# 巴西胎儿死亡率数据集-1996至2020年25年统计数据含人口医疗地理信息支持公共卫生研究与政策分析
## 引言与背景
胎儿死亡率是衡量一个国家公共卫生水平和医疗服务质量的重要指标。本数据集包含巴西1996年至2020年共25年的胎儿死亡统计数据,涵盖丰富的人口统计学、医疗和地理信息,是研究胎儿死亡原因、分析区域差异和评估公共卫生政策效果的宝贵资源。
数据集包含每年一个CSV文件,记录了胎儿死亡的详细信息,为深入研究巴西胎儿死亡率的变化趋势、地区差异和影响因素提供了坚实的数据基础。
## 数据基本信息
### 数据集概览
| 项目 | 描述 |
|------|------|
| 时间跨度 | 1996年至2020年(25年) |
| 文件数量 | 25个CSV文件 |
| 记录数量 | 每年数万条记录 |
| 数据格式 | CSV |
| 覆盖地区 | 巴西全国各州和城市 |
### 文件结构
| 文件名 | 年份 | 描述 |
|--------|------|------|
| ETLSIM.DOFET_1996_t.csv | 1996 | 1996年胎儿死亡记录 |
| ETLSIM.DOFET_1997_t.csv | 1997 | 1997年胎儿死亡记录 |
| ... | ... | ... |
| ETLSIM.DOFET_2020_t.csv | 2020 | 2020年胎儿死亡记录 |
### 核心字段说明
| 字段名称 | 字段类型 | 字段含义 | 数据示例 | 完整性 |
|----------|----------|----------|----------|----------|
| CODMUNCART | string | 登记城市代码 | 510340 | 部分缺失 |
| DTREGCART | string | 登记日期 | 28062020 | 部分缺失 |
| DTOBITO | string | 死亡日期 | 28062020 | 完整 |
| HORAOBITO | string | 死亡时间 | 0620 | 部分缺失 |
| NATURAL | int | 出生地代码 | 851 | 部分缺失 |
| SEXO | int | 性别(1=男,2=女) | 2 | 部分缺失 |
| RACACOR | int | 种族/肤色 | 9 | 部分缺失 |
| IDADEMAE | int | 母亲年龄 | 20 | 部分缺失 |
| ESCMAE | int | 母亲教育程度 | 4 | 部分缺失 |
| GRAVIDEZ | string | 怀孕类型 | 01 | 部分缺失 |
| SEMAGESTAC | int | 怀孕周数 | 37 | 部分缺失 |
| PARTO | string | 分娩方式 | 1 | 部分缺失 |
| PESO | int | 体重(克) | 2925 | 部分缺失 |
| CAUSABAS | string | 根本死因 | P95 | 完整 |
| res_SIGLA_UF | string | 居住州缩写 | MT | 完整 |
| res_NOME_UF | string | 居住州名称 | MATO GROSSO | 完整 |
| res_REGIAO | string | 居住地区 | Centro-Oeste | 完整 |
### 数据分布情况
#### 地区分布
| 地区 | 描述 |
|------|------|
| Nordeste | 东北部 |
| Sudeste | 东南部 |
| Centro-Oeste | 中西部 |
| Norte | 北部 |
| Sul | 南部 |
#### 死因分类(ICD-10)
| 分类 | 描述 |
|------|------|
| P00-P04 | 胎儿和新生儿受母体因素及妊娠并发症影响 |
| P20-P29 | 起源于围生期的呼吸和心血管疾病 |
| P95 | 原因未明的胎儿死亡 |
## 数据优势
| 优势特征 | 具体表现 | 应用价值 |
|----------|----------|----------|
| 时间跨度长 | 25年连续数据 | 支持趋势分析和时间序列建模 |
| 地理覆盖广 | 巴西全国各州和城市 | 支持区域差异分析 |
| 信息丰富 | 包含人口、医疗、地理多维度数据 | 支持多因素分析 |
| 来源权威 | 巴西官方卫生统计数据 | 数据质量有保障 |
| 格式规范 | CSV格式存储 | 便于数据处理和分析 |
## 数据样例
### 胎儿死亡记录样例
| DTOBITO | SEXO | IDADEMAE | ESCMAE | SEMAGESTAC | PARTO | CAUSABAS | res_NOME_UF | res_REGIAO |
|---------|------|----------|--------|------------|-------|----------|-------------|------------|
