3.5 Explore - O que - Usuários-ano de medicamento - F

3.5.1 Conceituação

Número de usuários de medicamento e percentual acumulado relativo ao Protocolo Clínico e Diretrizes Terapêuticas (PCDT).

3.5.2 Interpretação

  • Cada barra vertical mostra o valor correspondente a um medicamento identificado pela abrevitura.
  • Os pontos corresondem ao percentual acumulado da esquerda para a direita.
  • O eixo vertical da esquerda corresponde ao número de usuários no ano selecionado.
  • O eixo vertical da direita corresponde ao percentual de usuários no ano selecionado.
  • Usualmente verifica-se o número de medicamentos que correspondem a 80% do número de usuários, verificados da esquerda para a direita.

3.5.3 Usos

  • Identificar o impacto de cada medicamento em relação ao total de usuários.
  • Identificar o conjunto de medicamentos que mais impacta em relação ao total de usuários.
  • Subsidiar tomada de decisão relativo ao critério da curva ABC.

3.5.4 Limitações

  • Uso concomitante de medicamentos não foi explicitado.

3.5.5 Fonte

3.5.6 Métodos de Cálculo

Fórmula geral para as barras verticais:

\[\begin{equation} P_{MAP}=\frac{n_{MAP}}{N_{AP}} \tag{2.3} \end{equation}\]

onde \(P_{MAP}\) é a proporção de usuários do medicamento ao ano por PCDT, n_{MAP} é o número de usuários do medicamento ao ano por PCDT e N_{AP} é o número de usuários ao ano por PCDT.

3.5.7 Categorias Sugeridas para Análise

  • Unidade geográfica: estado, região ampliada de saúde e região de saúde.

3.5.8 Dados Estatísticos e Comentários

Visualizar no painel SABEIS > Explore.

3.5.9 Notas

Realizado conforme metodologia RIPSA. Vide a seção fonte.

3.5.10 Visualização

Gráfico de Pareto.

3.5.11 Conjunto de dados e Código-fonte

Pré-requisitos

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

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

library(qcc)
## Package 'qcc' version 2.7
## Type 'citation("qcc")' for citing this R package in publications.

R script

Plota o gráfico de Pareto com o pacote qcc.

tf_procedimento_paciente_tempo =
  read.csv(file = "db_sabeis.tf_procedimento_paciente_tempo.csv")

defect <-
  subset(tf_procedimento_paciente_tempo,
         nu_ano_competencia == 2018 & co_pcdt == 58)$qt_paciente_tempo

names(defect) <-
  subset(tf_procedimento_paciente_tempo,
         nu_ano_competencia == 2018 & co_pcdt == 58)$sg_procedimento

qcc.options(bg.margin = "white")

pareto.chart(
  defect,
  ylab = "usuários-ano",
  ylab2 = "",
  main = "",
  cumperc = seq(0, 100, by = 5)  # ranges of the percentages at the right
)

##          
## Pareto chart analysis for defect
##              Frequency    Cum.Freq.   Percentage Cum.Percent.
##   RALO60  1.237275e+04 1.237275e+04 3.871354e+01 3.871354e+01
##   RISE35  1.076583e+04 2.313858e+04 3.368560e+01 7.239914e+01
##   CALC025 6.340833e+03 2.947942e+04 1.984006e+01 9.223920e+01
##   CALC200 2.350833e+03 3.183025e+04 7.355606e+00 9.959480e+01
##   PAMI60  1.267500e+02 3.195700e+04 3.965926e-01 9.999140e+01
##   CALC100 2.666667e+00 3.195967e+04 8.343828e-03 9.999974e+01
##   PAMI30  8.333333e-02 3.195975e+04 2.607446e-04 1.000000e+02
Tabela 2.3: Amostra da tabela de entrada.
co_pcdt sg_procedimento nu_ano_competencia qt_paciente_tempo qt_registros_avg qt_registros_std co_seq_pcdt_ano qt_acum sg_abc
9 1 ISOT10 2009 3.132917e+03 4.624800 3.7392832 2 0.1766010 C
10 1 ISOT20 2010 1.499992e+04 3.549576 2.1191270 1 1.0000000 A
11 1 ISOT10 2010 2.081333e+03 3.397171 2.4284696 2 0.1229487 C
12 1 ACIT10 2010 2.125000e+01 1.058091 0.2515512 3 0.0012522 C
13 1 2010 1.666667e-01 1.000000 0.0000000 4 0.0000097 C