Pessoas que ficaram acamadas nas últimas duas semanas anteriores à data da entrevista por motivo de saúde, por sexo e situação do domicílio

A tabela SIDRA 7621 sistematiza dados sobre pessoas que ficaram acamadas nas últimas duas semanas anteriores à data da entrevista por motivo de saúde, segmentados por sexo e situação do domicílio. Ela faz parte da Pesquisa Nacional de Saúde, cujo objetivo e abrangência abrangem a coleta de informações sobre o uso de serviços de saúde e outros aspectos relacionados à saúde da população brasileira. As principais métricas da tabela incluem percentuais de pessoas acamadas, considerando intervalos de confiança de 95% com limites inferiores e superiores, além do coeficiente de variação, que mede a dispersão relativa dos dados. As variáveis apresentam diferentes níveis de agregação, como o total geral e os percentuais calculados com base em amostras representativas, permitindo a análise de variabilidade e precisão dos resultados. Os dados podem ser segmentados pelas dimensões de sexo e situação do domicílio, com categorias como feminino, masculino, rural e urbana, organizadas em níveis hierárquicos que permitem comparações entre grupos demográficos. A abrangência temporal da tabela é limitada ao ano de 2019, sem especificação de frequência, enquanto a abrangência territorial abrange o Brasil, as grandes regiões, as unidades da federação e os municípios, com destaque para o total dos municípios das capitais. Esses dados são úteis para o planejamento de políticas públicas voltadas à saúde, especialmente em relação ao acesso a serviços e a promoção de ações de prevenção e assistência a pessoas com limitações físicas. A análise da distribuição por situação do domicílio pode subsidiar ações de melhoria de condições de vida nas áreas rurais e urbanas, enquanto a segmentação por sexo permite identificar possíveis disparidades entre homens e mulheres em termos de saúde e acesso a cuidados. A utilização de coeficientes de variação e intervalos de confiança reforça a importância da metodologia estatística na interpretação dos resultados, garantindo maior precisão nas análises e facilitando a comparação entre diferentes regiões e grupos populacionais.