Title:	Data Wrangling and Automated Reports from 'SIVIGILA' Source
Type:	Package
Version:	1.0.1
Description:	Data wrangling, pre-processing, and generating automated reports from Colombia's epidemiological surveillance system, 'SIVIGILA' https://portalsivigila.ins.gov.co/. It provides a customizable R Markdown template for analysis and automatic generation of epidemiological reports that can be adapted to local, regional, and national contexts. This tool offers a standardized and reproducible workflow that helps to reduce manual labor and potential errors in report generation, improving their efficiency and consistency.
License:	MIT + file LICENSE
Encoding:	UTF-8
LazyData:	true
RoxygenNote:	7.3.2
Imports:	config, dplyr, epitrix, ggplot2, httr2, kableExtra, readxl, rlang, sf, showtext, stats, stringr, sysfonts, tools, utils, xml2
Suggests:	knitr, rmarkdown, spelling, testthat (≥ 3.0.0)
Depends:	R (≥ 4.0.0)
Config/Needs/website:	r-lib/pkgdown, epiverse-trace/epiversetheme
VignetteBuilder:	knitr
Language:	es-ES
URL:	https://epiverse-trace.github.io/sivirep/, https://github.com/epiverse-trace/sivirep
BugReports:	https://github.com/epiverse-trace/sivirep/issues
Config/testthat/edition:	3
NeedsCompilation:	no
Packaged:	2024-12-03 12:13:07 UTC; geral
Author:	Geraldine Gómez-Millán [aut, cre, ctb], Zulma M. Cucunubá [aut, ctb], Jennifer A. Mendez-Romero [aut, ctb], Claudia Huguett-Aragón [aut, ctb], Hugo Gruson [ctb], Juanita Romero-Garcés [ctb], Jaime Pavlich-Mariscal [ctb], Laura Gómez Bermeo [ctb], Andrés Moreno [ctb], Miguel Gámez [ctb], Johan Calderón [ctb], Lady Flórez-Tapiero [ctb], Verónica Tangarife-Arredondo [ctb], Gerard Alarcon [ctb], International Development Research Center (IDRC) [fnd], Pontificia Universidad Javeriana [cph]
Maintainer:	Geraldine Gómez-Millán <geralidine.gomez@javeriana.edu.co>
Repository:	CRAN
Date/Publication:	2024-12-03 23:10:02 UTC

sivirep: Data Wrangling and Automated Reports from 'SIVIGILA' Source

Description

Data wrangling, pre-processing, and generating automated reports from Colombia's epidemiological surveillance system, 'SIVIGILA' https://portalsivigila.ins.gov.co/. It provides a customizable R Markdown template for analysis and automatic generation of epidemiological reports that can be adapted to local, regional, and national contexts. This tool offers a standardized and reproducible workflow that helps to reduce manual labor and potential errors in report generation, improving their efficiency and consistency.

Author(s)

Maintainer: Geraldine Gómez-Millán geralidine.gomez@javeriana.edu.co (ORCID) [contributor]

Authors:

• Zulma M. Cucunubá zulma.cucunuba@javeriana.edu.co (ORCID) [contributor]

• Jennifer A. Mendez-Romero jenniferk2@hotmail.com (ORCID) [contributor]

• Claudia Huguett-Aragón chuguett@hotmail.com (ORCID) [contributor]

Other contributors:

• Hugo Gruson hugo.gruson+R@normalesup.org (ORCID) [contributor]

• Juanita Romero-Garcés juanita.romerog@javeriana.edu.co (ORCID) [contributor]

• Jaime Pavlich-Mariscal jpavlich@javeriana.edu.co (ORCID) [contributor]

• Laura Gómez Bermeo gomezblaura@javeriana.edu.co (ORCID) [contributor]

• Andrés Moreno ad.morenob@javeriana.edu.co (ORCID) [contributor]

• Miguel Gámez [contributor]

• Johan Calderón [contributor]

• Lady Flórez-Tapiero [contributor]

• Verónica Tangarife-Arredondo [contributor]

• Gerard Alarcon [contributor]

• International Development Research Center (IDRC) [funder]

• Pontificia Universidad Javeriana [copyright holder]

See Also

Useful links:

• https://epiverse-trace.github.io/sivirep/

• https://github.com/epiverse-trace/sivirep

• Report bugs at https://github.com/epiverse-trace/sivirep/issues

Agrupar por área geográfica

Description

Función que agrupa los datos de una enfermedad o evento por área geográfica.

Usage

agrupar_area_geo(data_event, col_area = "area", porcentaje = FALSE)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos de la enfermedad o evento agrupados por área geográfica.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
agrupar_area_geo(
  data_event = data_limpia,
  col_area = "area",
  porcentaje = FALSE
)

Agrupar por columnas y casos

Description

Función que agrupa los datos de una enfermedad o evento por nombre de columna(s) y número de casos.

Usage

agrupar_cols_casos(data_event, nomb_cols, porcentaje = FALSE, estandar = TRUE)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos de una enfermedad o evento agrupados por el nombre de la(s) columna(s) y el número de casos.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
agrupar_cols_casos(
  data_event = data_limpia,
  nomb_cols = "sexo",
  porcentaje = TRUE
)
agrupar_cols_casos(
  data_event = data_limpia,
  nomb_cols = c("sexo", "semana")
)

Agrupar por departamento y casos

Description

Función que agrupa los datos por códigos de departamento y número de casos.

Usage

agrupar_dpto(data_event, col_dpto = "cod_dpto_o", porcentaje = FALSE)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos de la enfermedad o evento agrupados por códigos de departamento y número de casos.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
agrupar_dpto(
  data_event = data_limpia,
  col_dpto = "cod_dpto_o",
  porcentaje = FALSE
)

Agrupar por edad y casos

Description

Función que agrupa los datos de una enfermedad o evento por edad y número de casos.

Usage

agrupar_edad(
  data_event,
  col_edad = "edad",
  interval_edad = 10,
  porcentaje = FALSE
)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos de la enfermedad o evento agrupados por edad y número de casos.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
agrupar_edad(
  data_event = data_limpia,
  col_edad = "edad",
  porcentaje = FALSE
)

Agrupar por edades, sexo y casos

Description

Función que agrupa los datos de una enfermedad o evento por edades, sexo y número de casos.

