analisisfabiola
2024-09-04
#install.packages("tidyverse")
#install.packages("gtsummary")#Analizar variables sociodemograficas:
library(readxl)
BD_SOCIOD_FINAL <- read_excel("C:/Users/fidel/OneDrive - UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SINALOA/MDATOS/ANALISIS FABIOLA/ANALISIS FINAL 260125/BD SOCIOD FINAL.xlsx",
sheet = "sociodemograficas")#View(BD_VGI_130_COMPLICACIONES_SOCIOD_FINAL)## New names:
## • `` -> `...45`
## • `` -> `...46`data<-BD_SOCIOD_FINAL#limpieza de datos:
library(tidyverse)## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
## ✔ ggplot2 3.5.1 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.4 ✔ tidyr 1.3.1
## ✔ purrr 1.0.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errorslibrary(janitor)##
## Adjuntando el paquete: 'janitor'
##
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## chisq.test, fisher.test# Limpiar nombres de las columnas
data <- data %>%
janitor::clean_names() # Convierte los nombres a snake_case automáticamente
# Convertir columnas necesarias a factores si es aplicable
data <- data %>%
mutate(
sexo = as.factor(sexo),
estado_civil = as.factor(estado_civil),
clasificacion_frail = as.factor(clasificacion_frail),
clasificacion_mna = as.factor(clasificacion_mna),
barthel = as.numeric(str_remove_all(barthel, "/100")),# Eliminar "/100" y convertir a numérico
katz = as.numeric(str_remove_all(katz, "/6")
))
# Eliminar valores NA en Barthel, Katz y FRAIL
data_barthel <- data %>% filter(!is.na(barthel)) %>% count(barthel)
data_katz <- data %>% filter(!is.na(katz)) %>% count(katz)
data_frail <- data %>% filter(!is.na(clasificacion_frail)) %>% count(clasificacion_frail)library(tidyverse)
library(gtsummary)
# Resumen sociodemográfico
sociodemografico_summary <- data %>%
select(edad, sexo, escolaridad_en_anos, estado_civil) %>%
tbl_summary(
by = sexo,
statistic = list(all_continuous() ~ "{mean} ({sd})",
all_categorical() ~ "{n} ({p}%)"),
missing = "no"
) %>%
add_p() %>%
modify_header(label ~ "Sociodemográficos") %>%
modify_caption("**Resumen sociodemográfico por sexo**")## 3 missing rows in the "sexo" column have been removed.sociodemografico_summary| Sociodemográficos | HOMBRE N = 501 |
MUJER N = 801 |
p-value2 |
|---|---|---|---|
| edad | 78 (8) | 79 (8) | 0.4 |
| escolaridad_en_anos | 6.8 (5.4) | 6.2 (5.1) | 0.4 |
| estado_civil | 0.004 | ||
| 1. CASADO | 28 (56%) | 24 (30%) | |
| 2. DIVORCIADO O SEPARADO | 2 (4.0%) | 4 (5.0%) | |
| 3. SOLTERO | 3 (6.0%) | 4 (5.0%) | |
| 4. VIUDO | 14 (28%) | 47 (59%) | |
| UNIÓN LIBRE | 3 (6.0%) | 1 (1.3%) | |
| 1 Mean (SD); n (%) | |||
| 2 Wilcoxon rank sum test; Fisher’s exact test | |||
# Eliminar valores NA en Barthel
data_barthel <- data %>%
filter(!is.na(barthel)) %>%
count(barthel)
# Graficar Barthel ordenado correctamente
ggplot(data_barthel, aes(x = factor(barthel, levels = sort(unique(barthel))), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue") +
labs(title = "Distribución de puntuaciones Barthel", x = "Puntuación", y = "Frecuencia") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
# Graficar Katz ordenado correctamente
ggplot(data_katz, aes(x = factor(katz, levels = sort(unique(katz))), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "darkgreen") +
labs(title = "Distribución de puntuaciones Katz", x = "Puntuación", y = "Frecuencia") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 0.5))
# Graficar Clasificación FRAIL con etiquetas en blanco
ggplot(data_frail, aes(x = reorder(clasificacion_frail, -n), y = n, fill = clasificacion_frail)) +
geom_bar(stat = "identity", width = 0.6, color = "black") +
labs(title = "Clasificación FRAIL", x = "", y = "Frecuencia") +
theme_minimal() +
scale_fill_manual(values = c("#56B4E9", "#E69F00", "#009E73")) +
theme(axis.text.x = element_blank(),
legend.position = "right")
# Asegurar que los valores NA se manejan correctamente antes de contar
data_mna <- data %>%
filter(!is.na(clasificacion_mna)) %>%
group_by(clasificacion_mna) %>%
summarise(n = n())
# Verificar si data_mna está vacío
ggplot(data_mna, aes(x = fct_relevel(clasificacion_mna,
"MENOR A 17 PUNTOS: MALNUTRICIÓN",
"17-23.5 PUNTOS: RIESGO DE MALNUTRICIÓN",
"24-30 PUNTOS: NORMAL"),
y = n, fill = clasificacion_mna)) +
geom_bar(stat = "identity", width = 0.6, color = "black") +
labs(title = "Clasificación MNA", x = "Clasificación MNA", y = "Frecuencia") +
theme_minimal() +
scale_fill_manual(values = c("#D55E00", "#E69F00", "#0072B2"))+
theme(axis.text.x = element_blank(),
legend.position = "right")
# Graficar ROSOW BRESLAU
# Asegurar que la variable sea numérica
data <- data %>% mutate(rosow_breslau = as.numeric(rosow_breslau))## Warning: There was 1 warning in `mutate()`.
## ℹ In argument: `rosow_breslau = as.numeric(rosow_breslau)`.
## Caused by warning:
## ! NAs introducidos por coercióndata_rosow <- data %>% filter(!is.na(rosow_breslau))
# Verificar si hay datos antes de graficar
if(nrow(data_rosow) > 0) {
ggplot(data_rosow, aes(x = factor(rosow_breslau), y = ..count.., fill = factor(rosow_breslau))) +
geom_bar(stat = "count", color = "black") +
labs(title = "Distribución de ROSOW BRESLAU", x = "Puntuación ROSOW BRESLAU", y = "Frecuencia") +
theme_minimal() +
scale_fill_manual(values = c("#E69F00", "#56B4E9", "#009E73")) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 0.5),
legend.position = "top")
} else {
print("No hay datos disponibles para ROSOW BRESLAU")
}## [1] "No hay datos disponibles para ROSOW BRESLAU"# Graficar NAGI
data_nagi <- data %>% filter(!is.na(nagi))
if(nrow(data_nagi) > 0) {
ggplot(data_nagi, aes(x = factor(nagi), fill = factor(nagi))) +
geom_bar(color = "black") +
labs(title = "Distribución de NAGI", x = "Puntuación NAGI", y = "Frecuencia") +
theme_minimal()
} else {
print("No hay datos disponibles para NAGI")
}
# Graficar LAWTON BRODY
data_lawton <- data %>% filter(!is.na(lawton_brody))
if(nrow(data_lawton) > 0) {
ggplot(data_lawton, aes(x = factor(lawton_brody), fill = factor(lawton_brody))) +
geom_bar(color = "black") +
labs(title = "Distribución de LAWTON BRODY", x = "Puntuación LAWTON BRODY", y = "Frecuencia") +
theme_minimal()
} else {
print("No hay datos disponibles para LAWTON BRODY")
}
# Resumen de funcionalidad y síndromes geriátricos
data$barthel <- as.character(data$barthel)
funcionalidad_summary <- data %>%
select(barthel, katz, clasificacion_frail) %>%
tbl_summary(
statistic = list(all_continuous() ~ "{mean} ({sd})",
all_categorical() ~ "{n} ({p}%)"),
missing = "no"
) %>%
modify_header(label ~ "Funcionalidad y Fragilidad") %>%
modify_caption("**Resumen de funcionalidad y fragilidad**")
funcionalidad_summary| Funcionalidad y Fragilidad | N = 1331 |
|---|---|
| barthel | |
| 0 | 7 (5.4%) |
| 10 | 5 (3.8%) |
| 100 | 36 (28%) |
| 20 | 9 (6.9%) |
| 30 | 2 (1.5%) |
| 35 | 2 (1.5%) |
| 40 | 3 (2.3%) |
| 45 | 3 (2.3%) |
| 5 | 1 (0.8%) |
| 50 | 1 (0.8%) |
| 55 | 4 (3.1%) |
| 60 | 3 (2.3%) |
| 65 | 6 (4.6%) |
| 70 | 4 (3.1%) |
| 75 | 6 (4.6%) |
| 80 | 8 (6.2%) |
| 85 | 5 (3.8%) |
| 90 | 10 (7.7%) |
| 95 | 15 (12%) |
| katz | |
| 0 | 25 (19%) |
| 1 | 3 (2.3%) |
| 2 | 12 (9.2%) |
| 3 | 5 (3.8%) |
| 4 | 3 (2.3%) |
| 5 | 16 (12%) |
| 6 | 66 (51%) |
| clasificacion_frail | |
| 0: SIN FRAGILIDAD O ROBUSTEZ | 20 (15%) |
| 1-2 PUNTOS: PROBABLE PRE FRAGILIDAD | 76 (58%) |
| 3-5 PUNTOS: PROBABLE FRAGILIDAD | 34 (26%) |
| 1 n (%) | |
