Cleaning script on mortality by region and state
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38d1b93961
commit
6647bb89c2
12
README.org
12
README.org
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@ -1,7 +1,12 @@
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#+options: toc:nil num:nil todo:nil author:nil
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#+options: p:nil
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* mort_geral
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* Mortalidade geral
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Scripts com exemplos de captação, manejo de dados e descrição simples do
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indicador "Mortalidade geral" em epidemiologia.
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O material é publicado com fins educativos e de divulgação científica.
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** Scripts
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@ -13,6 +18,7 @@
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- [[./script/mort_am_lat.Rmd][Taxa de mortalidade em vários países]]
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- [[./script/mort_idade.Rmd][Mortalidade proporcional por faixa etária]]
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- [[./script/pais_reg_UF_dash.Rmd][Taxa de mortalidade Brasil 2000-2019 por UF]]
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- [[./script/pais_reg_UF_dashwrang.R][Script com organização das tabelas para o dashboard]]
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** Dados
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@ -26,6 +32,8 @@ IBGE/Diretoria de Pesquisas. Coordenação de População e Indicadores Sociais.
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Gerência de Estudos e Análises da Dinâmica Demográfica. Projeção da população
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do Brasil por sexo e idade para o período 2000-2060
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Dados sobre estimativas da população foram obtidos do [[https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao/9103-estimativas-de-populacao.html?edicao=17283&t=downloads][IBGE]]
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- [[https://opendatasus.saude.gov.br/dataset/sim-1979-2019][Dados de mortalidade 1979-2019]]
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- [[https://opendatasus.saude.gov.br/dataset/sim-2020-2021][Dados de mortalidade 2021]]
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- [[./data/mortalidade_CID_10.csv][Compilado dados mortalidade por causas - CID 10]]
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@ -36,9 +44,11 @@ do Brasil por sexo e idade para o período 2000-2060
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- [[http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?ibge/cnv/projpopbr.def][População brasileira para o período de estudo]]
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- [[./data/pop_UF_2000_2020.csv][Tabela população por UF 2000-2020]]
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- [[./data/obitos_UF_2000_2019.csv][Tabela óbitos por UF 2000-2019]]
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- [[./data/obitos_reg_2000_2020.csv][Tabela óbitos por região 2000-2020]]
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- [[./data/pop_reg_2000_2020.csv][Tabela população por região 2000-2020]]
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** Documentos
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- [[./doc/resources.org][Informações complementares sobre mortalidade]]
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- [[./bib/references.bib][Referências bibliográficas]]
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- [[https://git.disroot.org/greenleaves/mort_geral.wiki.git][Taxa de mortalidade - Wiki]]
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@ -0,0 +1,6 @@
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Regiao,2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019
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Norte,47561,50670,50330,52787,54274,54857,55872,56731,60967,62993,65425,67789,70666,71595,74518,77944,80105,82983,84409,85686
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||||
Nordeste,228410,238256,248980,253019,256614,254544,256139,262193,273873,280476,284635,301596,305746,316415,319748,337713,347095,352045,343969,352801
|
||||
Sudeste,463948,465471,470221,479735,487492,475801,493850,495877,504984,515214,534495,541518,543383,554513,562401,573965,595573,593692,598138,616243
|
||||
Sul,152476,151629,154987,157625,163070,159922,163388,169004,169646,175573,179428,184658,183528,189231,188514,191172,202593,197793,203734,206086
|
||||
Centro-Oeste,54291,55466,58289,59174,62623,61703,62442,64019,67537,68832,72964,74937,77843,78720,81858,83381,84408,86150,86469,88985
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@ -10,62 +10,8 @@ output:
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runtime: shiny
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```{r setup, include=FALSE}
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library(flexdashboard)
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library(WDI)
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library(ggplot2)
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library(dplyr)
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library(DT)
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library(plotly)
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#library(readr)
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library(data.table)
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library(dygraphs)
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library(knitr)
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library(tidyr)
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library(WDI)
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```
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Mortalidade geral: casos totais e mortalidade por 1000 habitantes
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```{r }
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d <- fread("../data/obitos_UF_2000_2019.csv", header = TRUE) |>
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pivot_longer(cols = c(`2000`:`2019`),
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names_to = "Ano",
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values_to = "Obitos")
