Microdados do SUS com R para Avaliação Econômica

Ecossistema de dados do SUS com R - parte 1

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Objetivo do curso: Capacitar participantes a extrair, validar, tratar e analisar microdados do SUS com R, integrando fontes de custos/preços e técnicas aplicadas à avaliação econômica.

Ecossistema de dados do SUS com R

Ementa

• Como os dados do SUS são produzidos, organizados e disseminados?
• Quais são os principais sistemas de informação e seus subsistemas?
• Como acessar arquivos no FTP do DATASUS, APIs e portais de dados abertos?
• Como baixar e ler um arquivo DBC no R?
• Como interpretar campos usando um dicionário de dados?
• Como integrar produção ambulatorial, internações, estabelecimentos e procedimentos?
• Como utilizar esses dados em análises de economia da saúde?
• Quais cuidados de qualidade, temporalidade, governança e interpretação devem ser adotados?

Objetivo da aula: construir um fluxo reprodutível e intermediário no R, partindo de um arquivo público do SUS até uma tabela enriquecida com metadados e informações cadastrais.

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Fundamentos

O ecossistema de dados do SUS via FTP

O SUS produz dados durante atividades assistenciais, administrativas, epidemiológicas, regulatórias e financeiras. Esses registros são enviados, validados, centralizados e disseminados por diferentes estratégias de consolidação e sistemas de informação.

Um mesmo fenômeno pode exigir mais de uma fonte. Para estudar a produção de um procedimento, por exemplo, pode ser necessário combinar:

• SIA: produção ambulatorial;
• SIH: internações hospitalares;
• CNES: características dos estabelecimentos;
• SIGTAP: descrição e atributos dos procedimentos;
• SIM: mortalidade;
• SINASC: nascidos vivos;
• SINAN: agravos de notificação.

Os sistemas não são apenas arquivos. Cada um possui finalidade, fluxo, unidade de registro, periodicidade, regras de validação e dicionário próprios.

Panorama dos principais centralizadores

Sistema	Período observado	Subsistemas	Arquivos DBC	Volume compactado	Registros catalogados
SIA	1994-2026	14	58.572	429,6 GB	7,03 bilhões
SIH	1992-2026	6	31.937	83,1 GB	1,25 bilhão
CNES	2005-2026	18	80.191	53,3 GB	619,0 milhões
SINASC	1994-2024	2	1.666	10,6 GB	33,8 milhões
SIM	1996-2024	6	940	10,0 GB	32,8 milhões
SINAN	1999-2025	45	741	2,6 GB	23,5 milhões

Os totais de registros refletem o preenchimento disponível no catálogo. Valor zero pode significar contagem ainda não calculada, e não ausência de registros no arquivo.

Subsistemas ilustrativos

Sistema	Subsistema	Temporalidade típica	Arquivos DBC	Volume compactado	Registros catalogados
SIA	PA	Mensal por UF	10.792	214,2 GB	3,76 bilhões
SIH	RD	Mensal por UF	11.157	25,4 GB	83,4 milhões
SIH	SP	Mensal por UF	9.412	56,4 GB	1,16 bilhão
CNES	ST	Mensal por UF	6.779	3,3 GB	31,0 milhões
SIM	DO	Anual por UF	812	9,6 GB	31,7 milhões
SINASC	DN	Anual por UF	1.558	10,4 GB	33,8 milhões

Essas diferenças alteram a estratégia analítica:

• arquivos mensais exigem controle de competência;
• arquivos anuais podem ter defasagem de consolidação;
• subsistemas com várias linhas por evento não podem ser somados sem definir a unidade de análise;
• grande quantidade de arquivos aumenta a importância de nomes padronizados e catálogos.

Exemplo de agregação com dplyr

O SQL usado para produzir a lista pode ser representado no R:

resumo_ftp <- catalogo |>
  transmute(
    sg_uf,
    sg_sistema = toupper(sg_sistema),
    sg_versao = toupper(sg_versao),
    sg_subsistema = toupper(sg_subsistema),
    ano_competencia = as.integer(ano_competencia),
    qt_bytes_ftp,
    qt_registro_dbc,
    dbc,
    no_dbc_origem
  ) |>
  group_by(
    sg_uf,
    sg_sistema,
    sg_versao,
    sg_subsistema,
    ano_competencia
  ) |>
  summarise(
    qt_bytes_ftp = sum(qt_bytes_ftp, na.rm = TRUE),
    qt_registro_dbc = sum(qt_registro_dbc, na.rm = TRUE),
    dbc = sum(dbc, na.rm = TRUE),
    no_dbc_origem = paste(no_dbc_origem, collapse = " "),
    .groups = "drop"
  ) |>
  arrange(
    sg_uf,
    sg_sistema,
    sg_versao,
    sg_subsistema,
    ano_competencia
  )

Resumo por sistema:

catalogo |>
  group_by(sg_sistema) |>
  summarise(
    primeiro_ano = min(ano_competencia, na.rm = TRUE),
    ultimo_ano = max(ano_competencia, na.rm = TRUE),
    arquivos = sum(dbc, na.rm = TRUE),
    gigabytes = sum(qt_bytes_ftp, na.rm = TRUE) / 1e9,
    registros = sum(qt_registro_dbc, na.rm = TRUE),
    .groups = "drop"
  ) |>
  arrange(desc(gigabytes))

Dado, informação e metadado no SUS

Considere o código 0418010048 isoladamente:

• como dado, é apenas uma sequência de caracteres;
• com o SIGTAP, torna-se a identificação de um procedimento;
• associado à competência, ao estabelecimento e à quantidade aprovada, torna-se informação;
• analisado no contexto assistencial e financeiro, pode apoiar conhecimento e decisão.

Metadados descrevem como interpretar o registro:

Elemento	Exemplo
Nome do campo	PA_PROC_ID
Descrição	Código do procedimento ambulatorial
Tipo	Caractere
Tamanho	10 posições
Domínio	Procedimentos válidos no SIGTAP
Temporalidade	Competência informada em PA_CMP
Origem	Arquivo PA do SIA

SIGTAP

O SIGTAP organiza a Tabela de Procedimentos, Medicamentos e OPM do SUS. Além do código e do nome, registra atributos e compatibilidades que variam por competência.

Pode conter relações com:

• grupo, subgrupo e forma de organização;
• modalidade de atendimento;
• instrumento de registro;
• financiamento;
• CBO;
• CID;
• serviço e classificação;
• idade e sexo;
• valores de referência.

Um procedimento deve ser interpretado usando o SIGTAP da competência correspondente. A tabela pode mudar ao longo do tempo.

Identificação

url: http://sigtap.datasus.gov.br/tabela-unificada/app/sec/procedimento/exibir/0418010048/08/2026

Campo	Valor
Código	04.18.01.004-8
Procedimento	Implante de cateter de longa permanência para hemodiálise
Competência	08/2026
Histórico	Consultar histórico de alterações

Classificação do procedimento

Nível	Código	Descrição
Grupo	04	Procedimentos cirúrgicos
Subgrupo	18	Cirurgia em nefrologia
Forma de organização	01	Acessos para diálise

Características

Campo	Valor
Modalidade de atendimento	Ambulatorial
Complexidade	Alta complexidade
Financiamento	Fundo de Ações Estratégicas e Compensação — FAEC
Subtipo de financiamento	Nefrologia
Instrumento de registro	APAC — procedimento principal
Sexo	Ambos
Média de permanência	—
Tempo de permanência	—
Quantidade máxima	1
Idade mínima	0 meses
Idade máxima	130 anos
Pontos	—

Atributos complementares

Atributos complementares
Inclui o valor da anestesia
Exige CPF ou CNS
Exige o registro de dados complementares na APAC
Programa Mais Acesso a Especialistas — Componente Cirurgias Ambulatoriais

Valores

Componente	Valor
Serviço ambulatorial	R$ 200,00
Total ambulatorial	R$ 200,00
Serviço hospitalar	R$ 0,00
Serviço profissional	R$ 0,00
Total hospitalar	R$ 0,00

CID principal

CID-10	Descrição
N180	Doença renal em estádio final

CIDs secundários

CID-10	Descrição
E140	Diabetes mellitus não especificado — com coma
E141	Diabetes mellitus não especificado — com cetoacidose
E142	Diabetes mellitus não especificado — com complicações renais
E143	Diabetes mellitus não especificado — com complicações oftálmicas
E144	Diabetes mellitus não especificado — com complicações neurológicas
E145	Diabetes mellitus não especificado — com complicações circulatórias periféricas
E146	Diabetes mellitus não especificado — com outras complicações especificadas
E147	Diabetes mellitus não especificado — com complicações múltiplas
E148	Diabetes mellitus não especificado — com complicações não especificadas
E149	Diabetes mellitus não especificado — sem complicações
I10	Hipertensão essencial (primária)
N030	Síndrome nefrítica crônica — anormalidade glomerular minor
N031	Síndrome nefrítica crônica — lesões glomerulares focais e segmentares
N032	Síndrome nefrítica crônica — glomerulonefrite membranosa difusa
N033	Síndrome nefrítica crônica — glomerulonefrite proliferativa mesangial difusa
N034	Síndrome nefrítica crônica — glomerulonefrite proliferativa endocapilar difusa
N035	Síndrome nefrítica crônica — glomerulonefrite mesangiocapilar difusa
N036	Síndrome nefrítica crônica — doença de depósito denso
N037	Síndrome nefrítica crônica — glomerulonefrite difusa em crescente
N038	Síndrome nefrítica crônica — outras
N039	Síndrome nefrítica crônica — não especificada
N188	Outra insuficiência renal crônica
N189	Insuficiência renal crônica não especificada
Q613	Rim policístico não especificado
T861	Falência ou rejeição de transplante de rim

Classificação Brasileira de Ocupações — CBO

CBO	Ocupação
225109	Médico nefrologista
225210	Médico cirurgião cardiovascular
225220	Médico cirurgião do aparelho digestivo
225225	Médico cirurgião geral
225230	Médico cirurgião pediátrico

Serviço e classificação

Serviço	Classificação	Descrição
130	003	Confecção/intervenção de acessos para diálise — Atenção à Doença Renal Crônica

Habilitações

Código	Habilitação
3802	Agora Tem Especialistas — Modalidade 1
3805	Agora Tem Especialistas — Componente Créditos Financeiros
3806	Agora Tem Especialistas — Componente Ressarcimento ao SUS

Origem SIA/SIH

Modalidade	Código de origem	Descrição
Ambulatorial	27011011	Acesso para hemodiálise: implante de cateter de longa permanência

Regras condicionadas

Código	Regra
0015	Condiciona o tipo de financiamento em FAEC
0013	Gera compensação financeira

Relação Nacional de Ações e Serviços de Saúde — RENASES

Código	Ação ou serviço
058	Cirurgias ambulatoriais com anestesia
061	Cirurgias ambulatoriais em nefrologia
143	Intervenções cirúrgicas para criação de acessos para diálise

Estrutura hierárquica do SIGTAP

O Sistema de Gerenciamento da Tabela de Procedimentos, Medicamentos e OPM do SUS — SIGTAP — organiza os procedimentos em níveis hierárquicos.

Grupo
└── Subgrupo
    └── Forma de organização
        └── Procedimento

O código do procedimento pode ser interpretado como:

GG.SS.FF.PPP-D

Parte	Significado
GG	Grupo
SS	Subgrupo
FF	Forma de organização
PPP	Sequencial do procedimento
D	Dígito verificador

Exemplo:

04.18.01.004-8

Nível	Código	Descrição
Grupo	04	Procedimentos cirúrgicos
Subgrupo	0418	Cirurgia em nefrologia
Forma de organização	041801	Acessos para diálise
Procedimento	0418010048	Implante de cateter de longa permanência para hemodiálise

No SIGTAP, o termo correto é forma de organização. A forma de apresentação ou registro da produção é representada por outro atributo, denominado instrumento de registro, como BPA-C, BPA-I, APAC e AIH.

Grupos do SIGTAP

Grupo	Descrição	Exemplos de subgrupos	Exemplos de formas de organização
01	Ações de promoção e prevenção em saúde	0101 Ações coletivas e individuais em saúde; 0102 Vigilância em saúde	010101 Educação em saúde; 010102 Saúde bucal; 010201 Vigilância sanitária
02	Procedimentos com finalidade diagnóstica	0201 Coleta de material; 0202 Diagnóstico em laboratório clínico; 0204 Diagnóstico por radiologia; 0206 Diagnóstico por tomografia	020101 Coleta de material por punção ou biópsia; 020201 Exames bioquímicos; 020401 Exames radiológicos da cabeça e pescoço
03	Procedimentos clínicos	0301 Consultas, atendimentos e acompanhamentos; 0304 Tratamento em oncologia; 0305 Tratamento em nefrologia; 0309 Terapias especializadas	030101 Consultas médicas e de outros profissionais de nível superior; 030108 Atendimento e acompanhamento psicossocial; 030114 Cuidados paliativos
04	Procedimentos cirúrgicos	0401 Pequenas cirurgias e cirurgias de pele, tecido subcutâneo e mucosa; 0406 Cirurgia do aparelho circulatório; 0416 Cirurgia em oncologia; 0418 Cirurgia em nefrologia	041801 Acessos para diálise; formas específicas de cirurgia conforme órgão, sistema ou especialidade
05	Transplantes de órgãos, tecidos e células	0501 Coleta e exames para doação e transplante; 0502 Avaliação de morte encefálica; 0505 Transplante de órgãos, tecidos e células; 0506 Acompanhamento pré e pós-transplante	Formas de organização relacionadas à doação, avaliação, processamento, transplante e acompanhamento
06	Medicamentos	0601 Medicamentos de dispensação excepcional; 0602 Medicamentos estratégicos; 0603 Medicamentos de âmbito hospitalar e de urgência; 0604 Componente Especializado da Assistência Farmacêutica	Formas organizadas por classe farmacológica ou finalidade terapêutica, como agentes antitrombóticos e medicamentos do sistema respiratório
07	Órteses, próteses e materiais especiais	0701 OPM não relacionadas ao ato cirúrgico; 0702 OPM relacionadas ao ato cirúrgico	070101 OPM auxiliares da locomoção; 070103 OPM auditivas; 070204 OPM em assistência cardiovascular; 070210 OPM em nefrologia
08	Ações complementares da atenção à saúde	0801 Ações relacionadas ao estabelecimento; 0802 Ações relacionadas ao atendimento; 0803 Autorização e regulação; 0804 Telessaúde	080101 Incentivos; 080201 Diárias; 080301 Deslocamento e ajuda de custo; 080402 Atendimento em saúde mediado por tecnologia digital
09	Procedimentos para Ofertas de Cuidados Integrados	0901 Atenção em oncologia; 0902 Atenção em cardiologia; 0903 Atenção em ortopedia; 0904 Atenção em otorrinolaringologia; 0905 Atenção em oftalmologia; 0906 Atenção em saúde da mulher	090101 Ofertas de Cuidados Integrados em oncologia; 090201 Ofertas de Cuidados Integrados em cardiologia; 090301 Ofertas de Cuidados Integrados em ortopedia; 090601 Ofertas de Cuidados Integrados em saúde da mulher — ginecologia

Os exemplos refletem a estrutura disponível na competência 08/2026. Grupos, subgrupos, formas de organização e procedimentos são atributos temporais e devem ser relacionados à competência correspondente.

A análise econômica deve integrar essas dimensões sem tratar valor SIGTAP, valor aprovado, crédito contratual, transferência e despesa executada como conceitos equivalentes.

Fonte: SIGTAP — Sistema de Gerenciamento da Tabela de Procedimentos, Medicamentos e OPM do SUS.

Documentação técnica: Especificação Técnica para Integração com o SIGTAP.

Dados de produção e dados analíticos

Os arquivos disseminados resultam de processos operacionais. Para uso analítico, é comum realizar:

1. seleção de competências e unidades geográficas;
2. download dos arquivos;
3. leitura e padronização dos atributos;
4. aplicação dos dicionários;
5. validação da unidade de registro;
6. integração com tabelas de referência;
7. construção de indicadores.

O produto analítico deve conservar a rastreabilidade até o arquivo de origem. Isso significa registrar, em cada linha, de qual arquivo e competência o dado foi obtido.

