Pessoas de 18 anos ou mais de idade que referem diagnóstico de depressão e que usaram medicamento para depressão nas duas últimas semanas anteriores à pesquisa, por faixas de rendimento mensal domiciliar per capita e situação do domicílio (2019)
Pesquisa
Pesquisa Nacional de SaúdeAssunto
Doenças crônicasPeriodicidade
anual (1)Última Atualização
https://sidra.ibge.gov.br/tabela/7896
A tabela em questão apresenta dados sobre a prevalência do diagnóstico de depressão e o uso de medicamentos para tratamento dessa condição entre adultos brasileiros, segmentado por rendimento mensal domiciliar per capita e situação do domicílio (urbano ou rural), com base nas pesquisas realizadas pela Pesquisa Nacional de Saúde em 2019. O objetivo principal dessa tabela é fornecer informações sobre a prevalência do uso de medicamentos como tratamento para depressão em diferentes grupos demográficos e regiões do Brasil, além de medir a variabilidade dessas taxas de uso entre esses grupos.
As principais métricas disponíveis na tabela incluem: - Quantidade de indivíduos com diagnóstico de depressão que utilizaram medicamentos nas duas últimas semanas anteriores à pesquisa; - Coeficiente de variação da prevalência do uso de medicamentos contra depressão entre diferentes regiões ou grupos demográficos; - Percentual de pessoas com diagnóstico de depressão que utilizaram medicamentos nas duas últimas semanas anteriores à pesquisa, com intervalo de confiança de 95%.
Os dados podem ser segmentados e analisados por diferentes faixas de rendimento mensal domiciliar per capita (que vão desde zero até mais de cinco salários mínimos) e pela situação do domicílio (urbano ou rural). Essa segmentação pode fornecer informações sobre a distribuição da renda familiar e sua relação com as doenças crônicas, além de possibilitar inferências sobre a influência da renda na saúde pública.
As aplicações práticas desses dados podem incluir análises epidemiológicas para identificar tendências e padrões no uso de medicamentos como tratamento para depressão em diferentes grupos demográficos e regiões do Brasil, além de fornecer informações relevantes para a planejamento de programas de saúde pública.
Alguns aspectos metodológicos relevantes incluem o uso de um intervalo de confiança de 95% para medir as taxas de prevalência do uso de medicamentos contra depressão com precisão, além da segmentação dos dados por rendimento mensal domiciliar per capita e situação do domicílio. Esses aspectos metodológicos garantem que os dados sejam confiáveis e relevantes para análises epidemiológicas e aplicações práticas na saúde pública.
✨ Texto gerado por um modelo de linguagem
Períodos Disponíveis 1
Níveis Territoriais e Localidades
Administrativo
- N1 Brasil 1
- N2 Grande região 5
- N3 Unidade da Federação 27
- N6 Município 27
IBGE
- N22 Total dos municípios das capitais 1
Mapa de Localidades com Dados Disponíveis
Variáveis
Classificações & Categorias
- Total
- Sem rendimento até 1/4 do salário mínimo
- Mais de 1/4 a 1/2 do salário mínimo
- Mais de 1/2 a 1 salário mínimo
- Mais de 1 a 2 salários mínimos
- Mais de 2 a 3 salários mínimos
- Mais de 3 a 5 salários mínimos
- Mais de 5 salários mínimos
- Total
- Urbana
- Rural
Histórico de Alterações
Sobre esta Tabela (Metodologia e Fonte)
Metodologia de Extração: Os dados desta tabela são extraídos em tempo real e de forma automatizada através da interface SIDRA API. O portal Quantilica processa as respostas JSON brutas do IBGE, normalizando metadados geográficos e dimensões analíticas para exibição tabular e estruturação de data frames.
Como usar estes dados: Para analisar essas informações, você pode observar as Variáveis (métricas coletadas) e cruzá-las com as Classificações (categorias e segmentações). Utilize a ferramenta de extração clicando nos ícones de download () ao lado das variáveis para obter código de integração direta em Python ou SQL.
Fonte Oficial: Todos os valores tabulados são de autoria e responsabilidade do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Esta página atua como um catálogo de referência não oficial, construído em cima de dados públicos abertos.