U2A3

Caso de estudio: Relación entre enfermedades crónicas y covid-19

Visualizando datos

Librerías y carpeta de trabajo

library(pacman)
p_load("DT","tidyverse","readr","prettydoc")

Leer Datos.csv para Sonora y presentar tabla

datosenfcron <- read.csv("Diagnosticos18(3).csv")

datossonora <- (datosenfcron [datosenfcron$Estado == "Sonora", ])

datatable(datossonora)

## Warning in instance$preRenderHook(instance): It seems your data is too big
## for client-side DataTables. You may consider server-side processing: https://
## rstudio.github.io/DT/server.html

Gráfico por diagnósticos de enfermedades cronicas en Obregón , Hermosillo, Santa Ana y caborca

`

Diagnostico <- datossonora$Diagnóstico

Jurisdiccion <- datossonora$Jurisdicción

datosgrafico <- data.frame(Diagnostico,Jurisdiccion)

ggplot(datosgrafico, aes(fill=Jurisdiccion, y=Diagnostico)) + 
    geom_bar(position="dodge", stat="count") +
    xlab ("Número de casos") +
    ylab ("Diagnóstico") +
  ggtitle(" Enfermedades crónicas en Sonora, 2018 (CENAPRECE)")

¿Son lugares que tienen más personas reportadas con enfermedades crónicas los lugares que también tienen más personas fallecidas por covid-19?

Si, debido a que los pacientes con enfermedades crónicas presentan una mayor probabilidad de desarrollar complicaciones debido al contagio.

¿Por qué razones si la población de Ciudad Obregón es más grande que la Santa Ana y de caborca, existen más personas con diagnóstico de enfermedades crónicas ?

Esto puede deberse a distintos factores, uno de ellos son los hábitos alimenticios y ejercicio que realicen las personas, otro seria la falta de concientizacion de las personas o caso omiso a las medidas presentadas.

Tabla

Contando casos de Caborca

#Caborca 
datossonoracaborca <- (datosenfcron [datosenfcron$Jurisdicción == "CABORCA", ])

datatable(datossonoracaborca)

## Warning in instance$preRenderHook(instance): It seems your data is too big
## for client-side DataTables. You may consider server-side processing: https://
## rstudio.github.io/DT/server.html

count(datossonoracaborca)

##   n
## 1 0

Contando para obregón

#Obregon

datossonoraobregon <- (datosenfcron [datosenfcron$Jurisdicción == "CIUDAD OBREGÓN", ])

datatable(datossonoraobregon)

## Warning in instance$preRenderHook(instance): It seems your data is too big
## for client-side DataTables. You may consider server-side processing: https://
## rstudio.github.io/DT/server.html

count(datossonoraobregon)

##   n
## 1 0

Datos para Hermosillo

datossonorahmllo <- (datosenfcron [datosenfcron$Jurisdicción == "HERMOSILLO", ])

datatable(datossonorahmllo)

## Warning in instance$preRenderHook(instance): It seems your data is too big
## for client-side DataTables. You may consider server-side processing: https://
## rstudio.github.io/DT/server.html

count(datossonorahmllo)

##   n
## 1 0

Datos para Santa Ana

datossonorasa <- (datosenfcron [datosenfcron$Jurisdicción == "SANTA ANA", ])

datatable(datossonorasa)

## Warning in instance$preRenderHook(instance): It seems your data is too big
## for client-side DataTables. You may consider server-side processing: https://
## rstudio.github.io/DT/server.html

count(datossonorasa)

##   n
## 1 0

Tabla general

datossaludsonora <- read.csv("datosdalud.xlsx")

## Warning in read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote, :
## line 1 appears to contain embedded nulls

## Warning in read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote, :
## incomplete final line found by readTableHeader on 'datosdalud.xlsx'

datatable(datossaludsonora)

¿Son los lugares que proporcionalmente tienen más defunciones, los lugares que también tienen más diagnósticos?

No, por que como se observa en el caso de Obregón se tiene que es el lugar donde menos diagnosticos existen en proporcion a su población , pero en cuanto a la proporción de defunciones es mucho mayor que la de los demás municipios.

¿por qué si en cajeme hay menos enfermedades crónicas, proporcionalmente a su población hay más defunciones?

Esto puede deberse a que la mayoria de las personas que padecen algún tipo de enefermedad cronica, no hayan sido diagnosticadas o no siguen el tratamiento correcto, por lo tanto las personas que padecen enfermedades cronicas mueren debido a algún tipo de complicación.

¿Cuánta gente habita en cada ciudad?

Fuente: http://cuentame.inegi.org.mx/monografias/informacion/son/territorio/div_municipal.aspx?tema=me&e=26

017 Caborca 85631 058 Santa Ana 16248 018 Cajeme 433050 030 Hermosillo 884 273

Comparación

Si hacemos una relación de número de personas fallecidas por cada 10000 habitantes, para poder comparar en proporción , con esta forma de comparar, ¿Cuál ciudad tiene proporcionalmente más fallecidos? Santa Ana ¿Las ciudades con más personas diagnosticadas son las que proporcionalmente presentan más fallecidos? No,por ejemplo, Hermosillo presenta más diagnósticos de enfermedades crónicas, sin embargo, presenta menos fallecidos por cada 10000 habitantes que Cd. Obregón

R1= Cajeme , ya que tiene un valor de 14.43 y los demás un menor valor de defunciones por cada 10000.

R2 = No por que , en cajeme hay mayor proporcion de fallecidos pero menos cantidad de diagnosticos a diferencias de los demás municipios.

```

No se observa en el analisis algún tipo de relación significaivo entre el hecho de que la proporción de fallecidos este relacionado con la proporcón de personas que sabeen leer y escribir.

¿Los municipios que tienen más gente escolarizada son los que menos tienen defunciones?

o, por que en el caso de Cajeme tiene una mayor proporción de personas escolarizadas, minetras que santa Ana, pero observamos que la diferencia entre la proporción de personas que mueren por cada 10000 habitantes es mayor en Cajeme que en el de Santa Ana.

¿Qué otras variables podemos añadir al análisis?

El acceso a los servicios de salud que tiene la poblacion, la actividad que se presenta en las localidades