Saúde pública: taxa de natalidade e mortalidade nas regiões brasileiras
Author
Yngrid Antunes e Marcelo Souto
RESUMO
Neste presente trabalho, objetivou-se analisar as diferenças da taxa de natalidade e mortalidade em cada estado brasileiro, entre o período de 2019 a 2022, buscando assim verificar o crescimento populacional. Para seu desenvolvimento foi utilizado os dados do DATASUS e para análise e organização dos dados foi empregado a ferramenta software R.
Palavras-chaves: Taxa de natalidade; taxa de mortalidade; crescimento populacional.
INTRODUÇÃO
A compreensão da taxa de natalidade e mortalidade, bem como a diferença entre ambas, é de grande importância para os aspectos econômicos, sociais e de saúde, refletindo em diversos dados econômicos. Observando isso o presente trabalho buscou analisar os Estados brasileiros que tiveram maior crescimento populacional entre o período de 2019 a 2022, fazendo uma separação quantitativa, visando contribuir para uma compreensão mais abrangente do crescimento populacional durante o período citado em todos os Estado brasileiro.
OBJETIVO
Analisar as diferentes taxas de mortalidade e natalidade dos Estados brasileiros entre o período de 2019 a 2022;
Identificar tendências de crescimentos geográficos em todos os Estados brasileiros;
Contribuir para uma compreensão da dinâmica populacional brasileira, fornecendo dados relevantes sobre o crescimento populacional para elaboração de políticas públicas.
METODOLOGIA
Este trabalho se caracteriza por ser um estudo aplicado, com pesquisa documental de dados de fontes secundárias, utilizando a plataforma de dados do DATASUS, coletando os dados sobre natalidade e mortalidade. Na coleta de dados foi priorizado os dados relativos ao período entre 2019 e 2022, garantindo, assim, uma confiabilidade e integridade das informações.
Depois de coletado os dados foram realizada uma análise de dados através do software R, onde foram utilizados análise estatísticas e descritivas dos dados obtidos, buscando identificar diferenças significativas nas taxas de mortalidade e natalidade e crescimento populacional.
Pacotes utilizados
Installing package into 'C:/Users/yngri/AppData/Local/R/win-library/4.3'
(as 'lib' is unspecified)
package 'dplyr' successfully unpacked and MD5 sums checked
Warning: cannot remove prior installation of package 'dplyr'
Warning in file.copy(savedcopy, lib, recursive = TRUE): problem copying
C:\Users\yngri\AppData\Local\R\win-library\4.3\00LOCK\dplyr\libs\x64\dplyr.dll
to C:\Users\yngri\AppData\Local\R\win-library\4.3\dplyr\libs\x64\dplyr.dll:
Permission denied
Warning: restored 'dplyr'
The downloaded binary packages are in
C:\Users\yngri\AppData\Local\Temp\Rtmpy0DMjz\downloaded_packages
Installing package into 'C:/Users/yngri/AppData/Local/R/win-library/4.3'
(as 'lib' is unspecified)
package 'remotes' successfully unpacked and MD5 sums checked
The downloaded binary packages are in
C:\Users\yngri\AppData\Local\Temp\Rtmpy0DMjz\downloaded_packages
Installing package into 'C:/Users/yngri/AppData/Local/R/win-library/4.3'
(as 'lib' is unspecified)
package 'tidyverse' successfully unpacked and MD5 sums checked
The downloaded binary packages are in
C:\Users\yngri\AppData\Local\Temp\Rtmpy0DMjz\downloaded_packages
Installing package into 'C:/Users/yngri/AppData/Local/R/win-library/4.3'
(as 'lib' is unspecified)
package 'geobr' successfully unpacked and MD5 sums checked
The downloaded binary packages are in
C:\Users\yngri\AppData\Local\Temp\Rtmpy0DMjz\downloaded_packages
Installing package into 'C:/Users/yngri/AppData/Local/R/win-library/4.3'
(as 'lib' is unspecified)
package 'ggplot2' successfully unpacked and MD5 sums checked
The downloaded binary packages are in
C:\Users\yngri\AppData\Local\Temp\Rtmpy0DMjz\downloaded_packages
Installing package into 'C:/Users/yngri/AppData/Local/R/win-library/4.3'
(as 'lib' is unspecified)
package 'ggthemes' successfully unpacked and MD5 sums checked
The downloaded binary packages are in
C:\Users\yngri\AppData\Local\Temp\Rtmpy0DMjz\downloaded_packages
Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.3.3
Attaching package: 'dplyr'
The following objects are masked from 'package:stats':
filter, lag
The following objects are masked from 'package:base':
intersect, setdiff, setequal, union
Warning: package 'remotes' was built under R version 4.3.3
Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.3.3
Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.3
Warning: package 'tidyr' was built under R version 4.3.3
Warning: package 'readr' was built under R version 4.3.3
Warning: package 'forcats' was built under R version 4.3.3
Warning: package 'lubridate' was built under R version 4.3.3
── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
Warning: package 'geobr' was built under R version 4.3.3
Loading required namespace: sf
Warning: package 'sf' was built under R version 4.3.3
Linking to GEOS 3.11.2, GDAL 3.8.2, PROJ 9.3.1; sf_use_s2() is TRUE
Warning: package 'ggthemes' was built under R version 4.3.3
