app.py

import colorsys
from datetime import datetime

import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
import pyperclip
import streamlit as st
from plotly.subplots import make_subplots
from streamlit_extras.add_vertical_space import add_vertical_space
from streamlit_extras.stylable_container import stylable_container
from streamlit_option_menu import option_menu

# Configuração da página
st.set_page_config(
    page_title="Transtornos de Ansiedade - Guia Médico",
    layout="wide",
    page_icon=":brain:",
    initial_sidebar_state="expanded",
)
@st.fragment
def apply_neumorphic_style():
    """
    Aplica estilos CSS para criar um tema neumórfico light na aplicação Streamlit.
    Inclui estilos para elementos gerais, sidebar, sliders, e outros componentes específicos.
    """
    st.markdown(
        """
    <style>
    /* Estilo geral neumórfico */
    .neuromorphic {
        background: #f0f0f0;
        border-radius: 50px;
        box-shadow:  20px 20px 60px #cccccc,
                    -20px -20px 60px #ffffff;
        padding: 20px;
        margin: 10px;
    }
    .stMetric {
        background: #ffffff;
        border-radius: 20px;
        box-shadow: inset 5px 5px 10px #d9d9d9,
                    inset -5px -5px 10px #ffffff;
        padding: 10px;
    }
    .stApp {
        background-color: #e0e5ec;
    }
    .stButton>button {
        color: #5a5a5a;
        border-radius: 10px;
        border: none;
        padding: 10px 20px;
        font-weight: bold;
        box-shadow: 5px 5px 10px #b8b9be, -5px -5px 10px #ffffff;
    }

    /* Estilo para a sidebar neumórfica */
    .neuromorphic-sidebar {
        background: #f0f0f0;
        border-radius: 20px;
        box-shadow: 5px 5px 10px #cccccc,
                    -5px -5px 10px #ffffff;
        padding: 20px;
        margin: 10px;
    }
    .neuromorphic-sidebar .nav-link {
        background: #f0f0f0;
        border-radius: 10px;
        box-shadow: 3px 3px 6px #cccccc,
                    -3px -3px 6px #ffffff;
        margin-bottom: 10px;
        transition: all 0.3s ease;
    }
    .neuromorphic-sidebar .nav-link:hover,
    .neuromorphic-sidebar .nav-link.active {
        background: #e0e0e0;
        box-shadow: inset 3px 3px 6px #cccccc,
                    inset -3px -3px 6px #ffffff;
    }
    .neuromorphic-sidebar .nav-link-text {
        font-weight: 500;
    }

    /* Estilos adicionais para sliders e containers */
    .slider-container {
        background: #81D0F9;
        border-radius: 10px;
        padding: 10px;
        margin-bottom: 10px;
    }
    .slider-cont {
        background: #8CCE90;
        border-radius: 10px;
        padding: 8px;
        margin-bottom: 8px;
    }
    .stSlider {
        padding-top: 1rem;
        padding-bottom: 1rem;
    }
    .vertical-line {
        border-left: 1px solid #cccccc;
        height: 100%;
        position: absolute;
        left: 50%;
    }

    /* Estilo para imagens */
    img {
        width: 400px;
        height: 200px;
        overflow: hidden;
        position: relative;
        object-fit: cover;
        border-radius: 18px;
        mask-image: linear-gradient(to bottom, rgba(0, 0, 0, 1), rgba(0, 0, 0, 0));
        -webkit-mask-image: linear-gradient(to bottom, rgba(0, 0, 0, 1), rgba(0, 0, 0, 0));
    }
    </style>
    """,
        unsafe_allow_html=True,
    )

# Aplicar o estilo
apply_neumorphic_style()


def copy_to_clipboard(text):
    pyperclip.copy(text)


def create_copy_button(text, button_text="Copiar para o Prontuário"):
    copy_button = st.button(button_text)
    if copy_button:
        copy_to_clipboard(text)
        st.success("Texto copiado para a área de transferência!")


# Menu lateral
with st.sidebar:
    st.markdown('<div class="neuromorphic-sidebar">', unsafe_allow_html=True)
    selected = option_menu(
        menu_title="Menu Principal",
        options=[
            "Home",
            "Escalas de Ansiedade",
            "Tratamentos",
            "Efeitos Colaterais",
            "Chatbot Dr. Karl",
        ],
        icons=[
            "house",
            "clipboard-check",
            "capsule",
            "exclamation-triangle",
            "chat-dots",
        ],
        menu_icon="cast",
        default_index=0,
        styles={
            "container": {"padding": "0!important", "background-color": "transparent"},
            "icon": {"color": "#0066cc", "font-size": "18px"},
            "nav-link": {
                "font-size": "16px",
                "text-align": "left",
                "margin": "0px",
                "--hover-color": "#e0e0e0",
            },
            "nav-link-selected": {"background-color": "#e0e0e0"},
        },
    )
    st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)



###############################################################################################################
###############################################################################################################
# Conteúdo principal baseado na seleção do menu
if selected == "Home":
    st.title("Transtornos de Ansiedade - Dashboard")

    @st.fragment
    def prevalencia():
        """
        Função para calcular a prevalência de transtornos psiquiátricos
        Gráfico de barras com a prevalência global, feminina e masculina
        Estatísticas chave com a prevalência global, custo anual global e idade média de início
        Informações adicionais sobre os transtornos psiquiátricos
        """
        # Dados das prevalências dos transtornos psiquiátricos
        prevalence_data = {
            "Transtorno": ["TAG", "Pânico", "Fobia Social", "TOC", "TEPT"],
            "Prevalência Global (%)": [3.1, 2.7, 6.8, 1.2, 3.6],
            "Prevalência Mulheres (%)": [4.2, 3.5, 8.2, 1.4, 5.3],
            "Prevalência Homens (%)": [2.0, 1.8, 5.3, 1.0, 1.9],
        }

