Capítulo 8 Grupo 7 - Indicadores de atenção de saúde em Mato Grosso do Sul
Susuni Cristina Marin Pinto
# https://dados.gov.br/dados/conjuntos-dados/unidades-basicas-de-saude-ubs2
ubs <- readr::read_csv2("Unidades_Basicas_Saude-UBS.csv")
ms <- geobr::read_municipality(year = 2020) |> dplyr::filter(abbrev_state == "MS")
# https://www.ibge.gov.br/cidades-e-estados/ms.html
população <- readxl::read_excel("população.xlsx", skip = 2) |>
dplyr::select(-`Município [-]`) |>
dplyr::rename(code_muni = `Código [-]`) |>
dplyr::filter(!is.na(code_muni))
ms <- ms |> dplyr::full_join(população)
ms$IBGE <- stringr::str_remove(ms$code_muni, "\\d$") |> as.numeric()
ubs.ms <- ubs |> dplyr::filter(UF == 50 & !is.na(LATITUDE) & !is.na(LONGITUDE))
ubs.ms <- ubs.ms |> dplyr::inner_join(ms)ggplot2::ggplot(ms )+
ggplot2::geom_sf()+
ggplot2::geom_point(data = ubs.ms,
x = ubs.ms$LONGITUDE,
y = ubs.ms$LATITUDE,
color="red") +
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme(axis.text.x = ggplot2::element_blank(),
axis.text.y = ggplot2::element_blank(),
axis.ticks = ggplot2::element_blank()) +
ggplot2::labs(x = ggplot2::element_blank(),
y = ggplot2::element_blank())
resumo <-
tibble::enframe(table(ubs.ms$code_muni)) |>
dplyr::arrange(desc(value)) |>
dplyr::rename(code_muni = name, UBS = value) |>
dplyr::mutate(code_muni = as.numeric(code_muni)) |>
dplyr::inner_join(ms |> as.data.frame() |>
dplyr::select(code_muni, name_muni, `População residente - pessoas [2022]`) ) |>
dplyr::mutate(Proporção = `População residente - pessoas [2022]` / UBS) |>
dplyr::relocate(UBS, .after = name_muni)## Joining with `by = join_by(code_muni)`