Exemplo de rastreabilidade

As colunas de rastreabilidade podem ser acrescentadas com mutate():

dados <- dados |>
  dplyr::mutate(
    arquivo_origem = basename(arquivo),
    competencia_origem = "202501"
  )

Esse código deve ser lido da seguinte forma:

Trecho	Função
dados \|>	Envia o objeto dados para a próxima função
dplyr::mutate()	Cria ou modifica colunas
arquivo_origem = basename(arquivo)	Registra o nome do arquivo
competencia_origem = "202501"	Registra a competência do arquivo
dados <-	Armazena novamente o resultado no objeto dados

Os valores são repetidos em todas as linhas porque todos os registros foram obtidos do mesmo arquivo.

Exemplo simplificado

Antes da inclusão da rastreabilidade:

pa_cnes	pa_proc_id	pa_qtdapr
2000016	0301010072	10
2000024	0301010072	5

Depois da inclusão:

pa_cnes	pa_proc_id	pa_qtdapr	arquivo_origem	competencia_origem
2000016	0301010072	10	PAAC2501.dbc	202501
2000024	0301010072	5	PAAC2501.dbc	202501

Exemplo hipotético

dados <- data.frame(
  pa_cnes = c("2000016", "2000024"),
  pa_proc_id = c("0301010072", "0301010072"),
  pa_qtdapr = c(10, 5)
)

arquivo <- "PAAC2501.dbc"

dados <- dados |>
  dplyr::mutate(
    arquivo_origem = basename(arquivo),
    competencia_origem = "202501"
  )

dados

Resultado esperado:

  pa_cnes pa_proc_id pa_qtdapr arquivo_origem competencia_origem
1 2000016 0301010072        10  PAAC2501.dbc              202501
2 2000024 0301010072         5  PAAC2501.dbc              202501

Exemplo com dados reais

Considere o arquivo:

PAAC2501.dbc

O nome informa:

Parte	Significado
PA	Produção Ambulatorial
AC	Acre
25	Ano de 2025
01	Mês de janeiro
.dbc	Formato do arquivo

Portanto, a competência é 202501.

Primeiro, o arquivo é lido:

arquivo <- "PAAC2501.dbc"
url="ftp://ftp.datasus.gov.br/dissemin/publicos/SIASUS/200801_/Dados/"
curl_download(
  paste0(url,arquivo),
  destfile= arquivo
)

dados <- read.dbc::read.dbc(arquivo)

Nesse momento, o objeto dados contém os registros do arquivo, mas pode não conservar explicitamente o nome do arquivo utilizado.

Importância da rastreabilidade

As colunas de origem permitem:

• identificar de qual arquivo veio cada registro;
• localizar problemas em uma competência específica;
• verificar se arquivos foram processados mais de uma vez;
• reproduzir a análise;
• auditar a consolidação;
• separar dados de diferentes competências e unidades federativas.

Quando vários arquivos forem processados, a rastreabilidade deve ser acrescentada antes da consolidação.

dados_ac <- read.dbc::read.dbc(
  "PAAC2501.dbc"
) |>
  dplyr::mutate(
    arquivo_origem = "PAAC2501.dbc",
    competencia_origem = "202501",
    uf_origem = "AC"
  )

dados_am <- read.dbc::read.dbc(
  "PAAM2501.dbc"
) |>
  dplyr::mutate(
    arquivo_origem = "PAAM2501.dbc",
    competencia_origem = "202501",
    uf_origem = "AM"
  )

dados <- dplyr::bind_rows(
  dados_ac,
  dados_am
)

Assim, mesmo depois da consolidação, cada registro continua associado ao seu arquivo de origem.

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Fontes de dados abertos

Ministério da Saúde

No ecossistema analisado nesta aula, o Ministério da Saúde e a SEIDIGI/MS mantêm sistemas federais, nacionais, padrões, documentos técnicos e canais de disseminação.

Os principais canais utilizados serão:

• FTP de arquivos de disseminação;
• Portal de Dados Abertos do SUS;
• APIs públicas;
• documentos de layout e dicionários de dados.

Anvisa

A Agência Nacional de Vigilância Sanitária atua na regulação sanitária de produtos e serviços. No campo econômico, a Câmara de Regulação do Mercado de Medicamentos - CMED estabelece critérios e limites regulatórios de preços de medicamentos.

Essas informações podem apoiar:

• comparação entre preço observado e teto regulatório;
• análise de compras públicas;
• estudos de acesso a medicamentos;
• avaliação de impacto orçamentário.

Preço regulado, preço de compra, valor SIGTAP (MS) e custo do tratamento são conceitos diferentes.

repositório: https://dados.anvisa.gov.br/dados/

ANS

A Agência Nacional de Saúde Suplementar regula o setor de planos privados de assistência à saúde e disponibiliza bases sobre beneficiários, operadoras, produtos, utilização e informações econômico-financeiras.

Esses dados permitem estudar:

• cobertura da saúde suplementar;
• concentração de mercado;
• receitas, despesas e desempenho das operadoras;
• utilização de serviços;
• relações entre os setores público e suplementar.

inventário de dados abertos: https://www.gov.br/ans/pt-br/acesso-a-informacao/perfil-do-setor/dados-abertos-1. Tabulador: https://www.ans.gov.br/anstabnet/

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Sistemas e centralizadores de informação

Visão geral

Sistema ou fonte	Conteúdo principal	Unidade típica de análise	Uso em economia da saúde
Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA)	Produção ambulatorial financiada pelo SUS	Procedimento, atendimento, BPA ou APAC	Quantidades apresentadas e aprovadas, valores ambulatoriais e perfil de utilização
Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH)	Internações financiadas pelo SUS	AIH, internação ou ato hospitalar	Permanência, utilização de recursos, procedimentos e valores hospitalares
Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM)	Óbitos e causas de morte	Declaração de óbito	Mortalidade, sobrevida, carga de doença, anos de vida perdidos e desfechos
Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN)	Agravos e doenças de notificação compulsória	Notificação ou investigação	Incidência, prevalência, vigilância e impacto econômico dos agravos
Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC)	Nascidos vivos e características maternas e neonatais	Declaração de nascido vivo	Saúde materno-infantil, planejamento, desfechos perinatais e denominadores populacionais
Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES)	Estabelecimentos, serviços, equipamentos, leitos, equipes e profissionais	Estabelecimento por competência	Oferta, capacidade instalada, disponibilidade tecnológica e perfil dos prestadores
Sistema de Gerenciamento da Tabela de Procedimentos, Medicamentos e OPM do SUS (SIGTAP)	Procedimentos, medicamentos e OPM do SUS, com atributos e regras de compatibilidade	Procedimento por competência	Valores de referência, modalidade, complexidade, financiamento e compatibilidades
Comunicação de Informação Hospitalar e Ambulatorial (CIHA)	Informações hospitalares e ambulatoriais não registradas no SIH em determinados segmentos	Evento hospitalar ou ambulatorial	Complementação da utilização assistencial e análise de atendimentos não representados pelo SIH
Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde (SIOPS)	Receitas totais e despesas públicas em saúde declaradas pelos entes federativos	Ente federativo por período e classificação orçamentária	Financiamento público, gasto em saúde, execução orçamentária e cumprimento dos mínimos constitucionais
Banco de Preços em Saúde (BPS)	Compras públicas e privadas de medicamentos e dispositivos médicos	Item de compra, instituição e data da aquisição	Preços praticados, dispersão de preços, estimativas de custos e comparação entre compradores
Fundo Nacional de Saúde (FNS)	Transferências federais, convênios, propostas, instrumentos e pagamentos	Transferência, proposta, instrumento ou ordem bancária	Fluxo de recursos federais, execução financeira e distribuição dos repasses
Plataforma InvestSUS (InvestSUS)	Repasses, propostas, saldos e instrumentos acompanhados pelo Fundo Nacional de Saúde	Proposta, transferência, conta ou instrumento	Monitoramento de financiamento, investimento, empenho, pagamento e saldos
Sistema de Controle do Limite Financeiro da Média e Alta Complexidade (SISMAC)	Limites financeiros da média e alta complexidade e seus componentes	Gestor ou ente federativo por competência e componente financeiro	Análise do teto MAC, alterações de limites, alocação de recursos e comparação com a produção
Sistema de Monitoramento de Obras (SISMOB)	Propostas, execução e monitoramento de obras financiadas pelo Ministério da Saúde	Obra, proposta ou estabelecimento	Investimento em infraestrutura, execução física e financeira e expansão da capacidade instalada
Câmara de Regulação do Mercado de Medicamentos (CMED)	Preços regulados de medicamentos, como PF, PMC e PMVG	Medicamento e apresentação por lista e alíquota	Valores máximos regulatórios, aplicação do CAP e referência para estimativas de custos
Relação Nacional de Medicamentos Essenciais (RENAME)	Medicamentos e insumos selecionados para utilização no SUS	Medicamento, apresentação e componente da assistência farmacêutica	Definição do conjunto de tecnologias disponíveis, comparação de alternativas e planejamento farmacêutico
Componente Especializado da Assistência Farmacêutica (CEAF)	Medicamentos especializados, critérios de acesso, autorização e dispensação	Solicitação, autorização ou dispensação	Utilização de medicamentos especializados, continuidade do tratamento e impacto orçamentário
Sistema de Informações Ambulatoriais — APAC de Medicamentos (SIA/AM)	Registros de APAC de medicamentos	APAC, usuário, medicamento e competência	Quantidades autorizadas, utilização de medicamentos e acompanhamento da assistência farmacêutica
Sistema de Informações Ambulatoriais — APAC de Quimioterapia (SIA/AQ)	Registros de APAC relacionados à quimioterapia	APAC, usuário, procedimento oncológico e competência	Utilização de tratamentos oncológicos, produção, valores aprovados e trajetórias assistenciais
Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS)	Beneficiários, operadoras, planos, utilização e informações econômico-financeiras da saúde suplementar	Beneficiário, operadora, plano, evento ou período	Comparação entre saúde suplementar e SUS, despesas assistenciais, cobertura e utilização
Padrão de Troca de Informações na Saúde Suplementar (TISS)	Troca padronizada de informações entre prestadores e operadoras da saúde suplementar	Guia, evento assistencial ou item de cobrança	Utilização, pagamentos, custos assistenciais e padrões de cobrança na saúde suplementar
Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS)	Documentos clínicos e registros interoperáveis de saúde	Documento clínico, evento ou indivíduo, conforme autorização	Integração longitudinal de informações e análise de trajetórias assistenciais em ambientes autorizados
Tabulador de Informações de Saúde (TabNet)	Tabulações agregadas de sistemas oficiais do SUS	Célula agregada segundo período, território e filtros	Validação externa dos microdados, construção de indicadores e comparação de totais
Sala de Apoio à Gestão Estratégica (SAGE)	Indicadores, painéis e informações estratégicas do Ministério da Saúde	Indicador por período, território ou programa	Monitoramento de políticas, contextualização dos resultados e validação com dados consolidados
Comissão Nacional de Incorporação de Tecnologias no Sistema Único de Saúde (Conitec)	Recomendações sobre incorporação, exclusão ou alteração de tecnologias no SUS	Tecnologia, indicação ou recomendação	Evidências de eficácia, segurança, custo-efetividade e impacto orçamentário
Protocolos Clínicos e Diretrizes Terapêuticas (PCDT)	Critérios diagnósticos, tratamentos, acompanhamento e regras de acesso	Condição clínica, população ou tecnologia	Definição do comparador, população elegível, recursos utilizados e padrão assistencial
Rede Brasileira de Avaliação de Tecnologias em Saúde (Rebrats)	Estudos, métodos e instituições de Avaliação de Tecnologias em Saúde	Estudo, relatório ou tecnologia avaliada	Evidências econômicas, avaliações de custo-efetividade e apoio metodológico
Portal de Dados Abertos do Sistema Único de Saúde (Portal de Dados Abertos do SUS)	Conjuntos e recursos publicados por diferentes áreas do Ministério da Saúde	Conjunto, recurso ou registro, conforme a base	Descoberta de fontes complementares, integração de dados e reprodução de análises

A unidade de análise varia conforme o arquivo, o subsistema e a forma de disseminação. Sistemas de produção, como SIA e SIH, disponibilizam registros assistenciais; sistemas financeiros, como SIOPS, SISMAC e InvestSUS, representam orçamento, limites ou transferências; fontes como TabNet e SAGE apresentam dados previamente agregados.

Valores do SIA, SIH e SIGTAP não devem ser interpretados automaticamente como custos econômicos reais. O BPS representa preços informados em compras, enquanto as listas da CMED apresentam limites regulatórios. SIOPS, FNS, InvestSUS, SISMAC e SISMOB representam dimensões distintas do financiamento e da execução dos recursos públicos.

Fluxo da produção ambulatorial e hospitalar

A produção assistencial do SUS é registrada por diferentes instrumentos. A escolha depende da modalidade de atendimento, da necessidade de identificação do usuário e da exigência de autorização prévia.

Instrumento	Sistema	Característica principal
Boletim de Produção Ambulatorial Consolidado (BPA-C)	Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA)	Registra a produção ambulatorial de forma consolidada, sem identificação individual do usuário
Boletim de Produção Ambulatorial Individualizado (BPA-I)	Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA)	Registra a produção ambulatorial individualizada, com informações do usuário e do atendimento
Autorização de Procedimentos Ambulatoriais (APAC)	Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA)	Registra procedimentos ambulatoriais que exigem autorização, identificação do usuário e acompanhamento
Autorização de Internação Hospitalar (AIH)	Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH)	Registra internações hospitalares autorizadas e financiadas pelo SUS

Arquivo SIA PA - produção ambulatorial

O Sistema de Informações Ambulatoriais recebe e processa a produção ambulatorial. Os registros podem resultar de diferentes instrumentos, como BPA e APAC.

O arquivo, cuja nomenclatura padrão é PAUFAAMM.dbc, consolida procedimentos ambulatoriais. Seu preenchimento varia conforme o instrumento identificado em PA_DOCORIG.

Campos particularmente úteis:

Campo	Conteúdo
PA_CODUNI	Código CNES do estabelecimento
PA_GESTAO	Município gestor ou indicação de gestão estadual
PA_CMP	Competência de realização
PA_PROC_ID	Procedimento ambulatorial
PA_DOCORIG	Instrumento de registro
PA_QTDAPR	Quantidade aprovada
PA_VALAPR	Valor aprovado
PA_TPFIN	Tipo de financiamento
PA_SUBFIN	Subtipo de financiamento

A linha do PA não representa sempre uma pessoa. Dependendo do instrumento, pode representar produção consolidada, atendimento individualizado ou procedimento de uma APAC.

BPA-C

O Boletim de Produção Ambulatorial Consolidado (BPA-C) registra quantidades agregadas de procedimentos.

Uma linha geralmente representa a produção consolidada segundo combinações como:

• estabelecimento;
• competência;
• procedimento;
• CBO;
• características administrativas.

O BPA-C não identifica individualmente cada usuário. Por isso, é adequado para analisar quantidade produzida, mas não para acompanhar trajetórias individuais.

BPA-I

O Boletim de Produção Ambulatorial Individualizado (BPA-I) registra procedimentos com informações individualizadas do atendimento.

Pode incluir:

• estabelecimento;
• usuário;
• procedimento;
• profissional;
• CBO;
• data do atendimento;
• município de residência;
• diagnóstico, quando exigido;
• quantidade apresentada.

Individualização não significa necessariamente autorização prévia. O instrumento de registro e as regras do procedimento devem ser consultados no SIGTAP.

APAC

A Autorização de Procedimentos Ambulatoriais de Alta Complexidade/Custo (APAC) é utilizada em linhas de cuidado ou procedimentos que exigem autorização, acompanhamento e registro individualizado.

O fluxo simplificado é:

Solicitação → avaliação técnica → autorização → realização → apresentação da produção → processamento no SIA

A APAC é utilizada, entre outras áreas, em:

• medicamentos do Componente Especializado da Assistência Farmacêutica;
• quimioterapia;
• radioterapia;
• terapia renal substitutiva;
• atenção domiciliar;
• outros tratamentos continuados ou especializados.

