Language - MM | EN

မိတ်ဆက်

မြန်မာနိုင်ငံမှာ ပထမဆုံး ကိုဗစ်နိုင်တီးလူနာ တွေ့ရှိတာ တစ်လနီးပါးရှိပါပြီ။ ဒီမှတ်စုမှာတော့ မြန်မာနိုင်ငံရဲ့ ကိုဗစ်နိုင်တီးအရေး တုံ့ပြန်ဆောင်ရွက်မှုတွေနဲ့ ပတ်သက်ပြီး ရနိုင်သမျှ အချက်အလက်တွေကို လေ့လာပြီး အချက်အလက် အခြေပြု တုံ့ပြန်မှု လိုအပ်ကြောင်း ဖော်ပြလိုရင်း ဖြစ်ပါတယ်။ အကန့်အသတ်ရှိနေတဲ့ အရင်းအမြစ်တွေကို အသုံးပြုပြီး ရှေ့တန်းရောက် ကျန်းမာရေး လုပ်သားတွေအနေနဲ့ နေ့မနား ညမအား တိုက်ပွဲဝင်နေရတဲ့ အခြေအနေမှာ ကိုယ်ရေးအချက်အလက်တွေကို ဖော်ပြမထားတဲ့ ပွင့်လင်းသတင်းအချက်အလက်တွေ ထုတ်ပြန်ဖို့၊ အသုံးပြုနိုင်ဖို့ လိုအပ်နေကြောင်းကိုလည်း ထပ်လောင်းသက်သေပြုလိုခြင်းလည်း ဖြစ်ပါတယ်။

ရောဂါရှာဖွေစမ်းသပ်ခြင်း

ဒီတစ်ကြိမ်မှာတော့ မြန်မာနိုင်ငံဟာ ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးအဖွဲ့ကြီးရဲ့ လမ်းညွှန်ချက်တွေကို တော်တော်လေး နားထောင်ခဲ့ပုံရပါတယ်။ အစောပိုင်းမှာ ခရီးသွားရာဇဝင်နဲ့ ရောဂါလက္ခဏာပြသူတွေကိုပဲ စစ်ဆေးခဲ့ပါတယ်။ ပြည်တွင်းကူးစက်မှုနဲ့ အစုအဖွဲ့အလိုက် ကူးစက်မှု ဖြစ်နိုင်ချေကို မြင်တွေ့လာရတာနဲ့အမျှ အစိုးရအနေနဲ့ စစ်ဆေးနိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ခဲ့တာ မကြာသေးပါဘူး။ တစ်နေ့ကို နမူနာ ၃၀၀ ဝန်းကျင်အထိ စစ်ဆေးလာခဲ့တာပါ။ များများစစ်လာတာနဲ့အမျှ များများတွေ့လာရတာတော့ အံ့သြစရာ သိပ်မရှိလှပါ။

library(tidyverse)
library(reshape2)
library(foreign)
library(RColorBrewer)
library(scales)
#Data scrapped daily and updated here courtesy of Nyan Lynn Myint/The Ananda: https://github.com/theananda/myanmar-covid19-data/tree/master/MOHS_Dashboard_Data

test <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/theananda/myanmar-covid19-data/master/MOHS_Dashboard_Data/MOHS%20Dashboard%20Data-Summary.csv")
test_cleaned <- test %>%
  mutate(Lab_Neg = PUI - Confirmed) %>%
  select(Date, Lab_Neg, Confirmed) %>%
  melt(id.vars = "Date") %>%
  mutate(Date = format(as.Date(Date, "%d-%m-%y"), "%m/%d/%y")) %>%
  mutate(variable = gsub("Lab_Neg", "ပိုးမတွေ့", variable)) %>%
  mutate(variable = gsub("Confirmed", "ပိုးတွေ့", variable)) %>%
  mutate(variable = factor(variable, levels = c("ပိုးတွေ့", "ပိုးမတွေ့"))) %>%
  #filter(Date != "04/14/20") %>% #Missing data
  group_by(Date, variable) %>%
  summarise(value = max(value)) #Maximun count taken in case of two entries in a single day 

ggplot(test_cleaned, aes(as.Date(Date, "%m/%d/%y"), value, fill= variable)) + 
  geom_area(stat = "identity", position = "stack") +
  scale_fill_manual(values=c("#e74c3c", "#3498db")) +
  theme(panel.grid.major = element_line(color = "black", linetype = "dotted", size = .1),
        panel.background = element_blank(),
        text = element_text(family="Myanmar Sabae", lineheight = 1.1),
        plot.caption = element_text(family="Raleway", hjust=0),
        axis.text = element_text(family="Raleway", size = 7),
        plot.title = element_text(size =16),
        plot.subtitle = element_text(size =9),
        axis.title = element_text(size = 9), 
        plot.margin = unit(c(1,1,1,1), "cm")) +
  labs(title="ကိုဗစ်နိုင်တီး စမ်းသပ်မှု ရလဒ်များ",
       subtitle = "နေ့အလိုက် စုစုပေါင်း အရေအတွက်",
       y="စမ်းသပ်သည့် နမူနာ အရေအတွက်",
       x="",
       fill = "အဖြေ",
       caption = "Data: MOHS Dashboard | Graphic: The Ananda")

သံသယလူနာ (သို့မဟုတ် တရားဝင်အသုံးအနှုန်းအရ စောင့်ကြည့်လူနာ)

ကျန်းမာရေးဝန်ကြီးဌာနအနေနဲ့ ဧပြီ ၁၃ ရက်နေ့အထိ ဆေးရုံတင်ရတဲ့ လူနာအရေအတွက်ကို ထုတ်ပြန်ခဲ့တဲ့အတွက် နောက်ဆုံးအခြေအနေ ဘယ်လိုရှိတယ်၊ ဘယ်မြို့နယ်က ဆေးရုံတွေကတော့ ပိုပြီး လူနာများများ လက်ခံထားရတယ်ဆိုတာကို သိနိုင်ပါတယ်။ မြန်မာနိုင်ငံအထက်ပိုင်းဟာ တရုတ်၊ အိန္ဒိယတို့နဲ့ နီးစပ်ပေမယ် စောင့်ကြည့်လူနာအရေအတွက်ဟာ အခြားမြို့နယ်တွေထက် နည်းပါးနေတာ စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းပါတယ်။ စစ်ကိုင်းတိုင်းဒေသကြီးမှာ ကွာရန်တင်းပြုလုပ်ထားတဲ့ လူဦးရေများပြားနေတာမျိုးနဲ့ ချိန်ဆကြည့်ရင်တော့ ဆေးရုံကို တက်ရောက်ခြင်းမရှိတာ၊ ကျန်းမာရေးဌာနတွေကို သတင်းပို့ခြင်းစတာတွေ အခြားဒေသတွေလောက် မရှိတာကြောင့်လည်း ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ ကျန်းမာရေးအခြေခံအဆောက်အအုံ အားနည်းတာကလည်း သက်ရောက်မှု ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နေနိုင်ပါတယ်။

library(sf)
#Geospatial Data for Township Boundary
tsp <- st_read("tsp.json")
names(tsp)[8] <- "tsp_pcode"

hospitalized <- read_csv("mohs-data-13-04-2020-41 confirmed cases.csv")
baseline <- read_csv("Covid-19 Baseline Township Data.csv")
names(baseline)[4] <- "tsp_pcode"

baseline_cleaned <- baseline %>%
  mutate(DocPerThousand = (PHYSNB/POP)*1000) %>%
  mutate(NurPerThousand = (NURSNB/POP)*1000) %>%
  select(tsp_pcode, DocPerThousand, NurPerThousand)
  
baseline_cleaned_for_scatter <- baseline %>%
  filter(!is.na(PHYSNB)) %>%
  filter(!is.na(NURSNB)) %>% 
  filter(!is.na(HSNB)) %>%
  filter(!is.na(BED)) %>% 
  filter(!is.na(POP)) %>%
  group_by(SR_NAME) %>%
  summarise(PHYSNB = sum(PHYSNB), NURSNB = sum(NURSNB), HSNB = sum(HSNB), BED = sum(BED), POP = sum(POP)) %>%
  mutate(DocPerThousand = (PHYSNB/POP)*1000) %>%
  mutate(NurPerThousand = (NURSNB/POP)*1000) %>%
  mutate(BedPerThousand = (BED/POP)*1000) %>%
  mutate(FrontlinersPerThousand = ((PHYSNB+NURSNB+HSNB)/POP)*1000) %>%
  select(SR_NAME, DocPerThousand, NurPerThousand, BedPerThousand, FrontlinersPerThousand)
  

hospitalized_cleaned <- hospitalized %>%
  group_by(tsp_pcode) %>%
  summarise(Hospitalized = sum(HosPt)) 
  