Usage

agrupar_edad_sex(
  data_event,
  col_edad = "edad",
  col_sex = "sexo",
  porcentaje = TRUE,
  interval_edad = 10
)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos de enfermedades agrupados por edades, sexo y número de casos.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
agrupar_edad_sex(
  data_event = data_limpia,
  col_edad = "edad",
  col_sex = "sexo",
  porcentaje = TRUE
)

Agrupar por tipo de enfermedad o evento

Description

Función que agrupa los casos por tipo de enfermedad o evento.

Usage

agrupar_eventos(data_event, col_event = "cod_eve")

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos de la enfermedad o evento agrupados por tipo.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
agrupar_eventos(
  data_event = data_limpia,
  col_event = "cod_eve"
)

Agrupar por fecha de inicio de síntomas y casos

Description

Función que agrupa los datos de una enfermedad o evento por fecha de inicio de síntomas y número de casos.

Usage

agrupar_fecha_inisintomas(data_event, col_fecha = "ini_sin")

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos de la enfermedad o evento agrupados por fecha de inicio de síntomas y número de casos.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
agrupar_fecha_inisintomas(
  data_event = data_limpia,
  col_fecha = "ini_sin"
)

Agrupar por municipios y casos

Description

Función que agrupa los datos de una enfermedad o evento por código de municipios y número de casos.

Usage

agrupar_mpio(
  data_event,
  dpto = NULL,
  col_mpio = "cod_mun_o",
  porcentaje = FALSE
)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos de la enfermedad o evento agrupados por códigos de municipios y número de casos.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
agrupar_mpio(
  data_event = data_limpia,
  dpto = "ANTIOQUIA",
  col_mpio = "cod_mun_o",
  porcentaje = FALSE
)
agrupar_mpio(
  data_event = data_limpia,
  dpto = "05",
  col_mpio = "cod_mun_o",
  porcentaje = FALSE
)
agrupar_mpio(
  data_event = data_limpia,
  dpto = 05,
  col_mpio = "cod_mun_o",
  porcentaje = TRUE
)

Agrupar por la pertenencia étnica

Description

Función que agrupa los casos por la pertenencia étnica.

Usage

agrupar_per_etn(data_event, cols_etn = "per_etn", porcentaje = TRUE)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos de la enfermedad o evento agrupados por la pertenencia étnica.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
agrupar_per_etn(
  data_event = data_limpia,
  cols_etn = "per_etn"
)

Agrupar por rango de edad y casos

Description

Función que agrupa los datos de una enfermedad o evento por rango de edad y número de casos.

Usage

agrupar_rango_edad(
  data_event,
  col_edad = "edad",
  col_adicional = NULL,
  min_val,
  max_val,
  paso,
  porcentaje = TRUE
)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos de la enfermedad o evento agrupados por el rango de edad y número de casos.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
data_edad <- agrupar_cols_casos(
  data_event = data_limpia,
  c("edad", "semana"),
  porcentaje = TRUE
)
agrupar_rango_edad(
  data_event = data_edad,
  col_edad = "edad",
  min_val = 0,
  max_val = max(data_edad$edad, na.rm = TRUE),
  paso = 10,
  porcentaje = TRUE
)

Agrupar por semana epidemiológica y casos

Description

Función que agrupa los datos de una enfermedad o evento por semana epidemiológica y número de casos.

Usage

agrupar_semanaepi(data_event, col_semanaepi = "semana")

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos de una enfermedad o evento agrupados por semana epidemiológica y número de casos.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
agrupar_semanaepi(
  data_event = data_limpia,
  col_semanaepi = "semana"
)

Agrupar por sexo y casos

Description

Función que agrupa los datos de una enfermedad o evento por sexo y número de casos.

Usage

agrupar_sex(data_event, col_sex = "sexo", porcentaje = TRUE)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos de la enfermedad o evento agrupados por sexo y número de casos.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
agrupar_sex(
  data_event = data_limpia,
  col_sex = "sexo",
  porcentaje = TRUE
)

Agrupar por sexo, semana epidemiológica y casos

Description

Función que agrupa los datos de enfermedades por sexo, semana epidemiológica y número de casos.

Usage

agrupar_sex_semanaepi(
  data_event,
  cols_sex = c("sexo", "semana"),
  porcentaje = TRUE
)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos de la enfermedad o evento agrupados por sexo, semana epidemiológica y número de casos.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
agrupar_sex_semanaepi(
  data_event = data_limpia,
  cols_sex = c("sexo", "semana"),
  porcentaje = TRUE
)

Agrupar por la clasificación inicial del caso

Description

Función que agrupa los casos por la clasificación inicial del caso.

Usage

agrupar_tipo_caso(data_event, cols_tipo = "tip_cas")

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos de la enfermedad o evento agrupados por la clasificación inicial del caso y/u otras variables como los años.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
agrupar_tipo_caso(
  data_event = data_limpia,
  cols_tipo = "tip_cas"
)

Agrupar por área geográfica a nivel departamental o municipal

Description

Función que agrupa los datos de una enfermedad o evento por área geográfica a nivel departamental o municipal.

Usage

agrupar_top_area_geo(
  data_event,
  dpto = NULL,
  col_area = "area",
  porcentaje = FALSE,
  top = 10
)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con el top 10 de los datos de la enfermedad o evento agrupados por áreas geográficas y número de casos.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
agrupar_top_area_geo(
  data_event = data_limpia,
  dpto = "Antioquia",
  col_area = "area",
  porcentaje = FALSE,
  top = 10
)

Agrupar por años de una enfermedad o evento

Description

Función que agrupa los casos por los años de una enfermedad o evento.

Usage

agrupar_years(data_event, col_year = "ano")

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos de la enfermedad o evento agrupados por año.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
agrupar_years(
  data_event = data_limpia,
  col_year = "ano"
)

Calcular incidencia

Description

Función que calcula la incidencia de una enfermedad o evento para todo Colombia, un departamento o un municipio.

