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@jpavlich
jpavlich committed May 10, 2024
1 parent 32ce0f2 commit 2f56258
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70 changes: 35 additions & 35 deletions inst/rmarkdown/templates/reports/skeleton/skeleton.Rmd
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Expand Up @@ -81,7 +81,7 @@ editor_options:
wrap: sentence
---

```{r setup, echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
```{r configuracion, echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
knitr::opts_chunk$set(include = TRUE,
echo = FALSE,
error = FALSE,
Expand Down Expand Up @@ -146,16 +146,16 @@ fuente <- "Fuente SIVIGILA, Datos libres"
</div>
```

```{r import-data, include = FALSE}
```{r importar-datos, include = FALSE}
data_event <- import_data_event(nombre_event = params$nombre_evento,
years = params$year)
```

```{r clean-data, include = FALSE}
```{r limpiar-datos, include = FALSE}
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event)
```

```{r filter-data, include = FALSE}
```{r filtrar-datos, include = FALSE}
data_event_filtrada <- geo_filtro(data_event = data_limpia,
dpto = params$departmento)
```
Expand All @@ -171,15 +171,15 @@ En este reporte se presenta el comportamiento del `r stringr::str_to_title(param

La distribución de casos por tipo es la siguiente:

```{r total-cases, echo = FALSE, error = FALSE, fig.height=5, fig.width = 10, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE, fig.pos = "H", fig.cap = "Distribución de casos por evento", fig.topcaption = TRUE}
```{r casos-totales, echo = FALSE, error = FALSE, fig.height=5, fig.width = 10, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE, fig.pos = "H", fig.cap = "Distribución de casos por evento", fig.topcaption = TRUE}
total_casos_eventos <- agrupar_eventos(data_event = data_event_filtrada,
col_event = "cod_eve")
plot_tabla_tipos_event(total_casos_eventos)
```

Durante el período comprendido entre el año `r (params$year - 5)` y `r params$year`, se observó la siguiente distribución de casos:

```{r cases-by-years, echo = FALSE, error = FALSE, fig.height=5, fig.width = 10, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE, fig.topcaption = TRUE}
```{r casos-por-ano, echo = FALSE, error = FALSE, fig.height=5, fig.width = 10, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE, fig.topcaption = TRUE}
data_event_years <- import_data_event(nombre_event = params$nombre_evento,
years = seq(params$year - 5,
params$year))
Expand All @@ -189,34 +189,34 @@ data_years_filtrada <- geo_filtro(data_event = data_years_limpia,
casos_years <- agrupar_years(data_event = data_years_filtrada)
```

```{r plot-cases-by-years, fig.height = 5, fig.width = 11, fig.cap = "Distribución de casos en los últimos 6 años", fig.topcaption = TRUE}
```{r grafica-casos-por-ano, fig.height = 5, fig.width = 11, fig.cap = "Distribución de casos en los últimos 6 años", fig.topcaption = TRUE}
plot_years(casos_years)
```

# Distribución de casos por clasificación

```{r cases-by-tip-cas, echo = FALSE, error = FALSE, fig.height=5, fig.width = 10, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE, fig.topcaption = TRUE}
```{r casos-por-tipo, echo = FALSE, error = FALSE, fig.height=5, fig.width = 10, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE, fig.topcaption = TRUE}
casos_tip_cas <- agrupar_tipo_caso(data_event = data_event_filtrada)
```

```{r plot-cases-by-tip-cas, fig.height = 5, fig.width = 11, fig.cap = "Distribución de casos por clasificación", fig.topcaption = TRUE}
```{r grafica-casos-por-tipo, fig.height = 5, fig.width = 11, fig.cap = "Distribución de casos por clasificación", fig.topcaption = TRUE}
plot_tipo_caso(casos_tip_cas)
```

Durante el período comprendido entre el año `r (params$year - 5)` y `r params$year`, se observó la siguiente distribución por clasificacion:

```{r cases-by-tip-cas-years, echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE}
```{r casos-por-tipo-por-ano, echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE}
casos_tip_cas_years <- agrupar_tipo_caso(data_event = data_years_filtrada,
cols_tipo = c("tip_cas", "ano"))
```

```{r plot-tip-cas-by-years, fig.height = 7, fig.width = 13, fig.cap = "Distribución de casos en los últimos 6 años", fig.topcaption = TRUE}
```{r grafica-casos-por-tipo-por-ano, fig.height = 7, fig.width = 13, fig.cap = "Distribución de casos en los últimos 6 años", fig.topcaption = TRUE}
plot_tipo_caso_years(casos_tip_cas_years)
```

`r if (params$temporal_distribution) {"# Distribución temporal de los casos"}`

