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#Pesquisa: Levantamento do perfil sociodemográfico, necessidades e barreiras de acesso a serviços públicos por pessoas com epilepsia
#e síndromes epilépticas idiopáticas no Distrito Federal

#Instituto de Pesquisa e Estatística do Distrito Federal - IPEDF Codeplan
#Diretoria de Estudos e Políticas Sociais - DIPOS
#Contato - Email: politicas.sociais@ipe.df.gov.br
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##### Pacotes ####
rm(list = ls())
library(readxl)
library(tidyverse)
library(data.table)
library(dplyr)
library(janitor)
library(srvyr)


##### Abrir a base #####
base <- read_excel("Base_de_dados-Epilepsia.xlsx")
base <- data.table(base)
View(base)

##### Análise dos dados ####

## Região administrativa
table(base$H8, useNA = "always")
table(base$M7, useNA = "always")

Reg_Adm <- base %>% 
  select(H8,M7) %>% 
  # remove linhas com todas as colunas vazias
  remove_empty("rows") %>% 
  mutate(H8=ifelse(is.na(H8), "", H8)) %>% 
  mutate(M7=ifelse(is.na(M7), "", M7)) %>% 
  unite(RA, c(H8,M7), sep = " ", remove = FALSE) %>% 
  select(-H8, -M7) %>% 
  mutate(RA = stringr::str_trim(RA, side = "both")) %>% 
  count(RA) %>% 
  mutate(Perc = prop.table(n)*100) %>% 
  mutate(Perc = round(Perc, 2))

## Renda
table(base$H11, useNA = "always")
table(base$M10, useNA = "always")

base[H11==  "ATÉ 1 SALÁRIO MÍNIMO (ATÉ R$ 1.212,00 INCLUSIVE)", H11 := "Até 2 salários-mínimos"]
base[H11==  "DE 1 A 2 SALÁRIOS MÍNIMOS (DE R$ 1.212,00 ATÉ R$ 2.424,00 INCLUSIVE)", H11 := "Até 2 salários-mínimos"]
base[H11==  "DE 2 A 5 SALÁRIOS MÍNIMOS (DE R$ 2.424,00 ATÉ R$ 6.060,00 INCLUSIVE)", H11 := "De 2 a 5 salários-mínimos"]
base[H11==  "DE 5 A 10 SALÁRIOS MÍNIMOS (DE R$ 6.060,00 ATÉ R$ 12.120,00 INCLUSIVE)", H11 := "Mais de 5 salários-mínimos"]
base[H11==  "DE 10 A 20 SALÁRIOS MÍNIMOS (DE R$ 12.120,00 ATÉ R$ 24.240,00 INCLUSIVE)", H11 := "Mais de 5 salários-mínimos"]
base[H11==  "DE 20 A 30 SALÁRIOS MÍNIMOS (DE R$ 24.240,00 ATÉ R$ 36.360,00 INCLUSIVE)", H11 := "Mais de 5 salários-mínimos"]
base[H11==  "MAIS DE 30 SALÁRIOS MÍNIMOS (MAIS DE R$ 36.360,00)", H11 := "Mais de 5 salários-mínimos"]
base[H11==  "PREFIRO NÃO RESPONDER", H11 := "Não sabe/ não respondeu"]
base[H11==  "SEI INFORMAR", H11 := "Não sabe/ não respondeu"]

