Treemap Morbilidad Valle del Cauca

Morbilidad - 2019 al 2021 análisis de la situación en salud

Fuente: datos.gov.co

Descripción general del dataset

morbilidad <- read.csv("Morbilidad.csv", stringsAsFactors=TRUE, header = TRUE)
str(morbilidad)

## 'data.frame':    146876 obs. of  9 variables:
##  $ Grandes_causas   : Factor w/ 6 levels "Condiciones maternas y perinatales",..: 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 ...
##  $ Sub_grupo        : Factor w/ 25 levels "Anomalias congenitas",..: 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 ...
##  $ Descripcion_CIE10: Factor w/ 5848 levels "(Osteo)artrosis erosiva",..: 4 4 98 195 195 195 195 195 195 195 ...
##  $ año              : int  2021 2021 2021 2021 2021 2021 2021 2021 2021 2021 ...
##  $ g3280            : Factor w/ 6 levels "1. primera infancia",..: 2 4 5 4 4 4 5 5 5 5 ...
##  $ gquin            : Factor w/ 19 levels "< año",">85",..: 12 5 11 6 6 7 7 8 9 9 ...
##  $ SexoUsua         : Factor w/ 2 levels "F","M": 2 2 1 1 2 1 1 1 1 2 ...
##  $ NombServ         : Factor w/ 3 levels "CONSULTA EXTERNA",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ CuentaDeSexoUsua : int  1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 ...

library(ggplot2)

Graficas descriptivas

grafico <- ggplot(morbilidad)
grafico <- grafico + aes(Grandes_causas)
grafico <- grafico + geom_bar()
grafico <- grafico + labs(title = "Grandes causas")
grafico

grafico <- ggplot(morbilidad)
grafico <- grafico + aes(g3280)
grafico <- grafico + geom_bar()
grafico <- grafico + labs(title = "Grupo poblaciones x Resolución 3280")
grafico

grafico <- ggplot(morbilidad)
grafico <- grafico + aes(gquin)
grafico <- grafico + geom_bar()
grafico <- grafico + labs(title = "Grupo por quinquenio")
grafico

grafico <- ggplot(morbilidad)
grafico <- grafico + aes(SexoUsua, fill=SexoUsua)
grafico <- grafico + geom_bar()
grafico <- grafico + labs(title = "Sexo")
grafico <- grafico + facet_grid(.~año)
grafico

grafico <- ggplot(morbilidad)
grafico <- grafico + aes(SexoUsua, fill=SexoUsua)
grafico <- grafico + geom_bar()
grafico <- grafico + labs(title = "Sexo por sub-grupos y Grupos")
grafico <- grafico + facet_grid(Grandes_causas~Sub_grupo)
grafico

Treemaps

library(treemap)
morbilidad$value <- 1

treemap(morbilidad, 
        
        # data
        index=c("Grandes_causas","Sub_grupo"), vSize="value", type="index",

        # Main
        title="Morbilidad en el Valle del Cauca, 2019-2021. Grandes causas y sub grupos",
)

treemap(morbilidad, 
        
        # data
        index=c("Grandes_causas","g3280"), vSize="value", type="index",

        # Main
        title="Morbilidad en el Valle del Cauca, 2019-2021. Grandes causas y grupo etareo",
        
        # Labels
            fontsize.labels=c(16, 12),
            fontcolor.labels=c("white",  "pink"),
            fontface.labels=1,
           #bg.labels=c("transparent"),      
               align.labels=list( c("left", "top"), c("left", "center")),                                  
            #overlap.labels=0.5,
     
         
  
)