Reporte Epidemiológico SI.VI.LE 2024

pacman::p_load(
  # Interactivo
  shiny,
  flexdashboard,
  leaflet,
  # Tablas
  reactable,
  # Gráficos
  scico,
  apyramid,
  # Mapas
  geoAr,
  sf,
  # Manejo datos
  rio,
  janitor,
  tidyverse
)

#|id:  Cargar datos SIVILE
datos <- import("clean/datos_sivile_2024.csv") |>
  mutate(across(
    .cols = where(is.character) | codigo_institucion_id,
    .fns = ~ factor(.x)
  ))

shp_prov <- get_geo("ARGENTINA") |>
  # Agrupar provincias
  count(codprov_censo) |>

  # Validar geometría
  st_make_valid() |>

  # Añadir códigos provincia
  left_join(
    show_arg_codes() |>
      # id provincia a numérico
      mutate(codprov = parse_number(codprov)) |>
      # Filtrar totales
      filter(between(codprov, 1, 24))
  ) |>

  # Seleccionar columnas
  select(codprov_censo, id, prov_lesion_id = codprov, prov_lesion = name_iso) |>

  # Añadir frecuencias por sexo
  left_join(
    datos |>
      tabyl(prov_lesion, sexo)
  ) |>

  # Añadir frecuencias por edad
  left_join(
    datos |>
      tabyl(prov_lesion, grupo_edad) |>
      adorn_totals(where = "col")
  )

Joining with `by = join_by(codprov_censo)`
Joining with `by = join_by(prov_lesion)`
Joining with `by = join_by(prov_lesion)`

UCL

Columna_1

UCL SIVILE ACTIVAS

valueBox(
  value = nlevels(datos$codigo_institucion_id),
  icon = "fa-hospital-o"
)

27

Registros totales

valueBox(
  value = nrow(read_delim(
    "raw/export_Sistema_de_Vigilancia_de_Lesiones_SIVILE_Completo_2024.txt"
  )),
  icon = "fa-file-text"
)

Warning: One or more parsing issues, call `problems()` on your data frame for details,
e.g.:
  dat <- vroom(...)
  problems(dat)

Rows: 12180 Columns: 126
── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
Delimiter: "\t"
chr (83): DG4_FECHA_CONSULTA, DG6_FECHA_REPORTE_SISA, DG8_ENTREVISTADOR, DG9...
dbl (42): DG1_CODIGO_INSTITUCION_ID, DG2_SERVICIO_ID, DG3_NUMERO_CASO, DG5_H...
lgl  (1): DG3A_NRO_CASO_INSTITUCION

ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

12180

Registros válidos¹

valueBox(value = nrow(datos), icon = "fa-file-text")

11053

Tabla

# Crear tabla
datos |>
  tabyl(codigo_institucion_id) |>
  arrange(-n) |>
  adorn_pct_formatting() |>
  rename(UCL = codigo_institucion_id, Frecuencia = n, "%" = percent) |>

  #  Opciones interactivas
  reactable(
    pageSizeOptions = c(10, 25, 50),
    resizable = TRUE,
    compact = TRUE,
    highlight = TRUE,
    bordered = TRUE,
    striped = TRUE,
    showSortable = TRUE,
    showPageSizeOptions = TRUE
  )

Provincia

Mapa

Distribución de lesiones por causas externas por provincia

## Variables
vars <- c(
  "Total",
  "Femenino",
  "Masculino",
  "0-1 años",
  "2-4 años",
  "5-9 años",
  "10-14 años",
  "15-24 años",
  "25-44 años",
  "45-64 años",
  "65+ años"
)

## Crear paleta global con el rango de todas las variables
pal <- colorNumeric(
  palette = scico(n = 10, palette = "tokyo", direction = -1),
  domain = c(0, max(shp_prov$Total, na.rm = TRUE))
)

## Crear mapa interactivo
shp_prov |>
  leaflet() |>

  # Mapa base
  addProviderTiles("CartoDB.PositronNoLabels") |>

  (\(mapa) {
    # Agregar todas las capas
    for (var in vars) {
      mapa <- mapa |>
        addPolygons(
          fillColor = ~ pal(get(var)),
          color = "grey",
          weight = 1,
          opacity = 0.5,
          fillOpacity = 0.7,
          group = var
        )
    }
    mapa
  })() |>

  # Control de capas
  addLayersControl(
    baseGroups = c("Mapa base"),
    overlayGroups = vars
  ) |>
  hideGroup(vars[-1]) |>
  showGroup("Total") |>

  # Añadir leyenda global
  addLegend(
    pal = pal,
    values = shp_prov$Total,
    title = "Frecuencia",
    # na.label = "Sin datos",
    position = "bottomright"
  )

Tabla

Frecuencia de lesiones por causas externas por provincia

# Dataset para la tabla
datos_prov <- datos |>
  select(
    Provincia = prov_lesion,
    Sexo = sexo,
    Edad = grupo_edad,
    Mecanismo = mecanismo_cat,
    Intencionalidad = intencionalidad_cat
  )


## Selector de variables
ui <- fluidPage(
  checkboxGroupInput(
    inputId = "vars",
    label = "Variables:",
    choices = names(datos_prov)[-1],
    inline = TRUE
  ),
  reactableOutput("tabla")
)

## Tabla
server <- function(input, output, session) {
  output$tabla <- renderReactable({
    # Variables a agrupar
    vars <- c("Provincia", input$vars)

    # Calcular frecuencias y porcentaje
    datos_prov |>
      count(across(all_of(vars))) |>
      mutate(pct = round(n / sum(n) * 100, 2)) |>

      # Crear tabla reactable
      reactable(
        columns = list(
          n = colDef(name = "Frecuencia"),
          pct = colDef(name = "%")
        ),
        pageSizeOptions = c(10, 25, 50),
        filterable = TRUE,
        defaultPageSize = 20,
        compact = TRUE,
        highlight = TRUE,
        bordered = TRUE,
        striped = TRUE,
        showSortable = TRUE,
        showPageSizeOptions = TRUE
      )
  })
}

## Mostrar tabla
shinyApp(ui, server)

Footnotes

1. Datos completos para sexo, edad, provincia de ocurrencia y mecanismo de la lesión