base[M10==  "ATÉ 1 SALÁRIO MÍNIMO (ATÉ R$ 1.212,00 INCLUSIVE)", M10 := "Até 2 salários-mínimos"]
base[M10==  "DE 1 A 2 SALÁRIOS MÍNIMOS (DE R$ 1.212,00 ATÉ R$ 2.424,00 INCLUSIVE)", M10 := "Até 2 salários-mínimos"]
base[M10==  "DE 2 A 5 SALÁRIOS MÍNIMOS (DE R$ 2.424,00 ATÉ R$ 6.060,00 INCLUSIVE)", M10 := "De 2 a 5 salários-mínimos"]
base[M10==  "DE 5 A 10 SALÁRIOS MÍNIMOS (DE R$ 6.060,00 ATÉ R$ 12.120,00 INCLUSIVE)", M10 := "Mais de 5 salários-mínimos"]
base[M10==  "DE 10 A 20 SALÁRIOS MÍNIMOS (DE R$ 12.120,00 ATÉ R$ 24.240,00 INCLUSIVE)", M10 := "Mais de 5 salários-mínimos"]
base[M10==  "DE 20 A 30 SALÁRIOS MÍNIMOS (DE R$ 24.240,00 ATÉ R$ 36.360,00 INCLUSIVE)", M10 := "Mais de 5 salários-mínimos"]
base[M10==  "MAIS DE 30 SALÁRIOS MÍNIMOS (MAIS DE R$ 36.360,00)", M10 := "Mais de 5 salários-mínimos"]
base[M10==  "PREFIRO NÃO RESPONDER", M10 := "Não sabe/ não respondeu"]
base[M10==  "SEI INFORMAR", M10 := "Não sabe/ não respondeu"]

Renda_Total <- base %>% 
  select(H11,M10) %>% 
  # remove linhas com todas as colunas vazias
  remove_empty("rows") %>% 
  mutate(H11=ifelse(is.na(H11), "", H11)) %>% 
  mutate(M10=ifelse(is.na(M10), "", M10)) %>% 
  unite(Renda, c(H11,M10), sep = " ", remove = FALSE) %>% 
  select(-H11, -M10) %>% 
  mutate(Renda = stringr::str_trim(Renda, side = "both")) %>% 
  count(Renda) %>% 
  mutate(Perc = prop.table(n)*100) %>% 
  mutate(Perc = round(Perc, 2)) %>% 
  data.table(.)

## Dificuldades para a obtenção do diagnóstico
dific_diagn <- base %>% 
  select('D3[SQ002]', 'D3[SQ003]', 'D3[SQ004]', 'D3[SQ005]', 'D3[SQ006]', 'D3[SQ007]', 'D3[SQ008]', 'D3[SQ009]', 'D3[SQ010]', 
         'I3[SQ001]', 'I3[SQ002]...231', 'I3[SQ003]...232', 'I3[SQ004]...233', 'I3[SQ005]...234', 'I3[SQ006]...235', 
         'I3[SQ007]...236', 'I3[SQ008]...237', 'I3[SQ009]...238') %>% 
  pivot_longer(
    cols = c('D3[SQ002]', 'D3[SQ003]', 'D3[SQ004]', 'D3[SQ005]', 'D3[SQ006]', 'D3[SQ007]', 'D3[SQ008]', 'D3[SQ009]', 'D3[SQ010]', 
             'I3[SQ001]', 'I3[SQ002]...231', 'I3[SQ003]...232', 'I3[SQ004]...233', 'I3[SQ005]...234', 'I3[SQ006]...235', 
             'I3[SQ007]...236', 'I3[SQ008]...237', 'I3[SQ009]...238'),
    names_to = "sample",
    values_to = "Dificuldade",
    values_drop_na = TRUE
  ) %>% 
  select(-sample) %>% 
  arrange(Dificuldade) %>%
  count(Dificuldade) %>% 
  # 108 respostas neste bloco
  mutate(Porcentagem = (n/108)*100) %>% 
  mutate(Porcentagem = round(Porcentagem, 2))

## Tipos de tratamentos antiepilépticos, por forma de acesso (públicos, privados e públicos - Privados)
tipos_tratamento <- base %>% 
  select('D4[SQ002]', 'D4[SQ003]', 'D4[SQ004]', 'D4[SQ005]', 'D4[SQ006]', 'I4[SQ001]', 'I4[SQ002]', 'I4[SQ003]', 'I4[SQ004]', 'I4[SQ005]') %>% 
  pivot_longer(
    cols = c('D4[SQ002]', 'D4[SQ003]', 'D4[SQ004]', 'D4[SQ005]', 'D4[SQ006]', 'I4[SQ001]', 'I4[SQ002]', 'I4[SQ003]', 'I4[SQ004]', 'I4[SQ005]'),
    names_to = "Variavel",
    values_to = "Tratamento",
    values_drop_na = TRUE
  )


