Informe Casos Covid 19 Colombia

El siguiente informe contiene resultados comparativos de los casos de covid 19 en Colombia reportados diariamente por el Instituto Nacional de Salud (INS).

##Importar Librerias y Datos del INS publicados en Datos Abiertos Colombia
require(ggplot2)
require(RSocrata)
require(lubridate)
require(plotly)

token <- "ew2rEMuESuzWPqMkyPfOSGJgE"
casos_ins <- read.socrata("https://www.datos.gov.co/resource/gt2j-8ykr.json", app_token = token)
head(casos_ins,5)
##   id_de_caso   fecha_de_notificaci_n codigo_divipola ciudad_de_ubicaci_n
## 1          1 2020-03-02T00:00:00.000           11001         Bogotá D.C.
## 2          2 2020-03-06T00:00:00.000           76111 Guadalajara de Buga
## 3          3 2020-03-07T00:00:00.000            5001            Medellín
## 4          4 2020-03-09T00:00:00.000            5001            Medellín
## 5          5 2020-03-09T00:00:00.000            5001            Medellín
##      departamento   atenci_n edad sexo        tipo estado pa_s_de_procedencia
## 1     Bogotá D.C. Recuperado   19    F   Importado   Leve              Italia
## 2 Valle del Cauca Recuperado   34    M   Importado   Leve              España
## 3       Antioquia Recuperado   50    F   Importado   Leve              España
## 4       Antioquia Recuperado   55    M Relacionado   Leve            Colombia
## 5       Antioquia Recuperado   25    M Relacionado   Leve            Colombia
##                       fis fecha_de_muerte       fecha_diagnostico
## 1 2020-02-27T00:00:00.000           -   - 2020-03-06T00:00:00.000
## 2 2020-03-04T00:00:00.000           -   - 2020-03-09T00:00:00.000
## 3 2020-02-29T00:00:00.000           -   - 2020-03-09T00:00:00.000
## 4 2020-03-06T00:00:00.000           -   - 2020-03-11T00:00:00.000
## 5 2020-03-08T00:00:00.000           -   - 2020-03-11T00:00:00.000
##          fecha_recuperado       fecha_reporte_web
## 1 2020-03-13T00:00:00.000 2020-03-06T00:00:00.000
## 2 2020-03-19T00:00:00.000 2020-03-09T00:00:00.000
## 3 2020-03-15T00:00:00.000 2020-03-09T00:00:00.000
## 4 2020-03-26T00:00:00.000 2020-03-11T00:00:00.000
## 5 2020-03-23T00:00:00.000 2020-03-11T00:00:00.000

Como se puede observar en la tabla esta contiene un total de 10051 registros de casos positivos de covid 19 para Colombia a la fecha 8 de mayo de 2020. Cada caso contiene un total de 16 variables medidas dentro de las cuales se encuentra caracteristicas de la persona (edad, sexo…), el estado y lugar actual donde se recupera entre otras.

##Explorando La Curva Epidemica
casos_ins$fecha_reporte=as.Date(casos_ins$fecha_de_notificaci_n)
g1=ggplot(casos_ins,aes(x=fecha_reporte))+geom_bar()+theme_bw()
ggplotly(g1)

Se observa en la Figura que el comportamiento de los casos positivos en la ultima semana es decreciente.

##Crear Variable Estado (muerto o vivo)
casos_ins$muerto=casos_ins$fecha_de_muerte!="-   -"
tabla1=table(casos_ins$muerto)/10051*100
tabla1
## 
##     FALSE      TRUE 
## 95.682022  4.317978
##Crea Curva Epidemica con Muertos
g2=ggplot(casos_ins,aes(x=fecha_reporte,fill=muerto))+geom_bar()+theme_bw()
ggplotly(g2)

Se observa que para la Colombia a la fecha la mortalidad por Covid 19 es de 4.3179783.

##Tabla de Casos por Departamento
tabla2=sort(table(casos_ins$departamento),decreasing = TRUE)[1:10]
tabla2
## 
##         Bogotá D.C.     Valle del Cauca                Meta Cartagena D.T. y C. 
##                3824                1211                 835                 496 
##           Antioquia           Atlántico            Amazonas   Barranquilla D.E. 
##                 464                 464                 430                 404 
##        Cundinamarca              Nariño 
##                 270                 253

Se observa que los departamentos con mayores casos de Covid 19 en Colombia son Bogotá, Valle y Meta.

require(lubridate)
fecha_sintomas=as.Date(casos_ins$fis)
fecha_notifica=as.Date(casos_ins$fecha_de_notificaci_n)
casos_ins$demora=difftime(fecha_notifica,fecha_sintomas,units = "days") ##resta de fechas
casos_ins$semana=as.factor(lubridate::week(fecha_sintomas))
g3=ggplot(casos_ins,aes(x=semana,y=demora,fill=semana))+geom_boxplot()+theme_bw()
ggplotly(g3)

Se observa que los tiempos en la entrega de los resultados son mejores a medida que pasan las semanas, iniciamos co una mediana de 30 dias y a la fecha son menos de 2 dias.