TareaPasantia_ANEHUV
Lina Marcela Sandoval
6/10/2021
Variables Sociodemográficas
La mayoría son hombres.
color=c ("orange","blue", "purple")
table(BasePasantia$N5Sexo)##
## 0 1
## 26 48x<-table(BasePasantia$N5Sexo)
sexo<-car::Recode(BasePasantia$N5Sexo, "0='Mujer';1='Hombre'")
barplot(table(sexo), xlab="Sexo", ylab="Frecuencia", main="Distribución por sexo", col=color)
La mayoría de los sujetos se encuentran en el rango de 20 a 30 años. El rango de edad de los sujetos se encuentra entre los 28 y 81 años. El promedio de edad de los sujetos es de 37 años y la mediana es de 33 años.
x1<-(BasePasantia$Edad)
hist(x1, xlab="Edad", ylab="Frecuencia",main="Distribución según edad", col="blue")
shapiro.test(BasePasantia$Edad)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: BasePasantia$Edad
## W = 0.90848, p-value = 4.876e-05summary(BasePasantia$Edad)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
## 18.00 25.50 33.00 37.28 46.50 81.00 1La mayorìa de los sujetos (41) son de la ciudad de Cali
table(BasePasantia$N7CiudaddeResidencia)##
## BUENAVENTURA CALI CALI (GOLONDRINA)
## 1 41 1
## CANDELARIA CORINTO DAGUA
## 1 1 3
## GINEBRA GUACARI GUACHENE
## 1 1 1
## JAMUNDI MIRANDA PADILLA
## 6 1 1
## PALMIRA PASTO, NARIÑO POPAYAN
## 5 1 1
## PUERTO TEJADA RESTREPO SAN PEDRO
## 1 1 1
## SANTANDER DE QUILICHAO SEVILLA TORO VALLE
## 1 1 1
## YUMBO
## 3BasePasantia$N7CiudaddeResidencia=as.character(BasePasantia$N7CiudaddeResidencia)
BasePasantia$N7CiudaddeResidencia[BasePasantia$N7CiudaddeResidencia=="CALI (GOLONDRINA)"]="CALI"
table(BasePasantia$N7CiudaddeResidencia)##
## BUENAVENTURA CALI CANDELARIA
## 1 42 1
## CORINTO DAGUA GINEBRA
## 1 3 1
## GUACARI GUACHENE JAMUNDI
## 1 1 6
## MIRANDA PADILLA PALMIRA
## 1 1 5
## PASTO, NARIÑO POPAYAN PUERTO TEJADA
## 1 1 1
## RESTREPO SAN PEDRO SANTANDER DE QUILICHAO
## 1 1 1
## SEVILLA TORO VALLE YUMBO
## 1 1 3BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1=BasePasantia$N7CiudaddeResidencia
BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1=as.character(BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1)
table(BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1)##
## BUENAVENTURA CALI CANDELARIA
## 1 42 1
## CORINTO DAGUA GINEBRA
## 1 3 1
## GUACARI GUACHENE JAMUNDI
## 1 1 6
## MIRANDA PADILLA PALMIRA
## 1 1 5
## PASTO, NARIÑO POPAYAN PUERTO TEJADA
## 1 1 1
## RESTREPO SAN PEDRO SANTANDER DE QUILICHAO
## 1 1 1
## SEVILLA TORO VALLE YUMBO
## 1 1 3BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1[BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1=="BUENAVENTURA"|BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1=="CORINTO"|BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1=="GUACHENE"|BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1=="RESTREPO"|BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1=="TORO VALLE"|BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1=="PASTO, NARIÑO"|BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1=="SAN PEDRO"|BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1=="GINEBRA"|BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1=="MIRANDA"|BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1=="POPAYAN"|BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1=="SANTANDER DE QUILICHAO"|BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1=="CANDELARIA"|BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1=="GUACARI"|BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1=="PADILLA"|BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1=="SEVILLA"|BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1=="PUERTO TEJADA"]="Otros"
table(BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1)##
## CALI DAGUA JAMUNDI Otros PALMIRA YUMBO
## 42 3 6 16 5 3x2<-table(BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1)
barplot(x2, xlab="Ciudad", ylab="Frecuencia", main="Distribución por ciudad", col=color)
La mayoría de los sujetos informaron como situación laboral previa al accidente ser trabajadores no remunerados
