install.packages(“pacman”)
pacman::p_load( rio, # importación/exportación de múltiples tipos de datos here, # ruta relativa de los archivos janitor, # limpieza de datos y tablas lubridate, # trabajar con fechas epikit, # función age_categories() tidyverse, # gestión y visualización de datos stringr
)
egresos <- egresos_10122023_08082024 egresos <- egresos %>% janitor::clean_names() names(egresos)
pacman::p_load( skimr, # obtener una visión general de los datos
gtsummary, # resumen estadístico y tests rstatix, # resumen estadístico
y pruebas estadísticas janitor, # añadir totales y porcentajes a las
tablas scales, # convertir fácilmente proporciones en porcentajes
flextable # convertir tablas en imágenes bonitas )
egresos <- egresos%>% mutate(desnutri = ifelse( str_detect(cie10, regex(“O25”, ignore_case = TRUE)) | str_detect(cie10, regex(“P05”, ignore_case = TRUE)) | str_detect(cie10, regex(“E44”, ignore_case = TRUE)) | str_detect(cie10, regex(“E43”, ignore_case = TRUE)) | str_detect(cie10, regex(“E46”, ignore_case = TRUE)) | str_detect(cie10, regex(“E12”, ignore_case = TRUE)) | str_detect(cie10, regex(“O24.2”, ignore_case = TRUE)) | str_detect(cie10, regex(“M83.3”, ignore_case = TRUE)) | str_detect(cie10, regex(“P05”, ignore_case = TRUE)) | str_detect(cie10, regex(“E45”, ignore_case = TRUE)) | str_detect(cie10, regex(“E64”, ignore_case = TRUE)) , “si”, “no” )) egresos_desnutricion <- egresos %>% filter(desnutri == “si”) export(egresos, “egresos_10dic_08ago.xlsx”) export(egresos_desnutricion, “egresos_desnutricion_dic_julio.xlsx”)