Años Calendario

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento        <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01-01, 2010-01-0…
$ Adjusted_Deaths_Under_1 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, 839, 529, 1749, 457, 1634,…
$ Adjusted_Births         <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, 53501, 55705, 153922, 3548…
$ entidad                 <dbl> 29, 11, 22, 1, 29, 25, 5, 14, 31, 16, 11, 20, …
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Adjusted_Deaths_Under_1 Adjusted_Births entidad
   <date>                             <dbl>           <dbl>   <dbl>
 1 2009-01-01                            NA              NA      29
 2 2009-01-01                            NA              NA      11
 3 2009-01-01                            NA              NA      22
 4 2010-01-01                            NA              NA       1
 5 2010-01-01                            NA              NA      29
 6 2011-01-01                           839           53501      25
 7 2011-01-01                           529           55705       5
 8 2012-01-01                          1749          153922      14
 9 2012-01-01                           457           35486      31
10 2012-01-01                          1634           95934      16
11 2014-01-01                          1372          115638      11
12 2015-01-01                          1539           73125      20
13 2015-01-01                          1552          145807      14
14 2016-01-01                           424           39687      22
15 2016-01-01                           564           58963       2
16 2016-01-01                          1499           71752      20
17 2017-01-01                           951           92162      19
18 2017-01-01                           899           61319       8
19 2018-01-01                           313           27190      23
20 2018-01-01                          1223          110821      11

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento               <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2011-01-01, 20…
$ Deaths_NeoNatal_INEGI          <dbl> 651, 361, 249, 206, 1490, 289, 359, 106…
$ Births_From_Mortality_NeoNatal <dbl> 65648, 48860, 25986, 26983, 153813, 336…
$ entidad                        <dbl> 28, 24, 23, 1, 14, 31, 10, 3, 19, 11, 3…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Deaths_NeoNatal_INEGI Births_From_Mortality_NeoNatal entidad
   <date>                           <dbl>                          <dbl>   <dbl>
 1 2009-01-01                         651                          65648      28
 2 2009-01-01                         361                          48860      24
 3 2011-01-01                         249                          25986      23
 4 2011-01-01                         206                          26983       1
 5 2011-01-01                        1490                         153813      14
 6 2011-01-01                         289                          33690      31
 7 2012-01-01                         359                          36180      10
 8 2013-01-01                         106                          12457       3
 9 2013-01-01                         616                          87982      19
10 2013-01-01                         984                         117425      11
11 2014-01-01                        1341                         135800      30
12 2014-01-01                         221                          25309      29
13 2014-01-01                         265                          33138      17
14 2015-01-01                         236                          28949      23
15 2016-01-01                         357                          47534      24
16 2016-01-01                         174                          19763      18
17 2017-01-01                         509                          44646      27
18 2017-01-01                         569                          88594      16
19 2018-01-01                         945                          77559       7
20 2019-01-01                         221                          28187      23

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento               <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01-01, 20…
$ Deaths_NeoNatal_INEGI          <dbl> 5, 33, 0, 4, 51, 4, 1, 0, 5, 0, 4, 0, 1…
$ Births_From_Mortality_NeoNatal <dbl> 132, 4311, 12, 413, 6061, 215, 30, 16, …
$ ent_mun                        <glue> "15_072", "27_005", "20_203", "16_080"…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Deaths_NeoNatal_INEGI Births_From_Mortality_NeoNatal ent_mun
   <date>                           <dbl>                          <dbl> <glue> 
 1 2009-01-01                           5                            132 15_072 
 2 2009-01-01                          33                           4311 27_005 
 3 2009-01-01                           0                             12 20_203 
 4 2010-01-01                           4                            413 16_080 
 5 2011-01-01                          51                           6061 14_067 
 6 2011-01-01                           4                            215 11_024 
 7 2011-01-01                           1                             30 20_170 
 8 2011-01-01                           0                             16 20_168 
 9 2012-01-01                           5                            356 24_007 
10 2013-01-01                           0                              0 18_888 
11 2014-01-01                           4                            854 20_057 
12 2015-01-01                           0                             36 20_024 
13 2015-01-01                          18                           1780 05_027 
14 2016-01-01                           2                            284 16_067 
15 2016-01-01                           0                              3 20_074 
16 2017-01-01                           0                              8 21_135 
17 2017-01-01                           1                             74 16_037 
18 2017-01-01                           3                            536 22_018 
19 2019-01-01                           3                            257 21_178 
20 2019-01-01                           0                             78 21_062 

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento                   <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01-01…
$ Deaths_Postneonatal_INEGI          <dbl> 310, 128, 527, 597, 65, 311, 151, 3…
$ Births_From_Mortality_Postneonatal <dbl> 59679, 34863, 135144, 116591, 15648…
$ entidad                            <dbl> 8, 31, 14, 30, 4, 16, 29, 8, 32, 28…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Deaths_Postneonatal_INEGI Births_From_Mortality_Po…¹ entidad
   <date>                               <dbl>                      <dbl>   <dbl>
 1 2009-01-01                             310                      59679       8
 2 2009-01-01                             128                      34863      31
 3 2009-01-01                             527                     135144      14
 4 2009-01-01                             597                     116591      30
 5 2010-01-01                              65                      15648       4
 6 2011-01-01                             311                      91560      16
 7 2011-01-01                             151                      25645      29
 8 2013-01-01                             378                      61812       8
 9 2013-01-01                             124                      31710      32
10 2014-01-01                             236                      59674      28
11 2015-01-01                             826                      94731       7
12 2015-01-01                             590                     130736      30
13 2016-01-01                             173                      34691      31
14 2016-01-01                             310                      61396       8
15 2016-01-01                             189                      58552       5
16 2017-01-01                             120                      30672      32
17 2018-01-01                             454                     113402      30
18 2019-01-01                             145                      51663       5
19 2019-01-01                              62                      22369      29
20 2019-01-01                             311                      96916       9
# ℹ abbreviated name: ¹​Births_From_Mortality_Postneonatal

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento                   <date> 2010-01-01, 2010-01-01, 2011-01-01…
$ Deaths_Postneonatal_INEGI          <dbl> 67, 1, 0, 2, 1, 11, 0, 0, 5, 3, 2, …
$ Births_From_Mortality_Postneonatal <dbl> 11061, 136, 99, 240, 648, 3632, 10,…
$ ent_mun                            <glue> "09_010", "08_025", "20_202", "16_…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Deaths_Postneonatal_INEGI Births_From_Mortality_Po…¹ ent_mun
   <date>                               <dbl>                      <dbl> <glue> 
 1 2010-01-01                              67                      11061 09_010 
 2 2010-01-01                               1                        136 08_025 
 3 2011-01-01                               0                         99 20_202 
 4 2012-01-01                               2                        240 16_072 
 5 2012-01-01                               1                        648 27_007 
 6 2012-01-01                              11                       3632 07_019 
 7 2013-01-01                               0                         10 20_099 
 8 2013-01-01                               0                          0 16_888 
 9 2013-01-01                               5                        945 12_075 
10 2013-01-01                               3                        140 29_059 
11 2014-01-01                               2                        432 05_004 
12 2014-01-01                               0                         26 20_112 
13 2015-01-01                               0                         32 26_045 
14 2016-01-01                               0                         11 20_382 
15 2016-01-01                               1                         79 20_249 
16 2017-01-01                               2                        793 07_069 
17 2017-01-01                               0                        462 12_059 
18 2018-01-01                               1                        269 21_026 
19 2019-01-01                               0                        136 21_002 
20 2019-01-01                               0                         34 20_410 
# ℹ abbreviated name: ¹​Births_From_Mortality_Postneonatal

Rows: 20
Columns: 5
$ fecha_nacimiento                   <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01-01…
$ Deaths_Postneonatal_INEGI          <dbl> 261, 47, 226, 604, 160, 151, 99, 14…
$ Deaths_NeoNatal_INEGI              <dbl> 608, 111, 410, 1388, 331, 241, 166,…
$ Births_From_Mortality_Postneonatal <dbl> 57642, 12149, 47010, 142677, 53501,…
$ entidad                            <dbl> 2, 3, 26, 14, 25, 29, 18, 31, 22, 1…
# A tibble: 20 × 5
   fecha_nacimiento Deaths_Postneonatal_INEGI Deaths_NeoNatal_INEGI
   <date>                               <dbl>                 <dbl>
 1 2009-01-01                             261                   608
 2 2009-01-01                              47                   111
 3 2009-01-01                             226                   410
 4 2010-01-01                             604                  1388
 5 2011-01-01                             160                   331
 6 2011-01-01                             151                   241
 7 2012-01-01                              99                   166
 8 2012-01-01                             149                   330
 9 2013-01-01                             160                   357
10 2013-01-01                             316                   616
11 2014-01-01                             722                  1254
12 2015-01-01                             220                   380
13 2015-01-01                             187                   360
14 2015-01-01                            1382                  2691
15 2016-01-01                            1311                  2540
16 2017-01-01                              24                    89
17 2017-01-01                              79                   207
18 2017-01-01                             126                   203
19 2018-01-01                             437                  1133
20 2019-01-01                             138                   344
# ℹ 2 more variables: Births_From_Mortality_Postneonatal <dbl>, entidad <dbl>

Rows: 20
Columns: 5
$ fecha_nacimiento                   <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01-01…
$ Deaths_Postneonatal_INEGI          <dbl> 0, 4, 1, 21, 2, 0, 0, 4, 0, 0, 5, 1…
$ Deaths_NeoNatal_INEGI              <dbl> 1, 8, 1, 52, 2, 1, 3, 4, 0, 0, 13, …
$ Births_From_Mortality_Postneonatal <dbl> 106, 329, 20, 2848, 253, 94, 387, 7…
$ ent_mun                            <glue> "31_025", "14_121", "20_367", "21_…
# A tibble: 20 × 5
   fecha_nacimiento Deaths_Postneonatal_INEGI Deaths_NeoNatal_INEGI
   <date>                               <dbl>                 <dbl>
 1 2009-01-01                               0                     1
 2 2009-01-01                               4                     8
 3 2009-01-01                               1                     1
 4 2010-01-01                              21                    52
 5 2010-01-01                               2                     2
 6 2011-01-01                               0                     1
 7 2011-01-01                               0                     3
 8 2011-01-01                               4                     4
 9 2012-01-01                               0                     0
10 2012-01-01                               0                     0
11 2013-01-01                               5                    13
12 2013-01-01                              10                    17
13 2015-01-01                               0                     0
14 2015-01-01                               0                     1
15 2017-01-01                               2                     3
16 2017-01-01                               0                     0
17 2018-01-01                               0                     1
18 2019-01-01                               2                     0
19 2019-01-01                               0                     1
20 2019-01-01                               2                     7
# ℹ 2 more variables: Births_From_Mortality_Postneonatal <dbl>, ent_mun <glue>

Primera infancia no tiene los datos correctos para los ultimos años ya que no se han terminado de registrar estos datos, por lo que NO se analizara la mortalidad en primera infancia

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento                      <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2011-01…
$ Deaths_PrimeraInfancia_INEGI          <dbl> 105, 140, 129, 90, 14, 52, 79, 5…
$ Births_From_Mortality_PrimeraInfancia <dbl> 127439, 116591, 128077, 62889, 1…
$ entidad                               <dbl> 9, 30, 30, 8, 4, 26, 16, 25, 21,…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Deaths_PrimeraInfancia_INEGI Births_From_Mortality…¹ entidad
   <date>                                  <dbl>                   <dbl>   <dbl>
 1 2009-01-01                                105                  127439       9
 2 2009-01-01                                140                  116591      30
 3 2011-01-01                                129                  128077      30
 4 2011-01-01                                 90                   62889       8
 5 2011-01-01                                 14                   15838       4
 6 2011-01-01                                 52                   48508      26
 7 2013-01-01                                 79                   95253      16
 8 2013-01-01                                 52                   52447      25
 9 2014-01-01                                141                  122225      21
10 2014-01-01                                 40                   59530       5
11 2014-01-01                                 23                   33138      17
12 2014-01-01                                 57                   91106      19
13 2015-01-01                                 48                   49704      13
14 2016-01-01                                 30                   48880      25
15 2017-01-01                                102                  140951      14
16 2017-01-01                                 23                   39709      22
17 2018-01-01                                 32                   50497       2
18 2018-01-01                                 15                   31814      10
19 2018-01-01                                 11                   23700      29
20 2019-01-01                                  0                   96916       9
# ℹ abbreviated name: ¹​Births_From_Mortality_PrimeraInfancia

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento                      <date> 2009-01-01, 2010-01-01, 2010-01…
$ Deaths_PrimeraInfancia_INEGI          <dbl> 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0,…
$ Births_From_Mortality_PrimeraInfancia <dbl> 183, 590, 251, 0, 212, 1674, 4, …
$ ent_mun                               <glue> "01_008", "15_015", "30_070", "…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Deaths_PrimeraInfancia_INEGI Births_From_Mortality…¹ ent_mun
   <date>                                  <dbl>                   <dbl> <glue> 
 1 2009-01-01                                  0                     183 01_008 
 2 2010-01-01                                  1                     590 15_015 
 3 2010-01-01                                  0                     251 30_070 
 4 2011-01-01                                  0                       0 32_998 
 5 2011-01-01                                  0                     212 30_001 
 6 2012-01-01                                  1                    1674 30_160 
 7 2012-01-01                                  0                       4 20_442 
 8 2013-01-01                                  0                      84 20_051 
 9 2013-01-01                                  0                     415 14_043 
10 2013-01-01                                  0                     553 05_006 
11 2013-01-01                                  0                      13 21_133 
12 2014-01-01                                  1                      85 31_049 
13 2014-01-01                                  0                     117 10_002 
14 2014-01-01                                  0                       2 20_416 
15 2015-01-01                                  0                     187 17_005 
16 2016-01-01                                  0                     122 30_137 
17 2017-01-01                                  0                      19 20_262 
18 2017-01-01                                  0                     173 20_298 
19 2017-01-01                                  0                      14 20_194 
20 2018-01-01                                  1                    2460 12_066 
# ℹ abbreviated name: ¹​Births_From_Mortality_PrimeraInfancia

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento                      <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01…
$ Deaths_PrimeraInfancia_INEGI          <dbl> 27, 91, 6, 54, 30, 31, 21, 77, 5…
$ Births_From_Mortality_PrimeraInfancia <dbl> 27627, 59679, 12149, 51672, 3764…
$ entidad                               <dbl> 23, 8, 3, 25, 22, 18, 29, 8, 5, …
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Deaths_PrimeraInfancia_INEGI Births_From_Mortality…¹ entidad
   <date>                                  <dbl>                   <dbl>   <dbl>
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 2 2009-01-01                                 91                   59679       8
 3 2009-01-01                                  6                   12149       3
 4 2009-01-01                                 54                   51672      25
 5 2010-01-01                                 30                   37648      22
 6 2010-01-01                                 31                   20895      18
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 8 2012-01-01                                 77                   63068       8
 9 2012-01-01                                 52                   58151       5
10 2012-01-01                                 18                   26918      29
11 2013-01-01                                 52                   52447      25
12 2014-01-01                                 32                   40571      22
13 2014-01-01                                 73                   92234      16
14 2015-01-01                                211                   94731       7
15 2015-01-01                                 26                   28949      23
16 2016-01-01                                 50                   93429      19
17 2018-01-01                                 43                   69992      20
18 2018-01-01                                 11                   23700      29
19 2018-01-01                                 14                   46044      24
20 2019-01-01                                  0                   10291       6
# ℹ abbreviated name: ¹​Births_From_Mortality_PrimeraInfancia