hospitalized_w_boundary <- left_join(tsp, hospitalized_cleaned, by="tsp_pcode")
baseline_w_boundary <- left_join(tsp, baseline_cleaned, by = "tsp_pcode")
ggplot(hospitalized_w_boundary) +
    geom_sf(aes(fill=Hospitalized), color = "white", linetype = "dotted", size = 0.3) +
    guides(fill=guide_colorbar(barwidth = 0.5, barheight = 5, ticks=F)) +
    scale_fill_gradient(high = "#e74c3c", low ="#3498db") +
    theme_minimal() +
    theme(panel.background = element_blank(),
          panel.border = element_blank(),
          panel.grid  = element_blank(),
          axis.title.x = element_blank(),
          axis.text = element_blank(),
          text = element_text(family="Myanmar Sabae"),
          plot.title = element_text(size = 16),
          plot.subtitle = element_text(size = 9),
          plot.margin = unit(c(1,1,1,1), "cm"),
          legend.text = element_text(family = "Raleway"),
          plot.caption = element_text(family = "Raleway", hjust=0)) +
  labs(title="မြို့နယ်အလိုက် ကိုဗစ်နိုင်တီး သံသယလူနာ",
       subtitle = "ဧပြီ ၁၃ အထိ ရရှိသည့် အချက်အလက်",
       fill = "ဆေးရုံတင်ရသည့် \nစောင့်ကြည့်လူနာ",
       caption = "Data: MOHS Dashboard | Graphic: The Ananda")

ကွာရန်တင်း လူဦးရေ

အထွေထွေအုပ်ချုပ်ရေးဦးစီးဌာနက မြို့နယ်အဆင့် ကွာရန်တင်းစခန်းတွေရဲ့ လူစာရင်းအနှစ်ချုပ်ကို နေ့စဉ်ကောက်ယူပြီး အဆင့်ဆင့် အစီရင်ခံပါတယ်။ ဒါပေမယ့် ထုတ်ပြန်တာမျိုးတော့ မရှိပါဘူး။ ပြည်သူ့ကျန်းမာရေးဦးစီးဌာနကတော့ တိုင်းဒေသကြီး၊ ပြည်နယ်အလိုက် စာရင်းချုပ်ကို သူတို့ရဲ့ နေ့အလိုက် အခြေအနေ သုံးသပ်ချက်မှာ ထည့်သွင်း ဖော်ပြပါတယ်။ ကွာရန်တင်းစခန်းတစ်ခုစီရဲ့ လူဦးရေစာရင်းကို တရားဝင် ထုတ်ပြန်တာတော့ ကယားပြည်နယ်နဲ့ တနင်္သာရီတိုင်းဒေသကြီးတို့ဖြစ်ပါတယ်။

အစောပိုင်းမှာ ပြည်ပက ပြန်လာသူတွေကို “ပြည်တော်ပြန်” ဆိုတဲ့ ခေါင်းစဉ်နဲ့ ကွာရန်တင်းစခန်းေတွမှာ ၁၄ ရက် စောင့်ကြည့်ပါတယ်။ ပြီးတော့ ရောဂါလက္ခဏာပြရင် ဆေးရုံတင်ပြီး ပိုးရှိမရှိ စစ်ပါတယ်။ နောက်ပိုင်းမှာတော့ စောင့်ကြည့်ရက်ကို ၂၁ အထိ တိုးမြှင့်လိုက်ပါတယ်။ ဒါကလည်း ပထမဦးဆုံး ပိုးတွေ့ရှိတဲ့လူနာနဲ့ ဆက်စပ်နေသူတွေမှာ နှစ်ပတ်ကျော်ပြီးမှ ပိုးတွေ့ခဲ့တာနဲ့ ဆက်စပ်နေခဲ့တာပါ။

ပိုးတွေ့လူနာတွေများလာတဲ့အခါမှာ ကွာရန်တင်းစခန်းတွေမှာ ထိတွေ့မှုရှိသူတွေကိုပါ ထားရှိစောင့်ကြည့်လာပါတယ်။ ဒါပေမယ့် ဒါကလည်း ပိုးတွေ့သူ အများဆုံးရှိနေတဲ့ ရန်ကုန်မှာပဲ အများဆုံး သက်ရောက်မှု ရှိပါတယ်။ အခြား တိုင်းဒေသကြီး၊ ပြည်နယ်တွေမှာလည်း ရှိပေမယ့် အရေအတွက် နည်းပါတယ်။

ရန်ကုန်မှာ အနီးကပ် ထိတွေ့သူတွေကို ကွာရန်တင်းစခန်းမှာထားတာ၊ ပိုးရှိမရှိစစ်တာတွေလုပ်ပေမယ့် အခြားဒေသတွေမှာတော့ အဲ့လောက်ထိထိရောက်ရောက် စစ်ဆေးနိုင်ဖို့ရာမှာ အကန့်အသတ်ရှိပါတယ်။ ဓာတ်ခွဲစစ်ဆေးဖို့ နမူနာပေးပို့ရာမှာ စနစ်တကျ ဆောင်ရွက်ရန်ရှိတဲ့အတွက် အခြားဒေသတွေက ဆေးရုံတွေရဲ့ ဓာတ်ခွဲစစ်ဆေးနိုင်မှုပမာဏဟာ အကန့်အသတ်ရှိနိုင်ပါတယ်။ အခုအချိန် ရန်ကုန်မှာ အနီးကပ်ထိတွေ့သူတွေနဲ့ ရောဂါလက္ခဏာပြသူတွေကို စစ်ဆေးနိုင်ပေမယ့် နယ်ဆေးရုံတွေအနေနဲ့တော့ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး ခက်ခဲနိုင်တာကြောင့် အနီးကပ်ထိတွေ့သူတွေကိုသာ ဦးစားပေးမယ့် သဘောရှိပြီး ရောဂါလက္ခဏာကို အခြားရောဂါအားလုံးနဲ့ တိုက်ဆိုင်အတည်မပြုနိုင်တော့မှပဲ ပိုးရှိမရှိ စစ်ဆေးဖို့ ဆုံးဖြတ်နိုင်တာကိုလည်း သတိပြုသင့်ပါတယ်။

နယ်တွေမှာ ရောဂါစစ်ဆေးနိုင်မှု အားနည်းတဲ့အတွက် ပိုးတွေ့မတွေ့မစစ်လိုက်နိုင်ပဲ ကွာရန်တင်းပြီးဆုံးသွားမယ်ဆိုရင်တော့ ကွာရန်တင်းစခန်းတွေမှု လူဦးရေတဖြည်းဖြည်းလျော့လာမှာ ဖြစ်ပေမယ့် ပိုးတွေ့သူ ရှိလာမယ်၊ အနီးကပ် ထိတွေ့သူတွေ ထားလာရနိုင်တယ်ဆိုတာကိုလည်း ထည့်စဉ်းစားဖို့လိုပါမယ်။ အဲ့အချိန်မျိုးမှာတော့ ရန်ကုန်မှာထက် ပိုများတဲ့ ထိတွေ့သူတွေကို လက်ခံရနိုင်တာမျိုး အချို့ဒေသတွေမှာ ရှိနိုင်သလို၊ အိမ်မှာပဲနေစေမယ့် ဆုံးဖြတ်ချက်မျိုးလည်း ရှိနေစေနိုင်ပါတယ်။ “နေ့စဉ်ဘဝမှာ ခပ်ခွာခွာနေ” ဖို့ဆိုတာ နယ်တွေမှာ ဖြစ်နိုင်ချေနည်းတဲ့အတွက် ကွာရန်တင်းထားရှိဖို့ လမ်းညွှန်ချက်ကို တစ်ပြေးညီ စဉ်းစားဖို့ အကောင်အထည်ဖော်ဖို့ လိုပါတယ်။ များလာတဲ့ နည်းသွားမယ့် လူဦးရေအလိုက် စီမံခန့်ခွဲနိုင်ဖို့ကိုပါ ထည့်စဉ်စားဖို့လိုပါမယ်။

region <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/theananda/myanmar-covid19-data/master/Region-level%20Quarantine%20Facilities.csv")
region_cleaned_each <- region %>%
  mutate(Formatted_Date = format(as.Date(Date, "%d/%m/%y"), "%m/%d/%y")) %>%
  select("State_Region" = `State/Region`, Formatted_Date, "Facilities" = `No. of facilities`, "Persons" = `Total no. of quaranitine people`)

ggplot(region_cleaned_each, aes(as.Date(Formatted_Date, "%m/%d/%y"), Persons, group = 1)) +
  facet_wrap(.~State_Region, ncol = 5) +
  geom_area(alpha=.6, fill = "#3498db") + 
  geom_line(color="#e74c3c") + 
  #geom_point(color="#e74c3c") +  
  theme(panel.grid.major = element_line(color = "black", linetype = "dotted", size = .1),
        strip.background = element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        text = element_text(family="Myanmar Sabae", lineheight = 1.1),
        plot.caption = element_text(family="Raleway", hjust=0),
        axis.text = element_text(family="Raleway", size = 7),
        strip.text = element_text(family="Raleway"),
        plot.title = element_text(size =16),
        plot.subtitle = element_text(size =9),
        axis.title = element_text(size = 9), 
        plot.margin = unit(c(1,1,1,1), "cm")) +
  labs(title="ကွာရန်တင်းစခန်းများရှိ လူဦးရေ",
       subtitle = "တိုင်းဒေသကြီး/ပြည်နယ်အလိုက်",
       y="လူဦးရေ",
       x="",
       caption = "Data: DPH | Graphic: The Ananda")