tipos_tratamento$Tratamento_real = ifelse(tipos_tratamento$Variavel=="D4[SQ002]" & (tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PARTICULAR, COM PLANO DE SAÚDE" | tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PARTICULAR, SEM PLANO DE SAÚDE"), "Estimulação do nervo vago - Privado", 
                                          ifelse(tipos_tratamento$Variavel=="D4[SQ003]" & (tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PARTICULAR, COM PLANO DE SAÚDE" | tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PARTICULAR, SEM PLANO DE SAÚDE"), "Dieta cetogênica - Privado", 
                                                 ifelse(tipos_tratamento$Variavel=="D4[SQ004]" & (tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PARTICULAR, COM PLANO DE SAÚDE" | tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PARTICULAR, SEM PLANO DE SAÚDE"), "Cirurgia - Privado", 
                                                        ifelse(tipos_tratamento$Variavel=="D4[SQ005]" & (tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PARTICULAR, COM PLANO DE SAÚDE" | tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PARTICULAR, SEM PLANO DE SAÚDE"), "Antiepiléptico sem canabidiol - Privado", 
                                                               ifelse(tipos_tratamento$Variavel=="D4[SQ006]" & (tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PARTICULAR, COM PLANO DE SAÚDE" | tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PARTICULAR, SEM PLANO DE SAÚDE"), "Antiepiléptico com canabidiol - Privado", 
                                                                      ifelse(tipos_tratamento$Variavel=="I4[SQ001]" & (tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PARTICULAR, COM PLANO DE SAÚDE" | tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PARTICULAR, SEM PLANO DE SAÚDE"), "Estimulação do nervo vago - Privado", 
                                                                             ifelse(tipos_tratamento$Variavel=="I4[SQ002]" & (tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PARTICULAR, COM PLANO DE SAÚDE" | tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PARTICULAR, SEM PLANO DE SAÚDE"), "Dieta cetogênica - Privado", 
                                                                                    ifelse(tipos_tratamento$Variavel=="I4[SQ003]" & (tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PARTICULAR, COM PLANO DE SAÚDE" | tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PARTICULAR, SEM PLANO DE SAÚDE"), "Cirurgia - Privado", 
                                                                                           ifelse(tipos_tratamento$Variavel=="I4[SQ004]" & (tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PARTICULAR, COM PLANO DE SAÚDE" | tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PARTICULAR, SEM PLANO DE SAÚDE"), "Antiepiléptico sem canabidiol - Privado", 
                                                                                                  ifelse(tipos_tratamento$Variavel=="I4[SQ005]" & (tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PARTICULAR, COM PLANO DE SAÚDE" | tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PARTICULAR, SEM PLANO DE SAÚDE"), "Antiepiléptico com canabidiol - Privado", 
                                                                                                         ifelse(tipos_tratamento$Variavel=="D4[SQ002]" & tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PELO SISTEMA ÚNICO DE SAÚDE (SUS)", "Estimulação do nervo vago - Público", 
                                          ifelse(tipos_tratamento$Variavel=="D4[SQ003]" & tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PELO SISTEMA ÚNICO DE SAÚDE (SUS)", "Dieta cetogênica - Público", 
                                                 ifelse(tipos_tratamento$Variavel=="D4[SQ004]" & tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PELO SISTEMA ÚNICO DE SAÚDE (SUS)", "Cirurgia - Público", 
                                                        ifelse(tipos_tratamento$Variavel=="D4[SQ005]" & tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PELO SISTEMA ÚNICO DE SAÚDE (SUS)", "Antiepiléptico sem canabidiol - Público", 
                                                               ifelse(tipos_tratamento$Variavel=="D4[SQ006]" & tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PELO SISTEMA ÚNICO DE SAÚDE (SUS)", "Antiepiléptico com canabidiol - Público", 
                                                                      ifelse(tipos_tratamento$Variavel=="I4[SQ001]" & tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PELO SISTEMA ÚNICO DE SAÚDE (SUS)", "Estimulação do nervo vago - Público", 
                                                                             ifelse(tipos_tratamento$Variavel=="I4[SQ002]" & tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PELO SISTEMA ÚNICO DE SAÚDE (SUS)", "Dieta cetogênica - Público", 
                                                                                    ifelse(tipos_tratamento$Variavel=="I4[SQ003]" & tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PELO SISTEMA ÚNICO DE SAÚDE (SUS)", "Cirurgia - Público", 
                                                                                           ifelse(tipos_tratamento$Variavel=="I4[SQ004]" & tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PELO SISTEMA ÚNICO DE SAÚDE (SUS)", "Antiepiléptico sem canabidiol - Público", 
                                                                                                  ifelse(tipos_tratamento$Variavel=="I4[SQ005]" & tipos_tratamento$Tratamento=="ACESSEI O TRATAMENTO PELO SISTEMA ÚNICO DE SAÚDE (SUS)", "Antiepiléptico com canabidiol - Público", ""))))))))))))))))))))

