentes populacionais masculino e feminino em uma população, em determinado lugar e período.<ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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''', definida como a razão entre nascidos vivos do sexo masculino e feminino. === 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="RIPSA2026" /> <ref name="IBGE" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="IBGE" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC">Brasil. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/.</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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> === 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 menores, na rede privada o percentual é muito mais elevado, evidenciando diferenças no modelo assistencial e na condução do parto.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="WHOCesarean2015">World Health Organization. ''WHO Statement on Caesarean Section Rates''. Geneva: WHO, 2015.</ref> <ref name="MSSINASC" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> == Mortalidade proporcional por grupo de causas == === Definição === A mortalidade proporcional por grupo de causas expressa a distribuição percentual dos óbitos segundo grupos de causas definidas, em determinado local e período. Trata-se de um indicador que descreve a '''estrutura da mortalidade''', mostrando a importância relativa de cada grupo de causas no conjunto dos óbitos. Não mede o risco de morrer, pois seu denominador é o total de óbitos, e não a população exposta.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Unidade de medida === Proporção, expressa em percentual (%). === Fontes de dados === As informações são obtidas no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde, a partir das Declarações de Óbito (DO). Para esse indicador, utilizam-se os óbitos de residentes com causas definidas, classificados segundo a CID-10. Diferentemente dos coeficientes de mortalidade, não há necessidade de usar população no denominador.<ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === A mortalidade proporcional por grupo de causas é calculada pela razão entre o número de óbitos de residentes por determinado grupo de causas definidas e o número total de óbitos de residentes com causas definidas, no mesmo local e período, multiplicada por 100. <math>MPGC = \frac{N_{obitos\ por\ grupo\ de\ causas}}{N_{obitos\ totais\ com\ causas\ definidas}} \times 100</math> onde: MPGC = mortalidade proporcional por grupo de causas N₍óbitos por grupo de causas₎ = número de óbitos atribuídos ao grupo de causas selecionado N₍óbitos totais com causas definidas₎ = total de óbitos com causa básica definida no mesmo local e período === Exemplo === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Grupo de causas !! Óbitos !! Mortalidade proporcional (%) |- | Doenças do aparelho circulatório || 320 || 32,0 |- | Neoplasias || 210 || 21,0 |- | Causas externas || 150 || 15,0 |- | Doenças do aparelho respiratório || 120 || 12,0 |- | Demais causas definidas || 200 || 20,0 |- | '''Total''' || '''1.000''' || '''100,0''' |} Nesse exemplo, as doenças do aparelho circulatório representam 32,0% do total de óbitos com causas definidas. === Interpretação === O indicador permite identificar quais grupos de causas têm maior peso no perfil de mortalidade da população. Seu valor depende da composição relativa das causas de morte e pode ser influenciado por condições socioeconômicas, perfil demográfico, infraestrutura dos serviços públicos, qualidade da assistência à saúde e acesso aos serviços. Como se trata de medida proporcional, aumento na participação de um grupo pode decorrer tanto do aumento dos óbitos nesse grupo quanto da redução proporcional dos demais. Portanto, sua interpretação deve ser feita em conjunto com coeficientes específicos de mortalidade.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Usos principais === * Identificar os principais grupos de causas de morte em uma população. * Descrever a estrutura da mortalidade. * Comparar perfis de mortalidade entre grupos populacionais, regiões e períodos. * Analisar desigualdades segundo sexo, idade e cor ou raça. * Subsidiar planejamento, gestão, monitoramento e avaliação de políticas públicas de saúde.<ref name="RIPSA2026" /> === Interface com a Informática em Saúde === Esse indicador depende da qualidade da codificação da causa básica de morte segundo a CID-10, da consistência das bases do SIM e da redução da proporção de causas mal definidas. Sistemas informatizados de tabulação e análise permitem acompanhar a distribuição proporcional das causas e comparar padrões regionais e temporais.<ref name="RIPSA2026" /> === Limitações === * Não expressa risco de morte. * Depende da qualidade do preenchimento da Declaração de Óbito e da definição correta da causa básica. * Seu uso é limitado quando há elevada proporção de óbitos por causas mal definidas ou sem assistência médica. * Sofre influência da composição etária e sexual da população, o que condiciona a frequência de óbitos em determinados grupos de causas. * Pode ocultar mudanças reais na magnitude de uma causa quando analisado isoladamente, sem coeficientes específicos.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Periodicidade === O indicador é calculado, em geral, com periodicidade anual, a partir da consolidação dos dados do SIM.<ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === Pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões metropolitanas e municípios, desde que haja qualidade adequada na informação sobre causas de morte.<ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A mortalidade proporcional por grupo de causas pode ser analisada segundo: * sexo * faixa etária * cor ou raça * escolaridade * local de residência * ano do óbito * grupos de causas da CID-10<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> == Razão entre taxas de mortalidade == === Definição === A razão entre taxas de mortalidade é uma medida comparativa obtida pela divisão da taxa de mortalidade de um grupo pela taxa de mortalidade de outro grupo, em um mesmo local e período. Quando aplicada à comparação entre sexos, expressa quantas vezes a mortalidade masculina é maior ou menor que a feminina, ou vice-versa, a depender da ordem adotada na razão. Trata-se de medida sintética de comparação entre grupos, útil para descrever desigualdades na mortalidade segundo características populacionais, como sexo, idade, local de residência ou outro estrato de interesse.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Unidade de medida === Razão adimensional. === Fontes de dados === A razão entre taxas de mortalidade não constitui, em si, uma fonte primária de dados. Ela é obtida a partir de taxas de mortalidade já calculadas para grupos distintos da população. No exemplo deste exercício, as taxas utilizadas como base são derivadas do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde, e de estimativas populacionais produzidas com base em informações do IBGE e da RIPSA.<ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === A razão entre taxas de mortalidade é calculada pela divisão da taxa de mortalidade de um grupo pela taxa de mortalidade de outro grupo, no mesmo local e período. <math>RTM = \frac{TM_{grupo\ 1}}{TM_{grupo\ 2}}</math> onde: RTM = razão entre taxas de mortalidade TM₍grupo 1₎ = taxa de mortalidade do grupo de interesse TM₍grupo 2₎ = taxa de mortalidade do grupo de referência No caso da comparação entre sexos, quando se adota a razão masculino/feminino: <math>RTM_{M/F} = \frac{TM_{masculino}}{TM_{feminino}}</math> === Exemplo === Se a taxa de mortalidade masculina por lesão de trânsito em determinado município for 24,0 por 100 mil habitantes e a taxa feminina for 6,0 por 100 mil habitantes, a razão masculino/feminino será: <math>RTM_{M/F} = \frac{24,0}{6,0} = 4,0</math> Nesse exemplo, a mortalidade masculina por lesão de trânsito é quatro vezes a mortalidade feminina no mesmo local e período. === Interpretação === Valores maiores que 1 indicam que a taxa de mortalidade do numerador é superior à do denominador. Valor igual a 1 indica igualdade entre os grupos comparados. Valores menores que 1 indicam que a taxa do numerador é inferior à do denominador. Quando se utiliza a razão masculino/feminino, valores acima de 1 indicam sobremortalidade masculina. A interpretação dessa medida depende da comparabilidade entre as taxas utilizadas. Quando se empregam taxas brutas ou não padronizadas por idade, diferenças na composição etária dos grupos comparados podem influenciar o resultado. Por isso, em comparações entre áreas ou períodos, recomenda-se cautela e, quando pertinente, o uso de taxas padronizadas.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Usos principais === * Comparar a mortalidade entre grupos populacionais. * Descrever desigualdades segundo sexo, idade, território ou outras características. * Sintetizar a magnitude do diferencial de mortalidade entre dois grupos. * Apoiar análises descritivas da situação de saúde. * Subsidiar monitoramento e avaliação de iniquidades em saúde.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Interface com a Informática em Saúde === Essa medida depende da disponibilidade de sistemas informatizados capazes de produzir taxas estratificadas por sexo, idade, causa e local de residência. No contexto brasileiro, o cálculo pode ser operacionalizado com dados do SIM e tabulações em plataformas como o Tabnet/Datasus. A consistência do resultado depende da qualidade do registro da causa básica de morte, da cobertura do sistema e da adequação dos denominadores populacionais utilizados no cálculo das taxas de base.<ref name="RIPSA2026" /> === Limitações === * Não mede diretamente o risco absoluto de morrer, mas a relação entre duas taxas. * Depende da validade das taxas que compõem o numerador e o denominador. * Pode ser influenciada por diferenças na estrutura etária dos grupos comparados, quando se utilizam taxas não padronizadas. * Pode ser instável em populações pequenas ou em situações com pequeno número de óbitos. * Sua interpretação isolada pode ocultar diferenças importantes na magnitude absoluta das taxas comparadas.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Periodicidade === Pode ser calculada com a mesma periodicidade das taxas de mortalidade que lhe servem de base, em geral anual.<ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === Pode ser calculada para qualquer recorte territorial em que haja disponibilidade de taxas comparáveis, como Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios. Sua utilidade depende da qualidade dos dados e da estabilidade das taxas nos grupos comparados.<ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A razão entre taxas de mortalidade pode ser analisada segundo: * sexo * faixa etária * local de residência * ano * grupos de causas da CID-10 * raça/cor * escolaridade, quando disponível<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Indicadores que podem servir de base para o cálculo === No exercício proposto, a razão foi calculada a partir de três indicadores de mortalidade: * '''Taxa de mortalidade por lesão de trânsito''': taxa de mortalidade específica por lesão de trânsito na população, em um local e ano de referência, calculada por 100 mil habitantes; inclui causas codificadas entre V01 e V89 da CID-10.<ref name="RIPSA2026" /> * '''Taxa de mortalidade prematura por doenças crônicas não transmissíveis''': taxa de mortalidade entre 30 e 69 anos por doenças cardiovasculares, neoplasias malignas, diabetes mellitus e doenças respiratórias crônicas, em local e ano de referência.<ref name="RIPSA2026" /> * '''Taxa de mortalidade específica por doenças infecciosas e parasitárias''': taxa de mortalidade por esse grupo de causas na população residente, em local e ano de referência, calculada por 100 mil habitantes.<ref name="RIPSA2026" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA">Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Informação e Saúde Digital. ''Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/.</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 Primária – sistema utilizado para o registro das consultas médicas realizadas na atenção primária. * Sistema de Informação da Atenção Básica (SIAB) – utilizado em séries históricas anteriores. * 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="MSSIA" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> === 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 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="MSSIA" /> === 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 e Boletins de Produção Ambulatorial. * Diferenças nas formas de registro entre os sistemas SIA/SUS, e-SUS APS 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="MSSIA" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="MSSIA" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH">Brasil. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://datasus.saude.gov.br/sistema-de-informacoes-hospitalares-sih-sus/.</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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> === 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="MSSIH" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 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, como doenças infecciosas, doenças do aparelho circulatório ou 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> === 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 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. 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 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <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. * 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.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, esse indicador depende da padronização diagnóstica nas AIH, da integridade dos registros hospitalares e da possibilidade de tabulação automatizada por capítulos e grupos da CID-10. Sistemas analíticos e painéis interativos permitem monitorar padrões de internação, comparar territórios e apoiar a gestão hospitalar e a vigilância em saúde.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação do indicador é que o SIH/SUS registra predominantemente internações financiadas pelo SUS, o que restringe a representação da rede privada não conveniada. Também podem ocorrer distorções associadas à qualidade do preenchimento da AIH, à codificação diagnóstica e a diferenças nos critérios de internação entre serviços e regiões. Outras limitações incluem: * sub-registro ou inconsistências no diagnóstico principal; * influência da oferta local de leitos e da organização da rede hospitalar; * possibilidade de reinternações serem contadas como novos eventos; * dificuldade de interpretação isolada, sem considerar taxas e outros indicadores assistenciais.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <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 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="MSSIH" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 os estabelecimentos 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 Embora o SIH/SUS concentre as internações financiadas pelo SUS, a cobertura é ampla e representativa da realidade hospitalar brasileira, especialmente em contextos de maior dependência do sistema público. Os dados permitem comparações territoriais e análises sobre o perfil de morbidade hospitalar em diferentes contextos populacionais e assistenciais.<ref name="MSSIH" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 * Tipo de estabelecimento * Regime de internação (urgência/emergência ou eletiva) * Ano de referência 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Leitos Hospitalares == === Definição === O indicador '''Leitos hospitalares por população''' expressa a relação entre o número de leitos hospitalares disponíveis para internação e a população residente, em determinado território e período. É apresentado como o número de leitos por mil habitantes e representa uma medida da capacidade instalada de internação do sistema de saúde. Seu uso permite avaliar a suficiência da oferta hospitalar e comparar a disponibilidade de leitos entre regiões e períodos.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES">Brasil. Ministério da Saúde. ''Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://cnes.datasus.gov.br/.</ref> === Unidade de medida === Número de leitos hospitalares por 1.000 habitantes. === Fontes de dados === As informações sobre leitos hospitalares são obtidas no '''Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES)''', do Ministério da Saúde. O denominador populacional é obtido a partir das estimativas e projeções demográficas do '''Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE)'''.<ref name="MSCNES" /> <ref name="IBGE" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de leitos hospitalares disponíveis e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 1.000. <math>LH = \frac{N_{leitos}}{P} \times 1000</math> onde: LH = leitos hospitalares por 1.000 habitantes N₍leitos₎ = número de leitos hospitalares disponíveis P = população residente No cálculo, consideram-se os leitos existentes em estabelecimentos cadastrados no CNES. Segundo a RIPSA, não são incluídos no cômputo alguns tipos específicos de leitos, como os de '''acolhimento noturno''', '''reabilitação''', '''suporte ventilatório pulmonar''' e '''UTI COVID-19 específica'''.<ref name="RIPSA2026" /> === 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. === Interpretação === O indicador expressa a disponibilidade potencial de internação hospitalar para a população residente. Valores mais elevados indicam maior oferta de leitos por habitante, enquanto valores mais baixos podem sinalizar restrição da capacidade instalada. Sua interpretação deve considerar a composição e o tipo dos leitos disponíveis, a distribuição territorial da oferta, o perfil epidemiológico da população e a articulação com outros indicadores, como taxa de ocupação, tempo médio de permanência e produção hospitalar. Diferenças regionais podem refletir desigualdades estruturais na rede de atenção à saúde.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === * Avaliar a capacidade instalada de internação hospitalar. * Comparar a disponibilidade de leitos entre regiões e períodos. * Subsidiar o planejamento e a regionalização da rede hospitalar. * Identificar desigualdades territoriais na oferta de recursos assistenciais. * Apoiar análises de suficiência da infraestrutura hospitalar. <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === O indicador depende da atualização regular do CNES e da integração entre bases cadastrais, assistenciais e populacionais. Na informática em saúde, sua utilidade aumenta quando associado a sistemas de regulação, painéis de monitoramento e ferramentas de análise da capacidade instalada e do uso dos leitos.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === * Depende da qualidade e da atualização dos registros do CNES. * Não expressa, isoladamente, a utilização efetiva dos leitos. * Pode haver discrepância entre leitos cadastrados e leitos efetivamente operacionais. * A interpretação isolada pode ser insuficiente, pois não considera ocupação, rotatividade, tempo de permanência e perfil assistencial. * Diferenças na composição dos tipos de leitos podem dificultar comparações diretas entre territórios.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados do CNES são atualizados continuamente e podem ser analisados com periodicidade mensal ou anual. Para comparações entre territórios e séries históricas, o uso anual tende a ser o mais apropriado.<ref name="MSCNES" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === O indicador pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios, conforme a disponibilidade e a qualidade dos dados cadastrais e populacionais.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> <ref name="IBGE" /> === Categorias sugeridas para análise === O indicador pode ser analisado segundo: * tipo de leito * vínculo ao SUS * natureza jurídica do estabelecimento * localização geográfica * esfera administrativa * ano de referência <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> == Referências == <references /> 4d5jktauuaqb6ghblkofgeknpftmcwa 182093 182092 2026-04-17T13:36:24Z Silvamt 34408 /* Categorias sugeridas para análise */ 182093 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="RIPSA2026">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, DF: OPAS, 2026.</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.</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">Brasil. Ministério da Saúde; Universidade Federal de Goiás. ''Análise de Situação de Saúde''. Brasília: Ministério da Saúde, 2015.</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. ''International Journal of Medical Informatics''. 2023;170:104908. doi:10.1016/j.ijmedinf.2022.104908.</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">Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. ''Censo Demográfico 2022''; ''Projeções e estimativas da população''. Rio de Janeiro: IBGE. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/.</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="RIPSA2026" /> 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="RIPSA2026" /><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="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi">PEREIRA, Maurício Gomes. ''Epidemiologia: teoria e prática''. 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="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Razão de sexo == === Definição === A '''razão de sexo''' é um indicador demográfico da dimensão '''População'''. Expressa a relação entre os contingentes populacionais masculino e feminino em uma população, em determinado lugar e período.<ref name="RIPSA2026" /> === Descrição === Esse indicador expressa a relação entre os contingentes populacionais masculino e feminino em uma população, em determinado lugar e período.<ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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''', definida como a razão entre nascidos vivos do sexo masculino e feminino. === 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="RIPSA2026" /> <ref name="IBGE" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="IBGE" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC">Brasil. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/.</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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> === 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 menores, na rede privada o percentual é muito mais elevado, evidenciando diferenças no modelo assistencial e na condução do parto.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="WHOCesarean2015">World Health Organization. ''WHO Statement on Caesarean Section Rates''. Geneva: WHO, 2015.</ref> <ref name="MSSINASC" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> == Mortalidade proporcional por grupo de causas == === Definição === A mortalidade proporcional por grupo de causas expressa a distribuição percentual dos óbitos segundo grupos de causas definidas, em determinado local e período. Trata-se de um indicador que descreve a '''estrutura da mortalidade''', mostrando a importância relativa de cada grupo de causas no conjunto dos óbitos. Não mede o risco de morrer, pois seu denominador é o total de óbitos, e não a população exposta.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Unidade de medida === Proporção, expressa em percentual (%). === Fontes de dados === As informações são obtidas no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde, a partir das Declarações de Óbito (DO). Para esse indicador, utilizam-se os óbitos de residentes com causas definidas, classificados segundo a CID-10. Diferentemente dos coeficientes de mortalidade, não há necessidade de usar população no denominador.<ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === A mortalidade proporcional por grupo de causas é calculada pela razão entre o número de óbitos de residentes por determinado grupo de causas definidas e o número total de óbitos de residentes com causas definidas, no mesmo local e período, multiplicada por 100. <math>MPGC = \frac{N_{obitos\ por\ grupo\ de\ causas}}{N_{obitos\ totais\ com\ causas\ definidas}} \times 100</math> onde: MPGC = mortalidade proporcional por grupo de causas N₍óbitos por grupo de causas₎ = número de óbitos atribuídos ao grupo de causas selecionado N₍óbitos totais com causas definidas₎ = total de óbitos com causa básica definida no mesmo local e período === Exemplo === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Grupo de causas !! Óbitos !! Mortalidade proporcional (%) |- | Doenças do aparelho circulatório || 320 || 32,0 |- | Neoplasias || 210 || 21,0 |- | Causas externas || 150 || 15,0 |- | Doenças do aparelho respiratório || 120 || 12,0 |- | Demais causas definidas || 200 || 20,0 |- | '''Total''' || '''1.000''' || '''100,0''' |} Nesse exemplo, as doenças do aparelho circulatório representam 32,0% do total de óbitos com causas definidas. === Interpretação === O indicador permite identificar quais grupos de causas têm maior peso no perfil de mortalidade da população. Seu valor depende da composição relativa das causas de morte e pode ser influenciado por condições socioeconômicas, perfil demográfico, infraestrutura dos serviços públicos, qualidade da assistência à saúde e acesso aos serviços. Como se trata de medida proporcional, aumento na participação de um grupo pode decorrer tanto do aumento dos óbitos nesse grupo quanto da redução proporcional dos demais. Portanto, sua interpretação deve ser feita em conjunto com coeficientes específicos de mortalidade.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Usos principais === * Identificar os principais grupos de causas de morte em uma população. * Descrever a estrutura da mortalidade. * Comparar perfis de mortalidade entre grupos populacionais, regiões e períodos. * Analisar desigualdades segundo sexo, idade e cor ou raça. * Subsidiar planejamento, gestão, monitoramento e avaliação de políticas públicas de saúde.<ref name="RIPSA2026" /> === Interface com a Informática em Saúde === Esse indicador depende da qualidade da codificação da causa básica de morte segundo a CID-10, da consistência das bases do SIM e da redução da proporção de causas mal definidas. Sistemas informatizados de tabulação e análise permitem acompanhar a distribuição proporcional das causas e comparar padrões regionais e temporais.<ref name="RIPSA2026" /> === Limitações === * Não expressa risco de morte. * Depende da qualidade do preenchimento da Declaração de Óbito e da definição correta da causa básica. * Seu uso é limitado quando há elevada proporção de óbitos por causas mal definidas ou sem assistência médica. * Sofre influência da composição etária e sexual da população, o que condiciona a frequência de óbitos em determinados grupos de causas. * Pode ocultar mudanças reais na magnitude de uma causa quando analisado isoladamente, sem coeficientes específicos.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Periodicidade === O indicador é calculado, em geral, com periodicidade anual, a partir da consolidação dos dados do SIM.<ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === Pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões metropolitanas e municípios, desde que haja qualidade adequada na informação sobre causas de morte.<ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A mortalidade proporcional por grupo de causas pode ser analisada segundo: * sexo * faixa etária * cor ou raça * escolaridade * local de residência * ano do óbito * grupos de causas da CID-10<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> == Razão entre taxas de mortalidade == === Definição === A razão entre taxas de mortalidade é uma medida comparativa obtida pela divisão da taxa de mortalidade de um grupo pela taxa de mortalidade de outro grupo, em um mesmo local e período. Quando aplicada à comparação entre sexos, expressa quantas vezes a mortalidade masculina é maior ou menor que a feminina, ou vice-versa, a depender da ordem adotada na razão. Trata-se de medida sintética de comparação entre grupos, útil para descrever desigualdades na mortalidade segundo características populacionais, como sexo, idade, local de residência ou outro estrato de interesse.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Unidade de medida === Razão adimensional. === Fontes de dados === A razão entre taxas de mortalidade não constitui, em si, uma fonte primária de dados. Ela é obtida a partir de taxas de mortalidade já calculadas para grupos distintos da população. No exemplo deste exercício, as taxas utilizadas como base são derivadas do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde, e de estimativas populacionais produzidas com base em informações do IBGE e da RIPSA.<ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === A razão entre taxas de mortalidade é calculada pela divisão da taxa de mortalidade de um grupo pela taxa de mortalidade de outro grupo, no mesmo local e período. <math>RTM = \frac{TM_{grupo\ 1}}{TM_{grupo\ 2}}</math> onde: RTM = razão entre taxas de mortalidade TM₍grupo 1₎ = taxa de mortalidade do grupo de interesse TM₍grupo 2₎ = taxa de mortalidade do grupo de referência No caso da comparação entre sexos, quando se adota a razão masculino/feminino: <math>RTM_{M/F} = \frac{TM_{masculino}}{TM_{feminino}}</math> === Exemplo === Se a taxa de mortalidade masculina por lesão de trânsito em determinado município for 24,0 por 100 mil habitantes e a taxa feminina for 6,0 por 100 mil habitantes, a razão masculino/feminino será: <math>RTM_{M/F} = \frac{24,0}{6,0} = 4,0</math> Nesse exemplo, a mortalidade masculina por lesão de trânsito é quatro vezes a mortalidade feminina no mesmo local e período. === Interpretação === Valores maiores que 1 indicam que a taxa de mortalidade do numerador é superior à do denominador. Valor igual a 1 indica igualdade entre os grupos comparados. Valores menores que 1 indicam que a taxa do numerador é inferior à do denominador. Quando se utiliza a razão masculino/feminino, valores acima de 1 indicam sobremortalidade masculina. A interpretação dessa medida depende da comparabilidade entre as taxas utilizadas. Quando se empregam taxas brutas ou não padronizadas por idade, diferenças na composição etária dos grupos comparados podem influenciar o resultado. Por isso, em comparações entre áreas ou períodos, recomenda-se cautela e, quando pertinente, o uso de taxas padronizadas.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Usos principais === * Comparar a mortalidade entre grupos populacionais. * Descrever desigualdades segundo sexo, idade, território ou outras características. * Sintetizar a magnitude do diferencial de mortalidade entre dois grupos. * Apoiar análises descritivas da situação de saúde. * Subsidiar monitoramento e avaliação de iniquidades em saúde.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Interface com a Informática em Saúde === Essa medida depende da disponibilidade de sistemas informatizados capazes de produzir taxas estratificadas por sexo, idade, causa e local de residência. No contexto brasileiro, o cálculo pode ser operacionalizado com dados do SIM e tabulações em plataformas como o Tabnet/Datasus. A consistência do resultado depende da qualidade do registro da causa básica de morte, da cobertura do sistema e da adequação dos denominadores populacionais utilizados no cálculo das taxas de base.<ref name="RIPSA2026" /> === Limitações === * Não mede diretamente o risco absoluto de morrer, mas a relação entre duas taxas. * Depende da validade das taxas que compõem o numerador e o denominador. * Pode ser influenciada por diferenças na estrutura etária dos grupos comparados, quando se utilizam taxas não padronizadas. * Pode ser instável em populações pequenas ou em situações com pequeno número de óbitos. * Sua interpretação isolada pode ocultar diferenças importantes na magnitude absoluta das taxas comparadas.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Periodicidade === Pode ser calculada com a mesma periodicidade das taxas de mortalidade que lhe servem de base, em geral anual.<ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === Pode ser calculada para qualquer recorte territorial em que haja disponibilidade de taxas comparáveis, como Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios. Sua utilidade depende da qualidade dos dados e da estabilidade das taxas nos grupos comparados.<ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A razão entre taxas de mortalidade pode ser analisada segundo: * sexo * faixa etária * local de residência * ano * grupos de causas da CID-10 * raça/cor * escolaridade, quando disponível<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Indicadores que podem servir de base para o cálculo === No exercício proposto, a razão foi calculada a partir de três indicadores de mortalidade: * '''Taxa de mortalidade por lesão de trânsito''': taxa de mortalidade específica por lesão de trânsito na população, em um local e ano de referência, calculada por 100 mil habitantes; inclui causas codificadas entre V01 e V89 da CID-10.<ref name="RIPSA2026" /> * '''Taxa de mortalidade prematura por doenças crônicas não transmissíveis''': taxa de mortalidade entre 30 e 69 anos por doenças cardiovasculares, neoplasias malignas, diabetes mellitus e doenças respiratórias crônicas, em local e ano de referência.<ref name="RIPSA2026" /> * '''Taxa de mortalidade específica por doenças infecciosas e parasitárias''': taxa de mortalidade por esse grupo de causas na população residente, em local e ano de referência, calculada por 100 mil habitantes.<ref name="RIPSA2026" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA">Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Informação e Saúde Digital. ''Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/.</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 Primária – sistema utilizado para o registro das consultas médicas realizadas na atenção primária. * Sistema de Informação da Atenção Básica (SIAB) – utilizado em séries históricas anteriores. * 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="MSSIA" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> === 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 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="MSSIA" /> === 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 e Boletins de Produção Ambulatorial. * Diferenças nas formas de registro entre os sistemas SIA/SUS, e-SUS APS 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="MSSIA" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="MSSIA" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH">Brasil. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://datasus.saude.gov.br/sistema-de-informacoes-hospitalares-sih-sus/.</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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> === 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="MSSIH" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 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, como doenças infecciosas, doenças do aparelho circulatório ou 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> === 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 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. 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 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <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. * 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.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, esse indicador depende da padronização diagnóstica nas AIH, da integridade dos registros hospitalares e da possibilidade de tabulação automatizada por capítulos e grupos da CID-10. Sistemas analíticos e painéis interativos permitem monitorar padrões de internação, comparar territórios e apoiar a gestão hospitalar e a vigilância em saúde.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação do indicador é que o SIH/SUS registra predominantemente internações financiadas pelo SUS, o que restringe a representação da rede privada não conveniada. Também podem ocorrer distorções associadas à qualidade do preenchimento da AIH, à codificação diagnóstica e a diferenças nos critérios de internação entre serviços e regiões. Outras limitações incluem: * sub-registro ou inconsistências no diagnóstico principal; * influência da oferta local de leitos e da organização da rede hospitalar; * possibilidade de reinternações serem contadas como novos eventos; * dificuldade de interpretação isolada, sem considerar taxas e outros indicadores assistenciais.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <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 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="MSSIH" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 os estabelecimentos 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 Embora o SIH/SUS concentre as internações financiadas pelo SUS, a cobertura é ampla e representativa da realidade hospitalar brasileira, especialmente em contextos de maior dependência do sistema público. Os dados permitem comparações territoriais e análises sobre o perfil de morbidade hospitalar em diferentes contextos populacionais e assistenciais.<ref name="MSSIH" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 * Tipo de estabelecimento * Regime de internação (urgência/emergência ou eletiva) * Ano de referência 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Leitos Hospitalares == === Definição === O indicador '''Leitos hospitalares por população''' expressa a relação entre o número de leitos hospitalares disponíveis para internação e a população residente, em determinado território e período. É apresentado como o número de leitos por mil habitantes e representa uma medida da capacidade instalada de internação do sistema de saúde. Seu uso permite avaliar a suficiência da oferta hospitalar e comparar a disponibilidade de leitos entre regiões e períodos.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES">Brasil. Ministério da Saúde. ''Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://cnes.datasus.gov.br/.</ref> === Unidade de medida === Número de leitos hospitalares por 1.000 habitantes. === Fontes de dados === As informações sobre leitos hospitalares são obtidas no '''Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES)''', do Ministério da Saúde. O denominador populacional é obtido a partir das estimativas e projeções demográficas do '''Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE)'''.<ref name="MSCNES" /> <ref name="IBGE" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de leitos hospitalares disponíveis e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 1.000. <math>LH = \frac{N_{leitos}}{P} \times 1000</math> onde: LH = leitos hospitalares por 1.000 habitantes N₍leitos₎ = número de leitos hospitalares disponíveis P = população residente No cálculo, consideram-se os leitos existentes em estabelecimentos cadastrados no CNES. Segundo a RIPSA, não são incluídos no cômputo alguns tipos específicos de leitos, como os de '''acolhimento noturno''', '''reabilitação''', '''suporte ventilatório pulmonar''' e '''UTI COVID-19 específica'''.<ref name="RIPSA2026" /> === 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. === Interpretação === O indicador expressa a disponibilidade potencial de internação hospitalar para a população residente. Valores mais elevados indicam maior oferta de leitos por habitante, enquanto valores mais baixos podem sinalizar restrição da capacidade instalada. Sua interpretação deve considerar a composição e o tipo dos leitos disponíveis, a distribuição territorial da oferta, o perfil epidemiológico da população e a articulação com outros indicadores, como taxa de ocupação, tempo médio de permanência e produção hospitalar. Diferenças regionais podem refletir desigualdades estruturais na rede de atenção à saúde.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === * Avaliar a capacidade instalada de internação hospitalar. * Comparar a disponibilidade de leitos entre regiões e períodos. * Subsidiar o planejamento e a regionalização da rede hospitalar. * Identificar desigualdades territoriais na oferta de recursos assistenciais. * Apoiar análises de suficiência da infraestrutura hospitalar. <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === O indicador depende da atualização regular do CNES e da integração entre bases cadastrais, assistenciais e populacionais. Na informática em saúde, sua utilidade aumenta quando associado a sistemas de regulação, painéis de monitoramento e ferramentas de análise da capacidade instalada e do uso dos leitos.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === * Depende da qualidade e da atualização dos registros do CNES. * Não expressa, isoladamente, a utilização efetiva dos leitos. * Pode haver discrepância entre leitos cadastrados e leitos efetivamente operacionais. * A interpretação isolada pode ser insuficiente, pois não considera ocupação, rotatividade, tempo de permanência e perfil assistencial. * Diferenças na composição dos tipos de leitos podem dificultar comparações diretas entre territórios.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados do CNES são atualizados continuamente e podem ser analisados com periodicidade mensal ou anual. Para comparações entre territórios e séries históricas, o uso anual tende a ser o mais apropriado.<ref name="MSCNES" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === O indicador pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios, conforme a disponibilidade e a qualidade dos dados cadastrais e populacionais.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> <ref name="IBGE" /> === Categorias sugeridas para análise === O indicador pode ser analisado segundo: * tipo de leito * vínculo ao SUS * natureza jurídica do estabelecimento * localização geográfica * esfera administrativa * ano de referência <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> == 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 da 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 Único de Saúde (SUS) e o setor suplementar, bem como desigualdades de acesso aos serviços de saúde entre grupos sociais e regiões.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS">Agência Nacional de Saúde Suplementar. ''Sala de Situação''. Rio de Janeiro: ANS. Disponível em: https://www.gov.br/ans/pt-br/assuntos/analise-de-situacao/sala-de-situacao.</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="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> === 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) – utilizado para o denominador populacional. * Pesquisas domiciliares, como a Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), que podem complementar a análise da cobertura autorreferida. * Bases da saúde suplementar e relatórios analíticos da ANS. Essas fontes permitem monitorar a expansão ou retração da cobertura suplementar e sua distribuição territorial e social.<ref name="ANS" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de vínculos ativos a planos privados de assistência à saúde e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 100. <math>CPS = \frac{N_{beneficiarios}}{P} \times 100</math> onde: CPS = cobertura de planos privados de saúde (%) N₍beneficiarios₎ = número de beneficiários com vínculo ativo a planos privados de saúde P = população residente no mesmo território e período O cálculo pode ser realizado para o total de beneficiários ou segundo tipos específicos de cobertura, como assistência médica, hospitalar ou odontológica. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_beneficiarios/P)*100` Por exemplo, se um estado possui 2.500.000 beneficiários de planos privados e uma população de 10.000.000 habitantes, a cobertura será de 25,0%.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Beneficiários de planos médico-hospitalares !! População residente !! Cobertura (%) |- | '''Norte''' || 2.060.000 || 18.906.962 || 10,9 |- | '''Nordeste''' || 7.420.000 || 54.644.582 || 13,6 |- | '''Sudeste''' || 28.940.000 || 84.847.187 || 34,1 |- | '''Sul''' || 8.160.000 || 29.933.315 || 27,3 |- | '''Centro-Oeste''' || 4.620.000 || 16.298.734 || 28,3 |- | '''Brasil''' || 51.200.000 || 203.062.512 || 25,2 |} Fontes: Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS (2022); IBGE – Censo Demográfico 2022. Os dados indicam que: * A cobertura de planos privados de saúde é mais elevada nas regiões '''Sudeste''', '''Centro-Oeste''' e '''Sul'''. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' apresentam menor inserção da saúde suplementar. * O padrão reflete desigualdades socioeconômicas e a distribuição diferenciada da oferta de serviços privados de saúde no território nacional. === Interpretação === O indicador expressa a participação relativa da saúde suplementar na cobertura da população. Valores mais elevados indicam maior presença de planos privados de saúde em determinado território, o que pode refletir maior renda média, maior formalização do mercado de trabalho e maior oferta de operadoras e serviços privados. Valores mais baixos sugerem maior dependência exclusiva do SUS e menor inserção do setor suplementar. A interpretação deve considerar diferenças regionais, perfil socioeconômico da população, estrutura do mercado de trabalho e composição etária, pois esses fatores influenciam a adesão a planos privados. A cobertura por planos privados não substitui a necessidade de análise da oferta efetiva e do uso dos serviços, nem elimina a centralidade do SUS no cuidado à saúde da população brasileira.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === * Avaliar a participação da saúde suplementar na cobertura populacional. * Comparar desigualdades regionais e sociais na inserção em planos privados de saúde. * Subsidiar análises sobre a relação entre o SUS e o setor suplementar. * Apoiar o planejamento e a regulação do sistema de saúde. * Monitorar tendências temporais de expansão ou retração da cobertura privada.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === O monitoramento desse indicador depende de bases cadastrais atualizadas, integração entre dados administrativos e denominadores populacionais confiáveis. Na informática em saúde, a articulação entre sistemas da ANS, bases populacionais e plataformas analíticas permite acompanhar a distribuição territorial da saúde suplementar e apoiar decisões regulatórias e de planejamento.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === * O indicador mede cobertura contratual, não uso efetivo dos serviços. * Um mesmo indivíduo pode possuir mais de um vínculo, gerando possibilidade de superestimação. * A cobertura varia conforme renda, emprego formal e oferta regional de operadoras. * Não expressa integralidade da assistência nem qualidade do cuidado oferecido. * Deve ser interpretado em conjunto com outros indicadores de acesso, utilização e capacidade instalada.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados da ANS são atualizados periodicamente e permitem acompanhamento mensal e anual da cobertura da saúde suplementar. Para comparações entre territórios e séries históricas, a periodicidade anual tende a ser a mais utilizada.<ref name="ANS" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === O indicador pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação e municípios, conforme a disponibilidade dos dados da ANS e dos denominadores populacionais.<ref name="ANS" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A cobertura de planos privados de saúde pode ser analisada segundo: * tipo de plano * segmentação assistencial * faixa etária * sexo * localização geográfica * ano de referência * vínculo empregatício, quando disponível<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> == Referências == <references /> f22wj17c1gvu6r80y6qaegrjs9wlx6f 182094 182093 2026-04-17T13:38:19Z Silvamt 34408 /* Categorias sugeridas para análise */ 182094 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="RIPSA2026">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, DF: OPAS, 2026.</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.</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">Brasil. Ministério da Saúde; Universidade Federal de Goiás. ''Análise de Situação de Saúde''. Brasília: Ministério da Saúde, 2015.</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. ''International Journal of Medical Informatics''. 2023;170:104908. doi:10.1016/j.ijmedinf.2022.104908.</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">Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. ''Censo Demográfico 2022''; ''Projeções e estimativas da população''. Rio de Janeiro: IBGE. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/.</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="RIPSA2026" /> 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="RIPSA2026" /><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="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi">PEREIRA, Maurício Gomes. ''Epidemiologia: teoria e prática''. 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="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Razão de sexo == === Definição === A '''razão de sexo''' é um indicador demográfico da dimensão '''População'''. Expressa a relação entre os contingentes populacionais masculino e feminino em uma população, em determinado lugar e período.<ref name="RIPSA2026" /> === Descrição === Esse indicador expressa a relação entre os contingentes populacionais masculino e feminino em uma população, em determinado lugar e período.<ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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''', definida como a razão entre nascidos vivos do sexo masculino e feminino. === 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="RIPSA2026" /> <ref name="IBGE" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="IBGE" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC">Brasil. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/.</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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> === 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 menores, na rede privada o percentual é muito mais elevado, evidenciando diferenças no modelo assistencial e na condução do parto.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="WHOCesarean2015">World Health Organization. ''WHO Statement on Caesarean Section Rates''. Geneva: WHO, 2015.</ref> <ref name="MSSINASC" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> == Mortalidade proporcional por grupo de causas == === Definição === A mortalidade proporcional por grupo de causas expressa a distribuição percentual dos óbitos segundo grupos de causas definidas, em determinado local e período. Trata-se de um indicador que descreve a '''estrutura da mortalidade''', mostrando a importância relativa de cada grupo de causas no conjunto dos óbitos. Não mede o risco de morrer, pois seu denominador é o total de óbitos, e não a população exposta.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Unidade de medida === Proporção, expressa em percentual (%). === Fontes de dados === As informações são obtidas no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde, a partir das Declarações de Óbito (DO). Para esse indicador, utilizam-se os óbitos de residentes com causas definidas, classificados segundo a CID-10. Diferentemente dos coeficientes de mortalidade, não há necessidade de usar população no denominador.<ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === A mortalidade proporcional por grupo de causas é calculada pela razão entre o número de óbitos de residentes por determinado grupo de causas definidas e o número total de óbitos de residentes com causas definidas, no mesmo local e período, multiplicada por 100. <math>MPGC = \frac{N_{obitos\ por\ grupo\ de\ causas}}{N_{obitos\ totais\ com\ causas\ definidas}} \times 100</math> onde: MPGC = mortalidade proporcional por grupo de causas N₍óbitos por grupo de causas₎ = número de óbitos atribuídos ao grupo de causas selecionado N₍óbitos totais com causas definidas₎ = total de óbitos com causa básica definida no mesmo local e período === Exemplo === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Grupo de causas !! Óbitos !! Mortalidade proporcional (%) |- | Doenças do aparelho circulatório || 320 || 32,0 |- | Neoplasias || 210 || 21,0 |- | Causas externas || 150 || 15,0 |- | Doenças do aparelho respiratório || 120 || 12,0 |- | Demais causas definidas || 200 || 20,0 |- | '''Total''' || '''1.000''' || '''100,0''' |} Nesse exemplo, as doenças do aparelho circulatório representam 32,0% do total de óbitos com causas definidas. === Interpretação === O indicador permite identificar quais grupos de causas têm maior peso no perfil de mortalidade da população. Seu valor depende da composição relativa das causas de morte e pode ser influenciado por condições socioeconômicas, perfil demográfico, infraestrutura dos serviços públicos, qualidade da assistência à saúde e acesso aos serviços. Como se trata de medida proporcional, aumento na participação de um grupo pode decorrer tanto do aumento dos óbitos nesse grupo quanto da redução proporcional dos demais. Portanto, sua interpretação deve ser feita em conjunto com coeficientes específicos de mortalidade.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Usos principais === * Identificar os principais grupos de causas de morte em uma população. * Descrever a estrutura da mortalidade. * Comparar perfis de mortalidade entre grupos populacionais, regiões e períodos. * Analisar desigualdades segundo sexo, idade e cor ou raça. * Subsidiar planejamento, gestão, monitoramento e avaliação de políticas públicas de saúde.<ref name="RIPSA2026" /> === Interface com a Informática em Saúde === Esse indicador depende da qualidade da codificação da causa básica de morte segundo a CID-10, da consistência das bases do SIM e da redução da proporção de causas mal definidas. Sistemas informatizados de tabulação e análise permitem acompanhar a distribuição proporcional das causas e comparar padrões regionais e temporais.<ref name="RIPSA2026" /> === Limitações === * Não expressa risco de morte. * Depende da qualidade do preenchimento da Declaração de Óbito e da definição correta da causa básica. * Seu uso é limitado quando há elevada proporção de óbitos por causas mal definidas ou sem assistência médica. * Sofre influência da composição etária e sexual da população, o que condiciona a frequência de óbitos em determinados grupos de causas. * Pode ocultar mudanças reais na magnitude de uma causa quando analisado isoladamente, sem coeficientes específicos.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Periodicidade === O indicador é calculado, em geral, com periodicidade anual, a partir da consolidação dos dados do SIM.<ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === Pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões metropolitanas e municípios, desde que haja qualidade adequada na informação sobre causas de morte.<ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A mortalidade proporcional por grupo de causas pode ser analisada segundo: * sexo * faixa etária * cor ou raça * escolaridade * local de residência * ano do óbito * grupos de causas da CID-10<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> == Razão entre taxas de mortalidade == === Definição === A razão entre taxas de mortalidade é uma medida comparativa obtida pela divisão da taxa de mortalidade de um grupo pela taxa de mortalidade de outro grupo, em um mesmo local e período. Quando aplicada à comparação entre sexos, expressa quantas vezes a mortalidade masculina é maior ou menor que a feminina, ou vice-versa, a depender da ordem adotada na razão. Trata-se de medida sintética de comparação entre grupos, útil para descrever desigualdades na mortalidade segundo características populacionais, como sexo, idade, local de residência ou outro estrato de interesse.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Unidade de medida === Razão adimensional. === Fontes de dados === A razão entre taxas de mortalidade não constitui, em si, uma fonte primária de dados. Ela é obtida a partir de taxas de mortalidade já calculadas para grupos distintos da população. No exemplo deste exercício, as taxas utilizadas como base são derivadas do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde, e de estimativas populacionais produzidas com base em informações do IBGE e da RIPSA.<ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === A razão entre taxas de mortalidade é calculada pela divisão da taxa de mortalidade de um grupo pela taxa de mortalidade de outro grupo, no mesmo local e período. <math>RTM = \frac{TM_{grupo\ 1}}{TM_{grupo\ 2}}</math> onde: RTM = razão entre taxas de mortalidade TM₍grupo 1₎ = taxa de mortalidade do grupo de interesse TM₍grupo 2₎ = taxa de mortalidade do grupo de referência No caso da comparação entre sexos, quando se adota a razão masculino/feminino: <math>RTM_{M/F} = \frac{TM_{masculino}}{TM_{feminino}}</math> === Exemplo === Se a taxa de mortalidade masculina por lesão de trânsito em determinado município for 24,0 por 100 mil habitantes e a taxa feminina for 6,0 por 100 mil habitantes, a razão masculino/feminino será: <math>RTM_{M/F} = \frac{24,0}{6,0} = 4,0</math> Nesse exemplo, a mortalidade masculina por lesão de trânsito é quatro vezes a mortalidade feminina no mesmo local e período. === Interpretação === Valores maiores que 1 indicam que a taxa de mortalidade do numerador é superior à do denominador. Valor igual a 1 indica igualdade entre os grupos comparados. Valores menores que 1 indicam que a taxa do numerador é inferior à do denominador. Quando se utiliza a razão masculino/feminino, valores acima de 1 indicam sobremortalidade masculina. A interpretação dessa medida depende da comparabilidade entre as taxas utilizadas. Quando se empregam taxas brutas ou não padronizadas por idade, diferenças na composição etária dos grupos comparados podem influenciar o resultado. Por isso, em comparações entre áreas ou períodos, recomenda-se cautela e, quando pertinente, o uso de taxas padronizadas.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Usos principais === * Comparar a mortalidade entre grupos populacionais. * Descrever desigualdades segundo sexo, idade, território ou outras características. * Sintetizar a magnitude do diferencial de mortalidade entre dois grupos. * Apoiar análises descritivas da situação de saúde. * Subsidiar monitoramento e avaliação de iniquidades em saúde.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Interface com a Informática em Saúde === Essa medida depende da disponibilidade de sistemas informatizados capazes de produzir taxas estratificadas por sexo, idade, causa e local de residência. No contexto brasileiro, o cálculo pode ser operacionalizado com dados do SIM e tabulações em plataformas como o Tabnet/Datasus. A consistência do resultado depende da qualidade do registro da causa básica de morte, da cobertura do sistema e da adequação dos denominadores populacionais utilizados no cálculo das taxas de base.<ref name="RIPSA2026" /> === Limitações === * Não mede diretamente o risco absoluto de morrer, mas a relação entre duas taxas. * Depende da validade das taxas que compõem o numerador e o denominador. * Pode ser influenciada por diferenças na estrutura etária dos grupos comparados, quando se utilizam taxas não padronizadas. * Pode ser instável em populações pequenas ou em situações com pequeno número de óbitos. * Sua interpretação isolada pode ocultar diferenças importantes na magnitude absoluta das taxas comparadas.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Periodicidade === Pode ser calculada com a mesma periodicidade das taxas de mortalidade que lhe servem de base, em geral anual.<ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === Pode ser calculada para qualquer recorte territorial em que haja disponibilidade de taxas comparáveis, como Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios. Sua utilidade depende da qualidade dos dados e da estabilidade das taxas nos grupos comparados.<ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A razão entre taxas de mortalidade pode ser analisada segundo: * sexo * faixa etária * local de residência * ano * grupos de causas da CID-10 * raça/cor * escolaridade, quando disponível<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Indicadores que podem servir de base para o cálculo === No exercício proposto, a razão foi calculada a partir de três indicadores de mortalidade: * '''Taxa de mortalidade por lesão de trânsito''': taxa de mortalidade específica por lesão de trânsito na população, em um local e ano de referência, calculada por 100 mil habitantes; inclui causas codificadas entre V01 e V89 da CID-10.<ref name="RIPSA2026" /> * '''Taxa de mortalidade prematura por doenças crônicas não transmissíveis''': taxa de mortalidade entre 30 e 69 anos por doenças cardiovasculares, neoplasias malignas, diabetes mellitus e doenças respiratórias crônicas, em local e ano de referência.<ref name="RIPSA2026" /> * '''Taxa de mortalidade específica por doenças infecciosas e parasitárias''': taxa de mortalidade por esse grupo de causas na população residente, em local e ano de referência, calculada por 100 mil habitantes.<ref name="RIPSA2026" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA">Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Informação e Saúde Digital. ''Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/.</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 Primária – sistema utilizado para o registro das consultas médicas realizadas na atenção primária. * Sistema de Informação da Atenção Básica (SIAB) – utilizado em séries históricas anteriores. * 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="MSSIA" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> === 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 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="MSSIA" /> === 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 e Boletins de Produção Ambulatorial. * Diferenças nas formas de registro entre os sistemas SIA/SUS, e-SUS APS 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="MSSIA" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="MSSIA" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH">Brasil. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://datasus.saude.gov.br/sistema-de-informacoes-hospitalares-sih-sus/.</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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> === 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="MSSIH" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 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, como doenças infecciosas, doenças do aparelho circulatório ou 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> === 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 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. 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 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <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. * 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.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, esse indicador depende da padronização diagnóstica nas AIH, da integridade dos registros hospitalares e da possibilidade de tabulação automatizada por capítulos e grupos da CID-10. Sistemas analíticos e painéis interativos permitem monitorar padrões de internação, comparar territórios e apoiar a gestão hospitalar e a vigilância em saúde.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação do indicador é que o SIH/SUS registra predominantemente internações financiadas pelo SUS, o que restringe a representação da rede privada não conveniada. Também podem ocorrer distorções associadas à qualidade do preenchimento da AIH, à codificação diagnóstica e a diferenças nos critérios de internação entre serviços e regiões. Outras limitações incluem: * sub-registro ou inconsistências no diagnóstico principal; * influência da oferta local de leitos e da organização da rede hospitalar; * possibilidade de reinternações serem contadas como novos eventos; * dificuldade de interpretação isolada, sem considerar taxas e outros indicadores assistenciais.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <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 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="MSSIH" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 os estabelecimentos 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 Embora o SIH/SUS concentre as internações financiadas pelo SUS, a cobertura é ampla e representativa da realidade hospitalar brasileira, especialmente em contextos de maior dependência do sistema público. Os dados permitem comparações territoriais e análises sobre o perfil de morbidade hospitalar em diferentes contextos populacionais e assistenciais.<ref name="MSSIH" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 * Tipo de estabelecimento * Regime de internação (urgência/emergência ou eletiva) * Ano de referência 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Leitos Hospitalares == === Definição === O indicador '''Leitos hospitalares por população''' expressa a relação entre o número de leitos hospitalares disponíveis para internação e a população residente, em determinado território e período. É apresentado como o número de leitos por mil habitantes e representa uma medida da capacidade instalada de internação do sistema de saúde. Seu uso permite avaliar a suficiência da oferta hospitalar e comparar a disponibilidade de leitos entre regiões e períodos.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES">Brasil. Ministério da Saúde. ''Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://cnes.datasus.gov.br/.</ref> === Unidade de medida === Número de leitos hospitalares por 1.000 habitantes. === Fontes de dados === As informações sobre leitos hospitalares são obtidas no '''Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES)''', do Ministério da Saúde. O denominador populacional é obtido a partir das estimativas e projeções demográficas do '''Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE)'''.<ref name="MSCNES" /> <ref name="IBGE" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de leitos hospitalares disponíveis e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 1.000. <math>LH = \frac{N_{leitos}}{P} \times 1000</math> onde: LH = leitos hospitalares por 1.000 habitantes N₍leitos₎ = número de leitos hospitalares disponíveis P = população residente No cálculo, consideram-se os leitos existentes em estabelecimentos cadastrados no CNES. Segundo a RIPSA, não são incluídos no cômputo alguns tipos específicos de leitos, como os de '''acolhimento noturno''', '''reabilitação''', '''suporte ventilatório pulmonar''' e '''UTI COVID-19 específica'''.<ref name="RIPSA2026" /> === 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. === Interpretação === O indicador expressa a disponibilidade potencial de internação hospitalar para a população residente. Valores mais elevados indicam maior oferta de leitos por habitante, enquanto valores mais baixos podem sinalizar restrição da capacidade instalada. Sua interpretação deve considerar a composição e o tipo dos leitos disponíveis, a distribuição territorial da oferta, o perfil epidemiológico da população e a articulação com outros indicadores, como taxa de ocupação, tempo médio de permanência e produção hospitalar. Diferenças regionais podem refletir desigualdades estruturais na rede de atenção à saúde.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === * Avaliar a capacidade instalada de internação hospitalar. * Comparar a disponibilidade de leitos entre regiões e períodos. * Subsidiar o planejamento e a regionalização da rede hospitalar. * Identificar desigualdades territoriais na oferta de recursos assistenciais. * Apoiar análises de suficiência da infraestrutura hospitalar. <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === O indicador depende da atualização regular do CNES e da integração entre bases cadastrais, assistenciais e populacionais. Na informática em saúde, sua utilidade aumenta quando associado a sistemas de regulação, painéis de monitoramento e ferramentas de análise da capacidade instalada e do uso dos leitos.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === * Depende da qualidade e da atualização dos registros do CNES. * Não expressa, isoladamente, a utilização efetiva dos leitos. * Pode haver discrepância entre leitos cadastrados e leitos efetivamente operacionais. * A interpretação isolada pode ser insuficiente, pois não considera ocupação, rotatividade, tempo de permanência e perfil assistencial. * Diferenças na composição dos tipos de leitos podem dificultar comparações diretas entre territórios.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados do CNES são atualizados continuamente e podem ser analisados com periodicidade mensal ou anual. Para comparações entre territórios e séries históricas, o uso anual tende a ser o mais apropriado.