Tallerb3
Karol Bustamante
2024-04-19
- ACTIVIDADES 2.1 Construya una base de datos de veinte (20) historias clínicas con los siguientes campos: 2.1.1. Identidad de Pacientes: (Número de Cédula, Nombres del paciente, Apellidos del paciente, Edad, Sexo, Domicilio, Ciudad, Departamento, Número de teléfono, Número de historial clínico, Fumante(S/N)) 2.1.2. Proceso de Ingreso a la entidad: (Procedencia, Fecha de ingreso, Número de piso, Número de cama, Causa de Ingreso)
historiaclinica = data.frame(
Nrocedula = sprintf("%010d", sample(10000000:99999999, 20, replace = FALSE)),
Nombre= c("Wilson", "Estela", "Luis", "Ana", "Maria", "Carlos", "Laura", "Jose", "Isabel", "Juan", "Carmen", "Fernando", "Elena", "Andres", "Sofia", "Pedro", "Monica", "Ricardo", "Valeria", "Diego"),
Apellido = c("Gonzalez", "Rodriguez", "Lopez", "Perez", "Martinez", "Sanchez", "Romero", "Fernandez", "Torres", "Gomez", "Diaz", "Vargas", "Jimenez", "Ruiz", "Ramirez", "Hernandez", "Garcia", "Silva", "Ortega", "Castro"),
Edad = sample(18:90, 20, replace = TRUE),
Sexo = sample(c("M", "F"), 20, replace = TRUE),
Domicilio = paste(sample(c("Calle", "Avenida", "Carrera"), 1), sample(100:999, 20), " # ", sample(1:100, 20), sep = " "),
Cuidad = c("Cali", "Cali", "Bogota", "Medellin", "Cali", "Cali", "Bogota", "Medellin", "Cali", "Neiva", "Bogota", "Cali", "Tunja", "Medellin", "Cali", "Bogota", "Cali", "Medellin", "Cali", "Medellin"),
Departamento = c("Valle del Cauca", "Valle del Cauca", "Bogota, D.C.", "Antioquia", "Valle del Cauca", "Valle del Cauca", "Bogota, D.C.", "Antioquia", "Valle del Cauca", "Huila", "Bogota, D.C.", "Valle del Cauca", "Boyaca", "Antioquia", "Valle del Cauca", "Bogota, D.C.", "Valle del Cauca", "Antioquia", "Valle del Cauca", "Antioquia"),
Telefono = paste("3", sample(1000000:9999999, 20), sep = ""),
Nrohistorial = c(1:20),
Fumante = sample(c("S", "N"), 20, replace = TRUE),
Procedencia = sample(c("Emergencia", "Consulta Externa", "Traslado", "Referido"), 20, replace = TRUE),
Fecha_ingreso = sample(seq(as.Date('2020/01/01'), as.Date('2024/12/31'), by="day"), 20),
Nropiso = sample(1:5, 20, replace = TRUE),
Nrocama = sample(1:30, 20, replace = TRUE),
Causa = sample(c("Infarto", "Accidente", "Infección", "Problema Respiratorio", "Cirugía"), 20, replace = TRUE)
)
historiaclinica ## Nrocedula Nombre Apellido Edad Sexo Domicilio Cuidad
## 1 0049977831 Wilson Gonzalez 28 M Calle 958 # 61 Cali
## 2 0016829098 Estela Rodriguez 86 F Calle 653 # 17 Cali
## 3 0098890522 Luis Lopez 53 F Calle 556 # 85 Bogota
## 4 0020311353 Ana Perez 72 F Calle 483 # 64 Medellin
## 5 0073495264 Maria Martinez 56 F Calle 350 # 58 Cali
## 6 0087636890 Carlos Sanchez 18 F Calle 179 # 3 Cali
## 7 0093820204 Laura Romero 26 F Calle 885 # 1 Bogota
## 8 0050335160 Jose Fernandez 53 F Calle 461 # 55 Medellin
## 9 0054325163 Isabel Torres 80 M Calle 376 # 2 Cali
## 10 0080960325 Juan Gomez 47 M Calle 210 # 80 Neiva
## 11 0058979760 Carmen Diaz 61 F Calle 356 # 31 Bogota
## 12 0056251958 Fernando Vargas 63 F Calle 184 # 4 Cali
## 13 0051298680 Elena Jimenez 60 M Calle 204 # 56 Tunja
## 14 0092817459 Andres Ruiz 50 M Calle 325 # 71 Medellin
## 15 0025160925 Sofia Ramirez 81 F Calle 393 # 38 Cali
## 16 0050359831 Pedro Hernandez 21 F Calle 488 # 46 Bogota
## 17 0054882642 Monica Garcia 88 F Calle 468 # 91 Cali
## 18 0016998859 Ricardo Silva 59 M Calle 654 # 42 Medellin
## 19 0081098524 Valeria Ortega 26 M Calle 364 # 78 Cali
## 20 0083688729 Diego Castro 62 F Calle 428 # 22 Medellin
## Departamento Telefono Nrohistorial Fumante Procedencia Fecha_ingreso
## 1 Valle del Cauca 37505532 1 N Referido 2020-07-26
## 2 Valle del Cauca 39770854 2 N Referido 2024-07-15
## 3 Bogota, D.C. 36567963 3 N Traslado 2020-05-13
## 4 Antioquia 32352403 4 N Consulta Externa 2023-01-10
## 5 Valle del Cauca 37490193 5 S Traslado 2023-03-04
## 6 Valle del Cauca 