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title: "Relatório Informativo sobre Dengue"
author: "Vigilância Epidemiológica do Estado de Rosas"
date: '2022-07-11'
output:
  pdf_document: default
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)

# Carregando os pacotes necessários
require(foreign)
require(tidyverse)
require(lubridate)
require(kableExtra)

# Importando o banco de dados com a função `read.dbf()`
nindi <- read.dbf(file = '../Dados/NINDINET.dbf')

# Armazenando apenas dados para dengue
dengue <- nindi |>
  # Filtrando apenas casos de dengue com a função filter()
  filter(ID_AGRAVO == 'A90') |> 
  # Criando novas colunas com a função mutate()
         # Convertendo a coluna DT_SIN_PRI (data de primeiros sintomas) para o formato de date (Date)
  mutate(DT_SIN_PRI = ymd(DT_SIN_PRI),
         # Criando nova coluna com a semana epidemiológica com o uso da função epiweek()
         sem_epi = epiweek(DT_SIN_PRI),
         # Criando nova coluna com o ano epidemiológico com o uso da função epiyear()
         ano_epi = epiyear(DT_SIN_PRI),
         # Criando nova coluna com o mês de primeiros sintomas
         mes = month(DT_SIN_PRI))

n_casos = nrow(dengue)
n_obitos = sum(dengue$CLASSI_FIN == 2, na.rm = TRUE)
```

  
## Sobre

O **Departamento de Vigilância Epidemiológica do Estado de Rosas**, por meio deste boletim informativo^1^, apresenta informações gerais sobre a dengue^2^, assim como uma breve análise dos dados históricos relativos à situação epidemiológica da dengue no Estado de Rosas. Entre 2007 e 2012, o município registrou `r n_casos` casos confirmados de dengue e `r n_obitos` óbitos. A distribuição dos casos confirmados por semana epidemiológica é apresentada na *Figura 1*. O número de casos por classificação final são apresentados na *Tabela 1*.  

&nbsp;

&nbsp;

![](Imagens/dengue.png){width="100%"}

^1^ Este relatório foi produzido utilizando a linguagem `RMarkdown`.

^2^ As informações sobre esta doença foram baseadas em conteúdo disponibilizado pelo Ministério da Saúde. Para obter mais informações, acesse [este link](https://www.gov.br/saude/pt-br/assuntos/saude-de-a-a-z/d/dengue).

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## Introdução

1. O que é Dengue

A dengue é a arbovirose urbana mais prevalente nas Américas, principalmente no Brasil. É uma doença febril que tem se mostrado de grande importância em saúde pública nos últimos anos. O vírus dengue (DENV) é um arbovírus transmitido pela picada da fêmea do mosquito _Aedes aegypti_ e possui quatro sorotipos diferentes (DENV-1, DENV-2, DENV-3 e DENV-4).

i. Principais Sintomas

* Febre alta > 38°C.
* Dor no corpo e articulações
* Dor atrás dos olhos.
* Mal estar.
* Falta de apetite.
* Dor de cabeça.
* Manchas vermelhas no corpo.

ii. Transmissão

 O vírus da dengue (DENV) pode ser transmitido ao homem principalmente por via vetorial, pela picada de fêmeas de _Aedes aegypti_ infectadas, no ciclo urbano humano–vetor–humano. Os relatos de transmissão por via vertical (de mãe para filho durante a gestação) e transfusional são raros.

iii. Diagnóstico

* Métodos diretos

  + Pesquisa de vírus (isolamento viral por inoculação em células);

  + Pesquisa de genoma do vírus da dengue por transcrição reversa seguida de reação em cadeia da polimerase (RT-PCR);

* Métodos indiretos

  + Pesquisa de anticorpos IgM por testes sorológicos (ensaio imunoenzimático – ELISA)

  + Teste de neutralização por redução de placas (PRNT);

  + Inibição da hemaglutinação (IH);

  + Pesquisa de antígeno NS1 (ensaio imunoenzimático – ELISA);

  + Patologia: estudo anatomopatológico seguido de pesquisa de antígenos virais por imuno-histoquímica (IHQ).

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## Análises

### 1. Distribuição de casos por semana epidemiológica

```{r, echo = FALSE}

grafico_1 <- dengue |>
  
  # Contando número de casos por ano e semana epidemiológica
  count(ano_epi, sem_epi) |>
  
  # Plotando visualização de gráfico por ano e semana epidemiológica
  ggplot(aes(x = sem_epi, y = n, color = factor(ano_epi) )) +
  
  # Adicionando linhas
  geom_line() +
  
  # Adicionando pontos
  geom_point() +
  
  # Aplicando novo tema para o gráfico
  theme_minimal() +
  
  # Adicionando rótulo para o eixo x
  xlab("\nSemana epidemiológica") +
  
  # Adicionando rótulo para o eixo y
  ylab("") +
  
  # Definindo o título da legenda
  scale_color_discrete("Ano") +
  
  # Definindo o intervalo de valores dos rótulos do eixo x
  scale_x_continuous(breaks = c(1, seq(5, 50, 5)))

grafico_1
```

\newpage 

### 2. Número de casos por classificação final

```{r, echo = FALSE}

# Criando nova tabela com informações sobre dengue
tabela_dengue <- dengue |>
  
  # Criando nova coluna com os nomes da Classificação Final utilizando a função mutate()
  mutate(
    Classificacao = case_when(
      CLASSI_FIN == 1 ~ "Cura",
      CLASSI_FIN == 2 ~ "Óbito",
      CLASSI_FIN >= 3 ~ "Outro",
      is.na(CLASSI_FIN) ~ "Ignorado"
    )
  ) |>
  
  # Contando o número de casos por ano epidemiológico e classificação final com a função count()
  count(ano_epi, Classificacao) |>
  
  # Pivoteando a tabela para o formato "largo"
  pivot_wider(names_from = Classificacao,
              values_from = n,
              values_fill = 0) |>
  
  # Selecionando apenas as colunas de interesse
  select(ano_epi, Cura, Óbito, Outro, `Ignorado`) |>
  
  # Renomeando a coluna de ano epidemiológico ("ano_epi") para "Ano"
  rename(Ano = ano_epi)

# Incluindo a tabela no documento final com a função kable()
# Melhorando a apresentação da tabela com a função kable_styling()
kable(tabela_dengue) |>
  kable_styling(latex_options = "HOLD_position")
```