        # Criar gráfico
        fig = go.Figure()

        # Adicionar barras para cada categoria de prevalência
        fig.add_trace(
            go.Bar(
                x=prevalence_data["Transtorno"],
                y=prevalence_data["Prevalência Global (%)"],
                name="Prevalência Global",
                marker_color="rgba(54, 162, 235, 0.8)",
                hoverinfo="text",
                text=[f"{x}%" for x in prevalence_data["Prevalência Global (%)"]],
                textposition="auto",
            )
        )

        fig.add_trace(
            go.Bar(
                x=prevalence_data["Transtorno"],
                y=prevalence_data["Prevalência Mulheres (%)"],
                name="Prevalência Mulheres",
                marker_color="rgba(255, 99, 132, 0.8)",
                hoverinfo="text",
                text=[f"{x}%" for x in prevalence_data["Prevalência Mulheres (%)"]],
                textposition="auto",
            )
        )

        fig.add_trace(
            go.Bar(
                x=prevalence_data["Transtorno"],
                y=prevalence_data["Prevalência Homens (%)"],
                name="Prevalência Homens",
                marker_color="rgba(75, 192, 192, 0.8)",
                hoverinfo="text",
                text=[f"{x}%" for x in prevalence_data["Prevalência Homens (%)"]],
                textposition="auto",
            )
        )

        # Atualizar layout do gráfico
        fig.update_layout(
            title={
                "text": "Prevalência de Transtornos Psiquiátricos",
                "y": 0.95,
                "x": 0.5,
                "xanchor": "center",
                "yanchor": "top",
            },
            barmode="group",
            template="plotly_white",
            xaxis_title="Transtorno",
            yaxis_title="Prevalência (%)",
            legend_title="Categorias",
            font=dict(family="Arial", size=12),
            margin=dict(l=50, r=50, t=80, b=50),
            width=900,
            height=600,
            paper_bgcolor="#f0f0f0",
            plot_bgcolor="#f0f0f0",
            shapes=[
                dict(
                    type="rect",
                    xref="paper",
                    yref="paper",
                    x0=0,
                    y0=0,
                    x1=1,
                    y1=1,
                    line=dict(color="#e0e0e0", width=2),
                    fillcolor="#f0f0f0",
                    layer="below",
                )
            ],
        )

        # Adicionar sombras para efeito neumórfico
        fig.update_layout(
            shapes=[
                dict(
                    type="rect",
                    xref="paper",
                    yref="paper",
                    x0=-0.05,
                    y0=-0.05,
                    x1=1.05,
                    y1=1.05,
                    line=dict(color="#ffffff", width=5),
                    fillcolor="rgba(255,255,255,0)",
                    layer="below",
                ),
                dict(
                    type="rect",
                    xref="paper",
                    yref="paper",
                    x0=-0.05,
                    y0=-0.05,
                    x1=1.05,
                    y1=1.05,
                    line=dict(color="#d0d0d0", width=5),
                    fillcolor="rgba(255,255,255,0)",
                    layer="below",
                ),
            ]
        )
        # Configurar interatividade
        fig.update_traces(
            hovertemplate="<b>%{x}</b><br>%{y}%<extra></extra>",
            hoverlabel=dict(bgcolor="white", font_size=12),
        )
        return st.plotly_chart(fig)

    c1, c2, c3 = st.columns([3, 0.5, 3])
    with c1:
        prevalencia()
    with c2:
        st.write("")
    with c3:
        # Dados atualizados do estudo
        st.markdown("<div class='neuromorphic'>", unsafe_allow_html=True)
        col1, col2, col3 = st.columns(3)
        with col1:
            st.metric(
                label="Prevalência Global",
                value="3.8%",
                delta="0.2%",
                delta_color="normal",
            )
        with col2:
            st.metric(label="Custo Anual Global", value="$1 Trilhão", delta="-")
        with col3:
            st.metric(label="Idade Média de Início", value="21-35 anos", delta="-")
        st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)

        st.write("")

        # Informações adicionais do estudo
        st.markdown(
            """
        <div class='neuromorphic'>
            <h3>Informações Adicionais:</h3>
            <ul>
                <li>Os transtornos de ansiedade afetam cerca de 301 milhões de pessoas globalmente.</li>
                <li>A fobia social é o transtorno de ansiedade mais comum, com prevalência global de 6.8%.</li>
                <li>Mulheres têm maior prevalência de transtornos de ansiedade comparado aos homens.</li>
                <li>A prevalência varia significativamente entre diferentes regiões e países.</li>
            </ul>
        </div>
        """,
            unsafe_allow_html=True,
        )

        # Informações adicionais
        st.info(
            """
                Fonte:
                Javaid, S.F., Hashim, I.J., Hashim, M.J. et al. Epidemiology of anxiety disorders: global burden and sociodemographic
                associations.Middle East Curr Psychiatry 30, 44 (2023). 
                Acesse: https://doi.org/10.1186/s43045-023-00315-3"""
        )

##################################################################################################

if selected == "Escalas de Ansiedade":

    st.title("Escalas de Avaliação de Ansiedade")
   # Usando option_menu para selecionar as escalas
    scale_selected = option_menu(
        menu_title=None,
        options=["Escala de Hamilton (HAM-A)", "Escala GAD-7", "Inventário de Beck (BAI)"],
        icons=["clipboard-check", "list-check", "clipboard-pulse"],  # Você pode escolher ícones apropriados
        menu_icon="cast",
        default_index=0,
        orientation="horizontal",
        styles={
            "container": {"padding": "0!important", "background-color": "transparent"},
            "icon": {"color": "#0066cc", "font-size": "18px"},
            "nav-link": {
                "font-size": "16px",
                "text-align": "center",
                "margin": "0px",
                "--hover-color": "#e0e0e0",
            },
            "nav-link-selected": {"background-color": "#e0e0e0"},
        },
    )
    
    if scale_selected == "Escala de Hamilton (HAM-A)":
        st.title(":blue[Guia de Diagnóstico Interativo] :stethoscope:")
        st.write("##### :notebook: Escala de Ansiedade de Hamilton (HAM-A)")

        st.divider()
        add_vertical_space(2)
        # Divisão em três colunas
        col1, col_divider, col2 = st.columns([3, 0.5, 3])

        with col1:
            st.write("Intensidade dos sintomas nas últimas semanas :calendar:")
            # Campos para nome e data
            cx1, cx2 = st.columns(2)
            with cx1:
                nome = st.text_input("Nome da Pessoa:")
            with cx2:
                data = st.date_input("Data:", datetime.now(), format="DD/MM/YYYY")

