Source: DataSUS SIM + SINASC — mortalidade + nascidos vivos por município

[nataliasm23]

Source

• URL TabNet: http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/deftohtm.exe?sim/cnv/obt10br.def
• URL FTP: ftp://ftp.datasus.gov.br/dissemin/publicos/SIM/CID10/DORES/ + .../SINASC/NOV/DNRES/
• OpenDataSUS: https://opendatasus.saude.gov.br/dataset?groups=mortalidade
• Format: DBC (DBF compactado) — descompactar com datasus-dbc ou pysus
• License: LAI / domínio público
• Coverage:
  • SIM (Sistema de Informação sobre Mortalidade): 1979 → presente, ~1.4M óbitos/ano. Causa CID-10 + município de residência + município de ocorrência.
  • SINASC (Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos): 1994 → presente, ~2.5M nascimentos/ano. Município de residência da mãe + parto.

Status

⚪ Not started

Schema target

`data_br.datasus_obitos` (cid10, sexo, faixa_etaria, raca_cor, ano, mes, ibge_residencia, ibge_ocorrencia, total)
`data_br.datasus_nascimentos` (sexo, ibge_residencia, ano, mes, peso_categoria, idade_mae_categoria, escolaridade_mae, total)
Tabelas agregadas — não os microdados linha-a-linha (LGPD: SIM tem dados sensíveis).

Wedge

Saúde / govtech / journalism / fintech (atuária) — taxa de mortalidade infantil já está no `municipios.taxa_mortalidade_infantil` (point-in-time). Esta fonte abre:

• série histórica de mortalidade por causa (covid, homicídio, AVC) por município
• série de nascimentos para cálculo de fertilidade local
• joins com IBGE `populacao_2022` para taxas por 100k hab
  Anos 2020–2022 são essenciais para análise pós-pandemia.

Pendente

• Decidir: descompactar DBC no fetcher Rust (precisa porta C do blast-dbf) ou usar Python pysus em pipeline separado?
• Tamanho estimado: ~2 GB compressed/ano × 30 anos × 2 sistemas = 120 GB raw. Materializar agregado (não linha-a-linha).
• Validar política LGPD para SIM (causa de óbito é dado sensível agregação por município mitiga).

Mencionado em

Tier-2 recommendation list — gap apontado durante audit do catálogo 2026-05.