In fulvionedel/csapAIH: Classificar Condições Sensíveis à Atenção Primária

knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = NULL
)

library(csapAIH)
library(dplyr)

Em arquivos de dados

É possível classificar as CSAP diretamente a partir de arquivos com extensão .DBC, .DBF, ou .CSV, sem necessidade da leitura prévia dos dados. Para outras extensões de arquivo é necessária a prévia importação dos dados para um objeto de classe data.frame.

Arquivos do DATASUS

Através de seu site FTP, o DATASUS disponibiliza dados de diferentes Sistemas de Informação em Saúde do SUS, em arquivos comprimidos de extensão DBC. Os arquivos podem ser baixados na página de transferência de arquivos do DATASUS e expandidos para DBF ou CSV (entre várias outras possibilidades de manejo) pelo TabWin, disponível na mesma página. Graças ao pacote read.dbc, de Daniela Petruzalek, também podemos ler os arquivos comprimidos do DATASUS no R, e graças ao pacote microdatasus, de Raphael Saldanha [@Saldanha2019], podemos ler com facilidade esses arquivos na internet, sem necessidade de download.

O código abaixo cria um banco com as informações das AIHs do "ano de competência" 2021 ocorridas no RS e outro com as informações das Declarações de Óbito (DO) de residentes no RS ocorridas em 2021:

# remotes::install_github("rfsaldanha/microdatasus") # desnecessário se o pacote estiver instalado
AIHRS2021 <- microdatasus::fetch_datasus(year_start = 2021, 1, 2021, 12, uf = "RS", information_system = "SIH-RD")
nrow(AIHRS2021) # linhas
ncol(AIHRS2021) # colunas

DORS2021 <- microdatasus::fetch_datasus(year_start = 2021, year_end = 2021, uf = "RS", information_system = "SIM-DO")
nrow(DORS2021)
ncol(DORS2021)

Se o arquivo de dados estiver armazenado no computador, basta digitar, entre aspas, o nome do arquivo --- com o "path" se o arquivo estiver em diretório diferente daquele da sessão de trabalho ativa (neste exemplo, num sub-diretório do diretório de trabalho da sessão ativa, chamado 'data-raw').

csap.dbc <- csapAIH("../../data-raw/RDRS1801.dbc")
csap.dbf <- csapAIH("../../data-raw/RDRS1801.dbf")

• No caso de arquivos CSV é mandatório indicar o tipo de separador de campos, com o argumento sep.

csap.csv <- csapAIH("../../data-raw/RDRS1801.csv", sep = ",")

A função fetchcsap foi pensada para apresentar um extrato dos registros por período de internação e não de "competência" da AIH, que é commo se organizam os arquivos de dados. Assim, precisamos modificar alguns argumentos para ter os mesmos registros:

csap.ftp <- fetchcsap('RS', 2018, mesfim = 1, anofim = 2018, periodo = "competencia")

Os extratos são iguais:

all.equal(attributes(csap.dbc)$resumo, attributes(csap.dbf)$resumo)
all.equal(attributes(csap.dbc)$resumo, attributes(csap.csv)$resumo)
all.equal(attributes(csap.ftp)$resumo, attributes(csap.dbc)$resumo)

Mas em estudos epidemiológicos geralmente nos interessa delimitar a população pela data de internação, o que exige trabalho posterior à leitura do arquivo "RD", pois o arquivo de um determinado mês e ano de "competência" pode conter registros de internações ocorridas em outro momento. Vemos abaixo que a data de internação nos objetos criados anteriormente (a partir de "RDRS1801.dbc") varia de r min(format(csap.ftp$data.inter, "%d%b%Y")) a r max(format(csap.ftp$data.inter, "%d%b%Y")). Além disso, o arquivo pode não conter o registro de todas as internações ocorridas naquele mês.