            # Itens da Escala de Ansiedade de Hamilton
            ham_a_items = [
                "Humor ansioso",
                "Tensão",
                "Medos",
                "Insônia",
                "Dificuldades intelectuais",
                "Humor deprimido",
                "Sintomas somáticos gerais (musculares)",
                "Sintomas somáticos gerais (sensoriais)",
                "Sintomas cardiovasculares",
                "Sintomas respiratórios",
                "Sintomas gastrointestinais",
                "Sintomas gênito-urinários",
                "Sintomas autonômicos",
                "Comportamento na entrevista",
            ]

            add_vertical_space(2)
            st.divider()

            # Dicionário para armazenar as respostas
            responses = {}
            # Criar o questionário em duas colunas
            subcol1, subcol2 = st.columns(2)
            for i, item in enumerate(ham_a_items):
                with subcol1 if i % 2 == 0 else subcol2:
                    st.markdown('<div class="slider-container">', unsafe_allow_html=True)
                    responses[item] = st.select_slider(
                        item,
                        options=["Ausente", "Leve", "Moderado", "Grave", "Muito grave"],
                        value="Ausente",
                    )
                    st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)

        with col_divider:
            st.markdown('')

        with col2:

            st.image("psiq1.jpg")
            st.subheader("Resultado")

            # Botão para calcular o resultado
            if st.button(
                "Calcular Resultado",
                key="ham_calculate_button",
                help="Clique para calcular o resultado",
            ):
                # Converter respostas para pontuação numérica
                score_map = {
                    "Ausente": 0,
                    "Leve": 1,
                    "Moderado": 2,
                    "Grave": 3,
                    "Muito grave": 4,
                }
                total_score = sum(score_map[resp] for resp in responses.values())

                # Interpretação do resultado
                if total_score < 17:
                    severity = "Ansiedade leve"
                elif 18 <= total_score <= 24:
                    severity = "Ansiedade moderada"
                elif 25 <= total_score <= 30:
                    severity = "Ansiedade grave"
                else:
                    severity = "Ansiedade muito grave"

                # Exibir resultado
                st.success(f"Pontuação total: {total_score}")
                st.info(f"Interpretação: {severity}")

                result_ham = {}
                # Texto para copiar
                result_ham = (
                    f"Nome da Pessoa: {nome}\n"
                    f"Data: {data.strftime('%d/%m/%Y')}\n"
                    f"Escala de Ansiedade de Hamilton (HAM-A)\n"
                    f"Pontuação total: {total_score}\n"
                    f"Interpretação: {severity}"
                )

                st.text_area("## Resultado detalhado:", value=result_ham, height=200, key="ham_result_text")

                if result_ham is not None:
                    st.button("Copiar",key="ham_copy_button", on_click=copy_to_clipboard(result_ham))

            # Informações adicionais sobre a escala
            st.markdown('<div class="slider-cont">', unsafe_allow_html=True)
            with st.expander("Mais informações sobre a Escala de Ansiedade de Hamilton"):
                st.write(
                    """
                A Escala de Ansiedade de Hamilton (HAM-A) é uma das escalas de avaliação de ansiedade mais amplamente utilizadas em contextos clínicos e de pesquisa. Desenvolvida por Max Hamilton em 1959, ela avalia a gravidade dos sintomas de ansiedade.

                **Pontos importantes:**
                - A escala consiste em 14 itens, cada um avaliado de 0 (não presente) a 4 (muito grave).
                - A pontuação total varia de 0 a 56.
                - É particularmente útil para avaliar a gravidade do Transtorno de Ansiedade Generalizada (TAG).
                - A escala avalia tanto sintomas psíquicos quanto somáticos da ansiedade.

                **Limitações:**
                - Não é uma ferramenta diagnóstica, mas sim uma medida de gravidade.
                - Pode ser influenciada por sintomas depressivos coexistentes.
                - Requer treinamento para administração adequada em contextos clínicos.

                Sempre consulte um profissional de saúde mental para interpretação adequada dos resultados e diagnóstico.
                """
                )
            st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
            st.warning(
                """
                       Nota:\n 
                       Esta escala é uma ferramenta de triagem e não substitui uma avaliação clínica completa.\n 
                       Um diagnóstico preciso requer avaliação por um profissional de saúde qualificado."""
            )

        st.markdown('<div class="neuromorphic">', unsafe_allow_html=True)
        st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)

    elif scale_selected == "Escala GAD-7":
        st.title(":blue[Escala GAD-7] :stethoscope:")

        st.divider()
        add_vertical_space(2)
        # Divisão em três colunas
        col1, col_divider, col2 = st.columns([3, 0.5, 3])

        with col1:
            st.write("Intensidade dos sintomas nas últimas duas semanas :calendar:")
            # Campos para nome e data
            cx1, cx2 = st.columns(2)
            with cx1:
                nome = st.text_input("Nome da Pessoa:", key="gad7_nome")
            with cx2:
                data = st.date_input("Data:", datetime.now(), format="DD/MM/YYYY", key="gad7_data")

            # Função para calcular os resultados do GAD-7
            def gad7_calculate(responses):
                score = sum(responses.values())
                if score < 5:
                    severity = "Ansiedade mínima"
                elif 5 <= score < 10:
                    severity = "Ansiedade leve"
                elif 10 <= score < 15:
                    severity = "Ansiedade moderada"
                else:
                    severity = "Ansiedade severa"
                return score, severity

            # Questionário GAD-7
            gad7_items = [
                "Sentir-se nervoso, ansioso ou muito tenso",
                "Não ser capaz de impedir ou de controlar as preocupações",
                "Preocupar-se muito com diversas coisas",
                "Dificuldade para relaxar",
                "Ficar tão agitado que se torna difícil permanecer sentado",
                "Ficar facilmente aborrecido ou irritado",
                "Sentir medo como se algo terrível fosse acontecer"
            ]

            add_vertical_space(2)
            st.divider()
            # Dicionário para armazenar as respostas
            responses = {}
            # Criar o questionário em duas colunas
            subcol1, subcol2 = st.columns(2)
            for i, item in enumerate(gad7_items):
                with subcol1 if i % 2 == 0 else subcol2:
                    st.markdown('<div class="slider-container">', unsafe_allow_html=True)
                    responses[item] = st.select_slider(
                        item,
                        options=["Nenhuma vez", "Vários dias", "Mais da metade dos dias", "Quase todos os dias"],
                        value="Nenhuma vez",
                        key=f"gad7_{i}"
                    )
                    st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)

        with col_divider:
            st.markdown('')

        with col2:
            st.image("psiq1.jpg")  # Você pode querer substituir esta imagem por uma específica para GAD-7

            st.subheader("Resultado")