```{r cases-by-onset-symptom-date, include = FALSE}
```{r casos-por-fecha-inicio-sintomas, include = FALSE}
casos_iniciosin_dia <- agrupar_fecha_inisintomas(data_event =
data_event_filtrada)
mes_mayor_casos <- obtener_meses_mas_casos(data_event =
Expand All @@ -230,25 +230,25 @@ mes_mayor_casos <- obtener_meses_mas_casos(data_event =

**Distribución de casos por fecha de inicio de sintomas**

```{r plot-cases-by-onset-symptom-date, fig.height = 5, fig.width = 11, fig.cap = "Distribución de casos por fecha de inicio de sintomas", include = params$temporal_distribution, eval = params$temporal_distribution, fig.topcaption = TRUE}
```{r grafica-casos-por-fecha-inicio-sintomas, fig.height = 5, fig.width = 11, fig.cap = "Distribución de casos por fecha de inicio de sintomas", include = params$temporal_distribution, eval = params$temporal_distribution, fig.topcaption = TRUE}
plot_fecha_inisintomas(data_agrupada = casos_iniciosin_dia,
uni_marca = "semanaepi")
```

**Distribución de casos por fecha de notificación**
```{r cases-by-onset-notification-date, include = FALSE}
```{r casos-por-fecha-notificacion, include = FALSE}
casos_fecha_notifica_dia <- agrupar_fecha_notifica(data_event =
data_event_filtrada)
```

```{r plot-cases-by-onset-notification-date, fig.height = 5, fig.width = 10, fig.cap = "Distribución de casos por fecha de notificación", include = params$temporal_distribution, eval = params$temporal_distribution, fig.topcaption = TRUE}
```{r grafica-casos-por-fecha-notificacion, fig.height = 5, fig.width = 10, fig.cap = "Distribución de casos por fecha de notificación", include = params$temporal_distribution, eval = params$temporal_distribution, fig.topcaption = TRUE}
plot_fecha_notifica(data_agrupada = casos_fecha_notifica_dia,
uni_marca = "semanaepi")
```

`r if (params$epi_sex_distribution) {"# Distribución de casos por sexo y semana epidemiológica"}`

```{r distribution-cg, include = FALSE}
```{r distribucion-casos-sexo, include = FALSE}
casos_sex <- agrupar_sex(data_event = data_event_filtrada)
porcentaje_masculino <- casos_sex$porcentaje[2]
porcentaje_femenino <- casos_sex$porcentaje[1]
Expand All @@ -264,38 +264,38 @@ if (isTRUE(porcentaje_femenino < porcentaje_masculino)) {

`r if (params$epi_sex_distribution) {paste0("En el total de casos para ", params$year, " se observa una predominancia del sexo ", sexo_mayor[1], " (", sexo_mayor[2], ")% respecto al sexo ", sexo_menor[1], " (", sexo_menor[2], ")% (Ver Figura 3).")}`

```{r distribution-cg-plots, fig.height = 4, fig.width = 8, fig.cap = "Distribución de casos por sexo", include = params$epi_sex_distribution, fig.topcaption = TRUE}
```{r grafica-distribucion-casos-sexo, fig.height = 4, fig.width = 8, fig.cap = "Distribución de casos por sexo", include = params$epi_sex_distribution, fig.topcaption = TRUE}
plot_sex(data_agrupada = casos_sex)
```

```{r distribution-cg-semanaepi, include = FALSE}
```{r distribucion-casos-sexo-semana-epi, include = FALSE}
casos_sex_semanaepi <- agrupar_sex_semanaepi(data_event = data_event_filtrada)
```

`r if (params$epi_sex_distribution) {paste0("Esta predominancia del reporte de casos del sexo ", sexo_mayor[1], " se mantuvo a lo largo de la mayoria de semanas epidemiológicas (Ver figura 4). ")}`

```{r plot-cg-semanaepi, fig.height = 6, fig.width = 10, fig.cap = "Distribución de casos por sexo y semana epidemiológica", include = params$epi_sex_distribution, fig.pos = "H", fig.topcaption = TRUE}
```{r grafica-distribucion-casos-sexo-semana-epi, fig.height = 6, fig.width = 10, fig.cap = "Distribución de casos por sexo y semana epidemiológica", include = params$epi_sex_distribution, fig.pos = "H", fig.topcaption = TRUE}
plot_sex_semanaepi(data_agrupada = casos_sex_semanaepi)
```

\newpage

`r if (params$age_distribution) {"# Distribución de casos por edad"}`