tipos_tratamento2 <- tipos_tratamento %>% 
  arrange(Tratamento_real) %>%
  count(Tratamento_real) %>% 
  subset(Tratamento_real != "") %>% 
  # 106 respostas neste bloco
  mutate(Porcentagem = (n/106)*100) %>% 
  mutate(Porcentagem = round(Porcentagem, 2))
  

## Atendimentos em saúde por Região Administrativa
RA_atendimento<- base %>% 
  select("D11", "I13") %>% 
  pivot_longer(
    cols = c("D11", "I13"),
    names_to = "sample",
    values_to = "Reg_Admin",
    values_drop_na = TRUE
  ) %>% 
  select(-sample) %>% 
  arrange(Reg_Admin) %>%
  count(Reg_Admin) %>% 
  # 106 respostas neste bloco
  mutate(Porcentagem = (n/106)*100) %>% 
  mutate(Porcentagem = round(Porcentagem, 2))

#$ Dificuldades enfrentadas pelos respondentes no acesso aos serviços de saúde
Dif_servicos_saude<- base %>% 
  select("D15[SQ002]", "D15[SQ003]", "D15[SQ004]", "D15[SQ005]", "D15[SQ006]", "D15[SQ007]", "D15[SQ008]", "D15[SQ009]", "D15[SQ010]", "D15[SQ011]", 
         "D15[SQ012]", "D15[SQ013]", "D15[SQ014]", "D15[SQ015]", "D15[SQ016]", "D15[other]", "I17[SQ001]", "I17[SQ002]", "I17[SQ003]", "I17[SQ004]", 
         "I17[SQ005]", "I17[SQ006]", "I17[SQ007]", "I17[SQ008]", "I17[SQ009]", "I17[SQ010]...292", "I17[SQ011]...293", "I17[SQ012]...294", "I17[SQ013]", 
         "I17[SQ014]", "I17[SQ015]", "I17[other]") %>% 
  pivot_longer(
    cols = c("D15[SQ002]", "D15[SQ003]", "D15[SQ004]", "D15[SQ005]", "D15[SQ006]", "D15[SQ007]", "D15[SQ008]", "D15[SQ009]", "D15[SQ010]", "D15[SQ011]", 
             "D15[SQ012]", "D15[SQ013]", "D15[SQ014]", "D15[SQ015]", "D15[SQ016]", "D15[other]", "I17[SQ001]", "I17[SQ002]", "I17[SQ003]", "I17[SQ004]", 
             "I17[SQ005]", "I17[SQ006]", "I17[SQ007]", "I17[SQ008]", "I17[SQ009]", "I17[SQ010]...292", "I17[SQ011]...293", "I17[SQ012]...294", "I17[SQ013]", 
             "I17[SQ014]", "I17[SQ015]", "I17[other]"),
    names_to = "sample",
    values_to = "Dificuldades",
    values_drop_na = TRUE
  ) %>% 
  select(-sample) %>% 
  arrange(Dificuldades) %>%
  count(Dificuldades) %>% 
  # 108 respostas neste bloco
  mutate(Porcentagem = (n/108)*100) %>% 
  mutate(Porcentagem = round(Porcentagem, 2))

table(Dif_servicos_saude$Dificuldades)