            # Botão para calcular o resultado
            if st.button(
                "Calcular Resultado",
                key="gad7_calculate_button",
                help="Clique para calcular o resultado",
            ):
                score_map = {"Nenhuma vez": 0, "Vários dias": 1, "Mais da metade dos dias": 2, "Quase todos os dias": 3}
                numeric_responses = {k: score_map[v] for k, v in responses.items()}
                total_score, severity = gad7_calculate(numeric_responses)

                result_gad7 = {}
                # Texto para copiar
                result_gad7 = (
                    f"Nome: {nome}\n"
                    f"Data: {data.strftime('%d/%m/%Y')}\n"
                    f"Escala GAD-7\n"
                    f"Pontuação total: {total_score}\n"
                    f"Interpretação: {severity}"
                )

                st.text_area("## Resultado detalhado:", value=result_gad7, height=200, key="gad7_result_text")

                if result_gad7 is not None:
                    st.button("Copiar", key="gad7_copy_button", on_click=copy_to_clipboard(result_gad7))


            # Informações adicionais sobre a escala
            st.markdown('<div class="slider-cont">', unsafe_allow_html=True)
            with st.expander("Mais informações sobre a Escala GAD-7"):
                st.write(
                    """
                A Escala de Transtorno de Ansiedade Generalizada (GAD-7) é um instrumento de triagem para ansiedade generalizada. Desenvolvida por Spitzer et al. em 2006, é amplamente utilizada na prática clínica e em pesquisas.

                **Pontos importantes:**
                - A escala consiste em 7 itens, cada um avaliado de 0 (não apresentou) a 3 (quase todos os dias).
                - A pontuação total varia de 0 a 21.
                - É uma ferramenta eficaz para avaliar a gravidade dos sintomas de ansiedade generalizada.
                - Pode ser usada para monitorar a resposta ao tratamento ao longo do tempo.

                **Interpretação dos resultados:**
                - 0-4: Ansiedade mínima
                - 5-9: Ansiedade leve
                - 10-14: Ansiedade moderada
                - 15-21: Ansiedade severa

                **Limitações:**
                - Não é uma ferramenta diagnóstica definitiva, mas um instrumento de triagem.
                - Deve ser usado em conjunto com avaliação clínica para diagnóstico preciso.

                Sempre consulte um profissional de saúde mental para interpretação adequada dos resultados e diagnóstico.
                """
                )
            st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
            st.warning(
                """
                        Nota:\n 
                        Esta escala é uma ferramenta de triagem e não substitui uma avaliação clínica completa.\n 
                        Um diagnóstico preciso requer avaliação por um profissional de saúde qualificado."""
            )

        st.markdown('<div class="neuromorphic">', unsafe_allow_html=True)
        st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)

    elif scale_selected == "Inventário de Beck (BAI)":
        st.title(":blue[Inventário de Beck (BAI)] :stethoscope:")

        st.divider()
        add_vertical_space(2)
        # Divisão em três colunas
        col1, col_divider, col2 = st.columns([3, 0.5, 3])

        with col1:
            st.write("Intensidade dos sintomas na última semana :calendar:")
            # Campos para nome e data
            cx1, cx2 = st.columns(2)
            with cx1:
                nome = st.text_input("Nome da Pessoa:", key="bai_nome")
            with cx2:
                data = st.date_input("Data:", datetime.now(), format="DD/MM/YYYY", key="bai_data")

            # Função para calcular os resultados do BAI
            def bai_calculate(responses):
                score = sum(responses.values())
                if score <= 7:
                    severity = "Ansiedade mínima"
                elif 8 <= score <= 15:
                    severity = "Ansiedade leve"
                elif 16 <= score <= 25:
                    severity = "Ansiedade moderada"
                else:
                    severity = "Ansiedade grave"
                return score, severity

            bai_items = [
                "Dormência ou formigamento",
                "Sensação de calor",
                "Tremores nas pernas",
                "Incapaz de relaxar",
                "Medo que aconteça o pior",
                "Atordoado ou tonto",
                "Palpitação ou aceleração do coração",
                "Sem equilíbrio",
                "Aterrorizado",
                "Nervoso",
                "Sensação de sufocação",
                "Tremores nas mãos",
                "Trêmulo",
                "Medo de perder o controle",
                "Dificuldade de respirar",
                "Medo de morrer",
                "Assustado",
                "Indigestão ou desconforto no abdômen",
                "Sensação de desmaio",
                "Rosto afogueado",
                "Suor (não devido ao calor)"
            ]

            add_vertical_space(2)
            st.divider()

            # Dicionário para armazenar as respostas
            responses = {}
            # Criar o questionário em duas colunas
            subcol1, subcol2 = st.columns(2)
            for i, item in enumerate(bai_items):
                with subcol1 if i % 2 == 0 else subcol2:
                    st.markdown('<div class="slider-container">', unsafe_allow_html=True)
                    responses[item] = st.select_slider(
                        item,
                        options=["Absolutamente não", "Levemente", "Moderadamente", "Gravemente"],
                        value="Absolutamente não",
                        key=f"bai_{i}"
                    )
                    st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)

        with col_divider:
            st.markdown('')

        with col2:
            st.image("psiq1.jpg")
            st.subheader("Resultado")

            # Botão para calcular o resultado
            if st.button(
                "Calcular Resultado",
                key="bai_calculate_button",
                help="Clique para calcular o resultado",
            ):
                score_map = {"Absolutamente não": 0, "Levemente": 1, "Moderadamente": 2, "Gravemente": 3}
                numeric_responses = {k: score_map[v] for k, v in responses.items()}
                total_score, severity = bai_calculate(numeric_responses)
                

                result_bai = {}
                # Texto para copiar
                result_bai = (
                    f"Nome: {nome}\n"
                    f"Data: {data.strftime('%d/%m/%Y')}\n"
                    f"Escala de Ansiedade de Hamilton (HAM-A)\n"
                    f"Pontuação total: {total_score}\n"
                    f"Interpretação: {severity}"
                )

                st.text_area("## Resultado detalhado:", value=result_bai, height=200, key="bai_result_text")

                if result_bai is not None:
                    st.button("Copiar", key="bai_copy_button", on_click=copy_to_clipboard(result_bai))

            # Informações adicionais sobre a escala
            st.markdown('<div class="slider-cont">', unsafe_allow_html=True)
            with st.expander("Mais informações sobre o Inventário de Ansiedade de Beck (BAI)"):
                st.write(
                    """
                O Inventário de Ansiedade de Beck (BAI) é uma escala de auto-relato amplamente utilizada para medir a severidade da ansiedade em adolescentes e adultos. Desenvolvido por Aaron T. Beck e colegas, o BAI foi publicado em 1988 e desde então tem sido uma ferramenta valiosa na avaliação clínica e na pesquisa.

