climasus4r 1.0.1
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geobr::read_municipality()’syearargument inget_spatial_munic_cache()— geobr >= 2.0.1 made it a required first argument with no default, which brokesus_spatial_join()for the “munic” level (and everything downstream of it) with “argument "year" is missing, with no default” on any fresh geobr install.
climasus4r 1.0.0
First stable release. The package now covers the full health–climate–environment data pipeline for Brazil, from raw DATASUS import through epidemiological modelling.
Pipeline de Dados de Saúde
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sus_data_import()— importa dados do DATASUS (SIM, SIH, SINAN, SIA, CNES, SINASC) com suporte a múltiplos estados e anos, cache automático e processamento paralelo viafuture/furrr -
sus_data_read()— lê arquivos.dbclocais sem depender de download -
sus_data_clean_encoding()— detecta e corrige problemas de codificação Latin1/UTF-8 em campos de texto brasileiros -
sus_data_standardize()— padroniza nomes de colunas (80+ variáveis) e valores categóricos (sexo, raça, estado civil, escolaridade) com saída multilíngue (pt/en/es) -
sus_data_filter_cid()— filtragem flexível por CID-10: código exato, prefixo, intervalo ou capítulo completo -
sus_data_filter_demographics()— filtragem por variáveis demográficas (faixa etária, sexo, raça, município de residência) -
sus_create_variables()— criação de variáveis derivadas (idade em anos, faixa etária, sazonalidade, indicadores de completitude) -
sus_data_aggregate()— agrega registros individuais em contagens temporais por município, estado ou região, com múltiplas estratégias (semanal, mensal, anual) -
sus_data_export()— exportaclimasus_dfpara CSV, Parquet ou DuckDB preservando metadados -
sus_data_quality_report()— gera relatório de completitude, duplicatas e inconsistências -
sus_filter_cid_explore()— ferramenta interativa para explorar a tabela CID-10
Visualização de Dados
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sus_data_plot_aggregate_ts()— série temporal de eventos agregados com bandas de confiança -
sus_data_plot_aggregate_map()— mapa coroplético municipal/estadual de contagens ou taxas -
sus_data_plot_demographics()— pirâmide etária e distribuições demográficas
Dados Climáticos de Estações (INMET)
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sus_climate_inmet()— importa dados horáros e diários de estações meteorológicas INMET, com 4.600+ estações e metadados embutidos eminst/data_4r/station_meta.parquet -
sus_climate_fill_gap()— preenche lacunas de dados com interpolação temporal, média histórica ou krigagem espacial entre estações vizinhas -
sus_climate_aggregate()— vincula dados climáticos de estações aos registros de saúde por município usando 10 estratégias de agregação temporal (exact, moving_window, distributed_lag, degree_days, threshold_exceedance, cold_wave_exceedance e outras) -
sus_climate_anomaly()— calcula anomalias em relação às normais climatológicas -
sus_climate_normals()— recupera normais climatológicas WMO 1991–2020 -
sus_climate_compute_heatwaves()— detecta ondas de calor com critérios configuráveis (Excalibur, HeatWatch, Perkins, EHF) -
sus_climate_compute_indicators()— computa índices de extremos climáticos (ETCCDIs) -
sus_climate_compute_spei()— índice padronizado de precipitação-evapotranspiração (SPEI) -
sus_climate_compute_spi()— índice padronizado de precipitação (SPI) -
sus_climate_uniplu()— unifica séries pluviométricas de múltiplas estações por município -
sus_climate_plot_aggregate()— visualiza distribuição climática vinculada aos dados de saúde -
sus_climate_plot_fill()— diagnóstico visual do preenchimento de lacunas -
sus_climate_plot_heatwaves()— visualiza ondas de calor detectadas
Dados Climáticos em Grade
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sus_grid_era5()— extrai variáveis ERA5 (temperatura, vento, umidade, precipitação) para municípios brasileiros viaexactextractr -
sus_grid_chirps()— precipitação diária CHIRPS v2.0 -
sus_grid_fires()— focos de incêndio FIRMS/INPE -
sus_grid_pdsi()— índice de seca Palmer (PDSI) -
sus_grid_pollution_cams()— qualidade do ar CAMS (PM2.5, PM10, NO2, O3, SO2) -
sus_grid_pollution_ghap()— PM2.5 global GHAP -
sus_grid_pollution_merra2()— PM2.5 MERRA-2 NASA -
sus_grid_prodes()— desmatamento PRODES/INPE -