NV <-left_join(NV2022, NV2021, by ="região") NV <-left_join(NV, NV2020, by ="região")NV <-left_join(NV, NV2019, by ="região")MT <-left_join(MT2022, MT2021, by ="região") MT <-left_join(MT, MT2020, by ="região")MT <-left_join(MT, MT2019, by ="região")MT <- MT %>%rename("ano_2022":="numero.x")MT <- MT %>%rename("ano_2021":="numero.y")MT <- MT %>%rename("ano_2020":="numero.x.x")MT <- MT %>%rename("ano_2019":="numero.y.y")NV <- NV %>%rename("ano_2022":="numero.x")NV <- NV %>%rename("ano_2021":="numero.y")NV <- NV %>%rename("ano_2020":="numero.x.x")NV <- NV %>%rename("ano_2019":="numero.y.y")
Estatisticas descritivas das variaveis
summary(NV)
região ano_2022 ano_2021 ano_2020
Length:33 Min. : 13056 Min. : 13863 Min. : 13738
Class :character 1st Qu.: 44591 1st Qu.: 48664 1st Qu.: 47865
Mode :character Median : 95898 Median : 96248 Median : 97754
Mean : 232902 Mean : 243373 Mean : 248195
3rd Qu.: 180278 3rd Qu.: 189821 3rd Qu.: 199066
Max. :2561922 Max. :2677101 Max. :2730145
ano_2019
Min. : 14586
1st Qu.: 49638
Median : 97775
Mean : 259013
3rd Qu.: 207964
Max. :2849146
summary(MT)
região ano_2022 ano_2021 ano_2020
Length:33 Min. : 3246 Min. : 4306 Min. : 3580
Class :character 1st Qu.: 20434 1st Qu.: 25090 1st Qu.: 23397
Mode :character Median : 45499 Median : 52166 Median : 46444
Mean : 140388 Mean : 166605 Mean : 141530
3rd Qu.: 104096 3rd Qu.: 121354 3rd Qu.: 107194
Max. :1544266 Max. :1832649 Max. :1556824
ano_2019
Min. : 2779
1st Qu.: 18327
Median : 40599
Mean : 122709
3rd Qu.: 89238
Max. :1349801
Graficos de barras representando o número de nascidos vivos e mortalidade para todas as regiões barsileiras
library(ggplot2)dados_NascidosVivos <-read.csv("C:/Users/yngri/Downloads/trabalho de R/NV2019.csv")colnames(dados_NascidosVivos)<-c("região" , "nascidos_vivos")ggplot(dados_NascidosVivos, aes(x= região, y= nascidos_vivos , fill= região)) +geom_bar(stat ="identity") +labs(title ="numero de nascidos vivos por região no ano de 2019", x="regiao",y="nascidos vivos") +theme_minimal() +theme(axis.text.x =element_blank(), axis.ticks.y =element_blank(), axis.text.y =element_blank())
Apenas para as regiões Nordeste, Sudeste, Sul e Norte do país
library(ggplot2)library(dplyr)options(scipen =9999)options(scipen =100000)dados_mortalidade <-read.csv("C:/Users/yngri/Downloads/trabalho de R/MT2019.csv")colnames(dados_mortalidade) <-c("região", "mortalidade")dados_mortalidade$mortalidade <-as.numeric(as.character(dados_mortalidade$mortalidade))
Warning: NAs introduzidos por coerção
dados_regionais <- dados_mortalidade %>%filter(região %in%c("Região Sudeste", "Região Nordeste", "Região Sul", "Região Norte")) %>%arrange(desc(mortalidade))ggplot(dados_regionais, aes(x = região, y = mortalidade, fill = região)) +geom_bar(stat ="identity") +labs(title ="Mortalidade no ano de 2019", x ="Região",y ="Mortalidade") +theme_minimal()
Warning: NAs introduzidos por coerção
Warning: NAs introduzidos por coerção
Warning: NAs introduzidos por coerção
Gráficos que mostram a evolução da natalidade e mortalidade por cada região brasileira
install.packages("tidyr")
Warning: package 'tidyr' is in use and will not be installed
library(tidyr)dados_pivotados <- NV %>%pivot_longer(cols =starts_with("ano"), names_to ="ano", values_to ="nascidos_vivos")# Converter o ano para apenas númerosdados_pivotados$ano <-as.numeric(gsub("\\D", "", dados_pivotados$ano))# Filtrar os dados apenas para a região Nordestedados_nordeste <- dados_pivotados %>%filter(região =="Região Nordeste")# Criar o gráfico com linha ascendente ou descendenteggplot(dados_nordeste, aes(x = ano, y = nascidos_vivos)) +geom_path(color ="blue") +# Usar geom_path() ou geom_line() para a linhalabs(title ="Tendência do número de nascidos vivos na região Nordeste",x ="Ano",y ="Número de nascidos vivos") +theme_minimal()
Saldo positivo entre natalidade e mortalidade
Resultados
Através do que foi analisado entre os anos de 2019 e 2022, com a base de dados no Rstudio, pôde ser diagnosticado que a região com maior diferença numérica entre os nascidos vivos e os óbitos, foi o Estado de São Paulo, tendo entre os anos de 2019 e 2022 tido uma diferença de respectivamente, (2019 – 584.621); (2020-553.437); (2021-526.339) e (2022-513.879); chegando a superar Regiões como Sul e Norte. Esse Estado foi seguido respectivamente pelos Estados do Rio de Janeiro, Bahia, Paraná, sendo essa ordem mantida em todos os anos analisados.
O Estado de Roraima apresentou a menor diferença entre os nascidos vivos e se apresentando assim: (2019-14.586); (2020-13.738); (2021-13.863) e (2022-13.056), ficando abaixo dos Estados do Amapá, Acre e Tocantins.
Conclusão
Baseado nos dados analisados entre os anos de 2019 e 2022, pôde-se concluir que existe uma grande disparidade entre os Estados brasileiros e que essas disparidades afetam diversas áreas, tais como econômicas e de saúde, destacando a necessidade de elaboração de políticas públicas e econômicas específicas para cada Estado brasileiro.
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