## Nível de escolaridade das pessoas com epilepsia no Distrito Federal
base[H6==  "ALFABETIZADO(A)/SEM ESCOLARIDADE", H6 := "NÃO ALFABETIZADO(A)/SEM ESCOLARIDADE"]
base[M5==  "ALFABETIZADO(A)/SEM ESCOLARIDADE", M5 := "NÃO ALFABETIZADO(A)/SEM ESCOLARIDADE"]

Nivel_escolaridade <- base %>%
  select(H6, M5) %>%
  pivot_longer(
    cols = c(H6, M5),
    names_to = "sample",
    values_to = "Escolaridade",
    values_drop_na = TRUE
  ) %>%
  select(-sample) %>%
  arrange(Escolaridade) %>%
  count(Escolaridade)

## sexo
sexo_ep <- base %>% 
  select(H2, M1) %>% 
  # remove linhas com todas as colunas vazias
  remove_empty("rows") %>% 
  mutate(H2=ifelse(is.na(H2), "", H2)) %>% 
  mutate(M1=ifelse(is.na(M1), "", M1)) %>% 
  unite(sexo, c(H2, M1), sep = " ", remove = FALSE) %>% 
  select(-H2, -M1) %>% 
  mutate(sexo = stringr::str_trim(sexo, side = "both")) %>% 
  count(sexo) %>% 
  mutate(Perc = prop.table(n)*100) %>% 
  mutate(Perc = round(Perc, 2))

## Raça
raca_ep <- base %>% 
  select(H4, M3) %>% 
  # remove linhas com todas as colunas vazias
  remove_empty("rows") %>% 
  mutate(H4=ifelse(is.na(H4), "", H4)) %>% 
  mutate(M3=ifelse(is.na(M3), "", M3)) %>% 
  unite(raca, c(H4, M3), sep = " ", remove = FALSE) %>% 
  select(-H4, -M3) %>% 
  mutate(raca = stringr::str_trim(raca, side = "both")) %>% 
  count(raca) %>% 
  mutate(Perc = prop.table(n)*100) %>% 
  mutate(Perc = round(Perc, 2))

# Respostas às afirmações sobre experiências no ambiente escolar por pessoas com epilepsia
exp_amb_escolar <- base %>% 
  select('E7[SQ002]', 'E7[SQ003]', 'E7[SQ004]', 'E7[SQ005]', 'J8[SQ002]', 'J8[SQ003]', 'J8[SQ004]', 'J8[SQ005]') %>% 
  pivot_longer(
    cols = c('E7[SQ002]', 'E7[SQ003]', 'E7[SQ004]', 'E7[SQ005]', 'J8[SQ002]', 'J8[SQ003]', 'J8[SQ004]', 'J8[SQ005]'),
    names_to = "Variavel",
    values_to = "Resposta",
    values_drop_na = TRUE
  )


exp_amb_escolar$Titulo = ifelse(exp_amb_escolar$Variavel=="E7[SQ002]", "Tem/teve dificuldade para acompanhar as aulas e ou atividades propostas na escola", 
                                ifelse(exp_amb_escolar$Variavel=="E7[SQ003]", "Tem/tinha baixo rendimento acadêmico e/ou dificuldade de aprendizado", 
                                       ifelse(exp_amb_escolar$Variavel=="E7[SQ004]", "Se sente/sentia seguro(a) na escola", 
                                              ifelse(exp_amb_escolar$Variavel=="E7[SQ005]", "Se sente/sentiu isolado(a) dos colegas da escola", 
                                                     ifelse(exp_amb_escolar$Variavel=="J8[SQ002]", "Tem/teve dificuldade para acompanhar as aulas e ou atividades propostas na escola", 
                                                            ifelse(exp_amb_escolar$Variavel=="J8[SQ003]", "Tem/tinha baixo rendimento acadêmico e/ou dificuldade de aprendizado", 
                                                                   ifelse(exp_amb_escolar$Variavel=="J8[SQ004]", "Se sente/sentia seguro(a) na escola", 
                                                                          ifelse(exp_amb_escolar$Variavel=="J8[SQ005]", "Se sente/sentiu isolado(a) dos colegas da escola", ""))))))))

