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title: "Comparação dados SIVEP Gripe e Brasil.IO"
date: "`r Sys.Date()`"
author: "Observatório COVID-19 BR"
output:
rmdformats::readthedown:
code_folding: hide
self_contained: true
thumbnails: false
lightbox: false
toc_depth: 4
---
```{r knitr_init, echo=FALSE, results="asis", cache=FALSE}
library(knitr)
library(rmdformats)
library(stringr)
library(dplyr)
library(coronabr)
source("_src/funcoes.R")
## Global options
options(max.print = "75")
opts_chunk$set(echo = FALSE,
cache = FALSE,
prompt = FALSE,
tidy = FALSE,
comment = NA,
message = FALSE,
warning = FALSE)
opts_knit$set(width = 75)
```
```{r utilities}
## Tabelas de contigencia entre hospitalizacao e evolucao
f1 <- function(x){
y <- filter(x, pcr_sars2 == 1 | classi_fin == 5) %>%
as.data.frame()
tmp <- with(y, addmargins(table(hospital, evolucao, useNA="always")))
dimnames(tmp) <- list(Hospitalização = c("Hospitalizado", "Não hospit", "Ignorado", "NA", "Total"),
Evolução = c("Alta", "Óbito", "ignorado", "NA", "Total"))
return(tmp)
}
## N de obitos data do óbito
f2 <- function(x){
df <- x %>%
filter(evolucao == 2 & (pcr_sars2 == 1 | classi_fin == 5)) %>%
##mutate(dt_evento = pmax(dt_notific, dt_evolucao, dt_digita, na.rm=TRUE)) %>%
group_by(dt_evoluca) %>%
summarise(N = n()) %>%
as.data.frame()
zoo(df[,2], df[,1])
}
## N de obitos por data de notificacao Brasil.IO
f3 <- function(x){
zoo(rev(diff(rev(x$deaths))),x$date[-nrow(x)])
}
## Data da ultima base sivep disponivel
sivep.last.date <- get.last.date(dir = "../dados/SIVEP-Gripe/")
```
# Introdução
A base SIVEP-Gripe tem as notificações de casos de SRAG. O campo
`HOSPITAL`, indica se o caso foi hospitalizado. O campo `EVOLUCAO`
indica a evolução final do caso (alta, óbito, ignorado). Os casos sem
conclusão têm o campo de evolução não preenchido (NA). Na SIVEP há
campos que indicam a data da notificação (`DT_NOTIFICA`) e outro campo
para a data da evolução (`DT_EVOLUCA`). Há, também, a data de
digitação inicial da notificação (`DT_DIGIT`), que pode ser anterior à
data da evolução. O dicionário de dados da SIVEp está
[aqui](http://189.28.128.100/sivep-gripe/Dicionario_de_Dados_SRAG_Hospitalizado_02.04.2020.pdf).
A tabela `caso.full` do Brasil.IO tem um só campo de
data. Segundo a documentação
(https://github.com/turicas/covid19-br/blob/master/api.md#caso_full),
é a data da captura do dado. A verificar, mas parece ser a data dos
boletins epidemiológicos, que somam os óbitos e casos que constam na
base a cada dia. Se é isto, não corresponde a nenhuma das datas que
consta em uma base SIVEP.
Neste relatório comparamos o número diário de óbitos na base SIVEP e
no conjunto de dados do Brasil.IO, usando a data do óbito que consta
na SIVEP.