# Graficar DELIRIUM PREVIO
data_delirium <- data %>% filter(!is.na(delirium_previo))
if(nrow(data_delirium) > 0) {
ggplot(data_delirium, aes(x = factor(delirium_previo), fill = factor(delirium_previo))) +
geom_bar(color = "black") +
labs(title = "Distribución de DELIRIUM PREVIO", x = "Puntuación DELIRIUM PREVIO", y = "Frecuencia") +
theme_minimal()
} else {
print("No hay datos disponibles para DELIRIUM PREVIO")
}
# Graficar DEPRESIÓN DSM5
data_depresion <- data %>% filter(!is.na(depresion_dsm5))
if(nrow(data_depresion) > 0) {
ggplot(data_depresion, aes(x = factor(depresion_dsm5), fill = factor(depresion_dsm5))) +
geom_bar(color = "black") +
labs(title = "Distribución de DEPRESIÓN DSM5", x = "Puntuación DEPRESIÓN DSM5", y = "Frecuencia") +
theme_minimal()
} else {
print("No hay datos disponibles para DEPRESIÓN DSM5")
}
data <- data %>%
mutate(
charlson_grouped = case_when(
str_detect(charlson, "HAS|Infarto Agudo al Miocardio|Falla Cardíaca|Enfermedad Vascular Periférica|Enfermedad Cerebrovascular") ~ "Cardiovascular",
str_detect(charlson, "Diabetes Mellitus|Nefropatía") ~ "Metabólica",
str_detect(charlson, "Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica") ~ "Pulmonar",
str_detect(charlson, "Demencia|Hemiplejia|Paraplejia") ~ "Neurológica",
str_detect(charlson, "Hepatopatía|Úlcera Péptica") ~ "Gastrointestinal",
str_detect(charlson, "Enfermedad Reumatológica") ~ "Reumatológica",
str_detect(charlson, "Tumores Malignos") ~ "Neoplásica",
str_detect(charlson, "NINGUNO") ~ "Sin comorbilidades",
TRUE ~ "Otras"
)
)
# Resumen de prescripción potencialmente inapropiada
ppi_summary <- data %>%
select(charlson_grouped) %>%
tbl_summary(
statistic = list(all_categorical() ~ "{n} ({p}%)"),
missing = "no"
) %>%
modify_header(label ~ "Prescripciones Potencialmente Inapropiadas") %>%
modify_caption("**Resumen de prescripciones inapropiadas**")
ppi_summary| Prescripciones Potencialmente Inapropiadas | N = 1331 |
|---|---|
| charlson_grouped | |
| Cardiovascular | 64 (48%) |
| Otras | 59 (44%) |
| Sin comorbilidades | 10 (7.5%) |
| 1 n (%) | |
# Graficar PUNTUACIÓN CHARLSON
# Asegurar que la variable sea numérica
data <- data %>% mutate(puntuacion_charlson = as.numeric(puntuacion_charlson))
data_charlson <- data %>% filter(!is.na(puntuacion_charlson))
# Verificar si hay datos antes de graficar
if(nrow(data_charlson) > 0) {
ggplot(data_charlson, aes(x = puntuacion_charlson)) +
geom_histogram(binwidth = 1, fill = "#0072B2", color = "black", alpha = 0.7) +
labs(title = "Distribución de la Puntuación Charlson", x = "Puntuación Charlson", y = "Frecuencia") +
theme_minimal()
} else {
print("No hay datos disponibles para Puntuación Charlson")
}
# Graficar PUNTUACIÓN TOTAL eliminando "PUNTOS" y convirtiéndola en numérica
data <- data %>% mutate(
puntuacion_total = as.numeric(str_remove(puntuacion_total, " PUNTOS")),
gravedad_total = case_when(
puntuacion_total >= 20 & puntuacion_total <= 27 ~ "GRAVE",
puntuacion_total >= 15 & puntuacion_total <= 19 ~ "MODERADAMENTE GRAVE",
puntuacion_total >= 10 & puntuacion_total <= 14 ~ "MODERADA",
puntuacion_total >= 5 & puntuacion_total <= 9 ~ "LEVE",
puntuacion_total >= 1 & puntuacion_total <= 4 ~ "MÍNIMA",
TRUE ~ NA_character_
)
)
data_puntuacion <- data %>% filter(!is.na(puntuacion_total))
data_gravedad <- data %>% filter(!is.na(gravedad_total)) %>% count(gravedad_total)
# Verificar si hay datos antes de graficar
if(nrow(data_puntuacion) > 0) {
ggplot(data_puntuacion, aes(x = puntuacion_total)) +
geom_histogram(binwidth = 1, fill = "#009E73", color = "black", alpha = 0.7) +
labs(title = "Distribución de la Puntuación Total", x = "Puntuación Total", y = "Frecuencia") +
theme_minimal()
} else {
print("No hay datos disponibles para Puntuación Total")
}
# Graficar la clasificación de gravedad de Puntuación Total
if(nrow(data_gravedad) > 0) {
ggplot(data_gravedad, aes(x = fct_relevel(gravedad_total, "MÍNIMA", "LEVE", "MODERADA", "MODERADAMENTE GRAVE", "GRAVE"), y = n, fill = gravedad_total)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "black") +
labs(title = "Clasificación de Gravedad según Puntuación Total", x = "Gravedad", y = "Frecuencia") +
theme_minimal() +
scale_fill_manual(values = c("#56B4E9", "#009E73", "#E69F00", "#D55E00", "#CC0000")) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
} else {
print("No hay datos disponibles para Clasificación de Gravedad")
}
# Combinar tablas en un reporte completo
reporte <- tbl_stack(
list(sociodemografico_summary, funcionalidad_summary, ppi_summary)
) %>%
modify_caption("**Reporte Completo de Análisis**")## Column headers among stacked tables differ. Headers from the first table are
## used.
## ℹ Use `quiet = TRUE` to suppress this message.# Visualizar el reporte
reporte| Sociodemográficos | HOMBRE N = 501 |
MUJER N = 801 |
p-value2 | N = 1333 |
|---|---|---|---|---|
| edad | 78 (8) | 79 (8) | 0.4 | |
| escolaridad_en_anos | 6.8 (5.4) | 6.2 (5.1) | 0.4 | |
| estado_civil | 0.004 | |||
| 1. CASADO | 28 (56%) | 24 (30%) | ||
| 2. DIVORCIADO O SEPARADO | 2 (4.0%) | 4 (5.0%) | ||
| 3. SOLTERO | 3 (6.0%) | 4 (5.0%) | ||
| 4. VIUDO | 14 (28%) | 47 (59%) | ||
| UNIÓN LIBRE | 3 (6.0%) | 1 (1.3%) | ||
| barthel | ||||
| 0 | 7 (5.4%) | |||
| 10 | 5 (3.8%) | |||
| 100 | 36 (28%) | |||
| 20 | 9 (6.9%) | |||
| 30 | 2 (1.5%) | |||
| 35 | 2 (1.5%) | |||
| 40 | 3 (2.3%) | |||
| 45 | 3 (2.3%) | |||
| 5 | 1 (0.8%) | |||
| 50 | 1 (0.8%) | |||
| 55 | 4 (3.1%) | |||
| 60 | 3 (2.3%) | |||
| 65 | 6 (4.6%) | |||
| 70 | 4 (3.1%) | |||
| 75 | 6 (4.6%) | |||
| 80 | 8 (6.2%) | |||
| 85 | 5 (3.8%) | |||
| 90 | 10 (7.7%) | |||
| 95 | 15 (12%) | |||
| katz | ||||
| 0 | 25 (19%) | |||
| 1 | 3 (2.3%) | |||
| 2 | 12 (9.2%) | |||
| 3 | 5 (3.8%) | |||
| 4 | 3 (2.3%) | |||
| 5 | 16 (12%) | |||
| 6 | 66 (51%) | |||
| clasificacion_frail | ||||
| 0: SIN FRAGILIDAD O ROBUSTEZ | 20 (15%) | |||
| 1-2 PUNTOS: PROBABLE PRE FRAGILIDAD | 76 (58%) | |||
| 3-5 PUNTOS: PROBABLE FRAGILIDAD | 34 (26%) | |||
| charlson_grouped | ||||
| Cardiovascular | 64 (48%) | |||
| Otras | 59 (44%) | |||
| Sin comorbilidades | 10 (7.5%) | |||
| 1 Mean (SD); n (%) | ||||
| 2 Wilcoxon rank sum test; Fisher’s exact test | ||||
| 3 n (%) | ||||
# Graficar caídas en el último año y su frecuencia
data_caidas <- data %>%
filter(!is.na(se_ha_caido_el_paciente_en_el_ultimo_ano)) %>%
count(se_ha_caido_el_paciente_en_el_ultimo_ano)
# Verificar si hay datos antes de graficar
if(nrow(data_caidas) > 0) {
ggplot(data_caidas, aes(x = se_ha_caido_el_paciente_en_el_ultimo_ano, y = n, fill = se_ha_caido_el_paciente_en_el_ultimo_ano)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "black") +
labs(title = "¿Se ha caído el paciente en el último año?", x = "Respuesta", y = "Frecuencia") +
theme_minimal() +
scale_fill_manual(values = c("#E69F00", "#56B4E9")) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 0.5))
} else {
print("No hay datos disponibles para la variable de caídas")
}
# Graficar cantidad de caídas
data_cuantas_veces <- data %>%
filter(!is.na(cuantas_veces)) %>%
count(cuantas_veces)
# Graficar cantidad de caídas ordenadas
data_cuantas_veces <- data %>%
filter(!is.na(cuantas_veces)) %>%
count(cuantas_veces) %>%
mutate(cuantas_veces = fct_reorder(as.factor(cuantas_veces), as.numeric(as.character(cuantas_veces))))## Warning: There were 2 warnings in `mutate()`.
