Para aprimorar o seu dashboard e torná-lo ainda mais interativo e intuitivo, com R podemos ir muito além do que você aprendeu neste curso. Existem uma gama de ferramentas que podem ser utilizadas para gerar novas funcionalidades. Uma das ferramentas avançadas mais utilizadas é o Shiny, um pacote do R para o desenvolvimento de aplicações web. Listamos abaixo alguns exemplos de painéis em que se utilizou o Shiny e para saber mais acesse aqui:

• Calculadora de pressão assistencial em decorrência do COVID-19
• Monitoramento e Avaliação Estratégicos - RAG e RDQAS
• Observatório Escocês de Saúde Pública

Destacaremos também a estrutura htmlwidgets que permite conectar o R com bibliotecas de visualização de dados em linguagem JavaScript. Os gráficos baseados em htmlwidgets são ideais para uso no R e podem se redimensionar dinamicamente, adaptando-se aos quadros do flexdashboard. Neste sentido deixamos como exemplo algumas das bibliotecas mais importantes utilizadas para produção de dashboards:

• Leaflet: para criar mapas dinâmicos que suportam panorâmica e zoom, com várias anotações como marcadores, polígonos e pop-ups.

• dygraphs: fornece recursos avançados para traçar dados de séries temporais e inclui suporte para muitos recursos interativos, incluindo destaque de série/ponto, zoom e panorâmica.

• rbokeh: uma interface para Bokeh, uma estrutura declarativa Bokeh para criar gráficos baseados na web.

• Highcharter: uma interface R para a popular biblioteca de gráficos JavaScript Highcharts.

• visNetwork: uma interface para os recursos de visualização de rede da biblioteca vis.js.

Uma forma importante de aprender a desenvolver dashboards no R cada vez mais arrojados é sempre analisar os bons exemplos, e tomando como refêrencia alguns painéis. A seguir, listamos uma galeria que pode contribuir como referências importante de modelo:

• Galeria de htmlwidgets

Para aprofundamento do tema, acesse:

• https://nicar.r-journalism.com/docs/crosstalk-flexdashboard-leaflet-datatable

Nossos cursos

Pronto, chegamos ao final deste curso! Agora você já conhece as principais ações para construir dashboards com o apoio da linguagem de programação R. Quer seguir a diante no aprendizado? Você encontrará outras etapas para aprofundamento das análises de dados em vigilância em saúde nos outros cursos. Aproveite e já faça sua inscrição nos cursos abaixo clicando nos links:

• Análises de dados para Vigilância em Saúde - curso básico.
• Visualização de dados de interesse para a vigilância em saúde.
• Produção automatizada de relatórios na vigilância em saúde.
• Construção de diagramas de controle na vigilância em saúde
• Linkage de bases de dados de saúde.
• Análise espacial de dados para a vigilância em saúde.

Aproveite!