# Recife
```{r Recife_leitura_dados}
## Codigo IBGE
recife.cod <- "2611606"
## Brasil.IO
recife.bio <- get_corona_br(ibge_cod = recife.cod)
## SIVEP
## Recife, residentes no municipio
recife.sivep.res <- read.sivep(dir = "../dados/SIVEP-Gripe/",
escala = "municipio",
geocode = recife.cod,
data = sivep.last.date,
residente = TRUE)
## Recife, notificacoes feitas no muncipio
recife.sivep.not <- read.sivep(dir = "../dados/SIVEP-Gripe/",
escala = "municipio",
geocode = recife.cod,
data = sivep.last.date,
residente = FALSE)
## Ultimo nowcasting
## Data
recife.data.nowc <- get.last.date(dir = "../dados_processados/nowcasting/municipios/PE/Recife/tabelas_nowcasting_para_grafico")
## Leitura
recife.now.c <- read.csv(paste0("../dados_processados/nowcasting/municipios/PE/Recife/tabelas_nowcasting_para_grafico/nowcasting_acumulado_obitos_covid_",recife.data.nowc,".csv"))
recife.now <- read.csv(paste0("../dados_processados/nowcasting/municipios/PE/Recife/tabelas_nowcasting_para_grafico/nowcasting_diario_obitos_covid_",recife.data.nowc,".csv"))
recife.now.zoo <- zoo(recife.now$estimate, as.Date(recife.now$data))
## Ultima data para a qual tem nowcasting
recife.data.now <- as.Date(last(recife.now$data))
```
## Casos e óbitos SRAG
### Comparação de óbitos nas duas bases e nowcasting SIVEP
```{r recife_plot_compara, fig.width = 8, fig.height = 4}
merge(sivep.res = na.fill(f2(recife.sivep.res),0),
##sivep.not = f2(recife.sivep.not),
sivep.res.now = recife.now.zoo,
br.io=f3(recife.bio)) %>%
##na.fill(fill=0) %>%
ggplot(aes(Index)) +
geom_line(aes(y=sivep.res.now, col="SIVEP nowcasting")) +
geom_line(aes(y=sivep.res, col="SIVEP")) +
geom_line(aes(y=br.io, col="Brasil.IO")) +
ylab("N de óbitos") +
xlab("") +
scale_x_date(date_labels = "%d/%b") +
theme_bw() +
plot.formatos +
theme(legend.position = c(0.1, 0.7), legend.title = element_blank())
```
### Casos SRAG por evolução e hospitalização na SIVEP
O total de óbitos acumulados na base do Brasil.IO é
`r recife.bio$deaths[recife.bio$date == as.Date(sivep.last.date, "%Y_%m_%d")]`.
Os totais e óbitos de residentes em Recife na base
SIVEP é menor do isso. No entanto, o valor do Brasil.IO até dia
`r format(recife.data.now, "%d/%m/%Y")` é de
`r recife.bio$deaths[recife.bio$date == recife.data.now]`.
compatível com o acumulado das estimativas de nowcasting, que vão
até este dia. Esta estimativa é de
`r recife.now.c$now.mean.c[recife.now.c$data==recife.data.now]`,
com intervalo entre
`r recife.now.c$now.low.c.proj[recife.now.c$data==recife.data.now]`
e
`r recife.now.c$now.upp.c.proj[recife.now.c$data==recife.data.now]` .
#### Casos de residentes no município
```{r recife_residentes}
kable(f1(recife.sivep.res),
caption = paste("Recife casos SRAG de residentes, classificados por hospitalização e evolução, base SIVEP nacional do MS,",
format(as.Date(sivep.last.date, "%Y_%m_%d"), "%d/%m/%Y")))
```
#### Casos notificados no município
```{r recife_notif}
kable(f1(recife.sivep.not),
caption = paste("Recife casos SRAG notificados no município, classificados por hospitalização e evolução, base SIVEP nacional do MS,",
format(as.Date(sivep.last.date, "%Y_%m_%d"), "%d/%m/%Y")))
```
# João Pessoa
```{r Jpessoa_leitura_dados}
## Codigo IBGE
jpessoa.cod <- "2507507"
## Brasil.IO
jpessoa.bio <- get_corona_br(ibge_cod = jpessoa.cod)
## SIVEP
## Jpessoa, residentes no municipio
jpessoa.sivep.res <- read.sivep(dir = "../dados/SIVEP-Gripe/",
escala = "municipio",
geocode = jpessoa.cod,
data = sivep.last.date,
residente = TRUE)
## Jpessoa, notificacoes feitas no muncipio
jpessoa.sivep.not <- read.sivep(dir = "../dados/SIVEP-Gripe/",
escala = "municipio",
geocode = jpessoa.cod,
data = sivep.last.date,