exp_amb_escolar <- exp_amb_escolar %>% 
  select(-Variavel) %>% 
  arrange(Titulo) %>%
  count(Titulo, Resposta) %>% 
  subset(Titulo != "") %>% 
  # 81 respostas neste bloco
  mutate(Porcentagem = (n/81)*100) %>%
  mutate(Porcentagem = round(Porcentagem, 2)) %>% 
  select(-n) %>% 
  group_by(Resposta, Titulo) %>% 
  reshape2::dcast(Resposta ~ Titulo) %>% 
  replace(is.na(.), 0)

## Respostas à pergunta “você trabalha atualmente? 
base[F1==  ", ESTOU APOSENTADO(A)", F1 := "ESTOU APOSENTADO(A)"]
base[F1==  "SIM, TRABALHO COM CARTEIRA ASSINADA", F1 := "Trabalho"]
base[F1==  "SIM, TRABALHO COMO AUTÔNOMO", F1 := "Trabalho"]
base[F1==  "SIM, TRABALHO COMO ESTAGIÁRIO", F1 := "Trabalho"]
base[F1==  "SIM, TRABALHO COMO FUNCIONÁRIO PÚBLICO", F1 := "Trabalho"]
base[F1==  "SIM, TRABALHO COMO MICROEMPREENDEDOR(A) INDIVIDUAL (MEI)", F1 := "Trabalho"]
base[F1==  "SIM, TRABALHO SEM CARTEIRA ASSINADA", F1 := "Trabalho"]
base[F1==  ", NUNCA TRABALHEI", F1 := "Nunca Trabalhei"]
base[F1==  ", ESTOU DESEMPREGADO(A) E PROCURANDO EMPREGO", F1 := "Estou Desempregado e Procurando Emprego"]
base[F1==  ", NÃO TRABALHO E NEM PROCURA EMPREGO", F1 := "Nem Trabalho e Nem Procuro"]
base[F1==  ", NÃO TRABALHO E NEM PROCURO EMPREGO", F1 := "Nem Trabalho e Nem Procuro"]
base[F1==  "ESTOU APOSENTADO(A)", F1 := "Estou Aposentado(A)"]
base[F1==  "NÃO, ESTOU APOSENTADO(A)", F1 := "Estou Aposentado(A)"]
base[F1==  "NÃO TEM IDADE PARA TRABALHOR", F1 := "Não Tem Idade Para Trabalhar"]
base[F1==  "PREFIRO NÃO RESPONDER", F1 := "Prefiro Não Responder"]


base[K1==  ", ESTOU APOSENTADO(A)", K1 := "ESTOU APOSENTADO(A)"]
base[K1==  "SIM, TRABALHO COM CARTEIRA ASSINADA", K1 := "Trabalho"]
base[K1==  "SIM, TRABALHO COMO AUTÔNOMO", K1 := "Trabalho"]
base[K1==  "SIM, TRABALHO COMO ESTAGIÁRIO", K1 := "Trabalho"]
base[K1==  "SIM, TRABALHO COMO FUNCIONÁRIO PÚBLICO", K1 := "Trabalho"]
base[K1==  "SIM, TRABALHO COMO MICROEMPREENDEDOR(A) INDIVIDUAL (MEI)", K1 := "Trabalho"]
base[K1==  "SIM, TRABALHO SEM CARTEIRA ASSINADA", K1 := "Trabalho"]
base[K1==  ", NUNCA TRABALHEI", K1 := "Nunca Trabalhei"]
base[K1==  ", ESTOU DESEMPREGADO(A) E PROCURANDO EMPREGO", K1 := "Estou Desempregado e Procurando Emprego"]
base[K1==  ", NÃO TRABALHO E NEM PROCURA EMPREGO", K1 := "Nem Trabalho e Nem Procuro"]
base[K1==  ", NÃO TRABALHO E NEM PROCURO EMPREGO", K1 := "Nem Trabalho e Nem Procuro"]
base[K1==  "ESTOU APOSENTADO(A)", K1 := "Estou Aposentado(A)"]
base[K1==  "NÃO, ESTOU APOSENTADO(A)", K1 := "Estou Aposentado(A)"]
base[K1==  "NÃO TEM IDADE PARA TRABALHOR", K1 := "Não Tem Idade Para Trabalhar"]
base[K1==  "PREFIRO NÃO RESPONDER", K1 := "Prefiro Não Responder"]