<ref name="MSCNES" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === O indicador pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios, conforme a disponibilidade e a qualidade dos dados cadastrais e populacionais.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> <ref name="IBGE" /> === Categorias sugeridas para análise === O indicador pode ser analisado segundo: * tipo de leito * vínculo ao SUS * natureza jurídica do estabelecimento * localização geográfica * esfera administrativa * ano de referência <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> == 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 da 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 Único de Saúde (SUS) e o setor suplementar, bem como desigualdades de acesso aos serviços de saúde entre grupos sociais e regiões.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS">Agência Nacional de Saúde Suplementar. ''Sala de Situação''. Rio de Janeiro: ANS. Disponível em: https://www.gov.br/ans/pt-br/assuntos/analise-de-situacao/sala-de-situacao.</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="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> === 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) – utilizado para o denominador populacional. * Pesquisas domiciliares, como a Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), que podem complementar a análise da cobertura autorreferida. * Bases da saúde suplementar e relatórios analíticos da ANS. Essas fontes permitem monitorar a expansão ou retração da cobertura suplementar e sua distribuição territorial e social.<ref name="ANS" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de vínculos ativos a planos privados de assistência à saúde e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 100. <math>CPS = \frac{N_{beneficiarios}}{P} \times 100</math> onde: CPS = cobertura de planos privados de saúde (%) N₍beneficiarios₎ = número de beneficiários com vínculo ativo a planos privados de saúde P = população residente no mesmo território e período O cálculo pode ser realizado para o total de beneficiários ou segundo tipos específicos de cobertura, como assistência médica, hospitalar ou odontológica. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_beneficiarios/P)*100` Por exemplo, se um estado possui 2.500.000 beneficiários de planos privados e uma população de 10.000.000 habitantes, a cobertura será de 25,0%.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Beneficiários de planos médico-hospitalares !! População residente !! Cobertura (%) |- | '''Norte''' || 2.060.000 || 18.906.962 || 10,9 |- | '''Nordeste''' || 7.420.000 || 54.644.582 || 13,6 |- | '''Sudeste''' || 28.940.000 || 84.847.187 || 34,1 |- | '''Sul''' || 8.160.000 || 29.933.315 || 27,3 |- | '''Centro-Oeste''' || 4.620.000 || 16.298.734 || 28,3 |- | '''Brasil''' || 51.200.000 || 203.062.512 || 25,2 |} Fontes: Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS (2022); IBGE – Censo Demográfico 2022. Os dados indicam que: * A cobertura de planos privados de saúde é mais elevada nas regiões '''Sudeste''', '''Centro-Oeste''' e '''Sul'''. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' apresentam menor inserção da saúde suplementar. * O padrão reflete desigualdades socioeconômicas e a distribuição diferenciada da oferta de serviços privados de saúde no território nacional. === Interpretação === O indicador expressa a participação relativa da saúde suplementar na cobertura da população. Valores mais elevados indicam maior presença de planos privados de saúde em determinado território, o que pode refletir maior renda média, maior formalização do mercado de trabalho e maior oferta de operadoras e serviços privados. Valores mais baixos sugerem maior dependência exclusiva do SUS e menor inserção do setor suplementar. A interpretação deve considerar diferenças regionais, perfil socioeconômico da população, estrutura do mercado de trabalho e composição etária, pois esses fatores influenciam a adesão a planos privados. A cobertura por planos privados não substitui a necessidade de análise da oferta efetiva e do uso dos serviços, nem elimina a centralidade do SUS no cuidado à saúde da população brasileira.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === * Avaliar a participação da saúde suplementar na cobertura populacional. * Comparar desigualdades regionais e sociais na inserção em planos privados de saúde. * Subsidiar análises sobre a relação entre o SUS e o setor suplementar. * Apoiar o planejamento e a regulação do sistema de saúde. * Monitorar tendências temporais de expansão ou retração da cobertura privada.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === O monitoramento desse indicador depende de bases cadastrais atualizadas, integração entre dados administrativos e denominadores populacionais confiáveis. Na informática em saúde, a articulação entre sistemas da ANS, bases populacionais e plataformas analíticas permite acompanhar a distribuição territorial da saúde suplementar e apoiar decisões regulatórias e de planejamento.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === * O indicador mede cobertura contratual, não uso efetivo dos serviços. * Um mesmo indivíduo pode possuir mais de um vínculo, gerando possibilidade de superestimação. * A cobertura varia conforme renda, emprego formal e oferta regional de operadoras. * Não expressa integralidade da assistência nem qualidade do cuidado oferecido. * Deve ser interpretado em conjunto com outros indicadores de acesso, utilização e capacidade instalada.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados da ANS são atualizados periodicamente e permitem acompanhamento mensal e anual da cobertura da saúde suplementar. Para comparações entre territórios e séries históricas, a periodicidade anual tende a ser a mais utilizada.<ref name="ANS" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === O indicador pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação e municípios, conforme a disponibilidade dos dados da ANS e dos denominadores populacionais.<ref name="ANS" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A cobertura de planos privados de saúde pode ser analisada segundo: * tipo de plano * segmentação assistencial * faixa etária * sexo * localização geográfica * ano de referência * vínculo empregatício, quando disponível<ref name="RIPSA2026" /><ref name="ANS" /> == 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 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 APS 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="RIPSA2026" /> <ref name="SIOPS">Brasil. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde (SIOPS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://siops.saude.gov.br/.</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 tende a se aproximar de 100%, podendo haver pequenas variações devido à existência de outras categorias orçamentárias, como vigilância em saúde e gestão do SUS.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="SIOPS" /> === 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 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) – utilizado para contextualização demográfica e macroeconômica. * Tesouro Nacional e secretarias estaduais e municipais de saúde – fontes de validação e detalhamento da execução orçamentária local. O uso do FNS é útil para refletir a aplicação dos recursos nos blocos APS e MAC, especialmente no monitoramento de transferências fundo a fundo e da execução direta do Ministério da Saúde.<ref name="MSFNS">Brasil. Ministério da Saúde. ''Fundo Nacional de Saúde (FNS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://portalfns.saude.gov.br/.</ref> <ref name="RIPSA2026" /> === 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. <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 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, 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$ 1,4 bilhão em MAC, sobre um total de R$ 2 bilhões em ASPS, os percentuais serão 30% para APS e 70% para MAC.<ref name="MSFNS" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 – FNS / SIOPS / 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 cerca de 33% corresponderam à Atenção Primária. * A relação MAC/APS foi de 1,79. * As regiões Sudeste e Sul apresentaram maior concentração relativa de recursos na atenção especializada, enquanto Norte e Nordeste dedicaram proporção relativamente maior à atenção básica.<ref name="MSFNS" /> <ref name="SIOPS" /> <ref name="IBGE" /> === 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 indicam maior priorização das ações de promoção, prevenção e cuidado longitudinal. Já uma proporção muito alta de gastos na Média e Alta Complexidade pode refletir um modelo assistencial mais centrado em procedimentos especializados e hospitalares. A interpretação deve considerar o contexto epidemiológico, a estrutura da rede de serviços e a organização das responsabilidades entre as esferas de governo. O indicador não deve ser analisado isoladamente, mas em conjunto com outros marcadores de estrutura, acesso, utilização e desempenho da rede de atenção.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === * Avaliar a distribuição do financiamento entre APS e MAC. * Monitorar tendências de priorização do gasto em saúde. * Comparar perfis de financiamento entre regiões e entes federativos. * Subsidiar o planejamento, a gestão e a avaliação das redes de atenção. * Apoiar análises sobre coerência entre financiamento e modelo assistencial do SUS.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="MSFNS" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, esse indicador depende da integração entre bases orçamentárias, financeiras e assistenciais. Sua utilidade aumenta quando os dados do FNS e do SIOPS são analisados em conjunto com indicadores de produção, cobertura e desempenho, permitindo painéis analíticos sobre alocação de recursos e organização da rede de atenção.<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 permita identificar os blocos de financiamento, parte das despesas pode não estar claramente vinculada a um nível específico de atenção, dificultando a separação entre APS e 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; * exclusão de gastos do setor privado e de outras fontes não orçamentárias; * falta de uniformidade na identificação de gastos mistos, que envolvem simultaneamente APS e MAC. Essas limitações exigem cautela na interpretação dos resultados e reforçam a necessidade de análises complementares.<ref name="MSFNS" /> <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados sobre despesas em saúde executadas pelo Fundo Nacional de Saúde são atualizados mensalmente, com consolidação anual dos valores executados por bloco de financiamento. O indicador pode ser calculado mensal, trimestral ou anualmente, conforme o objetivo da análise. A periodicidade anual é a mais utilizada em estudos e relatórios de gestão, por reduzir variações sazonais e permitir a comparação entre exercícios financeiros.<ref name="MSFNS" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional e pode ser analisado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios, conforme a disponibilidade dos registros financeiros. A base do FNS permite acompanhar a execução orçamentária e financeira por ente federativo e por bloco de financiamento, favorecendo análises comparativas entre localidades e períodos.<ref name="MSFNS" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === O indicador pode ser analisado segundo: * nível de atenção (APS, MAC) * esfera administrativa * localização geográfica * tipo de gestão * modalidade de repasse * ano de exercício financeiro<ref name="MSFNS" /> <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Referências == <references /> i5ukkl21hjp95pxlhw18wftsln5uxef 182095 182094 2026-04-17T13:39:33Z Silvamt 34408 /* Usos principais */ 182095 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="RIPSA2026">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, DF: OPAS, 2026.</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.</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">Brasil. Ministério da Saúde; Universidade Federal de Goiás. ''Análise de Situação de Saúde''. Brasília: Ministério da Saúde, 2015.</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. ''International Journal of Medical Informatics''. 2023;170:104908. doi:10.1016/j.ijmedinf.2022.104908.</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">Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. ''Censo Demográfico 2022''; ''Projeções e estimativas da população''. Rio de Janeiro: IBGE. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/.</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="RIPSA2026" /> 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="RIPSA2026" /><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="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi">PEREIRA, Maurício Gomes. ''Epidemiologia: teoria e prática''. 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="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Razão de sexo == === Definição === A '''razão de sexo''' é um indicador demográfico da dimensão '''População'''. Expressa a relação entre os contingentes populacionais masculino e feminino em uma população, em determinado lugar e período.<ref name="RIPSA2026" /> === Descrição === Esse indicador expressa a relação entre os contingentes populacionais masculino e feminino em uma população, em determinado lugar e período.<ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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''', definida como a razão entre nascidos vivos do sexo masculino e feminino. === 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="RIPSA2026" /> <ref name="IBGE" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="IBGE" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC">Brasil. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/.</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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> === 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 menores, na rede privada o percentual é muito mais elevado, evidenciando diferenças no modelo assistencial e na condução do parto.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="WHOCesarean2015">World Health Organization. ''WHO Statement on Caesarean Section Rates''. Geneva: WHO, 2015.</ref> <ref name="MSSINASC" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> == Mortalidade proporcional por grupo de causas == === Definição === A mortalidade proporcional por grupo de causas expressa a distribuição percentual dos óbitos segundo grupos de causas definidas, em determinado local e período. Trata-se de um indicador que descreve a '''estrutura da mortalidade''', mostrando a importância relativa de cada grupo de causas no conjunto dos óbitos. Não mede o risco de morrer, pois seu denominador é o total de óbitos, e não a população exposta.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Unidade de medida === Proporção, expressa em percentual (%). === Fontes de dados === As informações são obtidas no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde, a partir das Declarações de Óbito (DO). Para esse indicador, utilizam-se os óbitos de residentes com causas definidas, classificados segundo a CID-10. Diferentemente dos coeficientes de mortalidade, não há necessidade de usar população no denominador.<ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === A mortalidade proporcional por grupo de causas é calculada pela razão entre o número de óbitos de residentes por determinado grupo de causas definidas e o número total de óbitos de residentes com causas definidas, no mesmo local e período, multiplicada por 100. <math>MPGC = \frac{N_{obitos\ por\ grupo\ de\ causas}}{N_{obitos\ totais\ com\ causas\ definidas}} \times 100</math> onde: MPGC = mortalidade proporcional por grupo de causas N₍óbitos por grupo de causas₎ = número de óbitos atribuídos ao grupo de causas selecionado N₍óbitos totais com causas definidas₎ = total de óbitos com causa básica definida no mesmo local e período === Exemplo === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Grupo de causas !! Óbitos !! Mortalidade proporcional (%) |- | Doenças do aparelho circulatório || 320 || 32,0 |- | Neoplasias || 210 || 21,0 |- | Causas externas || 150 || 15,0 |- | Doenças do aparelho respiratório || 120 || 12,0 |- | Demais causas definidas || 200 || 20,0 |- | '''Total''' || '''1.000''' || '''100,0''' |} Nesse exemplo, as doenças do aparelho circulatório representam 32,0% do total de óbitos com causas definidas. === Interpretação === O indicador permite identificar quais grupos de causas têm maior peso no perfil de mortalidade da população. Seu valor depende da composição relativa das causas de morte e pode ser influenciado por condições socioeconômicas, perfil demográfico, infraestrutura dos serviços públicos, qualidade da assistência à saúde e acesso aos serviços. Como se trata de medida proporcional, aumento na participação de um grupo pode decorrer tanto do aumento dos óbitos nesse grupo quanto da redução proporcional dos demais. Portanto, sua interpretação deve ser feita em conjunto com coeficientes específicos de mortalidade.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Usos principais === * Identificar os principais grupos de causas de morte em uma população. * Descrever a estrutura da mortalidade. * Comparar perfis de mortalidade entre grupos populacionais, regiões e períodos. * Analisar desigualdades segundo sexo, idade e cor ou raça. * Subsidiar planejamento, gestão, monitoramento e avaliação de políticas públicas de saúde.<ref name="RIPSA2026" /> === Interface com a Informática em Saúde === Esse indicador depende da qualidade da codificação da causa básica de morte segundo a CID-10, da consistência das bases do SIM e da redução da proporção de causas mal definidas. Sistemas informatizados de tabulação e análise permitem acompanhar a distribuição proporcional das causas e comparar padrões regionais e temporais.<ref name="RIPSA2026" /> === Limitações === * Não expressa risco de morte. * Depende da qualidade do preenchimento da Declaração de Óbito e da definição correta da causa básica. * Seu uso é limitado quando há elevada proporção de óbitos por causas mal definidas ou sem assistência médica. * Sofre influência da composição etária e sexual da população, o que condiciona a frequência de óbitos em determinados grupos de causas. * Pode ocultar mudanças reais na magnitude de uma causa quando analisado isoladamente, sem coeficientes específicos.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Periodicidade === O indicador é calculado, em geral, com periodicidade anual, a partir da consolidação dos dados do SIM.<ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === Pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões metropolitanas e municípios, desde que haja qualidade adequada na informação sobre causas de morte.<ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A mortalidade proporcional por grupo de causas pode ser analisada segundo: * sexo * faixa etária * cor ou raça * escolaridade * local de residência * ano do óbito * grupos de causas da CID-10<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> == Razão entre taxas de mortalidade == === Definição === A razão entre taxas de mortalidade é uma medida comparativa obtida pela divisão da taxa de mortalidade de um grupo pela taxa de mortalidade de outro grupo, em um mesmo local e período. Quando aplicada à comparação entre sexos, expressa quantas vezes a mortalidade masculina é maior ou menor que a feminina, ou vice-versa, a depender da ordem adotada na razão. Trata-se de medida sintética de comparação entre grupos, útil para descrever desigualdades na mortalidade segundo características populacionais, como sexo, idade, local de residência ou outro estrato de interesse.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Unidade de medida === Razão adimensional. === Fontes de dados === A razão entre taxas de mortalidade não constitui, em si, uma fonte primária de dados. Ela é obtida a partir de taxas de mortalidade já calculadas para grupos distintos da população. No exemplo deste exercício, as taxas utilizadas como base são derivadas do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde, e de estimativas populacionais produzidas com base em informações do IBGE e da RIPSA.<ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === A razão entre taxas de mortalidade é calculada pela divisão da taxa de mortalidade de um grupo pela taxa de mortalidade de outro grupo, no mesmo local e período. <math>RTM = \frac{TM_{grupo\ 1}}{TM_{grupo\ 2}}</math> onde: RTM = razão entre taxas de mortalidade TM₍grupo 1₎ = taxa de mortalidade do grupo de interesse TM₍grupo 2₎ = taxa de mortalidade do grupo de referência No caso da comparação entre sexos, quando se adota a razão masculino/feminino: <math>RTM_{M/F} = \frac{TM_{masculino}}{TM_{feminino}}</math> === Exemplo === Se a taxa de mortalidade masculina por lesão de trânsito em determinado município for 24,0 por 100 mil habitantes e a taxa feminina for 6,0 por 100 mil habitantes, a razão masculino/feminino será: <math>RTM_{M/F} = \frac{24,0}{6,0} = 4,0</math> Nesse exemplo, a mortalidade masculina por lesão de trânsito é quatro vezes a mortalidade feminina no mesmo local e período. === Interpretação === Valores maiores que 1 indicam que a taxa de mortalidade do numerador é superior à do denominador. Valor igual a 1 indica igualdade entre os grupos comparados. Valores menores que 1 indicam que a taxa do numerador é inferior à do denominador. Quando se utiliza a razão masculino/feminino, valores acima de 1 indicam sobremortalidade masculina. A interpretação dessa medida depende da comparabilidade entre as taxas utilizadas. Quando se empregam taxas brutas ou não padronizadas por idade, diferenças na composição etária dos grupos comparados podem influenciar o resultado. Por isso, em comparações entre áreas ou períodos, recomenda-se cautela e, quando pertinente, o uso de taxas padronizadas.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Usos principais === * Comparar a mortalidade entre grupos populacionais. * Descrever desigualdades segundo sexo, idade, território ou outras características. * Sintetizar a magnitude do diferencial de mortalidade entre dois grupos. * Apoiar análises descritivas da situação de saúde. * Subsidiar monitoramento e avaliação de iniquidades em saúde.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Interface com a Informática em Saúde === Essa medida depende da disponibilidade de sistemas informatizados capazes de produzir taxas estratificadas por sexo, idade, causa e local de residência. No contexto brasileiro, o cálculo pode ser operacionalizado com dados do SIM e tabulações em plataformas como o Tabnet/Datasus. A consistência do resultado depende da qualidade do registro da causa básica de morte, da cobertura do sistema e da adequação dos denominadores populacionais utilizados no cálculo das taxas de base.<ref name="RIPSA2026" /> === Limitações === * Não mede diretamente o risco absoluto de morrer, mas a relação entre duas taxas. * Depende da validade das taxas que compõem o numerador e o denominador. * Pode ser influenciada por diferenças na estrutura etária dos grupos comparados, quando se utilizam taxas não padronizadas. * Pode ser instável em populações pequenas ou em situações com pequeno número de óbitos. * Sua interpretação isolada pode ocultar diferenças importantes na magnitude absoluta das taxas comparadas.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Periodicidade === Pode ser calculada com a mesma periodicidade das taxas de mortalidade que lhe servem de base, em geral anual.<ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === Pode ser calculada para qualquer recorte territorial em que haja disponibilidade de taxas comparáveis, como Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios. Sua utilidade depende da qualidade dos dados e da estabilidade das taxas nos grupos comparados.<ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A razão entre taxas de mortalidade pode ser analisada segundo: * sexo * faixa etária * local de residência * ano * grupos de causas da CID-10 * raça/cor * escolaridade, quando disponível<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Indicadores que podem servir de base para o cálculo === No exercício proposto, a razão foi calculada a partir de três indicadores de mortalidade: * '''Taxa de mortalidade por lesão de trânsito''': taxa de mortalidade específica por lesão de trânsito na população, em um local e ano de referência, calculada por 100 mil habitantes; inclui causas codificadas entre V01 e V89 da CID-10.<ref name="RIPSA2026" /> * '''Taxa de mortalidade prematura por doenças crônicas não transmissíveis''': taxa de mortalidade entre 30 e 69 anos por doenças cardiovasculares, neoplasias malignas, diabetes mellitus e doenças respiratórias crônicas, em local e ano de referência.<ref name="RIPSA2026" /> * '''Taxa de mortalidade específica por doenças infecciosas e parasitárias''': taxa de mortalidade por esse grupo de causas na população residente, em local e ano de referência, calculada por 100 mil habitantes.<ref name="RIPSA2026" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA">Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Informação e Saúde Digital. ''Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/.</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 Primária – sistema utilizado para o registro das consultas médicas realizadas na atenção primária. * Sistema de Informação da Atenção Básica (SIAB) – utilizado em séries históricas anteriores. * 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="MSSIA" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> === 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 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="MSSIA" /> === 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 e Boletins de Produção Ambulatorial. * Diferenças nas formas de registro entre os sistemas SIA/SUS, e-SUS APS 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="MSSIA" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="MSSIA" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH">Brasil. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://datasus.saude.gov.br/sistema-de-informacoes-hospitalares-sih-sus/.</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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> === 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="MSSIH" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 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, como doenças infecciosas, doenças do aparelho circulatório ou 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> === 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 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. 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 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <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. * 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.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, esse indicador depende da padronização diagnóstica nas AIH, da integridade dos registros hospitalares e da possibilidade de tabulação automatizada por capítulos e grupos da CID-10. Sistemas analíticos e painéis interativos permitem monitorar padrões de internação, comparar territórios e apoiar a gestão hospitalar e a vigilância em saúde.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação do indicador é que o SIH/SUS registra predominantemente internações financiadas pelo SUS, o que restringe a representação da rede privada não conveniada. Também podem ocorrer distorções associadas à qualidade do preenchimento da AIH, à codificação diagnóstica e a diferenças nos critérios de internação entre serviços e regiões. Outras limitações incluem: * sub-registro ou inconsistências no diagnóstico principal; * influência da oferta local de leitos e da organização da rede hospitalar; * possibilidade de reinternações serem contadas como novos eventos; * dificuldade de interpretação isolada, sem considerar taxas e outros indicadores assistenciais.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <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 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="MSSIH" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 os estabelecimentos 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 Embora o SIH/SUS concentre as internações financiadas pelo SUS, a cobertura é ampla e representativa da realidade hospitalar brasileira, especialmente em contextos de maior dependência do sistema público. Os dados permitem comparações territoriais e análises sobre o perfil de morbidade hospitalar em diferentes contextos populacionais e assistenciais.<ref name="MSSIH" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 * Tipo de estabelecimento * Regime de internação (urgência/emergência ou eletiva) * Ano de referência 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Leitos Hospitalares == === Definição === O indicador '''Leitos hospitalares por população''' expressa a relação entre o número de leitos hospitalares disponíveis para internação e a população residente, em determinado território e período. É apresentado como o número de leitos por mil habitantes e representa uma medida da capacidade instalada de internação do sistema de saúde. Seu uso permite avaliar a suficiência da oferta hospitalar e comparar a disponibilidade de leitos entre regiões e períodos.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES">Brasil. Ministério da Saúde. ''Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://cnes.datasus.gov.br/.</ref> === Unidade de medida === Número de leitos hospitalares por 1.000 habitantes. === Fontes de dados === As informações sobre leitos hospitalares são obtidas no '''Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES)''', do Ministério da Saúde. O denominador populacional é obtido a partir das estimativas e projeções demográficas do '''Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE)'''.<ref name="MSCNES" /> <ref name="IBGE" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de leitos hospitalares disponíveis e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 1.000. <math>LH = \frac{N_{leitos}}{P} \times 1000</math> onde: LH = leitos hospitalares por 1.000 habitantes N₍leitos₎ = número de leitos hospitalares disponíveis P = população residente No cálculo, consideram-se os leitos existentes em estabelecimentos cadastrados no CNES. Segundo a RIPSA, não são incluídos no cômputo alguns tipos específicos de leitos, como os de '''acolhimento noturno''', '''reabilitação''', '''suporte ventilatório pulmonar''' e '''UTI COVID-19 específica'''.<ref name="RIPSA2026" /> === 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. === Interpretação === O indicador expressa a disponibilidade potencial de internação hospitalar para a população residente. Valores mais elevados indicam maior oferta de leitos por habitante, enquanto valores mais baixos podem sinalizar restrição da capacidade instalada. Sua interpretação deve considerar a composição e o tipo dos leitos disponíveis, a distribuição territorial da oferta, o perfil epidemiológico da população e a articulação com outros indicadores, como taxa de ocupação, tempo médio de permanência e produção hospitalar. Diferenças regionais podem refletir desigualdades estruturais na rede de atenção à saúde.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === * Avaliar a capacidade instalada de internação hospitalar. * Comparar a disponibilidade de leitos entre regiões e períodos. * Subsidiar o planejamento e a regionalização da rede hospitalar. * Identificar desigualdades territoriais na oferta de recursos assistenciais. * Apoiar análises de suficiência da infraestrutura hospitalar. <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === O indicador depende da atualização regular do CNES e da integração entre bases cadastrais, assistenciais e populacionais. Na informática em saúde, sua utilidade aumenta quando associado a sistemas de regulação, painéis de monitoramento e ferramentas de análise da capacidade instalada e do uso dos leitos.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === * Depende da qualidade e da atualização dos registros do CNES. * Não expressa, isoladamente, a utilização efetiva dos leitos. * Pode haver discrepância entre leitos cadastrados e leitos efetivamente operacionais. * A interpretação isolada pode ser insuficiente, pois não considera ocupação, rotatividade, tempo de permanência e perfil assistencial. * Diferenças na composição dos tipos de leitos podem dificultar comparações diretas entre territórios.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados do CNES são atualizados continuamente e podem ser analisados com periodicidade mensal ou anual. Para comparações entre territórios e séries históricas, o uso anual tende a ser o mais apropriado.<ref name="MSCNES" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === O indicador pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios, conforme a disponibilidade e a qualidade dos dados cadastrais e populacionais.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> <ref name="IBGE" /> === Categorias sugeridas para análise === O indicador pode ser analisado segundo: * tipo de leito * vínculo ao SUS * natureza jurídica do estabelecimento * localização geográfica * esfera administrativa * ano de referência <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> == 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 da 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 Único de Saúde (SUS) e o setor suplementar, bem como desigualdades de acesso aos serviços de saúde entre grupos sociais e regiões.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS">Agência Nacional de Saúde Suplementar. ''Sala de Situação''. Rio de Janeiro: ANS. Disponível em: https://www.gov.br/ans/pt-br/assuntos/analise-de-situacao/sala-de-situacao.</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="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> === 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) – utilizado para o denominador populacional. * Pesquisas domiciliares, como a Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), que podem complementar a análise da cobertura autorreferida. * Bases da saúde suplementar e relatórios analíticos da ANS. Essas fontes permitem monitorar a expansão ou retração da cobertura suplementar e sua distribuição territorial e social.