sus_grid_smvi()— índice de vegetação SMVI/MapBiomas -
sus_grid_join()— integra múltiplas grades à tabela de saúde em um único passo
Junção Espacial
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sus_join_spatial()— vincula registros de saúde a polígonos municipais/estaduais viageobr, com suporte a joins por código IBGE ou coordenadas
Dados Socioeconômicos
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sus_socio_add_census()— integra indicadores do Censo IBGE 2010/2022 viacensobr -
sus_socio_compute_indicators()— calcula índices compostos de vulnerabilidade socioeconômica (IDH-M, Gini, renda per capita, cobertura de saneamento) -
sus_census_explore()— ferramenta exploratória para navegar variáveis censitárias disponíveis
Modelagem Epidemiológica
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sus_mod_dlnm()— modelos de defasagem distribuída não-linear (DLNM) com bases de splines naturais, suporte a múltiplos poluentes/variáveis e seleção de defasagem automática -
sus_mod_af()— fração e número atribuível (AF/AN) com intervalos de confiança por bootstrap -
sus_mod_burden.R()— carga de doença atribuível ao clima com decomposição por temperatura (frio, moderado, calor) e incerteza propagada -
sus_mod_casecrossover()— design de caso-cruzado para exposições agudas com estratificação temporal customizável -
sus_mod_excess()— mortalidade em excesso por método quasi-Poisson ou ARIMA -
sus_mod_its()— análise de séries temporais interrompidas (ITS) para avaliação de intervenções -
sus_mod_pool()— pooling de estimativas multi-cidade via meta-análise de efeitos fixos/aleatórios -
sus_mod_metaregression()— meta-regressão para modificação de efeito por covariáveis municipais -
sus_mod_sensitivity()— análise de sensibilidade de escolhas metodológicas (defasagem, nós, referência de temperatura) -
sus_mod_ml()— modelos de machine learning (XGBoost, Random Forest) para predição de desfechos -
sus_mod_swot()— análise de risco por quintis de exposição (SWOT epidemiológico) -
sus_mod_vulnerability_index()— índice de vulnerabilidade climático-epidemiológica composto
Análise Espacial
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sus_mod_spatial_bayes()— suavização Bayesiana espacial (BYM2) viaCARBayes -
sus_mod_spatial_moran()— autocorrelação espacial global e local de Moran -
sus_mod_spatial_reg()— regressão espacial (SLM, SEM, SDM) viaspatialreg -
sus_mod_spatial_scan()— detecção de clusters espaciais via scan statistics (SpatialEpi) -
sus_mod_spatial_weights()— construção de matrizes de pesos espaciais (contiguidade, distância, k-vizinhos) com verificação de conectividade -
sus_mod_spacetime_bayes()— modelos espaço-temporais Bayesianos com estrutura AR(1) -
sus_mod_spacetime_exceedance()— probabilidade de excedência espaço-temporal com mapa de risco -
sus_mod_spacetime_predict()— predição espaço-temporal com intervalos de predição
Visualização de Modelos
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sus_mod_plot_dlnm()— superfície 3D e curvas de resposta-defasagem do DLNM -
sus_mod_plot_af()— gráficos de fração atribuível por faixa de temperatura -
sus_mod_plot_burden()— decomposição da carga de doença em barras empilhadas -
sus_mod_plot_pool()— forest plot de estimativas multi-cidade -
sus_mod_plot_sensitivity()— heatmap de sensibilidade metodológica -
sus_mod_plot_ml()— importância de variáveis e curvas de aprendizado (ML) -
sus_mod_plot_spacetime()— mapas animados e facetados de risco espaço-temporal -
sus_mod_plot_spatial_bayes()— mapas de risco relativo e incerteza Bayesiana -
sus_mod_plot_spatial_moran()— LISA cluster map e Moran scatterplot -
sus_mod_plot_spatial_scan()— mapa de clusters significativos -
sus_mod_plot_swot()— gráfico de quartis de risco SWOT -
sus_mod_plot_vulnerability()— mapa coroplético do índice de vulnerabilidade
Infraestrutura
- Classe S3
climasus_dfcom atributosus_metapara rastreabilidade de metadados ao longo do pipeline (sistema, estágio, backend, histórico de processamento) - Persistência de metadados em Parquet (schema Arrow) e DuckDB (tabela companion
__meta) - Suporte a backends tibble, Parquet e DuckDB com conversão transparente
- Sistema i18n completo (português, inglês, espanhol) para nomes de colunas e mensagens
- Processamento paralelo via
future/furrrrespeitando o plano do usuário