trabalha_atualmente <- base %>% 
  select(F1, K1) %>% 
  # remove linhas com todas as colunas vazias
  remove_empty("rows") %>% 
  mutate(F1=ifelse(is.na(F1), "", F1)) %>% 
  mutate(K1=ifelse(is.na(K1), "", K1)) %>% 
  unite(trabalha, c(F1, K1), sep = " ", remove = FALSE) %>% 
  select(-F1, -K1) %>% 
  mutate(trabalha = stringr::str_trim(trabalha, side = "both")) %>% 
  count(trabalha) %>% 
  mutate(Perc = prop.table(n)*100) %>% 
  mutate(Perc = round(Perc, 2))

## Respostas às afirmações sobre experiências no ambiente de trabalho
exp_amb_trabalho <- base %>% 
  select('F4[SQ002]', 'F4[SQ003]', 'F4[SQ004]', 'F4[SQ005]', 'K5[SQ002]', 'K5[SQ003]', 'K5[SQ004]', 'K5[SQ005]') %>% 
  pivot_longer(
    cols = c('F4[SQ002]', 'F4[SQ003]', 'F4[SQ004]', 'F4[SQ005]', 'K5[SQ002]', 'K5[SQ003]', 'K5[SQ004]', 'K5[SQ005]'),
    names_to = "Variavel",
    values_to = "Resposta",
    values_drop_na = TRUE
  )

exp_amb_trabalho$Titulo = ifelse(exp_amb_trabalho$Variavel=="F4[SQ002]", "Sente que precisa esconder no seu trabalho que possui epilepsia, por medo de ser discriminado", 
                                 ifelse(exp_amb_trabalho$Variavel=="F4[SQ003]", "Já foi demitido(a) após ter uma crise epiléptica no local de trabalho", 
                                        ifelse(exp_amb_trabalho$Variavel=="F4[SQ004]", "Tem/teve dificuldade no convívio com os colegas do trabalho", 
                                               ifelse(exp_amb_trabalho$Variavel=="F4[SQ005]", "Já sofreu acidentes no trabalho decorrentes de crises epilépticas", 
                                                      ifelse(exp_amb_trabalho$Variavel=="K5[SQ002]", "Sente que precisa esconder no seu trabalho que possui epilepsia, por medo de ser discriminado", 
                                                             ifelse(exp_amb_trabalho$Variavel=="K5[SQ003]", "Já foi demitido(a) após ter uma crise epiléptica no local de trabalho", 
                                                                    ifelse(exp_amb_trabalho$Variavel=="K5[SQ004]", "Tem/teve dificuldade no convívio com os colegas do trabalho", 
                                                                           ifelse(exp_amb_trabalho$Variavel=="K5[SQ005]", "Já sofreu acidentes no trabalho decorrentes de crises epilépticas", ""))))))))


exp_amb_trabalho <- exp_amb_trabalho %>% 
  select(-Variavel) %>% 
  arrange(Titulo) %>%
  count(Titulo, Resposta) %>% 
  subset(Titulo != "") %>% 
  subset(Resposta != "SIM") %>% 
  # 29 respostas neste bloco
  mutate(Porcentagem = (n/29)*100) %>%
  mutate(Porcentagem = round(Porcentagem, 2)) %>% 
  select(-n) %>% 
  group_by(Resposta, Titulo) %>% 
  reshape2::dcast(Resposta ~ Titulo) %>% 
  replace(is.na(.), 0)


