Contexto

Temos uma métrica para a disseminação da doença no município/UF atual!

O que fazer

• Repensar as estratégias de intervenção apresentadas: dado o crescimento atual, o gestor pode simular continuar / aumentar / diminuir a a taxa de contágio (Rt +/- 0.5)

Closes #50

• Calcula o número de infectados ativos no último dia
• Estima os recuperados do último dia (acumulado de infectados - ativos ultimo dia - total mortos)

Premissas : usamos o total de dias de progressão da doença (mild_period + severe_period + critical_period) para somar os novos casos diários reportados até hoje como os ativos totais.

Considerações: em alguns municípios, o número de recuperados é < 0!

Nesses casos, assumimos somente recuperados = infectados acumulados - ativos, pois o negativo pode ser devido à remoção de mortos do total de infectados

• Possível modificação: se a divulgação de casos for somente graves e críticos, a janela de tempo que devemos considerar é somente severe_period + critical_period

Major changes to the UI:

• Redesign of the illustrative plot which was changed by a sequence of cards.
• Changes to the protocols at the end
• Redesign of the slider which was changed by a heavily hacked radio button group that was re-stylized to become vertical and bigger.
• Disabling of the "Baixar dados completos" button due to problems with google drive (to be solved later).
• The task bard now begins as closed in order to not mess with our design.
• The simula vs saude dropdown selection was changed to be made through 2 buttons (one in each card)

TODO: 1- Redesign streamlit buttons 2- Add health regions 2- Solve the google drive problem, which is that sometimes google blocks downloads from drive because it senses you are a robot downloading. Possible solutions: 1- Using a credential to download it 2- Using a vpn to download it.

• Now we are able to add cookies to the browser using resources/cookiegen.html, which has a setCookie() javascript function and a handler function that will execute commands given as get arguments. Currently we have the cookie arguments and the argument to load the user with geolocation and ip data.

• Using those cookies amplitude will now take the geolocation cookie and use that information to feed amplitude. With that the geolocation (and possibly future user data features) now depends on information coming from the client side, and not the server side. This is still subject to adblockers and we are not trying to go over it. As of now we are only registering data from the user coming from http headers (although the IP needs to be registered through a third-party to go over streamlit restrictions)

• Also using those cookies we store a unique user id in each user's browser. If the cookie is already present we use it as the id for amplitude and if not present we create a new one. This way we can track users way better than before when we just relied on the server-side ip.

• Solved the problem of pointless amplitude logs due to cascade rerunning. Now we have an amplitude logging manager that receives the call for an event but decides if the event is worth logging or not by using our session makeshift db. This is to avoid us logging multiple times the same event when the page reloads.

• Also added minor changes to Saúdem em ordem's description

• Also fixed some of streamlit's timing problems that were causing bugs in our mobile version by adding some small wait and page reload triggers.

• [x] Change tab name to "farolcovid"
• [x] Add methods disclaimer of new version: Rt + hospital capacity update
• [ ] Change Rt plot to until 10 days ago + dotted
• [x] Add mvag to inloco plot @victor-cortez
• [ ] Review pt-br & accents @victor-cortez
• [x] Remove bkgd of inloco tag
• [x] Fix months to capacity overload texts

Aditional:

• Fix error to get state rt when city doesn't have it yet

closes #134

Colocar de forma semelhante à metodologia do modelo

Nomes dos items no menu lateral:

• Níveis de Risco (sugestão .py: risk_description.py)
• Estimando taxa de contágio - @ap1631 confere esse nome? (sugestão .py: rt_description.py)

Textos: link do docs no trello! :)

• Adicionando rt de estados e municípios na simulação:
  • Continuei com os nomes dos parametros de cenarios (lockdown = rt/2, isolation=rt e nothing=rt*2), mas conforme o @gabrielsaruhashi tiver a atualização do front a gente muda as nomeclaturas

UPDATES:

• Caso o municipio não tenha Rt , usa o Rt do estado
• Caso selecione uma região SUS, usa o Rt do estado

closes #96

Conjunto de mudanças em 8 arquivos:

• Adiciona a nova entrada de dados pelo repo do datasource, afeta:

  • README: como rodar a API
  • Makefile + config + loader: add código para a requisição dos dados na API

• Corrije o cálculo da notificação + limpeza do código em simulation: não estávamos reportando a taxa de notificação do estado para os municípios sem casos, o que fazia com que valores da inicialização do modelo fossem NaN e dava erro!

• Muda o número da versão da metodologia em model_description

• Novo notebook de análise em analysis - não precisa subir no stable, mas não faz diferença no código

Relacionado a #31 e #52

• @JoaoCarabetta : pequenas correções: adicionei no output do modelo a data inicial do cálculo da projeção; mudei o nome da cor da paleta para ser usada direto no tema custom

• @ap1631 : da uma olhada nas considerações iniciais do notebook src/analysis/subnotifications.ipynb :)

• Muda valores de referência:

         control_classification:	            control_classification:
            column_name: "rt_most_likely"	                column_name: "rt_most_likely"
            cuts: [0, 0.5, 1, 1.2, 10]	                cuts: [0, 0.9, 1.1, 1.4, 10]
            categories: [0, 1, 2, 3]	                categories: [0, 1, 2, 3]
  
        capacity_classification:	            capacity_classification:
            column_name: 'dday_icu_beds'	                column_name: 'dday_icu_beds'
            cuts: [0, 30, 60, 90, 91.001]	                cuts: [0, 15, 20, 30, 91.001]
            categories: [3, 2, 1, 0]	                categories: [3, 2, 1, 0]
  
        trust_classification:	            trust_classification:
            column_name: 'notification_rate'	                column_name: 'notification_rate'
            cuts: [0, 0.3, 0.4, 0.6, 1.001]	                cuts: [0, 0.25, 0.4, 0.5, 1.001]
            categories: [3, 2, 1, 0]	                categories: [3, 2, 1, 0]
  

• Ajusta textos para capacidade hospitalar em dias

• Pequenos ajustes de texto (média móvel, etc)

O que foi feito:

✔️ Modal "Entenda Mais" nos cards com as tabelas de referência ✔️ Novo banner de novidade (o banner do mapa virou um header) ✔️ Novos ícones no modal "Novidade" e nos cards das ferramentas ✔️ Mapas com tamanho ajustado: O Brasil está inteiro!

O que falta ser feito:

• [ ] Atualizar os textos
• [ ] Verificar a responsividade dos mapas

• Melhorar estimativa do card para quando lower-bound não cruza a linha capacidade mas o upper cruza (atual: "mais de 90 dias")
• Adicionar texto no card para o caso no qual já estourou capacidade
• Automatizar mensagem de whatsapp para caso onde "dá ruim" em zero dias

• Como verificar o gap entre a simulação e dados observados?
• Qual o período para verificação vamos considerar? últimos 7/15 dias

Premissas:

• Fitar pelo número de mortes: assumimos não ter subnotificação nessa classe