Visualizando a pandemia de COVID-19 | R-bloggers

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Esta postagem do blog apareceu pela primeira vez no blog Science versus Corona. Introduz este aplicativo brilhante.

O novo coronavírus controla quase todos os países do mundo e há uma grande heterogeneidade na maneira como os países responderam à ameaça.

Alguns países, como o Brasil e os Estados Unidos, se saíram excepcionalmente mal. Outros países, como Coréia do Sul e Alemanha, tiveram um desempenho excepcional. Muitos países executaram fielmente medidas de bloqueio, que tiveram um efeito preventivo extraordinário em salvar vidas (por exemplo, Flaxman et al., 2020). Embora os bloqueios tenham salvado vidas, eles tiveram um efeito extremamente prejudicial em países ricos como o Reino Unido, cujo PIB caiu 20,4% em abril (ver também Pichler et al., 2020) e os Estados Unidos, onde mais de 40 milhões pessoas pediram desemprego. Os bloqueios foram ainda mais devastadores para os países em desenvolvimento.

É interessante estudar o curso anterior de como o vírus varreu o mundo e como os países tentaram combatê-lo. Mas com cerca de 8.100.000 casos confirmados, mais de 430.000 mortes e muitos países reabrindo lentamente em meio a uma pandemia em aceleração, é ainda mais importante prestar muita atenção agora para aprender um com o outro. Muitos jornais excelentes comparando casos confirmados, mortes e medidas para conter a propagação do vírus entre países foram produzidos pelos principais jornais.

Visualizando a pandemia

O Financial Times tem sido um excelente recurso de informação e visualização desde o início da pandemia. Suas visualizações mostram, por exemplo, que, embora no início o epicentro da pandemia tenha sido a Europa, ele mudou para a América Latina, que hoje é responsável pela maioria das mortes. Eles também produziram uma visualização de como os países estão suspendendo as medidas de bloqueio usando o Índice de Restrição de Oxford, produzido pelo Oxford COVID-19 Government Response Tracker.

O Oxford Response COVID-19 Government Response Tracker coleta informações sobre diferentes respostas políticas que governos de todo o mundo adotaram. Atualmente, eles estão acompanhando 17 medidas tomadas em mais de 160 países. O Oxford Stringency Index é uma pontuação composta que varia de 0 a 100, que resume uma série de medidas que um país tomou (ou não). Em particular, essas medidas dizem respeito a (1) fechamento de escolas, (2) fechamento de locais de trabalho, (3) cancelamento de eventos públicos, (4) restrições a reuniões, (5) fechamento de transporte público, (6) permanência em casa , (7) restrições ao movimento interno, (8) controles internacionais de viagens e (9) campanhas de informação pública. Essas medidas diferem em sua força e se elas são aplicadas em geral ou são direcionadas; para detalhes, consulte Hale et al. (2020a). O Oxford Response Tracker é atualizado com freqüência e agora também possui um Índice de Resposta do Governo e um Índice de Contenção e Saúde (Hale et al., 2020a).

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O New York Times também começou a produzir belas visualizações que resumem como o vírus está devastando diferentes partes do mundo. Gosto especialmente do mapa-múndi, que mostra não apenas os casos confirmados diariamente, mas também a tendência suavizada de 14 dias. Possivelmente inspirado pelo endcoronavirus.org, o site também fornece uma visão geral de onde os casos estão aumentando, permanecendo os mesmos ou diminuindo. Eles também fornecem uma imagem mais detalhada de países específicos, mostrando, por exemplo, cada estado e até município dos Estados Unidos ou da Índia.

Finalmente, ourworldindata.org tem o que acredito serem as visualizações mais abrangentes do COVID-19.

Outra visualização

Inspirados por esta peça política, Alexandra Rusu, Marcel Schreiner, Aleksandar Tomašević e I – unindo forças através da Science versus Corona – começaram a trabalhar em nossa própria visualização antes que grande parte do excelente trabalho dos principais jornais estivesse disponível. Você pode encontrá-lo aqui. Usamos o maravilhoso pacote covid19 R como fonte de dados.

Sendo escrito em R e Shiny, nosso aplicativo não se aproxima da beleza que vem com o JavaScript artesanal; no entanto, mostra algumas coisas úteis que faltam em algumas das visualizações acima. Primeiro, ele permite que você explore a evolução de medidas individuais – como fechar escolas e controles internacionais de viagens – que os países adotaram em vez de reportar apenas um índice de rigor composto.

Segundo, nosso aplicativo visualiza casos confirmados e mortes confirmadas em conjunto com o índice de rigor em uma única figura. Isso permite que você explore como elas evoluem juntas e veja se as mortes em países que suspendem medidas rapidamente aumentam logo depois ou não. (Você pode achar que impor medidas causa morte, ha!)