Usage

calcular_incidencia(
  data_incidencia = NULL,
  cache = FALSE,
  ruta_dir = NULL,
  data_agrupada,
  poblacion = NULL,
  year = NULL,
  dpto = NULL,
  mpio = NULL,
  sex = NULL
)

Arguments

Value

Un 'numeric' con el cálculo de la incidencia para todo Colombia, un departamento, municipio o sexo especifico.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
# Cálculo de la incidencia con proyecciones poblacionales por departamento
data_agrupada_mpios <- agrupar_mpio(data_limpia, dpto = "Antioquia")
if (interactive()) {
  calcular_incidencia(
    data_agrupada = data_agrupada_mpios,
    poblacion = "proyecciones",
    dpto = "05",
    year = 2020,
    cache = TRUE
  )
}
# Cálculo de la incidencia con proyecciones poblacionales por municipio
calcular_incidencia(
  data_agrupada = data_agrupada_mpios,
  poblacion = "proyecciones",
  dpto = "Antioquia",
  mpio = "05001",
  year = 2020,
  ruta_dir = tempdir()
)
# Cálculo de la incidencia con población a riesgo para Colombia
data_agrupada_dptos <- agrupar_dpto(data_limpia)
calcular_incidencia(
  poblacion = "riesgo",
  data_agrupada = data_agrupada_dptos,
  year = 2020,
  ruta_dir = tempdir()
)

Calcular incidencia según distribución geográfica

Description

Función que calcula la incidencia de una enfermedad o evento para todos los departamentos de Colombia o los municipios de un departamento.

Usage

calcular_incidencia_geo(
  data_incidencia = NULL,
  cache = FALSE,
  ruta_dir = NULL,
  data_agrupada,
  poblacion = NULL,
  year = NULL
)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con el cálculo de la incidencia para todos los departamentos de Colombia o los municipios de un departamento.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
data_agrupada_mpios <- agrupar_mpio(data_limpia, dpto = "Antioquia")
# Cálculo de la incidencia con población a riesgo por departamento
if (interactive()) {
  calcular_incidencia_geo(
    poblacion = "riesgo",
    data_agrupada = data_agrupada_mpios,
    year = 2020,
    cache = TRUE
  )
}
data_agrupada_dptos <- agrupar_dpto(data_limpia)
# Cálculo de la incidencia con proyecciones poblacionales para Colombia
calcular_incidencia_geo(
  poblacion = "proyecciones",
  data_agrupada = data_agrupada_dptos,
  year = 2020,
  ruta_dir = tempdir()
)

Calcular incidencia por sexo

Description

Función que calcula la incidencia de una enfermedad o evento para todos los departamentos de Colombia o los municipios de un departamento por cada sexo.

Usage

calcular_incidencia_sex(
  data_incidencia = NULL,
  ruta_dir = NULL,
  cache = FALSE,
  data_agrupada,
  year = NULL,
  dpto = NULL,
  mpio = NULL
)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con el cálculo de la incidencia para todos los departamentos de Colombia o los municipios de un departamento por sexo.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
# Cálculo de la incidencia con proyecciones poblacionales por sexo y
# departamento
data_filtrada <- geo_filtro(
  data_event = data_limpia,
  dpto = "05"
)
data_agrupada <- agrupar_sex(data_filtrada)
if (interactive()) {
  calcular_incidencia_sex(
    data_agrupada = data_agrupada,
    dpto = "05",
    year = 2020,
    cache = TRUE
  )
}
#' Cálculo de la incidencia con proyecciones poblacionales por sexo y
# municipio
data_filtrada <- geo_filtro(
  data_event = data_limpia,
  dpto = "05",
  mpio = "Medellin"
)
calcular_incidencia_sex(
  data_agrupada = data_agrupada,
  dpto = "05",
  mpio = "Medellin",
  ruta_dir = tempdir()
)

Concatenar valores con separador o token

Description

Función que concatena valores con un separador o token específico.

Usage

concatenar_vals_token(
  vals,
  longitud = 3,
  princ_token = ", ",
  final_token = "y"
)

Arguments

Value

Un 'character' (cadena de caracteres) con el valor final concatenado.

Convertir edad a años

Description

Función que convierte las edades a años según las unidades de medida del SIVIGILA.

Usage

convert_edad(
  data_event,
  col_edad = "edad",
  col_uni_med = "uni_med",
  uni_med = 1
)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con las edades convertidas en años según las unidades de medida del SIVIGILA.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
convert_edad(
  data_event = data_limpia,
  col_edad = "edad",
  col_uni_med = "uni_med",
  uni_med = 1
)

Datos Dengue 2020 del SIVIGILA en sivirep

Description

Datos obtenidos del SIVIGILA (Sistema de Vigilancia en Salud Publica de Colombia).

Usage

data(dengue2020)

