import streamlit as st
import amplitude
import utils


def main(session_state):
    user_analytics = amplitude.gen_user(utils.get_server_session())
    opening_response = user_analytics.safe_log_event(
        "opened saude_em_ordem_description", session_state, is_new_page=True
    )

    st.subheader("O que é?")

    st.write(
        """O Saúde em Ordem é uma ferramenta desenvolvida para apoiar o planejamento da
    retomada de atividades econômicas em estados e municípios em fase de supressão da crise causada
    pela pandemia de Covid-19. """
    )

    st.subheader("""Introdução""")
    st.write(
        """
        Nossa indicação é que todo processo de retomada econômica gradual comece pela reabertura
        daqueles setores que proporcionam menores riscos à saúde pública por um lado, e maior
        importância econômica por outro.

        Para determinar o momento de retomada, desenvolvemos a metodologia de Níveis de Alerta em
        parceria com diversos especialistas, com o intuito de auxiliar no desenvolvimento de
        estratégias adequadas para cada nível de incidência da doença e capacidade de resposta à
        crise, de maneira a estabelecer um “novo normal”. A metodologia por trás do Saúde em Ordem
        foi inspirada no trabalho que realizamos junto ao Grupo Técnico de Atividade Econômica do
        Comitê de Dados da Secretaria de Planejamento, Orçamento e Gestão do Estado do Rio Grande do
        Sul para ordenar os setores econômicos do estado em fases de abertura de acordo com seu
        risco de contágio e sua importância econômica.

        É importante notar que o modelo aqui apresentado possui algumas variações em relação ao
        modelo utilizado no Rio Grande do Sul: a fim de tornar a ferramenta implementável em todo o
        país foi fundamental levar em consideração informações sobre o mercado de trabalho informal.
        Também permitimos que o gestor ajuste a ponderação dada aos critérios objetivos que
        elencamos. 
    """
    )
    st.subheader("Dados")
    st.write(
        """
    Os dados utilizados para dimensionar a massa salarial (que é a soma de todos os salários gerados em
    um setor econômico) do mercado de trabalho formal são da Secretaria Especial de Previdência e
    Trabalho do Ministério da Economia e são provenientes dos microdados da Relação Anual de Informações
    Sociais (RAIS) de 2018. Para acessar o mercado de trabalho informal foram utilizados os microdados
    da Pesquisa Nacional Domiciliar Contínua de 2019 do IBGE.
    
    Para calcularmos o índice de segurança
    foram utilizados dados do Departamento Americano de Trabalho e Emprego referentes à pesquisa
    Occupational Information Network (O*Net). Essa pesquisa traz características das ocupações e do
    contexto em que estão inseridas.

    """
    )
    st.subheader("Metodologia")
    st.write(
        """
    #### a. Índice de importância econômica
    Como medida de importância econômica utiliza-se a **massa salarial setorial**. A escolha dessa
    variável para representar a importância econômica de uma atividade se deve principalmente a dois
    fatores: em primeiro lugar é uma variável que reflete bem o impacto econômico de uma atividade
    na sociedade e em segundo lugar as informações necessárias para a construção de tal variável são
    públicas e disponíveis na RAIS e na PNADc.
    
    **Mas atenção!** Cabe, todavia, destacar uma
    fragilidade desta variável. Ao priorizarmos setores com maior massa salarial no processo de
    retomada econômica estamos potencialmente priorizando aqueles setores que mais empregam, de modo
    que é necessário que sejam adotados protocolos específicos para garantir que a mobilidade desses
    indivíduos no espaço urbano não gere situações que favoreçam o contágio.

    **Como o cálculo de contribuição econômica considera ocupações formais e informais?** Os dados
    da RAIS trazem informações sobre o mercado de trabalho formal por ocupação, atividade e
    município.  Então é possível saber, potencialmente para cada município brasileiro, o número de
    empregados de cada ocupação e setor e sua remuneração. Assim, é possível calcular a média dos
    salários de cada ocupação em cada atividade de modo que a massa salarial é na verdade a
    multiplicação do salário médio de cada ocupação naquela atividade ponderada pelo número de
    empregados daquela ocupação que trabalham naquela atividade. 

    Sabemos que a informalidade ainda é relevante em muitos estados brasileiros. Por isso, estimamos
    a informalidade e o salário médio dos trabalhadores informais em cada atividade e UF utilizando
    os dados da PNADc.  Para realizar esta estimação, os dados da PNADc, que é uma pesquisa
    amostral, foram expandidos utilizando os pesos populacionais de cada observação fornecidos pelo
    IBGE. Para cada atividade e estado, foram considerados empregados informais aqueles que
    satisfizessem pelo menos uma das seguintes condições:


    - Empregado no setor privado sem carteira de trabalho assinada
    - Empregado doméstico sem carteira de trabalho assinada
    - Trabalhador familiar auxiliar
    - Empregador sem CNPJ
    - Conta própria sem CNPJ

    O número estimado de trabalhadores informais foi somado ao número de trabalhadores formais da
    RAIS para englobar em cada atividade tanto os setor formal como o  informal do mercado de
    trabalho de cada estado. Da mesma maneira, a massa salarial considerada é a soma dos valores do
    mercado de trabalho formal e informal.

