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title: "Painel de Dengue"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    logo: Imagens/lupa.png
    theme: cerulean
    orientation: rows
    vertical_layout: scroll
---

```{r setup, include=FALSE}
# Carregando os pacotes necessários
require(flexdashboard)
require(foreign)
require(tidyverse)
require(lubridate)
require(plotly)
require(knitr)
require(DT)

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

# Armazenando apenas dados para dengue
dengue <- nindi |>
  filter(ID_AGRAVO == 'A90') |>
  mutate(
    DT_SIN_PRI = ymd(DT_SIN_PRI),
    sem_epi = epiweek(DT_SIN_PRI),
    ano_epi = epiyear(DT_SIN_PRI),
    mes = month(DT_SIN_PRI),
    NU_ANO = as.numeric(NU_ANO)
  )

```


Row
-----------------------------------------------------------------------

###

```{r}
# BLOCO 1
# Criando objeto numérico com o total de casos de dengue
total_casos <- dengue |>
  
  # Filtrando pelo ano epidemiológico de 2012 com a função filter()
  filter(ano_epi == 2012) |>
  
  # Contando o número de linhas (registros) com a função nrow()
  nrow()

# Inserindo a caixa de valores
valueBox(total_casos,
         caption = "Casos notificados",
         color = "primary",
         icon = "fa-exclamation-circle")
```

###

```{r}
# BLOCO 2
# Criando objeto numérico com o total de casos de dengue com classificação final de "cura"
total_cura <- dengue |>
  
  # Filtrando pelo ano epidemiológico de 2012 com a função filter()
  filter(ano_epi == 2012) |>
  
  # Filtrando pela classificação final pelo código de cura (1) com a função filter()
  filter(CLASSI_FIN == 1) |>
  
  # Contando o número de linhas (registros) com a função nrow()
  nrow()

# Inserindo a caixa de valores
valueBox(total_cura ,
         caption = "Cura",
         color = "success",
         icon = "fa-plus-square")
```

###

```{r}
# BLOCO 3
# Criando objeto numérico com o total de casos de dengue com classificação final de "óbito"
total_obitos <- dengue |>
  
  # Filtrando pelo ano epidemiológico de 2012 com a função filter()
  filter(ano_epi == 2012) |>
  
  # Filtrando pela classificação final pelo código de óbito (2) com a função filter()
  filter(CLASSI_FIN == 2) |>
  
  # Contando o número de linhas (registros) com a função nrow()
  nrow()

# Inserindo a caixa de valores
valueBox(total_obitos,
         caption = "Óbitos",
         color = "warning",
         icon = "fa-heartbeat")
```

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Casos de dengue por semana epidemiológica

```{r}
# Criando o objeto de gráfico
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)))

# Plotando um gráfico dinâmico
ggplotly(grafico_1)
```

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Casos de dengue por bairro e ano epidemiológico

```{r}
# Criando uma nova tabela
tabela_bairro <- dengue |>
  
  # Removendo linhas com valores faltantes para bairro
  drop_na(NOBAIINF) |>
  
  # Transformando a variável NOBAIINF em fator
  mutate(NOBAIINF = factor(NOBAIINF)) |>
  
  # Contando o número de registros por bairro e ano epidemiológico
  count(ano_epi, ID_MN_RESI, NOBAIINF, .drop = FALSE) |>
  
  # Reordenando as linhas por ordem crescente de ano epidemiológico
  arrange(ano_epi, NOBAIINF) |>
  
  # Renomeando as colunas
  rename(Ano = ano_epi,
         Município = ID_MN_RESI, 
         Bairro = NOBAIINF,
         Casos = n)

# Gerando uma tabela dinâmica com a função datatable()
datatable(tabela_bairro,
          
          # definindo máximo de 10 registros para serem mostrados
          options = list(pageLength = 10))
```