                **Pontos importantes:**
                - O BAI consiste em 21 itens, cada um descrevendo um sintoma comum de ansiedade.
                - Cada item é avaliado em uma escala de 4 pontos, variando de 0 (não apresentou) a 3 (gravemente).
                - A pontuação total varia de 0 a 63.
                - O BAI foi projetado para minimizar a sobreposição com sintomas depressivos.

                **Interpretação dos resultados:**
                - 0-7: Ansiedade mínima
                - 8-15: Ansiedade leve
                - 16-25: Ansiedade moderada
                - 26-63: Ansiedade grave

                **Aplicações:**
                - Avaliação da severidade dos sintomas de ansiedade em contextos clínicos.
                - Monitoramento da resposta ao tratamento ao longo do tempo.
                - Ferramenta de triagem em pesquisas sobre ansiedade.

                **Limitações:**
                - Como todas as escalas de auto-relato, as respostas podem ser influenciadas pela subjetividade do respondente.
                - Não é um instrumento diagnóstico, mas uma medida de severidade dos sintomas.
                - Pode não capturar todos os aspectos da ansiedade, especialmente os cognitivos.

                Sempre consulte um profissional de saúde mental para interpretação adequada dos resultados e diagnóstico.
                """
                )
            st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
            st.warning(
                """
                    Nota:\n 
                    Este inventário é uma ferramenta de avaliação e não substitui uma avaliação clínica completa.\n 
                    Um diagnóstico preciso requer avaliação por um profissional de saúde qualificado."""
            )

        st.markdown('<div class="neuromorphic">', unsafe_allow_html=True)
        st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)


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##########################################################################################################################

elif selected == "Tratamentos":
    st.title("Opções de Tratamento Farmacológico")

    st.write("### ")