residente = FALSE)
## Ultimo nowcasting
## Data
jpessoa.data.nowc <- get.last.date(dir = "../dados_processados/nowcasting/municipios/PB/Joao_Pessoa/tabelas_nowcasting_para_grafico")
## Leitura
jpessoa.now.c <- read.csv(paste0("../dados_processados/nowcasting/municipios/PB/Joao_Pessoa/tabelas_nowcasting_para_grafico/nowcasting_acumulado_obitos_srag_",jpessoa.data.nowc,".csv"))
jpessoa.now <- read.csv(paste0("../dados_processados/nowcasting/municipios/PB/Joao_Pessoa/tabelas_nowcasting_para_grafico/nowcasting_diario_obitos_srag_",jpessoa.data.nowc,".csv"))
jpessoa.now.zoo <- zoo(jpessoa.now$estimate, as.Date(jpessoa.now$data))
## Ultima data para a qual tem nowcasting
jpessoa.data.now <- as.Date(last(jpessoa.now$data))
```
## Casos e óbitos SRAG
### Comparação de óbitos nas duas bases e nowcasting SIVEP
```{r jpessoa_plot_compara, fig.width = 8, fig.height = 4}
merge(sivep.res = na.fill(f2(jpessoa.sivep.res),0),
##sivep.not = f2(jpessoa.sivep.not),
sivep.res.now = jpessoa.now.zoo,
br.io=f3(jpessoa.bio)) %>%
##na.fill(fill=0) %>%
ggplot(aes(Index)) +
geom_line(aes(y=sivep.res.now, col="SIVEP nowcasting")) +
geom_line(aes(y=sivep.res, col="SIVEP")) +
geom_line(aes(y=br.io, col="Brasil.IO")) +
ylab("N de óbitos") +
xlab("") +
scale_x_date(date_labels = "%d/%b") +
theme_bw() +
plot.formatos +
theme(legend.position = c(0.1, 0.7), legend.title = element_blank())
```
### Casos SRAG por evolução e hospitalização na SIVEP
O total de óbitos acumulados na base do Brasil.IO é
`r jpessoa.bio$deaths[jpessoa.bio$date == as.Date(sivep.last.date, "%Y_%m_%d")]`.
Os totais e óbitos de residentes em João Pessoa na base
SIVEP é menor do isso. No entanto, o valor do Brasil.IO até dia
`r format(jpessoa.data.now, "%d/%m/%Y")` é de
`r jpessoa.bio$deaths[jpessoa.bio$date == jpessoa.data.now]`.
compatível com o acumulado das estimativas de nowcasting, que vão
até este dia. Esta estimativa é de
`r jpessoa.now.c$now.mean.c[jpessoa.now.c$data==jpessoa.data.now]`,
com intervalo entre
`r jpessoa.now.c$now.low.c.proj[jpessoa.now.c$data==jpessoa.data.now]`
e
`r jpessoa.now.c$now.upp.c.proj[jpessoa.now.c$data==jpessoa.data.now]` .
#### Casos de residentes no município
```{r jpessoa_residentes}
kable(f1(jpessoa.sivep.res),
caption = paste("João Pessoa casos SRAG de residentes, classificados por hospitalização e evolução, base SIVEP nacional do MS,",
format(as.Date(sivep.last.date, "%Y_%m_%d"), "%d/%m/%Y")))
```
#### Casos notificados no município
```{r jpessoa_notif}
kable(f1(jpessoa.sivep.not),
caption = paste("Jaão Pessoa casos SRAG notificados no município, classificados por hospitalização e evolução, base SIVEP nacional do MS,",
format(as.Date(sivep.last.date, "%Y_%m_%d"), "%d/%m/%Y")))
```
# Belo Horizonte
```{r BH_leitura_dados}
## Codigo IBGE
BH.cod <- "3106200"
## Brasil.IO
BH.bio <- get_corona_br(ibge_cod = BH.cod)
## SIVEP
## BH, residentes no municipio
BH.sivep.res <- read.sivep(dir = "../dados/SIVEP-Gripe/",
escala = "municipio",
geocode = BH.cod,
data = sivep.last.date,
residente = TRUE)
## BH, notificacoes feitas no muncipio
BH.sivep.not <- read.sivep(dir = "../dados/SIVEP-Gripe/",
escala = "municipio",
geocode = BH.cod,
data = sivep.last.date,
residente = FALSE)
## Ultimo nowcasting
## Data
BH.data.nowc <- get.last.date(dir = "../dados_processados/nowcasting/municipios/MG/Belo_Horizonte/tabelas_nowcasting_para_grafico")
## Leitura
BH.now.c <- read.csv(paste0("../dados_processados/nowcasting/municipios/MG/Belo_Horizonte/tabelas_nowcasting_para_grafico/nowcasting_acumulado_obitos_srag_",BH.data.nowc,".csv"))
BH.now <- read.csv(paste0("../dados_processados/nowcasting/municipios/MG/Belo_Horizonte/tabelas_nowcasting_para_grafico/nowcasting_diario_obitos_srag_",BH.data.nowc,".csv"))