Uma APAC pode gerar vários registros no arquivo PA:

• P: procedimento principal;
• S: procedimento secundário.

AIH

A Autorização de Internação Hospitalar (AIH) é utilizada para registrar e processar internações financiadas pelo SUS.

O fluxo simplificado é:

Indicação de internação → solicitação → autorização → internação → alta ou encerramento → processamento no SIH

A AIH reúne informações como:

• estabelecimento;
• usuário;
• diagnóstico;
• procedimento solicitado;
• procedimento realizado;
• datas de internação e saída;
• permanência;
• utilização de UTI;
• valores hospitalares e profissionais;
• motivo de saída;
• ocorrência de óbito.

Relação entre os instrumentos e os arquivos disseminados

Instrumento	Arquivo de disseminação	Unidade aproximada
BPA-C	SIA PA	Produção consolidada
BPA-I	SIA PA e BI	Atendimento individualizado
APAC	SIA PA e arquivos temáticos	Autorização e procedimentos associados
AIH	SIH RD e SP	Internação e atos profissionais

O arquivo PA reúne registros originados por instrumentos diferentes. Antes de contar atendimentos ou usuários, verifique PA_DOCORIG e a unidade de registro.

Fonte: Informe Técnico do SIA.

Regulação do acesso a medicamentos do CEAF

O Componente Especializado da Assistência Farmacêutica (CEAF) é uma estratégia de acesso ambulatorial a medicamentos cujas linhas de cuidado são definidas em Protocolos Clínicos e Diretrizes Terapêuticas (PCDT).

SIGTAP Grupo 06.04 - Medicamentos do CEAF

O fluxo geral é:

Prescrição → solicitação → avaliação documental e clínica → autorização → dispensação → renovação e acompanhamento

Prescrição

O profissional prescreve o medicamento e preenche os documentos exigidos, incluindo:

• Laudo para Solicitação, Avaliação e Autorização de Medicamentos — LME;
• prescrição;
• exames;
• documentos previstos no PCDT;
• identificação do usuário.

Solicitação

O usuário ou responsável apresenta a documentação à unidade responsável definida pela Secretaria Estadual de Saúde ou do Distrito Federal.

Avaliação e autorização

A solicitação é avaliada segundo:

• diagnóstico;
• critérios de inclusão;
• critérios de exclusão;
• tratamento prévio;
• exames obrigatórios;
• dose;
• duração;
• regras do PCDT.

Dispensação

Após o deferimento, o medicamento é fornecido pela unidade responsável. A continuidade pode exigir renovação, exames e reavaliação.

As Secretarias Estaduais de Saúde e do Distrito Federal são responsáveis pela avaliação das solicitações e pela dispensação no CEAF.

veja a lista de PCDT. Saiba mais sobre o Componente Especializado da Assistência Farmacêutica (CEAF).

Arquivo SIA AM — APAC de medicamentos

O arquivo AMUFAAMM.dbc contém registros processados de APAC de medicamentos.

Exemplo:

AMAC2501.dbc

Interpretação:

Parte	Significado
AM	APAC de medicamentos
AC	Acre
25	Ano de 2025
01	Janeiro
.dbc	Arquivo DBF comprimido

O arquivo pode apoiar análises sobre:

• usuários autorizados;
• procedimentos de medicamentos;
• diagnóstico;
• estabelecimento;
• município;
• quantidade;
• competência;
• continuidade do tratamento.

Exemplo de download:

url <- paste0(
  "ftp://ftp.datasus.gov.br/dissemin/publicos/",
  "SIASUS/200801_/Dados/AMAC2501.dbc"
)

curl::curl_download(url, "AMAC2501.dbc")
am <- read.dbc::read.dbc("AMAC2501.dbc")

Exploração mínima:

dim(am)
names(am)
head(am, 3)

O arquivo AM registra APAC processada no SIA. Ele não comprova isoladamente adesão ao tratamento, consumo pelo paciente ou resultado clínico.

Regulação do tratamento oncológico e arquivo SIA AQ

A assistência oncológica é organizada em estabelecimentos habilitados e envolve diagnóstico, estadiamento, definição terapêutica, autorização e registro da produção.

A APAC é utilizada para registrar procedimentos ambulatoriais de tratamento, incluindo quimioterapia.

O arquivo AQUFAAMM.dbc contém registros de APAC de quimioterapia.

Exemplo:

AQAC2501.dbc

Campos e informações podem permitir análises sobre:

• estabelecimento;
• usuário;
• diagnóstico;
• tipo de tumor;
• procedimento;
• esquema ou finalidade terapêutica;
• competência;
• continuidade do tratamento;
• quantidade apresentada ou aprovada.

Exemplo de download:

url <- paste0(
  "ftp://ftp.datasus.gov.br/dissemin/publicos/",
  "SIASUS/200801_/Dados/AQAC2501.dbc"
)

curl::curl_download(url, "AQAC2501.dbc")
aq <- read.dbc::read.dbc("AQAC2501.dbc")

Exploração mínima:

dim(aq)
names(aq)
head(aq, 3)

Particularidade do financiamento oncológico

No tratamento oncológico, a APAC registra procedimentos terapêuticos. O financiamento não deve ser interpretado automaticamente como reembolso de cada medicamento utilizado.

O estabelecimento habilitado organiza o tratamento conforme:

• condição clínica;
• estadiamento;
• diretrizes diagnósticas e terapêuticas;
• estrutura disponível;
• procedimentos autorizados;
• regras de financiamento do SUS.

O procedimento registrado, o medicamento utilizado, o valor aprovado e o custo real do tratamento são dimensões diferentes.

Fonte: Legislação da Assistência Farmacêutica em Oncologia.

PCDT, Conitec, ATS e Rebrats

Os Protocolos Clínicos e Diretrizes Terapêuticas (PCDT) estabelecem critérios para diagnóstico, tratamento e acompanhamento de condições clínicas no SUS.

Podem definir:

• critérios de inclusão e exclusão;
• exames necessários;
• alternativas terapêuticas;
• doses e esquemas;
• mecanismos de monitoramento;
• critérios de interrupção;
• responsabilidades dos gestores.

Conitec

A Comissão Nacional de Incorporação de Tecnologias no SUS (Conitec) assessora o Ministério da Saúde em processos relacionados a:

• incorporação;
• exclusão;
• alteração de tecnologias;
• elaboração ou atualização de PCDT.

A decisão considera elementos como:

• eficácia;
• efetividade;
• segurança;
• avaliação econômica;
• impacto orçamentário;
• relevância para o SUS;
• participação social.

A Conitec avalia e recomenda. A decisão e a publicação dos PCDT são formalizadas pelo Ministério da Saúde.

Avaliação de Tecnologias em Saúde

A Avaliação de Tecnologias em Saúde (ATS) examina consequências clínicas, econômicas, sociais, organizacionais e éticas do uso de tecnologias.

Tecnologia em saúde pode incluir:

• medicamentos;
• equipamentos;
• procedimentos;
• testes diagnósticos;
• sistemas;
• modelos de cuidado.

Em economia da saúde, a ATS pode utilizar:

• custo-efetividade;
• custo-utilidade;
• custo-benefício;
• impacto orçamentário;
• análise de incerteza;
• avaliação de equidade.

Rebrats

A Rede Brasileira de Avaliação de Tecnologias em Saúde (Rebrats) articula instituições e núcleos que produzem e disseminam estudos de ATS para apoiar decisões no SUS.

A Rebrats contribui por meio de:

• pareceres técnico-científicos;
• revisões sistemáticas;
• avaliações econômicas;
• análises de impacto orçamentário;
• formação de profissionais;
• desenvolvimento de métodos;
• cooperação entre instituições.

Relação com os dados do SIA e SIH

Componente	Papel
Conitec	Avaliação e recomendação sobre tecnologias e protocolos
PCDT	Definição de critérios clínicos e terapêuticos
SIGTAP	Regras administrativas e atributos dos procedimentos
SIA/SIH	Registro da produção processada
SIA AM	Registros de APAC de medicamentos
SIA AQ	Registros de APAC de quimioterapia
Rebrats	Produção e disseminação de estudos de ATS

Os dados administrativos podem apoiar ATS e monitoramento pós-incorporação, mas possuem limitações:

• não registram todos os desfechos clínicos;
• valores aprovados não equivalem necessariamente a custos;
• podem existir mudanças de codificação;
• a cobertura depende da qualidade do registro;
• comparações históricas exigem compatibilidade temporal com PCDT e SIGTAP.

Fontes:

• Conitec
• Rebrats

SIH: internações hospitalares

O Sistema de Informações Hospitalares dissemina dados das Autorizações de Internação Hospitalar - AIH.

Arquivo RD - Reduzido de AIH

O arquivo RDUFAAMM.dbc contém dados reduzidos das AIH.

Campo	Conteúdo
N_AIH	Número da AIH
CNES	Estabelecimento hospitalar
PROC_REA	Procedimento principal realizado
QT_DIARIAS	Quantidade de diárias
DIAS_PERM	Dias de permanência
VAL_SH	Valor dos serviços hospitalares
VAL_SP	Valor dos serviços profissionais
VAL_TOT	Valor total da AIH
DIAG_PRINC	Diagnóstico principal
MORTE	Indicador de óbito
MUNIC_RES	Município de residência
MUNIC_MOV	Município do estabelecimento

Arquivo SP - Atos profissionais

O arquivo SPUFAAMM.dbc detalha atos profissionais associados à internação. Ele possui maior granularidade que o RD e pode conter várias linhas para uma AIH.

O PA pertence ao SIA e o RD pertence ao SIH. Ambos são mensais e podem ser articulados com CNES e SIGTAP, mas possuem unidades de registro diferentes.

Regulação do acesso e registros do SIA e SIH

A regulação do acesso organiza a entrada dos usuários nos serviços segundo:

• necessidade clínica;
• risco;
• disponibilidade da oferta;
• referências territoriais;
• protocolos;
• prioridades;
• pactuações entre gestores.

Sistemas como SISREG e e-SUS Regulação podem registrar:

• solicitações;
• filas;
• classificação de risco;
• agendamentos;
• encaminhamentos;
• autorizações;
• disponibilidade de vagas.

O SIA e o SIH possuem outra função principal: registrar, processar e disseminar a produção ambulatorial e hospitalar apresentada pelos gestores.

Etapa	Sistema ou instrumento associado
Solicitação de acesso	Sistema local, SISREG ou e-SUS Regulação
Avaliação e priorização	Central de regulação
Autorização ambulatorial	APAC ou autorização do BPA-I, quando exigida
Autorização hospitalar	AIH
Registro da produção	SIA ou SIH
Processamento e controle	Gestor e sistemas nacionais
Disseminação	Arquivos públicos do SIA e SIH

O SIA e o SIH podem apoiar análises de acesso por meio de:

• município de residência;
• município de atendimento;
• estabelecimento;
• procedimento;
• competência;
• quantidade aprovada;
• internação;
• permanência;
• deslocamento entre territórios.

Entretanto, essas bases geralmente não apresentam toda a demanda reprimida.

A ausência de produção pode significar ausência de demanda, falta de oferta, barreira de acesso, não autorização, não realização ou falha de registro.

Para estudar acesso de forma mais completa, combine:

• filas reguladas;
• solicitações;
• oferta do CNES;
• produção do SIA e SIH;
• população;
• tempos de espera;
• pactuações regionais.

Fonte: Sistemas de Informação na Regulação do Acesso.

SIM, SINAN e SINASC

• SIM: permite analisar causas básicas e associadas de morte, local de residência, características demográficas e circunstâncias do óbito.
• SINAN: organiza notificações e investigações de agravos; seus subsistemas variam conforme a doença ou agravo.
• SINASC: reúne informações da Declaração de Nascido Vivo, incluindo características maternas, gestação, parto e recém-nascido.

Essas fontes não medem custos diretamente, mas ajudam a definir necessidades, desfechos, carga de doença e populações de referência.

CNES

O Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde descreve a oferta e a estrutura dos serviços.

Subsistemas frequentes:

Sigla	Conteúdo
ST	Estabelecimentos
DC	Dados complementares
PF	Profissionais
LT	Leitos
EQ	Equipamentos
SR	Serviços especializados
EP	Equipes
HB	Habilitações
GM	Gestão e metas

O CNES permite contextualizar a produção segundo estabelecimento, município, gestão, natureza e capacidade instalada.

Domínios da produção ambulatorial e hospitalar

Complexidade

A complexidade é um atributo do procedimento no SIGTAP. Ela não deve ser inferida apenas pelo estabelecimento, pelo valor ou pelo instrumento de registro.

Valor do domínio	Complexidade
1	Atenção Básica
2	Média complexidade
3	Alta complexidade
4	Não se aplica

A complexidade do procedimento pode mudar entre competências. A análise histórica deve utilizar a classificação vigente no mês da produção.

Financiamento

O tipo de financiamento identifica a forma geral de financiamento associada ao procedimento na competência consultada.

Código SIGTAP	Tipo de financiamento
01	Atenção Básica — PAB
02	Assistência Farmacêutica
04	Fundo de Ações Estratégicas e Compensação — FAEC
05	Incentivo — MAC
06	Média e Alta Complexidade — MAC
07	Vigilância em Saúde
08	Gestão em Saúde

Os códigos não são necessariamente sequenciais. A ausência do código 03 não deve ser corrigida ou recodificada durante a importação.

Interpretação econômica

Financiamento	Interpretação geral	Forma predominante de financiamento	Cuidados na análise
Piso da Atenção Básica (PAB)	Denominação histórica relacionada ao financiamento das ações e dos procedimentos da atenção primária à saúde	Transferências vinculadas ao custeio da atenção básica, conforme as regras vigentes em cada competência	Não representa necessariamente pagamento por procedimento. A classificação deve ser interpretada conforme a competência e a norma de financiamento vigente
Assistência Farmacêutica	Financiamento de medicamentos, insumos e ações dos componentes da assistência farmacêutica	Transferências e aquisições organizadas conforme os componentes Básico, Estratégico e Especializado da Assistência Farmacêutica	O valor registrado no procedimento não comprova o custo de aquisição, dispensação ou transferência financeira
Fundo de Ações Estratégicas e Compensação (FAEC)	Financiamento de ações estratégicas, procedimentos específicos e novas incorporações, conforme definição do Ministério da Saúde	Transferência geralmente condicionada à produção aprovada e informada nos sistemas SIA e SIH	É necessário verificar produção apresentada, aprovada e paga, além das regras, limites e portarias vigentes
Incentivo — Média e Alta Complexidade (Incentivo — MAC)	Recursos vinculados a políticas, redes, habilitações, qualificações ou serviços específicos de média e alta complexidade	Custeio fixo, complementar ou condicionado ao atendimento dos critérios definidos em portaria	Não corresponde necessariamente à quantidade produzida multiplicada pelo valor do SIGTAP; pode depender de habilitação, adesão ou manutenção do serviço
Média e Alta Complexidade (MAC)	Financiamento regular de ações e serviços ambulatoriais e hospitalares especializados	Transferência regular dentro do limite financeiro MAC dos estados, do Distrito Federal e dos municípios	A produção registrada no SIA e no SIH subsidia programação e controle, mas o valor do SIGTAP não representa necessariamente o valor efetivamente transferido ou pago ao prestador
Vigilância em Saúde	Financiamento de ações de vigilância epidemiológica, sanitária, ambiental e de saúde do trabalhador	Transferências e incentivos associados à execução de ações, programas e estratégias de vigilância	Os resultados não devem ser avaliados somente por produção; devem ser considerados cobertura, oportunidade, completude e indicadores epidemiológicos
Gestão em Saúde	Financiamento de ações de planejamento, regulação, controle, avaliação, auditoria, participação social e fortalecimento da gestão do SUS	Transferências ou incentivos vinculados a políticas e ações de organização da gestão	Em geral, não existe correspondência direta entre o recurso transferido e um procedimento assistencial individualizado

A classificação de financiamento registrada no SIGTAP informa a vinculação geral do procedimento, mas não comprova isoladamente o pagamento ao estabelecimento ou a transferência ao gestor. Para análises financeiras, deve ser integrada aos dados do Fundo Nacional de Saúde (FNS), InvestSUS, SISMAC, SIOPS, SIA, SIH e às portarias vigentes na respectiva competência.