Format

## 'dengue2020' Un '<data.frame>' con 65535 filas y 74 columnas:

particion

Particion

consecutive

Consecutivo

cod_eve

Codigo del evento

fec_not

Fecha de notificacion

semana

Semana

ano

Anio - Year

cod_pre

Codigo del prestador de servicios de salud

cod_sub

Codigo del prestador de servicios de salud - subindice

edad

Edad

uni_med

Unidad de medida de la edad

nacionalidad

Nacionalidad

nombre_nacionalidad

Nombre de la nacionalidad

sexo

Sexo

cod_pais_o

Codigo del pais de ocurrencia

cod_dpto_o

Codigo del departamento de ocurrencia

cod_mun_o

Codigo del municipio de ocurrencia

area

Area geografica

ocupacion

Ocupacion del paciente

tip_ss

Tipo de regimen en salud

cod_ase

Codigo de administradora

per_etn

Pertenencia etnica

gru_pob

Grupo poblacional

nom_grupo

Nombre del grupo poblacional

estrato

Estrato socioeconomico

gp_discapa

Grupo poblacional - discapacitados

gp_desplaz

Grupo poblacional - desplazados

gp_migrant

Grupo poblacional - migrantes

gp_carcela

Grupo poblacional - carcelarios

gp_gestan

Grupo poblacional - gestantes

sem_ges

semana gestante

gp_indigen

Grupo poblacional - indigentes

gp_pobicfb

Grupo poblacional - poblacion infantil a cargo del ICBF

gp_mad_com

Grupo poblacional - madres comunitarias

gp_desmovi

Grupo poblacional - desmovilizados

gp_psiquia

Grupo poblacional - poblacion en centros psiquiatricos

gp_vic_vio

Grupo poblacional - victima de violencia

gp_otros

Grupo poblacional - otros

fuente

Fuente

cod_pais_r

Codigo del pais de residencia

cod_dpto_r

Codigo del departamento de residencia

cod_mun_r

Codigo del municipio de residencia

cod_dpto_n

Codigo del departamento de notificacion

cod_mun_n

Codigo del municipio de notificacion

fec_con

Fecha de constitucion o inicio de actividades asistenciales

ini_sin

Fecha de inicio de sintomas

tip_cas

Clasificacion inicial del caso

pac_hos

Hospitalizado

fec_hos

Fecha de hospitalizacion

con_fin

Condicion final

fec_def

Fecha de defuncion

ajuste

seguimiento y clasificacion final del caso

fecha_nto

Fecha de nacimiento

cer_def

Numero del certificado de defuncion

cbmte

Causa basica de defuncion o muerte

fec_arc_xl

Fecha de creacion del archivo de Excel

fec_aju

Fecha de ajuste

fm_fuerza

Fuerza militar

fm_unidad

Unidad - codigo de la unidad militar

fm_grado

Grado - codigo del grado militar

confirmados

Confirmados

consecutive_origen

Consecutivo origen

va_sispro

Sistema Integral de Informacion para la Proteccion Social

estado_final_de_caso

Estado final del caso

nom_est_f_caso

nom_est_f_caso

nom_upgd

Nombre de la unidad primaria generadora de dato

pais_ocurrencia

Pais ocurrencia

nombre_evento

Nombre evento

departamento_ocurrencia

Departamento ocurrencia

municipio_ocurrencia

Municipio ocurrencia

pais_residencia

pais residencia

departamento_residencia

Departamento residencia

municipio_residencia

Municipio residencia

departamento_notificacion

Departamento notificacion

municipio_notificacion

Municipio notificacion

Examples

data(dengue2020)

Códigos e información geografica del DIVIPOLA en sivirep

Description

Datos obtenidos de la API de Datos Abiertos de Colombia.

Usage

data(divipoladata)

Format

## 'divipoladata' Un '<data.frame>' con 1121 filas y 5 columnas:

codigo_departamento

Codigo de los departamentos

codigo_municipio

Codigo de los municipios

nombre_departamento

Nombre de los departamentos

nombre_municipio

Nombre de los municipios

tipo_municipio_isla_area_no_municipalizada

Tipo

Examples

data(divipoladata)

Estandarizar códigos geográficos de los datos de una enfermedad o evento

Description

Función que estandariza los códigos geográficos de los datos de una enfermedad o evento según la codificación del DIVIPOLA.

Usage

estandarizar_geo_cods(data_event)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los códigos geográficos estandarizados de los datos de una enfermedad o evento según la codificación del DIVIPOLA.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
estandarizar_geo_cods(data_event = data_limpia)

Formatear código geográfico

Description

Función que da el formato deseado a un código geográfico.

Usage

format_cod_geo(cod_geo, etiqueta, digitos, tam)

Arguments

Value

Un 'character' (cadena de caracteres) con el código geográfico formateado.

Formatear fechas

Description

Función que da un formato específico a una fecha.

Usage

format_fecha(data_event, format_fecha = "%Y-%m-%d", nomb_cols = NULL)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos con las fechas formateadas.

Filtrar por departamentos y municipios

Description

Función que filtra los datos de una enfermedad o evento por departamentos y municipios.

Usage

geo_filtro(data_event, dpto = NULL, mpio = NULL)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos filtrados con la enfermedad, departamentos y municipios seleccionados.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
geo_filtro(data_event = data_limpia, dpto = "ANTIOQUIA")
geo_filtro(data_event = data_limpia, dpto = "ANTIOQUIA", mpio = "MEDELLIN")
geo_filtro(data_event = data_limpia, dpto = "05")
geo_filtro(data_event = data_limpia, dpto = "05", mpio = "05001")
geo_filtro(data_event = data_limpia, dpto = 05, mpio = 05001)
geo_filtro(data_event = data_limpia, dpto = 05, mpio = 001)
geo_filtro(data_event = data_limpia, dpto = "bogota dc", mpio = "bogota dc")

Importar los datos de una enfermedad o evento por año desde los microdatos del SIVIGILA

Description

Función que importa los datos de una enfermedad o evento por año desde los microdatos del SIVIGILA.

Usage

import_data_event(nombre_event, years, ruta_dir = NULL, cache = FALSE)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos del año de la enfermedad o evento seleccionado desde los microdatos del SIVIGILA.

Examples

if (interactive()) {
import_data_event(nombre_event = "DENGUE",
                  years = 2020,
                  cache = TRUE)
import_data_event(nombre_event = "CHAGAS",
                  years = c(2019, 2020),
                  ruta_dir = tempdir())
import_data_event(nombre_event = "CHAGAS",
                  years = seq(2018, 2020),
                  cache = TRUE)
 }

Importar datos geográficos de Colombia

Description

Función que importa los nombres y códigos de los departamentos y municipios de Colombia a través de una URL.

Usage

import_geo_cods(descargar = FALSE)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los nombres y códigos de los departamentos y municipios de Colombia.

Examples

import_geo_cods(descargar = FALSE)

Importar la población para efectuar el cálculo de la incidencia

Description

Función que importa la población a riesgo de un evento o enfermedad o las proyecciones poblacionales DANE desde el año 2005 hasta el 2035.

Usage

import_pob_incidencia(
  poblacion = c("riesgo", "proyecciones"),
  event,
  year,
  ruta_dir = NULL,
  cache = FALSE
)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con la población a riesgo o las proyecciones poblacionales DANE.

Examples

 
# Importación proyecciones poblaciones DANE
if (interactive()) {
  import_pob_incidencia(poblacion = "proyecciones", year = 2020,
                        cache = TRUE)
}
# Importación población a riesgo de Dengue del año 2020
import_pob_incidencia(poblacion = "riesgo", event = "dengue", year = 2020,
                      ruta_dir = tempdir())

Importar las proyecciones DANE del año 2005 hasta el 2035

Description

Función que importa las proyecciones poblacionales DANE desde el año 2005 hasta el 2035.

