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\fi
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pdftitle={Ciência de Dados Aplicada à Saúde Materno-Infantil},
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\title{Ciência de Dados Aplicada à Saúde Materno-Infantil}
\author{Observatório Obstétrico Brasileiro}
\date{10/10/2023}
\begin{document}
\maketitle
\ifdefined\Shaded\renewenvironment{Shaded}{\begin{tcolorbox}[borderline west={3pt}{0pt}{shadecolor}, frame hidden, enhanced, boxrule=0pt, interior hidden, sharp corners, breakable]}{\end{tcolorbox}}\fi
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}
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\hypertarget{prefuxe1cio}{%
\chapter*{Prefácio}\label{prefuxe1cio}}
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\markboth{Prefácio}{Prefácio}
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\hypertarget{sumuxe1rio}{%
\chapter*{Sumário}\label{sumuxe1rio}}
\addcontentsline{toc}{chapter}{Sumário}
\markboth{Sumário}{Sumário}
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\hypertarget{introduuxe7uxe3o}{%
\chapter{Introdução}\label{introduuxe7uxe3o}}
\hypertarget{bases-de-dados}{%
\section{Bases de dados}\label{bases-de-dados}}
Os dados considerados nas aplicações deste livro são provenientes do
Sistema de Informação da Vigilância Epidemiológica da Gripe
(SIVEP-Gripe), sistema oficial para o registro dos casos e óbitos por
Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG) disponibilizado pelo Ministério
da Saúde. Os dados correspondem a registros de gestantes e puérperas de
10 a 55 anos hospitalizadas com SRAG por COVID-19 confirmada por teste
de PCR. O conjunto de dados é utilizado para ilustrar e demonstrar
diversos aspectos dos conceitos abordados no texto, e pode ser baixado
em \url{https://github.com/observatorioobstetrico/dados_livro_cd_saude}.
\hypertarget{dados-de-covid-19-em-gestantes-e-puuxe9rperas}{%
\subsection{Dados de COVID-19 em gestantes e
puérperas}\label{dados-de-covid-19-em-gestantes-e-puuxe9rperas}}
Essa base consiste em 11.523 registros de gestantes e puérperas
diagnosticadas com COVID-19 no período de março de 2020 a dezembro de
2021. Alguns estudos conduzidos pelo OOBr usaram esses dados, dentre os
quais podem ser citados:
\href{https://observatorioobstetricobr.org/publicacoes/caracteristicas-demograficas-e-epidemiologicas-sobre-mulheres-gravidas-e-puerperas-que-morreram-de-sindrome-respiratoria-aguda-grave-no-brasil/}{Características
demográficas e epidemiológicas sobre mulheres grávidas e puérperas que
morreram de Síndrome Respiratória Aguda Grave no Brasil},
\href{https://observatorioobstetricobr.org/publicacoes/desfechos-da-covid-19-em-puerperas-gestantes-e-mulheres-nao-gestantes-e-nem-puerperas-hospitalizadas/}{Mortalidade
materna associada à COVID-19 no Brasil em 2020 e 2021: comparação com
mulheres não grávidas e homens} e
\href{https://observatorioobstetricobr.org/publicacoes/desfechos-da-covid-em-puerperas-gestantes-mulheres-nao-gestantes-nao-puerperas/}{Desfechos
da COVID-19 em puérperas, gestantes e mulheres não gestantes e nem
puérperas hospitalizadas}.
O dicionários das variáveis a ser considerado neste livro está na
Tabela~\ref{tbl-covid19}.
