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dados de covid Archives - Análise Macro

Evolução da pandemia no Brasil

By | Comentário de Conjuntura

Vivemos tempos sombrios. O país se aproxima das 500 mil mortes causadas pela peste que nos assola. Em meio a uma situação crítica como essa, o antídoto, a vacina, tem sido administrada em ritmo (muito) aquém do ideal. Para um país com a experiência de décadas em imunização e tendo a capacidade de produção de vacinas, só a incompetência na gestão de crise explica tamanha lentidão no processo. Nesse Comentário de Conjuntura, fazemos um avaliação da pandemia no país.


## Pacotes utilizados nessa apresentação
library(knitr)
library(tidyverse)
library(tsibble)
library(fable)
library(feasts)
library(tsibbledata)
library(fpp3)
library(gridExtra)
library(zoo)
library(scales)


## Coletar dados
url = "https://raw.githubusercontent.com/wcota/covid19br/master/cases-brazil-states.csv"
covid = readr::read_csv(url, guess_max = 10000) %>%
group_by(state) %>%
mutate(MM_mortes = zoo::rollmean(newDeaths, k = 7, fill = NA, align = "right"),
MM_casos = zoo::rollmean(newCases, k = 7, fill = NA, align = "right")) %>%
mutate(d_vaccinated = vaccinated - lag(vaccinated,1)) %>%
mutate(MM_dose1 = rollmean(d_vaccinated, 7, NA, align='right'))

Os dados são coletados do repositório do Wesley Cota, como descrito acima.

Membros do Clube AM, como de praxe, têm acesso a todos os códigos do exercício. 

Após atingir um pico forte no final de março, os novos casos e mortes têm se reduzido lentamente nas últimas semanas. Mas ainda está longe de atingir uma derivada civilizada, como pode ser visto no gráfico de mortes mensais abaixo.

Os últimos dois meses, março e abril, foram de recorde de vítimas pela peste e não há sinais de trégua: maio já registra números superlativos, se comparamos com os demais meses da peste no país.

A realidade vista no agregado pode ser melhor compreendida se observamos o que está ocorrendo nos Estados. Vejamos, por exemplo, a situação no Rio e em SP.

A situação do Rio é um tanto quanto complexa, dado que os números não têm sido atualizados de forma correta pela secretaria de saúde, o que causa um problema na avaliação da pandemia no Estado.

São Paulo, epicentro da pandemia no país, mostra uma melhora nas últimas semanas, após o pico de março.

Em praticamente todos os Estados, diga-se, temos uma 2ª onda da pandemia bastante crítica e acima do registrado no ano passado.

No Rio, a situação parece ser muito parecida com o restante do país: uma 2ª onda da pandemia bastante contundente e com números acima do registrado no ano anterior.

Em meio a essa situação crítica, o número de doses da vacina contra a peste ainda é bastante modesta, se comparado ao número necessário para imunizar 60% da população.

Há muito por melhorar no ritmo de vacinação, se queremos sair logo desse período crítica da humanidade.

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A melhor política econômica no momento é a vacina

By | Comentário de Conjuntura

Em menos de um ano do início da pandemia, de forma inédita, em uma corrida biomédica que poucas vezes se viu na História da Humanidade, veio a vacina contra a Covid-19. Desenvolvidas de forma isolada por laboratórios privados ou em parceria com governos soberanos, não importa, o fato é que a era da inteligência artificial não deixou a Humanidade na mão, entregando em tempo recorde um antídoto para a peste que nos assola.

A despeito dessa excelente notícia para a Humanidade, o cenário para o Brasil não é dos mais animadores. Dada a descoordenação sem precedentes vinda do Palácio do Planalto, a vacinação no país caminha a passos de cágado. Nesse Comentário de Conjuntura, trazemos um retrato da vacinação no país.

Membros do Clube AM, por suposto, têm acesso a todos os códigos desse exercício.

Os dados utilizados estão disponíveis no repositório do Wesley Cota, e são importados abaixo.


## Carregar pacotes
library(tidyverse)
library(lubridate)
library(zoo)
library(tsibble)
library(fable)
library(feasts)
library(tsibbledata)

## Coletar dados
covid_df = readr::read_csv("https://raw.githubusercontent.com/wcota/covid19br/master/cases-brazil-states.csv",
guess_max = 10000) %>%
group_by(state) %>%
mutate(d_vaccinated = vaccinated - lag(vaccinated,1)) %>%
mutate(MM_dose1 = rollmean(d_vaccinated, 7, NA, align='right'))

Observe que na função read_csv nós setamos o argumento guess_max igual a 10.000, dado que as primeiras mil linhas da coluna vaccinated estão com NA. Caso isso não seja feito, a função irá ler todas as linhas da coluna como NA.

