Introducción

El presente informe analiza la incidencia de VIH, tuberculosis y dengue en el departamento de Risaralda entre 2017 y 2024, con el fin de identificar tendencias temporales y diferencias territoriales que apoyen la toma de decisiones en salud pública.

Metodología

• Fuente de datos: registros oficiales del Ministerio de Salud, INS y SIVIGILA.

• Variables analizadas:

• Cualitativas: Entidad, Indicador.

• Cuantitativas: Año, Cantidad.

• Herramientas: RStudio y librerías (readr,dplyr,ggplot ).

• Técnicas: tablas de frecuencia, medidas de tendencia central y dispersión, gráficos comparativos.

Resultados

• Tablas de frecuencia: cada municipio aparece 34 veces; los indicadores tienen 180 registros de dengue, 180 de tuberculosis y 150 de VIH.

• Estadísticos: la incidencia promedio fue ~96 casos por 100.000 habitantes, con una mediana de 24 y gran dispersión (desviación estándar ~466).

• Gráfico: evolución del VIH en Pereira, mostrando picos en 2020 y 2024.

• Puedes añadir otros gráficos similares para tuberculosis y dengue.

Discusión

• Señala que Pereira concentra los valores más altos de VIH, mientras municipios pequeños tienen incidencia nula o baja.

• En tuberculosis, Pueblo Rico y La Virginia muestran tasas elevadas en varios años.

• En dengue, hubo brotes fuertes en Balboa y La Celia (valores extremos).

• Reflexiona sobre cómo estas diferencias pueden relacionarse con factores sociales, demográficos y de acceso a salud.

Conclusiones

• El análisis evidencia que la incidencia de enfermedades transmisibles varía significativamente entre municipios y años.

• Pereira destaca en VIH, Pueblo Rico en tuberculosis y Balboa/La Celia en dengue.

• La información estadística es útil para orientar políticas de prevención y control en salud pública.

• Recomienda continuar con estudios más detallados que incluyan factores socioeconómicos y ambientales.

library(readr)
library(dplyr)
## 
## Adjuntando el paquete: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
library(ggplot2)

datos <- read_csv("Datos_de_incidencia_de_enfermedades_(tuberculosis,_dengue,_VIH)_en_Risaralda_20260217.csv")
## Rows: 510 Columns: 6
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (4): Entidad, Indicador, Fuente, Unidad de Medida
## num (2): Cantidad, Año
## 
## 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.
str(datos)
## spc_tbl_ [510 × 6] (S3: spec_tbl_df/tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ Entidad         : chr [1:510] "Risaralda" "Pereira" "Apía" "Balboa" ...
##  $ Indicador       : chr [1:510] "Incidencia del VIH" "Incidencia del VIH" "Incidencia del VIH" "Incidencia del VIH" ...
##  $ Cantidad        : num [1:510] 28.2 35.3 0 0 17.6 ...
##  $ Año             : num [1:510] 2018 2018 2018 2018 2018 ...
##  $ Fuente          : chr [1:510] "Ministerio de Salud y Protección Social - MSPS" "Ministerio de Salud y Protección Social - MSPS" "Ministerio de Salud y Protección Social - MSPS" "Ministerio de Salud y Protección Social - MSPS" ...
##  $ Unidad de Medida: chr [1:510] "Casos por cada 100.000 habitantes" "Casos por cada 100.000 habitantes" "Casos por cada 100.000 habitantes" "Casos por cada 100.000 habitantes" ...
##  - attr(*, "spec")=
##   .. cols(
##   ..   Entidad = col_character(),
##   ..   Indicador = col_character(),
##   ..   Cantidad = col_number(),
##   ..   Año = col_number(),
##   ..   Fuente = col_character(),
##   ..   `Unidad de Medida` = col_character()
##   .. )
##  - attr(*, "problems")=<externalptr>
summary(datos)
##    Entidad           Indicador            Cantidad             Año      
##  Length:510         Length:510         Min.   :   0.000   Min.   :2017  
##  Class :character   Class :character   1st Qu.:   8.092   1st Qu.:2018  
##  Mode  :character   Mode  :character   Median :  24.030   Median :2020  
##                                        Mean   :  96.198   Mean   :2020  
##                                        3rd Qu.:  52.340   3rd Qu.:2022  
##                                        Max.   :7285.700   Max.   :2024  
##                                        NA's   :2                        
##     Fuente          Unidad de Medida  
##  Length:510         Length:510        
##  Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character  
##                                       
##                                       
##                                       
## 
table(datos$Entidad)
## 
##                Apía              Balboa     Belén de Umbría        Dosquebradas 
##                  34                  34                  34                  34 
##             Guática            La Celia         La Virginia            Marsella 
##                  34                  34                  34                  34 
##            Mistrató             Pereira         Pueblo Rico            Quinchía 
##                  34                  34                  34                  34 
##           Risaralda Santa Rosa de Cabal           Santuario 
##                  34                  34                  34
table(datos$Indicador)
## 
## Incidencia de la tuberculosis         Incidencia del dengue 
##                           180                           180 
##            Incidencia del VIH 
##                           150
mean(datos$Cantidad, na.rm=TRUE)
## [1] 96.19823
median(datos$Cantidad, na.rm=TRUE)
## [1] 24.03
sd(datos$Cantidad, na.rm=TRUE)
## [1] 465.9744
ggplot(filter(datos, Indicador == "Incidencia del VIH", Entidad == "Pereira"),
       aes(x=Año, y=Cantidad)) +
  geom_line(color="blue") +
  geom_point() +
  labs(title="Incidencia del VIH en Pereira", y="Casos por 100.000 habitantes")