\hypertarget{tbl-covid19}{}
\begin{longtable}[]{@{}
>{\raggedright\arraybackslash}p{(\columnwidth - 4\tabcolsep) * \real{0.2639}}
>{\raggedright\arraybackslash}p{(\columnwidth - 4\tabcolsep) * \real{0.4028}}
>{\raggedright\arraybackslash}p{(\columnwidth - 4\tabcolsep) * \real{0.3333}}@{}}
\caption{\label{tbl-covid19}Dicionário das variáveis da base de dados de
COVID-19 em gestantes e puérperas.}\tabularnewline
\toprule()
\begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedright
Variável
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedright
Descrição
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedright
Valores
\end{minipage} \\
\midrule()
\endfirsthead
\toprule()
\begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedright
Variável
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedright
Descrição
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedright
Valores
\end{minipage} \\
\midrule()
\endhead
DT\_NOTIFIC & Data de preenchimento da ficha de notificação &
Dia/Mês/Ano \\
DT\_SIN\_PRI & Data de primeiros sintomas do caso & Dia/Mês/Ano \\
DT\_NASC & Data de nascimento da gestante ou puérpera & Dia/Mês/Ano \\
DT\_INTERNA & Data em que gestante ou puérpera foi hospitalizada &
Dia/Mês/Ano \\
SEM\_PRI & Semana epidemiológica do início dos sintomas & 1 a 52 \\
CS\_RACA & Raça da gestante ou puérpera & 1- branca; 2- preta; 3-
amarela; 4- parda; 5-indígena; 9- ignorado \\
CS\_ESCOL\_N & Nível de escolaridade da gestante ou puérpera & 0- sem
escolaridade (analfabeto); 1- fundamental 1° ciclo (1ª a 5ª série); 2-
fundamental 2 (6ª a 9ª série); 3- medio (1° ao 3° ano); 4- superior; 5-
não se aplica; 9- ignorado \\
idade & Idade, em anos, da gestante ou puérpera & 10 a 55 \\
CS\_GESTANT & Momento gestacional ou puerpério & 1- 1° trimestre; 2- 2°
trimestre; 3- 3° trimestre; 4- idade gestacional ignorada; 5- não; 9-
ignorado \\
PUERPERA & Se paciente é puérpera ou parturiente (mulher que pariu
recentemente - até 45 dias do parto) & 1- sim; 2- não; 9- ignorado \\
SG\_UF & Sigla do estado de residência da gestante ou puérpera & Sigla
padronizada pelo IBGE \\
ID\_MN\_RESI & Nome do município de residência da gestante ou puérpera &
Nomes padronizados pelo IBGE \\
CO\_MUN\_RES & Código do município de residência da gestante ou puérpera
& Código definido pelo IBGE \\
CS\_ZONA & Tipo de zona de residência da gestante ou puérpera & 1-
urbana; 2- rural; 3- periurbana; 9- ignorado \\
FEBRE & Se gestante ou puérpera manifestou sintoma de febre & 1- sim; 2-
não; 9- ignorado \\
TOSSE & Se gestante ou puérpera manifestou sintoma de tosse & 1- sim; 2-
não; 9- ignorado \\
GARGANTA & Se gestante ou puérpera manifestou sintoma de dor de garganta
& 1- sim; 2- não; 9- ignorado \\
DISPNEIA & Se gestante ou puérpera manifestou sintoma de dispneia & 1-
sim; 2- não; 9- ignorado \\
DESC\_RESP & Se gestante ou puérpera manifestou sintoma de desconforto
respiratório & 1- sim; 2- não; 9- ignorado \\
SATURACAO & Se gestante ou puérpera manifestou sintoma de saturação & 1-
sim; 2- não; 9- ignorado \\
DIARREIA & Se gestante ou puérpera manifestou sintoma de diarreia & 1-
sim; 2- não; 9- ignorado \\
VOMITO & Se gestante ou puérpera manifestou sintoma de vômito & 1- sim;
2- não; 9- ignorado \\
DOR\_ABD & Se gestante ou puérpera manifestou sintoma de dor abdominal &
1- sim; 2- não; 9- ignorado \\
FADIGA & Se gestante ou puérpera manifestou sintoma de fadiga & 1- sim;
2- não; 9- ignorado \\
PERD\_OLFT & Se gestante ou puérpera manifestou sintoma de perda de
olfato & 1- sim; 2- não; 9- ignorado \\
PERD\_PALA & Se gestante ou puérpera manifestou sintoma de perda de
paladar & 1- sim; 2- não; 9- ignorado \\
ASMA & Se gestante ou puérpera tem asma & 1- sim; 2- não; 9- ignorado \\
DIABETES & Se gestante ou puérpera tem diabetes \emph{mellitus} & 1-
sim; 2- não; 9- ignorado \\
NEUROLOGIC & Se gestante ou puérpera tem doença neurológica & 1- sim; 2-
não; 9- ignorado \\
PNEUMOPATI & Se gestante ou puérpera tem outra pneumopatia crônica & 1-
sim; 2- não; 9- ignorado \\
IMUNODEPRE & Se gestante ou puérpera tem imunodeficiência ou
