Já imaginou ter os informes epidemiológicos prontos em menos de 2 minutos? Se você está cansado de retrabalhos, este curso é para você!

Isso mesmo, neste curso vamos colocar em prática um dos pilares mais importantes para a vigilância em saúde: a transparência! Você publicará as análises de situação de saúde no tempo oportuno, tornando-a acessível para amplo conhecimento e sem retrabalho. Lembre-se de que a transparência é um dever das instâncias públicas e privadas de saúde, sendo elemento estruturante para a universalidade, a integralidade e a equidade na atenção à saúde.

Utilizando a linguagem de programação R, você transformará as análises realizadas diariamente no serviço de vigilância em saúde em relatórios acessíveis aos seus colegas, gestores públicos, pesquisadores, profissionais de saúde ou população em geral do município ou estado, tudo de forma automatizada! Você poderá atribuir avaliações em suas análises, personalizar relatórios, produzir informes ou boletins epidemiológicos e até mesmo painéis de indicadores ou dashboards em seu dia a dia.

Atenção

Para seguir com este curso você deve conhecer as ferramentas básicas para uso da linguagem R e do RStudio. Lembre-se que você pode acessar a qualquer momento o curso “Análise de dados para a vigilância em saúde – curso básico” e o curso “Visualização de dados de interesse para a Vigilância em Saúde” obtendo os códigos desejados para a confecção do seu relatório. Caso não tenha feito os cursos, sugerimos fortemente que se inscreva neles. Maiores informações em https://www.abrasco.org.br/site/analise-de-dados-para-a-vigilancia-em-saude/

Na vigilância em saúde, a produção de relatórios é diária podendo ser bastante desgastante. É comum que tenhamos solicitações de análises de outras áreas técnicas, da imprensa, de nossas chefias, do secretário de saúde ou de outros secretários e até mesmo da população em geral. Quase sempre essas solicitações são imediatas, e você tem pouco tempo para disponibilizá-las.

Imaginamos que o seu trabalho sofreu o impacto desta pressão diária durante os anos epidêmicos de dengue ou na atual pandemia de covid-19. Certamente você precisou criar arquivos bases e diversos métodos para atender a tantas demandas urgentes.

Neste curso você irá aprender como é possível construir uma rotina de forma automatizada, desenvolvendo técnicas de estruturação inicial de um relatório com apoio do R. A base construída aqui poderá ser replicada para qualquer uma das suas análises diárias. Isso mesmo: qualquer uma! Incluindo as tabelas ou gráficos que você aprendeu a fazer com scripts no R. Eles poderão ser incorporados e reproduzidos de forma automática, de qualquer computador que possua o R e o RStudio instalados.

Vamos criar um relatório juntos em que você fará as modificações necessárias utilizando uma ferramenta poderosa do R: o Rmarkdown. Aproveite!

O Rmarkdown é uma ferramenta que permite a produção de relatórios, documentos e apresentações no momento em que você está fazendo seus scripts com R. Para isto ele utiliza uma linguagem chamada de markdown, uma “linguagem de marcação”, utilizada para informar ao computador como ele deve interpretar e estruturar seus arquivos ou documentos.

Uma página de internet, por exemplo, utiliza uma linguagem de marcação que chamamos de html. Esta linguagem informa o navegador de internet quais os elementos presentes em um site, qual a localização de cada um e também a sua formatação. O markdown age de forma análoga fazendo as mesmas ações do html, estruturando documentos em diversos formatos. Assim, o Rmarkdown permite que possamos unir a linguagem markdown a pedaços de códigos que utilizam a linguagem R! Ou seja, o Rmarkdown é a junção da linguagem Markdown com os códigos em R.

O uso do Rmarkdown será muito útil, pois permitirá ao profissional de vigilância em saúde a reprodução das suas análises automatizando a exportação destes resultados para documentos de diferentes tipos como: .html, .pdf, .docx, entre outros. Com estudo esta poderosa ferramenta `lhe permitirá criar os tão utilizados dashboards, websites e até mesmo livros.

Imagine que semanalmente você necessita produzir informes epidemiológicos que tornem pública a situação da dengue em seu município ou estado! Você provavelmente já deve ter se deparado com o passo a passo abaixo para obter as análises de situação de dengue. Observe e perceba se há semelhança no seu dia a dia:

1. Você acessa o SINAN online e exporta a base de dados DENGON.dbf mais recente para seu computador.

2. Você abre o Excel (.xlxs) para fazer alguns gráficos como a série histórica de notificações de dengue.

3. Você também utiliza o Excel (.xlxs) para produzir tabelas com os valores de incidência e mortalidade de casos por bairro ou região de saúde.

4. Você abre um editor de documento, como o Word (.docx)`, e inicia a escrita do relatório em uma máscara pré formatada.

5. Os gráficos e tabelas produzidos são copiados e colocados em seu editor de texto.

6. E, por fim, as informações são atualizadas manualmente e o documento final é enviado.

Estas etapas podem levar horas para serem concluídas, não é mesmo? E quando temos um aumento da magnitude da doença torna-se um trabalho hercúlio reproduzir este passo a passo semanalmente. Com a utilização do Rmarkdown, a maioria destas tarefas rotineiras podem ser automatizadas com scripts escritos em Rmarkdown.

Com o R a única etapa manual a ser feita é a etapa de número 1. Após a importação do banco de dados para o diretório que você escolher em seu computador, bastará apenas clicar em run e rodar todo seu código escrito no Rmarkdown. A partir daí o R processará todas as etapas necessárias (2 a 6) para seu relatório de forma automática. Ou seja, ele atualizará de forma automática:

• a produção do gráfico com a série histórica dos casos de dengue,
• a produção das tabelas de incidência e mortalidade para cada bairro,
• a atualização do texto escrito de análise, e
• a união de todas estas informações em um documento final (relatório final) que você poderá escolher um ou vários formatos.

Parece revolucionário, não é mesmo? E é! Utilizando o Rmarkdown você poderá obter um informe epidemiológico realmente em 2 minutos!