O Piso da Atenção Básica (PAB) é uma denominação histórica do financiamento federal destinado à manutenção das ações de atenção primária à saúde. Tradicionalmente, era composto por uma parcela fixa, calculada segundo critérios populacionais, e por componentes variáveis associados à implantação de equipes, programas e estratégias prioritárias. Embora o modelo federal de financiamento da atenção primária tenha sido reformulado ao longo do tempo, a expressão Atenção Básica (PAB) permanece em classificações e registros históricos do SUS, inclusive no SIGTAP. Essa classificação indica que o procedimento está relacionado ao financiamento da atenção básica, mas não representa necessariamente pagamento individual por procedimento. Para análises financeiras, é necessário considerar a competência dos dados e consultar as normas de financiamento vigentes naquele período.

A classificação Média e Alta Complexidade (MAC) identifica, em termos gerais, procedimentos ambulatoriais e hospitalares financiados pelo limite financeiro regular de média e alta complexidade dos estados e municípios. O limite MAC é transferido regularmente aos fundos de saúde e financia o funcionamento de serviços especializados, hospitais, ambulatórios, exames, terapias e outros componentes das redes de atenção. A produção registrada no SIA e no SIH é utilizada para programação, monitoramento, regulação, avaliação e controle, mas o valor informado no SIGTAP não deve ser interpretado automaticamente como o valor efetivamente transferido ao estabelecimento ou ao gestor.

A classificação Incentivo — MAC também pertence ao campo da média e alta complexidade, mas identifica recursos vinculados a uma política, rede, serviço ou estratégia específica. Em geral, esses incentivos são instituídos por portarias e podem depender de habilitação, qualificação, adesão, cumprimento de critérios ou manutenção de determinado serviço. Por isso, o incentivo não corresponde necessariamente à multiplicação da quantidade produzida pelo valor do procedimento. Dependendo da regra aplicável, pode assumir a forma de custeio fixo, complemento financeiro ou transferência condicionada ao funcionamento de uma rede ou serviço.

O tipo de financiamento do procedimento não comprova o pagamento efetivamente realizado. Para analisar repasses, limites e execução financeira, devem ser consultadas fontes como SISMAC, Fundo Nacional de Saúde, InvestSUS e SIOPS.

Rubrica FAEC

A rubrica FAEC detalha programas, políticas, especialidades ou finalidades relacionadas ao financiamento e à classificação da produção.

A denominação do campo não significa que todos os valores do domínio sejam necessariamente FAEC. O domínio também contém categorias de MAC, incentivos, vigilância, gestão e valores não discriminados. Por isso, a rubrica deve ser analisada em conjunto com o tipo de financiamento.

Valor do domínio	Rubrica
1	Atenção Básica — PAB
2	Assistência Farmacêutica
3	Coleta de material
4	Diagnóstico em laboratório clínico
5	Coleta e exame anatomopatológico do colo uterino
6	Diagnóstico em neurologia
7	Diagnóstico em otorrinolaringologia e fonoaudiologia
8	Diagnóstico em psicologia e psiquiatria
9	Consultas médicas e de outros profissionais de nível superior
10	Atenção domiciliar
11	Atendimento e acompanhamento em reabilitação física, mental, visual, auditiva e de múltiplas deficiências
12	Atendimento e acompanhamento psicossocial
13	Atendimento e acompanhamento em saúde do idoso
14	Atendimento e acompanhamento de queimados
15	Atendimento e acompanhamento de diagnóstico de doenças endócrinas, metabólicas e nutricionais
16	Tratamento de doenças do sistema nervoso central e periférico
17	Tratamento de doenças do aparelho da visão
18	Tratamento em oncologia
19	Nefrologia
20	Tratamentos odontológicos
21	Cirurgia do sistema nervoso central e periférico
22	Cirurgias de ouvido, nariz e garganta
23	Deformidade labiopalatal e craniofacial
24	Cirurgia do aparelho da visão
25	Cirurgia do aparelho circulatório
26	Cirurgia do aparelho digestivo, órgãos anexos e parede abdominal, incluindo pré e pós-operatório
27	Cirurgia do aparelho geniturinário
28	Tratamento de queimados
29	Cirurgia reparadora para lipodistrofia
30	Outras cirurgias plásticas e reparadoras
31	Cirurgia orofacial
32	Procedimentos sequenciais
33	Cirurgias em nefrologia
34	Transplantes de órgãos, tecidos e células
35	Medicamentos para transplante
36	OPM auditivas
37	OPM em odontologia
38	OPM em queimados
39	OPM em nefrologia
40	OPM para transplantes
41	Incentivos ao pré-natal e nascimento
42	Incentivo ao registro civil de nascimento
43	Central Nacional de Regulação de Alta Complexidade — CNRAC
44	Reguladores da atividade hormonal — inibidores de prolactina
45	Política Nacional de Cirurgias Eletivas
46	Redesignação e acompanhamento
47	Projeto Olhar Brasil
48	Mamografia para rastreamento
49	Projeto Olhar Brasil — consulta
50	Projeto Olhar Brasil — óculos
51	Implementação de cirurgia cardiovascular pediátrica
52	Cirurgias eletivas — Componente I
53	Cirurgias eletivas — Componente II
54	Cirurgias eletivas — Componente III
55	Prótese mamária — exames
56	Prótese mamária — cirurgia
57	Transplante — histocompatibilidade
58	Triagem neonatal
59	Controle de qualidade do exame citopatológico do colo do útero
60	Exames do leite materno
61	Atenção às pessoas em situação de violência sexual
62	Sangue e hemoderivados
63	Mamografia para rastreamento na faixa etária recomendada
64	Doenças raras
65	Cadeiras de rodas
66	Sistema de frequência modulada pessoal — FM
67	Medicamentos em urgência
68	Cirurgias eletivas — Componente Único
69	Atenção Especializada em Saúde Auditiva
70	Terapias especializadas em angiologia
71	Tratamento de doença macular
72	OPME não relacionadas ao ato cirúrgico
73	Diagnóstico e tratamento em oncologia
74	Diagnóstico de trombofilia em gestante
75	Reabilitação pós-COVID-19
76	Telemedicina em urgência
77	Fisioterapia cardiovascular
78	Hemodinâmica em atendimento de urgência
79	Exames sorológicos e imunológicos
80	QualiSUS Cardio
81	Pré-cirúrgico em cirurgias prioritárias
82	Programa Agora Tem Especialistas — Componente Cirúrgico, anteriormente Redução das Filas
83	Síndrome Respiratória Aguda Grave — SRAG
84	Alta Complexidade em Cardiologia
85	Cirurgia da face e do sistema estomatognático
86	Neurocirurgias
87	Exames coprológicos
88	Programa Agora Tem Especialistas — Componente Ambulatorial
89	Saúde bucal
90	Radioterapia
91	Recursos vinculados à parcela única
92	Recursos vinculados a emendas parlamentares
93	Materno-infantil
94	Saúde da mulher
95	FAEC CNRAC — código anterior à Tabela Unificada, válido para 2008-01
96	FAEC eletiva — código anterior à Tabela Unificada, válido para 2008-01
97	Incentivo — MAC
98	Média e Alta Complexidade — MAC
99	Vigilância em Saúde
100	Gestão do SUS
101	Não discriminado ou não se aplica

Fonte orçamentária

A fonte orçamentária identifica categorias específicas associadas à origem ou modalidade do recurso.

Valor do domínio	Fonte orçamentária
1	Modalidade 1 — Serviço de Saúde — Agora Tem Especialistas
2	Modalidade 2 — Equipes Volantes — Agora Tem Especialistas
3	Crédito financeiro — parcelas vencidas e vincendas
4	Crédito financeiro — transação tributária
5	Branco ou ignorado

A fonte orçamentária deve ser analisada de acordo com a competência e com as normas específicas do programa. Ela não substitui a consulta à execução orçamentária, aos repasses do Fundo Nacional de Saúde ou aos registros do SIOPS.

Regra contratual

A regra contratual informa como o procedimento participa da geração de crédito no processamento contratual.

Valor do domínio	Regra contratual
1	Não gera crédito para produção de internação ou produção ambulatorial
2	Sem crédito na média complexidade ambulatorial, exceto FAEC
3	Sem crédito na média complexidade hospitalar, exceto FAEC
4	Sem crédito na alta complexidade ambulatorial, exceto FAEC
5	Sem crédito na alta complexidade hospitalar, exceto FAEC
6	Sem crédito nos procedimentos financiados pelo FAEC
7	Sem crédito total, incluindo FAEC
8	Sem crédito nas ações especializadas de odontologia — CEO I, II e III
9	Sem crédito no incentivo à Saúde do Trabalhador, exceto FAEC
10	Sem crédito total para hospital universitário do Ministério da Educação — HU/MEC
11	Sem crédito total para o Ministério da Saúde
12	Sem crédito para Núcleo Ampliado de Saúde da Família — NASF, exceto FAEC
13	Sem crédito total, incluindo FAEC — exclusivo para a Rede Sarah
14	Sem regra contratual

Cuidados de interpretação

• Sem crédito não significa que o procedimento não possa ser registrado;
• a regra contratual pode impedir ou modificar a geração de crédito em determinado componente;
• registro de produção, aprovação, crédito e pagamento são etapas diferentes;
• a regra deve ser interpretada junto ao financiamento, à rubrica, ao instrumento de registro e à competência;
• o valor aprovado no SIA ou no SIH não comprova isoladamente o repasse financeiro ao estabelecimento;
• alterações históricas devem ser preservadas por competência.

Relação entre os atributos financeiros

Atributo	Pergunta respondida
Complexidade	Em qual nível assistencial o procedimento está classificado?
Financiamento	Qual é a modalidade geral de financiamento do procedimento?
Rubrica FAEC	A qual programa, especialidade ou finalidade financeira a produção está associada?
Fonte orçamentária	Qual categoria de origem ou modalidade do recurso está associada ao registro?
Regra contratual	Como o procedimento participa da geração de crédito contratual?
Valor do procedimento	Qual valor de referência está definido no SIGTAP para a competência?
Produção aprovada	Qual quantidade ou valor foi aprovado no processamento do SIA ou SIH?
Repasse financeiro	Qual recurso foi efetivamente transferido pelo Fundo Nacional de Saúde?
Despesa executada	Qual valor foi empenhado, liquidado ou pago pelo ente federativo?

Produção especializada e financiamento

A produção ambulatorial e hospitalar de média e alta complexidade é registrada principalmente no SIA e no SIH.

Os recursos federais destinados a essas ações estão organizados, de forma geral, em dois componentes:

Componente	Característica
Limite Financeiro MAC	Recursos transferidos regularmente aos fundos estaduais, distrital e municipais
FAEC	Financiamento de ações estratégicas e determinados procedimentos, apurado com base na produção registrada

Limite Financeiro MAC

O Limite Financeiro da Média e Alta Complexidade Ambulatorial e Hospitalar financia ações e serviços especializados sob gestão estadual, distrital ou municipal.

Ele pode contemplar:

• consultas especializadas;
• exames;
• procedimentos ambulatoriais;
• internações;
• incentivos de custeio;
• serviços habilitados;
• redes e políticas específicas.

A transferência federal ocorre de forma regular e automática aos fundos de saúde, observadas as regras de programação e financiamento.

FAEC

O Fundo de Ações Estratégicas e Compensação (FAEC) financia procedimentos ou políticas considerados estratégicos, além de determinados procedimentos incorporados ao SUS.

O fluxo simplificado é:

Produção assistencial → registro no SIA ou SIH → processamento → apuração → transferência financeira

A classificação do financiamento pode ser investigada no SIA por campos como:

• PA_TPFIN: tipo de financiamento;
• PA_SUBFIN: subtipo de financiamento;
• PA_VALAPR: valor aprovado;
• PA_QTDAPR: quantidade aprovada.

Exemplo:

pa |>
  dplyr::group_by(PA_TPFIN, PA_SUBFIN) |>
  dplyr::summarise(
    quantidade = sum(PA_QTDAPR, na.rm = TRUE),
    valor_aprovado = sum(PA_VALAPR, na.rm = TRUE),
    .groups = "drop"
  )

Cuidados de interpretação

• nem toda produção registrada gera pagamento adicional ao estabelecimento;
• produção aprovada não é sinônimo de transferência federal;
• valor SIGTAP não representa necessariamente custo;
• Limite MAC e FAEC possuem lógicas distintas;
• incentivos e recursos globais podem não ser identificados em cada procedimento;
• diferenças entre produção apresentada e aprovada devem ser consideradas.

Para estudar alocação de recursos, combine SIA/SIH com informações do SISMAC, Fundo Nacional de Saúde, InvestSUS e SIOPS.

Fonte: Financiamento da Média e Alta Complexidade.

Volumetria e temporalidade

Leitura da lista FTP

A lista fornecida é uma fotografia do catálogo em 15 de agosto de 2026. Ela agrega arquivos por UF, sistema, versão, subsistema e ano de competência.

catalogo <- readr::read_csv(
  "lista_ftp_sus.csv",
  show_col_types = FALSE
)

---

Exemplo de web scraping da ficha do CNES

A ficha pública do estabelecimento pode ser consultada pelo código do município e pelo código CNES:

• Município: 354850 — Santos/SP;
• CNES: 2025752;
• Página: Ficha da Santa Casa de Santos no CNES.

A página do CNES carrega parte das informações por JavaScript. Por isso, uma leitura simples com rvest::read_html() pode retornar apenas a estrutura da página, sem os valores preenchidos no navegador.

Para reproduzir a renderização, pode-se utilizar o pacote chromote, que controla uma sessão do Chrome ou Chromium.

Para extrações recorrentes ou em grande volume, prefira os arquivos DBC, as extrações oficiais ou o webservice do CNES. O web scraping é mais sensível a alterações na estrutura visual do portal.

Instalar os pacotes

Execute uma única vez:

install.packages(c(
  "chromote",
  "jsonlite",
  "tibble",
  "tidyr"
))

Função de extração

Como a função é extensa e representa apenas a implementação técnica, o chunk pode utilizar echo=FALSE. Nesse caso, o código será executado durante o knit, mas não aparecerá no HTML.

Executar a extração

O código de execução permanece curto e pode ser apresentado na aula:

url_cnes <- paste0(
  "https://cnes.datasus.gov.br/pages/",
  "estabelecimentos/ficha/infGerais/",
  "3548502025752"
)

# O cache local evita uma nova consulta a cada knit.
arquivo_cache_cnes <- file.path(
  diretorio_dados,
  "ficha_cnes_2025752.csv"
)

# Fallback documentado com os valores observados na consulta utilizada
# no material. Ele mantém o knit funcional quando o portal ou o navegador
# automatizado estiverem indisponíveis.
ficha_cnes_exemplo <- tibble::tribble(
  ~campo, ~valor,
  "Nome", "SANTA CASA DE SANTOS",
  "CNES", "2025752",
  "CNPJ", "58.198.524/0001-19",
  "Nome Empresarial",
  "IRMANDADE DA SANTA CASA DA MISERICORDIA DE SANTOS",
  "Natureza Jurídica(Grupo)",
  "ENTIDADES SEM FINS LUCRATIVOS",
  "Logradouro", "AV DOUTOR CLAUDIO LUIZ DA COSTA",
  "Número", "50",
  "Bairro", "JABAQUARA",
  "Município", "354850 - SANTOS",
  "UF", "SP",
  "CEP", "11075-900",
  "Telefone", "(13)3202-0600",
  "Dependência", "INDIVIDUAL",
  "Regional de Saúde", "204",
  "Tipo de Estabelecimento", "HOSPITAL GERAL",
  "Gestão", "MUNICIPAL",
  "Horário de funcionamento", "Sempre aberto"
)

campos_obrigatorios_cnes <- c(
  "Nome",
  "CNES",
  "Gestão",
  "Tipo de Estabelecimento"
)

if (file.exists(arquivo_cache_cnes)) {
  ficha_cache <- tryCatch(
    readr::read_csv(
      arquivo_cache_cnes,
      show_col_types = FALSE,
      col_types = readr::cols(.default = "c")
    ),
    error = function(e) NULL
  )

  cache_valido <- !is.null(ficha_cache) &&
    "campo" %in% names(ficha_cache) &&
    all(campos_obrigatorios_cnes %in% ficha_cache$campo)

  if (cache_valido) {
    ficha_cnes <- ficha_cache
    status_cnes <- "cache local"
  } else {
    ficha_cnes <- ficha_cnes_exemplo
    status_cnes <- "exemplo local: cache incompleto"
  }
} else {
  resultado_cnes <- tryCatch(
    {
      dados <- raspar_ficha_cnes(
        url_cnes,
        tempo_limite = 45
      )

      campos_validos <- all(
        campos_obrigatorios_cnes %in% dados$campo
      )

      if (nrow(dados) == 0 || !campos_validos) {
        stop(
          "A página não retornou todos os campos obrigatórios."
        )
      }

      list(
        dados = dados,
        status = "coleta ao vivo",
        erro = NA_character_
      )
    },
    error = function(e) {
      list(
        dados = ficha_cnes_exemplo,
        status = "exemplo local de contingência",
        erro = conditionMessage(e)
      )
    }
  )

  ficha_cnes <- resultado_cnes$dados
  status_cnes <- resultado_cnes$status

  if (identical(status_cnes, "coleta ao vivo")) {
    try(
      readr::write_csv(
        ficha_cnes,
        arquivo_cache_cnes
      ),
      silent = TRUE
    )
  }
}

ficha_cnes

Mostrar resultado

tibble::tibble(
  origem_resultado = status_cnes
)

Mostrar resultado

Se o portal não responder, o navegador não estiver disponível ou o carregamento exceder o limite, o documento utiliza o exemplo local identificado como exemplo de contingência. O resultado não é apresentado como uma coleta ao vivo. Depois da primeira coleta bem-sucedida, a ficha é armazenada em dados_modulo_2/ficha_cnes_2025752.csv e reutilizada nos próximos knits.