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d
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```
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```{r }
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d1 <- fread("../data/pop_UF_2000_2020.csv", header = TRUE) |>
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select(-`2020`) |>
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||||
pivot_longer(cols = c(`2000`:`2019`),
|
||||
names_to = "Ano",
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values_to = "População")
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```
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```{r }
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||||
d3 <- left_join(d, d1, by = c("UF", "Ano")) |>
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mutate(Mortalidade = (Obitos/População) * 1000)
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```
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```{r }
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d4 <- fread("../data/obitos_reg_2000_2020.csv", header = TRUE) |>
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||||
pivot_longer(cols = c(`2000`:`2019`),
|
||||
names_to = "Ano",
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values_to = "Obitos")
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```
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```{r }
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||||
d5 <- fread("../data/pop_reg_2000_2020.csv", header = TRUE) |>
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pivot_longer(cols = c(`2000`:`2019`),
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names_to = "Ano",
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values_to = "População")
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```
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```{r }
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d6 <- left_join(d4, d5, by = c("Regiao", "Ano")) |>
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mutate(Mortalidade = (Obitos/População) * 1000) |>
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rename(Região = "Regiao")
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source("./pais_reg_UF_dashwrang.R")
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```
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UF
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@ -87,7 +33,7 @@ UF gráfico
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=======================================================================
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```{r }
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||||
M_U <- ggplot(d3, aes(Ano, Mortalidade, group = `Sigla-UF`)) +
|
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mu <- ggplot(d3, aes(Ano, Mortalidade, group = `Sigla-UF`)) +
|
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geom_line(aes(color = `Sigla-UF`)) +
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labs(y = "Mortalidade x 1000 habitantes",
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color = "UF") +
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@ -100,7 +46,7 @@ M_U <- ggplot(d3, aes(Ano, Mortalidade, group = `Sigla-UF`)) +
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```
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```{r }
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plotly::ggplotly(M_U)
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plotly::ggplotly(mu)
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```
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Região
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@ -0,0 +1,52 @@
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## Building tables to be used in dashboard
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library(flexdashboard)
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library(WDI)
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library(ggplot2)
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library(dplyr)
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||||
library(DT)
|
||||
library(plotly)
|
||||
library(data.table)
|
||||
library(dygraphs)
|
||||
library(knitr)
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library(tidyr)
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## Mortalidade geral: casos totais e mortalidade por 1000 habitantes
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cols = paste0("2000":"2019")
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d <- fread("../data/obitos_UF_2000_2019.csv", header = TRUE) |>
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pivot_longer(cols = all_of(cols),
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names_to = "Ano",
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values_to = "Obitos")
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||||
d1 <- fread("../data/pop_UF_2000_2020.csv", header = TRUE) |>
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select(-`2020`) |>
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pivot_longer(cols = all_of(cols),
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||||
names_to = "Ano",
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values_to = "População")
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d3 <- left_join(d, d1, by = c("UF", "Ano")) |>
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mutate(Mortalidade = (Obitos/População) * 1000)
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d4 <- fread("../data/obitos_reg_2000_2020.csv", header = TRUE) |>
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||||
pivot_longer(cols = all_of(cols),
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||||
names_to = "Ano",
|
||||
values_to = "Obitos")
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d5 <- fread("../data/pop_reg_2000_2020.csv", header = TRUE) |>
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||||
pivot_longer(cols = all_of(cols),
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||||
names_to = "Ano",
|
||||
values_to = "População")
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d6 <- left_join(d4, d5, by = c("Regiao", "Ano")) |>
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||||
mutate(Mortalidade = (Obitos/População) * 1000) |>
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rename(Região = "Regiao")
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