Por isso fetchcsap tem seus argumentos de forma a devolver o banco de dados apenas com os registros do período de interesse. Veja a seguir o resultado com as internações não-obstétricas para jan2018 segundo a seleção dos registros:
a. todos daquele mês de competência (mesmo comando anterior para a construção de csap.ftp"); b. apenas as internações ocorridas no mesmo mês de competência da AIH; e c. apenas as internações ocorridas em jan2018 e registradas nos arquivos "RD" dos meses de competência janeiro a fevereiro de 20018.

a <- fetchcsap('RS', 2018, mesfim = 1, anofim = 2018, periodo = "c")
nrow(a)
summary(a$data.inter)
b <- fetchcsap('RS', 2018, mesfim = 1, anofim = 2018)
nrow(b)
summary(b$data.inter)
c <- fetchcsap('RS', 2018, mesfim = 2, anofim = 2018)
nrow(c)
summary(c$data.inter)

# Limpar o ambiente de trabalho, renomear um dos bancos de dados:
csap <- csap.ftp
rm(csap.csv, csap.dbc, csap.dbf, csap.ftp)

Em um banco de dados existente na sessão de trabalho

Com a estrutura dos arquivos da AIH

read.csv("../../data-raw/RDRS1801.csv") |> # criar o data.frame
  csapAIH() |>
  glimpse()

Sem o padrão dos arquivos da AIH

Mude o argumento sihsus para FALSE e indique no argumento cid qual variável contém os códigos diagnósticos. As variáveis csap e grupo (se csapAIH(..., grupos = TRUE, ...)) são acrescentadas ao final do banco de dados alvo da função.

A Encuesta de Egresos Hospitalarios do Equador.

data("eeh20") # Amostra da "Encuesta de egresos hospitalarios" do Equador, ano 2020
names(eeh20) # Os nomes das variáveis

A variável cau_cie10 (posição r which(names(eeh20) == 'cau_cie10')) tem o código do diagnóstico de internação. A função csapAIH acrescenta à base duas (se grupo == TRUE) variáveis, csap e grupo, dispostas nas últimas colunas (posição r paste(which(names(eeh20) == 'csap'), "e", which(names(eeh20) == 'grupo'), "respectivamente."))

csap.eeh20 <- csapAIH(eeh20, sihsus = FALSE, cid = cau_cie10)
names(csap.eeh20)
csap.eeh20[c(30,37:38)] |>
  head(3)

A Declaração de Óbito (DO) do SIM

A variável CAUSABAS tem o código da causa básica do óbito.

De modo semelhante à AIH, as bases de dados da DO também têm a idade codificada e não a verdadeira idade da pessoa. Por exemplo, a variável IDADE em DORS2021 é um factor com r nlevels(DORS2021$IDADE) níveis, em que o primeiro é r levels(DORS2021$IDADE)[1] |> sQuote() e o último é r levels(DORS2021$IDADE)[nlevels(DORS2021$IDADE)] |> sQuote(). Neste caso podemos usar a função idadeSUS para computar a idade, mas como o resultado de idadeSUS é "um objeto da classe data frame com três variáveis" (v. ?idadeSUS), necessitamos a função unnest (de tidyr) para desagrupar as variáveis antes de inseri-las em DORS2021. Além disso, foi excluída (com unnest(...)[-2]) a "faixa etária detalhada", que é a segunda variável no output de idadeSUS.

DORS2021 <- DORS2021 %>%
  csapAIH(sihsus = FALSE, cid = CAUSABAS, parto.rm = FALSE) %>%
  mutate(tidyr::unnest(idadeSUS(DORS2021, sis = "SIM"), cols = c())[-2],
         fxetar3 = fxetar3g(idade),
         SEXO = factor(SEXO, levels = c(1,2), labels = c("masc", "fem")))
DORS2021[1:3, (ncol(DORS2021)-5):ncol(DORS2021)]

A partir de uma variável com códigos da CID-10:

cids <- aih100$DIAG_PRINC[1:10]
cids
csapAIH(cids)

fulvionedel/csapAIH documentation built on March 2, 2025, 1:09 a.m.