    # Dados dos tratamentos
    treatments = {
        "ISRSs": {
            "Descrição": "Inibidores Seletivos da Recaptação de Serotonina. Primeira linha de tratamento para a maioria dos transtornos de ansiedade.",
            "Medicamentos": {
                "Sertralina": {
                    "Dose inicial": "25-50 mg/dia",
                    "Dose máxima": "200 mg/dia",
                    "Meia-vida": "26 horas",
                },
                "Escitalopram": {
                    "Dose inicial": "10 mg/dia",
                    "Dose máxima": "20 mg/dia",
                    "Meia-vida": "27-32 horas",
                },
                "Fluoxetina": {
                    "Dose inicial": "10-20 mg/dia",
                    "Dose máxima": "60 mg/dia",
                    "Meia-vida": "1-4 dias (norfluoxetina: 7-15 dias)",
                },
                "Fluvoxamina": {
                    "Dose inicial": "50-100 mg/dia",
                    "Dose máxima": "300 mg/dia",
                    "Meia-vida": "9-28 horas",
                },
                "Citalopram": {
                    "Dose inicial": "10-20 mg/dia",
                    "Dose máxima": "60 mg/dia",
                    "Meia-vida": "35 horas",
                },
                "Paroxetina": {
                    "Dose inicial": "10-20 mg/dia",
                    "Dose máxima": "60 mg/dia",
                    "Meia-vida": "21 horas",
                },
                "Vilazodona": {
                    "Dose inicial": "10 mg/dia",
                    "Dose máxima": "40 mg/dia",
                    "Meia-vida": "25 horas",
                },
                "Vortioxetina": {
                    "Dose inicial": "10 mg/dia",
                    "Dose máxima": "20 mg/dia",
                    "Meia-vida": "66 horas",
                },
            },
        },
        "IRSNs": {
            "Descrição": "Inibidores da Recaptação de Serotonina e Noradrenalina. Eficazes em casos resistentes aos ISRSs.",
            "Medicamentos": {
                "Venlafaxina": {
                    "Dose inicial": "37,5-75 mg/dia",
                    "Dose máxima": "225 mg/dia",
                    "Meia-vida": "5 horas",
                },
                "Desvenlafaxina": {
                    "Dose inicial": "25-50 mg/dia",
                    "Dose máxima": "200 mg/dia",
                    "Meia-vida": "11 horas",
                },
                "Duloxetina": {
                    "Dose inicial": "30 mg/dia",
                    "Dose máxima": "120 mg/dia",
                    "Meia-vida": "12 horas",
                },
            },
        },
        "Tricíclicos": {
            "Descrição": "Antidepressivos tricíclicos. Eficazes, mas com mais efeitos colaterais que ISRSs e IRSNs.",
            "Medicamentos": {
                "Amitriptilina": {
                    "Dose inicial": "25-50 mg/dia",
                    "Dose máxima": "300 mg/dia",
                    "Meia-vida": "10-50 horas",
                },
                "Nortriptilina": {
                    "Dose inicial": "25 mg/dia",
                    "Dose máxima": "150 mg/dia",
                    "Meia-vida": "18-44 horas",
                },
                "Imipramina": {
                    "Dose inicial": "25-50 mg/dia",
                    "Dose máxima": "300 mg/dia",
                    "Meia-vida": "8-20 horas",
                },
                "Desipramina": {
                    "Dose inicial": "25-50 mg/dia",
                    "Dose máxima": "300 mg/dia",
                    "Meia-vida": "12-24 horas",
                },
                "Clomipramina": {
                    "Dose inicial": "25 mg/dia",
                    "Dose máxima": "250 mg/dia",
                    "Meia-vida": "19-37 horas",
                },
                "Doxepina": {
                    "Dose inicial": "25-50 mg/dia",
                    "Dose máxima": "300 mg/dia",
                    "Meia-vida": "8-24 horas",
                },
                "Trimipramina": {
                    "Dose inicial": "25-50 mg/dia",
                    "Dose máxima": "300 mg/dia",
                    "Meia-vida": "20-24 horas",
                },
                "Protriptilina": {
                    "Dose inicial": "10-20 mg/dia",
                    "Dose máxima": "60 mg/dia",
                    "Meia-vida": "67-89 horas",
                },
            },
        },
        "Benzodiazepínicos": {
            "Descrição": "Uso de curto prazo devido ao risco de dependência. Eficazes para alívio rápido de sintomas.",
            "Medicamentos": {
                "Alprazolam": {
                    "Dose inicial": "0.25-0.5 mg 2-3x/dia",
                    "Dose máxima": "4 mg/dia",
                    "Meia-vida": "6-27 horas",
                },
                "Clonazepam": {
                    "Dose inicial": "0.25 mg 2x/dia",
                    "Dose máxima": "4 mg/dia",
                    "Meia-vida": "18-50 horas",
                },
                "Diazepam": {
                    "Dose inicial": "2-10 mg 2-4x/dia",
                    "Dose máxima": "40 mg/dia",
                    "Meia-vida": "20-50 horas",
                },
                "Lorazepam": {
                    "Dose inicial": "1-3 mg 2-3x/dia",
                    "Dose máxima": "10 mg/dia",
                    "Meia-vida": "10-20 horas",
                },
                "Bromazepam": {
                    "Dose inicial": "1.5-3 mg 2-3x/dia",
                    "Dose máxima": "6-12 mg/dia",
                    "Meia-vida": "10-20 horas",
                },
                "Clobazam": {
                    "Dose inicial": "10 mg/dia",
                    "Dose máxima": "30 mg/dia",
                    "Meia-vida": "18-42 horas",
                },
                "Temazepam": {
                    "Dose inicial": "7.5-15 mg ao deitar",
                    "Dose máxima": "30 mg/dia",
                    "Meia-vida": "8-22 horas",
                },
                "Triazolam": {
                    "Dose inicial": "0.125-0.25 mg ao deitar",
                    "Dose máxima": "0.5 mg/dia",
                    "Meia-vida": "1.5-5.5 horas",
                },
                "Midazolam": {
                    "Dose inicial": "1-2 mg (pré-operatório)",
                    "Dose máxima": "10 mg/dia",
                    "Meia-vida": "1.5-2.5 horas",
                },
                "Oxazepam": {
                    "Dose inicial": "10-15 mg 3-4x/dia",
                    "Dose máxima": "120 mg/dia",
                    "Meia-vida": "5-15 horas",
                },
                "Chlordiazepoxide": {
                    "Dose inicial": "5-10 mg 3-4x/dia",
                    "Dose máxima": "100 mg/dia",
                    "Meia-vida": "5-30 horas",
                },
                "Flurazepam": {
                    "Dose inicial": "15-30 mg ao deitar",
                    "Dose máxima": "30 mg/dia",
                    "Meia-vida": "40-250 horas",
                },
            },
        },
        "Outros": {
            "Descrição": "Medicamentos alternativos ou adjuvantes para tratamento de ansiedade.",
            "Medicamentos": {
                "Mirtazapina": {
                    "Dose inicial": "15 mg/dia",
                    "Dose máxima": "45 mg/dia",
                    "Meia-vida": "20-40 horas",
                },
                "Bupropiona": {
                    "Dose inicial": "150 mg/dia",
                    "Dose máxima": "450 mg/dia",
                    "Meia-vida": "21 horas",
                },
                "Trazodona": {
                    "Dose inicial": "50 mg/dia",
                    "Dose máxima": "400 mg/dia (ambulatorial) / 600 mg/dia (hospitalar)",
                    "Meia-vida": "7-13 horas",
                },
                "Buspirona": {
                    "Dose inicial": "7.5 mg duas vezes ao dia",
                    "Dose máxima": "60 mg/dia",
                    "Meia-vida": "2-3 horas",
                },
                "Hidroxizina": {
                    "Dose inicial": "25-50 mg/dia",
                    "Dose máxima": "400 mg/dia",
                    "Meia-vida": "3-20 horas",
                },
                "Pregabalina": {
                    "Dose inicial": "150 mg/dia",
                    "Dose máxima": "600 mg/dia",
                    "Meia-vida": "6.3 horas",
                },
            },
        },
    }


    # Função para gerar cores baseadas no valor
    def get_color(value, min_value, max_value):
        normalized = (value - min_value) / (max_value - min_value) if max_value > min_value else 0
        hue = (1 - normalized) * 0.7
        rgb = colorsys.hsv_to_rgb(hue, 0.8, 0.9)
        return f'rgb({int(rgb[0]*255)},{int(rgb[1]*255)},{int(rgb[2]*255)})'

    # Função para extrair valor numérico da meia-vida
    def extract_numeric_value(meia_vida_str):
        try:
            return float(meia_vida_str.split()[0].split("-")[0])
        except (ValueError, IndexError):
            return None

    col1, col2, col3, col4, col5 = st.columns([1, 3, 0.5, 3, 1])
    with col1:
        selected_class = st.selectbox(
            " :pill: Classe de medicamentos:", list(treatments.keys())
        )

    with col2:
        if selected_class:
            st.subheader(selected_class)
            st.write(treatments[selected_class]["Descrição"])

    with col3:
        st.write("")

    with col4:
        st.write("")