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Terceiro, nosso aplicativo inclui uma tabela que lista as medidas individuais que os países estão tomando e, se o fizeram, quando as levantam. As linhas individuais são coloridas de acordo com a proximidade de cada país com as recomendações da OMS para reverter os bloqueios (ver Hale et al., 2020b). Essas recomendações da OMS dizem respeito a se (1) a transmissão do vírus é controlada, (2) o teste, o rastreamento e o isolamento são realizados adequadamente, (3) o risco de surto em ambientes de alto risco é minimizado, (4) medidas preventivas são estabelecidas nos locais de trabalho ( 5) o risco de exportar e importar casos de áreas de alto risco é gerenciado e (6) o público está envolvido, entende que esse é o ‘novo normal’ e entende que eles têm um papel fundamental na prevenção de um aumento de casos ( ver OMS, 2020). Os dados relativos a (4) e (5) não estão no banco de dados de Oxford; em vez disso, usamos a abordagem descrita em Hale et al. (2020b).

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Ressalvas

Importante, existem várias advertências associadas à interpretação dos dados que mostramos no aplicativo. Primeiro, o número de casos confirmados depende fortemente do número de testes que um país específico realiza. Sem saber disso, é tolice depositar muita confiança nas comparações de casos entre países. Hasell et al. (2020) fornecem um conjunto de dados e uma visualização dos testes de coronavírus por país, medidos em número de testes por caso confirmado ou por um acima desse número (a chamada taxa de positividade). Quando o número de testes realizados por caso confirmado é baixo, um país faz muito pouco teste para monitorar adequadamente o surto – o número real de infecções provavelmente é muito maior.

Outra ressalva diz respeito a mortes. As mortes confirmadas fornecem uma visão mais clara de como a pandemia se desenrola, pois todas as mortes em um país devem ser relatadas. É também por isso que, por exemplo Flaxman et al. (2020) confirmou mortes em vez de casos confirmados para avaliar o efeito de intervenções. No entanto, o uso de mortes confirmadas para comparar o sucesso dos países em lidar com o vírus também tem limitações. Como as mortes levam pelo menos uma ou duas semanas para se materializar, elas são uma janela para o passado, não para o presente; as mortes não são, portanto, um indicador em tempo real para decidir se impor ou suspender medidas.

Há também uma grande variação na maneira como as mortes são relatadas, tanto nos países quanto no tempo. Alguns países contam apenas mortes hospitalares, por exemplo, levando a uma subestimação das mortes causadas pelo COVID-19 em casa. Ou incluem apenas mortes de pacientes que testaram positivamente o vírus. Os regimes autoritários também podem subestimar os casos para parecerem melhores. Além disso, devido a atrasos nos relatórios, novas mortes por dia não refletem necessariamente o número real de mortes naquele dia.

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A demografia também desempenha uma regra importante; alguns países são muito mais densamente povoados, proporcionando rotas de transmissão mais fáceis para o vírus. Outros, como países da África, têm uma população muito mais jovem, tornando menos provável a progressão grave da doença (por exemplo, Clark et al., 2020); com um sistema de saúde muito menos avançado em comparação com os países ricos, a África pode muito bem se tornar o próximo epicentro da pandemia (Loembé et al., 2020). Todos esses fatores dificultam as comparações internacionais.

Um ângulo diferente do número de mortos na vida humana do COVID-19 é calcular o excesso de mortes subtraindo, digamos, o número médio de mortes nos cinco anos anteriores em um determinado período do número de mortes nesse período. Diferente das mortes confirmadas, os números de excesso de mortes estão disponíveis apenas para um número selecionado de países (principalmente ricos) e não há fonte de dados central. O Economist foi um dos primeiros veículos a visualizar mortes em excesso; o Financial Times e o New York Times também fornecem visualizações de excesso de mortes.

Conclusão

Nesta postagem do blog, descrevi várias excelentes visualizações da pandemia do COVID19, bem como introduzimos as nossas. Alexandra Rusu, Marcel Schreiner e Aleksandar Tomašević – com quem foi um prazer absoluto trabalhar nisso – e planejo desenvolver ainda mais a visualização, incluindo coisas como número de testes, excesso de mortes, novos índices de Oxford, etc. e nós encorajamos qualquer pessoa interessada em contribuir! Todo o código está disponível no Github.


Quero agradecer a Alexandra Rusu, Marcel Schreiner e Aleksandar Tomašević por uma colaboração muito agradável.


Referências

  • Clark, Jit, Warren-Gash et al. (2020). Estimativas globais, regionais e nacionais da população com risco aumentado de COVID-19 grave devido a condições de saúde subjacentes em 2020: um estudo de modelagem. The Lancet.
  • Flaxman, Mishra, Gandy et al. (2020). Estimando os efeitos de intervenções não farmacêuticas no COVID-19 na Europa. Natureza3164.
  • Loembé, M.M., Tshangela, A., Salyer, S.J., Varma, J.K., Ouma, A.E. O., & Nkengasong, J.N. (2020). COVID-19 na África: a disseminação e resposta. Nature Medicine1-4.
  • Pichler, A., Pangallo, M., del Rio-Chanona, R.M., Lafond, F., & Farmer, J.D. (2020). Redes de produção e disseminação de epidemias: como reiniciar a economia do Reino Unido?



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