ကွာရန်တင်း စခန်းများ

ကွာရန်တင်း စခန်းတွေကို ကနဦးမှာ “ရပ်ရွာ ပူးပေါင်းပါဝင်မှုရှိသော” ကွာရန်တင်းစခန်းတွေအနေနဲ့ ဖွင့်လှစ်ခဲ့ပါတယ်။ ရပ်ရွာလူထုရယ်၊ မြို့နယ်အဆင့် အုပ်ချုပ်ရေး ဌာနဆိုင်ရာရယ်၊ ကျန်းမာရေး ဝန်ထမ်းတွေရယ် ပါဝင်ခဲ့ကြပါတယ်။ တစ်လုံးတစ်ခဲတည်း လှူဒါန်းမှု ပုံစံမျိုး ရှိပေမယ့် အစိုးရက ပုံမှန်နည်းလမ်းတစ်မျိုးမျိုးနဲ့ ဘဏ္ဍာရေးအရ ထောက်ပံ့ထားတာမျိုး မရှိပါဘူး။ အခုဆိုရင် ရန်ကုန်က ကွာရန်တင်းစခန်းတွေမှာ လည်ပတ်ဖို့ ဘဏ္ဍာငွေခက်ခဲနေပါပြီ။ နယ်တွေမှာတော့ ရပ်ရွာက အလှူငွေ ရှာဖွေလည်ပတ်ခဲ့ကြတာ စပြီး ဖွင့်ကြကတည်းကပါပဲ။

ကွာရန်တင်းစခန်းတွေမှာ နိုင်ငံရပ်ခြားက ပြန်လာသူတွေကို ပြန်လွှတ်လို့ အရေအတွက်နည်းသွားရင်တောင်မှ ကျန်းမာရေး အခြေခံအဆောက်အအုံ နည်းပါးတဲ့အခြေအနေဖြစ်တဲ့အတွက် မကြာမတင်မှာ ပြန်လည်လိုအပ်လာနိုင်ပါတယ်။ ဒီစခန်းတွေကို ရောဂါဘေးမပြီးမချင်း ရေရှည် လည်ပတ်နိုင်ရေးနဲ့ စခန်းတွေက စေတနာ့ဝန်ထမ်းတွေကို ဘေးထွက်ဆိုးကျိုးနည်းစေမယ့်နည်းလမ်းတွေနဲ့ လည်ပတ်နေနိုင်စေရေး စဉ်းစားသင့်ပါတယ်။

ggplot(region_cleaned, aes(as.Date(Formatted_Date, "%m/%d/%y"), Facilities)) +
  #facet_wrap(.~State_Region, ncol = 3) +
  geom_area(alpha=.6, fill = "#3498db") + 
  geom_line(color="#e74c3c") + 
  geom_point(color="#e74c3c", size = 2, alpha = .6) +  
  theme(panel.grid.major = element_line(color = "black", linetype = "dotted", size = .1),
        strip.background = element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        text = element_text(family="Myanmar Sabae", lineheight = 1.1),
        plot.caption = element_text(family="Raleway", hjust=0),
        axis.text = element_text(family="Raleway", size = 7),
        strip.text = element_text(family="Raleway"),
        plot.title = element_text(size =16),
        plot.subtitle = element_text(size =9),
        axis.title = element_text(size = 9), 
        plot.margin = unit(c(1,1,1,1), "cm")) +
  labs(title="ကွာရန်တင်းစခန်းများ",
       subtitle = "တစ်နိုင်ငံလုံးစာရင်းချုပ်",
       y="စခန်းအရေအတွက်",
       x="",
       caption = "Data: DPH | Graphic: The Ananda")

ggplot(region_cleaned_each, aes(as.Date(Formatted_Date, "%m/%d/%y"), Facilities, group = 1)) +
  facet_wrap(.~State_Region, ncol = 5) +
  geom_area(alpha=.6, fill = "#3498db") + 
  geom_line(color="#e74c3c") + 
  #geom_point(color="#e74c3c") +  
  theme(panel.grid = element_blank(),
        strip.background = element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        panel.border = element_rect(fill=NA, linetype = "dotted"),
        text = element_text(family="Myanmar Sabae", lineheight = 1.1),
        plot.caption = element_text(family="Raleway", hjust=0),
        axis.text = element_text(family="Raleway", size = 7),
        strip.text = element_text(family="Raleway"),
        plot.title = element_text(size =16),
        plot.subtitle = element_text(size =9),
        axis.title = element_text(size = 9), 
        plot.margin = unit(c(1,1,1,1), "cm")) +
  labs(title="ကွာရန်တင်းစခန်းများ",
       subtitle = "တိုင်းဒေသကြီး/ပြည်နယ်အလိုက်",
       y="စခန်းအရေအတွက်",
       x="",
       caption = "Data: DPH | Graphic: The Ananda")

facilities <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/theananda/myanmar-covid19-data/master/Community%20Quarantine%20Facilities%20Latest.csv")
ggplot(facilities, aes(State_Region, Admitted_Total)) +
  geom_boxplot(color = "#e74c3c", alpha =.5) +
  theme(panel.grid.major = element_line(color = "black", linetype = "dotted", size = .1),
        panel.background = element_blank(),
        text = element_text(family="Myanmar Sabae", lineheight = 1.1),
        plot.caption = element_text(family="Raleway", hjust=0),
        axis.text = element_text(family="Raleway", size = 7),
        strip.text = element_text(family="Raleway"),
        plot.title = element_text(size =16),
        plot.subtitle = element_text(size =9),
        axis.title = element_text(size = 9), 
        plot.margin = unit(c(1,1,1,1), "cm"),
        legend.position = "bottom",
        legend.key.size = unit(.4, "cm")) +
  labs(title="ကွာရန်တင်းစခန်းတစ်ခုစီအလိုက် လူဦးရေ အနည်းအများ ဖြန့်ဝေမှု",
       subtitle = "ဧပြီ ၂၃ တွင် ရရှိသာ အချက်အလက်",
       y="လူဦးရေ",
       x="",
       fill = "",
       caption = "Data: Kayah, Taninthayi Governments & Volunteers | Graphic: The Ananda")

မြန်မာနိုင်ငံဘယ်လောက်ပြင်ပြင်ဆင်ဆင်ရှိသလဲ

လက်ရှိကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအခြေအနေ

ကမ္ဘာ့ဘဏ်ရဲ့ အချက်အလက်တွေရ တစ်ကမ္ဘာလုံးပျမ်းမျှ လူတစ်ထောင်မှာ ရှိနေတဲ့ ခုတင်အရေအတွက်က ၂၀၁၁ ခုနှစ်မှာ ၂.၇၀၅ ဖြစ်ပါတယ်။ ၂၀၁၅ ခုနှစ်မှာ လူတစ်ထောင်လျှင် ဆရာဝန် ၁.၅၀၂ ဦး၊ သူနာပြု ၃.၄၂၃ ဦး ရှိပါတယ်။ မြန်မာနိုင်ငံမှာတော့ လူတစ်ထောင်လျှင်ရှိနေတဲ့ ခုတတင်အရေအတွက်ဟာ နေပြည်တော်နဲ့ ကယားပြည်နယ်ကလွဲရင် အကုန်ပျမ်းမျှအောက်မှာ ရှိနေပါတယ်။ ကျန်းမာရေးဝန်ထမ်း (ဆရာဝန်၊ သူနာပြု၊ အခြားကျန်းမာရေးဝန်ထမ်း) အားလုံးရဲ့ အရေအတွက်ကတော့ ပျမ်းမျှအောက်မှာချည်းရှိနေပါတယ်။ ဆရာဝန်အရေအတွက်ဟာ လူတစ်ထောင်မှာ တစ်ယောက်မပြည့်ပါဘူး။ အခြားကမ္ဘာ့နိုင်ငံတွေမှာ ဆရာဝန်တစ်ယောက်ဟာ လူတစ်ထောင်ခန့်ကို လွှမ်းခြုံထားတဲ့အချိန်မှာ ကျွန်တော်တို့နိုင်ငံမှာတော့ ဆရာဝန်တစ်ယောက်ဟာ လူတစ်သောင်းခန့်ကို လွှမ်းခြုံထားရပါတယ်။