```{r distribution-age-d, include = FALSE}
```{r distribucion-casos-edad, include = FALSE}
casos_edad <- agrupar_edad(data_event = data_event_filtrada, interval_edad = 10)
age_most_cases <- obtener_fila_mas_casos(data_event = casos_edad)
```

`r if (params$age_distribution) {paste0("La distribución de los casos por grupos etarios muestra una tendencia decreciente a medida que se avanza en la edad. La población de ", age_most_cases$edad, " años representó el ", age_most_cases$porcentaje, " % de todos los casos de ", stringr::str_to_title(params$nombre_evento), " (Ver figura 5).")}`

```{r distribution-age, fig.height = 3, fig.width = 8, fig.cap = "Distribución de casos por edad", include = params$age_distribution, fig.topcaption = TRUE}
```{r grafica-distribucion-casos-edad, fig.height = 3, fig.width = 8, fig.cap = "Distribución de casos por edad", include = params$age_distribution, fig.topcaption = TRUE}
plot_edad(data_agrupada = casos_edad)
```

`r if(params$age_sex_distribution) {"# Distribución de casos por edad y sexo"}`

```{r distribution-age-anger, fig.height = 3, fig.width = 9, fig.cap = "Distribución de casos por edad y sexo", include = params$age_sex_distribution, fig.topcaption = TRUE}
```{r grafica-distribucion-casos-edad-sexo, fig.height = 3, fig.width = 9, fig.cap = "Distribución de casos por edad y sexo", include = params$age_sex_distribution, fig.topcaption = TRUE}
casos_edad_sex <- agrupar_edad_sex(data_event = data_event_filtrada,
interval_edad = 10)
plot_edad_sex(data_agrupada = casos_edad_sex)
Expand All @@ -305,14 +305,14 @@ plot_edad_sex(data_agrupada = casos_edad_sex)

`r if(params$age_sex_distribution) {"# Distribución de casos por pertenencia étnica"}`

```{r distribution-per-etn, fig.height = 8, fig.width = 9, fig.cap = "Distribución de casos por pertenencia étnica", include = params$age_sex_distribution, fig.topcaption = TRUE}
```{r grafica-distribucion-casos-etnica, fig.height = 8, fig.width = 9, fig.cap = "Distribución de casos por pertenencia étnica", include = params$age_sex_distribution, fig.topcaption = TRUE}
casos_per_etn <- agrupar_per_etn(data_event = data_event_filtrada)
plot_per_etn(data_agrupada = casos_per_etn)
```

`r if(params$mpio_distribution) {"# Distribución de casos por municipio"}`

```{r group-distribution-municipios, results='hide', echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
```{r distribucion-casos-municipio, results='hide', echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
dist_espacial_dpto <- agrupar_mpio(data_event = data_event_filtrada,
dpto = params$departmento)
dist_espacial_dpto <- dist_espacial_dpto[order(dist_espacial_dpto$casos), ]
Expand All @@ -322,7 +322,7 @@ espacial_mayor_casos <- obtener_fila_mas_casos(data_event =

`r if(params$mpio_distribution) {paste0("Los casos se distribuyen a lo largo de ", nrow(dist_espacial_dpto), " municipios del departamento de ", params$departmento, " teniendo un mayor reporte el municipio de ", stringr::str_to_title(espacial_mayor_casos$nombre), " con ", espacial_mayor_casos$casos, " casos (Ver Figura 7).")}`

```{r plot-distribution-municipios, fig.height = 15, fig.width = 10, fig.cap = "Distribución de casos por municipio", include = params$mpio_distribution, fig.topcaption = TRUE}
```{r grafica-distribucion-casos-municipio, fig.height = 15, fig.width = 10, fig.cap = "Distribución de casos por municipio", include = params$mpio_distribution, fig.topcaption = TRUE}
plot_spatial <- plot_mpios(data_agrupada = dist_espacial_dpto)
plot_spatial
```
Expand All @@ -331,11 +331,11 @@ plot_spatial

`r if(params$mpio_distribution) {"# Distribución de casos por área geográfica"}`