<ref name="ANS" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de vínculos ativos a planos privados de assistência à saúde e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 100. <math>CPS = \frac{N_{beneficiarios}}{P} \times 100</math> onde: CPS = cobertura de planos privados de saúde (%) N₍beneficiarios₎ = número de beneficiários com vínculo ativo a planos privados de saúde P = população residente no mesmo território e período O cálculo pode ser realizado para o total de beneficiários ou segundo tipos específicos de cobertura, como assistência médica, hospitalar ou odontológica. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_beneficiarios/P)*100` Por exemplo, se um estado possui 2.500.000 beneficiários de planos privados e uma população de 10.000.000 habitantes, a cobertura será de 25,0%.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Beneficiários de planos médico-hospitalares !! População residente !! Cobertura (%) |- | '''Norte''' || 2.060.000 || 18.906.962 || 10,9 |- | '''Nordeste''' || 7.420.000 || 54.644.582 || 13,6 |- | '''Sudeste''' || 28.940.000 || 84.847.187 || 34,1 |- | '''Sul''' || 8.160.000 || 29.933.315 || 27,3 |- | '''Centro-Oeste''' || 4.620.000 || 16.298.734 || 28,3 |- | '''Brasil''' || 51.200.000 || 203.062.512 || 25,2 |} Fontes: Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS (2022); IBGE – Censo Demográfico 2022. Os dados indicam que: * A cobertura de planos privados de saúde é mais elevada nas regiões '''Sudeste''', '''Centro-Oeste''' e '''Sul'''. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' apresentam menor inserção da saúde suplementar. * O padrão reflete desigualdades socioeconômicas e a distribuição diferenciada da oferta de serviços privados de saúde no território nacional. === Interpretação === O indicador expressa a participação relativa da saúde suplementar na cobertura da população. Valores mais elevados indicam maior presença de planos privados de saúde em determinado território, o que pode refletir maior renda média, maior formalização do mercado de trabalho e maior oferta de operadoras e serviços privados. Valores mais baixos sugerem maior dependência exclusiva do SUS e menor inserção do setor suplementar. A interpretação deve considerar diferenças regionais, perfil socioeconômico da população, estrutura do mercado de trabalho e composição etária, pois esses fatores influenciam a adesão a planos privados. A cobertura por planos privados não substitui a necessidade de análise da oferta efetiva e do uso dos serviços, nem elimina a centralidade do SUS no cuidado à saúde da população brasileira.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === * Avaliar a participação da saúde suplementar na cobertura populacional. * Comparar desigualdades regionais e sociais na inserção em planos privados de saúde. * Subsidiar análises sobre a relação entre o SUS e o setor suplementar. * Apoiar o planejamento e a regulação do sistema de saúde. * Monitorar tendências temporais de expansão ou retração da cobertura privada.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === O monitoramento desse indicador depende de bases cadastrais atualizadas, integração entre dados administrativos e denominadores populacionais confiáveis. Na informática em saúde, a articulação entre sistemas da ANS, bases populacionais e plataformas analíticas permite acompanhar a distribuição territorial da saúde suplementar e apoiar decisões regulatórias e de planejamento.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === * O indicador mede cobertura contratual, não uso efetivo dos serviços. * Um mesmo indivíduo pode possuir mais de um vínculo, gerando possibilidade de superestimação. * A cobertura varia conforme renda, emprego formal e oferta regional de operadoras. * Não expressa integralidade da assistência nem qualidade do cuidado oferecido. * Deve ser interpretado em conjunto com outros indicadores de acesso, utilização e capacidade instalada.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados da ANS são atualizados periodicamente e permitem acompanhamento mensal e anual da cobertura da saúde suplementar. Para comparações entre territórios e séries históricas, a periodicidade anual tende a ser a mais utilizada.<ref name="ANS" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === O indicador pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação e municípios, conforme a disponibilidade dos dados da ANS e dos denominadores populacionais.<ref name="ANS" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A cobertura de planos privados de saúde pode ser analisada segundo: * tipo de plano * segmentação assistencial * faixa etária * sexo * localização geográfica * ano de referência * vínculo empregatício, quando disponível<ref name="RIPSA2026" /><ref name="ANS" /> == 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 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 APS 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="RIPSA2026" /> <ref name="SIOPS">Brasil. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde (SIOPS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://siops.saude.gov.br/.</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 tende a se aproximar de 100%, podendo haver pequenas variações devido à existência de outras categorias orçamentárias, como vigilância em saúde e gestão do SUS.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="SIOPS" /> === 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 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) – utilizado para contextualização demográfica e macroeconômica. * Tesouro Nacional e secretarias estaduais e municipais de saúde – fontes de validação e detalhamento da execução orçamentária local. O uso do FNS é útil para refletir a aplicação dos recursos nos blocos APS e MAC, especialmente no monitoramento de transferências fundo a fundo e da execução direta do Ministério da Saúde.<ref name="MSFNS">Brasil. Ministério da Saúde. ''Fundo Nacional de Saúde (FNS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://portalfns.saude.gov.br/.</ref> <ref name="RIPSA2026" /> === 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. <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 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, 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$ 1,4 bilhão em MAC, sobre um total de R$ 2 bilhões em ASPS, os percentuais serão 30% para APS e 70% para MAC.<ref name="MSFNS" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 – FNS / SIOPS / 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 cerca de 33% corresponderam à Atenção Primária. * A relação MAC/APS foi de 1,79. * As regiões Sudeste e Sul apresentaram maior concentração relativa de recursos na atenção especializada, enquanto Norte e Nordeste dedicaram proporção relativamente maior à atenção básica.<ref name="MSFNS" /> <ref name="SIOPS" /> <ref name="IBGE" /> === 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 indicam maior priorização das ações de promoção, prevenção e cuidado longitudinal. Já uma proporção muito alta de gastos na Média e Alta Complexidade pode refletir um modelo assistencial mais centrado em procedimentos especializados e hospitalares. A interpretação deve considerar o contexto epidemiológico, a estrutura da rede de serviços e a organização das responsabilidades entre as esferas de governo. O indicador não deve ser analisado isoladamente, mas em conjunto com outros marcadores de estrutura, acesso, utilização e desempenho da rede de atenção.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === * Avaliar a distribuição do financiamento entre APS e MAC. * Monitorar tendências de priorização do gasto em saúde. * Comparar perfis de financiamento entre regiões e entes federativos. * Subsidiar o planejamento, a gestão e a avaliação das redes de atenção. * Apoiar análises sobre coerência entre financiamento e modelo assistencial do SUS.<ref name="RIPSA2026" /><ref name="MSUFG2015" /><ref name="MSFNS" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, esse indicador depende da integração entre bases orçamentárias, financeiras e assistenciais. Sua utilidade aumenta quando os dados do FNS e do SIOPS são analisados em conjunto com indicadores de produção, cobertura e desempenho, permitindo painéis analíticos sobre alocação de recursos e organização da rede de atenção.<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 permita identificar os blocos de financiamento, parte das despesas pode não estar claramente vinculada a um nível específico de atenção, dificultando a separação entre APS e 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; * exclusão de gastos do setor privado e de outras fontes não orçamentárias; * falta de uniformidade na identificação de gastos mistos, que envolvem simultaneamente APS e MAC. Essas limitações exigem cautela na interpretação dos resultados e reforçam a necessidade de análises complementares.<ref name="MSFNS" /> <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados sobre despesas em saúde executadas pelo Fundo Nacional de Saúde são atualizados mensalmente, com consolidação anual dos valores executados por bloco de financiamento. O indicador pode ser calculado mensal, trimestral ou anualmente, conforme o objetivo da análise. A periodicidade anual é a mais utilizada em estudos e relatórios de gestão, por reduzir variações sazonais e permitir a comparação entre exercícios financeiros.<ref name="MSFNS" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional e pode ser analisado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios, conforme a disponibilidade dos registros financeiros. A base do FNS permite acompanhar a execução orçamentária e financeira por ente federativo e por bloco de financiamento, favorecendo análises comparativas entre localidades e períodos.<ref name="MSFNS" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === O indicador pode ser analisado segundo: * nível de atenção (APS, MAC) * esfera administrativa * localização geográfica * tipo de gestão * modalidade de repasse * ano de exercício financeiro<ref name="MSFNS" /> <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Referências == <references /> jgrtsmo3d2b6p4mu7ry4t1xvd9da6ek 182096 182095 2026-04-17T13:39:48Z Silvamt 34408 /* Usos principais */ 182096 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="RIPSA2026">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, DF: OPAS, 2026.</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.</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">Brasil. Ministério da Saúde; Universidade Federal de Goiás. ''Análise de Situação de Saúde''. Brasília: Ministério da Saúde, 2015.</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. ''International Journal of Medical Informatics''. 2023;170:104908. doi:10.1016/j.ijmedinf.2022.104908.</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">Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. ''Censo Demográfico 2022''; ''Projeções e estimativas da população''. Rio de Janeiro: IBGE. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/.</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="RIPSA2026" /> 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="RIPSA2026" /><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="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi">PEREIRA, Maurício Gomes. ''Epidemiologia: teoria e prática''. 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="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Razão de sexo == === Definição === A '''razão de sexo''' é um indicador demográfico da dimensão '''População'''. Expressa a relação entre os contingentes populacionais masculino e feminino em uma população, em determinado lugar e período.<ref name="RIPSA2026" /> === Descrição === Esse indicador expressa a relação entre os contingentes populacionais masculino e feminino em uma população, em determinado lugar e período.<ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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''', definida como a razão entre nascidos vivos do sexo masculino e feminino. === 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="RIPSA2026" /> <ref name="IBGE" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="IBGE" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC">Brasil. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/.</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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> === 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 menores, na rede privada o percentual é muito mais elevado, evidenciando diferenças no modelo assistencial e na condução do parto.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="WHOCesarean2015">World Health Organization. ''WHO Statement on Caesarean Section Rates''. Geneva: WHO, 2015.</ref> <ref name="MSSINASC" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> == Mortalidade proporcional por grupo de causas == === Definição === A mortalidade proporcional por grupo de causas expressa a distribuição percentual dos óbitos segundo grupos de causas definidas, em determinado local e período. Trata-se de um indicador que descreve a '''estrutura da mortalidade''', mostrando a importância relativa de cada grupo de causas no conjunto dos óbitos. Não mede o risco de morrer, pois seu denominador é o total de óbitos, e não a população exposta.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Unidade de medida === Proporção, expressa em percentual (%). === Fontes de dados === As informações são obtidas no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde, a partir das Declarações de Óbito (DO). Para esse indicador, utilizam-se os óbitos de residentes com causas definidas, classificados segundo a CID-10. Diferentemente dos coeficientes de mortalidade, não há necessidade de usar população no denominador.<ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === A mortalidade proporcional por grupo de causas é calculada pela razão entre o número de óbitos de residentes por determinado grupo de causas definidas e o número total de óbitos de residentes com causas definidas, no mesmo local e período, multiplicada por 100. <math>MPGC = \frac{N_{obitos\ por\ grupo\ de\ causas}}{N_{obitos\ totais\ com\ causas\ definidas}} \times 100</math> onde: MPGC = mortalidade proporcional por grupo de causas N₍óbitos por grupo de causas₎ = número de óbitos atribuídos ao grupo de causas selecionado N₍óbitos totais com causas definidas₎ = total de óbitos com causa básica definida no mesmo local e período === Exemplo === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Grupo de causas !! Óbitos !! Mortalidade proporcional (%) |- | Doenças do aparelho circulatório || 320 || 32,0 |- | Neoplasias || 210 || 21,0 |- | Causas externas || 150 || 15,0 |- | Doenças do aparelho respiratório || 120 || 12,0 |- | Demais causas definidas || 200 || 20,0 |- | '''Total''' || '''1.000''' || '''100,0''' |} Nesse exemplo, as doenças do aparelho circulatório representam 32,0% do total de óbitos com causas definidas. === Interpretação === O indicador permite identificar quais grupos de causas têm maior peso no perfil de mortalidade da população. Seu valor depende da composição relativa das causas de morte e pode ser influenciado por condições socioeconômicas, perfil demográfico, infraestrutura dos serviços públicos, qualidade da assistência à saúde e acesso aos serviços. Como se trata de medida proporcional, aumento na participação de um grupo pode decorrer tanto do aumento dos óbitos nesse grupo quanto da redução proporcional dos demais. Portanto, sua interpretação deve ser feita em conjunto com coeficientes específicos de mortalidade.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Usos principais === * Identificar os principais grupos de causas de morte em uma população. * Descrever a estrutura da mortalidade. * Comparar perfis de mortalidade entre grupos populacionais, regiões e períodos. * Analisar desigualdades segundo sexo, idade e cor ou raça. * Subsidiar planejamento, gestão, monitoramento e avaliação de políticas públicas de saúde.<ref name="RIPSA2026" /> === Interface com a Informática em Saúde === Esse indicador depende da qualidade da codificação da causa básica de morte segundo a CID-10, da consistência das bases do SIM e da redução da proporção de causas mal definidas. Sistemas informatizados de tabulação e análise permitem acompanhar a distribuição proporcional das causas e comparar padrões regionais e temporais.<ref name="RIPSA2026" /> === Limitações === * Não expressa risco de morte. * Depende da qualidade do preenchimento da Declaração de Óbito e da definição correta da causa básica. * Seu uso é limitado quando há elevada proporção de óbitos por causas mal definidas ou sem assistência médica. * Sofre influência da composição etária e sexual da população, o que condiciona a frequência de óbitos em determinados grupos de causas. * Pode ocultar mudanças reais na magnitude de uma causa quando analisado isoladamente, sem coeficientes específicos.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Periodicidade === O indicador é calculado, em geral, com periodicidade anual, a partir da consolidação dos dados do SIM.<ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === Pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões metropolitanas e municípios, desde que haja qualidade adequada na informação sobre causas de morte.<ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A mortalidade proporcional por grupo de causas pode ser analisada segundo: * sexo * faixa etária * cor ou raça * escolaridade * local de residência * ano do óbito * grupos de causas da CID-10<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> == Razão entre taxas de mortalidade == === Definição === A razão entre taxas de mortalidade é uma medida comparativa obtida pela divisão da taxa de mortalidade de um grupo pela taxa de mortalidade de outro grupo, em um mesmo local e período. Quando aplicada à comparação entre sexos, expressa quantas vezes a mortalidade masculina é maior ou menor que a feminina, ou vice-versa, a depender da ordem adotada na razão. Trata-se de medida sintética de comparação entre grupos, útil para descrever desigualdades na mortalidade segundo características populacionais, como sexo, idade, local de residência ou outro estrato de interesse.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Unidade de medida === Razão adimensional. === Fontes de dados === A razão entre taxas de mortalidade não constitui, em si, uma fonte primária de dados. Ela é obtida a partir de taxas de mortalidade já calculadas para grupos distintos da população. No exemplo deste exercício, as taxas utilizadas como base são derivadas do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde, e de estimativas populacionais produzidas com base em informações do IBGE e da RIPSA.<ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === A razão entre taxas de mortalidade é calculada pela divisão da taxa de mortalidade de um grupo pela taxa de mortalidade de outro grupo, no mesmo local e período. <math>RTM = \frac{TM_{grupo\ 1}}{TM_{grupo\ 2}}</math> onde: RTM = razão entre taxas de mortalidade TM₍grupo 1₎ = taxa de mortalidade do grupo de interesse TM₍grupo 2₎ = taxa de mortalidade do grupo de referência No caso da comparação entre sexos, quando se adota a razão masculino/feminino: <math>RTM_{M/F} = \frac{TM_{masculino}}{TM_{feminino}}</math> === Exemplo === Se a taxa de mortalidade masculina por lesão de trânsito em determinado município for 24,0 por 100 mil habitantes e a taxa feminina for 6,0 por 100 mil habitantes, a razão masculino/feminino será: <math>RTM_{M/F} = \frac{24,0}{6,0} = 4,0</math> Nesse exemplo, a mortalidade masculina por lesão de trânsito é quatro vezes a mortalidade feminina no mesmo local e período. === Interpretação === Valores maiores que 1 indicam que a taxa de mortalidade do numerador é superior à do denominador. Valor igual a 1 indica igualdade entre os grupos comparados. Valores menores que 1 indicam que a taxa do numerador é inferior à do denominador. Quando se utiliza a razão masculino/feminino, valores acima de 1 indicam sobremortalidade masculina. A interpretação dessa medida depende da comparabilidade entre as taxas utilizadas. Quando se empregam taxas brutas ou não padronizadas por idade, diferenças na composição etária dos grupos comparados podem influenciar o resultado. Por isso, em comparações entre áreas ou períodos, recomenda-se cautela e, quando pertinente, o uso de taxas padronizadas.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Usos principais === * Comparar a mortalidade entre grupos populacionais. * Descrever desigualdades segundo sexo, idade, território ou outras características. * Sintetizar a magnitude do diferencial de mortalidade entre dois grupos. * Apoiar análises descritivas da situação de saúde. * Subsidiar monitoramento e avaliação de iniquidades em saúde.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Interface com a Informática em Saúde === Essa medida depende da disponibilidade de sistemas informatizados capazes de produzir taxas estratificadas por sexo, idade, causa e local de residência. No contexto brasileiro, o cálculo pode ser operacionalizado com dados do SIM e tabulações em plataformas como o Tabnet/Datasus. A consistência do resultado depende da qualidade do registro da causa básica de morte, da cobertura do sistema e da adequação dos denominadores populacionais utilizados no cálculo das taxas de base.<ref name="RIPSA2026" /> === Limitações === * Não mede diretamente o risco absoluto de morrer, mas a relação entre duas taxas. * Depende da validade das taxas que compõem o numerador e o denominador. * Pode ser influenciada por diferenças na estrutura etária dos grupos comparados, quando se utilizam taxas não padronizadas. * Pode ser instável em populações pequenas ou em situações com pequeno número de óbitos. * Sua interpretação isolada pode ocultar diferenças importantes na magnitude absoluta das taxas comparadas.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Periodicidade === Pode ser calculada com a mesma periodicidade das taxas de mortalidade que lhe servem de base, em geral anual.<ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === Pode ser calculada para qualquer recorte territorial em que haja disponibilidade de taxas comparáveis, como Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios. Sua utilidade depende da qualidade dos dados e da estabilidade das taxas nos grupos comparados.<ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A razão entre taxas de mortalidade pode ser analisada segundo: * sexo * faixa etária * local de residência * ano * grupos de causas da CID-10 * raça/cor * escolaridade, quando disponível<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Indicadores que podem servir de base para o cálculo === No exercício proposto, a razão foi calculada a partir de três indicadores de mortalidade: * '''Taxa de mortalidade por lesão de trânsito''': taxa de mortalidade específica por lesão de trânsito na população, em um local e ano de referência, calculada por 100 mil habitantes; inclui causas codificadas entre V01 e V89 da CID-10.<ref name="RIPSA2026" /> * '''Taxa de mortalidade prematura por doenças crônicas não transmissíveis''': taxa de mortalidade entre 30 e 69 anos por doenças cardiovasculares, neoplasias malignas, diabetes mellitus e doenças respiratórias crônicas, em local e ano de referência.<ref name="RIPSA2026" /> * '''Taxa de mortalidade específica por doenças infecciosas e parasitárias''': taxa de mortalidade por esse grupo de causas na população residente, em local e ano de referência, calculada por 100 mil habitantes.<ref name="RIPSA2026" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA">Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Informação e Saúde Digital. ''Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/.</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 Primária – sistema utilizado para o registro das consultas médicas realizadas na atenção primária. * Sistema de Informação da Atenção Básica (SIAB) – utilizado em séries históricas anteriores. * 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="MSSIA" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> === 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 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="MSSIA" /> === 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 e Boletins de Produção Ambulatorial. * Diferenças nas formas de registro entre os sistemas SIA/SUS, e-SUS APS 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="MSSIA" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="MSSIA" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH">Brasil. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://datasus.saude.gov.br/sistema-de-informacoes-hospitalares-sih-sus/.</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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> === 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="MSSIH" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 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, como doenças infecciosas, doenças do aparelho circulatório ou 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> === 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 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. 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 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <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. * 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.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, esse indicador depende da padronização diagnóstica nas AIH, da integridade dos registros hospitalares e da possibilidade de tabulação automatizada por capítulos e grupos da CID-10. Sistemas analíticos e painéis interativos permitem monitorar padrões de internação, comparar territórios e apoiar a gestão hospitalar e a vigilância em saúde.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação do indicador é que o SIH/SUS registra predominantemente internações financiadas pelo SUS, o que restringe a representação da rede privada não conveniada. Também podem ocorrer distorções associadas à qualidade do preenchimento da AIH, à codificação diagnóstica e a diferenças nos critérios de internação entre serviços e regiões. Outras limitações incluem: * sub-registro ou inconsistências no diagnóstico principal; * influência da oferta local de leitos e da organização da rede hospitalar; * possibilidade de reinternações serem contadas como novos eventos; * dificuldade de interpretação isolada, sem considerar taxas e outros indicadores assistenciais.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <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 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="MSSIH" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 os estabelecimentos 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 Embora o SIH/SUS concentre as internações financiadas pelo SUS, a cobertura é ampla e representativa da realidade hospitalar brasileira, especialmente em contextos de maior dependência do sistema público. Os dados permitem comparações territoriais e análises sobre o perfil de morbidade hospitalar em diferentes contextos populacionais e assistenciais.<ref name="MSSIH" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 * Tipo de estabelecimento * Regime de internação (urgência/emergência ou eletiva) * Ano de referência 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Leitos Hospitalares == === Definição === O indicador '''Leitos hospitalares por população''' expressa a relação entre o número de leitos hospitalares disponíveis para internação e a população residente, em determinado território e período. É apresentado como o número de leitos por mil habitantes e representa uma medida da capacidade instalada de internação do sistema de saúde. Seu uso permite avaliar a suficiência da oferta hospitalar e comparar a disponibilidade de leitos entre regiões e períodos.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES">Brasil. Ministério da Saúde. ''Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://cnes.datasus.gov.br/.</ref> === Unidade de medida === Número de leitos hospitalares por 1.000 habitantes. === Fontes de dados === As informações sobre leitos hospitalares são obtidas no '''Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES)''', do Ministério da Saúde. O denominador populacional é obtido a partir das estimativas e projeções demográficas do '''Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE)'''.<ref name="MSCNES" /> <ref name="IBGE" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de leitos hospitalares disponíveis e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 1.000. <math>LH = \frac{N_{leitos}}{P} \times 1000</math> onde: LH = leitos hospitalares por 1.000 habitantes N₍leitos₎ = número de leitos hospitalares disponíveis P = população residente No cálculo, consideram-se os leitos existentes em estabelecimentos cadastrados no CNES. Segundo a RIPSA, não são incluídos no cômputo alguns tipos específicos de leitos, como os de '''acolhimento noturno''', '''reabilitação''', '''suporte ventilatório pulmonar''' e '''UTI COVID-19 específica'''.<ref name="RIPSA2026" /> === 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. === Interpretação === O indicador expressa a disponibilidade potencial de internação hospitalar para a população residente. Valores mais elevados indicam maior oferta de leitos por habitante, enquanto valores mais baixos podem sinalizar restrição da capacidade instalada. Sua interpretação deve considerar a composição e o tipo dos leitos disponíveis, a distribuição territorial da oferta, o perfil epidemiológico da população e a articulação com outros indicadores, como taxa de ocupação, tempo médio de permanência e produção hospitalar. Diferenças regionais podem refletir desigualdades estruturais na rede de atenção à saúde.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === * Avaliar a capacidade instalada de internação hospitalar. * Comparar a disponibilidade de leitos entre regiões e períodos. * Subsidiar o planejamento e a regionalização da rede hospitalar. * Identificar desigualdades territoriais na oferta de recursos assistenciais. * Apoiar análises de suficiência da infraestrutura hospitalar. <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === O indicador depende da atualização regular do CNES e da integração entre bases cadastrais, assistenciais e populacionais. Na informática em saúde, sua utilidade aumenta quando associado a sistemas de regulação, painéis de monitoramento e ferramentas de análise da capacidade instalada e do uso dos leitos.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === * Depende da qualidade e da atualização dos registros do CNES. * Não expressa, isoladamente, a utilização efetiva dos leitos. * Pode haver discrepância entre leitos cadastrados e leitos efetivamente operacionais. * A interpretação isolada pode ser insuficiente, pois não considera ocupação, rotatividade, tempo de permanência e perfil assistencial. * Diferenças na composição dos tipos de leitos podem dificultar comparações diretas entre territórios.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados do CNES são atualizados continuamente e podem ser analisados com periodicidade mensal ou anual. Para comparações entre territórios e séries históricas, o uso anual tende a ser o mais apropriado.<ref name="MSCNES" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === O indicador pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios, conforme a disponibilidade e a qualidade dos dados cadastrais e populacionais.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> <ref name="IBGE" /> === Categorias sugeridas para análise === O indicador pode ser analisado segundo: * tipo de leito * vínculo ao SUS * natureza jurídica do estabelecimento * localização geográfica * esfera administrativa * ano de referência <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> == 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 da 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 Único de Saúde (SUS) e o setor suplementar, bem como desigualdades de acesso aos serviços de saúde entre grupos sociais e regiões.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS">Agência Nacional de Saúde Suplementar. ''Sala de Situação''. Rio de Janeiro: ANS. Disponível em: https://www.gov.br/ans/pt-br/assuntos/analise-de-situacao/sala-de-situacao.</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="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> === 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) – utilizado para o denominador populacional. * Pesquisas domiciliares, como a Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), que podem complementar a análise da cobertura autorreferida. * Bases da saúde suplementar e relatórios analíticos da ANS. Essas fontes permitem monitorar a expansão ou retração da cobertura suplementar e sua distribuição territorial e social.<ref name="ANS" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de vínculos ativos a planos privados de assistência à saúde e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 100. <math>CPS = \frac{N_{beneficiarios}}{P} \times 100</math> onde: CPS = cobertura de planos privados de saúde (%) N₍beneficiarios₎ = número de beneficiários com vínculo ativo a planos privados de saúde P = população residente no mesmo território e período O cálculo pode ser realizado para o total de beneficiários ou segundo tipos específicos de cobertura, como assistência médica, hospitalar ou odontológica. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_beneficiarios/P)*100` Por exemplo, se um estado possui 2.500.000 beneficiários de planos privados e uma população de 10.000.000 habitantes, a cobertura será de 25,0%.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Beneficiários de planos médico-hospitalares !! População residente !! Cobertura (%) |- | '''Norte''' || 2.060.000 || 18.906.962 || 10,9 |- | '''Nordeste''' || 7.420.000 || 54.644.582 || 13,6 |- | '''Sudeste''' || 28.940.000 || 84.847.187 || 34,1 |- | '''Sul''' || 8.160.000 || 29.933.315 || 27,3 |- | '''Centro-Oeste''' || 4.620.000 || 16.298.734 || 28,3 |- | '''Brasil''' || 51.200.000 || 203.062.512 || 25,2 |} Fontes: Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS (2022); IBGE – Censo Demográfico 2022. Os dados indicam que: * A cobertura de planos privados de saúde é mais elevada nas regiões '''Sudeste''', '''Centro-Oeste''' e '''Sul'''. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' apresentam menor inserção da saúde suplementar. * O padrão reflete desigualdades socioeconômicas e a distribuição diferenciada da oferta de serviços privados de saúde no território nacional. === Interpretação === O indicador expressa a participação relativa da saúde suplementar na cobertura da população. Valores mais elevados indicam maior presença de planos privados de saúde em determinado território, o que pode refletir maior renda média, maior formalização do mercado de trabalho e maior oferta de operadoras e serviços privados. Valores mais baixos sugerem maior dependência exclusiva do SUS e menor inserção do setor suplementar. A interpretação deve considerar diferenças regionais, perfil socioeconômico da população, estrutura do mercado de trabalho e composição etária, pois esses fatores influenciam a adesão a planos privados. A cobertura por planos privados não substitui a necessidade de análise da oferta efetiva e do uso dos serviços, nem elimina a centralidade do SUS no cuidado à saúde da população brasileira.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === * Avaliar a participação da saúde suplementar na cobertura populacional. * Comparar desigualdades regionais e sociais na inserção em planos privados de saúde. * Subsidiar análises sobre a relação entre o SUS e o setor suplementar. * Apoiar o planejamento e a regulação do sistema de saúde. * Monitorar tendências temporais de expansão ou retração da cobertura privada.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === O monitoramento desse indicador depende de bases cadastrais atualizadas, integração entre dados administrativos e denominadores populacionais confiáveis. Na informática em saúde, a articulação entre sistemas da ANS, bases populacionais e plataformas analíticas permite acompanhar a distribuição territorial da saúde suplementar e apoiar decisões regulatórias e de planejamento.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === * O indicador mede cobertura contratual, não uso efetivo dos serviços. * Um mesmo indivíduo pode possuir mais de um vínculo, gerando possibilidade de superestimação. * A cobertura varia conforme renda, emprego formal e oferta regional de operadoras. * Não expressa integralidade da assistência nem qualidade do cuidado oferecido. * Deve ser interpretado em conjunto com outros indicadores de acesso, utilização e capacidade instalada.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados da ANS são atualizados periodicamente e permitem acompanhamento mensal e anual da cobertura da saúde suplementar. Para comparações entre territórios e séries históricas, a periodicidade anual tende a ser a mais utilizada.<ref name="ANS" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === O indicador pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação e municípios, conforme a disponibilidade dos dados da ANS e dos denominadores populacionais.<ref name="ANS" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A cobertura de planos privados de saúde pode ser analisada segundo: * tipo de plano * segmentação assistencial * faixa etária * sexo * localização geográfica * ano de referência * vínculo empregatício, quando disponível<ref name="RIPSA2026" /><ref name="ANS" /> == 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 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 APS 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="RIPSA2026" /> <ref name="SIOPS">Brasil. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde (SIOPS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://siops.saude.gov.br/.</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 tende a se aproximar de 100%, podendo haver pequenas variações devido à existência de outras categorias orçamentárias, como vigilância em saúde e gestão do SUS.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="SIOPS" /> === 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 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) – utilizado para contextualização demográfica e macroeconômica. * Tesouro Nacional e secretarias estaduais e municipais de saúde – fontes de validação e detalhamento da execução orçamentária local. O uso do FNS é útil para refletir a aplicação dos recursos nos blocos APS e MAC, especialmente no monitoramento de transferências fundo a fundo e da execução direta do Ministério da Saúde.<ref name="MSFNS">Brasil. Ministério da Saúde. ''Fundo Nacional de Saúde (FNS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://portalfns.saude.gov.br/.</ref> <ref name="RIPSA2026" /> === 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. <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 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, 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$ 1,4 bilhão em MAC, sobre um total de R$ 2 bilhões em ASPS, os percentuais serão 30% para APS e 70% para MAC.<ref name="MSFNS" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 – FNS / SIOPS / 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 cerca de 33% corresponderam à Atenção Primária. * A relação MAC/APS foi de 1,79. * As regiões Sudeste e Sul apresentaram maior concentração relativa de recursos na atenção especializada, enquanto Norte e Nordeste dedicaram proporção relativamente maior à atenção básica.<ref name="MSFNS" /> <ref name="SIOPS" /> <ref name="IBGE" /> === 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 indicam maior priorização das ações de promoção, prevenção e cuidado longitudinal. Já uma proporção muito alta de gastos na Média e Alta Complexidade pode refletir um modelo assistencial mais centrado em procedimentos especializados e hospitalares. A interpretação deve considerar o contexto epidemiológico, a estrutura da rede de serviços e a organização das responsabilidades entre as esferas de governo. O indicador não deve ser analisado isoladamente, mas em conjunto com outros marcadores de estrutura, acesso, utilização e desempenho da rede de atenção.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === * Avaliar a distribuição do financiamento entre APS e MAC. * Monitorar tendências de priorização do gasto em saúde. * Comparar perfis de financiamento entre regiões e entes federativos. * Subsidiar o planejamento, a gestão e a avaliação das redes de atenção. * Apoiar análises sobre coerência entre financiamento e modelo assistencial do SUS.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /><ref name="MSFNS" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, esse indicador depende da integração entre bases orçamentárias, financeiras e assistenciais. Sua utilidade aumenta quando os dados do FNS e do SIOPS são analisados em conjunto com indicadores de produção, cobertura e desempenho, permitindo painéis analíticos sobre alocação de recursos e organização da rede de atenção.<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 permita identificar os blocos de financiamento, parte das despesas pode não estar claramente vinculada a um nível específico de atenção, dificultando a separação entre APS e 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; * exclusão de gastos do setor privado e de outras fontes não orçamentárias; * falta de uniformidade na identificação de gastos mistos, que envolvem simultaneamente APS e MAC. Essas limitações exigem cautela na interpretação dos resultados e reforçam a necessidade de análises complementares.<ref name="MSFNS" /> <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados sobre despesas em saúde executadas pelo Fundo Nacional de Saúde são atualizados mensalmente, com consolidação anual dos valores executados por bloco de financiamento. O indicador pode ser calculado mensal, trimestral ou anualmente, conforme o objetivo da análise. A periodicidade anual é a mais utilizada em estudos e relatórios de gestão, por reduzir variações sazonais e permitir a comparação entre exercícios financeiros.<ref name="MSFNS" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional e pode ser analisado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios, conforme a disponibilidade dos registros financeiros. A base do FNS permite acompanhar a execução orçamentária e financeira por ente federativo e por bloco de financiamento, favorecendo análises comparativas entre localidades e períodos.<ref name="MSFNS" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === O indicador pode ser analisado segundo: * nível de atenção (APS, MAC) * esfera administrativa * localização geográfica * tipo de gestão * modalidade de repasse * ano de exercício financeiro<ref name="MSFNS" /> <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Referências == <references /> doajy43p9gyg90o2456ovmuteiwewyb 182097 182096 2026-04-17T13:47:18Z Silvamt 34408 /* Razão entre taxas de mortalidade */ 182097 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="RIPSA2026">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, DF: OPAS, 2026.</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.</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">Brasil. Ministério da Saúde; Universidade Federal de Goiás. ''Análise de Situação de Saúde''. Brasília: Ministério da Saúde, 2015.</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. ''International Journal of Medical Informatics''. 2023;170:104908. doi:10.1016/j.ijmedinf.2022.104908.</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">Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. ''Censo Demográfico 2022''; ''Projeções e estimativas da população''. Rio de Janeiro: IBGE. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/.</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="RIPSA2026" /> 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="RIPSA2026" /><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="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi">PEREIRA, Maurício Gomes. ''Epidemiologia: teoria e prática''. 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="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Razão de sexo == === Definição === A '''razão de sexo''' é um indicador demográfico da dimensão '''População'''. Expressa a relação entre os contingentes populacionais masculino e feminino em uma população, em determinado lugar e período.<ref name="RIPSA2026" /> === Descrição === Esse indicador expressa a relação entre os contingentes populacionais masculino e feminino em uma população, em determinado lugar e período.<ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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''', definida como a razão entre nascidos vivos do sexo masculino e feminino. === 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="RIPSA2026" /> <ref name="IBGE" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="IBGE" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC">Brasil. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/.</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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> === 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 menores, na rede privada o percentual é muito mais elevado, evidenciando diferenças no modelo assistencial e na condução do parto.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="WHOCesarean2015">World Health Organization. ''WHO Statement on Caesarean Section Rates''. Geneva: WHO, 2015.</ref> <ref name="MSSINASC" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> == Mortalidade proporcional por grupo de causas == === Definição === A mortalidade proporcional por grupo de causas expressa a distribuição percentual dos óbitos segundo grupos de causas definidas, em determinado local e período. Trata-se de um indicador que descreve a '''estrutura da mortalidade''', mostrando a importância relativa de cada grupo de causas no conjunto dos óbitos. Não mede o risco de morrer, pois seu denominador é o total de óbitos, e não a população exposta.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Unidade de medida === Proporção, expressa em percentual (%). === Fontes de dados === As informações são obtidas no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde, a partir das Declarações de Óbito (DO). Para esse indicador, utilizam-se os óbitos de residentes com causas definidas, classificados segundo a CID-10. Diferentemente dos coeficientes de mortalidade, não há necessidade de usar população no denominador.<ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === A mortalidade proporcional por grupo de causas é calculada pela razão entre o número de óbitos de residentes por determinado grupo de causas definidas e o número total de óbitos de residentes com causas definidas, no mesmo local e período, multiplicada por 100. <math>MPGC = \frac{N_{obitos\ por\ grupo\ de\ causas}}{N_{obitos\ totais\ com\ causas\ definidas}} \times 100</math> onde: MPGC = mortalidade proporcional por grupo de causas N₍óbitos por grupo de causas₎ = número de óbitos atribuídos ao grupo de causas selecionado N₍óbitos totais com causas definidas₎ = total de óbitos com causa básica definida no mesmo local e período === Exemplo === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Grupo de causas !! Óbitos !! Mortalidade proporcional (%) |- | Doenças do aparelho circulatório || 320 || 32,0 |- | Neoplasias || 210 || 21,0 |- | Causas externas || 150 || 15,0 |- | Doenças do aparelho respiratório || 120 || 12,0 |- | Demais causas definidas || 200 || 20,0 |- | '''Total''' || '''1.000''' || '''100,0''' |} Nesse exemplo, as doenças do aparelho circulatório representam 32,0% do total de óbitos com causas definidas. === Interpretação === O indicador permite identificar quais grupos de causas têm maior peso no perfil de mortalidade da população. Seu valor depende da composição relativa das causas de morte e pode ser influenciado por condições socioeconômicas, perfil demográfico, infraestrutura dos serviços públicos, qualidade da assistência à saúde e acesso aos serviços. Como se trata de medida proporcional, aumento na participação de um grupo pode decorrer tanto do aumento dos óbitos nesse grupo quanto da redução proporcional dos demais. Portanto, sua interpretação deve ser feita em conjunto com coeficientes específicos de mortalidade.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Usos principais === * Identificar os principais grupos de causas de morte em uma população. * Descrever a estrutura da mortalidade. * Comparar perfis de mortalidade entre grupos populacionais, regiões e períodos. * Analisar desigualdades segundo sexo, idade e cor ou raça. * Subsidiar planejamento, gestão, monitoramento e avaliação de políticas públicas de saúde.<ref name="RIPSA2026" /> === Interface com a Informática em Saúde === Esse indicador depende da qualidade da codificação da causa básica de morte segundo a CID-10, da consistência das bases do SIM e da redução da proporção de causas mal definidas. Sistemas informatizados de tabulação e análise permitem acompanhar a distribuição proporcional das causas e comparar padrões regionais e temporais.<ref name="RIPSA2026" /> === Limitações === * Não expressa risco de morte. * Depende da qualidade do preenchimento da Declaração de Óbito e da definição correta da causa básica. * Seu uso é limitado quando há elevada proporção de óbitos por causas mal definidas ou sem assistência médica. * Sofre influência da composição etária e sexual da população, o que condiciona a frequência de óbitos em determinados grupos de causas. * Pode ocultar mudanças reais na magnitude de uma causa quando analisado isoladamente, sem coeficientes específicos.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Periodicidade === O indicador é calculado, em geral, com periodicidade anual, a partir da consolidação dos dados do SIM.<ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === Pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões metropolitanas e municípios, desde que haja qualidade adequada na informação sobre causas de morte.<ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A mortalidade proporcional por grupo de causas pode ser analisada segundo: * sexo * faixa etária * cor ou raça * escolaridade * local de residência * ano do óbito * grupos de causas da CID-10<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> == Razão entre taxas de mortalidade == === Definição === A razão entre taxas de mortalidade é uma medida comparativa obtida pela divisão da taxa de mortalidade de um grupo pela taxa de mortalidade de outro grupo, em um mesmo local e período. Quando aplicada à comparação entre sexos, expressa quantas vezes a mortalidade masculina é maior ou menor que a feminina, ou vice-versa, a depender da ordem adotada na razão. Trata-se de medida sintética de comparação entre grupos, útil para descrever desigualdades na mortalidade segundo características populacionais, como sexo, idade, local de residência ou outro estrato de interesse.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> <ref name="Chor1992">Chor D, Duchiade MP, Jourdan AMF. Diferenciais de mortalidade em homens e mulheres em localidade da região Sudeste, Brasil, 1960, 1970 e 1980. ''Revista de Saúde Pública''. 1992;26(4):246-255.</ref> === Unidade de medida === Razão adimensional. === Fontes de dados === A razão entre taxas de mortalidade não constitui, em si, uma fonte primária de dados. Ela é obtida a partir de taxas de mortalidade já calculadas para grupos distintos da população. No exemplo deste exercício, as taxas utilizadas como base são derivadas do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde, e de estimativas populacionais produzidas com base em informações do IBGE e da RIPSA.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="Reboucas2025">Rebouças P, et al. Avaliação da qualidade do Sistema de Informação sobre Mortalidade: uma scoping review. ''Ciência & Saúde Coletiva''. 2025.</ref> === Método de cálculo === A razão entre taxas de mortalidade é calculada pela divisão da taxa de mortalidade de um grupo pela taxa de mortalidade de outro grupo, no mesmo local e período. <math>RTM = \frac{TM_{grupo\ 1}}{TM_{grupo\ 2}}</math> onde: RTM = razão entre taxas de mortalidade TM₍grupo 1₎ = taxa de mortalidade do grupo de interesse TM₍grupo 2₎ = taxa de mortalidade do grupo de referência No caso da comparação entre sexos, quando se adota a razão masculino/feminino: <math>RTM_{M/F} = \frac{TM_{masculino}}{TM_{feminino}}</math> === Exemplo === Se a taxa de mortalidade masculina por lesão de trânsito em determinado município for 24,0 por 100 mil habitantes e a taxa feminina for 6,0 por 100 mil habitantes, a razão masculino/feminino será: <math>RTM_{M/F} = \frac{24,0}{6,0} = 4,0</math> Nesse exemplo, a mortalidade masculina por lesão de trânsito é quatro vezes a mortalidade feminina no mesmo local e período. === Interpretação === Valores maiores que 1 indicam que a taxa de mortalidade do numerador é superior à do denominador. Valor igual a 1 indica igualdade entre os grupos comparados. Valores menores que 1 indicam que a taxa do numerador é inferior à do denominador. Quando se utiliza a razão masculino/feminino, valores acima de 1 indicam sobremortalidade masculina. A interpretação dessa medida depende da comparabilidade entre as taxas utilizadas. Quando se empregam taxas brutas ou não padronizadas por idade, diferenças na composição etária dos grupos comparados podem influenciar o resultado. Por isso, em comparações entre áreas ou períodos, recomenda-se cautela e, quando pertinente, o uso de taxas padronizadas. Na comparação entre sexos, a razão ajuda a sintetizar o diferencial de mortalidade, mas não substitui a análise conjunta das taxas absolutas e do contexto epidemiológico de cada grupo.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> <ref name="Chor1992" /> === Usos principais === * Comparar a mortalidade entre grupos populacionais. * Descrever desigualdades segundo sexo, idade, território ou outras características. * Sintetizar a magnitude do diferencial de mortalidade entre dois grupos. * Apoiar análises descritivas da situação de saúde. * Subsidiar monitoramento e avaliação de iniquidades em saúde.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Interface com a Informática em Saúde === Essa medida depende da disponibilidade de sistemas informatizados capazes de produzir taxas estratificadas por sexo, idade, causa e local de residência. No contexto brasileiro, o cálculo pode ser operacionalizado com dados do SIM e tabulações em plataformas como o Tabnet/Datasus. A consistência do resultado depende da qualidade do registro da causa básica de morte, da cobertura do sistema, da completude das variáveis e da adequação dos denominadores populacionais utilizados no cálculo das taxas de base.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="Reboucas2025" /> <ref name="Lima2009">Lima CRA, Schramm JMA, Coeli CM, Silva MEM. Revisão das dimensões de qualidade dos dados e métodos aplicados na avaliação dos sistemas de informação em saúde. ''Cadernos de Saúde Pública''. 2009;25(10):2095-2109.</ref> === Limitações === * Não mede diretamente o risco absoluto de morrer, mas a relação entre duas taxas. * Depende da validade das taxas que compõem o numerador e o denominador. * Pode ser influenciada por diferenças na estrutura etária dos grupos comparados, quando se utilizam taxas não padronizadas. * Pode ser instável em populações pequenas ou em situações com pequeno número de óbitos. * Sua interpretação isolada pode ocultar diferenças importantes na magnitude absoluta das taxas comparadas. * Está sujeita às limitações dos sistemas de informação que produzem as taxas de base, incluindo sub-registro, incompletude e problemas de classificação da causa básica de morte.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> <ref name="Reboucas2025" /> <ref name="Lima2009" /> === Periodicidade === Pode ser calculada com a mesma periodicidade das taxas de mortalidade que lhe servem de base, em geral anual.<ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === Pode ser calculada para qualquer recorte territorial em que haja disponibilidade de taxas comparáveis, como Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios. Sua utilidade depende da qualidade dos dados e da estabilidade das taxas nos grupos comparados.<ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A razão entre taxas de mortalidade pode ser analisada segundo: * sexo * faixa etária * local de residência * ano * grupos de causas da CID-10 * raça/cor * escolaridade, quando disponível<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Indicadores que podem servir de base para o cálculo === No exercício proposto, a razão foi calculada a partir de três indicadores de mortalidade: * '''Taxa de mortalidade por lesão de trânsito''': taxa de mortalidade específica por lesão de trânsito na população, em um local e ano de referência, calculada por 100 mil habitantes; inclui causas codificadas entre V01 e V89 da CID-10.<ref name="RIPSA2026" /> * '''Taxa de mortalidade prematura por doenças crônicas não transmissíveis''': taxa de mortalidade entre 30 e 69 anos por doenças cardiovasculares, neoplasias malignas, diabetes mellitus e doenças respiratórias crônicas, em local e ano de referência.<ref name="RIPSA2026" /> * '''Taxa de mortalidade específica por doenças infecciosas e parasitárias''': taxa de mortalidade por esse grupo de causas na população residente, em local e ano de referência, calculada por 100 mil habitantes.<ref name="RIPSA2026" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA">Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Informação e Saúde Digital. ''Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/.</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 Primária – sistema utilizado para o registro das consultas médicas realizadas na atenção primária. * Sistema de Informação da Atenção Básica (SIAB) – utilizado em séries históricas anteriores. * 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="MSSIA" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> === 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 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="MSSIA" /> === 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 e Boletins de Produção Ambulatorial. * Diferenças nas formas de registro entre os sistemas SIA/SUS, e-SUS APS 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="MSSIA" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="MSSIA" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH">Brasil. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://datasus.saude.gov.br/sistema-de-informacoes-hospitalares-sih-sus/.</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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> === 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="MSSIH" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 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, como doenças infecciosas, doenças do aparelho circulatório ou 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> === 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 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. 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 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <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. * 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.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, esse indicador depende da padronização diagnóstica nas AIH, da integridade dos registros hospitalares e da possibilidade de tabulação automatizada por capítulos e grupos da CID-10. Sistemas analíticos e painéis interativos permitem monitorar padrões de internação, comparar territórios e apoiar a gestão hospitalar e a vigilância em saúde.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação do indicador é que o SIH/SUS registra predominantemente internações financiadas pelo SUS, o que restringe a representação da rede privada não conveniada. Também podem ocorrer distorções associadas à qualidade do preenchimento da AIH, à codificação diagnóstica e a diferenças nos critérios de internação entre serviços e regiões. Outras limitações incluem: * sub-registro ou inconsistências no diagnóstico principal; * influência da oferta local de leitos e da organização da rede hospitalar; * possibilidade de reinternações serem contadas como novos eventos; * dificuldade de interpretação isolada, sem considerar taxas e outros indicadores assistenciais.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <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 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="MSSIH" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 os estabelecimentos 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 Embora o SIH/SUS concentre as internações financiadas pelo SUS, a cobertura é ampla e representativa da realidade hospitalar brasileira, especialmente em contextos de maior dependência do sistema público. Os dados permitem comparações territoriais e análises sobre o perfil de morbidade hospitalar em diferentes contextos populacionais e assistenciais.<ref name="MSSIH" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 * Tipo de estabelecimento * Regime de internação (urgência/emergência ou eletiva) * Ano de referência 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Leitos Hospitalares == === Definição === O indicador '''Leitos hospitalares por população''' expressa a relação entre o número de leitos hospitalares disponíveis para internação e a população residente, em determinado território e período. É apresentado como o número de leitos por mil habitantes e representa uma medida da capacidade instalada de internação do sistema de saúde. Seu uso permite avaliar a suficiência da oferta hospitalar e comparar a disponibilidade de leitos entre regiões e períodos.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES">Brasil. Ministério da Saúde. ''Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://cnes.datasus.gov.br/.</ref> === Unidade de medida === Número de leitos hospitalares por 1.000 habitantes. === Fontes de dados === As informações sobre leitos hospitalares são obtidas no '''Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES)''', do Ministério da Saúde. O denominador populacional é obtido a partir das estimativas e projeções demográficas do '''Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE)'''.<ref name="MSCNES" /> <ref name="IBGE" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de leitos hospitalares disponíveis e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 1.000. <math>LH = \frac{N_{leitos}}{P} \times 1000</math> onde: LH = leitos hospitalares por 1.000 habitantes N₍leitos₎ = número de leitos hospitalares disponíveis P = população residente No cálculo, consideram-se os leitos existentes em estabelecimentos cadastrados no CNES. Segundo a RIPSA, não são incluídos no cômputo alguns tipos específicos de leitos, como os de '''acolhimento noturno''', '''reabilitação''', '''suporte ventilatório pulmonar''' e '''UTI COVID-19 específica'''.<ref name="RIPSA2026" /> === 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. === Interpretação === O indicador expressa a disponibilidade potencial de internação hospitalar para a população residente. Valores mais elevados indicam maior oferta de leitos por habitante, enquanto valores mais baixos podem sinalizar restrição da capacidade instalada. Sua interpretação deve considerar a composição e o tipo dos leitos disponíveis, a distribuição territorial da oferta, o perfil epidemiológico da população e a articulação com outros indicadores, como taxa de ocupação, tempo médio de permanência e produção hospitalar. Diferenças regionais podem refletir desigualdades estruturais na rede de atenção à saúde.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === * Avaliar a capacidade instalada de internação hospitalar. * Comparar a disponibilidade de leitos entre regiões e períodos. * Subsidiar o planejamento e a regionalização da rede hospitalar. * Identificar desigualdades territoriais na oferta de recursos assistenciais. * Apoiar análises de suficiência da infraestrutura hospitalar. <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === O indicador depende da atualização regular do CNES e da integração entre bases cadastrais, assistenciais e populacionais. Na informática em saúde, sua utilidade aumenta quando associado a sistemas de regulação, painéis de monitoramento e ferramentas de análise da capacidade instalada e do uso dos leitos.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === * Depende da qualidade e da atualização dos registros do CNES. * Não expressa, isoladamente, a utilização efetiva dos leitos. * Pode haver discrepância entre leitos cadastrados e leitos efetivamente operacionais. * A interpretação isolada pode ser insuficiente, pois não considera ocupação, rotatividade, tempo de permanência e perfil assistencial. * Diferenças na composição dos tipos de leitos podem dificultar comparações diretas entre territórios.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados do CNES são atualizados continuamente e podem ser analisados com periodicidade mensal ou anual. Para comparações entre territórios e séries históricas, o uso anual tende a ser o mais apropriado.<ref name="MSCNES" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === O indicador pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios, conforme a disponibilidade e a qualidade dos dados cadastrais e populacionais.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> <ref name="IBGE" /> === Categorias sugeridas para análise === O indicador pode ser analisado segundo: * tipo de leito * vínculo ao SUS * natureza jurídica do estabelecimento * localização geográfica * esfera administrativa * ano de referência <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> == 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 da 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 Único de Saúde (SUS) e o setor suplementar, bem como desigualdades de acesso aos serviços de saúde entre grupos sociais e regiões.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS">Agência Nacional de Saúde Suplementar. ''Sala de Situação''. Rio de Janeiro: ANS. Disponível em: https://www.gov.br/ans/pt-br/assuntos/analise-de-situacao/sala-de-situacao.</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="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> === 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) – utilizado para o denominador populacional. * Pesquisas domiciliares, como a Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), que podem complementar a análise da cobertura autorreferida. * Bases da saúde suplementar e relatórios analíticos da ANS. Essas fontes permitem monitorar a expansão ou retração da cobertura suplementar e sua distribuição territorial e social.<ref name="ANS" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de vínculos ativos a planos privados de assistência à saúde e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 100. <math>CPS = \frac{N_{beneficiarios}}{P} \times 100</math> onde: CPS = cobertura de planos privados de saúde (%) N₍beneficiarios₎ = número de beneficiários com vínculo ativo a planos privados de saúde P = população residente no mesmo território e período O cálculo pode ser realizado para o total de beneficiários ou segundo tipos específicos de cobertura, como assistência médica, hospitalar ou odontológica. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_beneficiarios/P)*100` Por exemplo, se um estado possui 2.500.000 beneficiários de planos privados e uma população de 10.000.000 habitantes, a cobertura será de 25,0%.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Beneficiários de planos médico-hospitalares !! População residente !! Cobertura (%) |- | '''Norte''' || 2.060.000 || 18.906.962 || 10,9 |- | '''Nordeste''' || 7.420.000 || 54.644.582 || 13,6 |- | '''Sudeste''' || 28.940.000 || 84.847.187 || 34,1 |- | '''Sul''' || 8.160.000 || 29.933.315 || 27,3 |- | '''Centro-Oeste''' || 4.620.000 || 16.298.734 || 28,3 |- | '''Brasil''' || 51.200.000 || 203.062.512 || 25,2 |} Fontes: Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS (2022); IBGE – Censo Demográfico 2022. Os dados indicam que: * A cobertura de planos privados de saúde é mais elevada nas regiões '''Sudeste''', '''Centro-Oeste''' e '''Sul'''. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' apresentam menor inserção da saúde suplementar. * O padrão reflete desigualdades socioeconômicas e a distribuição diferenciada da oferta de serviços privados de saúde no território nacional. === Interpretação === O indicador expressa a participação relativa da saúde suplementar na cobertura da população. Valores mais elevados indicam maior presença de planos privados de saúde em determinado território, o que pode refletir maior renda média, maior formalização do mercado de trabalho e maior oferta de operadoras e serviços privados. Valores mais baixos sugerem maior dependência exclusiva do SUS e menor inserção do setor suplementar. A interpretação deve considerar diferenças regionais, perfil socioeconômico da população, estrutura do mercado de trabalho e composição etária, pois esses fatores influenciam a adesão a planos privados. A cobertura por planos privados não substitui a necessidade de análise da oferta efetiva e do uso dos serviços, nem elimina a centralidade do SUS no cuidado à saúde da população brasileira.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === * Avaliar a participação da saúde suplementar na cobertura populacional. * Comparar desigualdades regionais e sociais na inserção em planos privados de saúde. * Subsidiar análises sobre a relação entre o SUS e o setor suplementar. * Apoiar o planejamento e a regulação do sistema de saúde. * Monitorar tendências temporais de expansão ou retração da cobertura privada.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === O monitoramento desse indicador depende de bases cadastrais atualizadas, integração entre dados administrativos e denominadores populacionais confiáveis. Na informática em saúde, a articulação entre sistemas da ANS, bases populacionais e plataformas analíticas permite acompanhar a distribuição territorial da saúde suplementar e apoiar decisões regulatórias e de planejamento.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === * O indicador mede cobertura contratual, não uso efetivo dos serviços. * Um mesmo indivíduo pode possuir mais de um vínculo, gerando possibilidade de superestimação. * A cobertura varia conforme renda, emprego formal e oferta regional de operadoras. * Não expressa integralidade da assistência nem qualidade do cuidado oferecido. * Deve ser interpretado em conjunto com outros indicadores de acesso, utilização e capacidade instalada.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados da ANS são atualizados periodicamente e permitem acompanhamento mensal e anual da cobertura da saúde suplementar. Para comparações entre territórios e séries históricas, a periodicidade anual tende a ser a mais utilizada.<ref name="ANS" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === O indicador pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação e municípios, conforme a disponibilidade dos dados da ANS e dos denominadores populacionais.<ref name="ANS" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A cobertura de planos privados de saúde pode ser analisada segundo: * tipo de plano * segmentação assistencial * faixa etária * sexo * localização geográfica * ano de referência * vínculo empregatício, quando disponível<ref name="RIPSA2026" /><ref name="ANS" /> == 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 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 APS 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="RIPSA2026" /> <ref name="SIOPS">Brasil. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde (SIOPS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://siops.saude.gov.br/.</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 tende a se aproximar de 100%, podendo haver pequenas variações devido à existência de outras categorias orçamentárias, como vigilância em saúde e gestão do SUS.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="SIOPS" /> === 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 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) – utilizado para contextualização demográfica e macroeconômica. * Tesouro Nacional e secretarias estaduais e municipais de saúde – fontes de validação e detalhamento da execução orçamentária local. O uso do FNS é útil para refletir a aplicação dos recursos nos blocos APS e MAC, especialmente no monitoramento de transferências fundo a fundo e da execução direta do Ministério da Saúde.<ref name="MSFNS">Brasil. Ministério da Saúde. ''Fundo Nacional de Saúde (FNS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://portalfns.saude.gov.br/.</ref> <ref name="RIPSA2026" /> === 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. <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 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, 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$ 1,4 bilhão em MAC, sobre um total de R$ 2 bilhões em ASPS, os percentuais serão 30% para APS e 70% para MAC.<ref name="MSFNS" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 – FNS / SIOPS / 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 cerca de 33% corresponderam à Atenção Primária. * A relação MAC/APS foi de 1,79. * As regiões Sudeste e Sul apresentaram maior concentração relativa de recursos na atenção especializada, enquanto Norte e Nordeste dedicaram proporção relativamente maior à atenção básica.<ref name="MSFNS" /> <ref name="SIOPS" /> <ref name="IBGE" /> === 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 indicam maior priorização das ações de promoção, prevenção e cuidado longitudinal. Já uma proporção muito alta de gastos na Média e Alta Complexidade pode refletir um modelo assistencial mais centrado em procedimentos especializados e hospitalares. A interpretação deve considerar o contexto epidemiológico, a estrutura da rede de serviços e a organização das responsabilidades entre as esferas de governo. O indicador não deve ser analisado isoladamente, mas em conjunto com outros marcadores de estrutura, acesso, utilização e desempenho da rede de atenção.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === * Avaliar a distribuição do financiamento entre APS e MAC. * Monitorar tendências de priorização do gasto em saúde. * Comparar perfis de financiamento entre regiões e entes federativos. * Subsidiar o planejamento, a gestão e a avaliação das redes de atenção. * Apoiar análises sobre coerência entre financiamento e modelo assistencial do SUS.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /><ref name="MSFNS" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, esse indicador depende da integração entre bases orçamentárias, financeiras e assistenciais. Sua utilidade aumenta quando os dados do FNS e do SIOPS são analisados em conjunto com indicadores de produção, cobertura e desempenho, permitindo painéis analíticos sobre alocação de recursos e organização da rede de atenção.<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 permita identificar os blocos de financiamento, parte das despesas pode não estar claramente vinculada a um nível específico de atenção, dificultando a separação entre APS e 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; * exclusão de gastos do setor privado e de outras fontes não orçamentárias; * falta de uniformidade na identificação de gastos mistos, que envolvem simultaneamente APS e MAC. Essas limitações exigem cautela na interpretação dos resultados e reforçam a necessidade de análises complementares.<ref name="MSFNS" /> <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados sobre despesas em saúde executadas pelo Fundo Nacional de Saúde são atualizados mensalmente, com consolidação anual dos valores executados por bloco de financiamento. O indicador pode ser calculado mensal, trimestral ou anualmente, conforme o objetivo da análise. A periodicidade anual é a mais utilizada em estudos e relatórios de gestão, por reduzir variações sazonais e permitir a comparação entre exercícios financeiros.<ref name="MSFNS" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional e pode ser analisado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios, conforme a disponibilidade dos registros financeiros. A base do FNS permite acompanhar a execução orçamentária e financeira por ente federativo e por bloco de financiamento, favorecendo análises comparativas entre localidades e períodos.<ref name="MSFNS" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === O indicador pode ser analisado segundo: * nível de atenção (APS, MAC) * esfera administrativa * localização geográfica * tipo de gestão * modalidade de repasse * ano de exercício financeiro<ref name="MSFNS" /> <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Referências == <references /> j4g3wzj5g9lne8w1kh88fdaxeifgd6o 182098 182097 2026-04-17T13:54:10Z Silvamt 34408 /* Mortalidade proporcional por grupo de causas */ 182098 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="RIPSA2026">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, DF: OPAS, 2026.</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.</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">Brasil. Ministério da Saúde; Universidade Federal de Goiás. ''Análise de Situação de Saúde''. Brasília: Ministério da Saúde, 2015.</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. ''International Journal of Medical Informatics''. 2023;170:104908. doi:10.1016/j.ijmedinf.2022.104908.</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">Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. ''Censo Demográfico 2022''; ''Projeções e estimativas da população''. Rio de Janeiro: IBGE. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/.</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="RIPSA2026" /> 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="RIPSA2026" /><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="MSUFG2015" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi">PEREIRA, Maurício Gomes. ''Epidemiologia: teoria e prática''. 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="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Razão de sexo == === Definição === A '''razão de sexo''' é um indicador demográfico da dimensão '''População'''. Expressa a relação entre os contingentes populacionais masculino e feminino em uma população, em determinado lugar e período.<ref name="RIPSA2026" /> === Descrição === Esse indicador expressa a relação entre os contingentes populacionais masculino e feminino em uma população, em determinado lugar e período.<ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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''', definida como a razão entre nascidos vivos do sexo masculino e feminino. === 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="RIPSA2026" /> <ref name="IBGE" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="IBGE" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC">Brasil. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/.</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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> === 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 menores, na rede privada o percentual é muito mais elevado, evidenciando diferenças no modelo assistencial e na condução do parto.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="WHOCesarean2015">World Health Organization. ''WHO Statement on Caesarean Section Rates''. Geneva: WHO, 2015.</ref> <ref name="MSSINASC" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="MSSINASC" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSINASC" /> <ref name="WHOCesarean2015" /> == Mortalidade proporcional por grupo de causas == === Definição === A mortalidade proporcional por grupo de causas expressa a distribuição percentual dos óbitos segundo grupos de causas definidas, em determinado local e período. Trata-se de um indicador que descreve a '''estrutura da mortalidade''', mostrando a importância relativa de cada grupo de causas no conjunto dos óbitos. Não mede o risco de morrer, pois seu denominador é o total de óbitos, e não a população exposta.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> <ref name="MelloJorge1997">Mello Jorge MHP. Análise dos dados de mortalidade I. ''Revista de Saúde Pública''. 1997.</ref> === Unidade de medida === Proporção, expressa em percentual (%). === Fontes de dados === As informações são obtidas no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde, a partir das Declarações de Óbito (DO). Para esse indicador, utilizam-se os óbitos de residentes com causas definidas, classificados segundo a CID-10. Diferentemente dos coeficientes de mortalidade, não há necessidade de usar população no denominador. A utilidade analítica do indicador depende da cobertura do SIM e da qualidade do preenchimento e da codificação da causa básica de morte.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MelloJorge2002">Mello Jorge MHP, Laurenti R, Gotlieb SLD. O sistema de informações sobre mortalidade. ''Revista Brasileira de Epidemiologia''. 2002.</ref> <ref name="Reboucas2025">Rebouças P, et al. Avaliação da qualidade do Sistema de Informação sobre Mortalidade: uma scoping review. ''Ciência & Saúde Coletiva''. 2025.</ref> === Método de cálculo === A mortalidade proporcional por grupo de causas é calculada pela razão entre o número de óbitos de residentes por determinado grupo de causas definidas e o número total de óbitos de residentes com causas definidas, no mesmo local e período, multiplicada por 100. <math>MPGC = \frac{N_{obitos\ por\ grupo\ de\ causas}}{N_{obitos\ totais\ com\ causas\ definidas}} \times 100</math> onde: MPGC = mortalidade proporcional por grupo de causas N₍óbitos por grupo de causas₎ = número de óbitos atribuídos ao grupo de causas selecionado N₍óbitos totais com causas definidas₎ = total de óbitos com causa básica definida no mesmo local e período === Exemplo === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Grupo de causas !! Óbitos !! Mortalidade proporcional (%) |- | Doenças do aparelho circulatório || 320 || 32,0 |- | Neoplasias || 210 || 21,0 |- | Causas externas || 150 || 15,0 |- | Doenças do aparelho respiratório || 120 || 12,0 |- | Demais causas definidas || 200 || 20,0 |- | '''Total''' || '''1.000''' || '''100,0''' |} Nesse exemplo, as doenças do aparelho circulatório representam 32,0% do total de óbitos com causas definidas. === Interpretação === O indicador permite identificar quais grupos de causas têm maior peso no perfil de mortalidade da população. Seu valor depende da composição relativa das causas de morte e pode ser influenciado por condições socioeconômicas, perfil demográfico, estrutura etária, acesso aos serviços e qualidade da assistência à saúde. Como se trata de medida proporcional, aumento na participação de um grupo pode decorrer tanto do aumento dos óbitos nesse grupo quanto da redução proporcional dos demais. Por isso, sua interpretação deve ser feita em conjunto com coeficientes específicos de mortalidade e com a análise da proporção de causas mal definidas.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> <ref name="Abreu2010">Abreu DMX, et al. A evolução da mortalidade por causas mal definidas na população idosa no Brasil, 1979-2005. ''Revista Brasileira de Estudos de População''. 2010.</ref> <ref name="Prestes2018">Prestes C, et al. Tendência da mortalidade por causas mal definidas no estado do Tocantins e em Palmas, Brasil, 1998-2014. ''Epidemiologia e Serviços de Saúde''. 2018.</ref> === Usos principais === * Identificar os principais grupos de causas de morte em uma população. * Descrever a estrutura da mortalidade. * Comparar perfis de mortalidade entre grupos populacionais, regiões e períodos. * Analisar desigualdades segundo sexo, idade e cor ou raça. * Subsidiar planejamento, gestão, monitoramento e avaliação de políticas públicas de saúde.<ref name="RIPSA2026" /> === Interface com a Informática em Saúde === Esse indicador depende da qualidade da codificação da causa básica de morte segundo a CID-10, da consistência das bases do SIM, da completude das variáveis e da redução da proporção de causas mal definidas. Sistemas informatizados de tabulação e análise permitem acompanhar a distribuição proporcional das causas e comparar padrões regionais e temporais, mas a validade dos resultados depende da qualidade dos registros e dos processos de investigação e reclassificação das causas de óbito.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="Morais2017">Morais RM, Costa AL. Uma avaliação do Sistema de Informações sobre Mortalidade. ''Saúde em Debate''. 2017.</ref> <ref name="Marinho2019">Marinho MF, et al. Dados para a saúde: impacto na melhoria da qualidade da informação sobre causas de óbito no Brasil. ''Revista Brasileira de Epidemiologia''. 2019.</ref> <ref name="Lopes2018">Lopes AS, et al. Melhoria da qualidade do registro da causa básica de morte no Brasil: 2000 a 2012. ''Epidemiologia e Serviços de Saúde''. 2018.</ref> === Limitações === * Não expressa risco de morte. * Depende da qualidade do preenchimento da Declaração de Óbito e da definição correta da causa básica. * Seu uso é limitado quando há elevada proporção de óbitos por causas mal definidas ou sem assistência médica. * Sofre influência da composição etária e sexual da população, o que condiciona a frequência de óbitos em determinados grupos de causas. * Pode ocultar mudanças reais na magnitude de uma causa quando analisado isoladamente, sem coeficientes específicos. * Está sujeita às limitações do SIM, incluindo sub-registro, incompletude e necessidade de investigação e redistribuição de causas mal definidas.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> <ref name="Reboucas2025" /> <ref name="Marinho2019" /> <ref name="Lopes2018" /> === Periodicidade === O indicador é calculado, em geral, com periodicidade anual, a partir da consolidação dos dados do SIM.<ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === Pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões metropolitanas e municípios, desde que haja qualidade adequada na informação sobre causas de morte.<ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A mortalidade proporcional por grupo de causas pode ser analisada segundo: * sexo * faixa etária * cor ou raça * escolaridade * local de residência * ano do óbito * grupos de causas da CID-10<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> == Razão entre taxas de mortalidade == === Definição === A razão entre taxas de mortalidade é uma medida comparativa obtida pela divisão da taxa de mortalidade de um grupo pela taxa de mortalidade de outro grupo, em um mesmo local e período. Quando aplicada à comparação entre sexos, expressa quantas vezes a mortalidade masculina é maior ou menor que a feminina, ou vice-versa, a depender da ordem adotada na razão. Trata-se de medida sintética de comparação entre grupos, útil para descrever desigualdades na mortalidade segundo características populacionais, como sexo, idade, local de residência ou outro estrato de interesse.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> <ref name="Chor1992">Chor D, Duchiade MP, Jourdan AMF. Diferenciais de mortalidade em homens e mulheres em localidade da região Sudeste, Brasil, 1960, 1970 e 1980. ''Revista de Saúde Pública''. 1992;26(4):246-255.</ref> === Unidade de medida === Razão adimensional. === Fontes de dados === A razão entre taxas de mortalidade não constitui, em si, uma fonte primária de dados. Ela é obtida a partir de taxas de mortalidade já calculadas para grupos distintos da população. No exemplo deste exercício, as taxas utilizadas como base são derivadas do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde, e de estimativas populacionais produzidas com base em informações do IBGE e da RIPSA.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="Reboucas2025">Rebouças P, et al. Avaliação da qualidade do Sistema de Informação sobre Mortalidade: uma scoping review. ''Ciência & Saúde Coletiva''. 2025.</ref> === Método de cálculo === A razão entre taxas de mortalidade é calculada pela divisão da taxa de mortalidade de um grupo pela taxa de mortalidade de outro grupo, no mesmo local e período. <math>RTM = \frac{TM_{grupo\ 1}}{TM_{grupo\ 2}}</math> onde: RTM = razão entre taxas de mortalidade TM₍grupo 1₎ = taxa de mortalidade do grupo de interesse TM₍grupo 2₎ = taxa de mortalidade do grupo de referência No caso da comparação entre sexos, quando se adota a razão masculino/feminino: <math>RTM_{M/F} = \frac{TM_{masculino}}{TM_{feminino}}</math> === Exemplo === Se a taxa de mortalidade masculina por lesão de trânsito em determinado município for 24,0 por 100 mil habitantes e a taxa feminina for 6,0 por 100 mil habitantes, a razão masculino/feminino será: <math>RTM_{M/F} = \frac{24,0}{6,0} = 4,0</math> Nesse exemplo, a mortalidade masculina por lesão de trânsito é quatro vezes a mortalidade feminina no mesmo local e período. === Interpretação === Valores maiores que 1 indicam que a taxa de mortalidade do numerador é superior à do denominador. Valor igual a 1 indica igualdade entre os grupos comparados. Valores menores que 1 indicam que a taxa do numerador é inferior à do denominador. Quando se utiliza a razão masculino/feminino, valores acima de 1 indicam sobremortalidade masculina. A interpretação dessa medida depende da comparabilidade entre as taxas utilizadas. Quando se empregam taxas brutas ou não padronizadas por idade, diferenças na composição etária dos grupos comparados podem influenciar o resultado. Por isso, em comparações entre áreas ou períodos, recomenda-se cautela e, quando pertinente, o uso de taxas padronizadas. Na comparação entre sexos, a razão ajuda a sintetizar o diferencial de mortalidade, mas não substitui a análise conjunta das taxas absolutas e do contexto epidemiológico de cada grupo.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> <ref name="Chor1992" /> === Usos principais === * Comparar a mortalidade entre grupos populacionais. * Descrever desigualdades segundo sexo, idade, território ou outras características. * Sintetizar a magnitude do diferencial de mortalidade entre dois grupos. * Apoiar análises descritivas da situação de saúde. * Subsidiar monitoramento e avaliação de iniquidades em saúde.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Interface com a Informática em Saúde === Essa medida depende da disponibilidade de sistemas informatizados capazes de produzir taxas estratificadas por sexo, idade, causa e local de residência. No contexto brasileiro, o cálculo pode ser operacionalizado com dados do SIM e tabulações em plataformas como o Tabnet/Datasus. A consistência do resultado depende da qualidade do registro da causa básica de morte, da cobertura do sistema, da completude das variáveis e da adequação dos denominadores populacionais utilizados no cálculo das taxas de base.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="Reboucas2025" /> <ref name="Lima2009">Lima CRA, Schramm JMA, Coeli CM, Silva MEM. Revisão das dimensões de qualidade dos dados e métodos aplicados na avaliação dos sistemas de informação em saúde. ''Cadernos de Saúde Pública''. 2009;25(10):2095-2109.</ref> === Limitações === * Não mede diretamente o risco absoluto de morrer, mas a relação entre duas taxas. * Depende da validade das taxas que compõem o numerador e o denominador. * Pode ser influenciada por diferenças na estrutura etária dos grupos comparados, quando se utilizam taxas não padronizadas. * Pode ser instável em populações pequenas ou em situações com pequeno número de óbitos. * Sua interpretação isolada pode ocultar diferenças importantes na magnitude absoluta das taxas comparadas. * Está sujeita às limitações dos sistemas de informação que produzem as taxas de base, incluindo sub-registro, incompletude e problemas de classificação da causa básica de morte.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> <ref name="Reboucas2025" /> <ref name="Lima2009" /> === Periodicidade === Pode ser calculada com a mesma periodicidade das taxas de mortalidade que lhe servem de base, em geral anual.<ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === Pode ser calculada para qualquer recorte territorial em que haja disponibilidade de taxas comparáveis, como Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios. Sua utilidade depende da qualidade dos dados e da estabilidade das taxas nos grupos comparados.<ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A razão entre taxas de mortalidade pode ser analisada segundo: * sexo * faixa etária * local de residência * ano * grupos de causas da CID-10 * raça/cor * escolaridade, quando disponível<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="PereiraEpi" /> === Indicadores que podem servir de base para o cálculo === No exercício proposto, a razão foi calculada a partir de três indicadores de mortalidade: * '''Taxa de mortalidade por lesão de trânsito''': taxa de mortalidade específica por lesão de trânsito na população, em um local e ano de referência, calculada por 100 mil habitantes; inclui causas codificadas entre V01 e V89 da CID-10.<ref name="RIPSA2026" /> * '''Taxa de mortalidade prematura por doenças crônicas não transmissíveis''': taxa de mortalidade entre 30 e 69 anos por doenças cardiovasculares, neoplasias malignas, diabetes mellitus e doenças respiratórias crônicas, em local e ano de referência.<ref name="RIPSA2026" /> * '''Taxa de mortalidade específica por doenças infecciosas e parasitárias''': taxa de mortalidade por esse grupo de causas na população residente, em local e ano de referência, calculada por 100 mil habitantes.<ref name="RIPSA2026" /> == 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="RIPSA2026" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA">Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Informação e Saúde Digital. ''Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/saude/.</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 Primária – sistema utilizado para o registro das consultas médicas realizadas na atenção primária. * Sistema de Informação da Atenção Básica (SIAB) – utilizado em séries históricas anteriores. * 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="MSSIA" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> === 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 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> <ref name="MSSIA" /> === 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 e Boletins de Produção Ambulatorial. * Diferenças nas formas de registro entre os sistemas SIA/SUS, e-SUS APS 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="MSSIA" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="MSSIA" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIA" /> <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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH">Brasil. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://datasus.saude.gov.br/sistema-de-informacoes-hospitalares-sih-sus/.</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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> === 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="MSSIH" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 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, como doenças infecciosas, doenças do aparelho circulatório ou 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> === 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 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. 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 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <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. * 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.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, esse indicador depende da padronização diagnóstica nas AIH, da integridade dos registros hospitalares e da possibilidade de tabulação automatizada por capítulos e grupos da CID-10. Sistemas analíticos e painéis interativos permitem monitorar padrões de internação, comparar territórios e apoiar a gestão hospitalar e a vigilância em saúde.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === A principal limitação do indicador é que o SIH/SUS registra predominantemente internações financiadas pelo SUS, o que restringe a representação da rede privada não conveniada. Também podem ocorrer distorções associadas à qualidade do preenchimento da AIH, à codificação diagnóstica e a diferenças nos critérios de internação entre serviços e regiões. Outras limitações incluem: * sub-registro ou inconsistências no diagnóstico principal; * influência da oferta local de leitos e da organização da rede hospitalar; * possibilidade de reinternações serem contadas como novos eventos; * dificuldade de interpretação isolada, sem considerar taxas e outros indicadores assistenciais.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <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 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="MSSIH" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 os estabelecimentos 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 Embora o SIH/SUS concentre as internações financiadas pelo SUS, a cobertura é ampla e representativa da realidade hospitalar brasileira, especialmente em contextos de maior dependência do sistema público. Os dados permitem comparações territoriais e análises sobre o perfil de morbidade hospitalar em diferentes contextos populacionais e assistenciais.<ref name="MSSIH" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 * Tipo de estabelecimento * Regime de internação (urgência/emergência ou eletiva) * Ano de referência 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="RIPSA2026" /> <ref name="MSSIH" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Leitos Hospitalares == === Definição === O indicador '''Leitos hospitalares por população''' expressa a relação entre o número de leitos hospitalares disponíveis para internação e a população residente, em determinado território e período. É apresentado como o número de leitos por mil habitantes e representa uma medida da capacidade instalada de internação do sistema de saúde. Seu uso permite avaliar a suficiência da oferta hospitalar e comparar a disponibilidade de leitos entre regiões e períodos.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES">Brasil. Ministério da Saúde. ''Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://cnes.datasus.gov.br/.</ref> === Unidade de medida === Número de leitos hospitalares por 1.000 habitantes. === Fontes de dados === As informações sobre leitos hospitalares são obtidas no '''Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES)''', do Ministério da Saúde. O denominador populacional é obtido a partir das estimativas e projeções demográficas do '''Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE)'''.<ref name="MSCNES" /> <ref name="IBGE" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de leitos hospitalares disponíveis e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 1.000. <math>LH = \frac{N_{leitos}}{P} \times 1000</math> onde: LH = leitos hospitalares por 1.000 habitantes N₍leitos₎ = número de leitos hospitalares disponíveis P = população residente No cálculo, consideram-se os leitos existentes em estabelecimentos cadastrados no CNES. Segundo a RIPSA, não são incluídos no cômputo alguns tipos específicos de leitos, como os de '''acolhimento noturno''', '''reabilitação''', '''suporte ventilatório pulmonar''' e '''UTI COVID-19 específica'''.<ref name="RIPSA2026" /> === 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. === Interpretação === O indicador expressa a disponibilidade potencial de internação hospitalar para a população residente. Valores mais elevados indicam maior oferta de leitos por habitante, enquanto valores mais baixos podem sinalizar restrição da capacidade instalada. Sua interpretação deve considerar a composição e o tipo dos leitos disponíveis, a distribuição territorial da oferta, o perfil epidemiológico da população e a articulação com outros indicadores, como taxa de ocupação, tempo médio de permanência e produção hospitalar. Diferenças regionais podem refletir desigualdades estruturais na rede de atenção à saúde.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === * Avaliar a capacidade instalada de internação hospitalar. * Comparar a disponibilidade de leitos entre regiões e períodos. * Subsidiar o planejamento e a regionalização da rede hospitalar. * Identificar desigualdades territoriais na oferta de recursos assistenciais. * Apoiar análises de suficiência da infraestrutura hospitalar. <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === O indicador depende da atualização regular do CNES e da integração entre bases cadastrais, assistenciais e populacionais. Na informática em saúde, sua utilidade aumenta quando associado a sistemas de regulação, painéis de monitoramento e ferramentas de análise da capacidade instalada e do uso dos leitos.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === * Depende da qualidade e da atualização dos registros do CNES. * Não expressa, isoladamente, a utilização efetiva dos leitos. * Pode haver discrepância entre leitos cadastrados e leitos efetivamente operacionais. * A interpretação isolada pode ser insuficiente, pois não considera ocupação, rotatividade, tempo de permanência e perfil assistencial. * Diferenças na composição dos tipos de leitos podem dificultar comparações diretas entre territórios.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados do CNES são atualizados continuamente e podem ser analisados com periodicidade mensal ou anual. Para comparações entre territórios e séries históricas, o uso anual tende a ser o mais apropriado.<ref name="MSCNES" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === O indicador pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios, conforme a disponibilidade e a qualidade dos dados cadastrais e populacionais.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> <ref name="IBGE" /> === Categorias sugeridas para análise === O indicador pode ser analisado segundo: * tipo de leito * vínculo ao SUS * natureza jurídica do estabelecimento * localização geográfica * esfera administrativa * ano de referência <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSCNES" /> == 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 da 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 Único de Saúde (SUS) e o setor suplementar, bem como desigualdades de acesso aos serviços de saúde entre grupos sociais e regiões.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS">Agência Nacional de Saúde Suplementar. ''Sala de Situação''. Rio de Janeiro: ANS. Disponível em: https://www.gov.br/ans/pt-br/assuntos/analise-de-situacao/sala-de-situacao.