imunodepressão (diminuição da função do sistema imunológico) & 1- sim;
2- não; 9- ignorado \\
RENAL & Se gestante ou puérpera tem doença renal crônica & 1- sim; 2-
não; 9- ignorado \\
OBESIDADE & Se gestante ou puérpera tem obesidade & 1- sim; 2- não; 9-
ignorado \\
CARDIOPATI & Se gestante ou puérpera tem doença cardiovascular crônica &
1- sim; 2- não; 9- ignorado \\
HEMATOLOGI & Se gestante ou puérpera tem doença hematológica crônica &
1- sim; 2- não; 9- ignorado \\
HEPATICA & Se gestante ou puérpera tem doença hepática crônica & 1- sim;
2- não; 9- ignorado \\
VACINA\_COV & Se gestante ou puérpera recebeu vacina COVID-19 & 1- sim;
2- não; 9- ignorado \\
DOSE\_1\_COV & Data em que gestante ou puérpera recebeu a 1ª dose da
vacina COVID-19 & Dia/Mês/Ano \\
DOSE\_2\_COV & Data em que gestante ou puérpera recebeu a 2ª dose da
vacina COVID-19 & Dia/Mês/Ano \\
FAB\_COV\_1 & Fabricante da vacina que a gestante ou puérpera recebeu na
1ª dose & \\
FAB\_COV\_2 & Fabricante da vacina que a gestante ou puérpera recebeu na
2ª dose & \\
SUPORT\_VEN & Se gestante ou puérpera precisou de ventilação mecânica;
se sim, se foi invasiva ou não & 1- sim, invasivo; 2- sim, não invasivo;
3- não; 9- ignorado \\
UTI & Se gestante ou puérpera foi internada na UTI & 1- sim; 2- não; 9-
ignorado \\
DT\_ENTUTI & Data de entrada da gestante ou puérpera na UTI &
Dia/Mês/Ano \\
DT\_SAIDUTI & Data de saída da gestante ou puérpera na UTI &
Dia/Mês/Ano \\
EVOLUCAO & Evolução do caso da gestante ou puérpera & 1- cura; 2- óbito;
3- óbito por outras causas; 9- ignorado \\
\bottomrule()
\end{longtable}
\bookmarksetup{startatroot}
\hypertarget{manipulauxe7uxe3o-de-dados}{%
\chapter{Manipulação de dados}\label{manipulauxe7uxe3o-de-dados}}
Neste capítulo falaremos alguns princípios básicos sobre manipulação de
dados. Iremos trabalhar em um cenário mais próximo da realidade
possível, ou seja, iremos trabalhar em cima de uma base de dados real. O
objetivo é manipular a base e torná-la pronta para ser usada nos
capítulos seguintes. Será mostrado desde como importar a base até como
criar novas variáveis que poderão ser utilizadas em análises. Não será
possível cobrir todo o ramo de manipulação em um só capítulo, mas iremos
trabalhar com o máximo de ferramentas possíveis. Pacotes ou funções que
não forem utilizadas aqui, mas que são interessantes serão mencionados
ao longo do capítulo junto a links que contenham explicações de como
utilizá-las. Vale ressaltar que estamos em um cenário mais básico e
introdutório. Vamos começar.
\hypertarget{importauxe7uxe3o-de-dados}{%
\subsection{Importação de dados}\label{importauxe7uxe3o-de-dados}}
Um dos caminhos mais simples para importar dados no R é utilizando a
função \texttt{read.table()}. Está função é simples pois ja vem
instalada com o R, faz parte do pacote base \texttt{utils}, e importa
arquivos nos formatos cvs e txt.
A utilização do pacote é bem simples, não preciso carregá-lo na memória
usando \texttt{library()}.
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\NormalTok{dados1 }\OtherTok{\textless{}{-}} \FunctionTok{read.table}\NormalTok{(}\AttributeTok{file =} \StringTok{"dados.csv"}\NormalTok{, }\AttributeTok{sep =} \StringTok{";"}\NormalTok{)}
\NormalTok{dados2 }\OtherTok{\textless{}{-}} \FunctionTok{read.table}\NormalTok{(}\AttributeTok{file =} \StringTok{"caminho{-}para{-}o{-}arquivo/dados.csv"}\NormalTok{, }\AttributeTok{sep =} \StringTok{";"}\NormalTok{)}
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
Observe que na função temos os argumentos \texttt{file} e \texttt{sep}.
O \texttt{file} indica o nome do arquivo que será importado e
\texttt{sep} indica qual o símbolo separador de colunas, que neste caso
é a virgula. Note também que usamos dois exemplos, o primeiro considera
que o seu arquivo está no diretório de trabalho (quando criamos o
projeto e colocamos os arquivos de dados na pasta criada pelo projeto),
não sendo necessário especificar o caminho até do arquivo. O outro
exemplo mostra como especificar o local do seu arquivo. A função possui
mais argumentos que você pode explorar usando o help, mas no geral,
esses dois são os mais utilizados.