```{r group-distribution-areas, results='hide', echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
```{r distribucion-casos-area-geo, results='hide', echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
dist_areas_geo <- agrupar_area_geo(data_event = data_event_filtrada)
```

```{r plot-distribution-areas, fig.height = 11.5, fig.width = 10, fig.cap = "Distribución de casos por área geográfica", include = params$areas_distribution, fig.pos = "H", fig.topcaption = TRUE}
```{r grafica-distribucion-casos-area-geo, fig.height = 11.5, fig.width = 10, fig.cap = "Distribución de casos por área geográfica", include = params$areas_distribution, fig.pos = "H", fig.topcaption = TRUE}
plot_areas_geo <- plot_area_geo(data_agrupada = dist_areas_geo)
plot_areas_geo
```
Expand All @@ -344,7 +344,7 @@ plot_areas_geo

# Incidencia

```{r total-incidence, results='hide', echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
```{r incidencia-total, results='hide', echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
proyecciones <- import_data_incidencia()
incidencia_dpto <- calcular_incidencia(data_incidencia =
proyecciones,
Expand All @@ -361,18 +361,18 @@ La incidencia para el departamento de `r params$departmento` es: `r incidencia_d

La incidencia para cada sexo por `r cond_incidencia$coeficiente` habitantes, se puede visualizar en la tabla 2 y figura 13.

```{r sex-incidence, results='hide', echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
```{r incidencia-sexo, results='hide', echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
incidencias_sex <- calcular_incidencia_sex(data_incidencia = proyecciones,
data_agrupada = casos_sex,
dpto = params$departmento,
year = params$year)
```

```{r table-sex-incidence, echo = FALSE, error = FALSE, fig.height=5, fig.width = 10, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE, fig.pos = "H", fig.topcaption = TRUE}
```{r tabla-incidencia-sexo, echo = FALSE, error = FALSE, fig.height=5, fig.width = 10, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE, fig.pos = "H", fig.topcaption = TRUE}
plot_tabla_incidencia_sex(incidencias_sex)
```

```{r sex-incidence-plot, fig.height = 4, fig.width = 8, fig.cap = "Incidencia por sexo", include = params$epi_sex_distribution, fig.topcaption = TRUE}
```{r grafica-incidencia-sexo, fig.height = 4, fig.width = 8, fig.cap = "Incidencia por sexo", include = params$epi_sex_distribution, fig.topcaption = TRUE}
plot_sex(data_agrupada = incidencias_sex,
col_distribucion = "incidencia",
porcentaje = FALSE)
Expand All @@ -382,23 +382,23 @@ plot_sex(data_agrupada = incidencias_sex,

La incidencia para cada uno de los municipios del departamento del `r params$departmento` por `r cond_incidencia$coeficiente` habitantes es la siguiente:

```{r geo-incidence, results='hide', echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
```{r incidencia-geo, results='hide', echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
dist_espacial_dpto <- calcular_incidencia_geo(data_incidencia =
proyecciones,
data_agrupada =
dist_espacial_dpto,
year = params$year)
```

```{r table-geo-incidence, echo = FALSE, error = FALSE, fig.height=5, fig.width = 10, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE, fig.pos = "H", fig.topcaption = TRUE}
```{r tabla-incidencia-geo, echo = FALSE, error = FALSE, fig.height=5, fig.width = 10, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE, fig.pos = "H", fig.topcaption = TRUE}
plot_tabla_incidencia_geo(dist_espacial_dpto)
```

```{r plot-distribution-spatial, results='hide', echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
```{r calc-incidencia-geo, results='hide', echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
mapa <- plot_map(data_agrupada = dist_espacial_dpto)
```

```{r map-distribution-spatial, echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE, cache = FALSE, results = FALSE, comment = FALSE, fig.height = 16, fig.width = 14, fig.cap = "Incidencia según distribución geográfica", include = params$spatial_distribution, fig.topcaption = TRUE}
```{r mapa-incidencia-geo, echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE, cache = FALSE, results = FALSE, comment = FALSE, fig.height = 16, fig.width = 14, fig.cap = "Incidencia según distribución geográfica", include = params$spatial_distribution, fig.topcaption = TRUE}
mapa
```

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