3.3 Explore - O que - Diagnósticos dos itens dispensados - D

3.3.1 Conceituação

Número de usuários novos por trimestre para cada diagnóstico relativo ao Protocolo Clínico e Diretrizes Terapêuticas (PCDT).

3.3.2 Interpretação

  • Cada linha corresponde ao número de usuários novos de PCDT de uma dada doença segundo a Clasificação Internacional de Doenças (CID-10).
  • Se horizontal, significa que a carga de novos usuários é estável.
  • Se inclinada para cima significa que está havendo melhoria no sistema de saúde por meio do tratamento de demanda reprimida ou pode se tratar de um iminente surto.
  • Se inclinada para baixo pode significar mudança no padrão de diagnóstico ou cura da doença.
  • O eixo vertical (\(y\)) corresponde ao número de usuários.
  • O eixo horizontal (\(x\)) corresponde ao trimestre.

3.3.3 Usos

  • Verificar a tendência de novos casos da doença tratada via PCDT.

3.3.4 Limitações

  • Trata-se de dados administrativos e não epidemiológicos. Logo, não é possível falar em “incidência da doença no território brasileiro”, mas apenas de “novos casos tratados via PCDT no SUS”.

3.3.5 Fonte

3.3.6 Métodos de Cálculo

Trata-se apenas de filtros relativos ao PCDT e ao trimestre segundo a primeira data de tratamento do usuário.

3.3.7 Categorias Sugeridas para Análise

  • Unidade geográfica: estado, região ampliada de saúde e região de saúde.
  • Avaliar o perfil da geral da doença tratada por outros PCDT.
  • Realizar projeção com métodos estatísticos do tipo ARIMA.

3.3.8 Dados Estatísticos e Comentários

Visualizar no painel SABEIS > Explore.

3.3.9 Notas

Realizado conforme metodologia RIPSA. Vide a seção fonte.

3.3.10 Visualização

Gráfico cartesiano de linhas.

3.3.11 Conjunto de dados e Código-fonte

Pré-requisitos

Baixe o arquivo db_sabeis.tf_pcdt_doenca_trimestre.csv na pasta dataset.

Certifique-se de que os pacotes R abaixo estejam instalados.

library(ggplot2)

R script

Lê arquivo csv e ajusta para o formato percentual.

Ajuste o caminho do arquivo para o diretório onde baixou.

Plota a pirâmide etária com o pacote ggplot2.

tf_pcdt_doenca_trimestre=
  read.csv(file="db_sabeis.tf_pcdt_doenca_trimestre.csv")
tf_pcdt_doenca_trimestre$nu_trimestre = 
  as.factor(tf_pcdt_doenca_trimestre$nu_trimestre)
names(tf_pcdt_doenca_trimestre)[
     names(tf_pcdt_doenca_trimestre) == "co_cid10_diagnostico_principal"
  ] <- "CID10"

ggplot(
  subset(
    tf_pcdt_doenca_trimestre, co_pcdt == 10 & 
    co_seq_pcdt_cid10_trimestre > 1
  ),
  aes(
    x=nu_trimestre, y=qt_cns_paciente, group=CID10, color=CID10
  )) +
  geom_line() +
  labs(y = "usuários novos", x = "trimestre") +
  theme(
    legend.text=element_text(size=rel(1.3)),
    axis.title.x = element_text(size=rel(1)),
    axis.title.y = element_text(size=rel(1.3)),
    axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, size=rel(1)),
    axis.text.y = element_text(size=rel(1.3))
  )