</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="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> === 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) – utilizado para o denominador populacional. * Pesquisas domiciliares, como a Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), que podem complementar a análise da cobertura autorreferida. * Bases da saúde suplementar e relatórios analíticos da ANS. Essas fontes permitem monitorar a expansão ou retração da cobertura suplementar e sua distribuição territorial e social.<ref name="ANS" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Método de cálculo === O indicador é calculado pela razão entre o número de vínculos ativos a planos privados de assistência à saúde e a população residente no mesmo território e período, multiplicada por 100. <math>CPS = \frac{N_{beneficiarios}}{P} \times 100</math> onde: CPS = cobertura de planos privados de saúde (%) N₍beneficiarios₎ = número de beneficiários com vínculo ativo a planos privados de saúde P = população residente no mesmo território e período O cálculo pode ser realizado para o total de beneficiários ou segundo tipos específicos de cobertura, como assistência médica, hospitalar ou odontológica. Dica: em planilhas eletrônicas (como o Excel), o cálculo pode ser feito com a fórmula: `=(N_beneficiarios/P)*100` Por exemplo, se um estado possui 2.500.000 beneficiários de planos privados e uma população de 10.000.000 habitantes, a cobertura será de 25,0%.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> === Exemplo (Brasil, 2022) === {| class="wikitable" style="text-align:center;" ! Região !! Beneficiários de planos médico-hospitalares !! População residente !! Cobertura (%) |- | '''Norte''' || 2.060.000 || 18.906.962 || 10,9 |- | '''Nordeste''' || 7.420.000 || 54.644.582 || 13,6 |- | '''Sudeste''' || 28.940.000 || 84.847.187 || 34,1 |- | '''Sul''' || 8.160.000 || 29.933.315 || 27,3 |- | '''Centro-Oeste''' || 4.620.000 || 16.298.734 || 28,3 |- | '''Brasil''' || 51.200.000 || 203.062.512 || 25,2 |} Fontes: Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS (2022); IBGE – Censo Demográfico 2022. Os dados indicam que: * A cobertura de planos privados de saúde é mais elevada nas regiões '''Sudeste''', '''Centro-Oeste''' e '''Sul'''. * As regiões '''Norte''' e '''Nordeste''' apresentam menor inserção da saúde suplementar. * O padrão reflete desigualdades socioeconômicas e a distribuição diferenciada da oferta de serviços privados de saúde no território nacional. === Interpretação === O indicador expressa a participação relativa da saúde suplementar na cobertura da população. Valores mais elevados indicam maior presença de planos privados de saúde em determinado território, o que pode refletir maior renda média, maior formalização do mercado de trabalho e maior oferta de operadoras e serviços privados. Valores mais baixos sugerem maior dependência exclusiva do SUS e menor inserção do setor suplementar. A interpretação deve considerar diferenças regionais, perfil socioeconômico da população, estrutura do mercado de trabalho e composição etária, pois esses fatores influenciam a adesão a planos privados. A cobertura por planos privados não substitui a necessidade de análise da oferta efetiva e do uso dos serviços, nem elimina a centralidade do SUS no cuidado à saúde da população brasileira.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === * Avaliar a participação da saúde suplementar na cobertura populacional. * Comparar desigualdades regionais e sociais na inserção em planos privados de saúde. * Subsidiar análises sobre a relação entre o SUS e o setor suplementar. * Apoiar o planejamento e a regulação do sistema de saúde. * Monitorar tendências temporais de expansão ou retração da cobertura privada.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Interface com a Informática em Saúde === O monitoramento desse indicador depende de bases cadastrais atualizadas, integração entre dados administrativos e denominadores populacionais confiáveis. Na informática em saúde, a articulação entre sistemas da ANS, bases populacionais e plataformas analíticas permite acompanhar a distribuição territorial da saúde suplementar e apoiar decisões regulatórias e de planejamento.<ref name="IMIA2023" /> <ref name="Mantas2016" /> === Limitações === * O indicador mede cobertura contratual, não uso efetivo dos serviços. * Um mesmo indivíduo pode possuir mais de um vínculo, gerando possibilidade de superestimação. * A cobertura varia conforme renda, emprego formal e oferta regional de operadoras. * Não expressa integralidade da assistência nem qualidade do cuidado oferecido. * Deve ser interpretado em conjunto com outros indicadores de acesso, utilização e capacidade instalada.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="ANS" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados da ANS são atualizados periodicamente e permitem acompanhamento mensal e anual da cobertura da saúde suplementar. Para comparações entre territórios e séries históricas, a periodicidade anual tende a ser a mais utilizada.<ref name="ANS" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === O indicador pode ser calculado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação e municípios, conforme a disponibilidade dos dados da ANS e dos denominadores populacionais.<ref name="ANS" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === A cobertura de planos privados de saúde pode ser analisada segundo: * tipo de plano * segmentação assistencial * faixa etária * sexo * localização geográfica * ano de referência * vínculo empregatício, quando disponível<ref name="RIPSA2026" /><ref name="ANS" /> == 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 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 APS 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="RIPSA2026" /> <ref name="SIOPS">Brasil. Ministério da Saúde. ''Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde (SIOPS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://siops.saude.gov.br/.</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 tende a se aproximar de 100%, podendo haver pequenas variações devido à existência de outras categorias orçamentárias, como vigilância em saúde e gestão do SUS.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="SIOPS" /> === 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 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) – utilizado para contextualização demográfica e macroeconômica. * Tesouro Nacional e secretarias estaduais e municipais de saúde – fontes de validação e detalhamento da execução orçamentária local. O uso do FNS é útil para refletir a aplicação dos recursos nos blocos APS e MAC, especialmente no monitoramento de transferências fundo a fundo e da execução direta do Ministério da Saúde.<ref name="MSFNS">Brasil. Ministério da Saúde. ''Fundo Nacional de Saúde (FNS)''. Brasília: Ministério da Saúde. Disponível em: https://portalfns.saude.gov.br/.</ref> <ref name="RIPSA2026" /> === 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. <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 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, 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$ 1,4 bilhão em MAC, sobre um total de R$ 2 bilhões em ASPS, os percentuais serão 30% para APS e 70% para MAC.<ref name="MSFNS" /> <ref name="RIPSA2026" /> === 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 – FNS / SIOPS / 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 cerca de 33% corresponderam à Atenção Primária. * A relação MAC/APS foi de 1,79. * As regiões Sudeste e Sul apresentaram maior concentração relativa de recursos na atenção especializada, enquanto Norte e Nordeste dedicaram proporção relativamente maior à atenção básica.<ref name="MSFNS" /> <ref name="SIOPS" /> <ref name="IBGE" /> === 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 indicam maior priorização das ações de promoção, prevenção e cuidado longitudinal. Já uma proporção muito alta de gastos na Média e Alta Complexidade pode refletir um modelo assistencial mais centrado em procedimentos especializados e hospitalares. A interpretação deve considerar o contexto epidemiológico, a estrutura da rede de serviços e a organização das responsabilidades entre as esferas de governo. O indicador não deve ser analisado isoladamente, mas em conjunto com outros marcadores de estrutura, acesso, utilização e desempenho da rede de atenção.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Usos principais === * Avaliar a distribuição do financiamento entre APS e MAC. * Monitorar tendências de priorização do gasto em saúde. * Comparar perfis de financiamento entre regiões e entes federativos. * Subsidiar o planejamento, a gestão e a avaliação das redes de atenção. * Apoiar análises sobre coerência entre financiamento e modelo assistencial do SUS.<ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /><ref name="MSFNS" /> === Interface com a Informática em Saúde === Na informática em saúde, esse indicador depende da integração entre bases orçamentárias, financeiras e assistenciais. Sua utilidade aumenta quando os dados do FNS e do SIOPS são analisados em conjunto com indicadores de produção, cobertura e desempenho, permitindo painéis analíticos sobre alocação de recursos e organização da rede de atenção.<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 permita identificar os blocos de financiamento, parte das despesas pode não estar claramente vinculada a um nível específico de atenção, dificultando a separação entre APS e 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; * exclusão de gastos do setor privado e de outras fontes não orçamentárias; * falta de uniformidade na identificação de gastos mistos, que envolvem simultaneamente APS e MAC. Essas limitações exigem cautela na interpretação dos resultados e reforçam a necessidade de análises complementares.<ref name="MSFNS" /> <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> === Periodicidade === Os dados sobre despesas em saúde executadas pelo Fundo Nacional de Saúde são atualizados mensalmente, com consolidação anual dos valores executados por bloco de financiamento. O indicador pode ser calculado mensal, trimestral ou anualmente, conforme o objetivo da análise. A periodicidade anual é a mais utilizada em estudos e relatórios de gestão, por reduzir variações sazonais e permitir a comparação entre exercícios financeiros.<ref name="MSFNS" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Cobertura geográfica === O indicador possui cobertura nacional e pode ser analisado para Brasil, grandes regiões, unidades da federação, regiões de saúde e municípios, conforme a disponibilidade dos registros financeiros. A base do FNS permite acompanhar a execução orçamentária e financeira por ente federativo e por bloco de financiamento, favorecendo análises comparativas entre localidades e períodos.<ref name="MSFNS" /> <ref name="IBGE" /> <ref name="RIPSA2026" /> === Categorias sugeridas para análise === O indicador pode ser analisado segundo: * nível de atenção (APS, MAC) * esfera administrativa * localização geográfica * tipo de gestão * modalidade de repasse * ano de exercício financeiro<ref name="MSFNS" /> <ref name="RIPSA2026" /> <ref name="MSUFG2015" /> == Referências == <references /> 3jikqho8qj65mf8dwcpnj2gyubhi0y0 Obelepédia/MapaTotal-l 0 31158 182103 181151 2026-04-18T03:29:10Z Agrifabo 36923 mudança de cor 182103 wikitext text/x-wiki {{#tag:mapframe|[ <!-- indo europeias --> // Armênio { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [44.48, 40.19] }, "properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua armênia|Língua armênia]]"} }, // Letão { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [24.31, 56.83] }, "properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua letã|Língua letã]]"} }, // Córnico { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-4.19, 50.52] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua córnica|Língua córnica]]"} }, // Manx { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-4.45, 54.26] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua manesa|Língua manx]]"} }, // Búlgaro { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [25.05, 43.36] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua búlgara|Língua búlgara]]"} }, // Cassúbio { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [18.62, 54.30] }, "properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua cassúbia|Língua cassúbia]]"} }, // Tcheco { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [15.10, 49.87] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua tcheca|Língua tcheca]]"} }, // Frísio ocidental { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [5.86, 53.14] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua frísia ocidental|Língua frísia ocidental]]"} }, // Bengali { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [90.00, 24.00] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua bengali|Língua bengali]]"} }, // Cingalês { "type": 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"properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua somali|Língua somali]]"} }, // Tigré { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [38.22, 17.35] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua tigré|Língua tigré]]"} }, // Jibbali { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [54.00, 17.29] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua jibbali|Língua jibbali]]"} }, // Mehri { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [52.47, 16.79] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua mehri|Língua mehri]]"} }, // Neoaramaico ocidental { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [36.48, 33.82] }, "properties": {"marker-symbol": 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oko]]"} }, // Yorubá { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [3.67, 7.15] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua iorubá|Língua yorubá]]"} }, <!-- Dogon --> // Bondum { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-3.33, 14.91] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua bondum|Língua bondum]]"} }, // Toro-tegu { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-2.22, 15.06] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua toro-tegu|Língua toro-tegu]]"} }, <!-- Mondé --> // Bambara { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-7.65, 12.90] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua bambara|Língua bambara]]"} }, // Vai { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-11.33, 7.05] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua vai|Língua vai]]"} }, // Yalunka { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-11.28, 9.97] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua dialonquê|Língua yalunka]]"} }, // Zialo { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-9.51, 8.43] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua zialo|Língua zialo]]"} }, <!-- Sino-tibetanas --> // Atong { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [90.66, 25.35] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua atong|Língua atong]]"} }, // Garo { 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{"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua cazaque|Língua cazaque]]"} }, // Crimeu { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [34.08, 45.00] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua tártara da Crimeia|Língua tártara da Crimeia]]"} }, <!-- mongólicas --> // Buriate { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [105.56, 50.85] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua buriate|Língua buriate]]"} }, // Mongol { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [106.29, 48.32] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua mongol|Língua mongol]]"} }, // Monguor { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [102.12, 36.82] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua monguor|Língua monguor]]"} }, <!-- urálicas --> // Livoniano { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [22.03, 57.57] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua livoniana|Língua livoniana]]"} }, // Nenets da tundra { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [71.02, 66.18] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua nenets da tundra|Língua nenets da tundra]]"} }, // Sámi setentrional { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [22.11, 68.72] }, "properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua lapônica setentrional|Língua sámi setentrional]]"} }, // Udmurte { "type": "Feature", "geometry": { 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cabardiana]]"} }, <!-- caspianas --> // Inguche { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [45.03, 43.11] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua inguche|Língua inguche]]"} }, <!-- dravídicas --> // Canarês { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [76.12, 13.59] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua canaresa|Língua canaresa]]"} }, // Tâmil { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [78.83, 10.52] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua tâmil|Língua tâmil]]"} }, // Telugo { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [78.70, 16.45] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua telugo|Língua telugo]]"} }, // Túlu { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [75.27, 12.81] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua túlu|Língua túlu]]"} }, <!-- nilóticas --> // Luwo { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [28.14, 7.35] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua luwo|Língua luwo]]"} }, // Päri { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [32.48, 5.09] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua päri|Língua päri]]"} }, <!-- songai --> // Koyra chiini { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-3.74, 16.19] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua koyra chiini|Língua koyra chiini]]"} }, // Tadaksahak { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [2.33, 16.68] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua tadaksahak|Língua tadaksahak]]"} }, <!-- súrmicas --> // Murle { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [33.99, 6.70] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua murle|Língua murle]]"} }, <!-- kuliak --> // Ik { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [34.25, 3.61] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua ik|Língua ik]]"} }, <!-- pama-nyunga --> // Ngardi { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [129.03, -21.02] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua ngardi|Língua ngardi]]"} }, <!-- bunuba --> // Guniyandi { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [126.35, -18.41] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua guniyandi|Língua guniyandi]]"} }, <!-- bougainville setentrional --> // Rotokas { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [155.15, -5.94] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua rotokas|Língua rotokas]]"} }, <!-- bougainville meridional --> // Siwai { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [155.45, -6.64] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua siwai|Língua siwai]]"} }, <!-- salomônica central --> // Bilua { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [156.66, -7.92] }, "properties": {"marker-symbol": 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Central|Língua iúpique do Alasca Central]]"} }, <!-- maias --> // Huasteca { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-98.50, 21.62] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua huasteca|Língua huasteca]]"} }, // Mam { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-91.72, 14.80] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua mam|Língua mam]]"} }, // Pocomchi { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-90.58, 15.36] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua pocomchi|Língua pocomchi]]"} }, <!-- mosetén-chimané --> // Chimané { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-66.64, -15.21] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua chimané|Língua chimané]]"} }, <!-- muscogee --> // Alabama { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-94.63, 30.77] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua alabama|Língua alabama]]"} }, // Choctaw { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-88.50, 32.25] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua choctaw|Língua choctaw]]"} }, <!-- na-dene --> // Tlingit { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-135.29, 59.44] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua tlingit|Língua tlingit]]"} }, <!-- oto-mangueanas --> // Chianteca de Palantla { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-96.34, 17.88] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", 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"type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-112.00, 31.80] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua o'odham|Língua o'odham]]"} }, // Paiúte meridional { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-114.00, 37.00] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua paiúte meridional|Língua paiúte meridional]]"} }, <!-- wakashana --> // Nuu-chah-nulth { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-126.67, 49.67] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua nuu-chah-nulth|Língua nuu-chah-nulth]]"} }, <!-- pano-takana --> { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-75.42, -8.70] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua cashibo|Língua cashibo]]"} }, // Katukina { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-71.56, -7.97] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua catuquina-pano|Língua katukina]]"} }, // Kaxinawá { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-71.17, -9.72] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua caxinauá|Língua kaxinawá]]"} }, // Matis { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-70.21, -4.36] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua matis|Língua matis]]"} }, // Matsé { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-72.63, -5.74] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua matsé|Língua matsé]]"} }, // Yaminawá { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-71.60, -9.88] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua yaminaua|Língua yamminawá]]"} }, // Yawanawá { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-71.82, -8.88] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua yawanawá|Língua yawanawá]]"} }, // Cavineña { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-66.63, -13.35] }, "properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua cavineña|Língua cavineña]]"} }, // Esse ejja { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-67.52, -11.73] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua esse ejja|Língua esse ejja]]"} }, <!-- bora --> // Bora { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-72.26, -2.00] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua bora|Língua bora]]"} }, <!-- witoto --> // Murui { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-73.83, -1.14] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua murui huitoto|Língua murui]]"} }, <!-- yanomami --> // Sanöma { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-64.50, 4.50] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua sanumá|Língua sanöma]]"} }, <!-- jivaroana chicham --> // Aguaruna { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-77.92, -5.30] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua aguaruna|Língua aguaruna]]"} }, <!-- arawá --> // Jarawara { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-66.57, -7.62] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua jarauara|Língua jarawara]]"} }, <!-- katukina --> // Kanamari { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-68.77, -6.45] }, "properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua catuquina-canamari|Língua kanamari]]"} }, <!-- naduhup --> // Dâw { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-67.29, -0.12] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua dâw|Língua dâw]]"} }, // Hudpá { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-69.84, 0.59] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", 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-27.77] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua caingangue|Língua kaingáng]]"} }, // Mebêngôkre (Kayapó) { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-51.67, -7.77] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua caiapó|Língua mebêngôkre]]"} }, // Panará { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-53.00, -10.58] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua panará|Língua panará]]"} }, // Tapayuna { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-53.07, -11.52] }, "properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua tapayuna|Língua tapayuna]]"} }, // Xokléng { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-49.59, -26.92] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua xoclengue|Língua xokléng]]"} }, // Maxakali { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-40.79, -16.94] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua maxacali|Língua maxacali]]"} }, // Rikbaktsa { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-58.19, -11.19] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua ricbacta|Língua rikbaktsa]]"} }, <!-- tukano --> // Barasana-Eduria { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-70.81, 0.02] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua barasana-eduria|Língua barasana-eduria]]"} }, // Desano { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-69.50, 0.58] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua desana|Língua desana]]"} }, // Kubeo { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-70.19, 1.32] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua cubeo|Língua kubeo]]"} }, // Tukano { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-69.58, 0.58] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua tucano|Língua tukano]]"} }, // Tuyuka { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-70.04, 0.39] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua tuiuca|Língua tuyuka]]"} }, // Kótiria (Wanano) { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-69.57, 1.08] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua uanano|Língua kótiria]]"} }, <!-- aruak arawak arauaque --> // Apurinã { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-66.77, -8.22] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua apurinã|Língua apurinã]]"} }, // Baré { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-66.83, 1.92] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua baré|Língua baré]]"} }, // Lokono { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-56.92, 5.64] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua lokono|Língua lokono]]"} }, // Mehinako { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-53.52, -12.54] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua meinaco|Língua mehinako]]"} }, // Resígaro { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-71.61, -1.17] }, "properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua resígaro|Língua resígaro]]"} }, // Tariana { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-68.90, 0.44] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua tariana|Língua tariana]]"} }, // Terena { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-56.03, -20.66] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua terena|Língua terena]]"} }, // Wapichana { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-59.80, 2.59] }, "properties": 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"[[w:pt:Língua trumai|Língua trumai]]"} }, // Yuracaré { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-65.12, -16.75] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua yuracaré|Língua yuracaré]]"} }, // Fulni-ô (Yaathê) { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-37.14, -9.03] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua iatê|Língua fulni-ô]]"} }, <!-- crioulas --> // Kreol (Seicheles) { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [55.45, -4.62] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua crioula de Seicheles|Língua seichelense]]"} }, // Pichi (Bioco) { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [8.78, 3.74] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", 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"properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua de sinais de Adamorobe|Língua de sinais de Adamorobe]]"} }, <!-- edição ojidu 2026 --> // Aimara { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-70.34, -17.14] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua aimará|Língua aimara]]"} }, // Ainu { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [142.46, 43.63] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua ainu|Língua ainu]]"} }, // Zuruahã { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-66.31, -6.83] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua zuruahã|Língua zuruahã]]"} }, // Baniwa { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-67.77, 2.18] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua baniwa|Língua baniwa]]"} }, // Akan { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-1.33, 6.35] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua akan|Língua akan]]"} }, // Kiribati { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [173.64, 0.18] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua gilbertesa|Língua kiribati]]"} }, // Javanês { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [109.29, -7.00] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua javanesa|Língua javanesa]]"} }, // Maori { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [176.54, -38.29] }, "properties": {"marker-symbol": 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"[[w:Língua judeu-espanhola|Língua judeu-espanhola]]"} }, // Lituano { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [23.96, 55.14] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua lituana|Língua lituana]]"} }, // Romani { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [20.31, 48.20] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua romani|Língua romani]]"} }, // Siciliano { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [14.04, 37.57] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua siciliana|Língua siciliana]]"} }, // Esloveno { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [14.78, 46.25] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua eslovena|Língua eslovena]]"} }, // Guiné-Bissau, crioulo da { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-15.56, 11.89] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Crioulo da Guiné-Bissau|Língua crioula da Guiné-Bissau]]"} }, // Urdu { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [67.00, 25.00] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua urdu|Língua urdu]]"} }, // Armênio ocidental { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [43.54, 38.70] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Armênio ocidental|Língua armênia ocidental]]"} }, // Inuctune { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-69.23, 77.46] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", 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// Kisêdjê { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-53.07, -11.52] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua suiá|Língua kisêdjê]]"} }, // Akwẽ-xerente { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-48.26, -9.59] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Akwẽ-xerente|Língua akwẽ-xerente]]"} }, // Misquito { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-84.29, 15.16] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua misquito|Língua misquito]]"} }, // Chinanteco de Sochiapan { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-96.61, 17.80] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua chinanteca de Sochiapan|Língua chinanteca de Sochiapan]]"} }, // Lakota { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-103.95, 46.37] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua lakota|Língua lakota]]"} }, // Suki { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [141.84, -8.05] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua suki|Língua suki]]"} }, // Tailandês { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [100.67, 14.19] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua tailandesa|Língua tailandesa]]"} }, // Awetý { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-53.39, -12.38] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua aueti|Língua awetý]]"} }, // Kaiowá { "type": "Feature", 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(atualizado em 2026)</div>}} c3dgnndlzz7tu5yeyttejn3lhj4c2w4 182104 182103 2026-04-18T04:15:11Z Agrifabo 36923 182104 wikitext text/x-wiki {{#tag:mapframe|[ <!-- indo europeias --> // Armênio { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [44.48, 40.19] }, "properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua armênia|Língua armênia]]"} }, // Letão { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [24.31, 56.83] }, "properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua letã|Língua letã]]"} }, // Córnico { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-4.19, 50.52] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua córnica|Língua córnica]]"} }, // Manx { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-4.45, 54.26] }, 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"[[w:pt:Língua jibbali|Língua jibbali]]"} }, // Mehri { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [52.47, 16.79] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua mehri|Língua mehri]]"} }, // Neoaramaico ocidental { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [36.48, 33.82] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua neoaramaica ocidental|Língua neoaramaica ocidental]]"} }, <!