\hypertarget{extensuxe3o-.txt-ou-.csv}{%
\subsubsection{Extensão .txt ou .csv}\label{extensuxe3o-.txt-ou-.csv}}
Caso esteja trabalhando com arquivos do tipo cvs ou txt o pacote
\texttt{readr} irá servir muito bem. As funções deste pacote são bem
rapidas e algumas delas são focadas em tranformar arquivos simples em
\texttt{data.frame}. Aglumas funções do pacote são
\begin{itemize}
\item
\texttt{read\_cvs()}: para arquivos delimitados por vírgulas.
\item
\texttt{read\_cvs2()}: para arquivos delimitados por ponto e vírgula.
\item
\texttt{read\_tsv()}: para arquivos delimitados por tabulações.
\item
\texttt{read\_delim()}: para aquivos com qualquer delimitador.
\item
\texttt{read\_fwf()}: para arquivos compactos que devem ter a largura
de cada coluna especificada.
\item
\texttt{read\_table()}: para arquivos de texto tabulas com colunas
separas por espaço.
\end{itemize}
Caso esta seja a primeira vez que você ira utilizar este pacote, será
necessário instalá-lo em seu computar. Você pode fazer isso utilizando a
função \texttt{install.packages("readr")} e é claro, antes de usar
qualquer pacote que não faça parte do R base, você deve carregá-lo. Como
exemplo, consideramos um arquivo chamado dados1 que queremos importar
para o R.
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\FunctionTok{library}\NormalTok{(readr)}
\NormalTok{dados\_csv }\OtherTok{\textless{}{-}} \FunctionTok{read\_csv}\NormalTok{(}\AttributeTok{file =} \StringTok{"caminho{-}para{-}o{-}arquivo/dados1.csv"}\NormalTok{)}
\NormalTok{dados\_txt }\OtherTok{\textless{}{-}} \FunctionTok{read\_delim}\NormalTok{(}\AttributeTok{file =} \StringTok{"caminho{-}para{-}o{-}arquivo/dados1.txt"}\NormalTok{, }\AttributeTok{delim =} \StringTok{" "}\NormalTok{)}
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
Apesar dos argumentos deste pacote serem semelhantes aos da função
\texttt{read.table()}, devemos nos atentar a algumas diferenças. Aqui é
o argumento \texttt{delim} que indica qual o separador das colunas no
arquivo texto.
Vale ressaltar que para cada função \texttt{read\_}, existe umas
respectiva função \texttt{write\_} para exportar o arquivo no formato de
interesse. Como exemplo, queremos salvar a base de dados mtcars na pasta
do meu computador com o nome cars:
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\FunctionTok{write\_csv}\NormalTok{(}\AttributeTok{x =}\NormalTok{ mtcars, }\AttributeTok{path =} \StringTok{"cars.csv"}\NormalTok{)}
\FunctionTok{write\_delim}\NormalTok{(}\AttributeTok{x =}\NormalTok{ mtcars, }\AttributeTok{delim =} \StringTok{" "}\NormalTok{, }\AttributeTok{path =} \StringTok{"cars.txt"}\NormalTok{)}
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
\hypertarget{arquivos-em-excel}{%
\subsubsection{Arquivos em Excel}\label{arquivos-em-excel}}
Arquivos em formato xlsx são muito utilizados, porém o R não possui uma
função nativa para importar este tipo de arquivo. Existem diversos
pacotes para importar dados neste e formato e os principais são
\texttt{redxl}, \texttt{xlsx}, \texttt{XLConnect} e \texttt{tydixl}.
Apesar destes pacotes terem objetivos semelhantes, cada um tem suas
peculiaridades, então aconselhamos estudar cada um desses pacotes e
assim decidir qual melhor atende às suas necessidades. Aqui vamos
mostrar apenas o pacote \texttt{readxl}, pois é um dos mais facéis e
diretos de se utilizar. Este pacote serve para importar e ler planilhas
do Excel nos formatos xlsx ou xls. A seguir estão listadas algumas
funções para importação e leitura de dados:
\begin{itemize}
\item
\texttt{read\_excel()}: esta função detecta automaticamente a extensão
do arquivo, e importa arquivos do tipo xsl e xlsx.
\item
\texttt{read\_xsl()}: importa arquivos no formato xsl.
\item
\texttt{read\_xlsx()}: importa arquivos no formato xlsx.
\end{itemize}
Novamente, é necessário à instalação e carregamento do pacote caso não o
tenha em seu computador. Para exemplicar consideramos um arquivo chamado
dados2 que queremos importar para o R.