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento                      <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01…
$ Deaths_PrimeraInfancia_INEGI          <dbl> 0, 0, 3, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 3,…
$ Births_From_Mortality_PrimeraInfancia <dbl> 13, 0, 1212, 480, 0, 92, 220, 24…
$ ent_mun                               <glue> "21_032", "17_888", "07_057", "…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Deaths_PrimeraInfancia_INEGI Births_From_Mortality…¹ ent_mun
   <date>                                  <dbl>                   <dbl> <glue> 
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 3 2009-01-01                                  3                    1212 07_057 
 4 2010-01-01                                  0                     480 15_059 
 5 2010-01-01                                  0                       0 07_125 
 6 2011-01-01                                  0                      92 20_210 
 7 2012-01-01                                  1                     220 20_012 
 8 2012-01-01                                  0                     249 30_100 
 9 2014-01-01                                  0                       0 17_035 
10 2014-01-01                                  0                     379 16_022 
11 2014-01-01                                  3                    7609 18_017 
12 2015-01-01                                  0                      20 08_057 
13 2016-01-01                                  3                    1482 21_041 
14 2018-01-01                                  5                    8479 02_001 
15 2018-01-01                                  1                     829 30_065 
16 2018-01-01                                  0                     695 30_127 
17 2018-01-01                                  0                     999 21_186 
18 2019-01-01                                  0                      17 08_028 
19 2019-01-01                                  0                      24 30_190 
20 2019-01-01                                  0                      67 20_244 
# ℹ abbreviated name: ¹​Births_From_Mortality_PrimeraInfancia

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento              <date> 2009-01-01, 2010-01-01, 2010-01-01, 201…
$ Prenatal_Checkups             <dbl> 399617, 769876, 371321, 150384, 385520, …
$ Births_from_Prenatal_Checkups <dbl> 59679, 118164, 50301, 20895, 58151, 5013…
$ entidad                       <dbl> 8, 30, 13, 18, 5, 24, 1, 6, 27, 30, 16, …
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Prenatal_Checkups Births_from_Prenatal_Checkups entidad
   <date>                       <dbl>                         <dbl>   <dbl>
 1 2009-01-01                  399617                         59679       8
 2 2010-01-01                  769876                        118164      30
 3 2010-01-01                  371321                         50301      13
 4 2010-01-01                  150384                         20895      18
 5 2012-01-01                  385520                         58151       5
 6 2012-01-01                  349418                         50131      24
 7 2012-01-01                  220195                         27280       1
 8 2013-01-01                   90170                         12291       6
 9 2013-01-01                  316743                         51051      27
10 2015-01-01                  908973                        130736      30
11 2015-01-01                  673966                         90367      16
12 2015-01-01                  226394                         30719      32
13 2015-01-01                  900061                        123832      21
14 2016-01-01                  898571                        122521      21
15 2016-01-01                  218337                         24164      29
16 2018-01-01                  821480                        113402      30
17 2018-01-01                  384777                         60422      12
18 2018-01-01                  349334                         45588      25
19 2018-01-01                  201292                         27738      17
20 2019-01-01                  326179                         44498      25

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento              <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2010-01-01, 201…
$ Prenatal_Checkups             <dbl> 2601, 3986, 2045, 1258, 402, 3155, 2092,…
$ Births_from_Prenatal_Checkups <dbl> 435, 741, 357, 208, 51, 597, 307, 28, 28…
$ ent_mun                       <glue> "20_006", "31_079", "16_049", "12_013",…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Prenatal_Checkups Births_from_Prenatal_Checkups ent_mun
   <date>                       <dbl>                         <dbl> <glue> 
 1 2009-01-01                    2601                           435 20_006 
 2 2009-01-01                    3986                           741 31_079 
 3 2010-01-01                    2045                           357 16_049 
 4 2010-01-01                    1258                           208 12_013 
 5 2010-01-01                     402                            51 20_118 
 6 2012-01-01                    3155                           597 12_051 
 7 2012-01-01                    2092                           307 30_099 
 8 2013-01-01                     138                            28 20_189 
 9 2014-01-01                    1906                           281 21_214 
10 2014-01-01                      84                            11 20_544 
11 2015-01-01                    1591                           243 21_138 
12 2017-01-01                     224                            24 20_465 
13 2017-01-01                     455                            59 20_174 
14 2017-01-01                      55                             7 26_032 
15 2018-01-01                    6499                           906 20_397 
16 2018-01-01                    2782                           364 30_053 
17 2018-01-01                     621                            76 14_102 
18 2018-01-01                    1279                           168 13_031 
19 2019-01-01                   73748                         10086 14_097 
20 2019-01-01                    2023                           302 12_073 

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento                  <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2010-01-01,…
$ Births_Dont_Get_Prenatal_Atention <dbl> 1337, 3875, 4035, 351, 353, 3484, 58…
$ Births_Get_Prenatal_Atention      <dbl> 82773, 53312, 137325, 12238, 26545, …
$ entidad                           <dbl> 16, 2, 14, 3, 29, 14, 7, 22, 29, 25,…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Births_Dont_Get_Prenatal_At…¹ Births_Get_Prenatal_…² entidad
   <date>                                   <dbl>                  <dbl>   <dbl>
 1 2009-01-01                                1337                  82773      16
 2 2009-01-01                                3875                  53312       2
 3 2010-01-01                                4035                 137325      14
 4 2010-01-01                                 351                  12238       3
 5 2012-01-01                                 353                  26545      29
 6 2012-01-01                                3484                 148850      14
 7 2012-01-01                                5892                  80880       7
 8 2013-01-01                                 614                  39270      22
 9 2014-01-01                                 405                  24897      29
10 2014-01-01                                 857                  49470      25
11 2015-01-01                                2094                 121406      21
12 2016-01-01                                5673                 270357      15
13 2016-01-01                                 360                  46980      13
14 2016-01-01                                5438                  82941       7
15 2016-01-01                                1927                 120313      21
16 2017-01-01                                1254                  43274      26
17 2018-01-01                                1005                  30752      10
18 2018-01-01                                5736                  71336       7
19 2018-01-01                                 380                  33454      31
20 2019-01-01                                 379                  44017      24
# ℹ abbreviated names: ¹​Births_Dont_Get_Prenatal_Atention,
#   ²​Births_Get_Prenatal_Atention

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento                  <date> 2010-01-01, 2011-01-01, 2011-01-01,…
$ Births_Dont_Get_Prenatal_Atention <dbl> 2, 1, 0, 57, 14, 4, 0, 4, 9, 0, 0, 2…
$ Births_Get_Prenatal_Atention      <dbl> 338, 29, 91, 1971, 437, 335, 32, 207…
$ ent_mun                           <glue> "05_036", "20_170", "28_008", "28_0…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Births_Dont_Get_Prenatal_At…¹ Births_Get_Prenatal_…² ent_mun
   <date>                                   <dbl>                  <dbl> <glue> 
 1 2010-01-01                                   2                    338 05_036 
 2 2011-01-01                                   1                     29 20_170 
 3 2011-01-01                                   0                     91 28_008 
 4 2012-01-01                                  57                   1971 28_033 
 5 2013-01-01                                  14                    437 30_148 
 6 2013-01-01                                   4                    335 24_012 
 7 2013-01-01                                   0                     32 10_029 
 8 2013-01-01                                   4                    207 30_020 
 9 2013-01-01                                   9                    277 30_095 
10 2014-01-01                                   0                     17 18_999 
11 2014-01-01                                   0                     60 21_201 
12 2015-01-01                                 225                  14700 26_030 
13 2015-01-01                                   1                    125 30_187 
14 2016-01-01                                   0                      0 05_998 
15 2016-01-01                                   0                      1 20_479 
16 2018-01-01                                   6                   1168 32_039 
17 2018-01-01                                   0                      2 26_046 
18 2018-01-01                                   2                    199 20_293 
19 2018-01-01                                   1                     41 20_176 
20 2019-01-01                                   0                    229 16_063 
# ℹ abbreviated names: ¹​Births_Dont_Get_Prenatal_Atention,
#   ²​Births_Get_Prenatal_Atention

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento                    <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2010-01-0…
$ Maternal_Mortality_Without_Med_Care <dbl> 9, 1, 1, 10, 0, 0, 0, 5, 0, 3, 3, …
$ Maternal_Mortality_With_Med_Care    <dbl> 46, 22, 21, 68, 18, 21, 4, 32, 53,…
$ entidad                             <dbl> 8, 28, 24, 30, 2, 26, 6, 21, 9, 9,…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Maternal_Mortality_Without_…¹ Maternal_Mortality_W…² entidad
   <date>                                   <dbl>                  <dbl>   <dbl>
 1 2009-01-01                                   9                     46       8
 2 2009-01-01                                   1                     22      28
 3 2010-01-01                                   1                     21      24
 4 2011-01-01                                  10                     68      30
 5 2012-01-01                                   0                     18       2
 6 2013-01-01                                   0                     21      26
 7 2014-01-01                                   0                      4       6
 8 2015-01-01                                   5                     32      21
 9 2015-01-01                                   0                     53       9
10 2016-01-01                                   3                     30       9
11 2016-01-01                                   3                     20      16
12 2016-01-01                                   0                     36      14
13 2017-01-01                                   0                      8      23
14 2017-01-01                                   1                     16      26
15 2017-01-01                                   1                      7      22
16 2017-01-01                                   4                     20      19
17 2018-01-01                                   3                     14       2
18 2019-01-01                                   1                     46      14
19 2019-01-01                                   0                      4       6
20 2019-01-01                                   1                      8      22
# ℹ abbreviated names: ¹​Maternal_Mortality_Without_Med_Care,
#   ²​Maternal_Mortality_With_Med_Care

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento                    <date> 2009-01-01, 2011-01-01, 2011-01-0…
$ Maternal_Mortality_Without_Med_Care <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0…
$ Maternal_Mortality_With_Med_Care    <dbl> 0, 3, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1…
$ ent_mun                             <glue> "30_197", "16_108", "21_020", "20…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Maternal_Mortality_Without_…¹ Maternal_Mortality_W…² ent_mun
   <date>                                   <dbl>                  <dbl> <glue> 
 1 2009-01-01                                   0                      0 30_197 
 2 2011-01-01                                   0                      3 16_108 
 3 2011-01-01                                   0                      0 21_020 
 4 2011-01-01                                   0                      2 20_324 
 5 2012-01-01                                   0                      0 20_041 
 6 2013-01-01                                   0                      0 24_022 
 7 2013-01-01                                   0                      0 23_011 
 8 2014-01-01                                   0                      0 24_007 
 9 2015-01-01                                   0                      0 07_124 
10 2015-01-01                                   0                      0 14_053 
11 2015-01-01                                   0                      0 21_142 
12 2016-01-01                                   0                      1 32_037 
13 2016-01-01                                   0                      0 20_411 
14 2016-01-01                                   0                      0 30_037 
15 2018-01-01                                   0                      1 30_066 
16 2018-01-01                                   0                      0 09_998 
17 2019-01-01                                   0                      1 07_078 
18 2019-01-01                                   0                      2 11_035 
19 2019-01-01                                   0                      1 29_013 
20 2019-01-01                                   0                      0 16_081 
# ℹ abbreviated names: ¹​Maternal_Mortality_Without_Med_Care,
#   ²​Maternal_Mortality_With_Med_Care

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento            <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2010-01-01, 2010-…
$ Births_From_Weight_Adjusted <dbl> 44294, 62126, 49906, 70112, 47121, 11936, …
$ Weight_Adjusted             <dbl> 147552788, 201927455, 164708880, 221779447…
$ entidad                     <dbl> 26, 28, 25, 7, 13, 3, 11, 16, 9, 20, 5, 10…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Births_From_Weight_Adjusted Weight_Adjusted entidad
   <date>                                 <dbl>           <dbl>   <dbl>
 1 2009-01-01                             44294       147552788      26
 2 2009-01-01                             62126       201927455      28
 3 2010-01-01                             49906       164708880      25
 4 2010-01-01                             70112       221779447       7
 5 2010-01-01                             47121       146886834      13
 6 2011-01-01                             11936        39292577       3
 7 2011-01-01                            113931       358172544      11
 8 2012-01-01                             89665       283255336      16
 9 2013-01-01                            127809       389619326       9
10 2014-01-01                             70177       221824697      20
11 2014-01-01                             56680       182226045       5
12 2014-01-01                             33327       106344995      10
13 2014-01-01                             52575       171773865       2
14 2015-01-01                             56289       181948848      28
15 2016-01-01                             25707        80183767       1
16 2017-01-01                             11341        36957599       3
17 2017-01-01                             37744       117219806      22
18 2017-01-01                             22935        70480476      29
19 2019-01-01                             50843       162599816       8
20 2019-01-01                             35439       109484460      22

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento            <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01-01, 2010-…
$ Births_From_Weight_Adjusted <dbl> 11, 390, 56, 3141, 0, 252, 7536, 53, 68, 0…
$ Weight_Adjusted             <dbl> 34420, 1229764, 191550, 9718882, 0, 804200…
$ ent_mun                     <glue> "20_270", "16_047", "20_141", "07_019", "…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Births_From_Weight_Adjusted Weight_Adjusted ent_mun
   <date>                                 <dbl>           <dbl> <glue> 
 1 2009-01-01                                11           34420 20_270 
 2 2009-01-01                               390         1229764 16_047 
 3 2009-01-01                                56          191550 20_141 
 4 2010-01-01                              3141         9718882 07_019 
 5 2011-01-01                                 0               0 04_013 
 6 2012-01-01                               252          804200 16_091 
 7 2012-01-01                              7536        22934223 09_003 
 8 2013-01-01                                53          164605 12_031 
 9 2013-01-01                                68          216280 20_449 
10 2013-01-01                                 0               0 11_998 
11 2014-01-01                               311          945564 29_004 
12 2015-01-01                               583         1907705 30_210 
13 2016-01-01                               501         1532403 29_041 
14 2017-01-01                              1032         3212768 21_186 
15 2017-01-01                               277          874166 20_150 
16 2017-01-01                               494         1501397 21_195 
17 2017-01-01                                59          180665 30_179 
18 2018-01-01                               256          844799 03_009 
19 2018-01-01                               222          668045 15_006 
20 2019-01-01                               357         1088099 15_073 

Rows: 20
Columns: 5
$ fecha_nacimiento                                     <date> 2009-01-01, 2009…
$ Births_from_quarter_first_prenatal_PRIMER_TRIMESTRE  <dbl> 20223, 206534, 96…
$ Births_from_quarter_first_prenatal_SEGUNDO_TRIMESTRE <dbl> 4172, 65374, 2496…
$ Births_from_quarter_first_prenatal_TERCER_TRIMESTRE  <dbl> 813, 14757, 4849,…
$ entidad                                              <dbl> 1, 15, 9, 24, 28,…
# A tibble: 20 × 5
   fecha_nacimiento Births_from_quarter_first_prenatal_…¹ Births_from_quarter_…²
   <date>                                           <dbl>                  <dbl>
 1 2009-01-01                                       20223                   4172
 2 2009-01-01                                      206534                  65374
 3 2010-01-01                                       96991                  24960
 4 2011-01-01                                       36557                   9846
 5 2011-01-01                                       46836                  11613
 6 2011-01-01                                       11086                   3107
 7 2012-01-01                                       77485                  13305
 8 2012-01-01                                       47640                   9675
 9 2013-01-01                                      107234                  20635
10 2014-01-01                                       73449                  12160
11 2014-01-01                                       43819                  10717
12 2014-01-01                                        9880                   1863
13 2014-01-01                                       21838                   4075
14 2014-01-01                                       74967                  12562
15 2015-01-01                                       92259                  18143
16 2016-01-01                                       90437                  23858
17 2017-01-01                                       44785                  10565
18 2018-01-01                                        8916                   1442
19 2018-01-01                                       21442                   4790
20 2019-01-01                                       13767                   2772
# ℹ abbreviated names: ¹​Births_from_quarter_first_prenatal_PRIMER_TRIMESTRE,
#   ²​Births_from_quarter_first_prenatal_SEGUNDO_TRIMESTRE
# ℹ 2 more variables:
#   Births_from_quarter_first_prenatal_TERCER_TRIMESTRE <dbl>, entidad <dbl>