    # with col5:
    #     st.write('')

    # Tabela de medicamentos
    data = []
    for med, info in treatments[selected_class]["Medicamentos"].items():
        row = [
            med,
            info.get("Dose inicial", "N/A"),
            info.get("Dose máxima", "N/A"),
            info.get("Meia-vida", "N/A"),
        ]
        data.append(row)

    columns = ["Medicamento", "Dose Inicial", "Dose Máxima", "Meia-vida"]

    cs1,cs2 = st.columns(2)
    with cs1:
        st.write(
            pd.DataFrame(data, columns=columns).to_html(index=False), unsafe_allow_html=True
            )

    with cs2:
        # Considerações especiais
        st.subheader("Considerações Especiais")

        cj1,cj2,cj3 = st.columns([1,1,1])
        with cj1:
            with st.expander("Gestantes", expanded=False, icon="🤰"):
                st.info(
                    "A American College of Obstetricians and Gynecologists (ACOG) recomenda ISRSs como primeira linha para ansiedade perinatal, com sertralina e escitalopram sendo opções preferenciais."
                )
        with cj2:
            with st.expander("Crianças e Adolescentes", expanded=False, icon="🧒"):
                st.info(
                "A American Academy of Child and Adolescent Psychiatry recomenda ISRSs como primeira linha para crianças e adolescentes."
            )
        with cj3:
            with st.expander("Idosos", expanded=False, icon="👴"):
                st.info(
                "A AGS recomenda ISRSs como primeira linha para ansiedade em idosos, com sertralina e escitalopram sendo opções preferenciais."
            )
        
        st.warning(
            "Essas dosagens são ajustadas com base na resposta clínica e tolerabilidade do paciente. O monitoramento contínuo é essencial para otimizar o tratamento e minimizar efeitos adversos."
        )



    # Gráfico de meia-vida
    st.subheader(f"Meia-vida dos {selected_class}")

    meia_vidas = {}
    for med, info in treatments[selected_class]["Medicamentos"].items():
        meia_vida = info.get("Meia-vida", "N/A")
        if meia_vida != "N/A":
            meia_vida_num = extract_numeric_value(meia_vida)
            if meia_vida_num is not None:
                meia_vidas[med] = meia_vida_num

    if meia_vidas:
        medicamentos = list(meia_vidas.keys())
        valores = list(meia_vidas.values())
        min_valor = min(valores)
        max_valor = max(valores)
        cores = [get_color(valor, min_valor, max_valor) for valor in valores]

        fig = go.Figure()

        fig.add_trace(
            go.Bar(
                x=medicamentos,
                y=valores,
                marker_color=cores,
                text=[f"{valor:.2f}" for valor in valores],
                textposition='auto',
            )
        )

        fig.update_layout(
            title=f'Comparação da Meia-vida dos {selected_class}',
            plot_bgcolor='rgba(240,240,240,1)',
            paper_bgcolor='rgba(240,240,240,1)',
            font_color='#444',
            title_font_color='#444',
            height=600,
            margin=dict(t=100, b=50, l=50, r=50),
            xaxis=dict(
                title='Medicamento',
                tickangle=45,
                tickfont=dict(size=10),
                gridcolor='white'
            ),
            yaxis=dict(
                title='Meia-vida (horas)',
                gridcolor='white'
            ),
        )

        fig.update_traces(
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                line=dict(width=0),
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            ),
            hoverlabel=dict(bgcolor="white", font_size=12),
        )

        fig.update_layout(
            shapes=[
                dict(
                    type="rect",
                    xref="paper",
                    yref="paper",
                    x0=0,
                    y0=0,
                    x1=1,
                    y1=1,
                    fillcolor="white",
                    opacity=0.3,
                    layer="below",
                    line_width=0,
                ),
            ]
        )

        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
    else:
        st.info(f"Dados de meia-vida não disponíveis para {selected_class}")

    st.info(
        "Nota: As meias-vidas apresentadas são valores aproximados e podem variar dependendo de fatores individuais."
    )

elif selected == "Efeitos Colaterais":
    st.title("🧠 Efeitos Colaterais e Receptores Associados")
    add_vertical_space(3)
    cp1,cp2,cp3 = st.columns([1,1,1])
    with cp1:
        st.image("ser.jpg")
    with cp2:
        st.image("nor.jpg")

    with cp3:
        st.image("dop.jpg")
    add_vertical_space(3)
    # Dados dos efeitos colaterais e receptores associados
    receptor_effects = {
        "Serotoninérgicos (5-HT)": {
            "Ícone": "😊",
            "Descrição": "Relacionados à modulação da serotonina, afetando humor, ansiedade e funções gastrointestinais.",
            "Efeitos": {
                "Náusea 🤢": {
                    "Gravidade": "Leve a moderada",
                    "Duração": "Geralmente transitória",
                    "Manejo": "Tomar com alimentos, iniciar com doses baixas",
                },
                "Disfunção sexual 💔": {
                    "Gravidade": "Moderada a grave",
                    "Duração": "Pode persistir durante o tratamento",
                    "Manejo": "Ajuste de dose, troca de medicação, tratamento adjuvante",
                },
                "Alterações de apetite 🍽️": {
                    "Gravidade": "Leve a moderada",
                    "Duração": "Variável",
                    "Manejo": "Monitoramento do peso, orientação nutricional",
                },
            },
        },
        "Noradrenérgicos (NA)": {
            "Ícone": "⚡",
            "Descrição": "Associados à modulação da noradrenalina, afetando atenção, vigília e pressão arterial.",
            "Efeitos": {
                "Boca seca 🏜️": {
                    "Gravidade": "Leve",
                    "Duração": "Persistente",
                    "Manejo": "Hidratação frequente, goma de mascar sem açúcar",
                },
                "Sudorese 💦": {
                    "Gravidade": "Leve a moderada",
                    "Duração": "Variável",
                    "Manejo": "Roupas leves, antitranspirantes",
                },
                "Tremor 🤕": {
                    "Gravidade": "Leve",
                    "Duração": "Geralmente transitória",
                    "Manejo": "Redução da dose, se necessário",
                },
            },
        },
        "Muscarínicos (M1)": {
            "Ícone": "🔍",
            "Descrição": "Relacionados à ação anticolinérgica, afetando secreções, motilidade intestinal e visão.",
            "Efeitos": {
                "Constipação 🚽": {
                    "Gravidade": "Leve a moderada",
                    "Duração": "Pode persistir",
                    "Manejo": "Aumento da ingestão de fibras e líquidos",
                },
                "Visão turva 👁️": {
                    "Gravidade": "Leve",
                    "Duração": "Geralmente transitória",
                    "Manejo": "Avaliação oftalmológica se persistente",
                },
                "Retenção urinária 🚱": {
                    "Gravidade": "Moderada",
                    "Duração": "Variável",
                    "Manejo": "Ajuste de dose, monitoramento da função urinária",
                },
            },
        },
        "Histamínicos (H1)": {
            "Ícone": "💤",
            "Descrição": "Associados à ação anti-histamínica, afetando o estado de alerta e o apetite.",
            "Efeitos": {
                "Sonolência 😴": {
                    "Gravidade": "Moderada",
                    "Duração": "Pode diminuir com o tempo",
                    "Manejo": "Administração noturna, ajuste de dose",
                },
                "Aumento de apetite 🍔": {
                    "Gravidade": "Leve a moderada",
                    "Duração": "Variável",
                    "Manejo": "Monitoramento do peso, orientação nutricional",
                },
                "Tontura 🌀": {
                    "Gravidade": "Leve",
                    "Duração": "Geralmente transitória",
                    "Manejo": "Levantar-se lentamente, evitar mudanças bruscas de posição",
                },
            },
        },
        "Dopaminérgicos (D2)": {
            "Ícone": "🎭",
            "Descrição": "Relacionados à modulação da dopamina, afetando movimento, cognição e secreção de prolactina.",
            "Efeitos": {
                "Aumento de prolactina 🥛": {
                    "Gravidade": "Moderada",
                    "Duração": "Persistente durante o uso",
                    "Manejo": "Monitoramento dos níveis de prolactina, ajuste de dose",
                },
                "Alterações motoras 🚶": {
                    "Gravidade": "Moderada a grave",
                    "Duração": "Pode ser persistente",
                    "Manejo": "Ajuste de dose, troca de medicação",
                },
                "Alterações cognitivas 🧠": {
                    "Gravidade": "Leve a moderada",
                    "Duração": "Variável",
                    "Manejo": "Avaliação cognitiva, ajuste de dose",
                },
            },
        },
    }