Usage

import_pob_proyecciones(year, ruta_dir = NULL, cache = FALSE)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con las proyecciones poblacionales DANE.

Examples

import_pob_proyecciones(year = 2020, ruta_dir = tempdir())
if (interactive()) {
  import_pob_proyecciones(year = 2020, cache = TRUE)
  }

Importar la población a riesgo de un evento o enfermedad

Description

Función que importa la población a riesgo de un evento o enfermedad para un año específico.

Usage

import_pob_riesgo(event, year, ruta_dir = NULL, cache = FALSE)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con la población a riesgo de un año específico.

Examples

import_pob_riesgo(event = "Dengue", year = 2020, ruta_dir = tempdir())
if (interactive()) {
  import_pob_riesgo(event = "Dengue", year = 2020, cache = TRUE)
  }

Importar datos con un separador específico

Description

Función que importa e identifica el separador que tiene los datos para tabularlos.

Usage

import_sep_data(ruta_data = NULL, ruta_dir = NULL, cache = FALSE)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos tabulados.

Importar el Shapefile del mapa de Colombia

Description

Función que importa el Shapefile del mapa de Colombia.

Usage

import_shape_map(ruta_dir = NULL, cache = FALSE)

Arguments

Value

Un objeto 'sf' que contiene los elementos del Shapefile del mapa.

Limpiar datos de SIVIGILA

Description

Función que limpia los datos seleccionados de una enfermedad o evento provenientes de la fuente SIVIGILA.

Usage

limpiar_data_sivigila(data_event, uni_med_edad = 1)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos limpios de la enfermedad o evento.

Examples

data(dengue2020)
limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)

Limpiar las edades de los datos de una enfermedad o evento

Description

Función que limpia y estandariza las edades de los datos de una enfermedad o evento, convirtiéndolas en años, según la clasificación del Instituto Nacional de Salud:

• No aplica = 0

• Años = 1

• Meses = 2

• Días = 3

• Horas = 4

• Minutos = 5

Usage

limpiar_edad_event(data_event, col_edad = "edad")

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos de una enfermedad o evento con las edades limpias.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
limpiar_edad_event(data_event = data_limpia, col_edad = "edad")

Limpiar las etiquetas del encabezado

Description

Función que limpia las etiquetas del encabezado de los datos de una enfermedad o evento.

Usage

limpiar_encabezado(data_event)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con las etiquetas del encabezado formateadas con guiones bajos (_).

Examples

data(dengue2020)
limpiar_encabezado(data_event = dengue2020)

Limpiar fechas de los datos de una enfermedad o evento

Description

Función que limpia y estandariza las fechas de los datos de una enfermedad o evento.

Usage

limpiar_fecha_event(
  data_event,
  year,
  format_fecha = "%Y-%m-%d",
  col_fecha = "ini_sin",
  col_comp = NULL
)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con las fechas limpias.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
limpiar_fecha_event(
  data_event = data_limpia,
  year = 2020,
  format_fecha = "%Y-%m-%d",
  col_fecha = "ini_sin",
  col_comp = "fec_hos"
)

Limpiar los valores atípicos de los datos

Description

Función que limpia los valores atípicos de los datos de una enfermedad o evento del SIVIGILA.

Usage

limpiar_val_atipic(data_event)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos de una enfermedad o evento con los valores atípicos limpios (convertidos a 'NA').

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_encabezado(data_event = dengue2020)
limpiar_val_atipic(data_limpia)

Importar enfermedades y años disponibles para su descarga desde los microdatos del SIVIGILA

Description

Función que obtiene las enfermedades y los años disponibles para su descarga desde los microdatos del SIVIGILA.

Usage

list_events()

Value

Una 'list' con las enfermedades y los años disponibles para su descarga desde los microdatos del SIVIGILA.

Examples

if (interactive()) {
  list_events()
 }

Obtener las condiciones para calcular la incidencia de una enfermedad o evento

Description

Función que obtiene las condiciones del numerador, denominador y coeficiente de múltiplicación para calcular la incidencia de un evento.

Usage

obtener_cond_inciden_event(cod_eve)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con las condiciones para calcular la incidencia de una enfermedad o evento.

Examples

obtener_cond_inciden_event(cod_eve = 210)

Obtener la configuración del mapa

Description

Función que obtiene el departamento, municipio y el poligono requeridos para generar el mapa.

Usage

obtener_config_map(data_agrupada, dpto, mpio, geo_ocurrencia, shp)

Arguments

Value

Una 'named list' (lista nombrada) que contiene el departamento, municipio y el polígono para generar el mapa con los siguientes nombres para cada uno de estos elementos: 'dpto', 'mpio' y 'poligono'.

Obtener código de un departamento y municipio

Description

Función que obtiene los códigos geográficos de un departamento y municipio dadas unas condiciones.

Usage

obtener_dpto_mpio(data_agrupada, nomb_cols, dpto = NULL, mpio = NULL)

Arguments

Value

Una 'list' (lista) con el departamento y municipio con la siguiente estructura 'list(dpto = "05", mpio = "05001")'.

Obtener departamentos de Colombia

Description

Función que obtiene los departamentos de Colombia.

Usage

obtener_dptos()

Value

Un 'data.frame' con los departamentos de Colombia.

Examples

obtener_dptos()

Obtener la estética de una escala para un gráfico de sivirep

Description

Función que genera la estética de una escala para un gráfico de sivirep.

Usage

obtener_estetica_escala(
  escala = 0,
  nombre,
  etiquetas = NULL,
  ajustar_texto = FALSE
)

Arguments

Value

Un objeto 'scale_fill_manual' de ggplot2.

Obtener los eventos relacionados

Description

Función que obtiene los eventos relacionados o tipos de un evento principal.

Usage

obtener_eventos_relacionados(nombre_event, years)

Arguments

Value

Un 'array' con los eventos relacionados por año desde los microdatos de SIVIGILA.

Obtener la fila con mayor número de casos

Description

Función que obtiene la fila con el mayor número de casos.