Organizar os campos em uma linha

A função retorna uma tabela no formato longo, com uma linha por campo:

campo	valor
Nome	SANTA CASA DE SANTOS
CNES	2025752
Gestão	MUNICIPAL

Para produzir uma linha por estabelecimento:

ficha_cnes_larga <- ficha_cnes |>
  dplyr::filter(
    nzchar(valor)
  ) |>
  dplyr::group_by(campo) |>
  dplyr::summarise(
    valor = dplyr::first(valor),
    .groups = "drop"
  ) |>
  tidyr::pivot_wider(
    names_from = campo,
    values_from = valor
  )

ficha_cnes_larga

Mostrar resultado

Resultado ilustrativo

Na consulta apresentada, os principais dados foram:

Campo	Valor
Nome	Santa Casa de Santos
CNES	2025752
CNPJ	58.198.524/0001-19
Nome empresarial	Irmandade da Santa Casa da Misericórdia de Santos
Natureza jurídica	Entidades sem fins lucrativos
Logradouro	Avenida Doutor Cláudio Luiz da Costa
Número	50
Bairro	Jabaquara
Município	354850 — Santos
UF	SP
CEP	11075-900
Telefone	(13) 3202-0600
Dependência	Individual
Regional de Saúde	204
Tipo de estabelecimento	Hospital Geral
Gestão	Municipal
Horário de funcionamento	Sempre aberto

Acrescentar rastreabilidade

Registre a página e o momento da coleta:

ficha_cnes <- ficha_cnes |>
  dplyr::mutate(
    url_origem = url_cnes,
    coletado_em = Sys.time()
  )

Essas informações permitem identificar:

• a página consultada;
• o momento da extração;
• possíveis mudanças posteriores no cadastro;
• a origem dos atributos integrados à análise.

Integração com a produção ambulatorial

A integração da ficha cadastral com o SIA será executada no Fluxo do FTP à análise, depois que o arquivo PA for baixado, lido, selecionado e tipificado. Essa ordem garante que o objeto pa_min exista antes da junção.

Ocultar código no HTML

Existem duas formas principais de ocultar o código.

Para ocultar completamente um chunk específico:

Para manter o botão que permite mostrar o código, altere o YAML:

output:
  html_document:
    code_folding: hide

Com code_folding: hide, os códigos são apresentados recolhidos por padrão, mas o leitor pode clicar para exibi-los.

Configuração	Execução	Código no HTML
echo=FALSE	Sim	Não aparece e não pode ser expandido
include=FALSE	Sim	Código, mensagens, resultados e gráficos não aparecem
results='hide'	Sim	Código aparece, mas a saída textual é omitida
fig.show='hide'	Sim	Código é executado, mas os gráficos não aparecem
code_folding: hide	Sim	Código fica recolhido e pode ser expandido

Para este exemplo, recomenda-se:

• deixar a função extensa com echo=FALSE;
• mostrar o chunk curto que chama a função;
• apresentar a tabela resultante;
• registrar URL e data da extração.

Cuidados

• não faça diversas requisições simultâneas ao portal;
• adote intervalo entre consultas quando processar vários estabelecimentos;
• armazene localmente os resultados já consultados;
• verifique se a estrutura dos campos mudou;
• registre falhas e páginas não encontradas;
• não utilize o scraping como substituto de uma base histórica;
• prefira DBC ou webservice para extrações em grande volume.

A ficha do portal representa uma consulta cadastral. Para análises históricas, deve ser utilizada a competência correspondente dos arquivos do CNES.

Fontes:

• Ficha do estabelecimento no Portal CNES
• Orientações sobre consultas no Portal CNES
• Consumo das informações do CNES por webservice e download

Fluxo do FTP à análise

Preparar o ambiente

Os exemplos deste fluxo são executados durante o knit. O parâmetro executar_exemplos está definido como true no cabeçalho YAML. Para gerar uma versão sem downloads e sem execução, altere-o temporariamente para false.

O HTML oferece dois controles independentes:

• Code: mostra ou oculta o código do chunk;
• Mostrar resultado/Mostrar gráfico: expande a saída gerada pelo chunk.

Instale os pacotes uma única vez:

install.packages(c("curl", "dplyr", "readr", "remotes"))
remotes::install_github("danicat/read.dbc")

Carregue os pacotes a cada nova sessão:

library(curl)
library(dplyr)
library(read.dbc)

Baixar um arquivo DBC

Neste exemplo, será baixada a produção ambulatorial do Acre referente a janeiro de 2025.

url <- paste0(
  "ftp://ftp.datasus.gov.br/dissemin/publicos/",
  "SIASUS/200801_/Dados/PAAC2501.dbc"
)

arquivo_pa <- file.path(diretorio_dados, "PAAC2501.dbc")
baixar_arquivo(url, arquivo_pa)

Confirme que o arquivo foi criado:

file.exists(arquivo_pa)

Mostrar resultado

## [1] TRUE

file.info(arquivo_pa)$size

Mostrar resultado

## [1] 3683334

Descompactar e ler com read.dbc

A função read.dbc() descomprime e lê o conteúdo diretamente em um data frame.

pa <- read.dbc::read.dbc(arquivo_pa)

Não é necessário gerar um DBF intermediário para iniciar a análise.

class(pa)

Mostrar resultado

## [1] "data.frame"

dim(pa)

Mostrar resultado

## [1] 154136     60

Explorar a tabela

Comece pela estrutura, pelos nomes e por uma amostra das linhas.

names(pa)

Mostrar resultado

##  [1] "PA_CODUNI"  "PA_GESTAO"  "PA_CONDIC"  "PA_UFMUN"   "PA_REGCT"  
##  [6] "PA_INCOUT"  "PA_INCURG"  "PA_TPUPS"   "PA_TIPPRE"  "PA_MN_IND" 
## [11] "PA_CNPJCPF" "PA_CNPJMNT" "PA_CNPJ_CC" "PA_MVM"     "PA_CMP"    
## [16] "PA_PROC_ID" "PA_TPFIN"   "PA_SUBFIN"  "PA_NIVCPL"  "PA_DOCORIG"
## [21] "PA_AUTORIZ" "PA_CNSMED"  "PA_CBOCOD"  "PA_MOTSAI"  "PA_OBITO"  
## [26] "PA_ENCERR"  "PA_PERMAN"  "PA_ALTA"    "PA_TRANSF"  "PA_CIDPRI" 
## [31] "PA_CIDSEC"  "PA_CIDCAS"  "PA_CATEND"  "PA_IDADE"   "IDADEMIN"  
## [36] "IDADEMAX"   "PA_FLIDADE" "PA_SEXO"    "PA_RACACOR" "PA_MUNPCN" 
## [41] "PA_QTDPRO"  "PA_QTDAPR"  "PA_VALPRO"  "PA_VALAPR"  "PA_UFDIF"  
## [46] "PA_MNDIF"   "PA_DIF_VAL" "NU_VPA_TOT" "NU_PA_TOT"  "PA_INDICA" 
## [51] "PA_CODOCO"  "PA_FLQT"    "PA_FLER"    "PA_ETNIA"   "PA_VL_CF"  
## [56] "PA_VL_CL"   "PA_VL_INC"  "PA_SRV_C"   "PA_INE"     "PA_NAT_JUR"

str(pa)

Mostrar resultado

## 'data.frame':    154136 obs. of  60 variables:
##  $ PA_CODUNI : Factor w/ 195 levels "0117382","0128619",..: 100 123 123 123 123 123 123 123 123 123 ...
##  $ PA_GESTAO : Factor w/ 21 levels "120000","120001",..: 16 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_CONDIC : Factor w/ 2 levels "EP","PG": 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_UFMUN  : Factor w/ 22 levels "120001","120005",..: 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 ...
##  $ PA_REGCT  : Factor w/ 4 levels "0000","7111",..: 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
##  $ PA_INCOUT : Factor w/ 2 levels "0000","2452": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_INCURG : Factor w/ 1 level "0000": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_TPUPS  : Factor w/ 21 levels "02","04","05",..: 1 15 15 15 15 15 15 15 15 15 ...
##  $ PA_TIPPRE : Factor w/ 1 level "00": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_MN_IND : Factor w/ 2 levels "I","M": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
##  $ PA_CNPJCPF: Factor w/ 60 levels "00529443000255",..: 36 30 30 30 30 30 30 30 30 30 ...
##  $ PA_CNPJMNT: Factor w/ 23 levels "00000000000000",..: 7 6 6 6 6 6 6 6 6 6 ...
##  $ PA_CNPJ_CC: Factor w/ 1 level "00000000000000": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_MVM    : Factor w/ 1 level "202501": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_CMP    : Factor w/ 4 levels "202410","202411",..: 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ...
##  $ PA_PROC_ID: Factor w/ 998 levels "0101010010","0101010028",..: 520 474 468 472 474 474 468 474 474 474 ...
##  $ PA_TPFIN  : Factor w/ 6 levels "01","02","04",..: 1 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...
##  $ PA_SUBFIN : Factor w/ 7 levels "0000","0013",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_NIVCPL : Factor w/ 4 levels "0","1","2","3": 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
##  $ PA_DOCORIG: Factor w/ 5 levels "B","C","I","P",..: 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
##  $ PA_AUTORIZ: Factor w/ 7757 levels "0000000000000",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_CNSMED : Factor w/ 1019 levels "000000000000000",..: 549 964 221 97 280 280 295 293 39 988 ...
##  $ PA_CBOCOD : Factor w/ 92 levels "221105","221205",..: 23 21 38 38 21 21 38 21 21 21 ...
##  $ PA_MOTSAI : Factor w/ 10 levels "00","11","12",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_OBITO  : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_ENCERR : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_PERMAN : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_ALTA   : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_TRANSF : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_CIDPRI : Factor w/ 1050 levels "0000","1111",..: 1 1 1 966 1 1 22 654 7 1013 ...
##  $ PA_CIDSEC : Factor w/ 1 level "0000": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_CIDCAS : Factor w/ 27 levels "0000","B181",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_CATEND : Factor w/ 7 levels "01","02","03",..: 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
##  $ PA_IDADE  : Factor w/ 111 levels "000","001","002",..: 47 37 10 5 1 14 32 52 34 23 ...
##  $ IDADEMIN  : Factor w/ 23 levels "0","1","10","12",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ IDADEMAX  : Factor w/ 19 levels "0","1","100",..: 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...
##  $ PA_FLIDADE: Factor w/ 3 levels "0","1","3": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
##  $ PA_SEXO   : Factor w/ 3 levels "0","F","M": 2 3 2 3 2 3 2 3 2 2 ...
##  $ PA_RACACOR: Factor w/ 6 levels "00","01","02",..: 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ...
##  $ PA_MUNPCN : Factor w/ 212 levels "110002","110004",..: 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 ...
##  $ PA_QTDPRO : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_QTDAPR : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_VALPRO : num  0 0 12.5 11 0 ...
##  $ PA_VALAPR : num  0 0 12.5 11 0 ...
##  $ PA_UFDIF  : Factor w/ 3 levels "0","1","9": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_MNDIF  : Factor w/ 3 levels "0","1","9": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_DIF_VAL: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ NU_VPA_TOT: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ NU_PA_TOT : num  0 0 12.5 11 0 ...
##  $ PA_INDICA : Factor w/ 3 levels "0","5","6": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
##  $ PA_CODOCO : Factor w/ 5 levels "1","2","3","4",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_FLQT   : Factor w/ 7 levels "K","L","M","N",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_FLER   : Factor w/ 1 level "0": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PA_ETNIA  : Factor w/ 34 levels "0001","0002",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ PA_VL_CF  : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ PA_VL_CL  : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ PA_VL_INC : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ PA_SRV_C  : Factor w/ 54 levels "108001","114007",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ PA_INE    : Factor w/ 0 levels: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ PA_NAT_JUR: Factor w/ 7 levels "1023","1147",..: 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  - attr(*, "data_types")= chr [1:60] "C" "C" "C" "C" ...

head(pa, 3)

Mostrar resultado

Selecione apenas os campos necessários para reduzir a complexidade:

pa_min <- pa |>
  select(
    PA_CODUNI,
    PA_GESTAO,
    PA_CMP,
    PA_PROC_ID,
    PA_DOCORIG,
    PA_QTDAPR,
    PA_VALAPR
  )

Verifique a unidade de registro e os valores:

pa_min |>
  summarise(
    linhas = n(),
    estabelecimentos = n_distinct(PA_CODUNI),
    procedimentos = n_distinct(PA_PROC_ID),
    quantidade = sum(PA_QTDAPR, na.rm = TRUE),
    valor_aprovado = sum(PA_VALAPR, na.rm = TRUE)
  )

Mostrar resultado

Tipificar usando o dicionário

Segundo o layout do SIA, os identificadores e competências são campos de caracteres. Preservá-los como texto evita a perda de zeros à esquerda.

pa_min <- pa_min |>
  mutate(
    across(
      c(PA_CODUNI, PA_GESTAO, PA_CMP, PA_PROC_ID, PA_DOCORIG),
      as.character
    ),
    PA_QTDAPR = as.numeric(PA_QTDAPR),
    PA_VALAPR = as.numeric(PA_VALAPR)
  )

Adicione descrições mínimas como atributos:

attr(pa_min$PA_CODUNI, "label") <- "Código CNES do estabelecimento"
attr(pa_min$PA_PROC_ID, "label") <- "Código do procedimento ambulatorial"
attr(pa_min$PA_VALAPR, "label") <- "Valor aprovado da produção"

Consulte os metadados adicionados:

attr(pa_min$PA_VALAPR, "label")

Mostrar resultado

## [1] "Valor aprovado da produção"

Na prática, recomenda-se manter um dicionário tabular versionado, com uma linha por variável e colunas para tipo, descrição, domínio, fonte e vigência.