Imperial College London ရဲ့ တွက်ချက်မှုအရ မြန်မာနိုင်ငံအတွက် အသက်သာဆုံးဖြစ်နိုင်မယ့် အခြေအနေဖြစ်တဲ့ ပိတ်ဆို့ထိန်းချုပ်မှုနည်းလမ်းကို သုံးမယ်ဆိုရင်တောင် လူဦးရေ တစ်သိန်းကျော်ဆေးရုံ တက်ရပြီး၊ အမြင့်ဆုံးအခြေအနေမှာ လူဦးရေ သုံးသောင်းကျော်ဆေးရုံမှာ ရောက်နေပြီး တစ်ပြိုင်တည်းမှာ အဲ့အထဲက ခြောက်ပုံတစ်ပုံဟာ အထူးကြပ်မတ်ကုသမှု ခံယူဖို့ လိုအပ်နေမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ ဆိုလိုတာက ဒီလို အသက်သာဆုံး အခြေအနေအတွက်တောင်မှ မြန်မာနိုင်ငံရဲ့ ကျန်းမာရေးစနစ်အတွက် အမြင့်ဆုံးဝန်ကို ရင်ဆိုင်ရမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ အခြေအနေတွေ ဆိုးရွားလာခဲ့ရင်တောင်မှ ရှိသမျှ အရင်းအမြစ်ကို တဖြည်းဖြည်းချင်း စိစစ်ပြီး ထိရောက်စွာ စီမံသုံးစွဲနိုင်ဖို့ စဉ်းစားရမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ ဆေးရုံတွေ၊ ရှေ့တန်းက ကျန်းမာရေး ဝန်ထမ်းတွေကို ဝန်မပိစေရေးအတွက် တစ်ကိုယ်ရေ ကျန်းမာရေး ညွှန်ကြားချက်တွေ လိုက်နာရမှာဖြစ်သလို၊ ရှိရင်းစွဲ ကွာရန်တင်းစခန်းတွေကို ဘယ်လိုပုံဖော် အသုံးချမလဲဆိုတာကိုလည်း စဉ်းစားထားသင့်ပါတယ်။

ggplot(baseline_cleaned_for_scatter, aes(DocPerThousand, BedPerThousand)) +
  geom_point(size = 4, color = "#e74c3c", alpha = .5) + 
  geom_text(aes(label=SR_NAME), color = "#2f3542", nudge_y = .22, nudge_x = .03, show.legend = F, check_overlap = T, size = 3, family= "Raleway") +
  theme(panel.grid.major = element_line(color = "black", linetype = "dotted", size = .1),
        panel.background = element_blank(),
        text = element_text(family="Myanmar Sabae", lineheight = 1.1),
        plot.caption = element_text(family="Raleway", hjust=0),
        axis.text = element_text(family="Raleway", size = 7),
        strip.text = element_text(family="Raleway"),
        plot.title = element_text(size =16),
        plot.subtitle = element_text(size =9),
        axis.title = element_text(size = 9), 
        plot.margin = unit(c(1,1,1,1), "cm"),
        legend.key.size = unit(.4, "cm"),
        legend.key = element_blank()) +
  labs(title="တိုင်းဒေသကြီး/ပြည်နယ်အလိုက် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အခြေအနေ",
       subtitle = "လူဦးရေ တစ်ထောင်လျှင် ရှိသည့် ခုတင်နှင့် ဆရာဝန်",
       y="ဆေးရုံခုတင်",
       x="ဆရာဝန်",
       fill = "",
       caption = "Data: GAD | Graphic: The Ananda")

ဆေးပစ္စည်းဖြန့်ဝေမှု

အစိုးရအနေနဲ့ ကိုဗစ်နိုင်တီးကို တုံ့ပြန်ဖို့အတွက် ဆောင်ရွက်ကြတဲ့အထဲမှာ မြင်သာတဲ့အချက်တစ်ခုကတော့ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပစ္စည်းတွေ ဖြန့်ဝေမှုဖြစ်ပါတယ်။ ဧပြီ ၁၀ ရက်နေ့အထိ ကြေငြာချက်တွေအရ သိရတဲ့အခြေအနေကတော့ ရန်ကုန်၊ မန္တလေးနဲ့ နေပြည်တော်စတဲ့ ဆေးရုံကြီးတွေကို အများဆုံးဖြန့်ဝေထားတာတွေ့ရပါတယ်။ နယ်ဆေးရုံတွေအတွက် စစ်ဆေးမှုအတွက် နမူနာတွေ ရန်ကုန်က ဓာတ်ခွဲခန်းတွေဆီ ပေးပို့ပေးဖို့လည်းလိုအပ်နိုင်ပါတယ်။

နိဂုံး

မြန်မာနိုင်ငံမှာ ကိုဗစ်နိုင်တီးကူးစက်မှု အခုဆိုရင် တစ်ရာကျော်ရှိပါပြီ။ ရေရှည်ရင်ဆိုင်ရမယ့် ကျန်းမာရေး အရေးပေါ် အခြေအနေဖြစ်ပါတယ်။ လတ်တလော အရေးကြီးနေတာတော့ လူ့အသက်တွေနဲ့ ရောဂါရဲ့ ရင်ဆိုင်အားပြိုင်မှု ဖြစ်ပေမယ့် နောက်ဆက်တွဲမှာ လူမှုရေးနဲ့ စီးပွားရေး သက်ရောက်မှုတွေကိုလည်း ရင်ဆိုင်ကျော်လွှားကြရဦးမှာပါ။ အရေးတကြီး ဖြစ်နေတဲ့ ကျန်းမာရေး ဖြစ်စဉ်ကို ကိုင်တွယ်ရာမှာရော၊ လူမှုစီးပွား အကျိုးဆက်တွေကို စီမံခန့်ခွဲရာမှာပါ အခြေအနေကို အချက်အလက်အခြေခံနဲ့ မှန်မှန်ကန်ကန် သုံးသပ်ပြီး အကန့်အသတ်ရျီတဲ့ အရင်းအမြစ်တွေကို အကျိုးရှိရှိ စီမံခန့်ခွဲနိုင်ဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။

အကြံပြုချက်များရှိပါက ကို ပေးပို့နိုင်ပါသည်။

---
title: "မြန်မာနိုင်ငံ၏ ကိုဗစ်နိုင်တီး အခြေအနေ သုံးသပ်ချက်"
author: "ထင်ကျော်အေး/အာနန္ဒာ"
date: '`r paste("2020-04-18 တွင် စတင်ရေးသားပြီး၊", Sys.Date(), "တွင်  ပြင်ဆင်ဖြည့်စွက်ထားပါသည်။")`'
output: 
  html_notebook:
    code_folding: hide
    toc: true
    toc_float: true
---
Language - MM | [EN](https://rpubs.com/htin/covid19mm)

```{r include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(results = 'hide')
```

# မိတ်ဆက်

မြန်မာနိုင်ငံမှာ ပထမဆုံး ကိုဗစ်နိုင်တီးလူနာ  တွေ့ရှိတာ တစ်လနီးပါးရှိပါပြီ။ ဒီမှတ်စုမှာတော့ မြန်မာနိုင်ငံရဲ့ ကိုဗစ်နိုင်တီးအရေး တုံ့ပြန်ဆောင်ရွက်မှုတွေနဲ့ ပတ်သက်ပြီး ရနိုင်သမျှ အချက်အလက်တွေကို လေ့လာပြီး အချက်အလက် အခြေပြု တုံ့ပြန်မှု လိုအပ်ကြောင်း ဖော်ပြလိုရင်း ဖြစ်ပါတယ်။ အကန့်အသတ်ရှိနေတဲ့ အရင်းအမြစ်တွေကို အသုံးပြုပြီး ရှေ့တန်းရောက် ကျန်းမာရေး လုပ်သားတွေအနေနဲ့ နေ့မနား ညမအား တိုက်ပွဲဝင်နေရတဲ့ အခြေအနေမှာ ကိုယ်ရေးအချက်အလက်တွေကို ဖော်ပြမထားတဲ့ ပွင့်လင်းသတင်းအချက်အလက်တွေ ထုတ်ပြန်ဖို့၊ အသုံးပြုနိုင်ဖို့ လိုအပ်နေကြောင်းကိုလည်း ထပ်လောင်းသက်သေပြုလိုခြင်းလည်း ဖြစ်ပါတယ်။ 