34937384 6 S Consulta Externa 2021-10-27
## 7 Bogota, D.C. 33510738 7 N Emergencia 2022-05-25
## 8 Antioquia 36079909 8 S Referido 2024-04-24
## 9 Valle del Cauca 39039127 9 S Consulta Externa 2024-06-13
## 10 Huila 36477226 10 S Traslado 2020-02-12
## 11 Bogota, D.C. 37576048 11 N Consulta Externa 2024-02-27
## 12 Valle del Cauca 32344788 12 S Traslado 2021-10-01
## 13 Boyaca 34301937 13 N Emergencia 2021-09-04
## 14 Antioquia 31296523 14 S Consulta Externa 2020-07-29
## 15 Valle del Cauca 35912043 15 N Traslado 2020-02-22
## 16 Bogota, D.C. 35398464 16 N Consulta Externa 2023-06-12
## 17 Valle del Cauca 33939532 17 S Consulta Externa 2020-01-03
## 18 Antioquia 35868747 18 N Traslado 2021-12-05
## 19 Valle del Cauca 35344622 19 S Emergencia 2023-06-09
## 20 Antioquia 38810291 20 N Traslado 2020-09-25
## Nropiso Nrocama Causa
## 1 1 13 Cirugía
## 2 2 27 Infarto
## 3 4 5 Accidente
## 4 4 30 Accidente
## 5 2 21 Infección
## 6 5 21 Problema Respiratorio
## 7 4 23 Infección
## 8 3 30 Infección
## 9 1 25 Problema Respiratorio
## 10 1 11 Accidente
## 11 1 11 Infarto
## 12 4 19 Accidente
## 13 2 16 Accidente
## 14 2 6 Accidente
## 15 2 15 Infarto
## 16 5 20 Problema Respiratorio
## 17 3 12 Infección
## 18 4 25 Infarto
## 19 2 18 Problema Respiratorio
## 20 2 14 Infección2.2. Por medio de informe gráfico clasifique por: a) Pacientes mujeres y Hombres
library(ggplot2)
ggplot(historiaclinica, aes(x = Sexo, fill = Sexo)) +
geom_bar() +
labs(title = "Distribución de pacientes por sexo", x = "Sexo", y = "Cantidad de pacientes")
b) edad y si es fumante o no
ggplot(historiaclinica, aes(x = Edad, fill = Fumante)) +
geom_histogram(binwidth = 5, position = "dodge") +
labs(title = "Distribución de edad por hábito de fumar", x = "Edad", y = "Cantidad de pacientes")
c) Pacientes por piso divididos por sexo
ggplot(historiaclinica, aes(x = factor(Nropiso), fill = Sexo)) +
geom_bar(position = "dodge") +
labs(title = "Distribución de pacientes por piso y sexo", x = "Piso", y = "Cantidad de pacientes")
d) Edad y causa de ingreso
ggplot(historiaclinica, aes(x = Causa, y = Edad, fill = Causa)) +
geom_boxplot() +
labs(title = "Distribución de Edad según Causa de Ingreso",
x = "Causa de Ingreso",
y = "Edad",
fill = "Causa") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
e) Promedio de edad (M,H)
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionhistoriaclinica %>%
group_by(Sexo) %>%
summarise(Promedio_edad = mean(Edad)) %>%
ggplot(aes(x = Sexo, y = Promedio_edad, fill = Sexo)) +
geom_bar(stat = "identity") +
labs(title = "Promedio de edad por sexo", x = "Sexo", y = "Promedio de edad")
f) Datos independientes de 3 pacientes
library(ggplot2)
pacientes_aleatorios <- historiaclinica[sample(1:nrow(historiaclinica), 3), ]
ggplot(pacientes_aleatorios, aes(x = Nombre, y = Edad, fill = Sexo)) +
geom_bar(stat = "identity") +
labs(title = "Edad de Pacientes Seleccionados",
x = "Nombre del Paciente",
y = "Edad",
fill = "Sexo") +
theme_minimal()
g) Datos de 3 pacientes por identidad
pacientes_identidad <- historiaclinica[sample(1:nrow(historiaclinica), 3), ]
ggplot(pacientes_identidad, aes(x = factor(Nrocedula), y = Edad, fill = Sexo)) +
geom_bar(stat = "identity") +
labs(title = "Datos de Pacientes por Identidad",
x = "Número de Cédula",
y = "Edad",
fill = "Sexo") +
theme_minimal()
h) Lista de causas de ingreso
ggplot(historiaclinica, aes(x = Causa)) +
geom_bar() +
labs(title = "Frecuencia de Causas de Ingreso",
x = "Causa de Ingreso",
y = "Frecuencia") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
2.3. Exportar base de datos a Excel
library(openxlsx)
historiaclinica = "historiaclinica.xlsx"
write.xlsx(historiaclinica, file = historiaclinica)
print(paste("La base de datos se ha exportado exitosamente a", historiaclinica))## [1] "La base de datos se ha exportado exitosamente a historiaclinica.xlsx"