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\FunctionTok{library}\NormalTok{(readxl)}
\NormalTok{dados\_excel1 }\OtherTok{\textless{}{-}} \FunctionTok{read\_excel}\NormalTok{(}\AttributeTok{path =} \StringTok{"dados2.xls"}\NormalTok{)}
\NormalTok{dados\_excelx1 }\OtherTok{\textless{}{-}} \FunctionTok{read\_excel}\NormalTok{(}\AttributeTok{path =} \StringTok{"dados2.xlsx"}\NormalTok{)}
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
Por meio da função \texttt{read\_excel} conseguimos importar tanto um
arquivo no formato xls quanto no formato xlsx.
Podemos também exportar um arquivo em excel (.xls e .xlsx) ao considerar
a função \texttt{write\_xlsx} do pacote \texttt{writexl}. Suponha que
temos o interesse em salvar a base de dados \texttt{dados} em excel na
pasta do computador (exportar) com o nome de \texttt{dados\_correto}:
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\FunctionTok{library}\NormalTok{(writexl)}
\FunctionTok{write\_xlsx}\NormalTok{(dados, }\StringTok{"dados\_correto.xlsx"}\NormalTok{)}
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
\hypertarget{anuxe1lise-de-consistuxeancia-e-tratamento-de-dados}{%
\subsection{Análise de consistência e tratamento de
dados}\label{anuxe1lise-de-consistuxeancia-e-tratamento-de-dados}}
O tratamento dos dados toma muitas vezes a maior parte do tempo de uma
análise estatística.
A análise de consistência consiste em realizar uma primeira análise dos
dados com o intuito de encontrar inconsistências. São exemplos de
inconsistências:
\begin{itemize}
\item
boas práticas para nome das variáveis.
\item
como erros de digitação;
\item
indivíduos imputados mais de uma vez na planilha de dados de maneira
errada;
\item
identificar casos missings e avaliar se a observação está ausente de
maneira correta ou não;
\item
identificar as categorias de variáveis qualitativas.
\end{itemize}
A partir daqui iremos trabalhar com a nossa base de dados de COVID-19 em
gestantes e puérperas.
Importando os dados
Como já aprendemos a importar os dados, vamos direto ao ponto. Nos dados
estão no forma \textbf{rds} que não foi mencionado anteriormente, mas o
pacote \texttt{readr} tem uma função para importar este tipo de arquivo.
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\NormalTok{dados }\OtherTok{\textless{}{-}}\NormalTok{ readr}\SpecialCharTok{::}\FunctionTok{read\_rds}\NormalTok{(}\StringTok{"dados/dados\_covid[SUJO].rds"}\NormalTok{)}
\NormalTok{knitr}\SpecialCharTok{::}\FunctionTok{kable}\NormalTok{(}\FunctionTok{head}\NormalTok{(dados))}
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
\begin{longtable}[]{@{}
>{\raggedright\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0253}}
>{\raggedright\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0253}}
>{\raggedright\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0253}}
>{\raggedright\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0253}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0184}}
>{\raggedright\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0138}}
>{\raggedright\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0438}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0253}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0184}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0184}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0253}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0138}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0253}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0207}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0138}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0138}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0207}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0207}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0230}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0230}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0207}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0161}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0161}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0230}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0230}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0184}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0253}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0253}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0207}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0115}}
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>{\raggedright\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0253}}
>{\raggedright\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0253}}
>{\raggedright\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0230}}
>{\raggedright\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0230}}
>{\raggedright\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0230}}
>{\raggedright\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0253}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0092}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0253}}
>{\raggedleft\arraybackslash}p{(\columnwidth - 90\tabcolsep) * \real{0.0207}}@{}}
\toprule()
\begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedright
DT\_NOTIFIC
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedright
DT\_SIN\_PRI
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedright
DT\_NASC
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedright
DT\_INTERNA
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
SEM\_PRI
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedright
SG\_UF
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedright
ID\_MN\_RESI
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
CO\_MUN\_RES
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