Rows: 20
Columns: 5
$ fecha_nacimiento                                     <date> 2009-01-01, 2009…
$ Births_from_quarter_first_prenatal_PRIMER_TRIMESTRE  <dbl> 2710, 200, 102, 3…
$ Births_from_quarter_first_prenatal_SEGUNDO_TRIMESTRE <dbl> 638, 38, 63, 56, …
$ Births_from_quarter_first_prenatal_TERCER_TRIMESTRE  <dbl> 143, 4, 5, 8, 1, …
$ ent_mun                                              <glue> "16_108", "16_10…
# A tibble: 20 × 5
   fecha_nacimiento Births_from_quarter_first_prenatal_…¹ Births_from_quarter_…²
   <date>                                           <dbl>                  <dbl>
 1 2009-01-01                                        2710                    638
 2 2009-01-01                                         200                     38
 3 2010-01-01                                         102                     63
 4 2010-01-01                                         305                     56
 5 2011-01-01                                          36                      6
 6 2014-01-01                                        1218                    394
 7 2014-01-01                                        2565                   1155
 8 2014-01-01                                         765                    298
 9 2015-01-01                                       10350                   2601
10 2015-01-01                                         103                     15
11 2015-01-01                                          83                     15
12 2016-01-01                                          12                      1
13 2016-01-01                                        1194                    262
14 2016-01-01                                          23                      8
15 2018-01-01                                         115                     40
16 2018-01-01                                         421                    191
17 2019-01-01                                          62                     24
18 2019-01-01                                          64                     13
19 2019-01-01                                         317                     93
20 2019-01-01                                          91                     28
# ℹ abbreviated names: ¹​Births_from_quarter_first_prenatal_PRIMER_TRIMESTRE,
#   ²​Births_from_quarter_first_prenatal_SEGUNDO_TRIMESTRE
# ℹ 2 more variables:
#   Births_from_quarter_first_prenatal_TERCER_TRIMESTRE <dbl>, ent_mun <glue>

Rows: 20
Columns: 13
$ fecha_nacimiento                                                                <date> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_enfermera                                     <dbl> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_medico                                        <dbl> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_persona_autorizada_por_la_secretaria_de_salud <dbl> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_general                                       <dbl> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_partera                                       <dbl> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_otro                                          <dbl> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_otro_especialista                             <dbl> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_mpss                                          <dbl> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_mip                                           <dbl> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_residente                                     <dbl> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_gineco_obstetra                               <dbl> …
$ entidad                                                                         <dbl> …
# A tibble: 20 × 13
   fecha_nacimiento Births_from_who_helped_to_deliver_e…¹ Births_from_who_help…²
   <date>                                           <dbl>                  <dbl>
 1 2009-01-01                                          27                  25790
 2 2009-01-01                                          65                  73100
 3 2009-01-01                                          22                  14401
 4 2010-01-01                                          35                  20685
 5 2010-01-01                                          26                  15005
 6 2011-01-01                                          28                  25381
 7 2011-01-01                                          86                  48209
 8 2012-01-01                                          69                  57959
 9 2012-01-01                                          35                  27154
10 2012-01-01                                         269                 152904
11 2013-01-01                                          18                  12309
12 2014-01-01                                         548                 129734
13 2015-01-01                                          14                  29898
14 2015-01-01                                         107                  38755
15 2015-01-01                                          20                  22226
16 2016-01-01                                           4                   9361
17 2016-01-01                                          31                  28253
18 2018-01-01                                          68                   1943
19 2019-01-01                                           8                    434
20 2019-01-01                                           8                    434
# ℹ abbreviated names: ¹​Births_from_who_helped_to_deliver_enfermera,
#   ²​Births_from_who_helped_to_deliver_medico
# ℹ 10 more variables:
#   Births_from_who_helped_to_deliver_persona_autorizada_por_la_secretaria_de_salud <dbl>,
#   Births_from_who_helped_to_deliver_general <dbl>,
#   Births_from_who_helped_to_deliver_partera <dbl>,
#   Births_from_who_helped_to_deliver_otro <dbl>, …

Rows: 20
Columns: 13
$ fecha_nacimiento                                                                <date> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_enfermera                                     <dbl> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_medico                                        <dbl> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_persona_autorizada_por_la_secretaria_de_salud <dbl> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_general                                       <dbl> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_partera                                       <dbl> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_otro                                          <dbl> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_otro_especialista                             <dbl> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_mpss                                          <dbl> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_mip                                           <dbl> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_residente                                     <dbl> …
$ Births_from_who_helped_to_deliver_gineco_obstetra                               <dbl> …
$ ent_mun                                                                         <glue> …
# A tibble: 20 × 13
   fecha_nacimiento Births_from_who_helped_to_deliver_e…¹ Births_from_who_help…²
   <date>                                           <dbl>                  <dbl>
 1 2009-01-01                                           1                    233
 2 2011-01-01                                          16                   6849
 3 2012-01-01                                          26                    183
 4 2012-01-01                                           0                      4
 5 2012-01-01                                           1                    317
 6 2012-01-01                                           1                     19
 7 2012-01-01                                           0                     57
 8 2012-01-01                                           1                    300
 9 2012-01-01                                           0                    188
10 2014-01-01                                           1                    361
11 2014-01-01                                           0                    412
12 2014-01-01                                           1                    148
13 2015-01-01                                           0                   1339
14 2016-01-01                                           0                    342
15 2017-01-01                                           0                    224
16 2017-01-01                                           0                    325
17 2017-01-01                                           0                     20
18 2017-01-01                                           0                     65
19 2018-01-01                                           0                     45
20 2019-01-01                                           0                     92
# ℹ abbreviated names: ¹​Births_from_who_helped_to_deliver_enfermera,
#   ²​Births_from_who_helped_to_deliver_medico
# ℹ 10 more variables:
#   Births_from_who_helped_to_deliver_persona_autorizada_por_la_secretaria_de_salud <dbl>,
#   Births_from_who_helped_to_deliver_general <dbl>,
#   Births_from_who_helped_to_deliver_partera <dbl>,
#   Births_from_who_helped_to_deliver_otro <dbl>, …

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento              <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01-01, 201…
$ Gestational_Weeks             <dbl> 1159306, 5193208, 1985478, 463456, 19466…
$ Births_From_Gestational_Weeks <dbl> 29882, 134005, 51111, 11859, 50190, 3958…
$ entidad                       <dbl> 17, 14, 25, 6, 13, 22, 12, 12, 27, 3, 29…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Gestational_Weeks Births_From_Gestational_Weeks entidad
   <date>                       <dbl>                         <dbl>   <dbl>
 1 2009-01-01                 1159306                         29882      17
 2 2009-01-01                 5193208                        134005      14
 3 2009-01-01                 1985478                         51111      25
 4 2010-01-01                  463456                         11859       6
 5 2010-01-01                 1946651                         50190      13
 6 2011-01-01                 1535255                         39587      22
 7 2012-01-01                 2491926                         63844      12
 8 2012-01-01                 2491926                         63844      12
 9 2013-01-01                 1976444                         50902      27
10 2013-01-01                  484938                         12455       3
11 2013-01-01                 1006454                         25903      29
12 2014-01-01                 4461070                        115632      11
13 2015-01-01                 1044548                         27096       1
14 2015-01-01                  785345                         20225      18
15 2015-01-01                 1923209                         49669      13
16 2017-01-01                10585755                        273281      15
17 2017-01-01                 1533223                         39703      22
18 2018-01-01                 1108208                         28781      32
19 2018-01-01                 1712348                         44298      13
20 2018-01-01                 2722477                         69935      20

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento              <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2012-01-01, 201…
$ Gestational_Weeks             <dbl> 5381, 1142, 6796, 33526, 43946, 40357, 1…
$ Births_From_Gestational_Weeks <dbl> 138, 29, 174, 865, 1122, 1042, 36, 30, 2…
$ ent_mun                       <glue> "06_008", "20_384", "30_063", "22_008",…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Gestational_Weeks Births_From_Gestational_Weeks ent_mun
   <date>                       <dbl>                         <dbl> <glue> 
 1 2009-01-01                    5381                           138 06_008 
 2 2009-01-01                    1142                            29 20_384 
 3 2012-01-01                    6796                           174 30_063 
 4 2012-01-01                   33526                           865 22_008 
 5 2012-01-01                   43946                          1122 30_109 
 6 2013-01-01                   40357                          1042 13_067 
 7 2014-01-01                    1397                            36 31_054 
 8 2014-01-01                    1174                            30 20_561 
 9 2016-01-01                    7987                           206 21_060 
10 2016-01-01                     277                             7 20_119 
11 2016-01-01                   23829                           612 16_035 
12 2016-01-01                    6671                           169 21_168 
13 2017-01-01                   18565                           480 21_058 
14 2018-01-01                     311                             8 26_063 
15 2019-01-01                    5955                           154 10_035 
16 2019-01-01                    4060                           104 20_537 
17 2019-01-01                   25106                           647 12_061 
18 2019-01-01                   13285                           344 14_033 
19 2019-01-01                   29560                           771 12_050 
20 2019-01-01                    3478                            89 20_505 

Rows: 20
Columns: 7
$ fecha_nacimiento                     <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2010-01-…
$ Births_from_used_procedure_CESAREA   <dbl> 53523, 60633, 21514, 12398, 40574…
$ Births_from_used_procedure_EUTOCICO  <dbl> 61047, 65336, 28428, 11842, 28966…
$ Births_from_used_procedure_FORCEPS   <dbl> 1173, 800, 59, 37, 9423, 29, 46, …
$ Births_from_used_procedure_OTRO      <dbl> 610, 253, 14, 9, 130, 38, 35, 333…
$ Births_from_used_procedure_DISTOCICO <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, …
$ entidad                              <dbl> 11, 9, 27, 29, 19, 23, 13, 9, 16,…
# A tibble: 20 × 7
   fecha_nacimiento Births_from_used_procedure_CESAREA Births_from_used_proced…¹
   <date>                                        <dbl>                     <dbl>
 1 2009-01-01                                    53523                     61047
 2 2009-01-01                                    60633                     65336
 3 2010-01-01                                    21514                     28428
 4 2010-01-01                                    12398                     11842
 5 2010-01-01                                    40574                     28966
 6 2010-01-01                                    10082                     13964
 7 2010-01-01                                    23933                     26219
 8 2010-01-01                                    63621                     65402
 9 2011-01-01                                    39163                     52079
10 2011-01-01                                    44124                     30571
11 2011-01-01                                    11164                     14674
12 2014-01-01                                    30344                     28454
13 2014-01-01                                    60160                     61806
14 2014-01-01                                    48315                     33092
15 2015-01-01                                     7404                     12761
16 2015-01-01                                   131341                    149849
17 2016-01-01                                    18411                     20902
18 2018-01-01                                     4663                      6039
19 2019-01-01                                     6004                      5271
20 2019-01-01                                    44635                     37770
# ℹ abbreviated name: ¹​Births_from_used_procedure_EUTOCICO
# ℹ 4 more variables: Births_from_used_procedure_FORCEPS <dbl>,
#   Births_from_used_procedure_OTRO <dbl>,
#   Births_from_used_procedure_DISTOCICO <dbl>, entidad <dbl>

Rows: 20
Columns: 7
$ fecha_nacimiento                     <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2011-01-…
$ Births_from_used_procedure_CESAREA   <dbl> 0, 22, 4, 300, 18, 28, 10, 9, 12,…
$ Births_from_used_procedure_EUTOCICO  <dbl> 22, 29, 31, 456, 41, 14, 42, 40, …
$ Births_from_used_procedure_FORCEPS   <dbl> 0, 0, 0, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, …
$ Births_from_used_procedure_OTRO      <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, …
$ Births_from_used_procedure_DISTOCICO <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, …
$ ent_mun                              <glue> "20_082", "07_055", "20_264", "1…
# A tibble: 20 × 7
   fecha_nacimiento Births_from_used_procedure_CESAREA Births_from_used_proced…¹
   <date>                                        <dbl>                     <dbl>
 1 2009-01-01                                        0                        22
 2 2009-01-01                                       22                        29
 3 2011-01-01                                        4                        31
 4 2011-01-01                                      300                       456
 5 2011-01-01                                       18                        41
 6 2012-01-01                                       28                        14
 7 2012-01-01                                       10                        42
 8 2013-01-01                                        9                        40
 9 2013-01-01                                       12                         4
10 2014-01-01                                       17                        19
11 2015-01-01                                       17                        83
12 2015-01-01                                     3272                      2766
13 2015-01-01                                     1179                      1518
14 2015-01-01                                      577                       885
15 2015-01-01                                      151                       222
16 2016-01-01                                       40                       135
17 2017-01-01                                      609                      1218
18 2017-01-01                                        7                        14
19 2018-01-01                                        5                        10
20 2019-01-01                                       73                       219
# ℹ abbreviated name: ¹​Births_from_used_procedure_EUTOCICO
# ℹ 4 more variables: Births_from_used_procedure_FORCEPS <dbl>,
#   Births_from_used_procedure_OTRO <dbl>,
#   Births_from_used_procedure_DISTOCICO <dbl>, ent_mun <glue>

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento                                   <date> 2009-01-01, 2009-0…
$ Births_from_mother_scholarity_Preparatorio_Y_Menos <dbl> 101131, 42541, 2763…
$ Births_from_mother_scholarity_Profesional_Y_Mas    <dbl> 13296, 5505, 4034, …
$ entidad                                            <dbl> 30, 24, 17, 31, 1, …
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Births_from_mother_scholari…¹ Births_from_mother_s…² entidad
   <date>                                   <dbl>                  <dbl>   <dbl>
 1 2009-01-01                              101131                  13296      30
 2 2009-01-01                               42541                   5505      24
 3 2010-01-01                               27632                   4034      17
 4 2011-01-01                               28512                   4022      31
 5 2012-01-01                               23277                   3673       1
 6 2012-01-01                               41756                  10751      25
 7 2012-01-01                              110290                  27478       9
 8 2013-01-01                               28653                   4622      17
 9 2014-01-01                               73712                  16845      19
10 2014-01-01                               26567                   3827      32
11 2015-01-01                               42969                   7125      27
12 2016-01-01                                8983                   2217       6
13 2016-01-01                               40109                   6425      27
14 2018-01-01                                9143                   2127       3
15 2018-01-01                               38939                   6561      24
16 2018-01-01                               23208                   4227      17
17 2018-01-01                               48496                   8049       8
18 2019-01-01                               23628                   4073      23
19 2019-01-01                              201162                  34604      15
20 2019-01-01                               26742                   5219      31
# ℹ abbreviated names: ¹​Births_from_mother_scholarity_Preparatorio_Y_Menos,
#   ²​Births_from_mother_scholarity_Profesional_Y_Mas