## The first warning was:
## ℹ In argument: `cuantas_veces = fct_reorder(as.factor(cuantas_veces),
## as.numeric(as.character(cuantas_veces)))`.
## Caused by warning in `stopifnot()`:
## ! NAs introducidos por coerción
## ℹ Run `dplyr::last_dplyr_warnings()` to see the 1 remaining warning.# Verificar si hay datos antes de graficar
if(nrow(data_cuantas_veces) > 0) {
ggplot(data_cuantas_veces, aes(x = cuantas_veces, y = n, fill = cuantas_veces)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "black") +
labs(title = "Número de Caídas", x = "Número de caídas", y = "Frecuencia") +
theme_minimal() +
scale_fill_manual(values = RColorBrewer::brewer.pal(n = min(nrow(data_cuantas_veces), 9), "Set2")) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
} else {
print("No hay datos disponibles para la cantidad de caídas")
}
# Graficar AUXILIAR
data_auxiliar <- data %>%
filter(!is.na(auxiliar)) %>%
mutate(auxiliar = recode(auxiliar, "0: NO" = "No", "1: SÍ" = "Sí")) %>%
count(auxiliar)
if(nrow(data_auxiliar) > 0) {
ggplot(data_auxiliar, aes(x = auxiliar, y = n, fill = auxiliar)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "black") +
labs(title = "Uso de Auxiliar", x = "Auxiliar", y = "Frecuencia") +
theme_minimal() +
scale_fill_manual(values = c("#E69F00", "#56B4E9")) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
}
data %>% select(que_auxilar_utiliza) %>% tbl_summary()| Characteristic | N = 1331 |
|---|---|
| que_auxilar_utiliza | |
| ANDADERA | 12 (19%) |
| ANDADERA CON RUEDAS | 4 (6.5%) |
| BASTÓN 3 PATAS | 1 (1.6%) |
| BASTÓN DE 1 PATA | 12 (19%) |
| BASTÓN DE 4 PATAS | 9 (15%) |
| DELTA CON RUEDAS | 9 (15%) |
| SILLA DE RUEDAS | 7 (11%) |
| SILLA DE RUEDAS HACE 2 AÑOS | 1 (1.6%) |
| SILLA DE RUEDAS HACE 2 MESES | 1 (1.6%) |
| SILLA DE RUEDAS HACE 3 MESES | 1 (1.6%) |
| SILLA DE RUEDAS HACE 3 SEMANAS | 2 (3.2%) |
| SILLA DE RUEDAS HACE 4 AÑOS | 3 (4.8%) |
| Unknown | 71 |
| 1 n (%) | |
ENSRUD (Fragilidad en adultos mayores)
data_ensrud <- data %>% filter(!is.na(ensrud)) %>% count(ensrud)
if(nrow(data_ensrud) > 0) {
ggplot(data_ensrud, aes(x = factor(ensrud), y = n, fill = ensrud)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "black") +
labs(title = "Clasificación ENSRUD", x = "Categoría", y = "Frecuencia") +
theme_minimal()
} else {
print("No hay datos disponibles para ENSRUD")
}
SARC-F (Sarcopenia)
data_sarc_f <- data %>% filter(!is.na(sarc_f)) %>% count(sarc_f)
if(nrow(data_sarc_f) > 0) {
ggplot(data_sarc_f, aes(x = factor(sarc_f), y = n, fill = sarc_f)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "black") +
labs(title = "Clasificación SARC-F", x = "Puntuación", y = "Frecuencia") +
theme_minimal()
} else {
print("No hay datos disponibles para SARC-F")
}
2. Evaluación del Cuidador
OARS (Recursos Sociales)
data_oars <- data %>% filter(!is.na(oars)) %>% count(oars)
if(nrow(data_oars) > 0) {
ggplot(data_oars, aes(x = factor(oars), y = n, fill = oars)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "black") +
labs(title = "Distribución de OARS", x = "Clasificación OARS", y = "Frecuencia") +
theme_minimal()
} else {
print("No hay datos disponibles para OARS")
}
ZARIT (Carga del Cuidador)
data_zarit <- data %>% filter(!is.na(zarit)) %>% count(zarit)
if(nrow(data_zarit) > 0) {
ggplot(data_zarit, aes(x = factor(zarit), y = n, fill = zarit)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "black") +
labs(title = "Distribución de ZARIT", x = "Puntuación ZARIT", y = "Frecuencia") +
theme_minimal()
} else {
print("No hay datos disponibles para ZARIT")
}
Grado ZARIT
data_grado_zarit <- data %>% filter(!is.na(grado_zarit)) %>% count(grado_zarit)
if(nrow(data_grado_zarit) > 0) {
ggplot(data_grado_zarit, aes(x = factor(grado_zarit), y = n, fill = grado_zarit)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "black") +
labs(title = "Grado de Carga ZARIT", x = "Grado", y = "Frecuencia") +
theme_minimal()
} else {
print("No hay datos disponibles para Grado ZARIT")
}
3. Comorbilidades y Evaluación Clínica
BRADEN (Riesgo de Úlceras por Presión)
data_braden <- data %>% filter(!is.na(braden)) %>% count(braden)
if(nrow(data_braden) > 0) {
ggplot(data_braden, aes(x = factor(braden), y = n, fill = braden)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "black") +
labs(title = "Escala de BRADEN", x = "Clasificación", y = "Frecuencia") +
theme_minimal()
} else {
print("No hay datos disponibles para BRADEN")
}
Síndromes Geriátricos Encontrados
data_sindromes <- data %>% filter(!is.na(sindromes_geriatricos_encontrados)) %>% count(sindromes_geriatricos_encontrados)
ggplot(data_sindromes, aes(x = reorder(sindromes_geriatricos_encontrados, -n), y = n, fill = sindromes_geriatricos_encontrados)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "black") +
labs(title = "Síndromes Geriátricos Encontrados", x = "Síndrome", y = "Frecuencia") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
Número de Problemas Geriátricos
data_problemas <- data %>% filter(!is.na(numero_de_problemas)) %>% count(numero_de_problemas)
if(nrow(data_problemas) > 0) {
ggplot(data_problemas, aes(x = factor(numero_de_problemas), y = n, fill = numero_de_problemas)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "black") +
labs(title = "Número de Problemas Geriátricos", x = "Número de Problemas", y = "Frecuencia") +
theme_minimal()
} else {
print("No hay datos disponibles para Número de Problemas Geriátricos")
}
library(tidyverse)
library(gtsummary)
library(readxl)
BASE_DE_DATOS_CRUDA <- read_excel("BD CRUDA 135.xlsx") #, sheet = "BASE DE DATOS CRUDA")## New names:
## • `GRUPOS FARMACOLÓGICOS CRITERIOS DE BEERS. SELECCIONE TODOS LOS NECESARIOS`
## -> `GRUPOS FARMACOLÓGICOS CRITERIOS DE BEERS. SELECCIONE TODOS LOS
## NECESARIOS...15`
## • `GRUPOS FARMACOLÓGICOS CRITERIOS DE BEERS. SELECCIONE TODOS LOS NECESARIOS`
## -> `GRUPOS FARMACOLÓGICOS CRITERIOS DE BEERS. SELECCIONE TODOS LOS
## NECESARIOS...18`
## • `GRUPOS FARMACOLÓGICOS CRITERIOS DE BEERS. SELECCIONE TODOS LOS NECESARIOS`
## -> `GRUPOS FARMACOLÓGICOS CRITERIOS DE BEERS. SELECCIONE TODOS LOS
## NECESARIOS...21`
## • `FECHA` -> `FECHA...36`
## • `LEUCOCITOS TOTALES` -> `LEUCOCITOS TOTALES...37`
## • `HEMOGLOBINA` -> `HEMOGLOBINA...38`
## • `HEMATOCRITO` -> `HEMATOCRITO...39`
## • `VOLUMEN CORPUSCULAR MEDIO` -> `VOLUMEN CORPUSCULAR MEDIO...40`
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## • `FECHA` -> `FECHA...42`
## • `LEUCOCITOS TOTALES` -> `LEUCOCITOS TOTALES...43`
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## • `HEMATOCRITO` -> `HEMATOCRITO...45`
## • `VOLUMEN CORPUSCULAR MEDIO` -> `VOLUMEN CORPUSCULAR MEDIO...46`
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## • `LEUCOCITOS TOTALES` -> `LEUCOCITOS TOTALES...49`