CS\_ZONA
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
CS\_RACA
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
CS\_ESCOL\_N
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
idade
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
CS\_GESTANT
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
PUERPERA
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
FEBRE
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
TOSSE
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
GARGANTA
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
DISPNEIA
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
DESC\_RESP
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
SATURACAO
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
DIARREIA
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
VOMITO
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
FADIGA
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
PERD\_OLFT
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
PERD\_PALA
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
DOR\_ABD
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
CARDIOPATI
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
HEMATOLOGI
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
HEPATICA
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
ASMA
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
DIABETES
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
NEUROLOGIC
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
PNEUMOPATI
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
IMUNODEPRE
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
RENAL
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
OBESIDADE
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
VACINA\_COV
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedright
DOSE\_1\_COV
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedright
DOSE\_2\_COV
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedright
FAB\_COV\_1
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedright
FAB\_COV\_2
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedright
DT\_ENTUTI
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedright
DT\_SAIDUTI
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
UTI
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
SUPORT\_VEN
\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{\linewidth}\raggedleft
EVOLUCAO
\end{minipage} \\
\midrule()
\endhead
15/05/2020 & 06/05/2020 & 03/06/2003 & 15/05/2020 & 19 & CE & MORRINHOS
& 230890 & NA & 4 & NA & 16 & 2 & NA & 1 & 1 & NA & NA & NA & NA & NA &
NA & NA & NA & NA & NA & NA & NA & NA & NA & NA & NA & NA & NA & NA & NA
& NA & NA & NA & NA & NA & & & 2 & 2 & 1 \\
18/05/2020 & 10/05/2020 & 07/07/1996 & 15/05/2020 & 20 & PR & CURITIBA &
410690 & 1 & 1 & 2 & 23 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 1 & 2 & 2 & 1 & 2 & NA &
NA & NA & NA & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & NA & NA & NA & NA
& NA & & & 2 & 3 & 1 \\
30/04/2020 & 20/04/2020 & 26/03/1996 & 24/04/2020 & 17 & SP & SAO
CAETANO DO SUL & 354880 & 1 & 9 & 9 & 24 & 9 & 1 & 1 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2
& 2 & 2 & NA & NA & NA & NA & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & NA
& NA & NA & NA & NA & & & 2 & 3 & 1 \\
11/05/2020 & 04/05/2020 & 02/06/1986 & 09/05/2020 & 19 & PA & MARABA &
150420 & 1 & 4 & 4 & 33 & 5 & 1 & 1 & 1 & 2 & 2 & 1 & 2 & 2 & 2 & NA &
NA & NA & NA & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & NA & NA & NA & NA
& NA & & & 2 & 2 & 1 \\
01/07/2020 & 12/06/2020 & 11/12/1996 & 30/06/2020 & 24 & DF & SANTA
MARIA & 530150 & 1 & 9 & NA & 23 & 5 & 1 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 1 & 2
& NA & 1 & NA & NA & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & NA & NA &
NA & NA & NA & & & 2 & 3 & 1 \\
09/06/2020 & 09/06/2020 & 09/12/1984 & 09/06/2020 & 24 & RO & PORTO
VELHO & 110020 & 1 & 4 & 2 & 35 & 3 & 2 & 1 & 1 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2
& 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & NA & NA & NA &
NA & NA & & & 2 & 3 & 1 \\
\bottomrule()
\end{longtable}
\hypertarget{tratamento-da-base-de-dados}{%
\subsubsection{Tratamento da base de
dados}\label{tratamento-da-base-de-dados}}
Inicialmente, vamos verificar os nomes das variáveis na base de dados
por meio da função \texttt{names}. Note que os nomes estão, de certa
forma, padronizados. Todos maíusculos (com exceção de ``idade''),
separados por ``\_''. Este ainda não é o cenário ideal para
trabalharmos, mas poderia ser pior, contendo maiúsculas, espaços e
acentos. Utilizar os dados com essas características não impossibilita
as futuras análises, mas pode atrapalhar quando precisamos selecionar
algumas dessas variáveis.
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\FunctionTok{names}\NormalTok{(dados)}
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
\begin{verbatim}
[1] "DT_NOTIFIC" "DT_SIN_PRI" "DT_NASC" "DT_INTERNA" "SEM_PRI"
[6] "SG_UF" "ID_MN_RESI" "CO_MUN_RES" "CS_ZONA" "CS_RACA"
[11] "CS_ESCOL_N" "idade" "CS_GESTANT" "PUERPERA" "FEBRE"
[16] "TOSSE" "GARGANTA" "DISPNEIA" "DESC_RESP" "SATURACAO"
[21] "DIARREIA" "VOMITO" "FADIGA" "PERD_OLFT" "PERD_PALA"
[26] "DOR_ABD" "CARDIOPATI" "HEMATOLOGI" "HEPATICA" "ASMA"
[31] "DIABETES" "NEUROLOGIC" "PNEUMOPATI" "IMUNODEPRE" "RENAL"
[36] "OBESIDADE" "VACINA_COV" "DOSE_1_COV" "DOSE_2_COV" "FAB_COV_1"
[41] "FAB_COV_2" "DT_ENTUTI" "DT_SAIDUTI" "UTI" "SUPORT_VEN"
[46] "EVOLUCAO"
\end{verbatim}
uma boa prática consiste em padronizar os nomes das variáveis, até para
facilitar a lembrança deles. Para isso, utilizaremos o pacote
\texttt{janitor} para a arrumação da base de dados. Usamos a função
\texttt{clean\_names()} para primeiro ajuste dos nomes das variáveis.