Integrar a ficha cadastral com a produção ambulatorial

Depois de transformar a ficha em uma linha e preparar pa_min, padronize o código CNES:

ficha_cnes_min <- ficha_cnes_larga |>
  dplyr::transmute(
    CNES = as.character(CNES),
    nome_estabelecimento = Nome,
    gestao_portal = Gestão,
    tipo_estabelecimento_portal =
      `Tipo de Estabelecimento`
  )

Integre com os registros do SIA:

pa_ficha <- pa_min |>
  dplyr::left_join(
    ficha_cnes_min,
    by = c("PA_CODUNI" = "CNES")
  )

Verifique o resultado:

pa_ficha |>
  dplyr::count(
    PA_CODUNI,
    nome_estabelecimento,
    gestao_portal,
    tipo_estabelecimento_portal
  )

Mostrar resultado

Baixar outro DBC para integração

Agora será baixado o cadastro de estabelecimentos do CNES para a mesma UF e competência.

url_cnes <- paste0(
  "ftp://ftp.datasus.gov.br/dissemin/publicos/",
  "CNES/200508_/Dados/ST/STAC2501.dbc"
)

arquivo_st <- file.path(diretorio_dados, "STAC2501.dbc")
baixar_arquivo(url_cnes, arquivo_st)
cnes <- read.dbc::read.dbc(arquivo_st)

Selecione uma linha por estabelecimento:

cnes_min <- cnes |>
  transmute(
    CNES = as.character(CNES),
    CODUFMUN = as.character(CODUFMUN),
    TPGESTAO = as.character(TPGESTAO)
  ) |>
  distinct(CNES, .keep_all = TRUE)

Integrar SIA e CNES

O campo PA_CODUNI do SIA corresponde ao código CNES do cadastro de estabelecimentos.

pa_cnes <- pa_min |>
  left_join(
    cnes_min,
    by = c("PA_CODUNI" = "CNES")
  )

Verifique a qualidade da junção:

pa_cnes |>
  summarise(
    linhas = n(),
    sem_cnes = sum(is.na(CODUFMUN)),
    percentual_sem_cnes = mean(is.na(CODUFMUN)) * 100
  )

Mostrar resultado

Uma junção não deve ser considerada correta apenas porque o código executou. Verifique duplicidades na chave, perdas de correspondência e compatibilidade temporal.

Resumir a produção

Calcule quantidade e valor aprovado por procedimento:

resumo_pa <- pa_cnes |>
  group_by(PA_PROC_ID) |>
  summarise(
    estabelecimentos = n_distinct(PA_CODUNI),
    quantidade_aprovada = sum(PA_QTDAPR, na.rm = TRUE),
    valor_aprovado = sum(PA_VALAPR, na.rm = TRUE),
    .groups = "drop"
  ) |>
  arrange(desc(valor_aprovado))

Visualize os procedimentos com maior valor aprovado:

head(resumo_pa, 10)

Mostrar resultado

Repetir o fluxo com o SIH

O mesmo padrão pode ser aplicado às internações:

url_sih <- paste0(
  "ftp://ftp.datasus.gov.br/dissemin/publicos/",
  "SIHSUS/200801_/Dados/RDAC2501.dbc"
)

arquivo_rd <- file.path(diretorio_dados, "RDAC2501.dbc")
baixar_arquivo(url_sih, arquivo_rd)
rd <- read.dbc::read.dbc(arquivo_rd)

Resumo hospitalar mínimo:

rd |>
  summarise(
    aih = n_distinct(N_AIH),
    internacoes = n(),
    permanencia = sum(DIAS_PERM, na.rm = TRUE),
    valor_total = sum(VAL_TOT, na.rm = TRUE),
    obitos = sum(MORTE == 1, na.rm = TRUE)
  )

Mostrar resultado

---

Enriquecer a produção ambulatorial com atributos do CNES

O leiaute do arquivo de Produção Ambulatorial (PA) já contém alguns atributos provenientes do CNES:

Campo do PA	Conteúdo
PA_CODUNI	Código CNES do estabelecimento executante
PA_UFMUN	Município do estabelecimento
PA_TPUPS	Tipo de estabelecimento
PA_CNPJCPF	CPF ou CNPJ do estabelecimento
PA_CNPJMNT	CNPJ da mantenedora
PA_NAT_JUR	Natureza jurídica
PA_GESTAO	Município ou estado responsável pela gestão

A integração com o CNES é mais útil quando acrescenta atributos que não estão disponíveis no PA ou quando permite validar os atributos já existentes.

Segundo o leiaute do CNES, os arquivos mais úteis para esse enriquecimento são:

Arquivo do CNES	Conteúdo	Exemplos de uso
ST	Características gerais do estabelecimento	Esfera administrativa, turno, atividade de ensino, tipo de prestador e gestão
LT	Leitos por tipo e especialidade	Porte hospitalar, disponibilidade de leitos e participação dos leitos SUS
EQ	Equipamentos	Capacidade diagnóstica e tecnológica
SR	Serviços especializados	Identificação da oferta de serviços
HB	Habilitações	Redes, linhas de cuidado e serviços de alta complexidade
PR	Profissionais	Oferta de profissionais e composição das equipes

Atributos adicionais de interesse

Atributo	Arquivo	Utilidade analítica
ESFERA_A	ST ou LT	Identificar a esfera administrativa do estabelecimento
TP_PREST ou TPPREST	ST	Identificar o tipo de prestador
TURNO_AT	ST	Caracterizar o turno de atendimento
ATIVIDAD	ST	Identificar atividade de ensino ou pesquisa
CLIENTEL	ST	Caracterizar o fluxo predominante da clientela
VINC_SUS	ST	Verificar a existência de vínculo cadastrado com o SUS
QTLEITP1	ST	Quantidade de leitos cirúrgicos existentes
QTLEITP2	ST	Quantidade de leitos clínicos existentes
QTLEITP3	ST	Quantidade de leitos complementares existentes
QT_EXIST	LT	Quantidade de leitos existentes por tipo e especialidade
QT_CONTR	LT	Quantidade de leitos contratados
QT_SUS	LT	Quantidade de leitos disponíveis ao SUS
TP_LEITO	LT	Tipo de leito
CODLEITO	LT	Especialidade do leito

O arquivo ST apresenta um resumo dos leitos. Entretanto, o arquivo LT é mais adequado para estudar capacidade hospitalar porque apresenta os leitos por tipo e especialidade, diferenciando leitos existentes, contratados e disponíveis ao SUS.

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Baixar o cadastro de estabelecimentos

Baixe o arquivo ST para a mesma UF e competência da produção ambulatorial:

url_st <- paste0(
  "ftp://ftp.datasus.gov.br/dissemin/publicos/",
  "CNES/200508_/Dados/ST/STAC2501.dbc"
)

arquivo_st <- file.path(diretorio_dados, "STAC2501.dbc")
baixar_arquivo(url_st, arquivo_st)
cnes_st <- read.dbc::read.dbc(arquivo_st)

Selecione uma linha por estabelecimento:

cnes_estabelecimento <- cnes_st |>
  dplyr::transmute(
    CNES = as.character(CNES),
    CODUFMUN = as.character(CODUFMUN),
    TPGESTAO = as.character(TPGESTAO),
    ESFERA_A = as.character(ESFERA_A),
    TP_UNID = as.character(TP_UNID),
    TURNO_AT = as.character(TURNO_AT),
    ATIVIDAD = as.character(ATIVIDAD),
    VINC_SUS = as.character(VINC_SUS)
  ) |>
  dplyr::distinct(CNES, .keep_all = TRUE)

Esses atributos permitem comparar a produção segundo características institucionais:

pa_min |>
  dplyr::left_join(
    cnes_estabelecimento,
    by = c("PA_CODUNI" = "CNES")
  ) |>
  dplyr::count(ESFERA_A)

Mostrar resultado

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Baixar os leitos do CNES

Para calcular o porte hospitalar, baixe o arquivo LT da mesma UF e competência:

url_lt <- paste0(
  "ftp://ftp.datasus.gov.br/dissemin/publicos/",
  "CNES/200508_/Dados/LT/LTAC2501.dbc"
)

arquivo_lt <- file.path(diretorio_dados, "LTAC2501.dbc")
baixar_arquivo(url_lt, arquivo_lt)
cnes_lt <- read.dbc::read.dbc(arquivo_lt)

O arquivo possui mais de uma linha por estabelecimento, pois os leitos são discriminados por tipo e especialidade.

cnes_lt |>
  dplyr::select(
    CNES,
    TP_LEITO,
    CODLEITO,
    QT_EXIST,
    QT_CONTR,
    QT_SUS
  ) |>
  head()

Mostrar resultado

Antes da integração com o PA, agregue os leitos para obter uma linha por estabelecimento:

cnes_leitos <- cnes_lt |>
  dplyr::transmute(
    CNES = as.character(CNES),
    leitos_existentes = as.numeric(QT_EXIST),
    leitos_contratados = as.numeric(QT_CONTR),
    leitos_sus = as.numeric(QT_SUS)
  ) |>
  dplyr::group_by(CNES) |>
  dplyr::summarise(
    leitos_existentes = sum(
      leitos_existentes,
      na.rm = TRUE
    ),
    leitos_contratados = sum(
      leitos_contratados,
      na.rm = TRUE
    ),
    leitos_sus = sum(
      leitos_sus,
      na.rm = TRUE
    ),
    .groups = "drop"
  )

A agregação antes da junção é necessária para evitar a multiplicação das linhas do PA. Se um estabelecimento tiver dez tipos de leito, uma junção direta com o arquivo LT poderá repetir cada registro de produção dez vezes.

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Classificar o porte hospitalar

Neste exemplo didático, será adotado o ponto de corte de 50 leitos:

cnes_leitos <- cnes_leitos |>
  dplyr::mutate(
    porte_leitos = dplyr::case_when(
      leitos_existentes == 0 ~ "Sem leitos cadastrados",
      leitos_existentes < 50 ~ "Menos de 50 leitos",
      leitos_existentes >= 50 ~ "50 leitos ou mais",
      TRUE ~ "Não informado"
    )
  )

A classificação separa estabelecimentos sem leitos daqueles que possuem menos de 50 leitos. Isso evita classificar unidades exclusivamente ambulatoriais como hospitais de pequeno porte.

O ponto de corte de 50 leitos é uma regra analítica adotada para o exemplo. Ele não deve ser apresentado como classificação normativa oficial sem a indicação da respectiva norma ou referência metodológica.

Também é possível calcular a proporção de leitos destinados ao SUS:

cnes_leitos <- cnes_leitos |>
  dplyr::mutate(
    percentual_leitos_sus = dplyr::if_else(
      leitos_existentes > 0,
      leitos_sus / leitos_existentes * 100,
      NA_real_
    )
  )

---

Integrar SIA, estabelecimentos e leitos

Primeiro, integre os atributos gerais do estabelecimento:

pa_cnes <- pa_min |>
  dplyr::left_join(
    cnes_estabelecimento,
    by = c("PA_CODUNI" = "CNES")
  )

Em seguida, acrescente os indicadores de leitos:

pa_cnes <- pa_cnes |>
  dplyr::left_join(
    cnes_leitos,
    by = c("PA_CODUNI" = "CNES")
  )

Cada registro de produção passa a conter atributos como:

• esfera administrativa;
• tipo de estabelecimento;
• atividade de ensino;
• turno de atendimento;
• total de leitos existentes;
• total de leitos contratados;
• total de leitos SUS;
• percentual de leitos SUS;
• categoria de porte hospitalar.

---

Verificar a qualidade da integração

Use um campo estrutural do cadastro para avaliar a junção com o arquivo ST:

pa_cnes |>
  dplyr::summarise(
    linhas = dplyr::n(),
    sem_cnes_st = sum(is.na(TP_UNID)),
    percentual_sem_cnes_st = mean(is.na(TP_UNID)) * 100
  )

Mostrar resultado

A ausência de leitos deve ser avaliada separadamente:

pa_cnes |>
  dplyr::summarise(
    estabelecimentos = dplyr::n_distinct(PA_CODUNI),
    estabelecimentos_com_leitos = dplyr::n_distinct(
      PA_CODUNI[!is.na(leitos_existentes)]
    ),
    percentual_com_leitos = mean(
      !is.na(leitos_existentes)
    ) * 100
  )

Mostrar resultado

Um estabelecimento sem correspondência no arquivo LT não representa necessariamente erro. Unidades básicas, laboratórios, centros de diagnóstico e outros estabelecimentos exclusivamente ambulatoriais podem não possuir leitos.

---

Explorar a produção segundo o porte hospitalar

Supondo que PA_VALAPR contenha o valor aprovado e PA_QTDAPR a quantidade aprovada:

pa_cnes |>
  dplyr::group_by(porte_leitos) |>
  dplyr::summarise(
    estabelecimentos = dplyr::n_distinct(PA_CODUNI),
    quantidade_aprovada = sum(PA_QTDAPR, na.rm = TRUE),
    valor_aprovado = sum(PA_VALAPR, na.rm = TRUE),
    .groups = "drop"
  )

Mostrar resultado

A tabela permite comparar a produção ambulatorial realizada por:

• estabelecimentos sem leitos;
• estabelecimentos com menos de 50 leitos;
• estabelecimentos com 50 leitos ou mais.

Entretanto, o número de leitos não mede diretamente a capacidade ambulatorial. Hospitais com muitos leitos podem ter produção ambulatorial reduzida, enquanto unidades sem leitos podem apresentar grande volume de consultas, exames ou terapias.

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Indicadores possíveis

Indicador	Cálculo geral	Interpretação
Produção por leito existente	Quantidade aprovada ÷ leitos existentes	Relação entre produção ambulatorial e porte hospitalar
Valor aprovado por leito SUS	Valor aprovado ÷ leitos SUS	Valor ambulatorial associado à capacidade disponível ao SUS
Participação dos leitos SUS	Leitos SUS ÷ leitos existentes	Parcela da capacidade cadastrada destinada ao SUS
Produção por esfera administrativa	Produção agrupada por ESFERA_A	Participação de estabelecimentos públicos e demais esferas
Produção por atividade de ensino	Produção agrupada por ATIVIDAD	Participação de estabelecimentos com atividade de ensino
Produção por porte hospitalar	Produção agrupada por porte_leitos	Concentração da produção segundo a capacidade hospitalar

Esses indicadores representam relações entre produção ambulatorial e capacidade cadastrada. Eles não devem ser interpretados automaticamente como produtividade, eficiência ou custo por leito, pois o numerador é ambulatorial e o denominador representa capacidade hospitalar.

Fontes documentais utilizadas:

• Informe Técnico do Sistema de Informação Ambulatorial do SUS — SIASUS, leiaute do arquivo PA;
• Informe Técnico do Sistema de Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde — CNES, leiautes dos arquivos ST e LT.

Tratar, analisar e visualizar os indicadores

Preparar uma base analítica por estabelecimento

Como os atributos do CNES foram repetidos em cada linha do PA após a junção, os leitos não devem ser somados diretamente na base pa_cnes. Primeiro, agregue a produção por estabelecimento.

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)

producao_cnes <- pa_cnes |>
  group_by(PA_CODUNI) |>
  summarise(
    quantidade_aprovada = sum(
      PA_QTDAPR,
      na.rm = TRUE
    ),
    valor_aprovado = sum(
      PA_VALAPR,
      na.rm = TRUE
    ),
    procedimentos = n_distinct(PA_PROC_ID),
    .groups = "drop"
  )

Depois, integre os atributos do estabelecimento e os leitos, ambos com uma linha por CNES:

indicadores_cnes <- producao_cnes |>
  left_join(
    cnes_estabelecimento,
    by = c("PA_CODUNI" = "CNES")
  ) |>
  left_join(
    cnes_leitos,
    by = c("PA_CODUNI" = "CNES")
  )

Verifique se a base resultante possui uma linha por estabelecimento:

indicadores_cnes |>
  summarise(
    linhas = n(),
    estabelecimentos = n_distinct(PA_CODUNI),
    uma_linha_por_cnes = linhas == estabelecimentos
  )

Mostrar resultado

---

Tratar valores ausentes e denominadores

A ausência de correspondência no arquivo de leitos não significa necessariamente que o estabelecimento tenha zero leitos. Por isso, valores ausentes não devem ser substituídos automaticamente por zero.

indicadores_cnes <- indicadores_cnes |>
  mutate(
    possui_informacao_leitos = !is.na(leitos_existentes),

    possui_leitos = case_when(
      is.na(leitos_existentes) ~ NA,
      leitos_existentes > 0 ~ TRUE,
      TRUE ~ FALSE
    )
  )

Indicadores que utilizam leitos como denominador devem ser calculados somente quando o denominador for maior que zero:

indicadores_cnes <- indicadores_cnes |>
  mutate(
    producao_por_leito = if_else(
      leitos_existentes > 0,
      quantidade_aprovada / leitos_existentes,
      NA_real_
    ),

    valor_por_leito_sus = if_else(
      leitos_sus > 0,
      valor_aprovado / leitos_sus,
      NA_real_
    ),

    percentual_leitos_sus = if_else(
      leitos_existentes > 0,
      leitos_sus / leitos_existentes * 100,
      NA_real_
    )
  )

NA indica que o indicador não pôde ser calculado. O valor zero deve ser reservado para situações em que a medida foi observada e seu valor é realmente zero.