    Para o cálculo referente às regionais de saúde, faz-se a análise por municípios, que são
    agrupados em regionais de saúde. No caso da informalidade, utiliza-se a taxa de informalidade
    por atividade do estado em que a regional se encontra.


    #### b. Índice de segurança

    Para construir uma medida que representasse o risco de funcionamento de cada atividade
     recorremos à pesquisa O*NET que traz informações sobre a exposição da ocupação a doenças e
     infecções e intensidade e extensão de contatos físicos no ambiente de trabalho. Assim, as
     ocupações americanas foram classificadas de acordo com o risco de contágio que proporcionam com
     base na metodologia desenvolvida por Lima et al (2020) e Gamio (2020). 

    Como adaptamos a abordagem à realidade brasileira?  Como as ocupações americanas estão
    codificadas usando o Standard Occupational Classification foi necessário utilizar o método
    desenvolvido por Sulzbach (2020) para realizar a tradução dessa classificação para o Código de
    Ocupações Brasileiras.

    Assim, chega-se a uma medida de risco para cada ocupação e para calcular o risco de cada
    atividade faz-se uma média do risco das ocupações naquela atividade ponderada pelo número de
    trabalhadores de cada ocupação. Portanto a medida de risco de uma atividade é específica para
    cada Estado (ou município), uma vez que a distribuição de ocupações por atividade varia de lugar
    para lugar.

    Por fim, como gostaríamos de ter uma medida de segurança e não uma medida de risco, aplica-se a
    seguinte transformação monotônica:
    """
    )

    st.latex("S_i=100-R_i")
    st.write(
        """
    em que $$R_i$$ é a nossa medida de risco e $$S_i$$ é a medidade de segurança. Desse modo a
    medida de segurança varia entre 100 (atividade mais segura) e 0 (atividade menos segura).

    Cabe ressaltar que consideramos uma atividade como mais segura se ela exige menos proximidade
    entre indivíduos e expõe menos os trabalhadores a doenças e infecções.

    **Como adaptamos o cálculo para ocupações informais?**
    Além disso, analisamos também a hipótese do risco de exposição à Covid-19 não ser o mesmo entre
    formais e informais. Para isso, avaliamos os microdados da PNAD-Covid do IBGE, e observamos que a
    prevalência de sintomas da Covid-19 é maior entre a população informal do que para a população
    formal, como mostramos na tabela abaixo. De maneira geral, a presença desses sintomas é 15% maior
    entre os informais, de modo que aumentamos o risco de contágio para esses indivíduos em 15%.
    """
    )
    gen_table()
    st.write(
        """
    ### c. Ordenamento setorial

    A partir das duas dimensões descritas acima e seguindo o que foi proposto pelo Grupo Técnico de
    Atividade Econômica da Seplag-RS, o índice de ordenamento setorial é construído a partir de uma
    média geométrica que pondera essas duas dimensões de acordo com a preferência do policymaker,
    que atribui um peso entre zero e um à uma das dimensões e o peso complementar à outra dimensão.
    """
    )
    # st.subheader("Referências")
    # st.write(
    #     """
    # G. Stein, V. N. Sulzbach and Lazzari. Nota Técnica sobre o Índice Setorial para Distanciamento Controlado. Technical report, 2020
    
    # Lazaro Gamio. The workers who face the greatest coronavirus risk, 2020. https://www.nytimes.com/interactive/2020/03/15/business/economy/coronavirus-worker-risk.html.
    
    # Y. O. de Lima, D. M. Costa, and J. M. de Souza. Covid-19: Risco de contágio por ocupação no Brasil: Nota metodológica. Technical report, 2020. 
    
    # Vanessa Neumann Sulzbach. Essays on Labor Market Polarization in Brazil. Unpublished PhD’s Thesis, 2020. 
    # """
    # )