Usage

obtener_fila_mas_casos(data_event, nomb_col = "casos", porcentaje = TRUE)

Arguments

Value

Un 'data.frame' que contiene la fila con mayor número de casos.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(dengue2020)
casos_sex <- agrupar_sex(
  data_event = data_limpia,
  porcentaje = TRUE
)
obtener_fila_mas_casos(
  data_event = casos_sex,
  nomb_col = "casos",
  porcentaje = TRUE
)

Obtener información geográfica de los datos de la enfermedad o evento

Description

Función que obtiene la información geográfica de los datos de la enfermedad o evento.

Usage

obtener_info_depts(dpto = NULL, mpio = NULL)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con la información geográfica de los datos de la enfermedad o evento.

Examples

obtener_info_depts(dpto = "ANTIOQUIA")
obtener_info_depts(dpto = "ANTIOQUIA", mpio = "MEDELLIN")
obtener_info_depts(dpto = "05")
obtener_info_depts(dpto = "05", mpio = "05001")
obtener_info_depts(dpto = 05, mpio = 05001)
obtener_info_depts(dpto = 05, mpio = 001)
obtener_info_depts(dpto = "bogota dc", mpio = "bogota dc")

Obtener los meses con mayor número de casos

Description

Función que obtiene los meses con el mayor número de casos

Usage

obtener_meses_mas_casos(
  data_event,
  col_fechas,
  col_casos = "casos",
  top = 1,
  concat_vals = TRUE
)

Arguments

Value

Un 'data.frame' que contiene los meses con mayor número de casos.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(dengue2020)
casos_inisintomas <- agrupar_fecha_inisintomas(data_limpia)
obtener_meses_mas_casos(
  data_event = casos_inisintomas,
  col_fechas = "ini_sin",
  col_casos = "casos",
  top = 3,
  concat_vals = TRUE
)

Obtener el nombre de un departamento de Colombia

Description

Función que obtiene el nombre de un departamento de Colombia a partir de su código geográfico.

Usage

obtener_nombre_dpto(data_geo, cod_dpto)

Arguments

Value

Un 'character' (cadena de caracteres) con el nombre del departamento.

Examples

data_geo <- import_geo_cods()
obtener_nombre_dpto(data_geo,
  cod_dpto = "05"
)
obtener_nombre_dpto(data_geo,
  cod_dpto = 05
)
obtener_nombre_dpto(data_geo,
  cod_dpto = 5
)

Obtener el nombre de un municipio de Colombia

Description

Función que obtiene el nombre de un municipio de Colombia a partir de su código geográfico.

Usage

obtener_nombre_mpio(data_geo, cod_dpto, cod_mpio)

Arguments

Value

Un 'character' (cadena de caracteres) con el nombre del municipio.

Examples

data_geo <- import_geo_cods()
obtener_nombre_mpio(data_geo,
  cod_dpto = "05",
  cod_mpio = "001"
)
obtener_nombre_mpio(data_geo,
  cod_dpto = 05,
  cod_mpio = 001
)
obtener_nombre_mpio(data_geo,
  cod_dpto = 5,
  cod_mpio = 1
)

Obtener la población para efectuar el cálculo de la incidencia

Description

Función que obtiene la población a riesgo de un evento o enfermedad o las proyecciones poblacionales DANE desde el año 2005 hasta el 2035. Si no hay población a riesgo disponible del evento o enfermedad para el año seleccionado, se obtendrán las proyecciones poblacionales DANE y se mostrarán mensajes al usuario dependendiendo del tipo de población obtenida.

Usage

obtener_pob_incidencia(
  data_incidencia = NULL,
  poblacion,
  event,
  year,
  ruta_dir = NULL,
  cache = FALSE
)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con la población a riesgo o las proyecciones poblacionales DANE.

Obtener la ruta de descarga de una enfermedad por un año específico

Description

Función que obtiene la ruta o URL de la API del SIVIGILA para descargar los datos de una enfermedad o evento para un año específico.

Usage

obtener_ruta_data_event_year(nombre_event, year)

Arguments

Value

Un 'character' (cadena de caracteres) con la ruta o URL para descargar los datos de una enfermedad o evento por un año específico de la fuente SIVIGILA.

Obtener la ruta del directorio donde se almacenarán los datos del evento o enfermedad

Description

Función que obtiene la ruta del directorio donde se almacenarán los datos del evento o enfermedad.

Usage

obtener_ruta_dir(ruta_dir = NULL, cache = FALSE, mensaje_error)

Arguments

Value

Un 'character' (cadena de caracteres) con la ruta del directorio donde se almacenarán los datos del evento o enfermedad.

Obtener el párrafo de la distribución de casos por sexo

Description

Función que obtiene el párrafo descriptivo de la sección de distribución de casos por sexo de la plantilla del reporte.

Usage

obtener_text_sex(data_agrupada, year, figura)

Arguments

Value

Un 'character' (cadena de caracteres) con el párrafo descriptivo de la distribución de casos por sexo.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(dengue2020)
data_agrupada <- agrupar_sex(
  data_event = data_limpia,
  porcentaje = TRUE
)
obtener_text_sex(data_agrupada, year = 2020, figura = 3)

Obtener columnas de ocurrencia geográfica de los datos de la enfermedad o evento

Description

Función que obtiene las columnas de ocurrencia geográfica de los datos de la enfermedad o evento.

Usage

obtener_tip_ocurren_geo(cod_event = NULL, nombre_event = NULL)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con las columnas de ocurrencia geográfica de los datos de la enfermedad o evento.

Examples

obtener_tip_ocurren_geo(cod_event = 210)

Obtener valor del archivo de configuración

Description

Función que obtiene el valor de una llave del archivo de configuración.

Usage

obtener_val_config(llave)

Arguments

Value

Un 'character' (cadena de caracteres) con el valor de la llave del archivo de configuración del paquete.

Examples

obtener_val_config("request_timeout")

Obtener el año de una enfermedad o evento

Description

Función que obtiene el año de los datos de una enfermedad o evento.

Usage

obtener_year(data_event)

Arguments

Value

Un 'numeric' (numérico) que representa el año de los datos de la enfermedad o evento.

Generar gráfico de distribución de casos por área geográfica

Description

Función que genera el gráfico de casos por área geográfica.

Usage

plot_area_geo(data_agrupada, col_area = "area", fuente_data = NULL)

Arguments

Value

Un 'plot' o gráfico de distribución de casos por área geográfica.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(dengue2020)
data_agrupada <- agrupar_area_geo(data_event = data_limpia)
plot_area_geo(data_agrupada,
  col_area = "area"
)

Generar gráfico de distribución de casos por departamentos

Description

Función que genera el gráfico de distribución de casos por departamentos.