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\NormalTok{dados }\OtherTok{\textless{}{-}}\NormalTok{ janitor}\SpecialCharTok{::}\FunctionTok{clean\_names}\NormalTok{(dados) }
\FunctionTok{names}\NormalTok{(dados)}
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
\begin{verbatim}
[1] "dt_notific" "dt_sin_pri" "dt_nasc" "dt_interna" "sem_pri"
[6] "sg_uf" "id_mn_resi" "co_mun_res" "cs_zona" "cs_raca"
[11] "cs_escol_n" "idade" "cs_gestant" "puerpera" "febre"
[16] "tosse" "garganta" "dispneia" "desc_resp" "saturacao"
[21] "diarreia" "vomito" "fadiga" "perd_olft" "perd_pala"
[26] "dor_abd" "cardiopati" "hematologi" "hepatica" "asma"
[31] "diabetes" "neurologic" "pneumopati" "imunodepre" "renal"
[36] "obesidade" "vacina_cov" "dose_1_cov" "dose_2_cov" "fab_cov_1"
[41] "fab_cov_2" "dt_entuti" "dt_saiduti" "uti" "suport_ven"
[46] "evolucao"
\end{verbatim}
Veja que ele deixou todos os nomes minúsculos. Neste caso não foi feito,
mas a função substitui o espaço por ``\_'' e tira acentos. Isso ajuda a
evitar problemas futuros em algumas análises que não lidam muito bem com
acentos e espaços nos nomes das variáveis.
Outro problema comum é a presença de linhas e colunas vazias. Na base de
dados em questão, não há linhas nem colunas em branco, como pode ser
visto na saída abaixo.
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\NormalTok{janitor}\SpecialCharTok{::}\FunctionTok{remove\_empty}\NormalTok{(dados,}\StringTok{"rows"}\NormalTok{)}
\NormalTok{janitor}\SpecialCharTok{::}\FunctionTok{remove\_empty}\NormalTok{(dados,}\StringTok{"cols"}\NormalTok{)}
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
\hypertarget{section}{%
\subsubsection{}\label{section}}
Identificando casos duplicados
Outra boa prática é identificar casos duplicados, isto é, identificar se
há casos erroneamente repetidos. O ideal é utilizar variável chave do
seu banco de dados, ou seja, aquela em que cada observação é única. Por
exemplo, em uma base de dados de funcionários de uma empresa, uma
variável chave poderia ser o CPF. Uma variável chave também pode ser a
combinação de variáveis, gerando assim observações únicas. Para
identificar casos duplicados, usamos a função \texttt{get\_dupes} do
pacote \texttt{janitor}. Em nosso banco de dados não tempos uma varíavel
chave, então não vamos especificá-la na função, assim a função irá
procurar observações repetidas considerando todas as variáveis, ou seja,
linhas repetidas.
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\NormalTok{janitor}\SpecialCharTok{::}\FunctionTok{get\_dupes}\NormalTok{(dados)}
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
\begin{verbatim}
No variable names specified - using all columns.
\end{verbatim}
\begin{verbatim}
No duplicate combinations found of: dt_notific, dt_sin_pri, dt_nasc, dt_interna, sem_pri, sg_uf, id_mn_resi, co_mun_res, cs_zona, ... and 37 other variables
\end{verbatim}
\begin{verbatim}
[1] dt_notific dt_sin_pri dt_nasc dt_interna sem_pri sg_uf
[7] id_mn_resi co_mun_res cs_zona cs_raca cs_escol_n idade
[13] cs_gestant puerpera febre tosse garganta dispneia
[19] desc_resp saturacao diarreia vomito fadiga perd_olft
[25] perd_pala dor_abd cardiopati hematologi hepatica asma
[31] diabetes neurologic pneumopati imunodepre renal obesidade
[37] vacina_cov dose_1_cov dose_2_cov fab_cov_1 fab_cov_2 dt_entuti
[43] dt_saiduti uti suport_ven evolucao dupe_count
<0 rows> (or 0-length row.names)
\end{verbatim}
Em nosso caso, não temos casos duplicados. Caso tivesse, seria
necessário remover as linhas duplicadas. Isto pode ser feito com o uso
da função
\href{https://dplyr.tidyverse.org/reference/distinct.html}{\texttt{distinct}}
do pacote \texttt{dplyr}.
\hypertarget{identificar-problemas-nas-variuxe1veis-da-base-de-dados}{%
\subsection{Identificar problemas nas variáveis da base de
dados}\label{identificar-problemas-nas-variuxe1veis-da-base-de-dados}}
Outra etapa importante na análise de consistência é identificar o tipo
de variável e ver se o R está interpretando corretamente o tipo de cada
variável.
