ESTADISTICAS VITALES CON R

JESÚS ANGEL HERNÁNDEZ CHÁVEZ

# crear un conjunto de datos ficticio 
datos <- data.frame(
  region = c("Norte", "Sur", "Este", "Oeste"),
  poblacion = c(100000, 75000, 50000, 60000),
  nacimientos = c(1200, 800, 600, 700),
  muertes = c(900, 500, 300, 400),
  casos_enfermedad = c(1500, 1000, 800, 900),
  fallecidos_enfermedad = c(200, 150, 100, 120)
)

# Datos

muertes <- 900 # Numero de muertes por año
poblacion_total <- 100000 # Población total en ese año 

# Calculo de la tasa de mortalidad 
tasa_mortalidad <- (muertes/poblacion_total) * 1000

# Resultado 
cat("Tasa de mortalidad:", tasa_mortalidad, "muertes por cada 1,000 habitantes\n")

Tasa de mortalidad: 9 muertes por cada 1,000 habitantes

# Se usará un gráfico de barras para visualizar la tasa de mortalidad en diferentes regiones

library(ggplot2)
str(datos)
print(datos)

Reflexión

1. ¿Qué regiones tienen la tasa de mortalidad más alta? Norte

2. ¿Qué factores pueden influir en la mortalidad regional? La alta relación de muertes en comparación con la cantidad de nacimientos. En el caso del norte, 3/4 del total de nacimientos es equivalente al total de muertes. Así mismo, su numero de fallecidos por enfermedad.

3. ¿Cómo podríamos usar esta información para priorizar intervenciones de salud pública? Se podría buscar o estudiar las posibles fuentes de enfermedades, así mismo estudiar la razón del porqué en la región norte hay un numero de nacimientos tan bajo, siendo casi la misma cantidad que la de muertes.

# -> CALCULAR TASA DE LETALIDAD 

Datos_fallecidos <- 9999 # Numero de fallecidos por la enfermedad
casos <- 14000 # Numero total de casos registrados

# Calculo de la tasa de letalidad 
tasa_letalidad <- (Datos_fallecidos / casos) * 100

# Resultado
cat("Tasa de letalidad:", tasa_letalidad, "% de los casos fallecen\n")

Tasa de letalidad: 71.42143 % de los casos fallecen

# Visualización de la tasa de letalidad 

library(ggplot2)
datos

# Calcular tasas de letalidad 
datos$tasa_letalidad <- (datos$fallecidos / datos$casos * 100)

# Gráfico
ggplot(datos, aes(x = region, y = tasa_letalidad, fill = region)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Tasa de letalidad por región", x = "Región", y = "Tasa de letalidad (%)") +
  theme_minimal()

Reflexión

1. ¿Qué regiones tienen la tasa de letalidad más alta? Sur

2. ¿Cómo afecta la gravedad de una enfermedad a la tasa de letalidad? Incrementará, además, lo hará aún más si no se cuenta con los servicios de salud correctos.

3. ¿Qué estrategias podrían implementarse para reducir esta tasa? Mejorar los sistemas de salud en base a la situación más presentada en el lugar en cuestión para así atender el problema.