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title: "Mortalidade população brasileira 2000-2019"
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subtitle: "Categorizada por capítulo CID 10"
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author: "José A Bran - https://ayuda.onecluster.org/"
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date: "2021-04-22"
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output:
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flexdashboard::flex_dashboard:
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orientation: rows
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vertical_layout: fill
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source_code: embed
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social: menu
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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(data.table)
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library(DT)
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library(plotly)
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library(dygraphs)
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library(knitr)
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```
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Óbitos categorizados por Capítulo CID 10 e por 100000 habitantes
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```{r }
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ob <- fread("../data/mortalidade_CID_10.csv",
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skip = 0,
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header = TRUE)
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names(ob)
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cols = names(ob)[2:21]
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b = melt(ob,
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id = "CID 10",
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measure = cols,
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variable.name = "Ano",
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value.name = "Obitos")
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b[, Ano := gsub('X', "", b$Ano)]
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str(b)
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```
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População
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```{r }
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p <- fread("../data/pop_reg_2000_2020.csv",
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skip = 0,
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header = TRUE)
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names(p)
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str(p)
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po = melt(p,
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id = "Regiao",
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measure = cols,
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variable.name = "Ano",
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value.name = "População")
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po = po[, .("População" = sum(`População`)), by = Ano]
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str(po)
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```
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Unindo tabelas
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```{r }
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ci = po[b, on = 'Ano']
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names(ci)
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ci[, Mortalidade := (Obitos/`População`) * 100000 ]
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str(ci)
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```
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Tabela
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```{r }
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datatable(ci , filter = 'top') |>
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formatRound('Mortalidade', 1)
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```
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Causas comuns
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```{r }
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ci2 <- ci[`CID 10` == "II. Neoplasias" |
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`CID 10` == "IX. Aparelho circulatorio" |
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`CID 10` == "X. Aparelho respiratorio" |
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`CID 10` == "XX. Causas externas" |
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`CID 10` == "XVIII. Sint sinais e achad anorm ex clin e laborat", ]
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p1 = ggplot(ci2, aes(Ano, Mortalidade, group = `CID 10`)) +
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geom_point() +
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geom_path(aes(col = `CID 10`), size = 1) +
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theme_minimal() +
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theme(legend.position = c(0.85, 0.7)) +
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labs(x = "Ano", y = "Mortalidade x 100000 habitantes")
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```
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```{r }
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plotly::ggplotly(p1)
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```
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Todas as causas
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=======================================================================
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```{r }
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p2 = ggplot(ci, aes(Ano, Mortalidade, group = `CID 10`)) +
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|
geom_point() +
|
|
geom_path(aes(col = `CID 10`), size = 1) +
|
|
theme_minimal() +
|
|
labs(x = "Ano", y = "Mortalidade x 100000 habitantes")
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|
```
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```{r }
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ggplotly(p2)
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```
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