localdatasus

R package

Health

R package to download Brazilian public health data (SUS) by neighborhood, with population, rates and coordinates.

Published

October 1, 2026

Brazil’s public health data (DATASUS) usually comes by municipality. microdatasus downloads it at that level, and localdatasus goes down to the neighborhood. It combines four kinds of source:

microdata with the patient’s postal code (CEP): hospitalizations (SIH) and outpatient procedures such as chemotherapy, radiotherapy and dialysis;
state health department files: for example, live births in Rio de Janeiro state, with the mother’s postal code and neighborhood;
regional TabNet systems that tabulate by neighborhood: Rio de Janeiro, São Paulo, Fortaleza and Santa Catarina;
open data portals: arboviruses and SAMU emergency calls from Recife, primary care consultations from Curitiba (e-Saúde) and the national registry of health facilities (CNES).

Each neighborhood is linked to the official IBGE neighborhood (Brazil’s census bureau). That link adds the 2022 Census population, a rate per 10,000 inhabitants and coordinates.

library(localdatasus)

obitos_bairro("Rio de Janeiro", 2023, cid = "I")       # deaths from circulatory diseases
agravos_bairro("dengue", "Joinville", 2024)            # dengue cases
obitos_bairro("Fortaleza", 2023)                       # Fortaleza TabNet
estabelecimentos_bairro("Recife", tipo = "hospital")   # CNES, any municipality
mapa_bairro(obitos_bairro("São Paulo", 2023))          # ready-made map

Neighborhood maps

Every table becomes a map with one line, mapa_bairro(), over IBGE’s official neighborhood and district boundaries. Rates per 10,000 inhabitants:

Rio de Janeiro: deaths from circulatory diseases, 2023

São Paulo: deaths from circulatory diseases, 2023, by district

Recife: notified dengue cases, 2024 (smoothed rate)

Curitiba: consultations for respiratory diseases, Jun–Aug 2026

Recife: SAMU emergency calls for external causes, 2024 (number of calls, by place of occurrence)

The package speaks Portuguese

Function names, messages and help pages are in Portuguese, like the Brazilian data sources themselves. The tutorials on this site explain every function and argument in English.

Install

Current version: 0.2.0, with new features in development on GitHub (0.2.0.9000)

install.packages("remotes")
remotes::install_github("Hendesson/localdatasus")

Step-by-step tutorials Documentation (Portuguese) Code on GitHub Report a problem Ask a question

How to cite

Alves, Hendesson (2026). localdatasus: dados de saúde do SUS por bairro. R package version 0.2.0.9000. https://doi.org/10.5281/zenodo.23244742

In R: citation("localdatasus").

Changelog

(The changelog is written in Portuguese.)

localdatasus (em desenvolvimento)

Mudanças feitas depois do envio da versão 0.2.0 ao CRAN.

Nova função suavizar_taxas() e argumento suavizar = TRUE em mapa_bairro() e mapa_interativo(): taxa suavizada pelo estimador bayesiano empírico de Marshall (1991), por município, ano e categoria, para bairros com poucos moradores, a partir de uma observação sobre o mapa do Recife.
samu_bairro(): a documentação avisa que a taxa por morador engana em áreas centrais e hospitalares; para mapas, use valor = "chamados".
Correção: tabelas de TabNet guardadas no cache por versões antigas do pacote (com a coluna coluna no lugar de categoria) são convertidas ao serem lidas, em vez de dar erro.
Citação com o DOI do Zenodo (10.5281/zenodo.23244742), que vale para todas as versões; citation("localdatasus") traz também o ORCID do autor.
Documentação em https://hendesson.github.io/localdatasus/ (pkgdown), com a referência das funções por tema, os tutoriais como artigos e uma galeria de mapas no README.

