#2.1 Construya una base de datos de veinte (20) historias clínicas con los siguientes campos:
#2.1.1. Identidad de Pacientes: (Número de Cédula, Nombres del paciente, Apellidos del paciente, Edad, Sexo, Domicilio, Ciudad, Departamento, Número de teléfono, Número de historial clínico, Fumante(S/N))
#2.1.2. Proceso de Ingreso a la entidad: (Procedencia, Fecha de ingreso, Número de piso, Número de cama, Causa de Ingreso)
# Crear una base de datos de historias clínicas
historias_clinicas <- data.frame(
Numero_de_Cedula = integer(20),
Nombres_del_paciente = character(20),
Apellidos_del_paciente = character(20),
Edad = integer(20),
Sexo = character(20),
Domicilio = character(20),
Ciudad = character(20),
Departamento = character(20),
Numero_de_telefono = character(20),
Numero_de_historial_clinico = integer(20),
Fumante = character(20)
)
# Llenar la base de datos con datos ficticios
historias_clinicas$Numero_de_Cedula <- sample(1000000:9999999, 20)
historias_clinicas$Nombres_del_paciente <- c("Juan", "Maria", "Luis", "Ana", "Carlos", "Sofia", "Pedro", "Laura", "Raul", "Elena", "Diego", "Isabel", "Javier", "Carmen", "Fernando", "Marta", "Gabriel", "Silvia", "Hector", "Patricia")
historias_clinicas$Apellidos_del_paciente <- c("Gomez", "Lopez", "Martinez", "Rodriguez", "Perez", "Fernandez", "Sanchez", "Gonzalez", "Ramirez", "Diaz", "Torres", "Ruiz", "Ortega", "Vargas", "Castro", "Jimenez", "Molina", "Hernandez", "Rios", "Garcia")
historias_clinicas$Edad <- sample(18:80, 20)
historias_clinicas$Sexo <- sample(c("M", "F"), 20, replace = TRUE)
historias_clinicas$Domicilio <- c("Calle 123", "Avenida 456", "Carrera 789", "Calle 1011", "Avenida 1213", "Carrera 1415", "Calle 1617", "Avenida 1819", "Carrera 2021", "Calle 2223", "Avenida 2425", "Carrera 2627", "Calle 2829", "Avenida 3031", "Carrera 3233", "Calle 3435", "Avenida 3637", "Carrera 3839", "Calle 4041", "Avenida 4243")
historias_clinicas$Ciudad <- c("Bogota", "Medellin", "Cali", "Barranquilla", "Cartagena", "Bucaramanga", "Pereira", "Cucuta", "Villavicencio", "Santa Marta", "Ibague", "Pasto", "Manizales", "Neiva", "Valledupar", "Armenia", "Popayan", "Sincelejo", "Monteria", "Tunja")
historias_clinicas$Departamento <- c("Cundinamarca", "Antioquia", "Valle del Cauca", "Atlantico", "Bolivar", "Santander", "Risaralda", "Norte de Santander", "Meta", "Magdalena", "Tolima", "Narino", "Caldas", "Huila", "Cesar", "Quindio", "Cauca", "Sucre", "Cordoba", "Boyaca")
historias_clinicas$Numero_de_telefono <- sample(3000000:3999999, 20)
historias_clinicas$Numero_de_historial_clinico <- sample(1000:1999, 20)
historias_clinicas$Fumante <- sample(c("S", "N"), 20, replace = TRUE)
Numero_de_historial_clinico = c(1001, 1002, 1003, 1004, 1005, 1006, 1007, 1008, 1009, 1010, 1011, 1012, 1013, 1014, 1015, 1016, 1017, 1018, 1019, 1020)
fecha_ingreso <- as.Date(c("2023-01-01", "2023-02-15", "2023-03-10", "2023-04-20", "2023-05-05", "2023-06-08", "2023-07-12", "2023-08-24", "2023-09-30", "2023-10-15", "2023-11-05", "2023-12-20", "2024-01-02", "2024-02-18", "2024-03-11", "2024-04-22", "2024-05-08", "2024-06-10", "2024-07-22", "2024-08-30"))
num_piso <- sample(1:10, 20, replace = TRUE)
num_cama <- sample(1:50, 20, replace = TRUE)
causa_ingreso = c("Fiebre", "Fractura de brazo", "Dolor abdominal", "Neumonía", "Infarto de miocardio", "Gripe", "Dolor de cabeza", "Cirugía programada", "Dolor lumbar", "Gastroenteritis", "Accidente automovilístico", "Infección respiratoria", "Dolor de espalda", "Intoxicación alimentaria", "Problemas de visión", "Apendicitis", "Dolor de garganta", "Problemas cardíacos", "Problemas respiratorios", "Gripe")