Usage

plot_dptos(data_agrupada, col_dptos = NULL, fuente_data = NULL)

Arguments

Value

Un 'plot' o gráfico de distribución de casos por departamentos.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(dengue2020)
data_limpia <- estandarizar_geo_cods(data_limpia)
data_agrupada <- agrupar_dpto(data_event = data_limpia)
plot_dptos(data_agrupada,
  col_dptos = "departamento_ocurrencia"
)

Generar gráfico de distribución de casos por edad

Description

Función que genera un gráfico de distribución de casos por edad.

Usage

plot_edad(data_agrupada, col_edad = "edad", fuente_data = NULL)

Arguments

Value

Un 'plot' o gráfico de distribución de casos por edad.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(dengue2020)
data_agrupada <- agrupar_edad(data_event = data_limpia)
plot_edad(
  data_agrupada = data_agrupada,
  col_edad = "edad"
)

Generar gráfico de distribución de casos por edad y sexo

Description

Función que genera un gráfico de distribución de casos por edad y sexo.

Usage

plot_edad_sex(
  data_agrupada,
  col_edad = "edad",
  col_sex = "sexo",
  fuente_data = NULL
)

Arguments

Value

Un 'plot' o gráfico de distribución de casos por edad y sexo.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(dengue2020)
data_agrupada <- agrupar_edad_sex(data_event = data_limpia)
plot_edad_sex(
  data_agrupada = data_agrupada,
  col_edad = "edad",
  col_sex = "sexo"
)

Generar gráfico de distribución de casos por fecha de inicio de síntomas

Description

Función que genera un gráfico de distribución de casos por fecha de inicio de síntomas.

Usage

plot_fecha_inisintomas(
  data_agrupada,
  col_fecha = "ini_sin",
  uni_marca = "semanaepi",
  tipo = "barras",
  fuente_data = NULL
)

Arguments

Value

Un 'plot' o gráfico de la distribución de casos por fecha de inicio de síntomas.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(dengue2020)
data_agrupada <- agrupar_fecha_inisintomas(
  data_event = data_limpia
)
plot_fecha_inisintomas(
  data_agrupada = data_agrupada,
  col_fecha = "ini_sin",
  uni_marca = "semanaepi"
)

Generar mapa

Description

Función que genera el mapa por departamentos o municipios con el número de casos o la incidencia de una enfermedad o evento.

Usage

plot_map(
  data_agrupada,
  col_distribucion = "incidencia",
  col_codigos = NULL,
  fuente_data = NULL,
  dpto = NULL,
  mpio = NULL,
  ruta_dir = NULL,
  cache = FALSE
)

Arguments

Value

Un 'plot' o mapa por departamentos o municipios con el número de casos o incidencia de un evento o enfermedad específica.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(dengue2020)
data_estandar <- estandarizar_geo_cods(data_limpia)
# Mapa por departamentos
geo_ocurrencia <- obtener_tip_ocurren_geo(nombre_event = "dengue")
data_espacial <- agrupar_dpto(data_event = data_estandar,
                              geo_ocurrencia[1:4])
if (interactive()) {
  plot_map(
    data_agrupada = data_espacial,
    col_distribucion = "casos",
    cache = TRUE
  )
}
# Mapa por municipios de un departamento especifico
data_filtrada_dpto <- geo_filtro(
  data_event = data_estandar,
  dpto = "Cundinamarca"
)
data_espacial_dpto <- agrupar_mpio(data_event = data_filtrada_dpto)
plot_map(
  data_agrupada = data_espacial_dpto,
  col_codigos = "cod_mun_o",
  col_distribucion = "casos",
  ruta_dir = tempdir()
)
# Mapa por municipio especifico
data_filtrada_mpio <- geo_filtro(
  data_event = data_estandar,
  dpto = "Antioquia",
  mpio = "Medellin"
)
data_espacial_mpio <- agrupar_mpio(data_event = data_filtrada_mpio)
if (interactive()) {
  plot_map(
    data_agrupada = data_espacial_mpio,
    col_codigos = "cod_mun_o",
    col_distribucion = "casos",
    dpto = "Antioquia",
    mpio = "Medellin",
    cache = TRUE
  )
}
# Mapa con la incidencia por municipios de un departamento específico
incidencia_dpto <-
  calcular_incidencia_geo(data_agrupada = data_espacial_dpto,
                          ruta_dir = tempdir())
plot_map(
  data_agrupada = incidencia_dpto$data_incidencia,
  col_codigos = "cod_mun_o",
  col_distribucion = "incidencia",
  ruta_dir = tempdir()
)

Generar gráfico de distribución de casos por municipios

Description

Función que genera un gráfico de distribución de casos por municipios.

Usage

plot_mpios(data_agrupada, col_mpios = NULL, fuente_data = NULL)

Arguments

Value

Un 'plot' o gráfico de distribución de casos por municipios.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(dengue2020)
data_limpia <- estandarizar_geo_cods(data_limpia)
data_agrupada <- agrupar_mpio(
  data_event = data_limpia,
  dpto = "Antioquia"
)
plot_mpios(data_agrupada,
  col_mpios = "municipio_ocurrencia"
)

Generar gráfico de distribución de casos por pertenencia étnica

Description

Función que genera el gráfico de la distribución de casos por pertenencia étnica.

Usage

plot_per_etn(
  data_agrupada,
  col_etn = "per_etn",
  porcentaje = TRUE,
  fuente_data = NULL
)

Arguments

Value

Un 'plot' o gráfico de la distribución de casos por pertenencia étnica.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(dengue2020)
data_agrupada <- agrupar_per_etn(data_event = data_limpia)
plot_per_etn(data_agrupada,
  col_etn = "per_etn"
)

Generar gráfico de distribución de casos por sexo

Description

Función que genera un gráfico de distribución de casos por sexo.