## • `HEMOGLOBINA` -> `HEMOGLOBINA...50`
## • `HEMATOCRITO` -> `HEMATOCRITO...51`
## • `VOLUMEN CORPUSCULAR MEDIO` -> `VOLUMEN CORPUSCULAR MEDIO...52`
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## • `FECHA` -> `FECHA...54`
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## • `BUN` -> `BUN...70`
## • `ÁCIDO ÚRICO` -> `ÁCIDO ÚRICO...71`
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## • `GLUCOSA` -> `GLUCOSA...73`
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## • `UREA` -> `UREA...75`
## • `BUN` -> `BUN...76`
## • `ÁCIDO ÚRICO` -> `ÁCIDO ÚRICO...77`
## • `FECHA` -> `FECHA...78`
## • `GLUCOSA` -> `GLUCOSA...79`
## • `CREATININA SÉRICA` -> `CREATININA SÉRICA...80`
## • `UREA` -> `UREA...81`
## • `BUN` -> `BUN...82`
## • `ÁCIDO ÚRICO` -> `ÁCIDO ÚRICO...83`
## • `FECHA` -> `FECHA...84`
## • `SODIO` -> `SODIO...85`
## • `POTASIO` -> `POTASIO...86`
## • `CLORO` -> `CLORO...87`
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## • `FÓSFORO` -> `FÓSFORO...89`
## • `MAGNESIO` -> `MAGNESIO...90`
## • `FECHA` -> `FECHA...91`
## • `SODIO` -> `SODIO...92`
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## • `CALCIO` -> `CALCIO...95`
## • `FÓSFORO` -> `FÓSFORO...96`
## • `MAGNESIO` -> `MAGNESIO...97`
## • `FECHA` -> `FECHA...98`
## • `SODIO` -> `SODIO...99`
## • `POTASIO` -> `POTASIO...100`
## • `CLORO` -> `CLORO...101`
## • `CALCIO` -> `CALCIO...102`
## • `FÓSFORO` -> `FÓSFORO...103`
## • `MAGNESIO` -> `MAGNESIO...104`
## • `FECHA` -> `FECHA...105`
## • `SODIO` -> `SODIO...106`
## • `POTASIO` -> `POTASIO...107`
## • `CLORO` -> `CLORO...108`
## • `CALCIO` -> `CALCIO...109`
## • `FÓSFORO` -> `FÓSFORO...110`
## • `MAGNESIO` -> `MAGNESIO...111`
## • `GRUPOS FARMACOLÓGICOS CRITERIOS DE BEERS. SELECCIONE TODOS LOS NECESARIOS`
## -> `GRUPOS FARMACOLÓGICOS CRITERIOS DE BEERS. SELECCIONE TODOS LOS
## NECESARIOS...117`db <- BASE_DE_DATOS_CRUDAglimpse(db)## Rows: 130
## Columns: 117
## $ `Marca temporal` <dttm> …
## $ NOMBRE <chr> …
## $ `EDAD:` <dbl> …
## $ CÉDULA <chr> …
## $ `TIPO DERECHOHABIENCIA:` <chr> …
## $ `FECHA DE INGRESO:` <dttm> …
## $ `SÍNTOMA DE INGRESO:` <chr> …
## $ `DIAGNÓSTICOS DE INGRESO EN URGENCIAS:` <chr> …
## $ `FECHA DE EGRESO:` <dttm> …
## $ `SERVICIO DE EGRESO:\r\nESPECIFICAR SUBESPECIALIDAD SI ES EL CASO.` <chr> …
## $ `PRESCRIPCIÓN POTENCIALMENTE INADECUADA:` <chr> …
## $ `LUGAR DE PRESCRIPCIÓN INAPROPIADA:` <chr> …
## $ `ENLISTE TODOS LOS MEDICAMENTOS PREHOSPITALARIOS \r\nESPECIFICAR DOSIS E INTERVALO` <chr> …
## $ `¿CUÁLES SON PPI AL INGRESO?` <chr> …
## $ `GRUPOS FARMACOLÓGICOS CRITERIOS DE BEERS.\r\nSELECCIONE TODOS LOS NECESARIOS...15` <chr> …
## $ `ENLISTE TODOS LOS MEDICAMENTOS INTRAHOSPITALARIOS \r\nESPECIFICAR DOSIS E INTERVALO` <chr> …
## $ `¿CUÁLES SON PPI INTRAHOSPITALARIOS?` <chr> …
## $ `GRUPOS FARMACOLÓGICOS CRITERIOS DE BEERS.\r\nSELECCIONE TODOS LOS NECESARIOS...18` <chr> …
## $ `ENLISTE TODOS LOS MEDICAMENTOS AL EGRESO\r\nESPECIFICAR DOSIS E INTERVALO` <chr> …
## $ `¿CUÁLES SON PPI AL EGRESO?` <chr> …
## $ `GRUPOS FARMACOLÓGICOS CRITERIOS DE BEERS.\r\nSELECCIONE TODOS LOS NECESARIOS...21` <chr> …
## $ `COMPLICACIONES INTRAHOSPITALARIAS:` <chr> …
## $ `MUERTE:\r\nEN OTROS ESPECIFICAR FECHA Y CAUSA.` <chr> …
## $ `SANGRADO TUBO DIGESTIVO ALTO\r\nEN OTROS ESPECIFICAR FECHA Y SIGNO, PARACLÍNICO O HALLAZGO ENDOSCÓPICO` <chr> …
## $ `SANGRADO TUBO DIGESTIVO BAJO.\r\nEN OTROS ESPECIFICAR FECHA Y SIGNO, PARACLÍNICO O HALLAZGO ENDOSCÓPICO` <chr> …
## $ `ARRITMIA NUEVA\r\nEN OTROS ESPECIFIQUE FECHA, DIAGNÓSTICO ELECTROCARDIOGRÁFICO` <chr> …
## $ `ESTANCIA PROLONGADA MAYOR A 7 DÍAS\r\nEN OTROS ANOTE FECHA DE CUMPLIMIENTO.` <chr> …
## $ `ESTANCIA INTRAHOSPITALARIA TOTAL:` <dbl> …
## $ `LESIÓN RENAL AGUDA/ AGUDIZACIÓN ENFERMEDAD RENAL CRÓNICA\r\nEN OTROS ANOTE FECHA.` <chr> …
## $ `GRAVEDAD LESIÓN RENAL AGUDA/ AGUDIZACIÓN ENFERMEDAD RENAL CRÓNICA` <chr> …
## $ `TASA DE FILTRADO GLOMELULAR BASAL (ÚLTIMOS 3 MESES)\r\nUSAR CKDEPI` <dbl> …
## $ `TASA DE FILTRADO GLOMELULAR INGRESO\r\nUSAR CKDEPI` <dbl> …
## $ `TASA DE FILTRADO GLOMELULAR PEOR\r\nUSAR CKDEPI` <dbl> …
## $ `TASA DEFILTRADO GLOMERULAR AL ALTA (EGRESO/MUERTE)\r\nUSAR CKDEPI` <dbl> …
## $ `OTRAS COMPLICACIONES INTRAHOSPITALARIAS:\r\nESPECIFIQUE GRAVEDAD Y FECHA DE PRESENTACIÓN.\r\nEJEMPLO: NEUMONÍA ASOCIADA A VENTILACIÓN MECÁNICA + CHOQUE SÉPTICO, 10/02/2024` <chr> …
## $ FECHA...36 <dttm> …
## $ `LEUCOCITOS TOTALES...37` <dbl> …
## $ HEMOGLOBINA...38 <dbl> …
## $ HEMATOCRITO...39 <dbl> …
## $ `VOLUMEN CORPUSCULAR MEDIO...40` <dbl> …
## $ PLAQUETAS...41 <dbl> …
## $ FECHA...42 <dttm> …
## $ `LEUCOCITOS TOTALES...43` <dbl> …
## $ HEMOGLOBINA...44 <chr> …
## $ HEMATOCRITO...45 <dbl> …
## $ `VOLUMEN CORPUSCULAR MEDIO...46` <dbl> …
## $ PLAQUETAS...47 <dbl> …
## $ FECHA...48 <dttm> …
## $ `LEUCOCITOS TOTALES...49` <dbl> …
## $ HEMOGLOBINA...50 <dbl> …
## $ HEMATOCRITO...51 <dbl> …
## $ `VOLUMEN CORPUSCULAR MEDIO...52` <dbl> …
## $ PLAQUETAS...53 <dbl> …
## $ FECHA...54 <dttm> …
## $ `LEUCOCITOS TOTALES...55` <dbl> …
## $ HEMOGLOBINA...56 <dbl> …
## $ HEMATOCRITO...57 <chr> …
## $ `VOLUMEN CORPUSCULAR MEDIO...58` <dbl> …
## $ PLAQUETAS...59 <dbl> …
## $ FECHA...60 <dttm> …
## $ GLUCOSA...61 <dbl> …
## $ `CREATININA SÉRICA...62` <dbl> …
## $ UREA...63 <chr> …
## $ BUN...64 <chr> …
## $ `ÁCIDO ÚRICO...65` <chr> …
## $ FECHA...66 <dttm> …
## $ GLUCOSA...67 <dbl> …
## $ `CREATININA SÉRICA...68` <dbl> …
## $ UREA...69 <dbl> …
## $ BUN...70 <chr> …
## $ `ÁCIDO ÚRICO...71` <chr> …
## $ FECHA...72 <dttm> …
## $ GLUCOSA...73 <dbl> …
## $ `CREATININA SÉRICA...74` <dbl> …
## $ UREA...75 <dbl> …
## $ BUN...76 <dbl> …
## $ `ÁCIDO ÚRICO...77` <chr> …
## $ FECHA...78 <chr> …
## $ GLUCOSA...79 <dbl> …
## $ `CREATININA SÉRICA...80` <chr> …
## $ UREA...81 <dbl> …
## $ BUN...82 <chr> …
## $ `ÁCIDO ÚRICO...83` <chr> …
## $ FECHA...84 <dttm> …
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## $ MAGNESIO...90 <chr> …
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## $ FECHA...98 <dttm> …
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## $ CALCIO...102 <chr> …
## $ FÓSFORO...103 <chr> …
## $ MAGNESIO...104 <chr> …
## $ FECHA...105 <dttm> …
## $ SODIO...106 <dbl> …
## $ POTASIO...107 <dbl> …
## $ CLORO...108 <dbl> …
## $ CALCIO...109 <chr> …
## $ FÓSFORO...110 <chr> …
## $ MAGNESIO...111 <chr> …
## $ `OTROS PARACLÍNICOS, EJEMPLO: PROCALCITONINA, TROPONINAS, DÍMERO D...` <chr> …
## $ ELECTROCARDIOGRAMA <chr> …
## $ ECOCARDIOGRAMA <chr> …
## $ `ENDOSCOPIA/COLONOSCOPIA` <chr> …
## $ TAC <chr> …
## $ `GRUPOS FARMACOLÓGICOS CRITERIOS DE BEERS.\r\nSELECCIONE TODOS LOS NECESARIOS...117` <chr> …# 1. Eliminar filas donde "LUGAR DE PRESCRIPCIÓN INAPROPIADA" es "EGRESO"
# Filtrar las filas donde "LUGAR DE PRESCRIPCIÓN INAPROPIADA:" no contiene "EGRESO" en ninguna posición
df<-db