-- atlântico congo --> // Bekwarra { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [8.86, 6.74] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua bekwarra|Língua bekwarra]]"} }, // Macua { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [38.81, -14.85] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", 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"[[w:pt:Língua umbundu|Língua umbundu]]"} }, // Zulu { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [30.20, -28.90] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua zulu|Língua zulu]]"} }, // Aja { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [1.65, 7.07] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua aja|Língua aja]]"} }, // Ewe { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [0.81, 6.46] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua ewe|Língua ewe]]"} }, // Uolofe { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-15.38, 15.25] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua uolofe|Língua uolofe]]"} }, // Gbari { "type": 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"[[w:pt:Língua ambai|Língua ambai]]"} }, // Indonésio { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [109.72, -7.33] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua indonésia|Língua indonésia]]"} }, // Malaio { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [101.70, 3.09] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua malaia|Língua malaia]]"} }, // Bukawa { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [147.32, -6.68] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua bukawa|Língua bukawa]]"} }, // Fijiano { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [178.33, -18.00] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua fijiana|Língua fijiana]]"} }, // Havaiano { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-155.43, 19.63] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua havaiana|Língua havaiana]]"} }, // Kwaio { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [160.97, -8.94] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua kwaio|Língua kwaio]]"} }, // Rennelês { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [160.26, -11.62] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua rennelesa|Língua rennelesa]]"} }, // Toqabaqita { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [160.62, -8.39] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua toqabaqita|Língua toqabaqita]]"} }, // Madurês { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [113.00, -7.00] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua maduresa|Língua maduresa]]"} }, <!-- austro-asiáticas --> // Kharia { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [84.39, 22.36] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua kharia|Língua kharia]]"} }, <!-- Tai-kadai --> // Lao { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [102.46, 19.00] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua lao|Língua lao]]"} }, // Nung (kra-dai) { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [104.29, 20.90] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua nung (tai)|Língua nung]]"} }, <!-- Hmong-mien --> // Xong { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [109.67, 28.33] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua xong|Língua xong]]"} }, <!-- Túrquicas --> // Cazaque { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [71.45, 51.17] }, "properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua cazaque|Língua cazaque]]"} }, // Crimeu { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [34.08, 45.00] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua tártara da Crimeia|Língua tártara da Crimeia]]"} }, <!-- mongólicas --> // Buriate { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [105.56, 50.85] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", 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meridional --> // Siwai { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [155.45, -6.64] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua siwai|Língua siwai]]"} }, <!-- salomônica central --> // Bilua { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [156.66, -7.92] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua bilua|Língua bilua]]"} }, // Lavukaleve { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [159.12, -9.06] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua lavukaleve|Língua lavukaleve]]"} }, // Savosavo { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [159.81, -9.13] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua savosavo|Língua savosavo]]"} }, <!-- sepik --> // Alamblak { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [143.32, -4.66] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua alambak|Língua alambak]]"} }, <!-- torricelli --> // Bukiyip { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [143.11, -3.47] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua bukiyip|Língua bukiyip]]"} }, <!-- ntng trans-nova guiné nuclear --> // Ekari { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [136.02, -3.89] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua ekari|Língua ekari]]"} }, <!-- angana --> // Menya { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [146.07, -7.17] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", 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[-143.77, 69.58] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua inupiaque|Língua inhupiaque]]"} }, // Iúpique do Alasca Central { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-161.49, 60.31] }, "properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua iúpique do Alasca Central|Língua iúpique do Alasca Central]]"} }, <!-- maias --> // Huasteca { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-98.50, 21.62] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua huasteca|Língua huasteca]]"} }, // Mam { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-91.72, 14.80] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua mam|Língua mam]]"} }, // Pocomchi { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-90.58, 15.36] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua pocomchi|Língua pocomchi]]"} }, <!-- mosetén-chimané --> // Chimané { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-66.64, -15.21] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua chimané|Língua chimané]]"} }, <!-- muscogee --> // Alabama { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-94.63, 30.77] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua alabama|Língua alabama]]"} }, // Choctaw { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-88.50, 32.25] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua choctaw|Língua choctaw]]"} }, <!-- na-dene --> // Tlingit { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-135.29, 59.44] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua tlingit|Língua tlingit]]"} }, <!-- oto-mangueanas --> // Chianteca de Palantla { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-96.34, 17.88] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua chinanteca de Palantla|Língua chinanteca de Palantla]]"} }, <!-- sahaptiana, penutiana do platô --> // Nez perce { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-116.41, 46.31] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua nez perce|Língua nez perce]]"} }, <!-- totonacanas --> // Totonaca de Papantla { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-97.26, 20.57] }, "properties": 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"geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-126.67, 49.67] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua nuu-chah-nulth|Língua nuu-chah-nulth]]"} }, <!-- pano-takana --> { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-75.42, -8.70] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua cashibo|Língua cashibo]]"} }, // Katukina { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-71.56, -7.97] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua catuquina-pano|Língua katukina]]"} }, // Kaxinawá { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-71.17, -9.72] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua caxinauá|Língua kaxinawá]]"} }, // Matis { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-70.21, -4.36] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua matis|Língua matis]]"} }, // Matsé { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-72.63, -5.74] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua matsé|Língua matsé]]"} }, // Yaminawá { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-71.60, -9.88] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua yaminaua|Língua yamminawá]]"} }, // Yawanawá { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-71.82, -8.88] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua yawanawá|Língua yawanawá]]"} }, // Cavineña { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-66.63, -13.35] }, "properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua cavineña|Língua cavineña]]"} }, // Esse ejja { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-67.52, -11.73] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua esse ejja|Língua esse ejja]]"} }, <!-- bora --> // Bora { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-72.26, -2.00] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua bora|Língua bora]]"} }, <!-- witoto --> // Murui { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-73.83, -1.14] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua murui huitoto|Língua murui]]"} }, <!-- yanomami --> // Sanöma { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-64.50, 4.50] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua sanumá|Língua sanöma]]"} }, <!-- jivaroana chicham --> // Aguaruna { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-77.92, -5.30] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua aguaruna|Língua aguaruna]]"} }, <!-- arawá --> // Jarawara { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-66.57, -7.62] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua jarauara|Língua jarawara]]"} }, <!-- katukina --> // Kanamari { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-68.77, -6.45] }, "properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua catuquina-canamari|Língua kanamari]]"} }, <!-- naduhup --> // Dâw { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-67.29, -0.12] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua dâw|Língua dâw]]"} }, // Hudpá { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-69.84, 0.59] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua hudpá|Língua hudpá]]"} }, <!-- nambikwara --> // Nambikwara { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-59.52, -14.37] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua nambiquara|Língua nambikwara]]"} }, // Sabanê { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-60.34, -12.99] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua sabanê|Língua sabanê]]"} }, <!-- tupi --> // Karitiana { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-64.15, -9.38] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua caritiana|Língua karitiana]]"} }, // Juruna { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-53.35, -10.94] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua yudjá|Língua juruna]]"} }, // Xipaya { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-49.95, -4.13] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua xipaia|Língua xipaya]]"} }, // Suruí Paiter { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-61.28, -11.10] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": 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"[[w:pt:Língua asurini do Tocantins|Língua asurini do Tocantins]]"} }, // Asurini do Xingu { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-52.32, -4.13] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua asurini do Xingu|Língua asurini do Xingu]]"} }, // Avá-canoeiro { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-48.13, -13.61] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua avá-canoeira|Língua avá-canoeira]]"} }, // Guarani { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-57.09, -25.61] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua guarani|Língua guarani]]"} }, // Ka'apor { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-46.22, -2.46] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": 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"title": "[[w:pt:Língua nheengatu|Língua nheengatu]]"} }, // Tapirapé { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-50.54, -10.54] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua tapirapé|Língua tapirapé]]"} }, <!-- karib karibe caribe --> // Galibi { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-56.83, 5.84] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua galibi|Língua galibi]]"} }, // Macuxi { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-60.22, 4.32] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua macuxi|Língua macuxi]]"} }, // Waimiri-atroari { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-60.43, -0.62] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua uaimiri-atroari|Língua waimiri-atroari]]"} }, <!-- macro-jê --> // Aquém (xavante e xerente) { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-52.44, -14.30] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua aquém|Língua aquém]]"} }, // Kaingáng { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-52.54, -27.77] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua caingangue|Língua kaingáng]]"} }, // Mebêngôkre (Kayapó) { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-51.67, -7.77] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua caiapó|Língua mebêngôkre]]"} }, // Panará { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-53.00, -10.58] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", 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"title": "[[w:pt:Língua tariana|Língua tariana]]"} }, // Terena { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-56.03, -20.66] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua terena|Língua terena]]"} }, // Wapichana { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-59.80, 2.59] }, "properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua uapixana|Língua wapichana]]"} }, // Wauja { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-53.70, -13.30] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua uaurá|Língua wauja]]"} }, // Yawalapiti { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-53.42, -12.51] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua iaualapiti|Língua yawalapiti]]"} }, <!-- isoladas --> // Basco { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-1.32, 43.28] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua basca|Língua basca]]"} }, // Kanoê { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-64.58, -12.18] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua kanoê|Língua kanoê]]"} }, // Movima { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-65.63, -13.81] }, "properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua movima|Língua movima]]"} }, // Páez { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-76.31, 2.62] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua páez|Língua páez]]"} }, // Kwazá { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-61.18, -11.67] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua quasa|Língua kwazá]]"} }, // Sandawe { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [35.48, -5.27] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua sandawe|Língua sandawe]]"} }, // Sulka { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [151.89, -5.03] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua sulka|Língua sulka]]"} }, // Tikuna { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-69.87, -3.66] }, "properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua ticuna|Língua tikuna]]"} }, // Timucua { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-82.31, 30.30] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua timucua|Língua timucua]]"} }, // Trumai { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-53.57, -11.81] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua trumai|Língua trumai]]"} }, // Yuracaré { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-65.12, -16.75] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua yuracaré|Língua yuracaré]]"} }, // Fulni-ô (Yaathê) { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-37.14, -9.03] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua iatê|Língua fulni-ô]]"} }, <!-- crioulas --> // Kreol (Seicheles) { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [55.45, -4.62] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua crioula de Seicheles|Língua seichelense]]"} }, // Pichi (Bioco) { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [8.78, 3.74] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua crioula de Bioco|Língua pichi]]"} }, // Pijin { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [160.14, -9.57] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua pijin|Língua pijin]]"} }, // Saramacano { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-54.02, 4.55] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua saramacana|Língua saramacana]]"} }, // Sango { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [20.17, 6.79] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua sango|Língua sango]]"} }, // Ano-Bom { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [5.62, -1.43] }, "properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Crioulo de Ano-Bom|Língua crioula de Ano-Bom]]"} }, // Damão e Diu { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [72.84, 20.40] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua crioula indo-portuguesa de Damão e Diu|Língua crioula de Damão e Diu]]"} }, // Malaca (Kristang) { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [102.26, 2.19] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua cristã|Língua kristang]]"} }, // Papiamento { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-69.94, 12.48] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Papiamento|Língua papiamento]]"} }, <!-- gestuais lingua de sinais --> // Adamorobe LS { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-0.15, 5.83] }, "properties": {"marker-symbol": "star", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:pt:Língua de sinais de Adamorobe|Língua de sinais de Adamorobe]]"} }, <!-- edição ojidu 2026 --> // Aimara { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-70.34, -17.14] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua aimará|Língua aimara]]"} }, // Ainu { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [142.46, 43.63] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua ainu|Língua ainu]]"} }, // Zuruahã { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-66.31, -6.83] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua zuruahã|Língua zuruahã]]"} }, // Baniwa { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-67.77, 2.18] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua baniwa|Língua baniwa]]"} }, // Akan { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-1.33, 6.35] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua akan|Língua akan]]"} }, // Kiribati { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [173.64, 0.18] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua gilbertesa|Língua kiribati]]"} }, // Javanês { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [109.29, -7.00] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua javanesa|Língua javanesa]]"} }, // Maori { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [176.54, -38.29] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua maori|Língua maori]]"} }, // Tuvaluano { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [179.20, -8.52] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua tuvaluana|Língua tuvaluana]]"} }, // Coreano { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [126.60, 37.93] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua coreana|Língua coreana]]"} }, // Kadiwéu { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-57.58, -19.72] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua kadiwéu|Língua kadiwéu]]"} }, // Asturiano { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-6.02, 42.42] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua asturiana|Língua asturiana]]"} }, // Bretão { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-3.79, 48.25] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua bretã|Língua bretã]]"} }, // Hindi { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [77.00, 25.00] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua hindi|Língua hindi]]"} }, // Islandês { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-19.02, 63.48] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua islandesa|Língua islandesa]]"} }, // Judeu-espanhol { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-1.80, 37.88] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua judeu-espanhola|Língua judeu-espanhola]]"} }, // Lituano { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [23.96, 55.14] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua lituana|Língua lituana]]"} }, // Romani { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [20.31, 48.20] }, "properties": {"marker-symbol": "marker", "marker-size": "small", "marker-color": "FF0000", "title": "[[w:Língua romani|Língua romani]]"} }, // Siciliano { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [14.04, 37.57] }, 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(atualizado em 2026)</div>}} kte15tjdzgsys8fwmarb9d1ai23a78o Cortext/Treinamentos/2026-04-27 UFBA 0 32655 182088 181076 2026-04-17T12:38:15Z Joenio 43700 182088 wikitext text/x-wiki [[File:Cortext_logo.svg|center|350x350px]] <div style="text-align: center; font-size:1.5em; margin-top:0.5em"> Análise Qualitativa com a ferramenta Cortext - treinamento teórico & prático <br/> Instituto de Computação, Universidade Federal da Bahia (IC-UFBA)<br/> Laboratório de Humanidades Digitais (LABHDUFBA), ICTI-UFBA<br/> 27, 28, 29 Abril 2026 </div> O Cortext é uma ferramenta de apoio à pesquisa criada pela Universidade Gustave Eiffel em Paris (UGE). O Instituto de Computação da UFBA em parceria com a UGE e o Laboratório de Humanidades Digitais (LABHDUFBA), convida a comunidade acadêmica para uma formação de 2 dias e meio em análise qualitativa-quantitativa com a aplicação Cortext Manager. O Cortext Manager é uma aplicação web para análise de dados em ciências sociais e humanidades. As funcionalidades do sistema incluem métodos computacionais avançados para análise de texto, cientometria, análise de redes sociais, processamento de linguagem natural e análise espacial. O objetivo do curso é capacitar pesquisadores no uso de métodos mistos qualitativos e quantitativos com o Cortext Manager. O público alvo inclui toda a comunidade universitária e acadêmica, especialmente professores pesquisadores, doutorandos, mestrandos que utilizem análise qualitativa, e alunos de graduação que desejam conhecer e potencialmente realizar TCC sobre a ferramenta Cortext Manager. Os participantes do curso devem trazer seus computadores pessoais e o uso da ferramenta Cortext depende apenas de um navegador web e de conexão com a Internet. O Cortext é de uso aberto e gratuito. A formação será em inglês, oferecida gratuitamente. * '''Datas:''' 27, 28 (manhã e tarde), 29 (manhã) Abril 2026 * '''Local:''' Instituto de Computação, Campus de Ondina (sala Smart Class IV) * '''Público alvo:''' Professores pesquisadores, doutorandos e mestrandos que utilizem análise qualitativa. Alunos interessados em fazer TCC ou iniciação científica com o Cortext * '''Idioma:''' A formação será ministrada em '''inglês''' * '''Certificado:''' Um certificado IC-UFBA e UGE de participação será entregue no final do curso * '''Professor:''' ** Lionel Villard (Professor Assistente UGE/ESIEE-Paris, Coordenador do projeto Cortext) * '''Comitê de Organização:''' ** Joenio Marques da Costa (UGE, Cortext, IC-UFBA) ** Claudia Gama (IC-UFBA) ** Leonardo Fernandes Nascimento (LABHDUFBA) * '''Contato:''' Informações adicionais ou dúvidas, entrar em contato por e-mail: [mailto:joenio.costa@ufba.br;claudiag@ufba.br joenio.costa@ufba.br e claudiag@ufba.br] {{centro|1=<span style="font-size:1.5em; margin-top:0.5em">[https://grist.numerique.gouv.fr/o/docs/forms/prdoSSDvnoceRrdCiqk9nA/4 Inscrição]</span>}} == Programa == === 27 Abril 2026, Segunda === * '''09h30 - 11h00: Recepção''' ** Introdução: Objetivos do treinamento ** Apresentação da plataforma Cortext: Contexto, organização e funcionalidades * '''11h00 - 12h00: Preparação do Cortext Manager''' ** Como acessar o Cortext Manager ** Princípios de uso da ferramenta ** Preparando o primeiro projeto para uso durante a formação * '''12h00 - 13h00: Pausa para almoço''' * '''13h00 - 17h00: Demonstração''' ** Apresentação do tema da demonstração: pesquisas globais sobre adaptação a mudança climática ** Como elaborar uma consulta (QUERY) para delimitar o perímetro da coleta de dados ** Gestão e upload dos dados (corpus) no Cortext Manager ** Explorando dados, como extrair conhecimento, como criar listas, como configurar scripts de análise na plataforma === 28 Abril 2026, Terça === * '''09h30 - 12h00: Aprendendo na prática''' ** Definição de grupos de trabalho baseado no tipo de dados, ou no tema, área de pesquisa e questões de pesquisa ** Sessão prática de uso do Cortext Manager com apoio dos formadores do time Cortext ** Pré-processamento e correção de dados > Upload > Análise de dados > Resultados > Relatórios e visualização ** ''Não se preocupe, nós iremos oferecer temas para guiar o treinamento se necessário. Exemplo de tema: Posicionando pesquisas guiados por pesquisadores localizados no Brasil em relação ao panorama global sobre o tema de adaptação a mudança climática'' * '''12h00 - 13h00: Pausa para almoço''' * '''13h00 - 14h30: Pontos chaves, métricas e algoritmos''' ** Estatística básica e distribuição ** Métricas de similaridade em redes ** Análise de redes e Matriz de contigência * '''14h30 - 17h00: Preparação para as apresentações''' ** Preparação dos grupos e dos relatos de experiência dos participantes === 29 Abril 2026, Quarta === * '''09h30 - 11h00: Relato de experiência''' ** Apresentação dos grupos * '''11h00 - 12h00: Observações finais''' ** Recapitulação, feedback e discussões == Recursos Online == * Página web do Cortext: https://www.cortext.net * Acesso ao Cortext Manager: https://managerv2.cortext.net * Documentação do Cortext Manager: https://docs.cortext.net == Comitê de Organização == * '''Joenio Marques da Costa''': Joenio é engenheiro de software da plataforma Cortext, trabalha para garantir a sustentabilidade técnica da plataforma. É atualmente doutorando do PGCOMP UFBA, pesquisando sobre sustentabilidade e evolução de ecossistemas de software - https://joenio.me/about. * '''Lionel Villard''': Lionel é o diretor da plataforma Cortext e professor assistente na ESIEE-Paris, pesquisador do laboratório LISIS, seu interesse de pesquisa focam em cientometria, mineração e visualização de dados, com ênfase em aglomeração geográfica e dinâmica do conhecimento - https://www.here-and-there-pics.me/pages/lionel-villard-about. * '''Claudia Gama''': Claudia é professora do IC-UFBA. Ela possui doutorado em Sistemas de Aprendizagem Interativos pela Universidade de Sussex (2004), possui interesse em computação aplicada na sociedade, com ênfase em compreender o impacto da tecnologia na vida das pessoas e comunidades. * '''Leonardo Fernandes Nascimento:''' Laboratório de Humanidades Digitais - LABHDUFBA (ICTI/UFBA). == Parceiros Institucionais == * [[wikipedia:Gustave Eiffel University|Universidade Gustave Eiffel (UGE)]] * [[wikipedia:Universidade Federal da Bahia|Universidade Federal da Bahia (UFBA)]] [[en:Cortext/Trainings/2026-04-27_UFBA]] hi5ldemjglk4mj65z4m05q7skyrof2t 182089 182088 2026-04-17T12:43:59Z Joenio 43700 Subscriptions closed 182089 wikitext text/x-wiki [[File:Cortext_logo.svg|center|350x350px]] <div style="text-align: center; font-size:1.5em; margin-top:0.5em"> Análise Qualitativa com a ferramenta Cortext - treinamento teórico & prático <br/> Instituto de Computação, Universidade Federal da Bahia (IC-UFBA)<br/> Laboratório de Humanidades Digitais (LABHDUFBA), ICTI-UFBA<br/> 27, 28, 29 Abril 2026 </div> O Cortext é uma ferramenta de apoio à pesquisa criada pela Universidade Gustave Eiffel em Paris (UGE). O Instituto de Computação da UFBA em parceria com a UGE e o Laboratório de Humanidades Digitais (LABHDUFBA), convida a comunidade acadêmica para uma formação de 2 dias e meio em análise qualitativa-quantitativa com a aplicação Cortext Manager. O Cortext Manager é uma aplicação web para análise de dados em ciências sociais e humanidades. As funcionalidades do sistema incluem métodos computacionais avançados para análise de texto, cientometria, análise de redes sociais, processamento de linguagem natural e análise espacial. O objetivo do curso é capacitar pesquisadores no uso de métodos mistos qualitativos e quantitativos com o Cortext Manager. O público alvo inclui toda a comunidade universitária e acadêmica, especialmente professores pesquisadores, doutorandos, mestrandos que utilizem análise qualitativa, e alunos de graduação que desejam conhecer e potencialmente realizar TCC sobre a ferramenta Cortext Manager. Os participantes do curso devem trazer seus computadores pessoais e o uso da ferramenta Cortext depende apenas de um navegador web e de conexão com a Internet. O Cortext é de uso aberto e gratuito. A formação será em inglês, oferecida gratuitamente. * '''Datas:''' 27, 28 (manhã e tarde), 29 (manhã) Abril 2026 * '''Local:''' Instituto de Computação, Campus de Ondina (sala Smart Class IV) * '''Público alvo:''' Professores pesquisadores, doutorandos e mestrandos que utilizem análise qualitativa. Alunos interessados em fazer TCC ou iniciação científica com o Cortext * '''Idioma:''' A formação será ministrada em '''inglês''' * '''Certificado:''' Um certificado IC-UFBA e UGE de participação será entregue no final do curso * '''Professor:''' ** Lionel Villard (Professor Assistente UGE/ESIEE-Paris, Coordenador do projeto Cortext) * '''Comitê de Organização:''' ** Joenio Marques da Costa (UGE, Cortext, IC-UFBA) ** Claudia Gama (IC-UFBA) ** Leonardo Fernandes Nascimento (LABHDUFBA) * '''Contato:''' Informações adicionais ou dúvidas, entrar em contato por e-mail: [mailto:joenio.costa@ufba.br;claudiag@ufba.br joenio.costa@ufba.br e claudiag@ufba.br] {{centro|1=<span style="font-size:1.5em; margin-top:0.5em; text-decoration: line-through">[https://grist.numerique.gouv.fr/o/docs/forms/prdoSSDvnoceRrdCiqk9nA/4 Inscrição]</span>}} {{centro|1=<span style="font-size:1.5em; margin-top:0.5em">(Inscrições encerradas)</span>}} == Programa == === 27 Abril 2026, Segunda === * '''09h30 - 11h00: Recepção''' ** Introdução: Objetivos do treinamento ** Apresentação da plataforma Cortext: Contexto, organização e funcionalidades * '''11h00 - 12h00: Preparação do Cortext Manager''' ** Como acessar o Cortext Manager ** Princípios de uso da ferramenta ** Preparando o primeiro projeto para uso durante a formação * '''12h00 - 13h00: Pausa para almoço''' * '''13h00 - 17h00: Demonstração''' ** Apresentação do tema da demonstração: pesquisas globais sobre adaptação a mudança climática ** Como elaborar uma consulta (QUERY) para delimitar o perímetro da coleta de dados ** Gestão e upload dos dados (corpus) no Cortext Manager ** Explorando dados, como extrair conhecimento, como criar listas, como configurar scripts de análise na plataforma === 28 Abril 2026, Terça === * '''09h30 - 12h00: Aprendendo na prática''' ** Definição de grupos de trabalho baseado no tipo de dados, ou no tema, área de pesquisa e questões de pesquisa ** Sessão prática de uso do Cortext Manager com apoio dos formadores do time Cortext ** Pré-processamento e correção de dados > Upload > Análise de dados > Resultados > Relatórios e visualização ** ''Não se preocupe, nós iremos oferecer temas para guiar o treinamento se necessário. Exemplo de tema: Posicionando pesquisas guiados por pesquisadores localizados no Brasil em relação ao panorama global sobre o tema de adaptação a mudança climática'' * '''12h00 - 13h00: Pausa para almoço''' * '''13h00 - 14h30: Pontos chaves, métricas e algoritmos''' ** Estatística básica e distribuição ** Métricas de similaridade em redes ** Análise de redes e Matriz de contigência * '''14h30 - 17h00: Preparação para as apresentações''' ** Preparação dos grupos e dos relatos de experiência dos participantes === 29 Abril 2026, Quarta === * '''09h30 - 11h00: Relato de experiência''' ** Apresentação dos grupos * '''11h00 - 12h00: Observações finais''' ** Recapitulação, feedback e discussões == Recursos Online == * Página web do Cortext: https://www.cortext.net * Acesso ao Cortext Manager: https://managerv2.cortext.net * Documentação do Cortext Manager: https://docs.cortext.net == Comitê de Organização == * '''Joenio Marques da Costa''': Joenio é engenheiro de software da plataforma Cortext, trabalha para garantir a sustentabilidade técnica da plataforma. É atualmente doutorando do PGCOMP UFBA, pesquisando sobre sustentabilidade e evolução de ecossistemas de software - https://joenio.me/about. * '''Lionel Villard''': Lionel é o diretor da plataforma Cortext e professor assistente na ESIEE-Paris, pesquisador do laboratório LISIS, seu interesse de pesquisa focam em cientometria, mineração e visualização de dados, com ênfase em aglomeração geográfica e dinâmica do conhecimento - https://www.here-and-there-pics.me/pages/lionel-villard-about. * '''Claudia Gama''': Claudia é professora do IC-UFBA. Ela possui doutorado em Sistemas de Aprendizagem Interativos pela Universidade de Sussex (2004), possui interesse em computação aplicada na sociedade, com ênfase em compreender o impacto da tecnologia na vida das pessoas e comunidades. * '''Leonardo Fernandes Nascimento:''' Laboratório de Humanidades Digitais - LABHDUFBA (ICTI/UFBA). == Parceiros Institucionais == * [[wikipedia:Gustave Eiffel University|Universidade Gustave Eiffel (UGE)]] * [[wikipedia:Universidade Federal da Bahia|Universidade Federal da Bahia (UFBA)]] [[en:Cortext/Trainings/2026-04-27_UFBA]] 0js9ion1nyxqlk9eznbqqw68bri13zn Utilizador:Luciane Morales Xavier 2 33148 182099 2026-04-17T16:57:55Z Luciane Morales Xavier 44084 User has enrolled in [[Wikiversidade:Outreach_Dashboard/CEPID_NeuroMat/Introdução_ao_Jornalismo_Científico]]. 182099 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:Luciane Morales Xavier 3 33149 182100 2026-04-17T16:57:55Z Luciane Morales Xavier 44084 adding {{Discussão de usuário do outreachdashboard.wmflabs.org}} 182100 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