Códigos usados no meetup Rladies em 20-05-2023

genero_raca_sih.r

library(microdatasus)
library(tidyverse)


ano_inicio<- 2020
ano_fim <- 2020
mes_inicio<-12
mes_fim<-12
estado<- "GO"

#Traz dados sobre internações hospitalares: SIH-RD
resultado<-microdatasus::fetch_datasus(year_start = ano_inicio,
                                       year_end = ano_fim,
                                       uf = estado,
                                       month_start = mes_inicio,
                                       month_end = mes_fim,
                                       information_system = "SIH-RD")

dados_internacoes<- microdatasus::process_sih(resultado)


dados_ausentes_sexo<-
  dados_internacoes %>%
  filter(is.na(SEXO))


dados_ausentes_raca_cor<-
  dados_internacoes %>%
  filter(is.na(RACA_COR))

NROW(dados_ausentes_sexo)

NROW(dados_ausentes_raca_cor)

NROW(dados_ausentes_raca_cor)/NROW(dados_internacoes)



dados_internacoes%>%
  filter(COD_IDADE=="Anos")%>% #filtrar para excluir bebês que ainda não completaram um ano
  mutate(IDADE = as.numeric(IDADE))%>%  #converte idade de variável categórica para numérica
  ggplot() +
  geom_boxplot(aes(x=SEXO, y=IDADE)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0,100,10))

dados_internacoes%>%
  filter(COD_IDADE=="Anos")%>% #filtrar para excluir bebês que ainda não completaram um ano
  ggplot() +
  geom_bar(aes(y=SEXO))

dados_internacoes%>%
  filter(COD_IDADE=="Anos")%>% #filtrar para excluir bebês que ainda não completaram um ano
  mutate(QT_DIARIAS = as.numeric(QT_DIARIAS))%>%  #converte atd_diarias de variável categórica para numérica
  group_by(SEXO) %>%
  summarise(
    mean(QT_DIARIAS),
    median(QT_DIARIAS)
  )

dados_internacoes%>%
  filter(COD_IDADE=="Anos")%>% #filtrar para excluir bebês que ainda não completaram um ano
  mutate(VAL_TOT = as.numeric(VAL_TOT))%>%  #converte o valor total de variável categórica para numérica
  group_by(SEXO) %>%
  summarise(
    mean(VAL_TOT),
    median(VAL_TOT)
  )