#df <- db %>%
# filter(!str_detect(`LUGAR DE PRESCRIPCIÓN INAPROPIADA:`, "EGRESO"))# Comprobar si hay espacios adicionales o errores en los valores
unique(df$`PRESCRIPCIÓN POTENCIALMENTE INADECUADA:`)## [1] "SÍ" "NO"unique(df$`LUGAR DE PRESCRIPCIÓN INAPROPIADA:`)## [1] "PREINGRESO, INTRAHOSPITALARIO, EGRESO"
## [2] "INTRAHOSPITALARIO"
## [3] "INTRAHOSPITALARIO, EGRESO"
## [4] "INTRAHOSPITALARIO (SÓLO INTRA / PRE + INTRA)"
## [5] NA
## [6] "PREINGRESO, EGRESO"
## [7] "PREINGRESO, INTRAHOSPITALARIO"
## [8] "PREINGRESO"
## [9] "PREINGRESO (SIN / SÓLO PRE), INTRAHOSPITALARIO (SÓLO INTRA / PRE + INTRA), EGRESO"
## [10] "PREINGRESO (SIN / SÓLO PRE), INTRAHOSPITALARIO (SÓLO INTRA / PRE + INTRA)"
## [11] "EGRESO"
## [12] "NUNCA"
## [13] "INTRAHOSPITALARIO (SÓLO INTRA / PRE + INTRA), EGRESO"
## [14] "PREINGRESO + INTRAHOSPITALARIO"# Cargar los paquetes necesarios
library(dplyr)
library(stringr)
library(gtsummary)
# Reclasificación basada en condiciones
df <- df %>%
mutate(
# Crear una nueva columna LUGAR_RECLASIFICADO con base en las condiciones
LUGAR_RECLASIFICADO = case_when(
# Condición para NO PPI: PRESCRIPCIÓN POTENCIALMENTE INADECUADA == "NO" y LUGAR DE PRESCRIPCIÓN INAPROPIADA contiene "PREINGRESO"
`PRESCRIPCIÓN POTENCIALMENTE INADECUADA:` == "NO" ~ "NO PPI",
# Condición para SI PPI: PRESCRIPCIÓN POTENCIALMENTE INADECUADA == "SÍ" y LUGAR DE PRESCRIPCIÓN INAPROPIADA contiene "INTRAHOSPITALARIO" o combina "PREINGRESO"
`PRESCRIPCIÓN POTENCIALMENTE INADECUADA:` == "SÍ" & str_detect(`LUGAR DE PRESCRIPCIÓN INAPROPIADA:`, "INTRAHOSPITALARIO|PREINGRESO") ~ "SI PPI",
# Dejar como NA si no cumple ninguna de las condiciones anteriores
TRUE ~ NA_character_
)
)
# Verifica los resultados únicos para asegurarte de que funcione correctamente
unique(df$LUGAR_RECLASIFICADO)## [1] "SI PPI" "NO PPI" NA# Cargar los paquetes necesarios
library(dplyr)
library(ggplot2)
# Eliminar los valores NA para poder graficar solo los "SI PPI" y "NO PPI"
df_clean <- df %>%
filter(!is.na(LUGAR_RECLASIFICADO))
# Contar las frecuencias de cada categoría ("SI PPI", "NO PPI")
ppi_counts <- df_clean %>%
count(LUGAR_RECLASIFICADO) %>%
mutate(percentage = round(n / sum(n) * 100, 1)) # Calcular el porcentaje
# Crear el gráfico de pastel con frecuencias y porcentajes
ggplot(ppi_counts, aes(x = "", y = n, fill = LUGAR_RECLASIFICADO)) +
geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
coord_polar("y", start = 0) +
theme_void() +
labs(title = "Distribución de SI PPI y NO PPI", fill = "Clasificación") +
geom_text(aes(label = paste0(n, " (", percentage, "%)")),
position = position_stack(vjust = 0.5)) +
scale_fill_manual(values = c("SI PPI" = "#FF9999", "NO PPI" = "#66B3FF"))
df_clean %>% select(`EDAD:`,`SÍNTOMA DE INGRESO:`,`DIAGNÓSTICOS DE INGRESO EN URGENCIAS:`, LUGAR_RECLASIFICADO) %>% tbl_summary(by=LUGAR_RECLASIFICADO) %>% add_p() %>% add_overall()| Characteristic | Overall N = 1291 |
NO PPI N = 171 |
SI PPI N = 1121 |
p-value2 |
|---|---|---|---|---|
| EDAD: | 78 (73, 84) | 78 (75, 83) | 80 (73, 84) | >0.9 |
| SÍNTOMA DE INGRESO: | 0.5 | |||
| ANASARCA | 2 (1.6%) | 0 (0%) | 2 (1.8%) | |
| ANURIA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| CEFALEA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| CIANOSIS | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| CRISIS CONVULSIVA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| CRISIS HIPERTENSIVA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| DEBILIDAD GENERALIZADA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| DELIRIUM | 3 (2.3%) | 0 (0%) | 3 (2.7%) | |
| DELIRIUM HIPERACTIVO | 2 (1.6%) | 1 (5.9%) | 1 (0.9%) | |
| DELIRIUM MIXTO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| DETERIORO NEUROLOGICO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| DETERIORO NEUROLÓGICO | 14 (11%) | 1 (5.9%) | 13 (12%) | |
| DIARREA | 2 (1.6%) | 0 (0%) | 2 (1.8%) | |
| DISARTRIA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| DISLALI | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| DISLALIA | 3 (2.3%) | 0 (0%) | 3 (2.7%) | |
| DISNEA | 37 (29%) | 3 (18%) | 34 (30%) | |
| DOLOR ABDOMINAL | 8 (6.2%) | 1 (5.9%) | 7 (6.3%) | |
| DOLOR MIEMBRO PÉLVICO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| DOLOR PRECORDIAL | 12 (9.3%) | 4 (24%) | 8 (7.1%) | |
| DOLOR TORÁCICO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| EDEMA | 1 (0.8%) | 1 (5.9%) | 0 (0%) | |
| ERITEMA GENERALIZADO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| FIEBRE | 4 (3.1%) | 0 (0%) | 4 (3.6%) | |
| FRACTURA C6 | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| GINGIVORRAGIA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| HEMATURIA | 1 (0.8%) | 1 (5.9%) | 0 (0%) | |
| HEMATURIA MACROSCÓPICA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| HEMIPARESIA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| HEMIPARESIA IZQUIERDA | 2 (1.6%) | 1 (5.9%) | 1 (0.9%) | |
| ICTERICIA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| IMPACTACIÓN FECAL | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| INFECCIÓN TEJIDOS BLANDOS | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| INFLAMACIÓN MANDIBULAR | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| MELENA | 10 (7.8%) | 3 (18%) | 7 (6.3%) | |
| NÁUSEA | 1 (0.8%) | 1 (5.9%) | 0 (0%) | |
| NECROSIS 2-3 ORTEJO DERECHO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| PETEQUIAS | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| SÍNCOPE | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| TRAUMATISMO CRANEOENCEFÁLICO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| TRONBOCITOPENIA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| VÓMITO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| DIAGNÓSTICOS DE INGRESO EN URGENCIAS: | <0.001 | |||
