Óbitos, nascimentos e agravos

Todas as funções seguem a mesma ideia: o quê, onde e quando.

obitos_bairro(     municipio, anos, cid = , por = )
nascimentos_bairro(municipio, anos,         por = )
agravos_bairro(agravo, municipio, anos,     por = )

Causa da morte: o argumento cid

Você escreve	Significa
cid = "I"	capítulo inteiro: doenças do aparelho circulatório (I00–I99)
cid = c("I", "J")	circulatório e respiratório
cid = "I21"	só infarto agudo do miocárdio
cid = "I20-I25"	doenças isquêmicas do coração (I20 a I25)
sem cid	todas as causas

obitos_bairro("Rio de Janeiro", 2023, cid = "J")          # respiratório
obitos_bairro("Niterói", 2022, cid = "I20-I25")          # isquêmicas, em Niterói

Tem um exemplo para cada capítulo da CID, em óbitos e internações, no tutorial 7.

Abrir a contagem: o argumento por

Escreva a variável em linguagem comum. O pacote acha a opção certa no site:

obitos_bairro("Rio de Janeiro", 2023, cid = "I", por = "sexo")
obitos_bairro("Rio de Janeiro", 2023, cid = "I", por = "faixa etaria")
obitos_bairro("Rio de Janeiro", 2023, por = "raca")

A tabela ganha uma coluna com o nome da variável (sexo, faixa_etaria…), e cada bairro passa a ter uma linha por categoria.

Dica

Quando existe mais de uma opção parecida (em São Paulo há “Faixa Etária (5)”, “(9)” e “(13)”), o pacote usa a primeira e avisa quais são as outras.

Vários anos

resp <- obitos_bairro("Rio de Janeiro", 2019:2023, cid = "J")
aggregate(obitos ~ ano, data = resp, FUN = sum)       # total por ano

Outros lugares

obitos_bairro(uf = "RJ", anos = 2023)                 # todos os municípios do RJ
obitos_bairro("São Paulo", 2023)                      # 96 distritos de SP
obitos_bairro("Fortaleza", 2023, cid = "I")           # Fortaleza (só capítulos da CID)

Se o nome do município existir em mais de um estado, informe a UF: obitos_bairro("Bom Jardim", 2023, uf = "RJ").

Nascimentos

nasc <- nascimentos_bairro("Rio de Janeiro", 2023, por = "tipo de parto")

# Proporção de cesáreas por bairro
tab <- xtabs(nascimentos ~ bairro + tipo_de_parto, data = nasc)
round(100 * tab[, "Cesário"] / rowSums(tab), 1)

Em Fortaleza, nascimentos e óbitos vêm do TabNet da Secretaria Municipal de Saúde, desde 1999: nascimentos_bairro("Fortaleza", 2023). Nesse TabNet, a causa do óbito só pode ser filtrada por capítulo da CID (uma letra, como "I").

Nos demais municípios do RJ, os nascimentos vêm dos microdados da SES-RJ, registro a registro. O bairro é encontrado pelo CEP da mãe e, quando o CEP não resolve, pelo nome do bairro escrito na declaração. Em 2023, 86% dos nascimentos ganharam bairro.

Agravos de notificação (SINAN)

agravos_bairro("dengue", "Rio de Janeiro", 2024)
agravos_bairro("tuberculose", "São Paulo", 2022:2024)
agravos_bairro("dengue", "Joinville", 2024, por = "sexo")
agravos_bairro("dengue", "Recife", 2024, por = "classificacao")   # confirmados e descartados
agravos_bairro("sifilis congenita", "Rio de Janeiro", 2023)

No Recife, dengue, chikungunya e zika vêm dos dados abertos da Prefeitura, registro a registro, com CEP e nome do bairro. O arquivo da dengue traz todos os casos notificados, inclusive os descartados: use por = "classificacao" para separá-los.

Para ver os agravos de cada lugar:

subset(onde_tem_bairro(), funcao == "agravos_bairro()")[, c("dado", "local")]

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