O Pacote MicrodataSUS foi desenvolvido por Raphael Saldanha e está disponível no GitHub. Com base nesta rotina, você poderá realizar o download de vários Sistemas de Informação em Saúde. Para usar, basta substituir os parâmetros, conforme orientações na página do Raphael Saldanha (clique no banner ao lado)

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Sistemas de Informação em Saúde suportados:

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• SIM: Sistema de Informação de Mortalidade

• SINASC: Sistema de Informação de Nascidos Vivos

• SIH: Sistema de Informações Hospitalares

• CNES: Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde

• SIA: Sistema de Informações Ambulatoriais

• SINAN: Sistema de Informação de Agravos de Notificação para as seguintes doenças

• SINAN-DENGUE, SINAN-CHIKUNGUNYA, SINAN-ZIKA, SINAN-MALARIA.

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Pré-processamento:

Para realizar a decodificação dos códigos presentes no sistema, como código de município, raça/cor entre outros, foi elaborada sintaxe (função fetch_datasus) para as bases dos seguintes sistemas de informação:

• SIM

• SINASC

• SIH-RD

• CNES-ST

• CNES-PF

• SINAN-DENGUE

• SINAN-CHIKUNGUNYA

• SINAN-ZIKA

• SINAN-MALARIA.

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Elaboração do Pacote MicrodataSUS

SALDANHA, Raphael de Freitas; BASTOS, Ronaldo Rocha; BARCELLOS, Christovam. Microdatasus: pacote para download e pré-processamento de microdados do Departamento de Informática do SUS (DATASUS). Cad. Saúde Pública, Rio de Janeiro , v. 35, n. 9, e00032419, 2019. Available from http://ref.scielo.org/dhcq3y.

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CÓDIGO PARA INSTALAR O PACOTE MICRODATASUS

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# Script para instalar o MicrodataSUS -------------------------------

# install.packages("remotes")

remotes::install_github ("rfsaldanha/microdatasus")

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CÓDIGO PARA CARREGAR AS BASES DE DENGUE DIRETAMENTE DO DATASUS

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# ANÁLISE DE DADOS DE DENGUE -----------------------------------------

# Pacotes utilizados para o download e processamento ----------------

library (microdatasus)

library (tidyverse)

 

# Carregar as bases de dados diretamente do DataSUS -----------------

den24 <- fetch_datasus(year_start = 2024, year_end = 2024, information_system = "SINAN-DENGUE")

den23 <- fetch_datasus(year_start = 2023, year_end = 2023, information_system = "SINAN-DENGUE")

 

# Relacionar as duas bases em uma -----------------------------------

dengue_bruto <- rbind(den23,den24) #rbind anexa uma base abaixo da outra nas linhas

 

# Processar as base para decodificar --------------------------------

dengue <- process_sinan_dengue (dengue_bruto) #esta função transforma os códigos em valores legíveis

 

# Salvar e carregar a base em RData --------------------------------

save (dengue, file = "dengue.RData") #salvar em RData deixa o arquivo mais leve e fácil de trabalhar

load("dengue.RData") #após fazer todo o procedimento, você poderá carregar sem ter que fazer o processo novamente

 

# Criar um banco apenas com os óbitos ------------------------------

obtdengue <- subset(dengue, EVOLUCAO %in% c("Óbito por dengue" , "Óbito em investigação"))

save(obtdengue, file = "dengueobito.RData")

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SCRIPT DO R PARA ANÁLISE DO PERÍODO COMPARADO DE 2022 A 2024

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# ANÁLISE DE DADOS DE DENGUE 15/03/2024 ----------------------------

#Preparação das bases de dados para análise sazonal, período

#da semana epidemiológica 31 a 52 de 2022 até a semana mais atual 

#de 2024. 

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# Pacotes utilizados para a análise ---------------------------------

library(microdatasus)

library(tidyverse)

library(openxlsx)

library(dplyr)

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# Carregar as bases de dados diretamente do DataSUS -----------------

den24 <- fetch_datasus(year_start = 2024, year_end = 2024, information_system = "SINAN-DENGUE")

save (den24, file = "den24.RData") #base bruta não processada

den23 <- fetch_datasus(year_start = 2023, year_end = 2023, information_system = "SINAN-DENGUE")

save (den23, file = "den23.RData") #base bruta não processada

den22 <- fetch_datasus(year_start = 2022, year_end = 2022, information_system = "SINAN-DENGUE")

save (den22, file = "den22.RData") #base bruta não processada

# Selecionar as semanas epidemiológicas 31 a 52 do ano de 2022

den22se <- subset(den22, substr(SEM_NOT, 1, 4) == "2022" &

          as.integer(substr(SEM_NOT, 5, 6)) >= 31 & 

          as.integer(substr(SEM_NOT, 5, 6)) <= 52)

 

# Concatenar as bases de dados

den22_24 <- rbind(den22se, den23, den24)

save (den22_24, file = "den22_24.RData") #base bruta não processada

# Processar as base para decodificar ------------------------------

den22_24proc <- process_sinan_dengue (den22_24) #atualização dos dados até 09mar2024

save (den22_24proc, file = "den22_24proc.RData") #base bruta não processada

load("den22_24proc.RData")

dengue <- den22_24proc %>%

  mutate(EVOLUCAO = case_when(

    EVOLUCAO == "Óbito por dengue" ~ "1.OBT-DEN",

    EVOLUCAO == "Óbito em investigação" ~ "2.OBT-INV",

    EVOLUCAO == "Óbito por outras causas" ~ "3.OBT-OUT",

    EVOLUCAO == "Cura" ~ "4.CURA",

    EVOLUCAO == "Ignorado" ~ "9.IGN",

    TRUE ~ EVOLUCAO

  ))

 

dengue <- dengue %>% 

  mutate(EVOLUCAO = ifelse(is.na(EVOLUCAO), "9.IGN", EVOLUCAO))

table(den22_24proc$EVOLUCAO)

fig1 <- table(dengue$EVOLUCAO, dengue$SEM_NOT)

write.xlsx(fig1, "fig1.xlsx")