| ABSCESO SUBMANDIBULAR | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| ACIDOSIS LÁCTICA GRAVE | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| BLOQUEO RAMA IZQUIERDA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| CETOACIDOSIS DIABÉTICA GRAVE PANCREATITIS MODERADA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| CHOQUE CARDIOGÉNICO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| CHOQUE SÉPTICO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| CHOQUE SÉPTICO TEJIDOS BLANDOS | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| CHOQUE SÉPTICO URINARIO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| CHOQUE SÉPTICO INSUFICIENCIA RESPIRATORIA TIPO I | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| COAGULOPATÍA SECUNDARIA AL USO DE ANTICOAGULANTES | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| COLANGITIS AGUDA GRADO 1° | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| COLECISTITIS AGUDA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| COLECISTITIS AGUDIZADA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| COMUNICACIÓN INTERVENTRICULAR | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| CRISIS CONVULSIVA DE PRIMERA VEZ | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| CRISIS CONVULSIVA EN ESTUDIO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| CRISIS HIPERTENSIVA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| DETERIORO NEUROLÓGICO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| EDEMA AGUDO DE PULMÓN | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| EDEMA AGUDO PULMONAR | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| EDEMA AGUDO PULMONAR INSUFICIENCIA CARDÍACA CONGESTIVA DESCOMPENSADA NYHA III INFECCIÓN VÍAS URINARIAS COMPLICADA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| ENFEMEDAD CEREBROVASCULAR HEMORRÁGICA INTRAPARENQUIMATOSA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| ENFERMEDAD CEREBRO VASCULAR TIPO ISQUÉMICO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| ENFERMEDAD CEREBROVASCULAR HEMORRÁGICO INTRAPARENQUIMATOSO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| ENFERMEDAD CEREBROVASCULAR ISQUÉMICA | 2 (1.6%) | 0 (0%) | 2 (1.8%) | |
| ENFERMEDAD CEREBROVASCULAR ISQUÉMICA DE ARTERIA CEREBRAL MEDIA IZQUIERDA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| ENFERMEDAD CEREBROVASCULAR ISQUÉMICA NIHSS 23 PUNTOS | 1 (0.8%) | 1 (5.9%) | 0 (0%) | |
| ENFERMEDAD PULMONAR OBSTRUCTIVA CRÓNICA INFECCIÓN VÍAS RESPIRATORIAS BAJAS | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| ENFERMEDAD RENAL CRÓNICA AGUDIZADA INFECCIÓN VÍAS RESPIRATORIAS BAJAS | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| EPOC EXACERBADO | 2 (1.6%) | 0 (0%) | 2 (1.8%) | |
| EPOC EXACERBADO NEUMONÍA ADQUIRIDA EN LA COMUNIDAD | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| FIBRILACIÓN AURICULAR DE RESPUESTA VENTRICULAR RÁPIDA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| GASTROENTERITIS | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| GASTROENTERITIS AGUDA ICC AGUDIZADA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| GINGIVORRAGIA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| HEMORRAGIA INTRAPARENQUIMATOSA DE FOSA POSTERIOR SECUNDARIO A INFARTO AGUDO CON ELEVACIÓN DEL ST CARA INFERIOR TROMBOLIZADO NO REPERFUNDIDO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| HIPOGLUCEMIA GRAVE HIPONATREMIA GRAVE | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| HIPONATREMIA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| HIPONATREMIA GRAVE | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| HIPONATREMIA HIPOTÓNICA EUVOLÉMICA | 1 (0.8%) | 1 (5.9%) | 0 (0%) | |
| HIPONATREMIA HIPOVOLÉMICA ASINTOMÁTICA SANGRADO TUBO DIGESTIVO ALTO | 1 (0.8%) | 1 (5.9%) | 0 (0%) | |
| ICC AGUDIZADA ANGINA INESTABLE HIPERKALEMIA GRAVE LRA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| IMPACTACIÓN FECAL | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| INFARTO AGUDO AL MIOCARDIO SIN ELEVACIÓN DEL ST | 3 (2.3%) | 1 (5.9%) | 2 (1.8%) | |
| INFARTO AGUDO AL MIOCARDIO SIN ELEVACIÓN DEL ST INSUFICIENCIA CARDÍACA FEVI REDUCIDA 40 % ESTENOSIS AÓRTICA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| INFARTO AGUDO AL MIOCARDIO SIN ELEVACIÓN DEL ST ANTEROSEPTAL | 1 (0.8%) | 1 (5.9%) | 0 (0%) | |
| INFARTO AGUDO DE MIOCAARDIO CON ELEVACIÓN DE ST | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| INFARTO AGUDO DE MIOCARDIO SIN ELEVACIÓN DEL ST | 1 (0.8%) | 1 (5.9%) | 0 (0%) | |
| INFARTO CEREBELOSO DERECHO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| INFECCIÓN DE TEJIDOS BLANDOS NEUMONÍA COMUNITARIA LESIÓN RENAL AGUDA AKIN 1 | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| INFECCIÓN PERIODONTAL | 1 (0.8%) | 1 (5.9%) | 0 (0%) | |
| INFECCIÓN VÍAS RESPIRATORIAS BAJAS EPOC EXACERBADO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| INFECCIÓN VÍAS URINARIAS | 1 (0.8%) | 1 (5.9%) | 0 (0%) | |
| INFECCIÓN VÍAS URINARIAS COMPLICADAS | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| INSUFICIENCIA ARTERIAL MIEMBRO PÉLVICO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| INSUFICIENCIA CARDÍACA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| INSUFICIENCIA CARDIACA AGUDIZADA | 3 (2.3%) | 1 (5.9%) | 2 (1.8%) | |
| INSUFICIENCIA CARDÍACA AGUDIZADA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| INSUFICIENCIA CARDIACA AGUDIZADA HIPOKALEMIA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| INSUFICIENCIA CARDÍACA AGUDIZADA NEUMONÍA ADQUIRIDA EN LA COMUNIDAD ENFERMEDAD RENAL CRÓNICA AGUDIZADA AKIN I HIPONATREMIA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| INSUFICIENCIA CARDIACA CONGESTIVA SÍNDROME CORONARIO AGUDO SIN ELEVACIÓN DEL ST DESEQUILIBRIO HIDROELECTROLÍTICO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| INSUFICIENCIA RESPIRATORIA TIPO 2 | 1 (0.8%) | 1 (5.9%) | 0 (0%) | |
| IVU | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| LESIÓN TUMORAL CABEZA DE PÁNCREAS COLELITIASIS CRÓNICA NO AGUDIZADA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| MARCAPASOS DISFUNCIONAL | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| MELANOMA METASTÁSICO A CEREBRO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| METÁSTASIS CEREBRALES | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| NEUMONÍA ADQUIRIDA COMUNIDAD DELIRIUM HIPERACTIVO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| NEUMONIA ADQUIRIDA EN LA COMUNIDAD | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| NEUMONÍA ADQUIRIDA EN LA COMUNIDAD | 6 (4.7%) | 0 (0%) | 6 (5.4%) | |
| NEUMONÍA ADQUIRIDA EN LA COMUNIDAD DERRAME PLEURAL BILATERAL | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| NEUMONÍA ADQUIRIDA EN LA COMUNIDAD FA ENTRADA VENTRICULAR RÁPIDA REMITIDA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| NEUMONÍA ASOCIADA A VENTILACIÓN MECÁNICA INVASIVA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| NEUMONÍA ATÍPICA ADQUIRIDA EN LA COMUNIDAD HIPONATREMIA FIBROSIS PULMONAR PULMONAR | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| NEUMONÍA POR BRONCOASPIRACIÓN | 2 (1.6%) | 1 (5.9%) | 1 (0.9%) | |