Usage

plot_sex(
  data_agrupada,
  col_sex = "sexo",
  col_distribucion = "casos",
  porcentaje = TRUE,
  fuente_data = NULL
)

Arguments

Value

Un 'plot' o gráfico de distribución de casos por sexo.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(dengue2020)
data_agrupada <- agrupar_sex(
  data_event = data_limpia,
  porcentaje = TRUE
)
plot_sex(
  data_agrupada = data_agrupada,
  col_sex = "sexo",
  porcentaje = TRUE
)

Generar gráfico de distribución de casos por sexo y semana epidemiológica

Description

Función que genera un gráfico de distribución de casos por sexo y semana epidemiológica.

Usage

plot_sex_semanaepi(
  data_agrupada,
  col_sex = "sexo",
  col_semanaepi = "semana",
  fuente_data = NULL
)

Arguments

Value

Un 'plot' o gráfico de distribución de casos por sexo y semana epidemiológica.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(dengue2020)
data_agrupada <- agrupar_sex_semanaepi(data_event = data_limpia)
plot_sex_semanaepi(
  data_agrupada = data_agrupada,
  col_sex = "sexo",
  col_semanaepi = "semana"
)

Generar tabla con la incidencia

Description

Función que genera la tabla con la incidencia según la distribución geográfica.

Usage

plot_tabla_incidencia_geo(data_agrupada, col_geo = NULL)

Arguments

Value

Una 'kable' (tabla gráfica) con la incidencia según distribución geográfica.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
data_agrupada <- agrupar_mpio(data_limpia, dpto = "Antioquia")
incidencia_mpios <- calcular_incidencia_geo(
  data_agrupada =
    data_agrupada,
  ruta_dir = tempdir()
)
plot_tabla_incidencia_geo(
  data_agrupada = incidencia_mpios$data_incidencia,
  col_geo = "municipio_ocurrencia"
)

Generar tabla con la incidencia por sexo

Description

Función que genera la tabla con la incidencia por sexo.

Usage

plot_tabla_incidencia_sex(data_agrupada, col_sex = "sexo")

Arguments

Value

Una 'kable' (tabla gráfica) con la incidencia por sexo.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
data_agrupada_sex <- agrupar_sex(data_limpia)
incidencia_mpios <-
  calcular_incidencia_sex(
    data_agrupada = data_agrupada_sex,
    dpto = "Antioquia",
    ruta_dir = tempdir()
  )
plot_tabla_incidencia_sex(
  data_agrupada = incidencia_mpios$data_incidencia,
  col_sex = "sexo"
)

Generar tabla con la distribución de casos por tipo de enfermedad o evento

Description

Función que genera la tabla con la distribución de casos por tipo de enfermedad o evento.

Usage

plot_tabla_tipos_event(data_agrupada, col_event = "nombre_evento")

Arguments

Value

Una 'kable' (tabla gráfica) con la distribución de casos por tipo de enfermedad o evento.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(dengue2020)
data_agrupada <- agrupar_eventos(
  data_event = data_limpia,
  col_event = "cod_eve"
)
plot_tabla_tipos_event(data_agrupada,
  col_event = "nombre_evento"
)

Generar gráfico de distribución de casos por la clasificación inicial del caso

Description

Función que genera un gráfico de distribución de casos según su clasificación inicial.

Usage

plot_tipo_caso(data_agrupada, col_tipo = "tip_cas", fuente_data = NULL)

Arguments

Value

Un 'plot' o gráfico de distribución de casos según su clasificación inicial.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(dengue2020)
data_agrupada <- agrupar_tipo_caso(data_event = data_limpia)
plot_tipo_caso(data_agrupada,
  col_tipo = "tip_cas"
)

Generar gráfico de distribución de casos por la clasificación inicial del caso y los años seleccionados

Description

Función que genera un gráfico de distribución de casos según su clasificación inicial y los años seleccionados.

Usage

plot_tipo_caso_years(
  data_agrupada,
  col_tipo = "tip_cas",
  col_year = "ano",
  fuente_data = NULL
)

Arguments

Value

Un 'plot' o gráfico de distribución de casos según su clasificación inicial y los años seleccionados.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(dengue2020)
data_agrupada <- agrupar_tipo_caso(
  data_event = data_limpia,
  cols_tipo = c(
    "tip_cas",
    "ano"
  )
)
plot_tipo_caso_years(data_agrupada,
  col_tipo = "tip_cas",
  col_year = "ano"
)

Generar gráfico de distribución de casos por área geográfica a nivel departamental o municipal

Description

Función que genera el gráfico de casos por área geográfica a nivel departamental o municipal.

Usage

plot_top_area_geo(data_agrupada, col_area = "area", fuente_data = NULL)

Arguments

Value

Un 'plot' o gráfico de distribución de casos por área geográfica.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(dengue2020)
data_agrupada <- agrupar_top_area_geo(
  data_event = data_limpia,
  dpto = "Antioquia"
)
plot_top_area_geo(data_agrupada,
  col_area = "area"
)

Generar gráfico de distribución de casos por año

Description

Función que genera un gráfico de distribución de casos por año.

Usage

plot_years(data_agrupada, col_year = "ano", fuente_data = NULL)

Arguments

Value

Un 'plot' o gráfico de distribución de casos por año.

Examples

data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(dengue2020)
data_agrupada <- agrupar_years(data_event = data_limpia)
plot_years(data_agrupada,
  col_year = "ano"
)
if (interactive()) {
data_years <- import_data_event(
  nombre_event = "CHAGAS",
  years = c(2019, 2020))
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_years)
data_agrupada <- agrupar_years(data_event = data_limpia)
plot_years(data_agrupada, col_year = "ano")
 }

Eliminar fechas mayores que el valor de comparación

Description

Función que elimina fechas mayores que el valor de comparación.

Usage

remove_error_fecha(data_event, col_ini = "ini_sin", col_comp = "fec_hos")

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos sin las fechas mayores que el valor de comparación.

Eliminar valores NIN (NA, Infinito, NaN)

Description

Función que elimina filas si los valores de la columna seleccionada incluyen NA, Infinito o NaN.

Usage

remove_val_nin(data_event, nomb_col)

Arguments

Value

Un 'data.frame' con los datos limpios sin valores NA, Infinito o NaN.

Tema sivirep

Description

Tema ggplot2 personalizado para los reportes de sivirep.

Usage

tema_sivirep()

Value

Un objeto tema de ggplot2.