def gen_table():
    st.write(
        """
        <style type="text/css">
        .tg  {border-collapse:collapse;border-spacing:0;}
        .tg td{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;
        overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}
        .tg th{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;
        font-weight:normal;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}
        .tg .tg-ywcv{background-color:#ffe784;text-align:right;vertical-align:top}
        .tg .tg-1wig{font-weight:bold;text-align:left;vertical-align:top}
        .tg .tg-73b2{background-color:#e9e482;text-align:right;vertical-align:top}
        .tg .tg-xlz7{background-color:#f8696b;border-color:inherit;text-align:right;vertical-align:top}
        .tg .tg-i6ea{background-color:#f8696b;text-align:right;vertical-align:top}
        .tg .tg-2adx{background-color:#fb9474;text-align:right;vertical-align:top}
        .tg .tg-oljo{background-color:#fb9374;text-align:right;vertical-align:top}
        .tg .tg-mc3u{background-color:#c7da80;text-align:right;vertical-align:top}
        .tg .tg-28u1{background-color:#ccdc81;text-align:right;vertical-align:top}
        .tg .tg-te1u{background-color:#f8e983;text-align:right;vertical-align:top}
        .tg .tg-lqy6{text-align:right;vertical-align:top}
        .tg .tg-jh8w{background-color:#fcb279;text-align:right;vertical-align:top}
        .tg .tg-0pky{border-color:inherit;text-align:left;vertical-align:top}
        .tg .tg-7btt{border-color:inherit;font-weight:bold;text-align:center;vertical-align:top}
        .tg .tg-amwm{font-weight:bold;text-align:center;vertical-align:top}
        .tg .tg-fymr{border-color:inherit;font-weight:bold;text-align:left;vertical-align:top}
        .tg .tg-0lax{text-align:left;vertical-align:top}
        .tg .tg-3i13{background-color:#63be7b;border-color:inherit;text-align:right;vertical-align:top}
        .tg .tg-4cwk{background-color:#63be7b;text-align:right;vertical-align:top}
        .tg .tg-balj{background-color:#ffdc81;text-align:right;vertical-align:top}
        .tg .tg-405e{background-color:#77c47c;text-align:right;vertical-align:top}
        </style>
        <table class="tg" style="undefined;table-layout: fixed; width: 509px;margin:auto;">
        <colgroup>
        <col style="width: 168px">
        <col style="width: 98px">
        <col style="width: 93px">
        <col style="width: 150px">
        </colgroup>
        <thead>
        <tr>
            <th class="tg-0pky"></th>
            <th class="tg-7btt">Informal</th>
            <th class="tg-7btt">Formal</th>
            <th class="tg-amwm">Diferença entre Informal e Formal</th>
        </tr>
        </thead>
        <tbody>
        <tr>
            <td class="tg-fymr">Número de Individuos</td>
            <td class="tg-0lax">33.148.871</td>
            <td class="tg-0pky">52.230.690</td>
            <td class="tg-0lax"></td>
        </tr>
        <tr>
            <td class="tg-fymr">Febre</td>
            <td class="tg-xlz7">3,0%</td>
            <td class="tg-3i13">2,4%</td>
            <td class="tg-oljo">25,4%</td>
        </tr>
        <tr>
            <td class="tg-1wig">Tosse</td>
            <td class="tg-i6ea">4,2%</td>
            <td class="tg-4cwk">3,7%</td>
            <td class="tg-73b2">12,3%</td>
        </tr>
        <tr>
            <td class="tg-1wig">Dor de garganta</td>
            <td class="tg-i6ea">3,4%</td>
            <td class="tg-4cwk">3,1%</td>
            <td class="tg-mc3u">9,2%</td>
        </tr>
        <tr>
            <td class="tg-1wig">Dificuldade de respirar</td>
            <td class="tg-i6ea">2,0%</td>
            <td class="tg-4cwk">1,7%</td>
            <td class="tg-balj">16,3%</td>
        </tr>
        <tr>
            <td class="tg-1wig">Dor de cabeça</td>
            <td class="tg-i6ea">7,1%</td>
            <td class="tg-4cwk">7,0%</td>
            <td class="tg-405e">2,0%</td>
        </tr>
        <tr>
            <td class="tg-1wig">Dor peito</td>
            <td class="tg-i6ea">1,7%</td>
            <td class="tg-4cwk">1,3%</td>
            <td class="tg-2adx">25,3%</td>
        </tr>
        <tr>
            <td class="tg-1wig">Nausea<br></td>
            <td class="tg-i6ea">1,4%</td>
            <td class="tg-4cwk">1,3%</td>
            <td class="tg-28u1">9,7%</td>
        </tr>
        <tr>
            <td class="tg-1wig">Nariz entupido</td>
            <td class="tg-i6ea">5,0%</td>
            <td class="tg-4cwk">5,0%</td>
            <td class="tg-4cwk">0,1%</td>
        </tr>
        <tr>
            <td class="tg-1wig">Fadiga</td>
            <td class="tg-i6ea">2,4%</td>
            <td class="tg-4cwk">2,1%</td>
            <td class="tg-ywcv">14,9%</td>
        </tr>
        <tr>
            <td class="tg-1wig">Dor nos olhos</td>
            <td class="tg-i6ea">2,0%</td>
            <td class="tg-4cwk">1,6%</td>
            <td class="tg-jh8w">21,5%</td>
        </tr>
        <tr>
            <td class="tg-1wig">Perda de paladar</td>
            <td class="tg-i6ea">2,6%</td>
            <td class="tg-4cwk">2,0%</td>
            <td class="tg-i6ea">30,7%</td>
        </tr>
        <tr>
            <td class="tg-1wig">Dor muscular</td>
            <td class="tg-i6ea">4,3%</td>
            <td class="tg-4cwk">3,8%</td>
            <td class="tg-te1u">13,8%</td>
        </tr>
        <tr>
            <td class="tg-0lax"></td>
            <td class="tg-0lax"></td>
            <td class="tg-0lax"></td>
            <td class="tg-lqy6"><span style="font-weight:bold">15,1%</span></td>
        </tr>
        </tbody>
        </table>""",
        unsafe_allow_html=True,
    )

