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Microdatasus: uma ferramenta poderosa para a extração, carga e transformação de dados de saúde custodiados pelo Departamento de Informática do SUS

Microdatasus: a powerful tool for the extraction, loading, and transformation of health data funded by the Brazilian Health Informatics Department

Microdatasus: una poderosa herramienta para la extracción, carga y transformación de datos de salud custodiados por el Departamento de Informática del Sistema Único de Salud

Natália Santana Paiva Lana dos Santos Meijinhos Mônica Miguel Brochini Sobre os autores

Caras Editoras,

Gostaríamos de parabenizar e ressaltar a relevância do artigo Microdatasus: Pacote para Download e Pré-processamento de Microdados do Departamento de Informática do SUS (DATASUS)11. Saldanha RF, Bastos RR, Barcellos C. Microdatasus: pacote para download e pré-processamento de microdados do Departamento de Informática do SUS (DATASUS). Cad Saúde Pública 2019; 35:e00032419. para a atuação de profissionais na vigilância em saúde, na área acadêmica e em pesquisas científicas, principalmente no campo da Saúde Coletiva.

Há um crescente interesse no uso de bases administrativas na avaliação, vigilância e pesquisa. Entretanto, as tarefas de extração, transformação e carga de dados são, em geral, complexas, o que muitas vezes afasta o profissional de saúde e pesquisadores acadêmicos do uso dessas fontes de dados.

O pacote microdatasus, desenvolvido na linguagem de programação estatística e gráfica livre e gratuita R (http://www.r-project.org), por Rafael Saldanha em colaboração com Ronaldo Rocha Bastos e Christovam Barcellos, dentre outras funcionalidades, agiliza os processos iniciais de download e leitura dos dados, bem como o pré-processamento, além de criar a variável idade (em anos), que é um detalhe importante na rotina dos serviços de vigilância em saúde e torna o uso do programa estatístico R mais acessível, sobretudo para iniciantes. Seu uso com comandos básicos do R, ou até mesmo combinado com pacotes para criação de tabelas e gráficos, possibilita a adoção de um fluxo de trabalho otimizado e contínuo, sem a necessidade de utilização de diferentes programas para realização de todas as etapas necessárias para análises de dados de saúde para vigilância em saúde, seja nos serviços de saúde ou na pesquisa científica.

Ademais, destaca-se o constante processo de atualização do pacote, que vem sendo aprimorado com a inserção de novos Sistemas de Informações em Saúde (SIS) desde a publicação do artigo em 2019, assim como a correção de determinadas funções responsáveis pelo pré-processamento dos dados. Atualmente, o pacote permite o download do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC), Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde (SIH/SUS), Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), Sistema de Informação Ambulatorial do Sistema Único de Saúde (SIA/SUS), e Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN): SINAN-DENGUE, SINAN-CHIKUNGUNYA, SINAN-ZIKA e SINAN-MALARIA; e o pré-processamento do SIM, SINASC, SIH-RD, CNES-ST, CNES-PF, SINAN-DENGUE, SINAN-CHIKUNGUNYA, SINAN-ZIKA e SINAN-MALARIA.

Acreditamos que o pacote microdatasus apresenta grande potencial em se tornar importante aliado de profissionais de saúde, acadêmicos e pesquisadores nas rotinas de análises de dados secundários brasileiros no âmbito da Saúde Coletiva.

No entanto, usuários do sistema operacional Windows podem enfrentar problemas na importação de um grande número de registros por meio da função fetch_datasus do pacote microdatasus, em que o ambiente do R pode apresentar lentidão e até mesmo erro de alocação de memória. Uma alternativa para esse problema seria a seleção das variáveis no momento da importação dos microdados, reduzindo assim o tamanho da base de dados importada para o ambiente R. Caso a utilização de todas as variáveis seja necessária, fragmentar os registros em diferentes objetos (por anos ou Unidade da Federação, por exemplo), em conjunto com a utilização de comandos para liberação de memória e “coleta de lixo” no R como, por exemplo, os comandos memory.limit(9999999999) e gc(), respectivamente, podem ser uma alternativa viável para resolução do problema.

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    Saldanha RF, Bastos RR, Barcellos C. Microdatasus: pacote para download e pré-processamento de microdados do Departamento de Informática do SUS (DATASUS). Cad Saúde Pública 2019; 35:e00032419.

Datas de Publicação

  • Publicação nesta coleção
    05 Set 2022
  • Data do Fascículo
    2022

Histórico

  • Recebido
    25 Maio 2022
  • Aceito
    26 Maio 2022
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