procedencia = c("Emergencia", "Referido", "Emergencia", "Consulta Externa", "Emergencia", "Referido", "Emergencia", "Referido", "Emergencia", "Consulta Externa", "Emergencia", "Consulta Externa", "Referido", "Emergencia", "Consulta Externa", "Emergencia", "Referido", "Emergencia", "Referido", "Emergencia")
historias_clinicas$Procedencia <- procedencia
historias_clinicas$Fecha_Ingreso <- fecha_ingreso
historias_clinicas$Num_Piso <- num_piso
historias_clinicas$Num_Cama <- num_cama
historias_clinicas$Causa_Ingreso <- causa_ingreso
# Mostrar la base de datos
print(historias_clinicas)
## Numero_de_Cedula Nombres_del_paciente Apellidos_del_paciente Edad Sexo
## 1 9059743 Juan Gomez 56 F
## 2 9984715 Maria Lopez 62 M
## 3 5147068 Luis Martinez 28 F
## 4 3989122 Ana Rodriguez 42 F
## 5 4269094 Carlos Perez 51 M
## 6 8516262 Sofia Fernandez 77 M
## 7 6645115 Pedro Sanchez 45 M
## 8 9041052 Laura Gonzalez 30 M
## 9 3448140 Raul Ramirez 25 M
## 10 5478686 Elena Diaz 23 F
## 11 3788107 Diego Torres 60 M
## 12 3844791 Isabel Ruiz 64 M
## 13 7066120 Javier Ortega 39 M
## 14 6754991 Carmen Vargas 38 M
## 15 1862981 Fernando Castro 19 F
## 16 7802081 Marta Jimenez 54 F
## 17 4763302 Gabriel Molina 55 M
## 18 8573041 Silvia Hernandez 35 F
## 19 3470828 Hector Rios 20 F
## 20 8959092 Patricia Garcia 66 F
## Domicilio Ciudad Departamento Numero_de_telefono
## 1 Calle 123 Bogota Cundinamarca 3417405
## 2 Avenida 456 Medellin Antioquia 3918897
## 3 Carrera 789 Cali Valle del Cauca 3617638
## 4 Calle 1011 Barranquilla Atlantico 3003955
## 5 Avenida 1213 Cartagena Bolivar 3725968
## 6 Carrera 1415 Bucaramanga Santander 3074486
## 7 Calle 1617 Pereira Risaralda 3566559
## 8 Avenida 1819 Cucuta Norte de Santander 3149081
## 9 Carrera 2021 Villavicencio Meta 3148289
## 10 Calle 2223 Santa Marta Magdalena 3867948
## 11 Avenida 2425 Ibague Tolima 3567000
## 12 Carrera 2627 Pasto Narino 3256155
## 13 Calle 2829 Manizales Caldas 3483523
## 14 Avenida 3031 Neiva Huila 3285111
## 15 Carrera 3233 Valledupar Cesar 3715144
## 16 Calle 3435 Armenia Quindio 3144862
## 17 Avenida 3637 Popayan Cauca 3660915
## 18 Carrera 3839 Sincelejo Sucre 3177833
## 19 Calle 4041 Monteria Cordoba 3823663
## 20 Avenida 4243 Tunja Boyaca 3990191
## Numero_de_historial_clinico Fumante Procedencia Fecha_Ingreso Num_Piso
## 1 1702 S Emergencia 2023-01-01 8
## 2 1024 N Referido 2023-02-15 1
## 3 1806 S Emergencia 2023-03-10 5
## 4 1922 N Consulta Externa 2023-04-20 4
## 5 1473 S Emergencia 2023-05-05 9
## 6 1006 S Referido 2023-06-08 7
## 7 1674 S Emergencia 2023-07-12 3
## 8 1246 S Referido 2023-08-24 5
## 9 1835 N Emergencia 2023-09-30 1
## 10 1593 N Consulta Externa 2023-10-15 6
## 11 1848 N Emergencia 2023-11-05 5
## 12 1635 N Consulta Externa 2023-12-20 3
## 13 1390 S Referido 2024-01-02 5
## 14 1512 N Emergencia 2024-02-18 4
## 15 1133 N Consulta Externa 2024-03-11 7
## 16 1939 S Emergencia 2024-04-22 9
## 17 1722 S Referido 2024-05-08 6
## 18 1411 N Emergencia 2024-06-10 8
## 19 1932 N Referido 2024-07-22 7
## 20 1528 N Emergencia 2024-08-30 4
## Num_Cama Causa_Ingreso
## 1 24 Fiebre
## 2 5 Fractura de brazo
## 3 35 Dolor abdominal
## 4 37 Neumonía
## 5 50 Infarto de miocardio
## 6 18 Gripe
## 7 34 Dolor de cabeza
## 8 10 Cirugía programada
## 9 8 Dolor lumbar
## 10 21 Gastroenteritis
## 11 3 Accidente automovilístico
## 12 22 Infección respiratoria
## 13 40 Dolor de espalda
## 14 14 Intoxicación alimentaria
## 15 34 Problemas de visión
## 16 24 Apendicitis
## 17 3 Dolor de garganta
## 18 17 Problemas cardíacos
## 19 41 Problemas respiratorios
## 20 26 Gripe
#2.2. Por medio de informe gráfico clasifique por:
#a) Pacientes mujeres y Hombres
barplot(table(historias_clinicas$Sexo),
main = "Distribución de Pacientes por Género",
xlab = "Género",
ylab = "Cantidad de Pacientes",
col = c("royalblue3", "orchid3"))