## Respostas às afirmações sobre dificuldades à inclusão enfrentadas por pessoas com epilepsia no Distrito Federal
dif_inclusao <- base %>% 
  select('G2[SQ001]...154', 'G2[SQ002]...155', 'G2[SQ003]...156', 'G2[SQ004]...157', 'G2[SQ005]...158', 'G2[SQ006]...159', 'G2[SQ007]...160', 'G2[SQ008]', 
         'L2[SQ001]', 'L2[SQ002]', 'L2[SQ003]', 'L2[SQ004]', 'L2[SQ005]', 'L2[SQ006]', 'L2[SQ007]', 'L2[SQ008]') %>% 
  pivot_longer(
    cols = c('G2[SQ001]...154', 'G2[SQ002]...155', 'G2[SQ003]...156', 'G2[SQ004]...157', 'G2[SQ005]...158', 'G2[SQ006]...159', 'G2[SQ007]...160', 'G2[SQ008]', 
             'L2[SQ001]', 'L2[SQ002]', 'L2[SQ003]', 'L2[SQ004]', 'L2[SQ005]', 'L2[SQ006]', 'L2[SQ007]', 'L2[SQ008]'),
    names_to = "Variavel",
    values_to = "Resposta",
    values_drop_na = TRUE
  )


dif_inclusao$Titulo = ifelse(dif_inclusao$Variavel=="G2[SQ001]...154", "Preconceito da sociedade", 
                             ifelse(dif_inclusao$Variavel=="G2[SQ002]...155", "Falta de informação da sociedade sobre a epilepsia", 
                                    ifelse(dif_inclusao$Variavel=="G2[SQ003]...156", "Preconceito por parte da família da pessoa com epilepsia", 
                                           ifelse(dif_inclusao$Variavel=="G2[SQ004]...157", "Falta de preparo e de qualificação das escolas para receber alunos com epilepsia", 
                                                  ifelse(dif_inclusao$Variavel=="G2[SQ005]...158", "Falta de medidas que visem à inserção e à permanência no mercado de trabalho", 
                                                         ifelse(dif_inclusao$Variavel=="G2[SQ006]...159", "Falta de profissionais especializados para diagnosticar e orientar adequadamente as pessoas com epilepsia", 
                                                                ifelse(dif_inclusao$Variavel=="G2[SQ007]...160", "Alto custo dos tratamentos", 
                                                                       ifelse(dif_inclusao$Variavel=="G2[SQ008]", "Falta de programas de governo/políticas voltados para pessoas com epilepsia", 
                                                                              ifelse(dif_inclusao$Variavel=="L2[SQ001]", "Preconceito da sociedade", 
                                                                                     ifelse(dif_inclusao$Variavel=="L2[SQ002]", "Falta de informação da sociedade sobre a epilepsia", 
                                                                                            ifelse(dif_inclusao$Variavel=="L2[SQ003]", "Preconceito por parte da família da pessoa com epilepsia", 
                                                                                                   ifelse(dif_inclusao$Variavel=="L2[SQ004]", "Falta de preparo e de qualificação das escolas para receber alunos com epilepsia", 
                                                                                                          ifelse(dif_inclusao$Variavel=="L2[SQ005]", "Falta de medidas que visem à inserção e à permanência no mercado de trabalho", 
                                                                                                                 ifelse(dif_inclusao$Variavel=="L2[SQ006]", "Falta de profissionais especializados para diagnosticar e orientar adequadamente as pessoas com epilepsia", 
                                                                                                                        ifelse(dif_inclusao$Variavel=="L2[SQ007]", "Alto custo dos tratamentos", 
                                                                                                                               ifelse(dif_inclusao$Variavel=="L2[SQ008]", "Falta de programas de governo/políticas voltados para pessoas com epilepsia", ""))))))))))))))))

dif_inclusao <- dif_inclusao %>% 
  select(-Variavel) %>% 
  arrange(Titulo) %>%
  count(Titulo, Resposta) %>% 
  subset(Titulo != "") %>% 
  subset(Resposta != "SIM") %>% 
  # 80 respostas neste bloco
  mutate(Porcentagem = (n/80)*100) %>%
  mutate(Porcentagem = round(Porcentagem, 2)) %>% 
  select(-n) %>% 
  group_by(Resposta, Titulo) %>% 
  reshape2::dcast(Resposta ~ Titulo) %>% 
  replace(is.na(.), 0)