---

Criar faixas de porte hospitalar

Além da classificação binária de 50 leitos, pode ser útil criar faixas mais detalhadas:

indicadores_cnes <- indicadores_cnes |>
  mutate(
    porte_leitos = case_when(
      is.na(leitos_existentes) ~ "Sem informação",
      leitos_existentes == 0 ~ "Sem leitos",
      leitos_existentes < 50 ~ "Menos de 50",
      leitos_existentes < 150 ~ "50 a 149",
      leitos_existentes < 300 ~ "150 a 299",
      leitos_existentes >= 300 ~ "300 ou mais"
    ),

    porte_leitos = factor(
      porte_leitos,
      levels = c(
        "Sem informação",
        "Sem leitos",
        "Menos de 50",
        "50 a 149",
        "150 a 299",
        "300 ou mais"
      )
    )
  )

As faixas são analíticas e devem ser documentadas no método do estudo.

---

Validar os indicadores

Verifique valores negativos ou incompatíveis:

indicadores_cnes |>
  summarise(
    leitos_negativos = sum(
      leitos_existentes < 0,
      na.rm = TRUE
    ),
    leitos_sus_maiores_que_existentes = sum(
      leitos_sus > leitos_existentes,
      na.rm = TRUE
    ),
    producao_negativa = sum(
      quantidade_aprovada < 0,
      na.rm = TRUE
    ),
    valor_negativo = sum(
      valor_aprovado < 0,
      na.rm = TRUE
    )
  )

Mostrar resultado

Também é necessário examinar a distribuição:

indicadores_cnes |>
  summarise(
    estabelecimentos = n(),
    mediana_leitos = median(
      leitos_existentes,
      na.rm = TRUE
    ),
    mediana_producao_por_leito = median(
      producao_por_leito,
      na.rm = TRUE
    ),
    p95_producao_por_leito = quantile(
      producao_por_leito,
      0.95,
      na.rm = TRUE
    ),
    maximo_producao_por_leito = max(
      producao_por_leito,
      na.rm = TRUE
    )
  )

Mostrar resultado

Valores muito elevados devem ser investigados antes de qualquer exclusão. Eles podem representar:

• estabelecimento com poucos leitos e grande produção ambulatorial;
• concentração regional de serviços;
• erro cadastral no número de leitos;
• duplicação de registros;
• alteração cadastral entre competências;
• produção especializada que não depende diretamente de leitos.

---

Criar uma tabela-resumo por porte

resumo_porte <- indicadores_cnes |>
  group_by(porte_leitos) |>
  summarise(
    estabelecimentos = n_distinct(PA_CODUNI),

    quantidade_aprovada = sum(
      quantidade_aprovada,
      na.rm = TRUE
    ),

    valor_aprovado = sum(
      valor_aprovado,
      na.rm = TRUE
    ),

    leitos_existentes = sum(
      leitos_existentes,
      na.rm = TRUE
    ),

    leitos_sus = sum(
      leitos_sus,
      na.rm = TRUE
    ),

    mediana_producao_por_leito = median(
      producao_por_leito,
      na.rm = TRUE
    ),

    .groups = "drop"
  )

Calcule a participação de cada porte na produção e no valor aprovado:

resumo_porte <- resumo_porte |>
  mutate(
    percentual_producao =
      quantidade_aprovada /
      sum(quantidade_aprovada) * 100,

    percentual_valor =
      valor_aprovado /
      sum(valor_aprovado) * 100
  )

Visualize a tabela:

resumo_porte

Mostrar resultado

---

Visualizar estabelecimentos por porte

ggplot(
  resumo_porte,
  aes(
    x = porte_leitos,
    y = estabelecimentos
  )
) +
  geom_col(
    fill = "#337ab7"
  ) +
  labs(
    title = "Estabelecimentos segundo o porte",
    subtitle = "Classificação pelo número de leitos existentes",
    x = NULL,
    y = "Número de estabelecimentos"
  ) +
  scale_y_continuous(
    labels = label_number(
      big.mark = ".",
      decimal.mark = ","
    )
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    axis.text.x = element_text(
      angle = 30,
      hjust = 1
    )
  )

Mostrar gráfico

---

Visualizar a produção por porte

ggplot(
  resumo_porte,
  aes(
    x = porte_leitos,
    y = quantidade_aprovada
  )
) +
  geom_col(
    fill = "#2e6da4"
  ) +
  labs(
    title = "Produção ambulatorial por porte",
    subtitle = "Quantidade aprovada no SIA",
    x = NULL,
    y = "Quantidade aprovada"
  ) +
  scale_y_continuous(
    labels = label_number(
      big.mark = ".",
      decimal.mark = ","
    )
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    axis.text.x = element_text(
      angle = 30,
      hjust = 1
    )
  )

Mostrar gráfico

Esse gráfico mostra o volume absoluto. Categorias com mais estabelecimentos tendem a apresentar maior produção total.

---

Visualizar a participação percentual

ggplot(
  resumo_porte,
  aes(
    x = porte_leitos,
    y = percentual_producao
  )
) +
  geom_col(
    fill = "#337ab7"
  ) +
  geom_text(
    aes(
      label = paste0(
        round(percentual_producao, 1),
        "%"
      )
    ),
    vjust = -0.4
  ) +
  labs(
    title = "Participação na produção ambulatorial",
    x = NULL,
    y = "Participação na produção"
  ) +
  scale_y_continuous(
    labels = label_percent(
      scale = 1,
      decimal.mark = ","
    ),
    expand = expansion(
      mult = c(0, 0.1)
    )
  ) +
  theme_minimal()

Mostrar gráfico

---

Comparar a produção típica por leito

A média pode ser fortemente influenciada por valores extremos. Para comparar estabelecimentos, utilize a mediana:

producao_por_porte <- indicadores_cnes |>
  filter(
    !is.na(producao_por_leito),
    producao_por_leito >= 0
  ) |>
  group_by(porte_leitos) |>
  summarise(
    estabelecimentos = n(),
    media = mean(producao_por_leito),
    mediana = median(producao_por_leito),
    primeiro_quartil = quantile(
      producao_por_leito,
      0.25
    ),
    terceiro_quartil = quantile(
      producao_por_leito,
      0.75
    ),
    .groups = "drop"
  )

producao_por_porte

Mostrar resultado

Visualize a mediana:

ggplot(
  producao_por_porte,
  aes(
    x = porte_leitos,
    y = mediana
  )
) +
  geom_col(
    fill = "#337ab7"
  ) +
  labs(
    title = "Produção ambulatorial mediana por leito",
    subtitle = "Mediana dos indicadores dos estabelecimentos",
    x = NULL,
    y = "Quantidade aprovada por leito"
  ) +
  scale_y_continuous(
    labels = label_number(
      big.mark = ".",
      decimal.mark = ","
    )
  ) +
  theme_minimal()

Mostrar gráfico

---

Visualizar a distribuição com boxplot

Para tornar o gráfico legível, limite apenas sua escala visual ao percentil 95. Os registros não são removidos da base.

limite_p95 <- quantile(
  indicadores_cnes$producao_por_leito,
  0.95,
  na.rm = TRUE
)

ggplot(
  indicadores_cnes,
  aes(
    x = porte_leitos,
    y = producao_por_leito
  )
) +
  geom_boxplot(
    fill = "#eaf3f9",
    color = "#2e6da4",
    outlier.alpha = 0.25
  ) +
  coord_cartesian(
    ylim = c(0, limite_p95)
  ) +
  labs(
    title = "Distribuição da produção ambulatorial por leito",
    subtitle = "Escala visual limitada ao percentil 95",
    x = NULL,
    y = "Quantidade aprovada por leito"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    axis.text.x = element_text(
      angle = 30,
      hjust = 1
    )
  )

Mostrar gráfico

coord_cartesian() apenas altera a área exibida. Os valores extremos permanecem nos cálculos e na base analítica.

---

Comparar leitos existentes e leitos SUS

leitos_porte <- resumo_porte |>
  select(
    porte_leitos,
    leitos_existentes,
    leitos_sus
  ) |>
  tidyr::pivot_longer(
    cols = c(
      leitos_existentes,
      leitos_sus
    ),
    names_to = "tipo_leito",
    values_to = "quantidade"
  )

ggplot(
  leitos_porte,
  aes(
    x = porte_leitos,
    y = quantidade,
    fill = tipo_leito
  )
) +
  geom_col(
    position = "dodge"
  ) +
  scale_fill_manual(
    values = c(
      leitos_existentes = "#6b7280",
      leitos_sus = "#337ab7"
    ),
    labels = c(
      leitos_existentes = "Existentes",
      leitos_sus = "Disponíveis ao SUS"
    )
  ) +
  labs(
    title = "Leitos existentes e leitos SUS",
    x = NULL,
    y = "Número de leitos",
    fill = NULL
  ) +
  scale_y_continuous(
    labels = label_number(
      big.mark = ".",
      decimal.mark = ","
    )
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    axis.text.x = element_text(
      angle = 30,
      hjust = 1
    ),
    legend.position = "top"
  )

Mostrar gráfico

---

Visualizar a participação dos leitos SUS

percentual_sus_porte <- indicadores_cnes |>
  filter(
    leitos_existentes > 0
  ) |>
  group_by(porte_leitos) |>
  summarise(
    leitos_existentes = sum(
      leitos_existentes,
      na.rm = TRUE
    ),
    leitos_sus = sum(
      leitos_sus,
      na.rm = TRUE
    ),
    percentual_leitos_sus =
      leitos_sus /
      leitos_existentes * 100,
    .groups = "drop"
  )

ggplot(
  percentual_sus_porte,
  aes(
    x = porte_leitos,
    y = percentual_leitos_sus
  )
) +
  geom_col(
    fill = "#337ab7"
  ) +
  geom_text(
    aes(
      label = paste0(
        round(percentual_leitos_sus, 1),
        "%"
      )
    ),
    vjust = -0.4
  ) +
  labs(
    title = "Participação dos leitos SUS",
    subtitle = "Leitos SUS em relação aos leitos existentes",
    x = NULL,
    y = "Leitos SUS"
  ) +
  scale_y_continuous(
    labels = label_percent(
      scale = 1,
      decimal.mark = ","
    ),
    limits = c(0, 100),
    expand = expansion(
      mult = c(0, 0.08)
    )
  ) +
  theme_minimal()

Mostrar gráfico

A razão agregada é calculada pela divisão entre os totais de leitos:

with(
  percentual_sus_porte,
  sum(leitos_sus) / sum(leitos_existentes)
)

Mostrar resultado

## [1] 0.9589816

Ela não deve ser substituída pela média simples dos percentuais dos estabelecimentos, pois estabelecimentos pequenos e grandes receberiam o mesmo peso.

---

Relacionar capacidade e produção

Um gráfico de dispersão permite observar a associação entre leitos e produção:

ggplot(
  indicadores_cnes |>
    filter(
      leitos_existentes > 0,
      quantidade_aprovada > 0
    ),
  aes(
    x = leitos_existentes,
    y = quantidade_aprovada
  )
) +
  geom_point(
    color = "#337ab7",
    alpha = 0.6
  ) +
  scale_x_log10(
    labels = label_number(
      big.mark = ".",
      decimal.mark = ","
    )
  ) +
  scale_y_log10(
    labels = label_number(
      big.mark = ".",
      decimal.mark = ","
    )
  ) +
  labs(
    title = "Capacidade hospitalar e produção ambulatorial",
    subtitle = "Escalas logarítmicas",
    x = "Leitos existentes",
    y = "Quantidade aprovada"
  ) +
  theme_minimal()

Mostrar gráfico

A escala logarítmica reduz a concentração visual causada por estabelecimentos muito grandes. Ela não altera os valores da base.

---

Destacar estabelecimentos discrepantes

Identifique os estabelecimentos acima do percentil 95 de produção por leito:

limite_p95 <- quantile(
  indicadores_cnes$producao_por_leito,
  0.95,
  na.rm = TRUE
)

estabelecimentos_atipicos <- indicadores_cnes |>
  filter(
    producao_por_leito > limite_p95
  ) |>
  arrange(
    desc(producao_por_leito)
  ) |>
  select(
    PA_CODUNI,
    TP_UNID,
    porte_leitos,
    leitos_existentes,
    quantidade_aprovada,
    producao_por_leito
  )

estabelecimentos_atipicos

Mostrar resultado

Esses registros devem ser investigados, não removidos automaticamente.

---

Comparar por esfera administrativa

resumo_esfera <- indicadores_cnes |>
  group_by(ESFERA_A) |>
  summarise(
    estabelecimentos = n_distinct(PA_CODUNI),
    quantidade_aprovada = sum(
      quantidade_aprovada,
      na.rm = TRUE
    ),
    valor_aprovado = sum(
      valor_aprovado,
      na.rm = TRUE
    ),
    leitos_sus = sum(
      leitos_sus,
      na.rm = TRUE
    ),
    .groups = "drop"
  )

ggplot(
  resumo_esfera,
  aes(
    x = reorder(
      ESFERA_A,
      valor_aprovado
    ),
    y = valor_aprovado
  )
) +
  geom_col(
    fill = "#337ab7"
  ) +
  coord_flip() +
  labs(
    title = "Valor ambulatorial aprovado por esfera administrativa",
    x = "Esfera administrativa",
    y = "Valor aprovado"
  ) +
  scale_y_continuous(
    labels = label_currency(
      prefix = "R$ ",
      big.mark = ".",
      decimal.mark = ","
    )
  ) +
  theme_minimal()

Mostrar gráfico

Os códigos de ESFERA_A devem ser interpretados com a tabela de domínio correspondente à competência do CNES.

---

Criar um painel analítico mínimo

painel_cnes <- indicadores_cnes |>
  summarise(
    estabelecimentos = n_distinct(PA_CODUNI),

    estabelecimentos_com_leitos = n_distinct(
      PA_CODUNI[leitos_existentes > 0],
      na.rm = TRUE
    ),

    leitos_existentes = sum(
      leitos_existentes,
      na.rm = TRUE
    ),

    leitos_sus = sum(
      leitos_sus,
      na.rm = TRUE
    ),

    quantidade_aprovada = sum(
      quantidade_aprovada,
      na.rm = TRUE
    ),

    valor_aprovado = sum(
      valor_aprovado,
      na.rm = TRUE
    ),

    percentual_leitos_sus =
      leitos_sus /
      leitos_existentes * 100
  )

painel_cnes

Mostrar resultado

Esse painel resume:

• número de estabelecimentos com produção;
• número de estabelecimentos com leitos;
• capacidade hospitalar existente;
• capacidade disponível ao SUS;
• produção ambulatorial aprovada;
• valor ambulatorial aprovado;
• participação dos leitos SUS.

---

Cuidados de interpretação

Os indicadores construídos combinam duas dimensões diferentes:

Dimensão	Fonte	Unidade
Produção ambulatorial	SIA/PA	Procedimento ou registro de produção
Capacidade hospitalar	CNES/LT	Leito cadastrado por estabelecimento e competência

Essa integração pode apoiar a caracterização dos prestadores, mas não produz diretamente medidas de eficiência ou custo hospitalar.

Antes de comparar estabelecimentos, considere:

• tipo de estabelecimento;
• perfil assistencial;
• especialidades oferecidas;
• habilitações;
• complexidade dos procedimentos;
• composição da clientela;
• atividade de ensino;
• localização;
• abrangência regional;
• competência do cadastro;
• possíveis diferenças entre capacidade cadastrada e capacidade efetivamente disponível.

O denominador deve ser coerente com o fenômeno analisado. Para procedimentos exclusivamente ambulatoriais, número de consultórios, equipamentos, profissionais ou habilitações pode ser mais informativo que o número de leitos.