# ရောဂါရှာဖွေစမ်းသပ်ခြင်း

ဒီတစ်ကြိမ်မှာတော့ မြန်မာနိုင်ငံဟာ ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးအဖွဲ့ကြီးရဲ့ လမ်းညွှန်ချက်တွေကို တော်တော်လေး နားထောင်ခဲ့ပုံရပါတယ်။  အစောပိုင်းမှာ ခရီးသွားရာဇဝင်နဲ့ ရောဂါလက္ခဏာပြသူတွေကိုပဲ စစ်ဆေးခဲ့ပါတယ်။ ပြည်တွင်းကူးစက်မှုနဲ့ အစုအဖွဲ့အလိုက် ကူးစက်မှု ဖြစ်နိုင်ချေကို မြင်တွေ့လာရတာနဲ့အမျှ အစိုးရအနေနဲ့ စစ်ဆေးနိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ခဲ့တာ မကြာသေးပါဘူး။ တစ်နေ့ကို နမူနာ ၃၀၀ ဝန်းကျင်အထိ စစ်ဆေးလာခဲ့တာပါ။ များများစစ်လာတာနဲ့အမျှ များများတွေ့လာရတာတော့ အံ့သြစရာ သိပ်မရှိလှပါ။ 


```{r} 
library(tidyverse)
library(reshape2)
library(foreign)
library(RColorBrewer)
library(scales)

#Data scrapped daily and updated here courtesy of Nyan Lynn Myint/The Ananda: https://github.com/theananda/myanmar-covid19-data/tree/master/MOHS_Dashboard_Data

test <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/theananda/myanmar-covid19-data/master/MOHS_Dashboard_Data/MOHS%20Dashboard%20Data-Summary.csv")

test_cleaned <- test %>%
  mutate(Lab_Neg = PUI - Confirmed) %>%
  select(Date, Lab_Neg, Confirmed) %>%
  melt(id.vars = "Date") %>%
  mutate(Date = format(as.Date(Date, "%d-%m-%y"), "%m/%d/%y")) %>%
  mutate(variable = gsub("Lab_Neg", "ပိုးမတွေ့", variable)) %>%
  mutate(variable = gsub("Confirmed", "ပိုးတွေ့", variable)) %>%
  mutate(variable = factor(variable, levels = c("ပိုးတွေ့", "ပိုးမတွေ့"))) %>%
  #filter(Date != "04/14/20") %>% #Missing data
  group_by(Date, variable) %>%
  summarise(value = max(value)) #Maximun count taken in case of two entries in a single day 

ggplot(test_cleaned, aes(as.Date(Date, "%m/%d/%y"), value, fill= variable)) + 
  geom_area(stat = "identity", position = "stack") +
  scale_fill_manual(values=c("#e74c3c", "#3498db")) +
  theme(panel.grid.major = element_line(color = "black", linetype = "dotted", size = .1),
        panel.background = element_blank(),
        text = element_text(family="Myanmar Sabae", lineheight = 1.1),
        plot.caption = element_text(family="Raleway", hjust=0),
        axis.text = element_text(family="Raleway", size = 7),
        plot.title = element_text(size =16),
        plot.subtitle = element_text(size =9),
        axis.title = element_text(size = 9), 
        plot.margin = unit(c(1,1,1,1), "cm")) +
  labs(title="ကိုဗစ်နိုင်တီး စမ်းသပ်မှု ရလဒ်များ",
       subtitle = "နေ့အလိုက် စုစုပေါင်း အရေအတွက်",
       y="စမ်းသပ်သည့် နမူနာ အရေအတွက်",
       x="",
       fill = "အဖြေ",
       caption = "Data: MOHS Dashboard | Graphic: The Ananda")

```

# သံသယလူနာ (သို့မဟုတ် တရားဝင်အသုံးအနှုန်းအရ စောင့်ကြည့်လူနာ)

ကျန်းမာရေးဝန်ကြီးဌာနအနေနဲ့ ဧပြီ ၁၃ ရက်နေ့အထိ ဆေးရုံတင်ရတဲ့ လူနာအရေအတွက်ကို ထုတ်ပြန်ခဲ့တဲ့အတွက် နောက်ဆုံးအခြေအနေ ဘယ်လိုရှိတယ်၊ ဘယ်မြို့နယ်က ဆေးရုံတွေကတော့ ပိုပြီး လူနာများများ လက်ခံထားရတယ်ဆိုတာကို သိနိုင်ပါတယ်။ မြန်မာနိုင်ငံအထက်ပိုင်းဟာ တရုတ်၊ အိန္ဒိယတို့နဲ့ နီးစပ်ပေမယ် စောင့်ကြည့်လူနာအရေအတွက်ဟာ အခြားမြို့နယ်တွေထက် နည်းပါးနေတာ စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းပါတယ်။ စစ်ကိုင်းတိုင်းဒေသကြီးမှာ ကွာရန်တင်းပြုလုပ်ထားတဲ့ လူဦးရေများပြားနေတာမျိုးနဲ့ ချိန်ဆကြည့်ရင်တော့ ဆေးရုံကို တက်ရောက်ခြင်းမရှိတာ၊ ကျန်းမာရေးဌာနတွေကို သတင်းပို့ခြင်းစတာတွေ အခြားဒေသတွေလောက် မရှိတာကြောင့်လည်း ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ ကျန်းမာရေးအခြေခံအဆောက်အအုံ အားနည်းတာကလည်း သက်ရောက်မှု ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နေနိုင်ပါတယ်။

```{r}
library(sf)

#Geospatial Data for Township Boundary
tsp <- st_read("tsp.json")
names(tsp)[8] <- "tsp_pcode"

hospitalized <- read_csv("mohs-data-13-04-2020-41 confirmed cases.csv")
baseline <- read_csv("Covid-19 Baseline Township Data.csv")
names(baseline)[4] <- "tsp_pcode"

baseline_cleaned <- baseline %>%
  mutate(DocPerThousand = (PHYSNB/POP)*1000) %>%
  mutate(NurPerThousand = (NURSNB/POP)*1000) %>%
  select(tsp_pcode, DocPerThousand, NurPerThousand)
  
baseline_cleaned_for_scatter <- baseline %>%
  filter(!is.na(PHYSNB)) %>%
  filter(!is.na(NURSNB)) %>% 
  filter(!is.na(HSNB)) %>%
  filter(!is.na(BED)) %>% 
  filter(!is.na(POP)) %>%
  group_by(SR_NAME) %>%
  summarise(PHYSNB = sum(PHYSNB), NURSNB = sum(NURSNB), HSNB = sum(HSNB), BED = sum(BED), POP = sum(POP)) %>%
  mutate(DocPerThousand = (PHYSNB/POP)*1000) %>%
  mutate(NurPerThousand = (NURSNB/POP)*1000) %>%
  mutate(BedPerThousand = (BED/POP)*1000) %>%
  mutate(FrontlinersPerThousand = ((PHYSNB+NURSNB+HSNB)/POP)*1000) %>%
  select(SR_NAME, DocPerThousand, NurPerThousand, BedPerThousand, FrontlinersPerThousand)
  

hospitalized_cleaned <- hospitalized %>%
  group_by(tsp_pcode) %>%
  summarise(Hospitalized = sum(HosPt)) 
  

hospitalized_w_boundary <- left_join(tsp, hospitalized_cleaned, by="tsp_pcode")
baseline_w_boundary <- left_join(tsp, baseline_cleaned, by = "tsp_pcode")

ggplot(hospitalized_w_boundary) +
    geom_sf(aes(fill=Hospitalized), color = "white", linetype = "dotted", size = 0.3) +
    guides(fill=guide_colorbar(barwidth = 0.5, barheight = 5, ticks=F)) +
    scale_fill_gradient(high = "#e74c3c", low ="#3498db") +
    theme_minimal() +
    theme(panel.background = element_blank(),
          panel.border = element_blank(),
          panel.grid  = element_blank(),
          axis.title.x = element_blank(),
          axis.text = element_blank(),
          text = element_text(family="Myanmar Sabae"),
          plot.title = element_text(size = 16),
          plot.subtitle = element_text(size = 9),
          plot.margin = unit(c(1,1,1,1), "cm"),
          legend.text = element_text(family = "Raleway"),
          plot.caption = element_text(family = "Raleway", hjust=0)) +
  labs(title="မြို့နယ်အလိုက် ကိုဗစ်နိုင်တီး သံသယလူနာ",
       subtitle = "ဧပြီ ၁၃ အထိ ရရှိသည့် အချက်အလက်",
       fill = "ဆေးရုံတင်ရသည့် \nစောင့်ကြည့်လူနာ",
       caption = "Data: MOHS Dashboard | Graphic: The Ananda")
```
# ကွာရန်တင်း လူဦးရေ

