Agradecemos às autoras pela Carta às Editoras ¹1. Paiva NS, Meijinhos LS, Brochini MM. Microdatasus: uma ferramenta poderosa para a extração, carga e transformação de dados de saúde custodiados pelo Departamento de Informática do SUS. Cad Saúde Pública 2022; 38:e00096622. referente ao artigo Microdatasus: Pacote para Download e Pré-processamento de Microdados do Departamento de Informática do SUS (DATASUS)²2. Saldanha RF, Bastos RR, Barcellos C. Microdatasus: pacote para download e pré-processamento de microdados do Departamento de Informática do SUS (DATASUS). Cad Saúde Pública 2019; 35:e00032419.. Externamos nossa alegria em saber que o fruto desse trabalho tem contribuído para uma melhor atuação da comunidade científica.

O principal objetivo do artigo e do pacote estatístico criado é facilitar o acesso aos Sistemas de Informações em Saúde (SIS) mantidos pelo DATASUS, acrescentando a possibilidade e conveniência do acesso direto aos dados com a utilização da linguagem R. Lançado em 2019, o artigo contemplava os SIS acessíveis pelo pacote naquele momento. Desde então, com o esforço dos autores e comunidade de usuários, novos SIS foram acrescentados ao pacote, permitindo o acesso a dados de uma gama ainda maior de informações em saúde. Aproveitamos a oportunidade para agradecer a comunidade de usuários do pacote, que ativamente tem enviado sugestões e comunicado sobre erros e possibilidades de melhorias.

Uma das virtudes da linguagem R é a possibilidade de sua utilização em diversos sistemas operacionais, ainda que isso demande maior carga de trabalho no desenvolvimento e manutenção do pacote. Iremos aqui investigar os possíveis problemas relacionados ao uso e alocação de memória com o sistema operacional Windows.

Informamos que a seleção de variáveis no momento de importação dos dados já é possível, utilizando o argumento vars na função fetch_datasus. Com esse argumento, após o download e leitura do arquivo no formato DBC fornecido pelo DATASUS, as variáveis nele listadas são selecionadas e as demais são descartadas, utilizando dessa forma uma quantidade menor de memória volátil do computador. O exemplo abaixo ilustra sua utilização. Ainda assim, iremos revisar essa função, adicionando comandos adicionais de garbage collector.

Uma dúvida frequente dos usuários do pacote é sobre os limites de utilização de uma grande quantidade de dados. Por exemplo, os dados completos do Sistema de Internações Hospitalares do SUS (SIH/SUS), para uma dezena de anos de todas as Unidades da Federação.

A utilização de uma quantidade de dados de um recorte abrangente como esse irá demandar severamente recursos computacionais, em geral excedendo a capacidade disponível em computadores dos tipos desktop e notebook, que utilizamos usualmente.

Destacamos que isso não é uma limitação do pacote, mas da memória volátil disponível para os usuários em seus computadores. Nesses casos, sugerimos estratégias computacionais diferentes, mais apropriadas para lidar com grandes quantidades de dados.

Uma das opções é a utilização de um banco de dados. Nesse caso, os dados acessados e pré-processados pelo pacote podem ser armazenados em disco rígido, sendo posteriormente consultados dentro do R. O exemplo disponível no linkhttps://gist.github.com/rfsaldanha/a849716f4807fea7104b12e01fdf875f demonstra essa possibilidade, utilizando o banco de dados SQLite localmente. Outras opções de banco de dados acessíveis pelo R são listadas no seguinte endereço: https://db.rstudio.com.

Destaca-se também a possibilidade de utilizar outras estratégias, como a Plataforma de Ciência de Dados em Saúde (PCDaS), do Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde, Fundação Oswaldo Cruz (ICICT/Fiocruz). Essa plataforma disponibiliza o acesso a diversos SIS do DATASUS em índices do tipo ElasticSearch. Dessa forma, é possível fazer consultas complexas com os dados do DATASUS e de outras fontes na infraestrutura computacional disponibilizada por essa plataforma. Mais informações podem ser acessadas no link: https://pcdas.icict.fiocruz.br.

Seguindo com os objetivos do pacote, nos comprometemos a expandir e dar manutenção às suas funções. Convidamos os usuários a contribuir ativamente para o pacote, seja com o envio de dúvidas e comentários, ou mesmo com a submissão de códigos em seu repositório: https://github.com/rfsaldanha/microdatasus.

O acesso e utilização de dados dos SIS é essencial para a construção e manutenção de políticas públicas em saúde. O DATASUS realiza um papel primordial com sua missão de coleta, organização e disseminação pública de dados de saúde. Nós, comunidade de usuários de dados do DATASUS, precisamos estar sempre vigilantes e prestativos para a manutenção desse órgão e consequente cumprimento de sua missão.

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