Pipeline reproducible con PYTHON/PYSUS para la extracción y análisis de Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS): Serie temporal y perfil por sexo de ITU en el SIH-RD (MG y AC), 2024
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v15i3.50704Palabras clave:
Sistemas de Información en Salud, Sistema Único de Salud, Hospitalización, Infecciones Urinarias, Reproducibilidad de los Resultados.Resumen
El acceso reproducible a microdatos de DATASUS es fundamental para la investigación y la gestión en salud, pero suele enfrentar barreras operativas, especialmente ante grandes volúmenes de datos. Este estudio tuvo como objetivo demostrar la factibilidad de un pipeline reproducible en Python/PySUS para extraer y analizar datos del SIH/SUS (archivos RD), utilizando como caso de uso las hospitalizaciones por infección del tracto urinario (ITU). La ITU se definió por CIE-10 N39.0 en el diagnóstico principal (DIAG_PRINC = N390) en Minas Gerais (MG) y Acre (AC), Brasil, durante 2024. El pipeline se ejecutó en Google Colab con descarga mensual por competencia, conversión a DataFrame y caché en Parquet, lo que mejoró la robustez y permitió reejecuciones. Se realizaron análisis descriptivos de la serie temporal mensual y de la distribución por sexo. Se identificaron 29.720 hospitalizaciones por ITU en 2024 (MG: 28.860; AC: 860), con pico en enero (MG: 2.690; AC: 95). Predominó el sexo femenino en ambos estados (AC: 75,9%; MG: 65,2%). Se concluye que PySUS hace viable el acceso automatizado y reproducible a DATASUS, con generación eficiente de tablas y figuras, aplicable a escenarios de distinta escala y útil en estudios con datos secundarios.
Referencias
AlertaDengue. (n.d.). PySUS [Software]. GitHub. https://github.com/AlertaDengue/PySUS, Recuperado em 27/02/2026.
Benchimol, E. I., Smeeth, L., Guttmann, A., Harron, K., Moher, D., Petersen, I., Sørensen, H. T., von Elm, E., Langan, S. M., & RECORD Working Committee. (2015). The REporting of studies Conducted using Observational Routinely-collected health Data (RECORD) statement. PLOS Medicine, 12(10), e1001885. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1001885
Bisong, E. (2019). Google Colaboratory. In Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform (pp. 59–64). Apress.
Bittencourt, S. A., Camacho, L. A. B., & Leal, M. C. (2006). O Sistema de Informação Hospitalar e sua aplicação na saúde coletiva. Cadernos de Saúde Pública, 22(1), 19–30.
Czajkowski, K., Broś-Konopielko, M., & Teliga-Czajkowska, J. (2021). Urinary tract infection in women. Menopause Review, 20(1), 40–50.
Flores-Mireles, A. L., Walker, J. N., Caparon, M., & Hultgren, S. J. (2015). Urinary tract infections: Epidemiology, mechanisms of infection and treatment options. Nature Reviews Microbiology, 13(5), 269–284.
Foxman, B. (2014). Urinary tract infection syndromes. Infectious Disease Clinics of North America, 28(1), 1–13.
He, Q., Yang, L., & Zeng, G. (2025). Global burden of urinary tract infections: A systematic analysis. Journal of Global Health, 15, 04012.
Lessa, F., Mendes, A. C. G., Farias, S. F., Sá, D. A., Duarte, P. O., & Melo Filho, D. A. (2000). Novas metodologias para vigilância epidemiológica: utilização do sistema de informações hospitalares do SUS. Informe Epidemiológico do SUS, 9(1), 3–8.
Machado, J. P., Martins, M., & Leite, I. C. (2016). Qualidade das bases de dados hospitalares no Brasil: alguns elementos. Revista Brasileira de Epidemiologia, 19(3), 567–581.
Malta, D. C., et al. (2018). Sistemas de informação em saúde no Brasil: avanços e desafios. Ciência & Saúde Coletiva, 23(6), 1905–1916.
Mendes, A. C. G., Sá, D. A., Miranda, G. M. D., Lyra, T. M., & Tavares, R. A. W. (2000). Avaliação do Sistema de Informações Hospitalares (SIH/SUS) como fonte complementar na vigilância e monitoramento de doenças. Epidemiologia e Serviços de Saúde.
Ministério da Saúde. (n.d.). Morbidade Hospitalar do SUS (SIH/SUS). DATASUS. https://datasus.saude.gov.br/acesso-a-informacao/morbidade-hospitalar-do-sus-sih-sus/ Recuperado em 27/02/2026
Munafò, M. R., Nosek, B. A., Bishop, D. V. M., Button, K. S., Chambers, C. D., Percie du Sert, N., et al. (2017). A manifesto for reproducible science. Nature Human Behaviour, 1(1), 0021.
Peng, R. D. (2011). Reproducible research in computational science. Science, 334(6060), 1226–1227.
Pereira, A. S. et al. (2018). Metodologia da pesquisa científica. [Free ebook]. Santa Maria. Editora da UFSM.
Risemberg, R. I. C., Wakin, M., & Shitsuka, R. (2026). A importância da metodologia científica no desenvolvimento de artigos científicos. E-Acadêmica, 7(1), e0171675.
Shitsuka, R. et al. (2014). Matemática fundamental para tecnologia. (2ed). Editora Érica.
Simmering, J. E., Tang, F., Cavanaugh, J. E., Polgreen, L. A., & Polgreen, P. M. (2017). The increase in summer time urinary tract infections: A systematic review and meta-analysis. Epidemiology and Infection, 145(13), 2781–2795.
Vandenbroucke, J. P., von Elm, E., Altman, D. G., Gøtzsche, P. C., Mulrow, C. D., Pocock, S. J., & Egger, M. (2007). Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE): Explanation and elaboration. PLoS Medicine, 4(10), e297.
von Elm, E., Altman, D. G., Egger, M., Pocock, S. J., Gøtzsche, P. C., & Vandenbroucke, J. P. (2007). The Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement: Guidelines for reporting observational studies. The Lancet, 370(9596), 1453–1457.
Wilkinson, M. D., Dumontier, M., Aalbersberg, I. J., et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data, 3, 160018.
Yang, L., et al. (2022). Global epidemiology of urinary tract infections: A systematic review. The Lancet Regional Health.
Zeng, G., et al. (2022). Global, regional, and national burden of urinary tract infections. BMC Medicine, 20, 123.
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