Dados & API

Toda a base é acessível por uma API REST pública e gratuita (PostgREST), sem cadastro. A chave abaixo é pública por design e dá acesso somente leitura.

Acesso rápido

BASE="https://zekjhmxjamatlxpkykde.supabase.co/rest/v1"
KEY="eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJzdXBhYmFzZSIsInJlZiI6Inpla2pobXhqYW1hdGx4cGt5a2RlIiwicm9sZSI6ImFub24iLCJpYXQiOjE3ODEwNzY4MzIsImV4cCI6MjA5NjY1MjgzMn0.px8FcU0QK8w9v95kwGlGzASKpY3drsxAvFe0e6wUoCU"

# Série mensal de óbitos no Brasil (todas as causas)
curl "$BASE/mart_mortalidade_uf_mes?select=mes_competencia,uf_sigla,obitos&capitulo_cid=eq.TOTAL&sexo=eq.TOTAL&faixa_etaria=eq.TOTAL&order=mes_competencia" \
  -H "apikey: $KEY"

# Municípios de MG com maior taxa em 2023 (pop >= 50 mil)
curl "$BASE/mart_mortalidade_municipio?uf_sigla=eq.MG&ano=eq.2023&capitulo_cid=eq.TOTAL&sexo=eq.TOTAL&populacao=gte.50000&order=taxa_obitos_100k.desc&limit=20" \
  -H "apikey: $KEY"

# Soma de óbitos por causa (agregação no servidor)
curl "$BASE/mart_mortalidade_causa?select=causabas_3,obitos.sum()&ano=eq.2024&uf_sigla=eq.SP&order=causabas_3" \
  -H "apikey: $KEY"

Filtros seguem a sintaxe do PostgREST (eq., gte., neq., order=, limit=, select=). Respostas são paginadas em até 1.000 linhas — use o cabeçalho Range com ordenação determinística para obter conjuntos maiores.

Tabelas disponíveis

Importante: linhas com capitulo_cid='TOTAL', sexo='TOTAL' ou faixa_etaria='TOTAL' são subtotais pré-calculados. Filtre-os explicitamente para evitar dupla contagem.

Uso em Python e R

# Python
import requests, pandas as pd
r = requests.get(
    "https://zekjhmxjamatlxpkykde.supabase.co/rest/v1/mart_mortalidade_causa",
    params={"ano": "eq.2024", "uf_sigla": "eq.SP", "order": "obitos.desc", "limit": "100"},
    headers={"apikey": "<KEY>"},
)
df = pd.DataFrame(r.json())

# R
library(httr2); library(dplyr)
resp <- request("https://zekjhmxjamatlxpkykde.supabase.co/rest/v1/mart_mortalidade_causa") |>
  req_url_query(ano = "eq.2024", uf_sigla = "eq.SP", order = "obitos.desc", limit = "100") |>
  req_headers(apikey = "<KEY>") |> req_perform()
df <- resp |> resp_body_json(simplifyVector = TRUE)

Repositório de dados (download em lote)

A base completa está disponível em Parquet — ideal para DuckDB, pandas, Arrow ou R. O repositório é somente leitura e cada arquivo tem hash SHA-256 publicado para verificação de integridade.

# Verificar integridade após o download
sha256sum mart_mortalidade_municipio.parquet

# Ler direto da URL com DuckDB (sem baixar)
duckdb -c "SELECT uf_sigla, sum(obitos) FROM read_parquet('https://zekjhmxjamatlxpkykde.supabase.co/storage/v1/object/public/dados/mart_mortalidade_uf_mes.parquet') WHERE capitulo_cid='TOTAL' AND sexo='TOTAL' AND faixa_etaria='TOTAL' GROUP BY 1 ORDER BY 2 DESC"

Pacote Python

Cliente oficial com paginação automática e suporte a pandas — ideal para notebooks de pesquisa:

pip install "git+https://github.com/pedropaulofernandes88-stack/saude-publica-br#subdirectory=clients/python"

import saudeemdado as sd
mg = sd.municipios(uf="MG", ano=2023, pop_min=50_000, as_df=True)
mg.nlargest(10, "taxa_padronizada_100k")

Servidor MCP (pesquise via assistentes de IA)

O dataset também é acessível por assistentes de IA via Model Context Protocol: aponte o Claude Desktop/Code para mcp_server/server.py do repositório e pergunte em linguagem natural ("compare o excesso de mortalidade de SP e AM em 2021") — as respostas usam exatamente os números citáveis desta base.

Boletim municipal

Cada município tem um boletim imprimível (PDF via navegador) com série de taxas 2015–2024, IC95% e principais grupos de causas: /boletim/?m=<código IBGE 6 dígitos> — ou clique no nome do município no painel.

Vigência por base (data-fonte)

Cada sistema tem cobertura e atualidade próprias — uma análise deve sempre confrontar o ano disponível de cada base:

Observatório de qualidade do registro

A transparência exige medir o que é incerto. Publicamos um índice de confiabilidade do registro de óbitos por município (mart_qualidade_registro_municipio), baseado na proporção de causas mal-definidas (capítulo XVIII — sintomas e sinais), indicador clássico de qualidade da informação em mortalidade (padrão RIPSA/OPAS). No agregado nacional a proporção é de 5,2% (2022–2024), mas o número esconde a desigualdade: 1.096 municípios (1 em cada 5) estão na classe Ruim (> 10%), onde a causa de morte é pouco confiável — concentrados no Norte e Nordeste.

Classificação: Bom (< 5%), Regular (5–10%), Ruim (> 10%). Não redistribuímos causas mal-definidas entre causas específicas — elas permanecem visíveis. Use as taxas causa-específicas com essa ressalva onde a confiabilidade é menor. O índice serve para direcionar busca ativa de óbitos e para ponderar comparações.

Licença e citação

Dados originais em domínio público (DATASUS/Ministério da Saúde e IBGE). Agregações e marts derivados sob CC BY 4.0 (uso livre com atribuição); código sob licença MIT. Em publicações, cite as fontes primárias (DataSUS; IBGE) e, se a agregação for usada, esta plataforma.

Como citar:

Fernandes, P. P. Saúde em Dado: inteligência epidemiológica aberta
sobre os microdados do SUS. https://saudeemdado.com
DOI: 10.5281/zenodo.20706845. Acesso em: AAAA-MM-DD.
Fontes primárias: DATASUS (SIM, SIH, SINAN, SINASC) e IBGE.

DOI de conceito (todas as versões) no Zenodo: 10.5281/zenodo.20706845. O repositório traz CITATION.cff para citação automática (botão "Cite this repository" no GitHub). Cada release versiona o dataset e publica os checksums acima.