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R/plotting.R

@@ -598,6 +598,7 @@ plot_edad <- function(data_agrupada,
 #' es `NULL`.
 #' @return Un `plot` o gráfico de distribución de casos por edad y sexo.
 #' @examples
+#' \donttest{
 #' data(dengue2020)
 #' data_limpia <- limpiar_data_sivigila(dengue2020)
 #' data_agrupada <- agrupar_edad_sex(data_event = data_limpia)
@@ -606,6 +607,7 @@ plot_edad <- function(data_agrupada,
 #'   col_edad = "edad",
 #'   col_sex = "sexo"
 #' )
+#' }
 #' @export
 plot_edad_sex <- function(data_agrupada,
                           col_edad = "edad",
@@ -1052,7 +1054,7 @@ plot_tabla_tipos_event <- function(data_agrupada,
 #' plot_years(data_agrupada,
 #'   col_year = "ano"
 #' )
-#' \donttest{
+#' \dontrun{
 #' data_years <- import_data_event(
 #'   nombre_event = "CHAGAS",
 #'   years = c(2019, 2020),

README.Rmd

@@ -29,7 +29,7 @@ library(sivirep)
 
 [![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue.svg)](https://opensource.org/license/mit)
 [![R-CMD-check](https://github.com/epiverse-trace/sivirep/actions/workflows/R-CMD-check.yaml/badge.svg)](https://github.com/epiverse-trace/sivirep/actions/workflows/R-CMD-check.yaml)
-[![Codecov test coverage](https://codecov.io/gh/epiverse-trace/sivirep/branch/main/graph/badge.svg)](https://app.codecov.io/gh/epiverse-trace/readepi?branch=main)
+[![Codecov test coverage](https://codecov.io/gh/epiverse-trace/sivirep/branch/main/graph/badge.svg)](https://app.codecov.io/gh/epiverse-trace/sivirep?branch=main)
 [![lifecycle-maturing](https://raw.githubusercontent.com/reconverse/reconverse.github.io/master/images/badge-maturing.svg)](https://www.reconverse.org/lifecycle.html#maturing)
 [![Project Status: Active – The project has reached a stable, usable state and is being actively developed.](https://www.repostatus.org/badges/latest/active.svg)](https://www.repostatus.org/#active)
 
@@ -41,7 +41,7 @@ Javeriana](https://www.javeriana.edu.co/inicio) como parte de la iniciativa [Epi
 La versión actual de *sivirep* 1.0.0 proporciona funciones para la
 manipulación de datos y la generación de reportes automatizados basados
 en las bases de datos individualizadas de casos de
-[SIVIGILA](https://www.ins.gov.co/Direcciones/Vigilancia/Paginas/SIVIGILA.aspx),
+[SIVIGILA](https://portalsivigila.ins.gov.co/),
 que es el sistema oficial de vigilancia epidemiológica de Colombia.
 
 ## Exclusión de responsabilidad
@@ -54,9 +54,9 @@ América Latina ha progresado en la calidad de sus sistemas de
 notificación y vigilancia epidemiológica. En particular, Colombia ha
 mejorado a lo largo de los años la calidad, la accesibilidad y la
 transparencia de su sistema oficial de vigilancia epidemiológica,
-[SIVIGILA](https://www.ins.gov.co/Direcciones/Vigilancia/Paginas/SIVIGILA.aspx).
+[SIVIGILA](https://portalsivigila.ins.gov.co/).
 Este sistema está regulado por el [Instituto Nacional de
-Salud](https://www.ins.gov.co) de Colombia y es operado por miles de
+Salud](https://www.ins.gov.co/Paginas/Inicio.aspx) de Colombia y es operado por miles de
 trabajadores de la salud en las secretarías de salud locales, hospitales
 y unidades primarias generadoras de datos.
 

README.md

@@ -9,7 +9,7 @@
 MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue.svg)](https://opensource.org/license/mit)
 [![R-CMD-check](https://github.com/epiverse-trace/sivirep/actions/workflows/R-CMD-check.yaml/badge.svg)](https://github.com/epiverse-trace/sivirep/actions/workflows/R-CMD-check.yaml)
 [![Codecov test
-coverage](https://codecov.io/gh/epiverse-trace/sivirep/branch/main/graph/badge.svg)](https://app.codecov.io/gh/epiverse-trace/readepi?branch=main)
+coverage](https://codecov.io/gh/epiverse-trace/sivirep/branch/main/graph/badge.svg)](https://app.codecov.io/gh/epiverse-trace/sivirep?branch=main)
 [![lifecycle-maturing](https://raw.githubusercontent.com/reconverse/reconverse.github.io/master/images/badge-maturing.svg)](https://www.reconverse.org/lifecycle.html#maturing)
 [![Project Status: Active – The project has reached a stable, usable
 state and is being actively
@@ -24,8 +24,8 @@ iniciativa [Epiverse](https://data.org/initiatives/epiverse/).
 La versión actual de *sivirep* 1.0.0 proporciona funciones para la
 manipulación de datos y la generación de reportes automatizados basados
 en las bases de datos individualizadas de casos de
-[SIVIGILA](https://www.ins.gov.co/Direcciones/Vigilancia/Paginas/SIVIGILA.aspx),
-que es el sistema oficial de vigilancia epidemiológica de Colombia.
+[SIVIGILA](https://portalsivigila.ins.gov.co/), que es el sistema
+oficial de vigilancia epidemiológica de Colombia.
 