အထွေထွေအုပ်ချုပ်ရေးဦးစီးဌာနက မြို့နယ်အဆင့် ကွာရန်တင်းစခန်းတွေရဲ့ လူစာရင်းအနှစ်ချုပ်ကို နေ့စဉ်ကောက်ယူပြီး အဆင့်ဆင့် အစီရင်ခံပါတယ်။ ဒါပေမယ့် ထုတ်ပြန်တာမျိုးတော့ မရှိပါဘူး။ ပြည်သူ့ကျန်းမာရေးဦးစီးဌာနကတော့ တိုင်းဒေသကြီး၊ ပြည်နယ်အလိုက် စာရင်းချုပ်ကို သူတို့ရဲ့ နေ့အလိုက် အခြေအနေ သုံးသပ်ချက်မှာ ထည့်သွင်း ဖော်ပြပါတယ်။ ကွာရန်တင်းစခန်းတစ်ခုစီရဲ့ လူဦးရေစာရင်းကို တရားဝင် ထုတ်ပြန်တာတော့ ကယားပြည်နယ်နဲ့ တနင်္သာရီတိုင်းဒေသကြီးတို့ဖြစ်ပါတယ်။ 

အစောပိုင်းမှာ ပြည်ပက ပြန်လာသူတွေကို "ပြည်တော်ပြန်" ဆိုတဲ့ ခေါင်းစဉ်နဲ့ ကွာရန်တင်းစခန်းေတွမှာ ၁၄ ရက် စောင့်ကြည့်ပါတယ်။ ပြီးတော့ ရောဂါလက္ခဏာပြရင် ဆေးရုံတင်ပြီး ပိုးရှိမရှိ စစ်ပါတယ်။ နောက်ပိုင်းမှာတော့ စောင့်ကြည့်ရက်ကို ၂၁ အထိ တိုးမြှင့်လိုက်ပါတယ်။ ဒါကလည်း ပထမဦးဆုံး ပိုးတွေ့ရှိတဲ့လူနာနဲ့ ဆက်စပ်နေသူတွေမှာ နှစ်ပတ်ကျော်ပြီးမှ ပိုးတွေ့ခဲ့တာနဲ့ ဆက်စပ်နေခဲ့တာပါ။

ပိုးတွေ့လူနာတွေများလာတဲ့အခါမှာ ကွာရန်တင်းစခန်းတွေမှာ ထိတွေ့မှုရှိသူတွေကိုပါ ထားရှိစောင့်ကြည့်လာပါတယ်။ ဒါပေမယ့် ဒါကလည်း ပိုးတွေ့သူ အများဆုံးရှိနေတဲ့ ရန်ကုန်မှာပဲ အများဆုံး သက်ရောက်မှု ရှိပါတယ်။ အခြား တိုင်းဒေသကြီး၊ ပြည်နယ်တွေမှာလည်း ရှိပေမယ့် အရေအတွက် နည်းပါတယ်။ 

ရန်ကုန်မှာ အနီးကပ် ထိတွေ့သူတွေကို ကွာရန်တင်းစခန်းမှာထားတာ၊ ပိုးရှိမရှိစစ်တာတွေလုပ်ပေမယ့် အခြားဒေသတွေမှာတော့ အဲ့လောက်ထိထိရောက်ရောက် စစ်ဆေးနိုင်ဖို့ရာမှာ အကန့်အသတ်ရှိပါတယ်။ ဓာတ်ခွဲစစ်ဆေးဖို့ နမူနာပေးပို့ရာမှာ စနစ်တကျ ဆောင်ရွက်ရန်ရှိတဲ့အတွက် အခြားဒေသတွေက ဆေးရုံတွေရဲ့ ဓာတ်ခွဲစစ်ဆေးနိုင်မှုပမာဏဟာ အကန့်အသတ်ရှိနိုင်ပါတယ်။ အခုအချိန် ရန်ကုန်မှာ အနီးကပ်ထိတွေ့သူတွေနဲ့ ရောဂါလက္ခဏာပြသူတွေကို စစ်ဆေးနိုင်ပေမယ့် နယ်ဆေးရုံတွေအနေနဲ့တော့ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး ခက်ခဲနိုင်တာကြောင့် အနီးကပ်ထိတွေ့သူတွေကိုသာ ဦးစားပေးမယ့် သဘောရှိပြီး ရောဂါလက္ခဏာကို အခြားရောဂါအားလုံးနဲ့ တိုက်ဆိုင်အတည်မပြုနိုင်တော့မှပဲ ပိုးရှိမရှိ စစ်ဆေးဖို့ ဆုံးဖြတ်နိုင်တာကိုလည်း သတိပြုသင့်ပါတယ်။ 

နယ်တွေမှာ ရောဂါစစ်ဆေးနိုင်မှု အားနည်းတဲ့အတွက် ပိုးတွေ့မတွေ့မစစ်လိုက်နိုင်ပဲ ကွာရန်တင်းပြီးဆုံးသွားမယ်ဆိုရင်တော့ ကွာရန်တင်းစခန်းတွေမှု လူဦးရေတဖြည်းဖြည်းလျော့လာမှာ ဖြစ်ပေမယ့် ပိုးတွေ့သူ ရှိလာမယ်၊ အနီးကပ် ထိတွေ့သူတွေ ထားလာရနိုင်တယ်ဆိုတာကိုလည်း ထည့်စဉ်းစားဖို့လိုပါမယ်။ အဲ့အချိန်မျိုးမှာတော့ ရန်ကုန်မှာထက် ပိုများတဲ့ ထိတွေ့သူတွေကို လက်ခံရနိုင်တာမျိုး အချို့ဒေသတွေမှာ ရှိနိုင်သလို၊ အိမ်မှာပဲနေစေမယ့် ဆုံးဖြတ်ချက်မျိုးလည်း ရှိနေစေနိုင်ပါတယ်။ "နေ့စဉ်ဘဝမှာ ခပ်ခွာခွာနေ" ဖို့ဆိုတာ နယ်တွေမှာ ဖြစ်နိုင်ချေနည်းတဲ့အတွက် ကွာရန်တင်းထားရှိဖို့ လမ်းညွှန်ချက်ကို တစ်ပြေးညီ စဉ်းစားဖို့ အကောင်အထည်ဖော်ဖို့ လိုပါတယ်။ များလာတဲ့ နည်းသွားမယ့် လူဦးရေအလိုက် စီမံခန့်ခွဲနိုင်ဖို့ကိုပါ ထည့်စဉ်စားဖို့လိုပါမယ်။ 

```{r}
region <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/theananda/myanmar-covid19-data/master/Region-level%20Quarantine%20Facilities.csv")

region_cleaned <- region %>%
  mutate(Formatted_Date = format(as.Date(Date, "%d/%m/%y"), "%m/%d/%y")) %>%
  select("State_Region" = `State/Region`, Formatted_Date, "Facilities" = `No. of facilities`, "Persons" = `Total no. of quaranitine people`) %>%
  group_by(Formatted_Date) %>%
  summarise(Persons = sum(Persons), Facilities = sum(Facilities))

ggplot(region_cleaned, aes(as.Date(Formatted_Date, "%m/%d/%y"), Persons)) +
  #facet_wrap(.~State_Region, ncol = 3) +
  geom_area(alpha=.6, fill = "#3498db") + 
  geom_line(color="#e74c3c") + 
  geom_point(color="#e74c3c", size = 2, alpha =.6) + 
  theme(panel.grid.major = element_line(color = "black", linetype = "dotted", size = .1),
        strip.background = element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        text = element_text(family="Myanmar Sabae", lineheight = 1.1),
        plot.caption = element_text(family="Raleway", hjust=0),
        axis.text = element_text(family="Raleway", size = 7),
        plot.title = element_text(size =16),
        plot.subtitle = element_text(size =9),
        axis.title = element_text(size = 9), 
        plot.margin = unit(c(1,1,1,1), "cm")) +
  labs(title="ကွာရန်တင်းစခန်းများရှိ လူဦးရေ",
       subtitle = "တစ်နိုင်ငံလုံးစာရင်းချုပ်",
       y="လူဦးရေ",
       x="",
       caption = "Data: DPH | Graphic: The Ananda")
```

```{r}
region_cleaned_each <- region %>%
  mutate(Formatted_Date = format(as.Date(Date, "%d/%m/%y"), "%m/%d/%y")) %>%
  select("State_Region" = `State/Region`, Formatted_Date, "Facilities" = `No. of facilities`, "Persons" = `Total no. of quaranitine people`)

ggplot(region_cleaned_each, aes(as.Date(Formatted_Date, "%m/%d/%y"), Persons, group = 1)) +
  facet_wrap(.~State_Region, ncol = 5) +
  geom_area(alpha=.6, fill = "#3498db") + 
  geom_line(color="#e74c3c") + 
  #geom_point(color="#e74c3c") +  
  theme(panel.grid.major = element_line(color = "black", linetype = "dotted", size = .1),
        strip.background = element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        text = element_text(family="Myanmar Sabae", lineheight = 1.1),
        plot.caption = element_text(family="Raleway", hjust=0),
        axis.text = element_text(family="Raleway", size = 7),
        strip.text = element_text(family="Raleway"),
        plot.title = element_text(size =16),
        plot.subtitle = element_text(size =9),
        axis.title = element_text(size = 9), 
        plot.margin = unit(c(1,1,1,1), "cm")) +
  labs(title="ကွာရန်တင်းစခန်းများရှိ လူဦးရေ",
       subtitle = "တိုင်းဒေသကြီး/ပြည်နယ်အလိုက်",
       y="လူဦးရေ",
       x="",
       caption = "Data: DPH | Graphic: The Ananda")
```