    # Seletor de receptor
    col1, col2, col3 = st.columns([1, 3, 1])
    with col1:
        selected_receptor = st.selectbox(
            "🔬 Selecione um receptor:", list(receptor_effects.keys())
        )

    with col2:
        if selected_receptor:
            st.subheader(f"{receptor_effects[selected_receptor]['Ícone']} {selected_receptor}")
            st.write(receptor_effects[selected_receptor]["Descrição"])

    # Tabela de efeitos colaterais
    data = []
    for effect, info in receptor_effects[selected_receptor]["Efeitos"].items():
        row = [
            effect,
            info.get("Gravidade", "N/A"),
            info.get("Duração", "N/A"),
            info.get("Manejo", "N/A"),
        ]
        data.append(row)

    columns = ["Efeito Colateral", "Gravidade", "Duração", "Manejo"]

    st.write(
        pd.DataFrame(data, columns=columns).to_html(index=False), unsafe_allow_html=True
    )
    add_vertical_space(3)
    # Visualização interativa
    
    st.subheader("📊 Comparação de Efeitos Colaterais entre Receptores")
    add_vertical_space(1)
    effect_options = list(set([effect for receptor in receptor_effects.values() for effect in receptor["Efeitos"].keys()]))
    selected_effects = st.multiselect("🔍 Selecione os efeitos colaterais para comparar:", effect_options)

    if selected_effects:
        comparison_data = []
        for receptor, effects in receptor_effects.items():
            for effect in selected_effects:
                comparison_data.append({
                    "Receptor": f"{effects['Ícone']} {receptor}",
                    "Efeito Colateral": effect,
                    "Presença": 1 if effect in effects["Efeitos"] else 0
                })
        
        fig = px.bar(comparison_data, x="Receptor", y="Presença", color="Efeito Colateral",
                     title="Comparação de Efeitos Colaterais entre Receptores",
                     barmode="group")
        st.plotly_chart(fig)

    # Considerações especiais
    st.subheader("⚠️ Considerações Especiais")
    add_vertical_space(2)
    col1, col2, col3 = st.columns(3)
    with col1:
        with st.expander("💊 Interações Medicamentosas", expanded=False):
            st.info(
                "Medicamentos que afetam os mesmos receptores podem potencializar efeitos colaterais. Por exemplo, combinar medicamentos serotoninérgicos pode aumentar o risco de síndrome serotoninérgica."
            )
    with col2:
        with st.expander("🛑 Descontinuação", expanded=False):
            st.info(
                "A descontinuação abrupta de medicamentos que afetam certos receptores (como serotoninérgicos) pode levar a sintomas de descontinuação. A redução gradual é geralmente recomendada."
            )
    with col3:
        with st.expander("👤 Variabilidade Individual", expanded=False):
            st.info(
                "A resposta aos medicamentos e a ocorrência de efeitos colaterais podem variar significativamente entre indivíduos devido a diferenças genéticas e outros fatores."
            )
    
    st.warning(
        "⚠️ Importante: A ocorrência e gravidade dos efeitos colaterais podem variar. Sempre consulte um médico para orientações específicas e manejo adequado dos efeitos colaterais."
    )

elif selected == "Chatbot Dr. Karl":
    st.title("Chatbot Dr. Karl")

    st.write(
        "Bem-vindo ao Chatbot Dr. Karl, seu assistente virtual para dúvidas sobre transtornos de ansiedade."
    )

    # Área de entrada do usuário
    user_input = st.text_input("Faça sua pergunta aqui:")

    if user_input:
        # Aqui você pode integrar a lógica do chatbot
        st.write(
            "Dr. Karl: Obrigado pela sua pergunta. Estou processando sua solicitação..."
        )
        # Placeholder para a resposta do chatbot
        st.write(
            "Dr. Karl: Esta é uma resposta de exemplo. A integração completa do chatbot será implementada posteriormente."
        )

    st.info(
        "Nota: O Chatbot Dr. Karl está em desenvolvimento. Por favor, consulte um profissional de saúde para orientações médicas específicas."
    )
    # Aqui irá a estrutura para o chatbot


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a:link , a:visited{
color: blue;
background-color: transparent;
text-decoration: underline;
}

a:hover,  a:active {
color: red;
background-color: transparent;
text-decoration: underline;
}

.footer {
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left: 0;
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color: black;
text-align: center;
}
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<div class="footer">
<p>Desenvolvido por <a style='display: block; text-align: center;' href="https://dr-guilhermeapolinario.com/Dr.+Guilherme+Apolin%C3%A1rio" target="_blank">Dr. Guilherme Apolinário</a></p>
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