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento                                   <date> 2009-01-01, 2011-0…
$ Births_from_mother_scholarity_Preparatorio_Y_Menos <dbl> 224, 1223, 26, 1882…
$ Births_from_mother_scholarity_Profesional_Y_Mas    <dbl> 12, 178, 0, 121, 73…
$ ent_mun                                            <glue> "30_151", "15_014"…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Births_from_mother_scholari…¹ Births_from_mother_s…² ent_mun
   <date>                                   <dbl>                  <dbl> <glue> 
 1 2009-01-01                                 224                     12 30_151 
 2 2011-01-01                                1223                    178 15_014 
 3 2011-01-01                                  26                      0 20_522 
 4 2011-01-01                                1882                    121 16_050 
 5 2011-01-01                                1080                     73 11_044 
 6 2012-01-01                                  14                      0 05_013 
 7 2012-01-01                                 136                      1 30_165 
 8 2013-01-01                                 246                     35 26_041 
 9 2014-01-01                                 185                     15 30_197 
10 2015-01-01                                 390                     53 20_068 
11 2015-01-01                                 312                     56 29_019 
12 2015-01-01                                 113                      3 30_106 
13 2016-01-01                                 323                     27 15_094 
14 2016-01-01                                1118                     81 31_041 
15 2017-01-01                                 316                      9 20_447 
16 2017-01-01                                  37                      2 16_027 
17 2018-01-01                                1415                    135 15_091 
18 2018-01-01                                  85                      2 20_036 
19 2018-01-01                                 197                      6 21_089 
20 2019-01-01                                 295                     36 08_040 
# ℹ abbreviated names: ¹​Births_from_mother_scholarity_Preparatorio_Y_Menos,
#   ²​Births_from_mother_scholarity_Profesional_Y_Mas

Rows: 20
Columns: 3
$ fecha_nacimiento                                <date> 2009-01-01, 2009-01-0…
$ total_consultas_embarazadas_Servicios_Otorgados <dbl> NA, NA, 109432, 75764,…
$ entidad                                         <dbl> 20, 16, 31, 23, 11, 19…
# A tibble: 20 × 3
   fecha_nacimiento total_consultas_embarazadas_Servicios_Otorgados entidad
   <date>                                                     <dbl>   <dbl>
 1 2009-01-01                                                    NA      20
 2 2009-01-01                                                    NA      16
 3 2010-01-01                                                109432      31
 4 2011-01-01                                                 75764      23
 5 2011-01-01                                                454002      11
 6 2011-01-01                                                200902      19
 7 2012-01-01                                                 93012      10
 8 2012-01-01                                                107173      31
 9 2012-01-01                                                 97092      32
10 2013-01-01                                                 92086      32
11 2014-01-01                                                279519      20
12 2014-01-01                                                 40170       3
13 2015-01-01                                                 87769      32
14 2015-01-01                                                154057       8
15 2016-01-01                                                121916      22
16 2016-01-01                                                 77994      10
17 2016-01-01                                                182561      27
18 2018-01-01                                                235009       7
19 2019-01-01                                                 90344      17
20 2019-01-01                                                 91248      26

Rows: 20
Columns: 3
$ fecha_nacimiento                                <date> 2009-01-01, 2010-01-0…
$ total_consultas_embarazadas_Servicios_Otorgados <dbl> NA, 643, 5490, 944, 74…
$ ent_mun                                         <glue> "20_449", "16_060", "…
# A tibble: 20 × 3
   fecha_nacimiento total_consultas_embarazadas_Servicios_Otorgados ent_mun
   <date>                                                     <dbl> <glue> 
 1 2009-01-01                                                    NA 20_449 
 2 2010-01-01                                                   643 16_060 
 3 2010-01-01                                                  5490 14_015 
 4 2011-01-01                                                   944 30_099 
 5 2012-01-01                                                   747 12_037 
 6 2013-01-01                                                  1939 07_086 
 7 2014-01-01                                                  2290 12_020 
 8 2014-01-01                                                    52 19_027 
 9 2014-01-01                                                  6218 24_020 
10 2014-01-01                                                   688 21_150 
11 2015-01-01                                                  3024 24_057 
12 2016-01-01                                                   766 30_079 
13 2016-01-01                                                  1428 12_018 
14 2016-01-01                                                  1151 24_005 
15 2017-01-01                                                    50 20_567 
16 2018-01-01                                                   203 08_053 
17 2018-01-01                                                  1330 30_072 
18 2018-01-01                                                  1494 30_199 
19 2019-01-01                                                  2339 14_006 
20 2019-01-01                                                  4170 21_174 

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento        <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01-0…
$ Enrolled_health_service <dbl> 41786, 39778, 23565, 51338, 27656, 25049, 5411…
$ Not_Enrolled            <dbl> 10978, 17173, 3747, 29850, 5675, 1759, 8056, 2…
$ entidad                 <dbl> 12, 2, 23, 16, 31, 1, 8, 16, 14, 22, 14, 31, 2…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Enrolled_health_service Not_Enrolled entidad
   <date>                             <dbl>        <dbl>   <dbl>
 1 2009-01-01                         41786        10978      12
 2 2009-01-01                         39778        17173       2
 3 2009-01-01                         23565         3747      23
 4 2009-01-01                         51338        29850      16
 5 2009-01-01                         27656         5675      31
 6 2011-01-01                         25049         1759       1
 7 2011-01-01                         54111         8056       8
 8 2012-01-01                         72102        22025      16
 9 2013-01-01                        121384        17192      14
10 2013-01-01                         35437         4436      22
11 2015-01-01                        119593        16677      14
12 2015-01-01                         33588         2166      31
13 2016-01-01                         41850        10844       2
14 2017-01-01                         98350        15796      30
15 2018-01-01                         23583         1659       1
16 2018-01-01                         30979         1944      31
17 2018-01-01                         11206          518       3
18 2018-01-01                         62183         5694      20
19 2019-01-01                         82416        22863      21
20 2019-01-01                         90493        12535      11

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento        <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01-0…
$ Enrolled_health_service <dbl> 1012, 54, 149, 10, 619, 363, 1232, 54, 202, 21…
$ Not_Enrolled            <dbl> 237, 21, 20, 12, 212, 52, 66, 5, 52, 177, 6, 5…
$ ent_mun                 <glue> "13_051", "31_015", "14_084", "20_061", "16_1…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Enrolled_health_service Not_Enrolled ent_mun
   <date>                             <dbl>        <dbl> <glue> 
 1 2009-01-01                          1012          237 13_051 
 2 2009-01-01                            54           21 31_015 
 3 2009-01-01                           149           20 14_084 
 4 2009-01-01                            10           12 20_061 
 5 2010-01-01                           619          212 16_110 
 6 2010-01-01                           363           52 20_278 
 7 2011-01-01                          1232           66 27_001 
 8 2011-01-01                            54            5 21_081 
 9 2012-01-01                           202           52 29_001 
10 2013-01-01                           218          177 30_051 
11 2014-01-01                           637            6 24_040 
12 2015-01-01                            90            5 21_105 
13 2016-01-01                           312            2 20_406 
14 2016-01-01                           488           14 05_022 
15 2016-01-01                          2145           74 27_003 
16 2016-01-01                             0            0 21_998 
17 2017-01-01                           151            3 04_008 
18 2017-01-01                            20            2 20_080 
19 2018-01-01                          2546          105 24_013 
20 2019-01-01                           327          198 30_094 

Rows: 20
Columns: 22
$ fecha_nacimiento      <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01-01, 2010-01-01,…
$ IMSS_2                <int> 38432, 6142, 26758, 37928, 12002, 12824, 3810, 2…
$ ISSFAM                <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, …
$ ISSSTE_2              <int> 1669, 851, 2451, 1575, 593, 809, 781, 1180, 1792…
$ PEMEX                 <int> 281, 8, 253, 278, 22, 45, 6, 36, 115, 197, 246, …
$ SEDENA                <int> 35, 83, 388, 17, 71, 71, 114, 200, 457, 3588, 40…
$ SEMAR                 <int> 41, 23, 35, 11, 26, 112, 2, 1, 190, 189, 201, 16…
$ IMSS_BIENESTAR        <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, …
$ IMSS_OPORTUNIDADES    <int> 0, 0, 0, 15, 15, 9, 8, 295, 1967, 190, 1281, 125…
$ SEGURO_POPULAR        <int> 16416, 15642, 58401, 23817, 18313, 15713, 12859,…
$ SEGURO_POPULAR_INSABI <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, …
$ NINGUNA               <int> 14445, 6565, 26085, 12484, 5987, 4007, 7976, 805…
$ NO_ESPECIFICADO       <int> 0, 0, 0, 44, 9, 35, 0, 25, 65, 94, 74, 53, 1, 0,…
$ NO_APLICA             <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, …
$ SE_IGNORA             <int> 1241, 149, 1705, 269, 531, 1940, 29, 697, 5206, …
$ OTRA                  <int> 2907, 63, 386, 2860, 79, 6748, 60, 1701, 1136, 1…
$ Contributory_System   <int> 40458, 7107, 29885, 39809, 12714, 13861, 4713, 2…
$ Non_Contributory      <int> 16416, 15642, 58401, 23832, 18328, 15722, 12867,…
$ NONE_NOT_SPECIFIED    <int> 15686, 6714, 27790, 12797, 6527, 5982, 8005, 877…
$ Otra                  <int> 2907, 63, 386, 2860, 79, 6748, 60, 1701, 1136, 1…
$ TOTAL                 <int> 75467, 29526, 116462, 79298, 37648, 42313, 25645…
$ entidad               <dbl> 19, 32, 11, 19, 22, 26, 29, 8, 7, 15, 20, 15, 29…
# A tibble: 20 × 22
   fecha_nacimiento IMSS_2 ISSFAM ISSSTE_2 PEMEX SEDENA SEMAR IMSS_BIENESTAR
   <date>            <int>  <int>    <int> <int>  <int> <int>          <int>
 1 2009-01-01        38432      0     1669   281     35    41              0
 2 2009-01-01         6142      0      851     8     83    23              0
 3 2009-01-01        26758      0     2451   253    388    35              0
 4 2010-01-01        37928      0     1575   278     17    11              0
 5 2010-01-01        12002      0      593    22     71    26              0
 6 2010-01-01        12824      0      809    45     71   112              0
 7 2011-01-01         3810      0      781     6    114     2              0
 8 2011-01-01        22286      0     1180    36    200     1              0
 9 2011-01-01         7879      0     1792   115    457   190              0
10 2011-01-01        60178      0     5593   197   3588   189              0
11 2012-01-01         7083      0     2744   246    400   201              0
12 2013-01-01        60977      0     5377   210   3471   161              0
13 2014-01-01         3738      0      630    17    113     2              0
14 2016-01-01        20225      0      818    14    149   145              0
15 2017-01-01         6187      0     2296    12    563   123              0
16 2017-01-01        14229      0     1591    79    391     3              0
17 2018-01-01        38782      0     1642   173    221     4              0
18 2018-01-01         5767      0      876    13     30    28              0
19 2018-01-01         4151      0      608    68     38     1              0
20 2019-01-01        15123      0     2141   113     28    71              0
# ℹ 14 more variables: IMSS_OPORTUNIDADES <int>, SEGURO_POPULAR <int>,
#   SEGURO_POPULAR_INSABI <int>, NINGUNA <int>, NO_ESPECIFICADO <int>,
#   NO_APLICA <int>, SE_IGNORA <int>, OTRA <int>, Contributory_System <int>,
#   Non_Contributory <int>, NONE_NOT_SPECIFIED <int>, Otra <int>, TOTAL <int>,
#   entidad <dbl>

Rows: 20
Columns: 22
$ fecha_nacimiento      <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01-01,…
$ IMSS_2                <dbl> 67, 5, 2004, 96, 14, 0, 49, 61, 11, 0, 6, 13, 1,…
$ ISSFAM                <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, …
$ ISSSTE_2              <dbl> 17, 1, 364, 12, 1, 17, 0, 14, 17, 0, 1, 15, 23, …
$ PEMEX                 <dbl> 0, 0, 10, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 5,…
$ SEDENA                <dbl> 15, 0, 43, 2, 0, 0, 0, 3, 3, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 1…
$ SEMAR                 <dbl> 0, 0, 9, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, …
$ IMSS_BIENESTAR        <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, …
$ IMSS_OPORTUNIDADES    <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 3, 202, 19, 24,…
$ SEGURO_POPULAR        <dbl> 231, 51, 192, 302, 10, 29, 81, 207, 1520, 8, 163…
$ SEGURO_POPULAR_INSABI <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, …
$ NINGUNA               <dbl> 69, 69, 3479, 193, 9, 27, 8, 58, 181, 0, 12, 4, …
$ NO_ESPECIFICADO       <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 9, …
$ NO_APLICA             <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, …
$ SE_IGNORA             <dbl> 6, 7, 46, 10, 1, 0, 3, 0, 4, 1, 2, 3, 2, 0, 9, 7…
$ OTRA                  <dbl> 1, 4, 165, 0, 1, 0, 13, 0, 6, 0, 0, 0, 0, 0, 8, …
$ Contributory_System   <dbl> 99, 6, 2430, 110, 16, 17, 49, 78, 31, 0, 7, 31, …
$ Non_Contributory      <dbl> 231, 51, 192, 302, 10, 29, 81, 207, 1521, 8, 164…
$ NONE_NOT_SPECIFIED    <dbl> 75, 76, 3525, 203, 10, 27, 11, 58, 185, 1, 14, 7…
$ Otra                  <dbl> 1, 4, 165, 0, 1, 0, 13, 0, 6, 0, 0, 0, 0, 0, 8, …
$ TOTAL                 <dbl> 406, 137, 6312, 615, 37, 73, 154, 343, 1743, 9, …
$ ent_mun               <glue> "12_048", "08_066", "09_017", "13_056", "31_061…
# A tibble: 20 × 22
   fecha_nacimiento IMSS_2 ISSFAM ISSSTE_2 PEMEX SEDENA SEMAR IMSS_BIENESTAR
   <date>            <dbl>  <dbl>    <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl>          <dbl>
 1 2009-01-01           67      0       17     0     15     0              0
 2 2009-01-01            5      0        1     0      0     0              0
 3 2009-01-01         2004      0      364    10     43     9              0
 4 2009-01-01           96      0       12     0      2     0              0
 5 2010-01-01           14      0        1     1      0     0              0
 6 2011-01-01            0      0       17     0      0     0              0
 7 2012-01-01           49      0        0     0      0     0              0
 8 2014-01-01           61      0       14     0      3     0              0
 9 2014-01-01           11      0       17     0      3     0              0
10 2015-01-01            0      0        0     0      0     0              0
11 2015-01-01            6      0        1     0      0     0              0
12 2016-01-01           13      0       15     0      2     1              0
13 2016-01-01            1      0       23     0      0     0              0
14 2017-01-01            0      0        0     0      0     0              0
15 2017-01-01            4      0        3     1      0     0              0
16 2018-01-01         3297      0      341     5     19     0              0
17 2018-01-01         6013      0      519    15     52     1              0
18 2019-01-01           68      0       21     0      0     0              0
19 2019-01-01            3      0        1     0      0     0              0
20 2019-01-01            4      0        0     1      0     0              0
# ℹ 14 more variables: IMSS_OPORTUNIDADES <dbl>, SEGURO_POPULAR <dbl>,
#   SEGURO_POPULAR_INSABI <dbl>, NINGUNA <dbl>, NO_ESPECIFICADO <dbl>,
#   NO_APLICA <dbl>, SE_IGNORA <dbl>, OTRA <dbl>, Contributory_System <dbl>,
#   Non_Contributory <dbl>, NONE_NOT_SPECIFIED <dbl>, Otra <dbl>, TOTAL <dbl>,
#   ent_mun <glue>