| NEUMOTÓRAX ESPONTÁNEO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| OCLUSIÓN INTESTINAL | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| OCLUSIÓN INTESTINAL TUMOR CÓLON IZQUIERDO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| PANCREATITIS AGUDA ATLANTA LEVE | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| PERFORACIÓN DUODENAL | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| PIE DIABÉTICO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| PIELONEFRITIS AGUDA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| PROBABLE METÁSTASIS CEREBRALES | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| PSEUDO OBSTRUCCIÓN INTESTINAL | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| PSEUDO OCLUSIÓN INTESTINAL INFECCIÓN VÍAS URINARIAS | 1 (0.8%) | 1 (5.9%) | 0 (0%) | |
| PSEUDOOCLUSIÓN INTESTINAL DELIRIUM HIPOACTIVO DESEQUILIBRIO HIDROELECTROLÍTICO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| RETENCIÓN AGUDA DE ORINA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| SANGRADO DE TUBO DIGESTIVO ALTO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| SANGRADO TUBO DIGESTIVO ALTO | 6 (4.7%) | 1 (5.9%) | 5 (4.5%) | |
| SANGRADO TUBO DIGESTIVO ALTO SECUNDARIO A SÍNDROME URÉMICO | 1 (0.8%) | 1 (5.9%) | 0 (0%) | |
| SANGRADO TUBO DIGESTIVO ALTO FIBRILACIÓN AURICULAR RESPUESTA VENTRICULAR RÁPIDA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| SEPSIS DE FOCO URINARIO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| SEPSIS PULMONAR | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| SEPSIS PULMONAR + URINARIO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| SEPSIS TEJIDOS BLANDOS | 2 (1.6%) | 0 (0%) | 2 (1.8%) | |
| SEPSIS URINARIA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| SÍNDROME ANÉMICO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| SÍNDROME CORONARIO AGUDO+CRISIS HIPERTENSIVA | 1 (0.8%) | 1 (5.9%) | 0 (0%) | |
| SÍNDROME DE INSUFICIENCIA RESPIRATORIA TIPO II | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| SÍNDROME EXTRAPIRAMIDAL | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| SÍNDROME URÉMICO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| TRAUMATISMO CRÁNEO ENCEFÁLICO MODERADO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| TRIPLE VALVULOPATÍA TROMBOEMBOLIA PULMONAR | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| TROBOCITOPENIA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| TROMBOCITOPENIA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| TROMBOEMBOLIA PULMONAR | 2 (1.6%) | 1 (5.9%) | 1 (0.9%) | |
| TROMBOEMBOLIA PULMONAR INSUFICIENCIA CARDIACA AGUDIZADA | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| TUMOR RENAL | 1 (0.8%) | 1 (5.9%) | 0 (0%) | |
| ÚLCERA POR PRESIÓN GRADO III | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| ÚLCERA POR PRESIÓN SACRA GRADO IV | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| 1 Median (Q1, Q3); n (%) | ||||
| 2 Wilcoxon rank sum test; Fisher’s exact test | ||||
#df_clean %>% select(LUGAR_RECLASIFICADO) %>% tbl_summary(by=LUGAR_RECLASIFICADO) %>% add_p() %>% add_overall()df_clean %>% select(`GRUPOS FARMACOLÓGICOS CRITERIOS DE BEERS.\r\nSELECCIONE TODOS LOS NECESARIOS...15` , LUGAR_RECLASIFICADO) %>% tbl_summary(by=LUGAR_RECLASIFICADO) %>% add_p() %>% add_overall()| Characteristic | Overall N = 1291 |
NO PPI N = 171 |
SI PPI N = 1121 |
p-value2 |
|---|---|---|---|---|
| GRUPOS FARMACOLÓGICOS CRITERIOS DE BEERS. SELECCIONE TODOS LOS NECESARIOS...15 | 0.8 | |||
| ANALGÉSICOS (ASPIRINA >325 MG/DÍA, DICLOFENACO, DIFLUNISAL, ETODOLACO, FLURBIPROFENO, IBUPROFENO, INDOMETACINA, KETOROLACO, MELOXICAM, NABUMETONA, NAPROXENO, OXAPROZINA, PIROXICAM, SULINDACO, MEPERIDINA, CARISOPRODOL, CLORZOXAZONA, CICLOBENZAPRINA, METAXALONA, METOCARBAMOL, ORFENADRINA) | 7 (5.4%) | 0 (0%) | 7 (6.3%) | |
| ANTIBIÓTICOS (NITROFURANTOÍNA), SISTEMA NERVIOSO CENTRAL (AMITRIPTILINA, AMOXAPINA, CLOMIPRAMINA, DESIPRAMINA, DOXEPINA, IMIPRAMINA, NORTRIPTILINA, PAROXETINA, BENZTROPINA, TRIHEXIFENIDILO, ARIPIPRAZOL, HALOPERIDOL, OLANZAPINA, QUETIAPINA, RISPERIDONA, BUTALBITAL, FENOBARBITAL, PRIMIDONA, ALPRAZOLAM, CLORDIAZEPÓXIDO, CLOBAZAM, CLONAZEPAM, CLORAZEPAM, DIAZEPAM, ESTAZOLAM, LORAZEPAM, MIDAZOLAM, OXAZEPAM, TEMAZEPAM, TRIAZOLAM, ESZOPICLONA, ZALEPLÓN, ZOLPIDEM, MEPROBAMATO, MESILATOS ERGOLOIDES) | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| ANTIHISTAMÍNICOS DE PRIMERA GENERACIÓN (BROMFENIRAMINA, CLORFENIRAMINA, CIPROHEPTADINA, DIMENHIDRINATO, DIFENHIDRAMINA, DOXILAMINA, HIDROXICINA, MECLIZINA, PROMETAZINA, TRIPROLIDINA), SISTEMA NERVIOSO CENTRAL (AMITRIPTILINA, AMOXAPINA, CLOMIPRAMINA, DESIPRAMINA, DOXEPINA, IMIPRAMINA, NORTRIPTILINA, PAROXETINA, BENZTROPINA, TRIHEXIFENIDILO, ARIPIPRAZOL, HALOPERIDOL, OLANZAPINA, QUETIAPINA, RISPERIDONA, BUTALBITAL, FENOBARBITAL, PRIMIDONA, ALPRAZOLAM, CLORDIAZEPÓXIDO, CLOBAZAM, CLONAZEPAM, CLORAZEPAM, DIAZEPAM, ESTAZOLAM, LORAZEPAM, MIDAZOLAM, OXAZEPAM, TEMAZEPAM, TRIAZOLAM, ESZOPICLONA, ZALEPLÓN, ZOLPIDEM, MEPROBAMATO, MESILATOS ERGOLOIDES), ANALGÉSICOS (ASPIRINA >325 MG/DÍA, DICLOFENACO, DIFLUNISAL, ETODOLACO, FLURBIPROFENO, IBUPROFENO, INDOMETACINA, KETOROLACO, MELOXICAM, NABUMETONA, NAPROXENO, OXAPROZINA, PIROXICAM, SULINDACO, MEPERIDINA, CARISOPRODOL, CLORZOXAZONA, CICLOBENZAPRINA, METAXALONA, METOCARBAMOL, ORFENADRINA) | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| CARDIOVASCULAR O ANTITROMBÓTICOS | 4 (3.1%) | 0 (0%) | 4 (3.6%) | |
| CARDIOVASCULAR O ANTITROMBÓTICOS (ASPIRINA COMO PREVENCIÓN PRIMARIA, WARFARINA PARA FA NO VALVULAR O TEV), RIVAROXABAN COMO TRATAMIENTO CRÓNICO, DIPIRIDAMOL ACCIÓN CORTA, DOXAZOSINA, PRAZOSINA, TERAZOSINA, CLONIDINA, GUANFACINA, NIFEDIPINO DE LIBERACIÓN INMEDIATA, AMIODARONA, DRONEDARONA, DIGOXINA 1° LÍNEA PARA FA O IC) | 9 (7.0%) | 0 (0%) | 9 (8.0%) | |
| CARDIOVASCULAR O ANTITROMBÓTICOS (ASPIRINA COMO PREVENCIÓN PRIMARIA, WARFARINA PARA FA NO VALVULAR O TEV), RIVAROXABAN COMO TRATAMIENTO CRÓNICO, DIPIRIDAMOL ACCIÓN CORTA, DOXAZOSINA, PRAZOSINA, TERAZOSINA, CLONIDINA, GUANFACINA, NIFEDIPINO DE LIBERACIÓN INMEDIATA, AMIODARONA, DRONEDARONA, DIGOXINA 1° LÍNEA PARA FA O IC), GASTROINTESTINAL: INHIBIDORES DE LA BOMBA DE PROTONES (DEXLANSOPRAZOL, ESOMEPRAZOL, LANSOPRAZOL, OMEPRAZOL, PANTOPRAZOL, RABEPRAZOL), METOCLOPRAMIDA, ANTIESPASMÓDICOS CON ACTIVIDAD ANTICOLINÉRGICA (ATROPINA, CLORDIAZEPOXIDO-CLINIDIUM, DICICLOMINA, HIOSCIAMINA, ESCOPOLAMINA) | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| CARDIOVASCULAR O ANTITROMBÓTICOS (ASPIRINA COMO PREVENCIÓN PRIMARIA, WARFARINA PARA FA NO VALVULAR O TEV), RIVAROXABAN COMO TRATAMIENTO CRÓNICO, DIPIRIDAMOL ACCIÓN CORTA, DOXAZOSINA, PRAZOSINA, TERAZOSINA, CLONIDINA, GUANFACINA, NIFEDIPINO DE LIBERACIÓN INMEDIATA, AMIODARONA, DRONEDARONA, DIGOXINA 1° LÍNEA PARA FA O IC), NINGUNO | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| CARDIOVASCULAR O ANTITROMBÓTICOS (ASPIRINA COMO PREVENCIÓN PRIMARIA, WARFARINA PARA FA NO VALVULAR O TEV), RIVAROXABAN COMO TRATAMIENTO CRÓNICO, DIPIRIDAMOL ACCIÓN CORTA, DOXAZOSINA, PRAZOSINA, TERAZOSINA, CLONIDINA, GUANFACINA, NIFEDIPINO DE LIBERACIÓN INMEDIATA, AMIODARONA, DRONEDARONA, DIGOXINA 1° LÍNEA PARA FA O IC), SISTEMA NERVIOSO CENTRAL (AMITRIPTILINA, AMOXAPINA, CLOMIPRAMINA, DESIPRAMINA, DOXEPINA, IMIPRAMINA, NORTRIPTILINA, PAROXETINA, BENZTROPINA, TRIHEXIFENIDILO, ARIPIPRAZOL, HALOPERIDOL, OLANZAPINA, QUETIAPINA, RISPERIDONA, BUTALBITAL, FENOBARBITAL, PRIMIDONA, ALPRAZOLAM, CLORDIAZEPÓXIDO, CLOBAZAM, CLONAZEPAM, CLORAZEPAM, DIAZEPAM, ESTAZOLAM, LORAZEPAM, MIDAZOLAM, OXAZEPAM, TEMAZEPAM, TRIAZOLAM, ESZOPICLONA, ZALEPLÓN, ZOLPIDEM, MEPROBAMATO, MESILATOS ERGOLOIDES) | 3 (2.3%) | 0 (0%) | 3 (2.7%) | |