Metadados aplicados à análise

Dicionário de dados mínimo

Um dicionário analítico pode ser representado como uma tabela:

dicionario_pa <- tibble::tribble(
  ~campo,       ~tipo,       ~descricao,
  "PA_CODUNI", "character", "Código CNES do estabelecimento",
  "PA_CMP",    "character", "Competência de realização",
  "PA_PROC_ID", "character", "Código do procedimento",
  "PA_QTDAPR", "numeric",   "Quantidade aprovada",
  "PA_VALAPR", "numeric",   "Valor aprovado"
)

Esse objeto pode orientar validações automáticas:

setdiff(dicionario_pa$campo, names(pa))

Resultado vazio significa que todos os campos esperados estão presentes.

Chaves e granularidade

Uma coluna não é necessariamente uma chave apenas porque se chama identificador.

Exemplos:

Fonte	Possível identificador	Cuidado
SIA PA	PA_CODUNI + PA_CMP + PA_PROC_ID	Pode haver várias linhas por instrumento e atributos adicionais
SIH RD	N_AIH	Reapresentações e regras do sistema devem ser verificadas
SIH SP	SP_NAIH	Vários atos profissionais por AIH
CNES ST	CNES por competência	Cadastro varia no tempo
SIGTAP	Procedimento por competência	Atributos podem mudar mensalmente

Antes de um left_join(), teste a unicidade da tabela que será adicionada:

cnes_min |>
  count(CNES) |>
  filter(n > 1)

Temporalidade dos metadados

O vínculo deve respeitar a competência sempre que a dimensão variar no tempo.

Exemplo conceitual:

dados |>
  left_join(
    sigtap,
    by = c(
      "procedimento" = "co_procedimento",
      "competencia" = "dt_competencia"
    )
  )

Usar apenas o código pode atribuir ao registro histórico uma descrição, valor ou regra de uma competência diferente.

---

Qualidade e validação

Verificações mínimas após a leitura

stopifnot(nrow(pa) > 0)
stopifnot(all(c("PA_CODUNI", "PA_PROC_ID") %in% names(pa)))
stopifnot(all(nchar(pa$PA_CODUNI) == 7 | is.na(pa$PA_CODUNI)))

Competência de processamento e ocorrência

Alguns sistemas distinguem:

• competência de processamento;
• competência de realização;
• data do evento;
• data de atualização ou disseminação.

Essas datas não devem ser tratadas como equivalentes sem consultar o layout.

Valores ausentes e códigos especiais

Valores como 0, 9, 99, espaços e texto vazio podem representar categorias diferentes de ausência. A conversão automática para NA pode apagar significado.

pa_min |>
  count(PA_DOCORIG, sort = TRUE)

Consulte o domínio antes de recodificar.

Revisões e arquivos recentes

Competências recentes podem estar incompletas ou sofrer substituição. Registre:

• data do download;
• endereço da fonte;
• nome e tamanho do arquivo;
• competência;
• versão do dicionário;
• código usado no processamento.

Privacidade e uso responsável

Mesmo em bases públicas, combinações de variáveis podem aumentar o risco de identificação indireta. Evite divulgar tabelas muito detalhadas com pequenas contagens e avalie a finalidade, a necessidade e o contexto da publicação.

---

Economia da saúde com dados do SUS

Produção não é custo

Os campos financeiros de SIA e SIH são fundamentais para analisar o financiamento registrado nos sistemas, mas não representam necessariamente o custo econômico integral do cuidado.

É necessário distinguir:

Conceito	Exemplo de fonte
Quantidade produzida ou aprovada	SIA e SIH
Valor aprovado ou pago segundo regras administrativas	SIA e SIH
Valor de referência do procedimento	SIGTAP
Preço observado em compras públicas	BPS
Teto regulatório de medicamento	CMED/Anvisa
Custo apurado pelo prestador	Sistema de custos
Despesa orçamentária	Sistemas orçamentários e financeiros

Aplicações do SIA

O SIA pode apoiar estudos de:

• volume de procedimentos por estabelecimento e gestor;
• concentração territorial da oferta;
• evolução de quantidades e valores aprovados;
• participação de diferentes tipos de financiamento;
• produção de medicamentos, OPM e procedimentos especializados;
• acesso ambulatorial segundo município de atendimento.

Exemplo de valor médio administrativo por unidade aprovada:

resumo_pa |>
  mutate(
    valor_medio_aprovado = if_else(
      quantidade_aprovada > 0,
      valor_aprovado / quantidade_aprovada,
      NA_real_
    )
  )

Esse quociente não deve ser chamado automaticamente de custo médio.

Aplicações do SIH

O SIH permite analisar:

• internações e permanência;
• valores hospitalares e profissionais;
• utilização de UTI;
• procedimentos realizados;
• mortalidade hospitalar registrada;
• variações entre estabelecimentos e territórios.

Exemplo:

rd |>
  group_by(PROC_REA) |>
  summarise(
    internacoes = n(),
    permanencia_media = mean(DIAS_PERM, na.rm = TRUE),
    valor_medio_aih = mean(VAL_TOT, na.rm = TRUE),
    mortalidade = mean(MORTE == 1, na.rm = TRUE),
    .groups = "drop"
  )

BPS, CMED e SIGTAP

As três fontes respondem a perguntas diferentes:

• BPS: por quanto determinados itens foram adquiridos por instituições?
• CMED: quais limites regulatórios se aplicam aos preços de medicamentos?
• SIGTAP: quais atributos e valores de referência estão associados aos procedimentos do SUS?

Não existe equivalência automática entre código CATMAT, registro sanitário, apresentação farmacêutica e código SIGTAP. Qualquer relacionamento deve ser documentado e validado.

Consulta mínima à API do BPS:

library(httr2)

bps <- request(
  "https://apidadosabertos.saude.gov.br/v1/economia-da-saude/bps"
) |>
  req_url_query(
    codigoCatmat = "405899",
    anoCompra = 2025,
    pagina = 1,
    tamanhoPagina = 10
  ) |>
  req_perform() |>
  resp_body_json(simplifyVector = TRUE)

Comece inspecionando a estrutura, pois APIs podem alterar nomes e níveis da resposta:

str(bps, max.level = 2)

Papel do CNES

O CNES acrescenta contexto à produção:

• localização do estabelecimento;
• esfera e tipo de gestão;
• natureza jurídica;
• leitos;
• equipamentos;
• profissionais;
• serviços e habilitações.

Isso permite comparar produção, valores e capacidade instalada, desde que todas as fontes sejam alinhadas pela competência.

---

Recuperar o CNS da APAC de Medicamentos no arquivo PA

O arquivo de Procedimentos Ambulatoriais (PA) reúne a produção processada pelo SIA. O arquivo AM contém as APAC de medicamentos e disponibiliza o CNS do paciente no campo AP_CNSPCN.

A integração utiliza:

PA	AM	Significado
PA_CMP	AP_CMP	Competência do atendimento
PA_AUTORIZ	AP_AUTORIZ	Número da autorização/APAC
—	AP_CNSPCN	CNS disseminado do paciente

A competência precisa fazer parte da chave porque os dados serão consolidados para vários meses.

Arquivos utilizados

Para o Acre, nas competências de setembro a novembro de 2024, são esperados:

Tipo	Competência	Arquivo
PA	202409	PAAC2409.dbc
PA	202410	PAAC2410.dbc
PA	202411	PAAC2411.dbc
AM	202409	AMAC2409.dbc
AM	202410	AMAC2410.dbc
AM	202411	AMAC2411.dbc

O código não pressupõe que exista somente um arquivo por competência. Todos os arquivos cujo nome contenha o padrão %UFAAMM%, como %AC2409%, serão selecionados.

Preparar o ambiente

library(curl)
library(dplyr)
library(read.dbc)

url_ftp <- paste0(
  "ftp://ftp.datasus.gov.br/dissemin/publicos/",
  "SIASUS/200801_/Dados/"
)

uf <- "AC"
competencias <- sprintf("24%02d", 9:11)
diretorio <- "dados_sia"

dir.create(
  diretorio,
  showWarnings = FALSE,
  recursive = TRUE
)

Listar os arquivos disponíveis no FTP

A listagem é obtida uma única vez. Depois, o código procura os arquivos PA e AM usando o padrão formado por UF e competência.

conteudo_ftp <- curl_fetch_memory(url_ftp)$content |>
  rawToChar()

arquivos_ftp <- regmatches(
  conteudo_ftp,
  gregexpr(
    "[[:alnum:]_-]+\\.[dD][bB][cC]",
    conteudo_ftp
  )
)[[1]] |>
  unique()

Filtrar PA e AM com for

O filtro grepl(filtro_uf_aamm, ...) equivale conceitualmente a:

LIKE '%UFAAMM%'

Por exemplo:

LIKE '%AC2409%'

O prefixo PA ou AM diferencia os dois tipos de arquivo.

arquivos <- data.frame()

for (tipo in c("PA", "AM")) {
  for (aamm in competencias) {
    filtro_uf_aamm <- paste0(uf, aamm)

    encontrados <- arquivos_ftp[
      startsWith(toupper(arquivos_ftp), tipo) &
        grepl(
          filtro_uf_aamm,
          toupper(arquivos_ftp),
          fixed = TRUE
        )
    ]

    if (length(encontrados) == 0) {
      stop(
        "Nenhum arquivo encontrado para ",
        tipo,
        " ",
        filtro_uf_aamm
      )
    }

    arquivos <- bind_rows(
      arquivos,
      data.frame(
        tipo = tipo,
        uf = uf,
        competencia = paste0("20", aamm),
        arquivo = encontrados,
        url = paste0(url_ftp, encontrados)
      )
    )
  }
}

arquivos |>
  arrange(tipo, competencia, arquivo)

Mostrar resultado

Se uma UF possuir dois ou mais arquivos do mesmo tipo na mesma competência, todos aparecerão na tabela e serão processados.

Baixar os arquivos

arquivos$destino <- file.path(
  diretorio,
  arquivos$arquivo
)

for (i in seq_len(nrow(arquivos))) {
  if (!file.exists(arquivos$destino[i])) {
    curl_download(
      arquivos$url[i],
      arquivos$destino[i],
      mode = "wb"
    )
  }
}

stopifnot(
  all(file.exists(arquivos$destino)),
  all(file.info(arquivos$destino)$size > 0)
)

Ler e consolidar os DBC

A função lê todos os arquivos encontrados para determinado tipo. A coluna arquivo_origem mantém a rastreabilidade.

ler_conjunto_dbc <- function(tipo) {
  selecionados <- arquivos[
    arquivos$tipo == tipo,
  ]

  partes <- vector(
    "list",
    nrow(selecionados)
  )

  for (i in seq_len(nrow(selecionados))) {
    dados <- read.dbc(
      selecionados$destino[i]
    )

    dados$arquivo_origem <-
      selecionados$arquivo[i]

    dados$competencia_arquivo <-
      selecionados$competencia[i]

    partes[[i]] <- dados
  }

  bind_rows(partes)
}

pa <- ler_conjunto_dbc("PA")
am <- ler_conjunto_dbc("AM")

Verifique as competências efetivamente presentes nos campos internos:

pa |>
  count(PA_CMP, arquivo_origem)

Mostrar resultado

am |>
  count(AP_CMP, arquivo_origem)

Mostrar resultado

A competência do nome do arquivo é útil para rastreabilidade. Para a integração, utilize os campos internos PA_CMP e AP_CMP.

Preparar o CNS do AM

A função abaixo remove bytes inválidos e mantém somente caracteres numéricos. Valores com tamanho diferente do esperado são transformados em NA.

normalizar_codigo <- function(x, tamanho) {
  if (is.numeric(x)) {
    x <- format(
      x,
      scientific = FALSE,
      trim = TRUE
    )
  }

  x <- as.character(x)

  x <- gsub(
    "[^0-9]",
    "",
    x,
    useBytes = TRUE
  )

  x[x == ""] <- NA_character_

  tamanho_invalido <-
    !is.na(x) &
    nchar(x, type = "bytes") != tamanho

  x[tamanho_invalido] <- NA_character_

  x
}

am_cns <- am |>
  transmute(
    competencia_chave = normalizar_codigo(
      AP_CMP,
      6
    ),
    autorizacao_chave = normalizar_codigo(
      AP_AUTORIZ,
      13
    ),
    cns_am = normalizar_codigo(
      AP_CNSPCN,
      15
    )
  ) |>
  filter(
    !is.na(competencia_chave),
    !is.na(autorizacao_chave),
    !is.na(cns_am),
    cns_am != "000000000000000"
  ) |>
  distinct()

Verificar autorizações associadas a mais de um CNS

autorizacoes_ambiguas <- am_cns |>
  count(
    competencia_chave,
    autorizacao_chave,
    name = "quantidade_cns"
  ) |>
  filter(quantidade_cns > 1)

if (nrow(autorizacoes_ambiguas) > 0) {
  stop(
    "Existem autorizações associadas ",
    "a mais de um CNS na mesma competência."
  )
}

Acrescentar o CNS ao PA consolidado

A mesma normalização deve ser aplicada às chaves do PA.

linhas_pa <- nrow(pa)

pa_consolidado <- pa |>
  mutate(
    competencia_chave = normalizar_codigo(
      PA_CMP,
      6
    ),
    autorizacao_chave = normalizar_codigo(
      PA_AUTORIZ,
      13
    )
  ) |>
  left_join(
    am_cns,
    by = c(
      "competencia_chave",
      "autorizacao_chave"
    )
  ) |>
  select(
    -competencia_chave,
    -autorizacao_chave
  )

stopifnot(
  nrow(pa_consolidado) == linhas_pa
)

Verificar o resultado

pa_consolidado |>
  summarise(
    linhas_pa = n(),
    linhas_com_cns = sum(
      !is.na(cns_am)
    ),
    autorizacoes_com_cns = n_distinct(
      PA_AUTORIZ[!is.na(cns_am)]
    ),
    cns_distintos = n_distinct(
      cns_am,
      na.rm = TRUE
    )
  )

Mostrar resultado

Exercício integrado

Utilize os exemplos anteriores para responder:

• Quantos procedimentos ambulatoriais foram aprovados no Acre em janeiro de 2025?
• Quantos estabelecimentos aparecem no PA?
• Qual proporção foi encontrada no CNES da mesma competência?
• Quais procedimentos concentraram os maiores valores aprovados?
• O ranking muda quando se utiliza quantidade em vez de valor?
• Quais limitações impedem interpretar PA_VALAPR como custo econômico?

Estrutura mínima da resposta:

resultado <- pa_cnes |>
  group_by(PA_PROC_ID) |>
  summarise(
    estabelecimentos = n_distinct(PA_CODUNI),
    quantidade = sum(PA_QTDAPR, na.rm = TRUE),
    valor = sum(PA_VALAPR, na.rm = TRUE),
    .groups = "drop"
  ) |>
  arrange(desc(valor))

---

Síntese

Uma análise intermediária de dados do SUS exige mais do que importar arquivos:

1. compreender a finalidade do sistema;
2. identificar a unidade de registro;
3. selecionar a competência adequada;
4. consultar o dicionário correspondente;
5. preservar códigos como texto;
6. validar chaves antes das junções;
7. integrar dimensões temporalmente compatíveis;
8. distinguir produção, valor administrativo, preço e custo;
9. documentar origem, versão e limitações.

O código pode ser curto. A interpretação precisa ser rigorosa.

---

Referências

BRASIL. Ministério da Saúde. Comissão Intergestores Tripartite. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/acesso-a-informacao/gestao-do-sus/articulacao-interfederativa/cit. Acesso em: 17 ago. 2026.

BRASIL. Ministério da Saúde. Portal de Dados Abertos do SUS. Disponível em: https://dadosabertos.saude.gov.br/. Acesso em: 17 ago. 2026.

BRASIL. Ministério da Saúde. CNES: Informe Técnico 2017-06. Brasília, DF: Ministério da Saúde, 2017.

BRASIL. Ministério da Saúde. Informe Técnico do Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS. Brasília, DF: Ministério da Saúde, 2019.

BRASIL. Ministério da Saúde. Informe Técnico do Sistema de Informações Hospitalares do SUS. Brasília, DF: Ministério da Saúde, 2016.

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