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento   <date> 2009-01-01, 2010-01-01, 2010-01-01, 2011-01-01, 20…
$ Congenital_Anomaly <dbl> 5857, 2267, 748, 2956, 1016, 7763, 4010, 1244, 9214…
$ None_Anomaly       <dbl> 59750, 32942, 23524, 47736, 11588, 88109, 68947, 51…
$ entidad            <dbl> 28, 10, 29, 27, 3, 16, 20, 25, 9, 17, 6, 7, 11, 30,…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Congenital_Anomaly None_Anomaly entidad
   <date>                        <dbl>        <dbl>   <dbl>
 1 2009-01-01                     5857        59750      28
 2 2010-01-01                     2267        32942      10
 3 2010-01-01                      748        23524      29
 4 2011-01-01                     2956        47736      27
 5 2011-01-01                     1016        11588       3
 6 2012-01-01                     7763        88109      16
 7 2013-01-01                     4010        68947      20
 8 2013-01-01                     1244        51186      25
 9 2014-01-01                     9214       124341       9
10 2014-01-01                      696        32405      17
11 2014-01-01                      555        11802       6
12 2015-01-01                     5701        88969       7
13 2015-01-01                     6591       108513      11
14 2016-01-01                     5506       116325      30
15 2017-01-01                     3415        85179      16
16 2018-01-01                     1968        58454      12
17 2018-01-01                     2688        67304      20
18 2018-01-01                     2932        36006      22
19 2019-01-01                     1751        28255      10
20 2019-01-01                     1031        16803      18

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento   <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2010-01-01, 2012-01-01, 20…
$ Congenital_Anomaly <dbl> 23, 73, 37, 0, 32, 5, 13, 9, 3, 34, 0, 29, 45, 2, 1…
$ None_Anomaly       <dbl> 2928, 777, 151, 93, 2921, 89, 298, 193, 11, 246, 17…
$ ent_mun            <glue> "17_006", "30_086", "20_350", "12_081", "21_132", …
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Congenital_Anomaly None_Anomaly ent_mun
   <date>                        <dbl>        <dbl> <glue> 
 1 2009-01-01                       23         2928 17_006 
 2 2009-01-01                       73          777 30_086 
 3 2010-01-01                       37          151 20_350 
 4 2012-01-01                        0           93 12_081 
 5 2012-01-01                       32         2921 21_132 
 6 2012-01-01                        5           89 16_094 
 7 2013-01-01                       13          298 30_100 
 8 2013-01-01                        9          193 14_014 
 9 2013-01-01                        3           11 20_563 
10 2014-01-01                       34          246 30_188 
11 2014-01-01                        0           17 20_053 
12 2015-01-01                       29          226 30_188 
13 2016-01-01                       45          527 14_100 
14 2017-01-01                        2           23 20_358 
15 2017-01-01                       13          195 21_137 
16 2017-01-01                       17          630 12_053 
17 2018-01-01                        3          246 30_103 
18 2018-01-01                        5          254 21_175 
19 2018-01-01                        3           28 31_086 
20 2019-01-01                      106          746 11_019 

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento               <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01-01, 20…
$ valoracion_apgar_nac_vivo_suma <dbl> 485035, 2664624, 105659, 333487, 573337…
$ Births_From_Apgar_Valuation    <dbl> 55026, 301681, 11948, 37438, 64348, 128…
$ entidad                        <dbl> 20, 15, 3, 22, 28, 9, 20, 8, 10, 26, 10…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento valoracion_apgar_nac_vivo_s…¹ Births_From_Apgar_Va…² entidad
   <date>                                   <dbl>                  <dbl>   <dbl>
 1 2009-01-01                              485035                  55026      20
 2 2009-01-01                             2664624                 301681      15
 3 2009-01-01                              105659                  11948       3
 4 2010-01-01                              333487                  37438      22
 5 2010-01-01                              573337                  64348      28
 6 2010-01-01                             1133467                 128160       9
 7 2011-01-01                              610990                  68726      20
 8 2012-01-01                              557496                  62830       8
 9 2013-01-01                              322551                  36234      10
10 2013-01-01                              409810                  46319      26
11 2014-01-01                              310636                  34925      10
12 2014-01-01                              145724                  16561       4
13 2015-01-01                              440736                  49609      13
14 2015-01-01                             1143229                 128963      30
15 2016-01-01                              755140                  86630       7
16 2017-01-01                              272408                  30577      32
17 2017-01-01                              502849                  56515       5
18 2019-01-01                              288182                  32267      31
19 2019-01-01                              856918                  96569       9
20 2019-01-01                              731178                  82547      16
# ℹ abbreviated names: ¹​valoracion_apgar_nac_vivo_suma,
#   ²​Births_From_Apgar_Valuation

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento               <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01-01, 20…
$ valoracion_apgar_nac_vivo_suma <dbl> 304, 64738, 12154, 611, 419, 739, 1347,…
$ Births_From_Apgar_Valuation    <dbl> 34, 7300, 1391, 67, 48, 83, 151, 270, 6…
$ ent_mun                        <glue> "30_098", "17_007", "16_071", "20_091"…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento valoracion_apgar_nac_vivo_s…¹ Births_From_Apgar_Va…² ent_mun
   <date>                                   <dbl>                  <dbl> <glue> 
 1 2009-01-01                                 304                     34 30_098 
 2 2009-01-01                               64738                   7300 17_007 
 3 2009-01-01                               12154                   1391 16_071 
 4 2010-01-01                                 611                     67 20_091 
 5 2010-01-01                                 419                     48 20_088 
 6 2010-01-01                                 739                     83 20_052 
 7 2011-01-01                                1347                    151 29_003 
 8 2012-01-01                                2313                    270 30_157 
 9 2012-01-01                                 529                     60 20_286 
10 2012-01-01                                2352                    264 16_100 
11 2013-01-01                               37735                   4368 27_008 
12 2013-01-01                                4273                    485 21_058 
13 2014-01-01                                 812                     91 30_007 
14 2014-01-01                                1758                    196 32_009 
15 2015-01-01                               16346                   1846 16_082 
16 2015-01-01                                4348                    488 10_034 
17 2016-01-01                                4412                    494 30_077 
18 2016-01-01                                1007                    114 30_171 
19 2018-01-01                                 708                     82 07_024 
20 2018-01-01                                 321                     36 20_490 
# ℹ abbreviated names: ¹​valoracion_apgar_nac_vivo_suma,
#   ²​Births_From_Apgar_Valuation

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento                   <date> 2010-01-01, 2010-01-01, 2010-01-01…
$ valoracion_silverman_nac_vivo_suma <dbl> 11742, 17337, 11997, 9508, 8869, 66…
$ Births_From_Silverman_Valuation    <dbl> 54666, 112047, 55585, 62311, 39377,…
$ entidad                            <dbl> 12, 30, 2, 28, 22, 28, 7, 29, 25, 2…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento valoracion_silverman_nac_vi…¹ Births_From_Silverma…² entidad
   <date>                                   <dbl>                  <dbl>   <dbl>
 1 2010-01-01                               11742                  54666      12
 2 2010-01-01                               17337                 112047      30
 3 2010-01-01                               11997                  55585       2
 4 2010-01-01                                9508                  62311      28
 5 2011-01-01                                8869                  39377      22
 6 2012-01-01                                6646                  59348      28
 7 2012-01-01                               23332                  85593       7
 8 2013-01-01                                3584                  25899      29
 9 2013-01-01                                9875                  52426      25
10 2013-01-01                                8307                  39865      22
11 2014-01-01                               29396                 114563      11
12 2015-01-01                                8701                  49658      13
13 2016-01-01                                6697                  30573      32
14 2016-01-01                               17279                 121594      30
15 2017-01-01                                6680                  27045       1
16 2017-01-01                               23195                 124548      21
17 2018-01-01                               12771                  54358       8
18 2018-01-01                                5737                  40747      27
19 2018-01-01                               58651                 252010      15
20 2019-01-01                               11352                  50677       8
# ℹ abbreviated names: ¹​valoracion_silverman_nac_vivo_suma,
#   ²​Births_From_Silverman_Valuation

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento                   <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2010-01-01…
$ valoracion_silverman_nac_vivo_suma <dbl> 5, 4, 63, 172, 119, 8, 497, 7, 62, …
$ Births_From_Silverman_Valuation    <dbl> 42, 56, 428, 824, 1577, 34, 1484, 5…
$ ent_mun                            <glue> "20_206", "21_096", "30_206", "31_…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento valoracion_silverman_nac_vi…¹ Births_From_Silverma…² ent_mun
   <date>                                   <dbl>                  <dbl> <glue> 
 1 2009-01-01                                   5                     42 20_206 
 2 2009-01-01                                   4                     56 21_096 
 3 2010-01-01                                  63                    428 30_206 
 4 2010-01-01                                 172                    824 31_101 
 5 2010-01-01                                 119                   1577 20_043 
 6 2010-01-01                                   8                     34 20_003 
 7 2011-01-01                                 497                   1484 15_999 
 8 2011-01-01                                   7                     53 20_435 
 9 2012-01-01                                  62                    175 16_044 
10 2013-01-01                                  18                    251 21_213 
11 2013-01-01                                  51                    203 14_099 
12 2014-01-01                                  46                    626 30_127 
13 2016-01-01                                   0                      5 20_430 
14 2016-01-01                                  39                    522 21_172 
15 2017-01-01                                  57                    194 29_012 
16 2017-01-01                                  71                    647 20_044 
17 2018-01-01                                   5                     73 20_546 
18 2018-01-01                                  55                    343 21_049 
19 2018-01-01                                  24                    292 24_005 
20 2019-01-01                                   9                     23 20_473 
# ℹ abbreviated names: ¹​valoracion_silverman_nac_vivo_suma,
#   ²​Births_From_Silverman_Valuation

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento           <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01-01, 2010-0…
$ talla_nac_vivo_ajust_suma  <dbl> 3508002, 2245482, 2657447, 1016756, 2416581…
$ Births_From_Talla_Ajustada <dbl> 70554, 44021, 53375, 20194, 48071, 49003, 8…
$ entidad                    <dbl> 7, 26, 20, 18, 24, 27, 16, 17, 20, 10, 5, 6…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento talla_nac_vivo_ajust_suma Births_From_Talla_Ajustada entidad
   <date>                               <dbl>                      <dbl>   <dbl>
 1 2009-01-01                         3508002                      70554       7
 2 2009-01-01                         2245482                      44021      26
 3 2009-01-01                         2657447                      53375      20
 4 2010-01-01                         1016756                      20194      18
 5 2010-01-01                         2416581                      48071      24
 6 2013-01-01                         2445694                      49003      27
 7 2014-01-01                         4436199                      88875      16
 8 2014-01-01                         1600756                      32150      17
 9 2015-01-01                         3525869                      70990      20
10 2015-01-01                         1712438                      33913      10
11 2015-01-01                         2919279                      58016       5
12 2016-01-01                          547165                      10923       6
13 2016-01-01                         2848545                      56719       5
14 2017-01-01                         6829030                     137106      14
15 2017-01-01                         6038104                     121650      21
16 2018-01-01                         2907626                      58166      12
17 2018-01-01                         6290856                     126517      14
18 2018-01-01                         1384834                      27835      32
19 2018-01-01                          897477                      17928      18
20 2019-01-01                         2345996                      46775       2

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento           <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2010-01-01, 2011-0…
$ talla_nac_vivo_ajust_suma  <dbl> 37641, 0, 2890, 8521, 2935, 651, 231008, 10…
$ Births_From_Talla_Ajustada <dbl> 753, 0, 58, 169, 58, 13, 4458, 214, 183, 24…
$ ent_mun                    <glue> "13_041", "27_888", "20_415", "24_047", "0…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento talla_nac_vivo_ajust_suma Births_From_Talla_Ajustada ent_mun
   <date>                               <dbl>                      <dbl> <glue> 
 1 2009-01-01                           37641                        753 13_041 
 2 2009-01-01                               0                          0 27_888 
 3 2010-01-01                            2890                         58 20_415 
 4 2011-01-01                            8521                        169 24_047 
 5 2011-01-01                            2935                         58 05_001 
 6 2012-01-01                             651                         13 20_365 
 7 2013-01-01                          231008                       4458 25_011 
 8 2013-01-01                           10652                        214 12_060 
 9 2014-01-01                            9131                        183 24_031 
10 2014-01-01                           12139                        244 15_022 
11 2014-01-01                            3568                         71 32_047 
12 2014-01-01                             403                          8 20_282 
13 2015-01-01                           10319                        210 31_093 
14 2015-01-01                            8273                        165 14_007 
15 2016-01-01                           15857                        314 24_012 
16 2016-01-01                            1904                         39 31_078 
17 2018-01-01                           12006                        240 16_105 
18 2018-01-01                          544332                      10862 12_001 
19 2018-01-01                          149515                       3039 07_078 
20 2019-01-01                            9694                        192 28_030 

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento          <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2010-01-01, 2011-01…
$ peso_nac_vivo_ajust_suma  <dbl> 250891929, 38063650, 133174140, 39789812, 39…
$ Births_From_Peso_Ajustado <dbl> 79114, 11466, 40126, 12154, 11936, 20536, 31…
$ entidad                   <dbl> 16, 3, 26, 6, 3, 18, 17, 2, 21, 3, 18, 15, 2…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento peso_nac_vivo_ajust_suma Births_From_Peso_Ajustado entidad
   <date>                              <dbl>                     <dbl>   <dbl>
 1 2009-01-01                      250891929                     79114      16
 2 2009-01-01                       38063650                     11466       3
 3 2010-01-01                      133174140                     40126      26
 4 2011-01-01                       39789812                     12154       6
 5 2011-01-01                       39292577                     11936       3
 6 2011-01-01                       67173257                     20536      18
 7 2012-01-01                       97998870                     31331      17
 8 2012-01-01                      181102844                     55247       2
 9 2012-01-01                      369014208                    118741      21
10 2013-01-01                       39087038                     11868       3
11 2013-01-01                       68224860                     20927      18
12 2014-01-01                      827543189                    270701      15
13 2014-01-01                       73677472                     23923      29
14 2015-01-01                      167544386                     51266       2
15 2016-01-01                       94019457                     30289      17
16 2017-01-01                       90154409                     29064      17
17 2017-01-01                      154320182                     47377      25
18 2018-01-01                      343814082                    111825      21
19 2018-01-01                      164365655                     51128      28
20 2019-01-01                      109484460                     35439      22

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento          <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01…
$ peso_nac_vivo_ajust_suma  <dbl> 90440, 1746594, 53150, 312634, 250730, 10195…
$ Births_From_Peso_Ajustado <dbl> 29, 551, 16, 97, 81, 32, 50, 293, 10, 5260, …
$ ent_mun                   <glue> "21_011", "15_007", "20_485", "30_054", "07…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento peso_nac_vivo_ajust_suma Births_From_Peso_Ajustado ent_mun
   <date>                              <dbl>                     <dbl> <glue> 
 1 2009-01-01                          90440                        29 21_011 
 2 2009-01-01                        1746594                       551 15_007 
 3 2009-01-01                          53150                        16 20_485 
 4 2009-01-01                         312634                        97 30_054 
 5 2010-01-01                         250730                        81 07_082 
 6 2010-01-01                         101950                        32 21_196 
 7 2010-01-01                         147823                        50 20_133 
 8 2011-01-01                         966947                       293 07_021 
 9 2011-01-01                          33330                        10 20_355 
10 2013-01-01                       16383060                      5260 12_029 
11 2013-01-01                         916125                       291 16_100 
12 2013-01-01                          22520                         8 06_999 
13 2014-01-01                          22300                         7 20_181 
14 2014-01-01                        3656070                      1157 22_012 
15 2014-01-01                         892340                       272 30_196 
16 2015-01-01                         514915                       163 20_310 
17 2016-01-01                        1103015                       345 20_467 
18 2017-01-01                        1303344                       398 18_018 
19 2017-01-01                        1589584                       499 32_029 
20 2019-01-01                         248220                        74 26_039 