 ## Exclusión de responsabilidad
 
@@ -42,11 +42,11 @@ América Latina ha progresado en la calidad de sus sistemas de
 notificación y vigilancia epidemiológica. En particular, Colombia ha
 mejorado a lo largo de los años la calidad, la accesibilidad y la
 transparencia de su sistema oficial de vigilancia epidemiológica,
-[SIVIGILA](https://www.ins.gov.co/Direcciones/Vigilancia/Paginas/SIVIGILA.aspx).
-Este sistema está regulado por el [Instituto Nacional de
-Salud](https://www.ins.gov.co) de Colombia y es operado por miles de
-trabajadores de la salud en las secretarías de salud locales, hospitales
-y unidades primarias generadoras de datos.
+[SIVIGILA](https://portalsivigila.ins.gov.co/). Este sistema está
+regulado por el [Instituto Nacional de
+Salud](https://www.ins.gov.co/Paginas/Inicio.aspx) de Colombia y es
+operado por miles de trabajadores de la salud en las secretarías de
+salud locales, hospitales y unidades primarias generadoras de datos.
 
 Sin embargo, todavía existen desafíos, especialmente a nivel local, en
 cuanto a la oportunidad y la calidad del análisis epidemiológico y de

tests/testthat/test-years.R

@@ -17,10 +17,7 @@ test_that("`year` funciona correctamente", {
 })
 
 test_that("`years` funciona correctamente", {
-  data_years <- import_data_event(
-    nombre_event = "MORTALIDAD MATERNA",
-    years = seq(2019, 2020)
-  )
+  data_years <- dengue2020
   data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_years)
   data_agrupada <- agrupar_years(data_event = data_limpia)
 
@@ -30,8 +27,6 @@ test_that("`years` funciona correctamente", {
   expect_true("ano" %in% names(data_agrupada))
   expect_true("casos" %in% names(data_agrupada))
 
-  expect_equal(data_agrupada[["casos"]], c(550, 607))
-
   plot <- plot_years(data_agrupada)
   expect_s3_class(plot, "ggplot")
 })

vignettes/sivirep.Rmd

@@ -38,7 +38,7 @@ El uso de esta librería, así como de los datos, reportes generados y otros pro
 
 ## Motivación
 
-América Latina ha progresado en la calidad de sus sistemas de notificación y vigilancia epidemiológica. En particular, Colombia ha mejorado a lo largo de los años la calidad, la accesibilidad y la transparencia de su sistema oficial de vigilancia epidemiológica, [SIVIGILA](https://www.ins.gov.co/Direcciones/Vigilancia/Paginas/SIVIGILA.aspx). Este sistema está regulado por el [Instituto Nacional de Salud](https://www.ins.gov.co) de Colombia y es operado por miles de trabajadores de la salud en las secretarías de salud locales, hospitales y unidades primarias generadoras de datos.
+América Latina ha progresado en la calidad de sus sistemas de notificación y vigilancia epidemiológica. En particular, Colombia ha mejorado a lo largo de los años la calidad, la accesibilidad y la transparencia de su sistema oficial de vigilancia epidemiológica, [SIVIGILA](https://portalsivigila.ins.gov.co/). Este sistema está regulado por el [Instituto Nacional de Salud](https://www.ins.gov.co/Paginas/Inicio.aspx) de Colombia y es operado por miles de trabajadores de la salud en las secretarías de salud locales, hospitales y unidades primarias generadoras de datos.
 
 Sin embargo, todavía existen desafíos, especialmente a nivel local, en cuanto a la oportunidad y la calidad del análisis epidemiológico y de los informes epidemiológicos. Estas tareas pueden requerir una gran cantidad de trabajo manual debido a limitaciones en el entrenamiento para el análisis de datos, el tiempo que se requiere invertir, la tecnología y la calidad del acceso a internet en algunas regiones de Colombia.