Uma vez que os dados estejam disponíveis, podemos construir o gráfico abaixo.

A despeito da vacinação diária ainda está aquém do ritmo necessário para vacinar toda a população em um prazo adequado, uma boa notícia advinda dos dados é que a média móvel de 7 dias tem avançado. Ela estava em torno de 200 mil doses no início de fevereiro e tem avançado para acima das 500 mil doses na margem.

Esperamos que o programa de vacinação avance de forma inequívoca a partir de agora, dado o agravamento da pandemia que estamos assistindo - e que foi detalhado no Comentário de Conjuntura anterior.

Membros do Clube AM, por suposto, têm acesso a todos os códigos desse exercício.

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Março vermelho no país do negacionismo

By | Clube AM

É difícil encontrar adjetivo para caracterizar o momento atual que passa o país. A pandemia do Covid-19 atingiu o seu pior momento até aqui: março registrou quase 67 mil mortes pelo novo coronavírus. Nesse post, registramos a soma mensal de mortes provocada pela irresponsabilidade e pelo descaso, no Brasil e nos estados.

Membros do Clube AM, por suposto, têm acesso a todos os códigos desse exercício.

Os dados são coletados como abaixo.


## Carregar pacotes
library(tidyverse)
library(lubridate)

## Coletar dados
covid_df = readr::read_csv("https://raw.githubusercontent.com/wcota/covid19br/master/cases-brazil-states.csv")

A seguir, podemos construir o gráfico abaixo, destacando o mês de março.

Como se vê, o novo coronavírus foi responsável por quase 67 mil mortes somente em março, atingindo o pior momento até aqui. A situação nos estados, por suposto, pode ser vista a seguir.

Um março triste e desolador para todos nós, infelizmente.

Membros do Clube AM, por suposto, têm acesso a todos os códigos desse exercício.

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O pior momento da pandemia no Brasil

By | Comentário de Conjuntura

Era difícil imaginar, um ano atrás, que passadas as (duras) comemorações de final de ano, ainda estaríamos sujeitos à medidas super restritivas de isolamento social. Era imaginável que, a essa altura, os governos já teriam investido em um misto de hospitais de campanha, que atenuassem o caos no SUS, bem como na compra e distribuição de vacinas para toda a população. Graças, porém, a uma das piores gestões de crise da nossa História, diversas cidades e regiões metropolitanas foram obrigadas a decretar, novamente, em maior ou menor grau, medidas de isolamento social, com dura repercussão sobre o nível de atividade. Como se vê nesse Comentário de Conjuntura, tais medidas foram necessárias porque atingimos o pior momento da pandemia no Brasil.

Membros do Clube AM, por suposto, têm acesso a todos os códigos desse exercício.

Os dados aqui utilizados são do repositório do Wesley Cota. Eles foram importados para o R como abaixo.


## Carregar pacotes
library(tidyverse)
library(tsibble)
library(gridExtra)

 

## Coletar dados
covid = readr::read_csv("https://raw.githubusercontent.com/wcota/covid19br/master/cases-brazil-states.csv") %>%
select(date, state, newDeaths, newCases, deaths_per_100k_inhabitants,
totalCases_per_100k_inhabitants, deaths_by_totalCases) %>%
tsibble::as_tsibble(index = date, key = state) %>%
group_by(state) %>%
mutate(MM_mortes = zoo::rollmean(newDeaths, k = 7, fill = NA, align = "right"),
MM_casos = zoo::rollmean(newCases, k = 7, fill = NA, align = "right"))

Uma vez que tenhamos os dados no RStudio, podemos criar gráficos para o nível nacional como abaixo.

Os gráficos acima mostram uma situação devastadora, fruto da irresponsabilidade e do descaso do governo federal com a maior crise sanitária dos últimos 100 anos. Chegamos, um ano depois do início da pandemia, ao total descontrole da peste.

A média móvel de novos casos em 29/03 chegou a 74,5 mil e a de mortes a 2,6 mil!

São números superlativos que retratam uma tragédia de saúde pública.

A tragédia, diga-se, está espalhada pelo país. A seguir, fazemos um recorte sobre a região Sudeste.

O estado de São Paulo, epicentro da pandemia, chegou a uma média móvel de 16,2 mil novos casos e a 600 mortes pela peste, em 28/3.

Com a vacinação sendo conduzida a passos de cágado, é difícil imaginar que não seremos obrigados a manter medidas de isolamento social por mais algum tempo no país.

Membros do Clube AM, por suposto, têm acesso a todos os códigos desse exercício.

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