datasus-outcomelisted

# Skill: datasus-outcome Cria um novo desfecho preditivo no pipeline [datasus-ai-prediction](https://github.com/fabianofilho/datasus-ai-prediction). Esse e o ponto de contribuicao principal do repo: cada desfecho e uma subclasse de `OutcomeConfig`. A plataforma pluga o resto (download, coorte, treino, avaliacao) automaticamente. ## Quando usar - `/datasus-outcome` para adicionar um desfecho novo - "quero modelar [desfecho] com dados do DataSUS" - "adiciona um outcome de [condicao]" - Ao contribuir com o repo do laboratorio ## Antes de comecar, definir com o usuario 1. **Desfecho clinico** e o que predizer (ex: obito neonatal, abandono de TB). 2. **Fonte(s)**: SIH, SIM, SINASC ou qual SINAN (Dengue, TB, Hanseniase, AIDS, Sifilis, Chikungunya, Violencia, Intoxicacao). 3. **Evento indice** (linha = qual evento? alta, nascimento, notificacao). 4. **Janela de observacao** (look-back das features, em dias). 5. **Janela de predicao** (look-ahead do desfecho, em dias). 6. **Precisa de record linkage** entre sistemas? (ex: SIH + SIM para mortalidade pos-alta). Sem evitar leakage temporal: nenhuma feature pode usar informacao posterior ao fim da janela de observacao. ## Passos ### 1. Olhar um desfecho existente parecido Antes de escrever, ler um desfecho da mesma fonte em `core/outcomes/` como molde: - SIH puro: `readmissao_30d.py`, `permanencia_prolongada.py` - SIH + SIM (linkage): `mortalidade_hospitalar.py` - SINASC: `prematuridade.py`, `baixo_peso_nascer.py` - SINAN: `deng