Temos na nossa base de dados variáveis de data, além de variáveis
qualitativas e quantitativas (veja o dicionário das variáveis na em:
\textbf{refenciar parte}). Assim, precisamos entender se o R realmente
entendeu todas as variáveis da maneira correta. Uma maneira de
identificar isso e também de ver algumas descritivas das variáveis que
nos auxiliam a ver possíveis inconsistências na base de dados é a a
função \texttt{glimpse} do pacote \texttt{dplyr}. A função \texttt{skim}
do pacote \texttt{skimr} também pode ajudar nisso.
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\FunctionTok{library}\NormalTok{(dplyr)}
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
\begin{verbatim}
Attaching package: 'dplyr'
\end{verbatim}
\begin{verbatim}
The following objects are masked from 'package:stats':
filter, lag
\end{verbatim}
\begin{verbatim}
The following objects are masked from 'package:base':
intersect, setdiff, setequal, union
\end{verbatim}
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\FunctionTok{glimpse}\NormalTok{(dados)}
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
\begin{verbatim}
Rows: 11,523
Columns: 46
$ dt_notific <chr> "15/05/2020", "18/05/2020", "30/04/2020", "11/05/2020", "01~
$ dt_sin_pri <chr> "06/05/2020", "10/05/2020", "20/04/2020", "04/05/2020", "12~
$ dt_nasc <chr> "03/06/2003", "07/07/1996", "26/03/1996", "02/06/1986", "11~
$ dt_interna <chr> "15/05/2020", "15/05/2020", "24/04/2020", "09/05/2020", "30~
$ sem_pri <int> 19, 20, 17, 19, 24, 24, 26, 27, 28, 24, 14, 29, 28, 10, 36,~
$ sg_uf <chr> "CE", "PR", "SP", "PA", "DF", "RO", "PI", "RS", "PE", "MA",~
$ id_mn_resi <chr> "MORRINHOS", "CURITIBA", "SAO CAETANO DO SUL", "MARABA", "S~
$ co_mun_res <int> 230890, 410690, 354880, 150420, 530150, 110020, 221100, 431~
$ cs_zona <int> NA, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, NA, 1, 1, 1, NA, 1, 1, NA, 2~
$ cs_raca <int> 4, 1, 9, 4, 9, 4, 9, 1, 4, 9, 4, 4, 4, 4, 4, 9, 4, 9, 4, 4,~
$ cs_escol_n <int> NA, 2, 9, 4, NA, 2, 4, 2, NA, NA, NA, 9, 9, 3, 3, NA, 3, NA~
$ idade <dbl> 16, 23, 24, 33, 23, 35, 31, 17, 22, 29, 28, 22, 27, 25, 26,~
$ cs_gestant <int> 2, 2, 9, 5, 5, 3, 1, 5, 3, 3, 4, 3, 5, 3, 3, 3, 3, 9, 3, 3,~
$ puerpera <int> NA, 2, 1, 1, 1, 2, NA, 1, NA, 1, NA, NA, 1, 2, 1, NA, NA, 1~
$ febre <int> 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, NA, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1~
$ tosse <int> 1, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 1, NA, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1~
$ garganta <int> NA, 2, 2, 2, 2, 2, 2, NA, 1, NA, 2, NA, 2, 1, 1, 2, 2, NA, ~
$ dispneia <int> NA, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, NA, NA, 1, NA, 2, 1, 2, 1, 1, NA, ~
$ desc_resp <int> NA, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 1, NA, 1, 1, NA, 2, 1, 2, 2, 1, NA, 1~
$ saturacao <int> NA, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, NA, NA, 2, NA, 2, 2, 2, 1, 1, NA, ~
$ diarreia <int> NA, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 1, NA, NA, 2, NA, 2, 1, 2, 2, 2, NA, ~
$ vomito <int> NA, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, NA, NA, 2, NA, 2, 1, 2, 2, 2, NA, ~
$ fadiga <int> NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, NA, NA, NA, 2, NA, NA, 2, 2, 2, ~
$ perd_olft <int> NA, NA, NA, NA, 1, 2, NA, NA, NA, NA, 2, NA, NA, 1, 2, 1, 2~
$ perd_pala <int> NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, NA, NA, NA, 2, NA, NA, 1, 2, 2, ~
$ dor_abd <int> NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, NA, NA, NA, 2, NA, NA, 2, 2, 2, ~
$ cardiopati <int> NA, 2, 2, 2, 2, 2, NA, 2, NA, NA, NA, NA, 2, 2, 1, NA, NA, ~