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento       <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2010-01-01, 2010-01-01…
$ edad_madre_suma        <dbl> 1349185, 1389710, 1335718, 2930650, 793235, 693…
$ Births_From_edad_madre <dbl> 54335, 55116, 53652, 116887, 31173, 27273, 9026…
$ entidad                <dbl> 5, 20, 5, 21, 32, 1, 7, 12, 6, 21, 23, 22, 18, …
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento edad_madre_suma Births_From_edad_madre entidad
   <date>                     <dbl>                  <dbl>   <dbl>
 1 2009-01-01               1349185                  54335       5
 2 2009-01-01               1389710                  55116      20
 3 2010-01-01               1335718                  53652       5
 4 2010-01-01               2930650                 116887      21
 5 2012-01-01                793235                  31173      32
 6 2012-01-01                693888                  27273       1
 7 2013-01-01               2246367                  90262       7
 8 2013-01-01               1632582                  65521      12
 9 2014-01-01                313079                  12360       6
10 2015-01-01               3094026                 123714      21
11 2015-01-01                733636                  28932      23
12 2016-01-01               1033574                  39668      22
13 2016-01-01                500992                  19727      18
14 2018-01-01                307726                  11885       3
15 2018-01-01               1177329                  45584      25
16 2018-01-01                278867                  10774       6
17 2018-01-01                596085                  23699      29
18 2019-01-01               2134456                  82820      16
19 2019-01-01               1004798                  39093      27
20 2019-01-01               1162280                  44416      24

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento       <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2010-01-01, 2011-01-01…
$ edad_madre_suma        <dbl> 12820, 640, 2210, 11113, 17399, 4111, 735, 2264…
$ Births_From_edad_madre <dbl> 509, 24, 86, 455, 725, 166, 28, 928, 12, 937, 8…
$ ent_mun                <glue> "07_102", "20_033", "11_999", "08_062", "12_05…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento edad_madre_suma Births_From_edad_madre ent_mun
   <date>                     <dbl>                  <dbl> <glue> 
 1 2009-01-01                 12820                    509 07_102 
 2 2009-01-01                   640                     24 20_033 
 3 2010-01-01                  2210                     86 11_999 
 4 2011-01-01                 11113                    455 08_062 
 5 2011-01-01                 17399                    725 12_053 
 6 2011-01-01                  4111                    166 21_151 
 7 2012-01-01                   735                     28 20_405 
 8 2012-01-01                 22641                    928 15_036 
 9 2012-01-01                   301                     12 20_186 
10 2013-01-01                 23045                    937 12_075 
11 2013-01-01                   187                      8 20_404 
12 2015-01-01                 51880                   1951 30_028 
13 2016-01-01                  4239                    164 13_042 
14 2016-01-01                  7421                    299 07_014 
15 2016-01-01                 24220                    968 16_079 
16 2018-01-01                 33590                   1358 25_010 
17 2018-01-01                 14378                    571 13_046 
18 2019-01-01                 11784                    449 32_055 
19 2019-01-01                  2378                     91 20_103 
20 2019-01-01                  2331                     91 20_087 

Rows: 20
Columns: 9
$ fecha_nacimiento                <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2010-01-01, 2…
$ LUGAR_NAC_SECRETARIA_DE_SALUD   <dbl> 17147, 66468, 11656, 61372, 61572, 143…
$ LUGAR_NAC_UNIDAD_MEDICA_PRIVADA <dbl> 1647, 15163, 2325, 38631, 34811, 2744,…
$ LUGAR_NAC_IMSS                  <dbl> 5616, 21884, 9027, 40108, 32458, 9297,…
$ LUGAR_NAC_IMSS_OPORTUNIDADES    <dbl> 4224, 3269, 26, 225, 51, 19, 2120, 756…
$ LUGAR_NAC_OTRA_UNIDAD_PUBLICA   <dbl> 37, 958, 17, 11275, 314, 6, 320, 918, …
$ LUGAR_NAC_ISSSTE                <dbl> 729, 1502, 206, 1092, 5995, 488, 1247,…
$ Births_From_lugar_nacimiento    <dbl> 29526, 116591, 24139, 153813, 137315, …
$ entidad                         <dbl> 32, 30, 23, 14, 9, 23, 10, 13, 28, 21,…
# A tibble: 20 × 9
   fecha_nacimiento LUGAR_NAC_SECRETARIA…¹ LUGAR_NAC_UNIDAD_MED…² LUGAR_NAC_IMSS
   <date>                            <dbl>                  <dbl>          <dbl>
 1 2009-01-01                        17147                   1647           5616
 2 2009-01-01                        66468                  15163          21884
 3 2010-01-01                        11656                   2325           9027
 4 2011-01-01                        61372                  38631          40108
 5 2011-01-01                        61572                  34811          32458
 6 2012-01-01                        14394                   2744           9297
 7 2013-01-01                        17802                   4756           9734
 8 2014-01-01                        23228                  10290           6390
 9 2014-01-01                        29805                  10758          15461
10 2015-01-01                        55318                  40047          11301
11 2016-01-01                        45666                   6249           5609
12 2016-01-01                        18368                   6196           5734
13 2016-01-01                        17089                   4737           9098
14 2017-01-01                        12917                   7144           3554
15 2017-01-01                        19800                  10590           5993
16 2017-01-01                         5373                    882           4864
17 2018-01-01                        23723                  12477          14092
18 2018-01-01                        28763                  29618          13032
19 2018-01-01                        13885                   3014           9154
20 2018-01-01                        14754                   6333           5309
# ℹ abbreviated names: ¹​LUGAR_NAC_SECRETARIA_DE_SALUD,
#   ²​LUGAR_NAC_UNIDAD_MEDICA_PRIVADA
# ℹ 5 more variables: LUGAR_NAC_IMSS_OPORTUNIDADES <dbl>,
#   LUGAR_NAC_OTRA_UNIDAD_PUBLICA <dbl>, LUGAR_NAC_ISSSTE <dbl>,
#   Births_From_lugar_nacimiento <dbl>, entidad <dbl>

Rows: 20
Columns: 9
$ fecha_nacimiento                <date> 2009-01-01, 2010-01-01, 2010-01-01, 2…
$ LUGAR_NAC_SECRETARIA_DE_SALUD   <dbl> 9330, 170, 214, 506, 904, 278, 357, 33…
$ LUGAR_NAC_UNIDAD_MEDICA_PRIVADA <dbl> 6037, 26, 64, 100, 221, 147, 145, 1151…
$ LUGAR_NAC_IMSS                  <dbl> 4051, 77, 5, 82, 480, 97, 309, 2382, 1…
$ LUGAR_NAC_IMSS_OPORTUNIDADES    <dbl> 7, 2, 0, 15, 143, 9, 88, 1, 0, 3, 11, …
$ LUGAR_NAC_OTRA_UNIDAD_PUBLICA   <dbl> 821, 3, 0, 0, 0, 2, 0, 434, 0, 0, 0, 0…
$ LUGAR_NAC_ISSSTE                <dbl> 657, 5, 1, 17, 15, 37, 47, 130, 0, 14,…
$ Births_From_lugar_nacimiento    <dbl> 21159, 293, 291, 722, 1848, 575, 951, …
$ ent_mun                         <glue> "15_058", "30_100", "29_014", "18_016…
# A tibble: 20 × 9
   fecha_nacimiento LUGAR_NAC_SECRETARIA…¹ LUGAR_NAC_UNIDAD_MED…² LUGAR_NAC_IMSS
   <date>                            <dbl>                  <dbl>          <dbl>
 1 2009-01-01                         9330                   6037           4051
 2 2010-01-01                          170                     26             77
 3 2010-01-01                          214                     64              5
 4 2011-01-01                          506                    100             82
 5 2012-01-01                          904                    221            480
 6 2013-01-01                          278                    147             97
 7 2013-01-01                          357                    145            309
 8 2014-01-01                         3363                   1151           2382
 9 2014-01-01                          164                     17              1
10 2014-01-01                          271                     88             33
11 2015-01-01                           60                     36              2
12 2016-01-01                           12                      1              0
13 2016-01-01                          162                     94             29
14 2016-01-01                          142                     93             26
15 2016-01-01                           71                     62             16
16 2016-01-01                           13                      2              4
17 2016-01-01                          589                    342            242
18 2016-01-01                           82                     13              1
19 2018-01-01                           39                      4              1
20 2018-01-01                         1978                   1387            927
# ℹ abbreviated names: ¹​LUGAR_NAC_SECRETARIA_DE_SALUD,
#   ²​LUGAR_NAC_UNIDAD_MEDICA_PRIVADA
# ℹ 5 more variables: LUGAR_NAC_IMSS_OPORTUNIDADES <dbl>,
#   LUGAR_NAC_OTRA_UNIDAD_PUBLICA <dbl>, LUGAR_NAC_ISSSTE <dbl>,
#   Births_From_lugar_nacimiento <dbl>, ent_mun <glue>

Rows: 20
Columns: 5
$ fecha_nacimiento             <date> 2010-01-01, 2010-01-01, 2012-01-01, 2012…
$ Madre_Sobrevivio_SI          <dbl> 25823, 11753, 95677, 64122, 135956, 90924…
$ Madre_Sobrevivio_NO          <dbl> 1, 5, 10, 21, 5, 10, 4, 1, 2, 1, 0, 0, 4,…
$ Births_From_Madre_Sobrevivio <dbl> 25824, 11758, 95687, 64143, 135961, 90934…
$ entidad                      <dbl> 1, 6, 16, 12, 9, 7, 20, 31, 4, 27, 1, 3, …
# A tibble: 20 × 5
   fecha_nacimiento Madre_Sobrevivio_SI Madre_Sobrevivio_NO
   <date>                         <dbl>               <dbl>
 1 2010-01-01                     25823                   1
 2 2010-01-01                     11753                   5
 3 2012-01-01                     95677                  10
 4 2012-01-01                     64122                  21
 5 2013-01-01                    135956                   5
 6 2013-01-01                     90924                  10
 7 2013-01-01                     72796                   4
 8 2013-01-01                     35367                   1
 9 2013-01-01                     16810                   2
10 2015-01-01                     50415                   1
11 2016-01-01                     27020                   0
12 2016-01-01                     12033                   0
13 2016-01-01                    141273                   4
14 2017-01-01                     19971                   1
15 2018-01-01                     90208                   4
16 2018-01-01                     25394                   0
17 2018-01-01                     50485                   2
18 2018-01-01                    118624                   2
19 2019-01-01                     82803                   2
20 2019-01-01                     44429                   1
# ℹ 2 more variables: Births_From_Madre_Sobrevivio <dbl>, entidad <dbl>

Rows: 20
Columns: 5
$ fecha_nacimiento             <date> 2010-01-01, 2011-01-01, 2011-01-01, 2011…
$ Madre_Sobrevivio_SI          <dbl> 652, 22, 209, 510, 268, 60, 377, 191, 11,…
$ Madre_Sobrevivio_NO          <dbl> 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,…
$ Births_From_Madre_Sobrevivio <dbl> 653, 22, 209, 510, 268, 60, 377, 191, 11,…
$ ent_mun                      <glue> "13_054", "20_558", "08_060", "01_009", …
# A tibble: 20 × 5
   fecha_nacimiento Madre_Sobrevivio_SI Madre_Sobrevivio_NO
   <date>                         <dbl>               <dbl>
 1 2010-01-01                       652                   1
 2 2011-01-01                        22                   0
 3 2011-01-01                       209                   0
 4 2011-01-01                       510                   0
 5 2013-01-01                       268                   0
 6 2013-01-01                        60                   0
 7 2013-01-01                       377                   0
 8 2013-01-01                       191                   0
 9 2013-01-01                        11                   0
10 2013-01-01                        51                   0
11 2014-01-01                       234                   0
12 2015-01-01                       472                   0
13 2015-01-01                        84                   0
14 2016-01-01                        47                   0
15 2017-01-01                       448                   0
16 2017-01-01                       305                   0
17 2018-01-01                       354                   0
18 2018-01-01                         5                   0
19 2019-01-01                       209                   0
20 2019-01-01                      2282                   0
# ℹ 2 more variables: Births_From_Madre_Sobrevivio <dbl>, ent_mun <glue>

Rows: 20
Columns: 7
$ fecha_nacimiento      <date> 2009-01-01, 2011-01-01, 2011-01-01, 2011-01-01,…
$ SI_Recibio_Vitamin_k  <dbl> 0, 40143, 52953, 10571, 81657, 21217, 11969, 833…
$ NO_Recibio_Vitamin_k  <dbl> 0, 7849, 6854, 1013, 6716, 4198, 379, 4640, 4111…
$ Births_From_Vitamin_k <dbl> 0, 47992, 59807, 11584, 88373, 25415, 12348, 880…
$ Proportion_SI         <dbl> NaN, 0.8364519, 0.8853980, 0.9125518, 0.9240039,…
$ Proportion_NO         <dbl> NaN, 0.16354809, 0.11460197, 0.08744820, 0.07599…
$ entidad               <dbl> 12, 12, 28, 6, 16, 31, 3, 16, 8, 6, 11, 11, 8, 1…
# A tibble: 20 × 7
   fecha_nacimiento SI_Recibio_Vitamin_k NO_Recibio_Vitamin_k
   <date>                          <dbl>                <dbl>
 1 2009-01-01                          0                    0
 2 2011-01-01                      40143                 7849
 3 2011-01-01                      52953                 6854
 4 2011-01-01                      10571                 1013
 5 2012-01-01                      81657                 6716
 6 2013-01-01                      21217                 4198
 7 2013-01-01                      11969                  379
 8 2015-01-01                      83361                 4640
 9 2015-01-01                      56581                 4111
10 2016-01-01                       9186                 2013
11 2016-01-01                     108276                 5843
12 2017-01-01                     108628                 6974
13 2017-01-01                      58192                 2549
14 2018-01-01                     123773                 5370
15 2018-01-01                      42559                 1669
16 2018-01-01                      48586                 1860
17 2018-01-01                      37778                 1117
18 2019-01-01                      77102                 7723
19 2019-01-01                       9969                  299
20 2019-01-01                      43204                 4680
# ℹ 4 more variables: Births_From_Vitamin_k <dbl>, Proportion_SI <dbl>,
#   Proportion_NO <dbl>, entidad <dbl>