| CARDIOVASCULAR O ANTITROMBÓTICOS, SISTEMA NERVIOSO CENTRAL | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| ENDOCRINO (METILTESTOSTERONA, TESTOSTERONA, ESTRÓGENOS CON/SIN PROGESTÁGENOS, INSULINA DE ACCIÓN CORTA/RÁPIDA SIN USO CONCOMITANTE DE INSULINA DE ACCIÓN PROLONGADA, GLICLAZIDA, GLIMEPIRIDA, GLIPIZIDA, GLIBURIDA, GLIBENCLAMIDA, MEGESTROL, HORMONA DE CRECIMIENTO) | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| ENDOCRINO (METILTESTOSTERONA, TESTOSTERONA, ESTRÓGENOS CON/SIN PROGESTÁGENOS, INSULINA DE ACCIÓN CORTA/RÁPIDA SIN USO CONCOMITANTE DE INSULINA DE ACCIÓN PROLONGADA, GLICLAZIDA, GLIMEPIRIDA, GLIPIZIDA, GLIBURIDA, GLIBENCLAMIDA, MEGESTROL, HORMONA DE CRECIMIENTO), GASTROINTESTINAL: INHIBIDORES DE LA BOMBA DE PROTONES (DEXLANSOPRAZOL, ESOMEPRAZOL, LANSOPRAZOL, OMEPRAZOL, PANTOPRAZOL, RABEPRAZOL), METOCLOPRAMIDA, ANTIESPASMÓDICOS CON ACTIVIDAD ANTICOLINÉRGICA (ATROPINA, CLORDIAZEPOXIDO-CLINIDIUM, DICICLOMINA, HIOSCIAMINA, ESCOPOLAMINA) | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| GASTROINTESTINAL | 2 (1.6%) | 0 (0%) | 2 (1.8%) | |
| GASTROINTESTINAL: INHIBIDORES DE LA BOMBA DE PROTONES (DEXLANSOPRAZOL, ESOMEPRAZOL, LANSOPRAZOL, OMEPRAZOL, PANTOPRAZOL, RABEPRAZOL), METOCLOPRAMIDA, ANTIESPASMÓDICOS CON ACTIVIDAD ANTICOLINÉRGICA (ATROPINA, CLORDIAZEPOXIDO-CLINIDIUM, DICICLOMINA, HIOSCIAMINA, ESCOPOLAMINA) | 2 (1.6%) | 0 (0%) | 2 (1.8%) | |
| GASTROINTESTINAL: INHIBIDORES DE LA BOMBA DE PROTONES (DEXLANSOPRAZOL, ESOMEPRAZOL, LANSOPRAZOL, OMEPRAZOL, PANTOPRAZOL, RABEPRAZOL), METOCLOPRAMIDA, ANTIESPASMÓDICOS CON ACTIVIDAD ANTICOLINÉRGICA (ATROPINA, CLORDIAZEPOXIDO-CLINIDIUM, DICICLOMINA, HIOSCIAMINA, ESCOPOLAMINA), ANALGÉSICOS (ASPIRINA >325 MG/DÍA, DICLOFENACO, DIFLUNISAL, ETODOLACO, FLURBIPROFENO, IBUPROFENO, INDOMETACINA, KETOROLACO, MELOXICAM, NABUMETONA, NAPROXENO, OXAPROZINA, PIROXICAM, SULINDACO, MEPERIDINA, CARISOPRODOL, CLORZOXAZONA, CICLOBENZAPRINA, METAXALONA, METOCARBAMOL, ORFENADRINA) | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| NINGUNO | 74 (57%) | 17 (100%) | 57 (51%) | |
| SISTEMA NERVIOSO CENTRAL | 3 (2.3%) | 0 (0%) | 3 (2.7%) | |
| SISTEMA NERVIOSO CENTRAL (AMITRIPTILINA, AMOXAPINA, CLOMIPRAMINA, DESIPRAMINA, DOXEPINA, IMIPRAMINA, NORTRIPTILINA, PAROXETINA, BENZTROPINA, TRIHEXIFENIDILO, ARIPIPRAZOL, HALOPERIDOL, OLANZAPINA, QUETIAPINA, RISPERIDONA, BUTALBITAL, FENOBARBITAL, PRIMIDONA, ALPRAZOLAM, CLORDIAZEPÓXIDO, CLOBAZAM, CLONAZEPAM, CLORAZEPAM, DIAZEPAM, ESTAZOLAM, LORAZEPAM, MIDAZOLAM, OXAZEPAM, TEMAZEPAM, TRIAZOLAM, ESZOPICLONA, ZALEPLÓN, ZOLPIDEM, MEPROBAMATO, MESILATOS ERGOLOIDES) | 13 (10%) | 0 (0%) | 13 (12%) | |
| SISTEMA NERVIOSO CENTRAL (AMITRIPTILINA, AMOXAPINA, CLOMIPRAMINA, DESIPRAMINA, DOXEPINA, IMIPRAMINA, NORTRIPTILINA, PAROXETINA, BENZTROPINA, TRIHEXIFENIDILO, ARIPIPRAZOL, HALOPERIDOL, OLANZAPINA, QUETIAPINA, RISPERIDONA, BUTALBITAL, FENOBARBITAL, PRIMIDONA, ALPRAZOLAM, CLORDIAZEPÓXIDO, CLOBAZAM, CLONAZEPAM, CLORAZEPAM, DIAZEPAM, ESTAZOLAM, LORAZEPAM, MIDAZOLAM, OXAZEPAM, TEMAZEPAM, TRIAZOLAM, ESZOPICLONA, ZALEPLÓN, ZOLPIDEM, MEPROBAMATO, MESILATOS ERGOLOIDES), ANALGÉSICOS (ASPIRINA >325 MG/DÍA, DICLOFENACO, DIFLUNISAL, ETODOLACO, FLURBIPROFENO, IBUPROFENO, INDOMETACINA, KETOROLACO, MELOXICAM, NABUMETONA, NAPROXENO, OXAPROZINA, PIROXICAM, SULINDACO, MEPERIDINA, CARISOPRODOL, CLORZOXAZONA, CICLOBENZAPRINA, METAXALONA, METOCARBAMOL, ORFENADRINA) | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| SISTEMA NERVIOSO CENTRAL (AMITRIPTILINA, AMOXAPINA, CLOMIPRAMINA, DESIPRAMINA, DOXEPINA, IMIPRAMINA, NORTRIPTILINA, PAROXETINA, BENZTROPINA, TRIHEXIFENIDILO, ARIPIPRAZOL, HALOPERIDOL, OLANZAPINA, QUETIAPINA, RISPERIDONA, BUTALBITAL, FENOBARBITAL, PRIMIDONA, ALPRAZOLAM, CLORDIAZEPÓXIDO, CLOBAZAM, CLONAZEPAM, CLORAZEPAM, DIAZEPAM, ESTAZOLAM, LORAZEPAM, MIDAZOLAM, OXAZEPAM, TEMAZEPAM, TRIAZOLAM, ESZOPICLONA, ZALEPLÓN, ZOLPIDEM, MEPROBAMATO, MESILATOS ERGOLOIDES), GASTROINTESTINAL: INHIBIDORES DE LA BOMBA DE PROTONES (DEXLANSOPRAZOL, ESOMEPRAZOL, LANSOPRAZOL, OMEPRAZOL, PANTOPRAZOL, RABEPRAZOL), METOCLOPRAMIDA, ANTIESPASMÓDICOS CON ACTIVIDAD ANTICOLINÉRGICA (ATROPINA, CLORDIAZEPOXIDO-CLINIDIUM, DICICLOMINA, HIOSCIAMINA, ESCOPOLAMINA) | 2 (1.6%) | 0 (0%) | 2 (1.8%) | |
| SISTEMA NERVIOSO CENTRAL, GASTROINTESTINAL | 1 (0.8%) | 0 (0%) | 1 (0.9%) | |
| 1 n (%) | ||||
| 2 Fisher’s exact test | ||||
# Cargar los paquetes necesarios
library(dplyr)
library(tidyr)
# Dividir la columna MUERTE en las nuevas columnas "Muerte", "Fecha", y "Causa de muerte"
df_clean <- df_clean %>%
separate(`MUERTE:\r\nEN OTROS ESPECIFICAR FECHA Y CAUSA.`,
into = c("Muerte", "Fecha", "Causa de muerte"),
sep = " = ", # Utilizamos el separador " = "
extra = "merge", # Combina el resto del texto en la última columna
fill = "right") # Rellena las columnas vacías a la derecha
# Visualizar los primeros registros para confirmar el cambio
head(df_clean)## # A tibble: 6 × 120
## `Marca temporal` NOMBRE `EDAD:` CÉDULA TIPO DERECHOHABIENCI…¹
## <dttm> <chr> <dbl> <chr> <chr>
## 1 2024-08-29 23:44:47 MERCEDES ARRAYALES … 73 AABM5… 90 PENSIONADO
## 2 2024-02-22 14:36:34 MARÍA GUADALUPE AGR… 83 AAZG4… 91 PENSIONADA
## 3 2024-02-26 18:55:45 ANDRÉS AVENDAÑO CHA… 80 AECC9… 50 PADRE
## 4 2024-07-11 13:20:00 GLORIA ZAZUETA FELIX 82 AEHJ0… 61 ABUELO
## 5 2024-07-10 15:45:54 SALAZAR RAMIREZ MAR… 84 AISE6… 60 MADRE
## 6 2024-06-20 14:02:53 EMILIA LÓPEZ CORRAL… 83 AOLB8… 60 MADRE
## # ℹ abbreviated name: ¹`TIPO DERECHOHABIENCIA:`
## # ℹ 115 more variables: `FECHA DE INGRESO:` <dttm>,
## # `SÍNTOMA DE INGRESO:` <chr>, `DIAGNÓSTICOS DE INGRESO EN URGENCIAS:` <chr>,
## # `FECHA DE EGRESO:` <dttm>,
## # `SERVICIO DE EGRESO:\r\nESPECIFICAR SUBESPECIALIDAD SI ES EL CASO.` <chr>,
## # `PRESCRIPCIÓN POTENCIALMENTE INADECUADA:` <chr>,
## # `LUGAR DE PRESCRIPCIÓN INAPROPIADA:` <chr>, …