localdatasus 0.2.0

Correção: a padronização de nomes e rótulos tirava os acentos de forma diferente no macOS (“Etária” virava “Et’aria”), o que podia impedir a escolha de opções nos TabNets. Agora o resultado é o mesmo em Linux, macOS e Windows.
Preparação para o CRAN: o ‘microdatasus’ passa a vir do CRAN (sai o campo Remotes); ORCID do autor; exemplos que baixam dados usam @examplesIf interactive(); ajuda() devolve um objeto com método print(); os testes não usam a internet nem o cache do usuário; nova vinheta “Primeiros passos”; guia de contribuição e checagem automática no GitHub Actions (Linux, macOS e Windows).
Nova fonte: TabNet da Secretaria Municipal de Saúde de Fortaleza (FOR-SIM e FOR-SINASC), com óbitos e nascidos vivos por bairro de residência desde 1999. obitos_bairro("Fortaleza", ...) e nascimentos_bairro("Fortaleza", ...) passam a usá-la.
Nova função samu_bairro(): chamados do SAMU 192 do Recife e região metropolitana por bairro do local da ocorrência (dados abertos da Prefeitura do Recife, 2016 em diante), com filtro por tipo de ocorrência e aberturas por subtipo, sexo, origem do chamado e desfecho.
Nova função estabelecimentos_bairro(): estabelecimentos de saúde ativos do CNES (Portal de Dados Abertos do SUS) por bairro, em qualquer município, com filtro por tipo de unidade (descrições da API de Dados Abertos do Ministério da Saúde) e opção de contar só os que atendem pelo SUS.
Nova função atendimentos_bairro(): atendimentos médicos da rede municipal de Curitiba (Sistema e-Saúde, dados abertos, 2019 em diante) por bairro de residência do paciente, com filtro por CID e aberturas por sexo, faixa etária, tipo de unidade, profissional e internamento. Os meses baixados ficam no cache.
Nova fonte: arboviroses da Prefeitura do Recife (DENGUE-RECIFE, CHIKUNGUNYA-RECIFE, ZIKA-RECIFE), registros individuais de 2013 em diante com CEP e nome do bairro. agravos_bairro("dengue", "Recife", ...) passa a usá-las; por = "classificacao" separa confirmados e descartados.
Tabela CEP → bairro: endereços do CNEFE em setores sem bairro oficial passam a receber o bairro oficial quando o nome da localidade é o mesmo (em Recife, os endereços sem bairro oficial caíram de 13,6% para 0,4%; no Rio, de 2,3% para 0,3%). O cache é refeito automaticamente (cep_bairro_v3).
agregar_bairro() e as funções simples usam a população dos bairros da UF certa (antes, só do RJ).
A ligação aproximada de nomes ignora os espaços (“Bom Sucesso” liga a “Bonsucesso”).
Fontes que só filtram por capítulo da CID dão um erro claro (LDS-09) quando recebem códigos de 3 caracteres.
Correção: consultas a fontes estaduais sem registros no município pedido davam erro interno; agora dão LDS-12.

localdatasus 0.1.0

Primeira versão pública.

Funções simples: onde_tem_bairro(), obitos_bairro(), nascimentos_bairro(), agravos_bairro() e internacoes_bairro().
Mapas: mapa_bairro() (ggplot2) e mapa_interativo() (leaflet), com contornos de bairros e distritos do Censo 2022.
Erros e avisos com código (LDS-01 a LDS-23) e ajuda().
Microdados com CEP (SIH, APACs, SINASC-RJ) localizados por bairro pelo CNEFE 2022.
TabNets regionais com bairro: Prefeitura do Rio, SES-RJ, Prefeitura de São Paulo (distritos) e DIVE-SC.
Exemplos comentados em exemplos/.

What it does

Function	What it does
`onde_tem_bairro()`	lists which data exist by neighborhood, where and for which years
`obitos_bairro()`	deaths by neighborhood, cause (ICD-10) and year
`nascimentos_bairro()`	live births by neighborhood
`agravos_bairro()`	notifiable diseases: dengue, tuberculosis, syphilis, violence…
`internacoes_bairro()`	public hospital admissions, located by the patient’s postal code
`atendimentos_bairro()`	medical consultations in Curitiba’s municipal network (e-Saúde), with ICD-10
`samu_bairro()`	SAMU 192 emergency calls in Recife and its metropolitan area, by place of occurrence
`estabelecimentos_bairro()`	health facilities (CNES) by neighborhood, in any municipality
`mapa_bairro()`, `mapa_interativo()`	static and interactive maps
`ajuda()`	explains each error code