Rows: 20
Columns: 7
$ fecha_nacimiento      <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2011-01-01, 2011-01-01,…
$ SI_Recibio_Vitamin_k  <dbl> 0, 0, 25, 434, 86, 166, 56, 432, 94, 19, 150, 69…
$ NO_Recibio_Vitamin_k  <dbl> 0, 0, 1, 53, 227, 157, 3, 24, 12, 6, 28, 4, 70, …
$ Births_From_Vitamin_k <dbl> 0, 0, 26, 487, 313, 323, 59, 456, 106, 25, 178, …
$ Proportion_SI         <dbl> NaN, NaN, 0.9615385, 0.8911704, 0.2747604, 0.513…
$ Proportion_NO         <dbl> NaN, NaN, 0.03846154, 0.10882957, 0.72523962, 0.…
$ ent_mun               <glue> "13_016", "24_025", "20_174", "07_103", "12_076…
# A tibble: 20 × 7
   fecha_nacimiento SI_Recibio_Vitamin_k NO_Recibio_Vitamin_k
   <date>                          <dbl>                <dbl>
 1 2009-01-01                          0                    0
 2 2009-01-01                          0                    0
 3 2011-01-01                         25                    1
 4 2011-01-01                        434                   53
 5 2012-01-01                         86                  227
 6 2012-01-01                        166                  157
 7 2012-01-01                         56                    3
 8 2012-01-01                        432                   24
 9 2012-01-01                         94                   12
10 2013-01-01                         19                    6
11 2013-01-01                        150                   28
12 2013-01-01                         69                    4
13 2015-01-01                        333                   70
14 2015-01-01                          0                    0
15 2016-01-01                        562                   44
16 2016-01-01                        214                    5
17 2018-01-01                        436                   21
18 2018-01-01                        335                    5
19 2019-01-01                         12                    0
20 2019-01-01                        182                    9
# ℹ 4 more variables: Births_From_Vitamin_k <dbl>, Proportion_SI <dbl>,
#   Proportion_NO <dbl>, ent_mun <glue>

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento         <date> 2009-01-01, 2010-01-01, 2010-01-01, 2011-01-…
$ Vacuna_BCG_Recien_Nacido <dbl> NA, 22222, 18449, 92680, 66824, 179055, 23527…
$ Vacunas_BCG_Total        <dbl> NA, 24258, 21613, 107907, 83406, 217197, 2789…
$ entidad                  <dbl> 10, 32, 17, 9, 11, 15, 22, 12, 11, 1, 16, 10,…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Vacuna_BCG_Recien_Nacido Vacunas_BCG_Total entidad
   <date>                              <dbl>             <dbl>   <dbl>
 1 2009-01-01                             NA                NA      10
 2 2010-01-01                          22222             24258      32
 3 2010-01-01                          18449             21613      17
 4 2011-01-01                          92680            107907       9
 5 2011-01-01                          66824             83406      11
 6 2012-01-01                         179055            217197      15
 7 2012-01-01                          23527             27897      22
 8 2013-01-01                          37798             52264      12
 9 2013-01-01                          66762             78218      11
10 2014-01-01                          14441             15915       1
11 2014-01-01                          54610             60265      16
12 2015-01-01                          15635             19848      10
13 2015-01-01                          75846             88702       9
14 2016-01-01                          18894             20410      29
15 2017-01-01                          21985             24955      25
16 2017-01-01                          53469             79047      30
17 2017-01-01                          60458             88146      21
18 2018-01-01                          24655             32014       8
19 2019-01-01                           8356              9617      18
20 2019-01-01                          23833             32263      12

Rows: 20
Columns: 4
$ fecha_nacimiento         <date> 2010-01-01, 2010-01-01, 2011-01-01, 2012-01-…
$ Vacuna_BCG_Recien_Nacido <dbl> 0, 0, 3278, 39, 17, 317, 2908, 20, 0, 0, 4795…
$ Vacunas_BCG_Total        <dbl> 0, 0, 4032, 69, 39, 453, 3255, 29, 0, 2, 5541…
$ ent_mun                  <glue> "20_478", "20_255", "28_038", "16_054", "20_…
# A tibble: 20 × 4
   fecha_nacimiento Vacuna_BCG_Recien_Nacido Vacunas_BCG_Total ent_mun
   <date>                              <dbl>             <dbl> <glue> 
 1 2010-01-01                              0                 0 20_478 
 2 2010-01-01                              0                 0 20_255 
 3 2011-01-01                           3278              4032 28_038 
 4 2012-01-01                             39                69 16_054 
 5 2012-01-01                             17                39 20_279 
 6 2013-01-01                            317               453 12_023 
 7 2014-01-01                           2908              3255 02_005 
 8 2014-01-01                             20                29 20_055 
 9 2014-01-01                              0                 0 20_120 
10 2015-01-01                              0                 2 26_006 
11 2015-01-01                           4795              5541 15_104 
12 2015-01-01                              0                 0 31_046 
13 2016-01-01                              0                 9 21_027 
14 2016-01-01                              0                 0 20_527 
15 2017-01-01                              0                 0 20_464 
16 2018-01-01                            654               891 14_073 
17 2018-01-01                              0                 0 32_012 
18 2018-01-01                              0                 0 21_021 
19 2019-01-01                             52                85 08_031 
20 2019-01-01                              1                 1 21_105 

Rows: 20
Columns: 3
$ fecha_nacimiento                <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2010-01-01, 2…
$ Vacunas_Hepatitis_Recien_Nacido <dbl> NA, NA, 10004, 11007, 25992, 24059, 13…
$ entidad                         <dbl> 13, 31, 4, 18, 19, 26, 15, 3, 29, 1, 1…
# A tibble: 20 × 3
   fecha_nacimiento Vacunas_Hepatitis_Recien_Nacido entidad
   <date>                                     <dbl>   <dbl>
 1 2009-01-01                                    NA      13
 2 2009-01-01                                    NA      31
 3 2010-01-01                                 10004       4
 4 2010-01-01                                 11007      18
 5 2011-01-01                                 25992      19
 6 2011-01-01                                 24059      26
 7 2011-01-01                                138790      15
 8 2011-01-01                                  5714       3
 9 2013-01-01                                 17058      29
10 2013-01-01                                 13774       1
11 2013-01-01                                113241      15
12 2015-01-01                                 21362       5
13 2015-01-01                                  6377       6
14 2016-01-01                                 25940      25
15 2016-01-01                                 21874      17
16 2017-01-01                                 15504      25
17 2018-01-01                                 14127       5
18 2018-01-01                                 11808       7
19 2018-01-01                                 11922      29
20 2019-01-01                                  7750       4

Rows: 20
Columns: 3
$ fecha_nacimiento                <date> 2010-01-01, 2011-01-01, 2014-01-01, 2…
$ Vacunas_Hepatitis_Recien_Nacido <dbl> 61, 70, 42, 19, 0, 85, 0, 10, 0, 0, 78…
$ ent_mun                         <glue> "11_045", "04_007", "07_091", "21_130…
# A tibble: 20 × 3
   fecha_nacimiento Vacunas_Hepatitis_Recien_Nacido ent_mun
   <date>                                     <dbl> <glue> 
 1 2010-01-01                                    61 11_045 
 2 2011-01-01                                    70 04_007 
 3 2014-01-01                                    42 07_091 
 4 2014-01-01                                    19 21_130 
 5 2014-01-01                                     0 20_440 
 6 2015-01-01                                    85 17_009 
 7 2015-01-01                                     0 21_011 
 8 2015-01-01                                    10 30_084 
 9 2016-01-01                                     0 31_090 
10 2016-01-01                                     0 21_198 
11 2016-01-01                                    78 07_072 
12 2017-01-01                                   100 24_050 
13 2017-01-01                                     5 13_035 
14 2018-01-01                                    34 30_060 
15 2018-01-01                                     1 08_014 
16 2018-01-01                                    28 08_045 
17 2018-01-01                                     0 26_068 
18 2018-01-01                                     0 19_003 
19 2019-01-01                                    12 30_172 
20 2019-01-01                                     0 20_513 

Rows: 20
Columns: 11
$ fecha_nacimiento         <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 2009-01-01, 2010-01-…
$ Gasto_Publico            <dbl> 16534535, 3643452, 12464194, 17977484, 501782…
$ Secretaria_Salud_Ramo_12 <dbl> 1392016.8, 492488.7, 1697606.0, 1460532.2, 13…
$ FASSA_Ramo_33            <dbl> 1655999.7, 605075.2, 1991771.4, 1692077.0, 67…
$ Gasto_Estatal            <dbl> 347795.99, 294160.70, 755382.76, 438239.67, 1…
$ IMSS                     <dbl> 11758996, 1652926, 5097449, 12970211, 1532670…
$ ISSSTE                   <dbl> 1014780.4, 598800.9, 1018288.6, 998954.6, 100…
$ IMSS_Bienestar_gasto     <dbl> 0.000, 0.000, 201347.155, 0.000, 52665.089, 7…
$ PEMEX_gasto              <dbl> 364945.407, 0.000, 1702348.413, 417470.177, 5…
$ ISSES_gasto              <dbl> 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, …
$ entidad                  <dbl> 19, 3, 28, 19, 15, 9, 17, 28, 18, 26, 32, 3, …
# A tibble: 20 × 11
   fecha_nacimiento Gasto_Publico Secretaria_Salud_Ramo_12 FASSA_Ramo_33
   <date>                   <dbl>                    <dbl>         <dbl>
 1 2009-01-01           16534535.                 1392017.      1656000.
 2 2009-01-01            3643452.                  492489.       605075.
 3 2009-01-01           12464194.                 1697606.      1991771.
 4 2010-01-01           17977484.                 1460532.      1692077.
 5 2010-01-01           50178228.                13744165.      6731605.
 6 2010-01-01           95461273.                16728332.      2950827.
 7 2012-01-01            6988480.                 1898248.      1145189.
 8 2012-01-01           14463357.                 2336724.      2251731.
 9 2013-01-01            4607173.                  757664.      1157497.
10 2013-01-01           17141600.                 1247729.      1758245.
11 2014-01-01            5827435.                 1157571.      1578756.
12 2014-01-01            4111951.                  307888.       800493.
13 2015-01-01           12196481.                 3964947.      3458558.
14 2016-01-01           16297702.                 6534009.      3358028.
15 2017-01-01           10747938.                 2193221.      2201557.
16 2017-01-01           14671408.                 1177933.      2039479.
17 2017-01-01            6226099.                 1024282.      1874080.
18 2018-01-01           10232136.                 1994076.      2005471.
19 2019-01-01            5050825.                  569086.      1362342.
20 2019-01-01           12745998.                  865887.      1586743.
# ℹ 7 more variables: Gasto_Estatal <dbl>, IMSS <dbl>, ISSSTE <dbl>,
#   IMSS_Bienestar_gasto <dbl>, PEMEX_gasto <dbl>, ISSES_gasto <dbl>,
#   entidad <dbl>

Rows: 20
Columns: 18
$ fecha_nacimiento                              <date> 2010-01-01, 2010-01-01,…
$ UNIDADES                                      <dbl> 1194, 920, 610, 272, 156…
$ Consultorios_Medicina_general_y_o_familiar    <dbl> 2128, 995, 871, 325, 217…
$ Consultorios_De_urgencias                     <dbl> 90, 47, 39, 29, 8, 22, 4…
$ Consultorios_Ginecoobstetricia                <dbl> 116, 25, 32, 15, 4, 16, …
$ Camas_Generales                               <dbl> 111, 33, 67, 24, 0, 5, 0…
$ Camas_Ginecoobstetricia                       <dbl> 897, 273, 255, 159, 63, …
$ Cunas_de_recien_nacido_sano                   <dbl> 385, 71, 74, 92, 36, 39,…
$ Sala_de_expulsion                             <dbl> 137, 65, 27, 28, 5, 72, …
$ Medicos_General                               <dbl> 2546, 1454, 1423, 491, 2…
$ Medicos_Ginecoobstetra                        <dbl> 571, 83, 100, 62, 38, 60…
$ Pasante_de_medicina                           <dbl> 713, 398, 262, 68, 112, …
$ Interno_de_pregrado                           <dbl> 397, 138, 91, 43, 39, 67…
$ PERSONAL_DE_ENFERMERIA_EN_CONTACTO_C_PACIENTE <dbl> 11232, 3995, 3766, 1701,…
$ TOTAL_CONSULTORIOS                            <dbl> 3300, 1499, 1455, 544, 3…
$ Enfermeros_Generales                          <dbl> 5880, 2378, 2138, 1135, …
$ Equipo_de_ultrasonido                         <dbl> 73, 27, 40, 24, 6, 13, 2…
$ entidad                                       <dbl> 15, 20, 27, 10, 6, 32, 1…
# A tibble: 20 × 18
   fecha_nacimiento UNIDADES Consultorios_Medicina_gene…¹ Consultorios_De_urge…²
   <date>              <dbl>                        <dbl>                  <dbl>
 1 2010-01-01           1194                         2128                     90
 2 2010-01-01            920                          995                     47
 3 2010-01-01            610                          871                     39
 4 2011-01-01            272                          325                     29
 5 2011-01-01            156                          217                      8
 6 2012-01-01            255                          335                     22
 7 2012-01-01            543                          844                     44
 8 2012-01-01            272                          396                     28
 9 2013-01-01            113                          195                     18
10 2013-01-01            274                          330                     31
11 2014-01-01            205                          325                     19
12 2015-01-01            614                         1075                     73
13 2015-01-01           1093                         1206                     46
14 2017-01-01            271                          314                     28
15 2017-01-01            498                          666                     21
16 2017-01-01            328                          407                     26
17 2018-01-01            279                          398                     16
18 2019-01-01            330                          509                     35
19 2019-01-01           1085                         1189                     61
20 2019-01-01            115                          207                     19
# ℹ abbreviated names: ¹​Consultorios_Medicina_general_y_o_familiar,
#   ²​Consultorios_De_urgencias
# ℹ 14 more variables: Consultorios_Ginecoobstetricia <dbl>,
#   Camas_Generales <dbl>, Camas_Ginecoobstetricia <dbl>,
#   Cunas_de_recien_nacido_sano <dbl>, Sala_de_expulsion <dbl>,
#   Medicos_General <dbl>, Medicos_Ginecoobstetra <dbl>,
#   Pasante_de_medicina <dbl>, Interno_de_pregrado <dbl>, …