# ကွာရန်တင်း စခန်းများ

ကွာရန်တင်း စခန်းတွေကို ကနဦးမှာ "ရပ်ရွာ ပူးပေါင်းပါဝင်မှုရှိသော" ကွာရန်တင်းစခန်းတွေအနေနဲ့ ဖွင့်လှစ်ခဲ့ပါတယ်။ ရပ်ရွာလူထုရယ်၊ မြို့နယ်အဆင့် အုပ်ချုပ်ရေး ဌာနဆိုင်ရာရယ်၊ ကျန်းမာရေး ဝန်ထမ်းတွေရယ် ပါဝင်ခဲ့ကြပါတယ်။ တစ်လုံးတစ်ခဲတည်း လှူဒါန်းမှု ပုံစံမျိုး ရှိပေမယ့် အစိုးရက ပုံမှန်နည်းလမ်းတစ်မျိုးမျိုးနဲ့ ဘဏ္ဍာရေးအရ ထောက်ပံ့ထားတာမျိုး မရှိပါဘူး။ အခုဆိုရင် ရန်ကုန်က ကွာရန်တင်းစခန်းတွေမှာ လည်ပတ်ဖို့ ဘဏ္ဍာငွေခက်ခဲနေပါပြီ။ နယ်တွေမှာတော့ ရပ်ရွာက အလှူငွေ ရှာဖွေလည်ပတ်ခဲ့ကြတာ စပြီး ဖွင့်ကြကတည်းကပါပဲ။ 

ကွာရန်တင်းစခန်းတွေမှာ နိုင်ငံရပ်ခြားက ပြန်လာသူတွေကို ပြန်လွှတ်လို့ အရေအတွက်နည်းသွားရင်တောင်မှ ကျန်းမာရေး အခြေခံအဆောက်အအုံ နည်းပါးတဲ့အခြေအနေဖြစ်တဲ့အတွက် မကြာမတင်မှာ ပြန်လည်လိုအပ်လာနိုင်ပါတယ်။ ဒီစခန်းတွေကို ရောဂါဘေးမပြီးမချင်း ရေရှည် လည်ပတ်နိုင်ရေးနဲ့ စခန်းတွေက စေတနာ့ဝန်ထမ်းတွေကို ဘေးထွက်ဆိုးကျိုးနည်းစေမယ့်နည်းလမ်းတွေနဲ့ လည်ပတ်နေနိုင်စေရေး စဉ်းစားသင့်ပါတယ်။

```{r}
ggplot(region_cleaned, aes(as.Date(Formatted_Date, "%m/%d/%y"), Facilities)) +
  #facet_wrap(.~State_Region, ncol = 3) +
  geom_area(alpha=.6, fill = "#3498db") + 
  geom_line(color="#e74c3c") + 
  geom_point(color="#e74c3c", size = 2, alpha = .6) +  
  theme(panel.grid.major = element_line(color = "black", linetype = "dotted", size = .1),
        strip.background = element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        text = element_text(family="Myanmar Sabae", lineheight = 1.1),
        plot.caption = element_text(family="Raleway", hjust=0),
        axis.text = element_text(family="Raleway", size = 7),
        strip.text = element_text(family="Raleway"),
        plot.title = element_text(size =16),
        plot.subtitle = element_text(size =9),
        axis.title = element_text(size = 9), 
        plot.margin = unit(c(1,1,1,1), "cm")) +
  labs(title="ကွာရန်တင်းစခန်းများ",
       subtitle = "တစ်နိုင်ငံလုံးစာရင်းချုပ်",
       y="စခန်းအရေအတွက်",
       x="",
       caption = "Data: DPH | Graphic: The Ananda")
```


```{r}
ggplot(region_cleaned_each, aes(as.Date(Formatted_Date, "%m/%d/%y"), Facilities, group = 1)) +
  facet_wrap(.~State_Region, ncol = 5) +
  geom_area(alpha=.6, fill = "#3498db") + 
  geom_line(color="#e74c3c") + 
  #geom_point(color="#e74c3c") +  
  theme(panel.grid = element_blank(),
        strip.background = element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        panel.border = element_rect(fill=NA, linetype = "dotted"),
        text = element_text(family="Myanmar Sabae", lineheight = 1.1),
        plot.caption = element_text(family="Raleway", hjust=0),
        axis.text = element_text(family="Raleway", size = 7),
        strip.text = element_text(family="Raleway"),
        plot.title = element_text(size =16),
        plot.subtitle = element_text(size =9),
        axis.title = element_text(size = 9), 
        plot.margin = unit(c(1,1,1,1), "cm")) +
  labs(title="ကွာရန်တင်းစခန်းများ",
       subtitle = "တိုင်းဒေသကြီး/ပြည်နယ်အလိုက်",
       y="စခန်းအရေအတွက်",
       x="",
       caption = "Data: DPH | Graphic: The Ananda")
```

```{r}
facilities <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/theananda/myanmar-covid19-data/master/Community%20Quarantine%20Facilities%20Latest.csv")

ggplot(facilities, aes(State_Region, Admitted_Total)) +
  geom_boxplot(color = "#e74c3c", alpha =.5) +
  theme(panel.grid.major = element_line(color = "black", linetype = "dotted", size = .1),
        panel.background = element_blank(),
        text = element_text(family="Myanmar Sabae", lineheight = 1.1),
        plot.caption = element_text(family="Raleway", hjust=0),
        axis.text = element_text(family="Raleway", size = 7),
        strip.text = element_text(family="Raleway"),
        plot.title = element_text(size =16),
        plot.subtitle = element_text(size =9),
        axis.title = element_text(size = 9), 
        plot.margin = unit(c(1,1,1,1), "cm"),
        legend.position = "bottom",
        legend.key.size = unit(.4, "cm")) +
  labs(title="ကွာရန်တင်းစခန်းတစ်ခုစီအလိုက် လူဦးရေ အနည်းအများ ဖြန့်ဝေမှု",
       subtitle = "ဧပြီ ၂၆ တွင် ရရှိသာ အချက်အလက်",
       y="လူဦးရေ",
       x="",
       fill = "",
       caption = "Data: Kayah, Taninthayi Governments & Volunteers | Graphic: The Ananda")
```

# မြန်မာနိုင်ငံဘယ်လောက်ပြင်ပြင်ဆင်ဆင်ရှိသလဲ

## လက်ရှိကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအခြေအနေ

ကမ္ဘာ့ဘဏ်ရဲ့ အချက်အလက်တွေရ တစ်ကမ္ဘာလုံးပျမ်းမျှ လူတစ်ထောင်မှာ ရှိနေတဲ့ ခုတင်အရေအတွက်က [၂၀၁၁ ခုနှစ်မှာ ၂.၇၀၅](https://data.worldbank.org/indicator/sh.med.beds.zs?end=2015&start=1973)  ဖြစ်ပါတယ်။ ၂၀၁၅ ခုနှစ်မှာ လူတစ်ထောင်လျှင် ဆရာဝန် ၁.၅၀၂ ဦး၊ သူနာပြု ၃.၄၂၃ ဦး ရှိပါတယ်။ မြန်မာနိုင်ငံမှာတော့ လူတစ်ထောင်လျှင်ရှိနေတဲ့ ခုတတင်အရေအတွက်ဟာ နေပြည်တော်နဲ့ ကယားပြည်နယ်ကလွဲရင် အကုန်ပျမ်းမျှအောက်မှာ ရှိနေပါတယ်။ ကျန်းမာရေးဝန်ထမ်း (ဆရာဝန်၊ သူနာပြု၊ အခြားကျန်းမာရေးဝန်ထမ်း) အားလုံးရဲ့ အရေအတွက်ကတော့ ပျမ်းမျှအောက်မှာချည်းရှိနေပါတယ်။ ဆရာဝန်အရေအတွက်ဟာ လူတစ်ထောင်မှာ တစ်ယောက်မပြည့်ပါဘူး။ အခြားကမ္ဘာ့နိုင်ငံတွေမှာ ဆရာဝန်တစ်ယောက်ဟာ လူတစ်ထောင်ခန့်ကို လွှမ်းခြုံထားတဲ့အချိန်မှာ ကျွန်တော်တို့နိုင်ငံမှာတော့ ဆရာဝန်တစ်ယောက်ဟာ လူတစ်သောင်းခန့်ကို လွှမ်းခြုံထားရပါတယ်။ 