| 28062020 | 2 | 20 | 4 | 37 | 1 | P95 | MATO GROSSO | Centro-Oeste |
| 25062020 | 1 | 36 | 4 | 38 | 2 | P95 | CEARA | Nordeste |
| 21052020 | 1 | 25 | 4 | 39 | 1 | P95 | SERGIPE | Nordeste |
| 18032020 | 1 | 42 | 4 | 35 | 2 | P022 | BAHIA | Nordeste |
| 06042020 | 2 | 27 | 4 | 36 | 2 | P021 | MARANHAO | Nordeste |
### 地理信息样例
| res_MUNNOME | res_SIGLA_UF | res_REGIAO | res_LATITUDE | res_LONGITUDE |
|-------------|--------------|------------|---------------|----------------|
| Cuiabá | MT | Centro-Oeste | -15.59600 | -56.09700 |
| Cascavel | CE | Nordeste | -4.13100 | -38.23600 |
| Salgado | SE | Nordeste | -11.03200 | -37.47500 |
| Dias d'Ávila | BA | Nordeste | -12.61300 | -38.29700 |
| Coroatá | MA | Nordeste | -4.13000 | -44.12400 |
### 死因分类样例
| CAUSABAS | causabas_capitulo | causabas_grupo | causabas_categoria |
|----------|-------------------|-----------------|--------------------|
| P95 | XVI. Algumas afec originadas no período perinatal | Outros transtornos originados no período perinatal | P95 Morte fetal de causa NE |
| P022 | XVI. Algumas afec originadas no período perinatal | Fet rec-nasc afet fat mat e compl grav, trab parto | P02.2 Fet rec-nasc afet out anor morf func plac NE |
| P021 | XVI. Algumas afec originadas no período perinatal | Fet rec-nasc afet fat mat e compl grav, trab parto | P02.1 Fet rec-nasc afet outr form desc plac hemorr |
## 应用场景
### 胎儿死亡率趋势分析
基于25年的时间序列数据,可以深入分析巴西胎儿死亡率的变化趋势。研究人员可以分析不同时间段的死亡率变化,识别影响胎儿死亡率的关键因素,评估公共卫生政策的效果。这对于制定针对性的干预措施、降低胎儿死亡率具有重要意义。
### 地区差异研究
数据集包含详细的地理信息,可以用于分析巴西不同地区胎儿死亡率的差异。通过比较不同州、城市和区域的胎儿死亡率,可以识别高风险地区,为资源分配和政策制定提供参考。这对于改善医疗资源分布不均、提高全国整体医疗服务水平具有重要价值。
### 医疗因素分析
通过分析母亲年龄、教育程度、分娩方式等医疗相关因素与胎儿死亡率的关系,可以深入了解影响胎儿健康的关键因素。例如,分析不同年龄段母亲的胎儿死亡风险、不同分娩方式的安全性等。这些分析结果可以为改善产前护理和分娩服务提供数据支持。
### 公共卫生政策评估
数据集可以用于评估巴西公共卫生政策对胎儿死亡率的影响。通过分析政策实施前后的死亡率变化,可以评估政策的有效性,为政策调整和优化提供依据。这对于提高公共卫生管理效率、保障母婴健康具有重要意义。
## 结尾
本数据集是一个高质量的巴西胎儿死亡率数据集,包含1996年至2020年共25年的统计数据,涵盖人口统计学、医疗和地理多维度信息。数据集具有时间跨度长、地理覆盖广、信息丰富等优点,为公共卫生研究、医疗政策分析和胎儿健康研究提供了丰富的数据资源。
数据集以CSV格式存储,便于高效读写和处理。用户可以根据实际需求选择合适的数据子集进行分析,也可以结合业务知识对数据进行进一步的工程处理。
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