BH.now.zoo <- zoo(BH.now$estimate, as.Date(BH.now$data))
## Ultima data para a qual tem nowcasting
BH.data.now <- as.Date(last(BH.now$data))
```
## Casos e óbitos SRAG
### Comparação de óbitos nas duas bases e nowcasting SIVEP
```{r BH_plot_compara, fig.width = 8, fig.height = 4}
merge(sivep.res = na.fill(f2(BH.sivep.res),0),
##sivep.not = f2(BH.sivep.not),
sivep.res.now = BH.now.zoo,
br.io=f3(BH.bio)) %>%
##na.fill(fill=0) %>%
ggplot(aes(Index)) +
geom_line(aes(y=sivep.res.now, col="SIVEP nowcasting")) +
geom_line(aes(y=sivep.res, col="SIVEP")) +
geom_line(aes(y=br.io, col="Brasil.IO")) +
ylab("N de óbitos") +
xlab("") +
scale_x_date(date_labels = "%d/%b") +
theme_bw() +
plot.formatos +
theme(legend.position = c(0.1, 0.7), legend.title = element_blank())
```
### Casos SRAG por evolução e hospitalização na SIVEP
O total de óbitos acumulados na base do Brasil.IO é
`r BH.bio$deaths[BH.bio$date == as.Date(sivep.last.date, "%Y_%m_%d")]`.
Os totais e óbitos de residentes em Belo Horizonte na base
SIVEP é bem maior que isso (ver tabelas abaixo). No entanto,
o [Boletim Epidemiológico de BH do dia 05/06]
(https://prefeitura.pbh.gov.br/sites/default/files/estrutura-de-governo/saude/2020/boletim_epidemiologico_34_covid-19_05-06-2020.pdf)
informa um total de 362 óbitos por SRAG, sendo 57 confimados para COVID.
O valor do Brasil.IO até dia
`r format(BH.data.now, "%d/%m/%Y")` é de
`r BH.bio$deaths[BH.bio$date == BH.data.now]`.
compatível com o acumulado das estimativas de nowcasting, que vão
até este dia. Esta estimativa é de
`r BH.now.c$now.mean.c[BH.now.c$data==BH.data.now]`,
com intervalo entre
`r BH.now.c$now.low.c.proj[BH.now.c$data==BH.data.now]`
e
`r BH.now.c$now.upp.c.proj[BH.now.c$data==BH.data.now]` .
#### Casos de residentes no município
```{r BH_residentes}
kable(f1(BH.sivep.res),
caption = paste("Belo Horizonte casos SRAG de residentes, classificados por hospitalização e evolução, base SIVEP nacional do MS,",
format(as.Date(sivep.last.date, "%Y_%m_%d"), "%d/%m/%Y")))
```
#### Casos notificados no município
```{r BH_notif}
kable(f1(BH.sivep.not),
caption = paste("Jaão Pessoa casos SRAG notificados no município, classificados por hospitalização e evolução, base SIVEP nacional do MS,",
format(as.Date(sivep.last.date, "%Y_%m_%d"), "%d/%m/%Y")))
```
# Conclusões preliminares
* Pelo menos para óbitos, temos que considerar também casos não
hospitalizados. Avaliar se é melhro afzer isso também para casos.
* Total de óbitos reportados pelo Brasil.IO pode ser maior que o registrado
no SIVEP-Gripe. Quando acontece, se dá pelo maior número de óbitos nas últimas
semanas ou dias, nos dados do Brasil.IO. A diferença pode acontece pelo
maior atraso de notificação de óbitos na SIVEP do que nos
boletins. É possível também que haja óbitos que não são lançados no
SIVEP (p.e.x que aconteceram no domicílio). Embora menos provável, é
possível ainda que óbitos de residentes em outro municípios sejam
contabilizados, especialmente em grandes cidades, para onde muitas
pessoas de cidades menores se dirigem, em busca de
tratamentos. Estas hipóteses não são excludentes.
* Caso a diferença seja causada por atraso de notificação, seria
esperado que o total de óbitos estimados pelo nowcasting se
aproximasse do total reportado no boletim. É o que acontece.
* Brasil.IO soma os óbitos anunciados pelas secretarias a cada dia. A
evolução destes números pela data do boletim são afetadas por
fatores administrativos. Um melhor acompanhamento da pandemia é
feito usando como data de referência a data do evento epidemiológico
(primeiros sintomas para casos e data do óbito para óbitos).