Extração de conhecimento sobre internações de atenção básica a partir de dados do Datasus na Região Metropolitana de São Paulo

Abstract

O Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde disponibiliza, através do tabulador online TABNET, dados de saúde de toda a população brasileira, esses dados possuem características de “Big Data”, entre eles estão dados sobre internações de atenção básica que estão associadas aos 19 grupos primários de causas de Internações por Condições Sensíveis à Atenção Básica no Brasil. O presente trabalho analisa os dados das Internações por Condições Sensíveis à Atenção Básica nas seis regiões administrativas da Região Metropolitana de São Paulo no período de 2008 a 2019 com intuito de extrair conhecimento de maneira semelhante a um processo conhecido como KDD (“Knowledge Discovery in Databases”). O indicador taxa de internações por 10.000 habitantes por regiões administrativas e por municípios da Região Metropolitana de São Paulo, calculado com base nas Internações por Condições Sensíveis à Atenção Básica, foi estudado pela análise exploratória dos dados que é o procedimento adotado neste trabalho para obter padrões, tendências e outliers. Os resultados obtidos indicam tendências claras nas Taxas de Internações por Condições Sensíveis à Atenção Básica ao longo do período estudado e valores atípicos ou “outliers” na região administrativa Mananciais. Em Mananciais é possível ver sequências de taxas de internações por pneumonias bacterianas por 10.000 habitantes identificadas como “outliers” de 2016 até 2019. A análise das taxas de internações por pneumonias bacterianas por 10.000 habitantes nos municípios de Mananciais permitiu identificar Taboão da Serra e Embu das Artes como principais contribuintes para os valores atípicos cujas taxas são mais de 5 vezes maiores que as taxas do município São Paulo (usado como referência) no período mais recente. O trabalho leva à conclusão de que é possível utilizar os dados de Internações por Condições Sensíveis à Atenção Básica obtidos ao longo do tempo pelo DATASUS para identificar e descrever padrões, tendências de aumento nas taxas, tendências de queda, estabilidade e “outliers”, que pode se tornar útil para o controle do uso dos recursos de saúde voltados às internações de atenção básica.

The Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde makes available, through the online tabulator TABNET, health data for the entire Brazilian population, these data have “Big Data” characteristics, among which are data on primary care admissions that are associated with primary groups of causes of Internações por Condições Sensíveis à Atenção Básica in Brazil. This work analyzes data on Internações por Condições Sensíveis à Atenção Básica in the six administrative regions of the Região Metropolitana de São Paulo from 2008 to 2019 to extract knowledge in a similar way to a process known as KDD (Knowledge Discovery in Databases). The indicator rate of admissions per 10,000 inhabitants by administrative regions and by municipalities in the Região Metropolitana de São Paulo, calculated based on the Internações por Condições Sensíveis à Atenção Básica, was studied by exploratory data analysis, which is the procedure adopted in this work to obtain standards, trends, and outliers. The results obtained indicate clear trends in the Internações por Condições Sensíveis à Atenção Básica throughout the study period and atypical values or outliers in the administrative region Mananciais. In Mananciais it is possible to see sequences of hospitalization rates for bacterial pneumonia per 10,000 inhabitants identified as "outliers" from 2016 to 2019. The analysis of hospitalization rates for bacterial pneumonia per 10,000 inhabitants in the municipalities of Mananciais allowed us to identify Taboão da Serra and Embu das Artes as the main contributors to outliers whose rates are more than 5 times higher than rates in the city of São Paulo (used as a reference) in the most recent period. The work leads to the conclusion that it is possible to use the data on Internações por Condições Sensíveis à Atenção Básica obtained over time by DATASUS to identify and describe patterns, trends in rate increases, downward trends, stability and outliers, which it can become useful for controlling the use of health resources aimed at primary care admissions.