Rows: 20
Columns: 18
$ fecha_nacimiento                              <date> 2009-01-01, 2009-01-01,…
$ UNIDADES                                      <dbl> 3, 1, 4, 21, 0, 0, 1, 7,…
$ Consultorios_Medicina_general_y_o_familiar    <dbl> 5, 1, 4, 26, 0, 0, 3, 3,…
$ Consultorios_De_urgencias                     <dbl> 1, 0, 0, 5, 0, 0, 1, 0, …
$ Consultorios_Ginecoobstetricia                <dbl> 1, 0, 0, 2, 0, 0, 1, 0, …
$ Camas_Generales                               <dbl> 12, 0, 0, 0, 0, 0, 6, 0,…
$ Camas_Ginecoobstetricia                       <dbl> 8, 0, 0, 32, 0, 0, 6, 0,…
$ Cunas_de_recien_nacido_sano                   <dbl> 2, 0, 0, 13, 0, 0, 0, 0,…
$ Sala_de_expulsion                             <dbl> 1, 0, 0, 2, 0, 0, 1, 0, …
$ Medicos_General                               <dbl> 22, 0, 2, 50, 0, 0, 13, …
$ Medicos_Ginecoobstetra                        <dbl> 4, 0, 0, 16, 0, 0, 0, 0,…
$ Pasante_de_medicina                           <dbl> 1, 1, 3, 4, 0, 0, 0, 0, …
$ Interno_de_pregrado                           <dbl> 0, 0, 0, 21, 0, 0, 0, 0,…
$ PERSONAL_DE_ENFERMERIA_EN_CONTACTO_C_PACIENTE <dbl> 63, 1, 8, 271, 0, 0, 41,…
$ TOTAL_CONSULTORIOS                            <dbl> 15, 1, 5, 64, 0, 0, 8, 3…
$ Enfermeros_Generales                          <dbl> 43, 0, 5, 164, 0, 0, 13,…
$ Equipo_de_ultrasonido                         <dbl> 0, 0, 0, 3, 0, 0, 2, 0, …
$ ent_mun                                       <glue> "26_002", "26_046", "26…
# A tibble: 20 × 18
   fecha_nacimiento UNIDADES Consultorios_Medicina_gene…¹ Consultorios_De_urge…²
   <date>              <dbl>                        <dbl>                  <dbl>
 1 2009-01-01              3                            5                      1
 2 2009-01-01              1                            1                      0
 3 2009-01-01              4                            4                      0
 4 2009-01-01             21                           26                      5
 5 2010-01-01              0                            0                      0
 6 2010-01-01              0                            0                      0
 7 2011-01-01              1                            3                      1
 8 2011-01-01              7                            3                      0
 9 2012-01-01              3                            2                      0
10 2012-01-01              7                           15                      1
11 2013-01-01              6                           10                      0
12 2013-01-01              8                           17                      0
13 2014-01-01             11                           13                      0
14 2015-01-01              3                            5                      0
15 2016-01-01             13                           20                      3
16 2017-01-01              6                            9                      4
17 2017-01-01              3                            4                      0
18 2017-01-01              4                            4                      0
19 2019-01-01              5                            5                      2
20 2019-01-01              2                            3                      0
# ℹ abbreviated names: ¹​Consultorios_Medicina_general_y_o_familiar,
#   ²​Consultorios_De_urgencias
# ℹ 14 more variables: Consultorios_Ginecoobstetricia <dbl>,
#   Camas_Generales <dbl>, Camas_Ginecoobstetricia <dbl>,
#   Cunas_de_recien_nacido_sano <dbl>, Sala_de_expulsion <dbl>,
#   Medicos_General <dbl>, Medicos_Ginecoobstetra <dbl>,
#   Pasante_de_medicina <dbl>, Interno_de_pregrado <dbl>, …

Rows: 20
Columns: 18
$ fecha_nacimiento                              <date> 2009-01-01, 2009-01-01,…
$ UNIDADES                                      <dbl> 849, 311, 610, 270, 542,…
$ Consultorios_Medicina_general_y_o_familiar    <dbl> 906, 436, 871, 314, 838,…
$ Consultorios_De_urgencias                     <dbl> 40, 20, 39, 15, 41, 37, …
$ Consultorios_Ginecoobstetricia                <dbl> 21, 20, 32, 11, 35, 24, …
$ Camas_Generales                               <dbl> 15, 15, 67, 12, 2, 207, …
$ Camas_Ginecoobstetricia                       <dbl> 243, 173, 255, 82, 291, …
$ Cunas_de_recien_nacido_sano                   <dbl> 66, 79, 74, 42, 158, 112…
$ Sala_de_expulsion                             <dbl> 55, 35, 27, 18, 57, 53, …
$ Medicos_General                               <dbl> 1163, 525, 1423, 404, 12…
$ Medicos_Ginecoobstetra                        <dbl> 75, 69, 100, 44, 139, 79…
$ Pasante_de_medicina                           <dbl> 426, 178, 262, 178, 347,…
$ Interno_de_pregrado                           <dbl> 134, 50, 91, 66, 260, 20…
$ PERSONAL_DE_ENFERMERIA_EN_CONTACTO_C_PACIENTE <dbl> 3508, 2290, 3766, 1229, …
$ TOTAL_CONSULTORIOS                            <dbl> 1346, 677, 1455, 482, 13…
$ Enfermeros_Generales                          <dbl> 2043, 916, 2138, 721, 15…
$ Equipo_de_ultrasonido                         <dbl> 25, 16, 40, 14, 28, 39, …
$ entidad                                       <dbl> 20, 8, 27, 18, 16, 7, 13…
# A tibble: 20 × 18
   fecha_nacimiento UNIDADES Consultorios_Medicina_gene…¹ Consultorios_De_urge…²
   <date>              <dbl>                        <dbl>                  <dbl>
 1 2009-01-01            849                          906                     40
 2 2009-01-01            311                          436                     20
 3 2010-01-01            610                          871                     39
 4 2010-01-01            270                          314                     15
 5 2011-01-01            542                          838                     41
 6 2011-01-01           1052                          932                     37
 7 2012-01-01            675                          860                     30
 8 2012-01-01            707                          924                     59
 9 2013-01-01            949                         1053                     53
10 2013-01-01            629                          892                     44
11 2014-01-01            211                          417                     10
12 2015-01-01            620                          890                     43
13 2015-01-01            520                          705                     22
14 2015-01-01            328                          370                     19
15 2016-01-01            160                          192                     16
16 2017-01-01            207                          423                      9
17 2018-01-01             90                          119                     10
18 2018-01-01           1265                         2344                     95
19 2018-01-01            891                         1316                     75
20 2019-01-01            124                          149                     16
# ℹ abbreviated names: ¹​Consultorios_Medicina_general_y_o_familiar,
#   ²​Consultorios_De_urgencias
# ℹ 14 more variables: Consultorios_Ginecoobstetricia <dbl>,
#   Camas_Generales <dbl>, Camas_Ginecoobstetricia <dbl>,
#   Cunas_de_recien_nacido_sano <dbl>, Sala_de_expulsion <dbl>,
#   Medicos_General <dbl>, Medicos_Ginecoobstetra <dbl>,
#   Pasante_de_medicina <dbl>, Interno_de_pregrado <dbl>, …

Rows: 20
Columns: 18
$ fecha_nacimiento                              <date> 2009-01-01, 2009-01-01,…
$ UNIDADES                                      <dbl> 1, 14, 7, 0, 13, 3, 2, 9…
$ Consultorios_Medicina_general_y_o_familiar    <dbl> 2, 38, 8, 0, 23, 3, 3, 9…
$ Consultorios_De_urgencias                     <dbl> 0, 1, 1, 0, 2, 0, 0, 0, …
$ Consultorios_Ginecoobstetricia                <dbl> 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, …
$ Camas_Generales                               <dbl> 0, 0, 7, 0, 0, 0, 0, 0, …
$ Camas_Ginecoobstetricia                       <dbl> 0, 4, 0, 0, 10, 0, 0, 0,…
$ Cunas_de_recien_nacido_sano                   <dbl> 0, 2, 3, 0, 1, 1, 0, 0, …
$ Sala_de_expulsion                             <dbl> 0, 3, 1, 0, 1, 0, 0, 0, …
$ Medicos_General                               <dbl> 1, 38, 18, 0, 36, 2, 4, …
$ Medicos_Ginecoobstetra                        <dbl> 0, 2, 1, 0, 6, 0, 0, 0, …
$ Pasante_de_medicina                           <dbl> 1, 17, 4, 0, 3, 2, 0, 5,…
$ Interno_de_pregrado                           <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, …
$ PERSONAL_DE_ENFERMERIA_EN_CONTACTO_C_PACIENTE <dbl> 2, 81, 36, 0, 97, 3, 6, …
$ TOTAL_CONSULTORIOS                            <dbl> 3, 48, 11, 0, 40, 3, 4, …
$ Enfermeros_Generales                          <dbl> 1, 14, 22, 0, 68, 2, 1, …
$ Equipo_de_ultrasonido                         <dbl> 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, …
$ ent_mun                                       <glue> "21_181", "11_042", "28…
# A tibble: 20 × 18
   fecha_nacimiento UNIDADES Consultorios_Medicina_gene…¹ Consultorios_De_urge…²
   <date>              <dbl>                        <dbl>                  <dbl>
 1 2009-01-01              1                            2                      0
 2 2009-01-01             14                           38                      1
 3 2009-01-01              7                            8                      1
 4 2010-01-01              0                            0                      0
 5 2011-01-01             13                           23                      2
 6 2013-01-01              3                            3                      0
 7 2013-01-01              2                            3                      0
 8 2014-01-01              9                            9                      0
 9 2014-01-01              8                           11                      0
10 2015-01-01              1                            1                      0
11 2015-01-01              3                            2                      0
12 2016-01-01              2                            2                      0
13 2016-01-01              8                            9                      0
14 2016-01-01              3                            5                      1
15 2017-01-01              2                            3                      0
16 2017-01-01              1                            1                      0
17 2017-01-01              5                            5                      0
18 2018-01-01              2                            4                      0
19 2019-01-01              3                            4                      0
20 2019-01-01              1                            5                      0
# ℹ abbreviated names: ¹​Consultorios_Medicina_general_y_o_familiar,
#   ²​Consultorios_De_urgencias
# ℹ 14 more variables: Consultorios_Ginecoobstetricia <dbl>,
#   Camas_Generales <dbl>, Camas_Ginecoobstetricia <dbl>,
#   Cunas_de_recien_nacido_sano <dbl>, Sala_de_expulsion <dbl>,
#   Medicos_General <dbl>, Medicos_Ginecoobstetra <dbl>,
#   Pasante_de_medicina <dbl>, Interno_de_pregrado <dbl>, …

Rows: 20
Columns: 28
$ fecha_nacimiento                           <date> 2009-01-01, 2009-01-01, 20…
$ camas_labor_parto_estatal                  <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, …
$ camas_labor_parto_ssa                      <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 51,…
$ camas_recuperacion_postparto_imss          <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 10,…
$ camas_urgencias_imss                       <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 133…
$ ginecobstetras_imss                        <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 61,…
$ incubadoras_imss                           <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 32,…
$ interno_de_pregrado_imss                   <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 131…
$ incubadoras_issste                         <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 9, …
$ interno_de_pregrado_issste                 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, …
$ medicos_familiares_ssa                     <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, …
$ medicos_generales_ssa                      <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 160…
$ cunas_de_calor_radiante_ssa                <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 17,…
$ camas_labor_parto_imss                     <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 17,…
$ camas_recuperacion_postparto_ssa           <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 188…
$ ginecobstetras_ssa                         <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 125…
$ incubadoras_ssa                            <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 18,…
$ interno_de_pregrado_ssa                    <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 143…
$ mastografos_imss                           <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 4, …
$ medicos_familiares_imss                    <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 196…
$ pasantes_de_medicina_ssa                   <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 315…
$ total_enfermeras_contacto_con_paciete_ssa  <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 389…
$ total_personal_medico_en_formacion_imss    <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 218…
$ ultrasonido_ssa                            <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 38,…
$ personal_enfermeria_general_imss           <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 714…
$ total_enfermeras_contacto_con_paciete_imss <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 137…
$ ultrasonido_imss                           <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 17,…
$ entidad                                    <dbl> 23, 31, 29, 32, 20, 8, 12, …
# A tibble: 20 × 28
   fecha_nacimiento camas_labor_parto_estatal camas_labor_parto_ssa
   <date>                               <dbl>                 <dbl>
 1 2009-01-01                              NA                    NA
 2 2009-01-01                              NA                    NA
 3 2010-01-01                              NA                    NA
 4 2010-01-01                              NA                    NA
 5 2011-01-01                              NA                    NA
 6 2011-01-01                              NA                    NA
 7 2012-01-01                               0                    51
 8 2012-01-01                               0                    14
 9 2013-01-01                               5                    43
10 2014-01-01                               0                    38
11 2014-01-01                               9                    53
12 2014-01-01                               6                    62
13 2015-01-01                               3                   121
14 2015-01-01                               0                    37
15 2015-01-01                               0                    14
16 2016-01-01                               0                    94
17 2016-01-01                               0                   142
18 2016-01-01                               0                    97
19 2018-01-01                               0                   156
20 2018-01-01                               3                    35
# ℹ 25 more variables: camas_recuperacion_postparto_imss <dbl>,
#   camas_urgencias_imss <dbl>, ginecobstetras_imss <dbl>,
#   incubadoras_imss <dbl>, interno_de_pregrado_imss <dbl>,
#   incubadoras_issste <dbl>, interno_de_pregrado_issste <dbl>,
#   medicos_familiares_ssa <dbl>, medicos_generales_ssa <dbl>,
#   cunas_de_calor_radiante_ssa <dbl>, camas_labor_parto_imss <dbl>,
#   camas_recuperacion_postparto_ssa <dbl>, ginecobstetras_ssa <dbl>, …

Rows: 20
Columns: 28
$ fecha_nacimiento                           <date> 2010-01-01, 2010-01-01, 20…
$ camas_labor_parto_estatal                  <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0,…
$ camas_labor_parto_ssa                      <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 2, 0,…
$ camas_recuperacion_postparto_imss          <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0,…
$ camas_urgencias_imss                       <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0,…
$ ginecobstetras_imss                        <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0,…
$ incubadoras_imss                           <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0,…
$ interno_de_pregrado_imss                   <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0,…
$ incubadoras_issste                         <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0,…
$ interno_de_pregrado_issste                 <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0,…
$ medicos_familiares_ssa                     <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0,…
$ medicos_generales_ssa                      <dbl> NA, NA, NA, NA, 1, 0, 20, 0…
$ cunas_de_calor_radiante_ssa                <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0,…
$ camas_labor_parto_imss                     <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0,…
$ camas_recuperacion_postparto_ssa           <dbl> NA, NA, NA, NA, 2, 0, 2, 0,…
$ ginecobstetras_ssa                         <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0,…
$ incubadoras_ssa                            <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 2, 0,…
$ interno_de_pregrado_ssa                    <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0,…
$ mastografos_imss                           <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0,…
$ medicos_familiares_imss                    <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0,…
$ pasantes_de_medicina_ssa                   <dbl> NA, NA, NA, NA, 1, 0, 3, 1,…
$ total_enfermeras_contacto_con_paciete_ssa  <dbl> NA, NA, NA, NA, 3, 0, 33, 2…
$ total_personal_medico_en_formacion_imss    <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0,…
$ ultrasonido_ssa                            <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0,…
$ personal_enfermeria_general_imss           <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0,…
$ total_enfermeras_contacto_con_paciete_imss <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 5, 0,…
$ ultrasonido_imss                           <dbl> NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0,…
$ ent_mun                                    <glue> "20_460", "10_025", "22_00…
# A tibble: 20 × 28
   fecha_nacimiento camas_labor_parto_estatal camas_labor_parto_ssa
   <date>                               <dbl>                 <dbl>
 1 2010-01-01                              NA                    NA
 2 2010-01-01                              NA                    NA
 3 2010-01-01                              NA                    NA
 4 2011-01-01                              NA                    NA
 5 2012-01-01                               0                     0
 6 2012-01-01                               0                     0
 7 2013-01-01                               0                     2
 8 2013-01-01                               0                     0
 9 2014-01-01                               0                     0
10 2015-01-01                               0                     0
11 2015-01-01                               0                     1
12 2016-01-01                               0                     0
13 2016-01-01                               0                     0
14 2016-01-01                               0                     0
15 2017-01-01                               0                     0
16 2017-01-01                               0                     0
17 2018-01-01                               0                     0
18 2018-01-01                               0                     6
19 2018-01-01                               0                     0
20 2019-01-01                               0                     0
# ℹ 25 more variables: camas_recuperacion_postparto_imss <dbl>,
#   camas_urgencias_imss <dbl>, ginecobstetras_imss <dbl>,
#   incubadoras_imss <dbl>, interno_de_pregrado_imss <dbl>,
#   incubadoras_issste <dbl>, interno_de_pregrado_issste <dbl>,
#   medicos_familiares_ssa <dbl>, medicos_generales_ssa <dbl>,
#   cunas_de_calor_radiante_ssa <dbl>, camas_labor_parto_imss <dbl>,
#   camas_recuperacion_postparto_ssa <dbl>, ginecobstetras_ssa <dbl>, …