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title: "Mortalidade população brasileira 2000-2019"
subtitle: "Categorizada por capítulo CID 10"
author: "José A Bran - https://ayuda.onecluster.org/"
date: "2021-04-22"
output:
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    vertical_layout: fill
    source_code: embed
    social: menu
runtime: shiny
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```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
library(WDI)
library(ggplot2)
library(data.table)
library(DT)
library(plotly)
library(dygraphs)
library(knitr)
```

Óbitos categorizados por Capítulo CID 10 e por 100000 habitantes

```{r }
ob <- fread("../data/mortalidade_CID_10.csv",
            skip = 0,
            header = TRUE)

names(ob)

cols = names(ob)[2:21]

b = melt(ob,
         id = "CID 10",
         measure = cols,
         variable.name = "Ano",
         value.name = "Obitos")


b[, Ano :=  gsub('X', "", b$Ano)]

str(b)
```

População

```{r }
p <- fread("../data/pop_reg_2000_2020.csv",
           skip = 0,
           header = TRUE)

names(p)

str(p)


po = melt(p,
          id = "Regiao",
          measure = cols,
          variable.name = "Ano",
          value.name = "População")

po = po[, .("População" = sum(`População`)), by = Ano]

str(po)
```

Unindo tabelas

```{r }
ci = po[b, on = 'Ano']

names(ci)

ci[, Mortalidade := (Obitos/`População`) * 100000 ]

str(ci)
```

Tabela
=======================================================================

```{r }
datatable(ci , filter = 'top') |>
    formatRound('Mortalidade', 1)
```

Causas comuns
=======================================================================

```{r }

ci2 <- ci[`CID 10` == "II.  Neoplasias" |
        `CID 10` == "IX.  Aparelho circulatorio" |
        `CID 10` == "X.   Aparelho respiratorio" |
        `CID 10` == "XX.  Causas externas" |
        `CID 10` == "XVIII. Sint sinais e achad anorm ex clin e laborat", ]


p1 = ggplot(ci2, aes(Ano, Mortalidade, group = `CID 10`)) +
    geom_point() +
    geom_path(aes(col = `CID 10`), size = 1) +
    theme_minimal() +
    theme(legend.position = c(0.85, 0.7)) +
    labs(x = "Ano", y = "Mortalidade x 100000 habitantes")
```

```{r }
plotly::ggplotly(p1)
```

Todas as causas
=======================================================================

```{r }
p2 = ggplot(ci, aes(Ano, Mortalidade, group = `CID 10`)) +
    geom_point() +
    geom_path(aes(col = `CID 10`), size = 1) +
    theme_minimal() +
    labs(x = "Ano", y = "Mortalidade x 100000 habitantes")
```

```{r }
ggplotly(p2)
```