[Imperial College London ရဲ့ တွက်ချက်မှုအရ](https://www.imperial.ac.uk/mrc-global-infectious-disease-analysis/covid-19/report-12-global-impact-covid-19/) မြန်မာနိုင်ငံအတွက် အသက်သာဆုံးဖြစ်နိုင်မယ့် အခြေအနေဖြစ်တဲ့ ပိတ်ဆို့ထိန်းချုပ်မှုနည်းလမ်းကို သုံးမယ်ဆိုရင်တောင် လူဦးရေ တစ်သိန်းကျော်ဆေးရုံ တက်ရပြီး၊ အမြင့်ဆုံးအခြေအနေမှာ လူဦးရေ သုံးသောင်းကျော်ဆေးရုံမှာ ရောက်နေပြီး တစ်ပြိုင်တည်းမှာ အဲ့အထဲက ခြောက်ပုံတစ်ပုံဟာ အထူးကြပ်မတ်ကုသမှု ခံယူဖို့ လိုအပ်နေမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ ဆိုလိုတာက ဒီလို အသက်သာဆုံး အခြေအနေအတွက်တောင်မှ မြန်မာနိုင်ငံရဲ့ ကျန်းမာရေးစနစ်အတွက် အမြင့်ဆုံးဝန်ကို ရင်ဆိုင်ရမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ အခြေအနေတွေ ဆိုးရွားလာခဲ့ရင်တောင်မှ ရှိသမျှ အရင်းအမြစ်ကို တဖြည်းဖြည်းချင်း စိစစ်ပြီး ထိရောက်စွာ စီမံသုံးစွဲနိုင်ဖို့ စဉ်းစားရမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ ဆေးရုံတွေ၊ ရှေ့တန်းက ကျန်းမာရေး ဝန်ထမ်းတွေကို ဝန်မပိစေရေးအတွက် တစ်ကိုယ်ရေ ကျန်းမာရေး ညွှန်ကြားချက်တွေ လိုက်နာရမှာဖြစ်သလို၊ ရှိရင်းစွဲ ကွာရန်တင်းစခန်းတွေကို ဘယ်လိုပုံဖော် အသုံးချမလဲဆိုတာကိုလည်း စဉ်းစားထားသင့်ပါတယ်။

```{r}
ggplot(baseline_cleaned_for_scatter, aes(DocPerThousand, BedPerThousand)) +
  geom_point(size = 4, color = "#e74c3c", alpha = .5) + 
  geom_text(aes(label=SR_NAME), color = "#2f3542", nudge_y = .22, nudge_x = .03, show.legend = F, check_overlap = T, size = 3, family= "Raleway") +
  theme(panel.grid.major = element_line(color = "black", linetype = "dotted", size = .1),
        panel.background = element_blank(),
        text = element_text(family="Myanmar Sabae", lineheight = 1.1),
        plot.caption = element_text(family="Raleway", hjust=0),
        axis.text = element_text(family="Raleway", size = 7),
        strip.text = element_text(family="Raleway"),
        plot.title = element_text(size =16),
        plot.subtitle = element_text(size =9),
        axis.title = element_text(size = 9), 
        plot.margin = unit(c(1,1,1,1), "cm"),
        legend.key.size = unit(.4, "cm"),
        legend.key = element_blank()) +
  labs(title="တိုင်းဒေသကြီး/ပြည်နယ်အလိုက် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အခြေအနေ",
       subtitle = "လူဦးရေ တစ်ထောင်လျှင် ရှိသည့် ခုတင်နှင့် ဆရာဝန်",
       y="ဆေးရုံခုတင်",
       x="ဆရာဝန်",
       fill = "",
       caption = "Data: GAD | Graphic: The Ananda")

```

## ဆေးပစ္စည်းဖြန့်ဝေမှု

အစိုးရအနေနဲ့ ကိုဗစ်နိုင်တီးကို တုံ့ပြန်ဖို့အတွက် ဆောင်ရွက်ကြတဲ့အထဲမှာ မြင်သာတဲ့အချက်တစ်ခုကတော့ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပစ္စည်းတွေ ဖြန့်ဝေမှုဖြစ်ပါတယ်။  ဧပြီ ၁၀ ရက်နေ့အထိ ကြေငြာချက်တွေအရ သိရတဲ့အခြေအနေကတော့ ရန်ကုန်၊ မန္တလေးနဲ့ နေပြည်တော်စတဲ့ ဆေးရုံကြီးတွေကို အများဆုံးဖြန့်ဝေထားတာတွေ့ရပါတယ်။ နယ်ဆေးရုံတွေအတွက် စစ်ဆေးမှုအတွက် နမူနာတွေ ရန်ကုန်က ဓာတ်ခွဲခန်းတွေဆီ ပေးပို့ပေးဖို့လည်းလိုအပ်နိုင်ပါတယ်။ 


```{r}
supplies <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/theananda/myanmar-covid19-data/master/Medical%20Supplies%20with%20Location.csv")

supplies_cleaned <- supplies %>%
  mutate(Date = format(as.Date(Announcement.Date, "%d/%m/%y"), "%m/%d/%y")) %>%
  select(-c(Announcement.Date, hospital.name.mm, Remarks, lat, long, Ref)) %>%
  melt(id.vars = c("Date", "Hospital.original")) %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  group_by(Hospital.original, variable) %>%
  summarise(value = sum(value))

breaks <- axTicks(side=2)

ggplot(supplies_cleaned, aes(reorder(Hospital.original, value), value, fill= variable)) + 
  geom_bar(stat = "identity", position = "stack") +
  scale_y_continuous(label=scales::label_comma()) +
  scale_fill_brewer(palette = "RdYlBu") +
  theme(panel.grid.major = element_line(color = "black", linetype = "dotted", size = .1),
        panel.background = element_blank(),
        text = element_text(family="Myanmar Sabae", lineheight = 1.1),
        plot.caption = element_text(family="Raleway", hjust=0),
        axis.text = element_text(family="Raleway", size = 7),
        strip.text = element_text(family="Raleway"),
        plot.title = element_text(size =16),
        plot.subtitle = element_text(size =9),
        axis.title = element_text(size = 9), 
        plot.margin = unit(c(1,1,1,1), "cm"),
        legend.text = element_text(family="Raleway"),
        legend.position = "bottom",
        legend.key.size = unit(.4, "cm")) +
  labs(title="တိုင်းဒေသကြီး/ပြည်နယ်အလိုက် ဆေးပစ္စည်းများ ဖြန့်ဝေမှု",
       subtitle = "ဧပြီ ၂၁ အထိ ရရှိသည့် အချက်အလက်",
       y="အရေအတွက်",
       x="",
       fill = "",
       caption = "Data: MoHS via CovidMyanmar.Com | Graphic: The Ananda")
```

# နိဂုံး

မြန်မာနိုင်ငံမှာ ကိုဗစ်နိုင်တီးကူးစက်မှု အခုဆိုရင် တစ်ရာကျော်ရှိပါပြီ။ ရေရှည်ရင်ဆိုင်ရမယ့် ကျန်းမာရေး အရေးပေါ် အခြေအနေဖြစ်ပါတယ်။ လတ်တလော အရေးကြီးနေတာတော့ လူ့အသက်တွေနဲ့ ရောဂါရဲ့ ရင်ဆိုင်အားပြိုင်မှု ဖြစ်ပေမယ့် နောက်ဆက်တွဲမှာ လူမှုရေးနဲ့ စီးပွားရေး သက်ရောက်မှုတွေကိုလည်း ရင်ဆိုင်ကျော်လွှားကြရဦးမှာပါ။ အရေးတကြီး ဖြစ်နေတဲ့ ကျန်းမာရေး ဖြစ်စဉ်ကို ကိုင်တွယ်ရာမှာရော၊ လူမှုစီးပွား အကျိုးဆက်တွေကို စီမံခန့်ခွဲရာမှာပါ အခြေအနေကို အချက်အလက်အခြေခံနဲ့ မှန်မှန်ကန်ကန် သုံးသပ်ပြီး အကန့်အသတ်ရျီတဲ့ အရင်းအမြစ်တွေကို အကျိုးရှိရှိ စီမံခန့်ခွဲနိုင်ဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။ 

အကြံပြုချက်များရှိပါက  hka@theananda.org ကို ပေးပို့နိုင်ပါသည်။