table(BasePasantia$C2)##
## 0 1 2 5 6
## 5 33 26 5 2#0=Estudiante, 1=Trabajador remunerado, 2=Trabajador por cuenta propia, 3=Trabajador no remunerado, 4=Desempleado por motivos de salud, 5=Jubilado, 6=Desempleado por otros motivos, 7=Otra#
#La mayoría de los sujetos (23) antes del accidente trabajaban de manera no remunerada#
x3<-table(BasePasantia$C2)
ocupaciónprevia<-car::Recode(BasePasantia$C1,"0='Estudiante';1='Trabajador Remunerado';2='Trabajador por cuenta propia'; 3='Trabajador no remunerado'; 4='Desempleado por motivos de salud';5='Desempleado por motivos de salud'; 6='Desempleado por otros motivos';7='Otra'")
par(mai=c(1,2,1,1))
barplot(table(ocupaciónprevia), xlab="Ocupación previa", main="Distribución por ocupación previa", horiz=TRUE,las=1,col=color)
table(x3)## x3
## 2 5 26 33
## 1 2 1 1table(ocupaciónprevia)## ocupaciónprevia
## Desempleado por motivos de salud Desempleado por otros motivos
## 14 4
## Estudiante Otra
## 9 6
## Trabajador no remunerado Trabajador por cuenta propia
## 23 8
## Trabajador Remunerado
## 9La mayoría de los sujetos del estudio sufrieron el accidente en la ciudad de Cali
table(BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito)##
## BUENAVENTURA BUGA CALI
## 1 1 32
## CAUCA CHARCO NARIÑO CORINTO
## 1 1 1
## DAGUA FLORIDA JAMUNDI
## 4 1 5
## MONDOMO (CAUCA) PADILLA PALMIRA
## 1 1 6
## POPAYAN PUERTO TEJADA SANTANDER DE QUILICHAO
## 1 1 1
## TORO VALLE UMBRE (VALLE) YUMBO
## 1 1 3BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1=BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito
BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1=as.character(BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1)
BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1[BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1=="BUENAVENTURA"|BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1=="CHARCO NARIÑO"|BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1=="POPAYAN"|BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1=="UMBRE (VALLE)"|BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1=="BUGA"|BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1=="CORINTO" |BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1=="MONDOMO (CAUCA)"|BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1=="PUERTO TEJADA"|BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1=="PADILLA"|BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1=="SANTANDER DE QUILICHAO"|BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1=="CAUCA"|BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1=="FLORIDA"|BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1=="TORO VALLE" ]="Otros"
table(BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1)##
## CALI DAGUA JAMUNDI Otros PALMIRA YUMBO
## 32 4 5 13 6 3x4<-table(BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1)
barplot(x4, xlab="Ciudad del accidente", ylab="Frecuencia", main="Distribución por ciudad del accidente",col=color)
La mayoría de los sujetos del estudio (49) sufrieron el accidente en la ciudad de residencia
table(BasePasantia$N7CiudaddeResidencia,BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito)##
## BUENAVENTURA BUGA CALI CAUCA CHARCO NARIÑO CORINTO
## BUENAVENTURA 1 0 0 0 0 0
## CALI 0 0 29 0 1 0
## CANDELARIA 0 0 0 0 0 0
## CORINTO 0 0 0 0 0 1
## DAGUA 0 0 0 0 0 0
## GINEBRA 0 0 1 0 0 0
## GUACARI 0 1 0 0 0 0
## GUACHENE 0 0 0 1 0 0
## JAMUNDI 0 0 0 0 0 0
## MIRANDA 0 0 0 0 0 0
## PADILLA 0 0 0 0 0 0
## PALMIRA 0 0 1 0 0 0
## PASTO, NARIÑO 0 0 1 0 0 0
## POPAYAN 0 0 0 0 0 0
## PUERTO TEJADA 0 0 0 0 0 0
## RESTREPO 0 0 0 0 0 0
## SAN PEDRO 0 0 0 0 0 0
## SANTANDER DE QUILICHAO 0 0 0 0 0 0
## SEVILLA 0 0 0 0 0 0
## TORO VALLE 0 0 0 0 0 0
## YUMBO 0 0 0 0 0 0
##
## DAGUA FLORIDA JAMUNDI MONDOMO (CAUCA) PADILLA PALMIRA
## BUENAVENTURA 0 0 0 0 0 0
## CALI 1 1 0 0 0 1
## CANDELARIA 0 0 0 0 0 1
## CORINTO 0 0 0 0 0 0
## DAGUA 3 0 0 0 0 0
## GINEBRA 0 0 0 0 0 0
## GUACARI 0 0 0 0 0 0
## GUACHENE 0 0 0 0 0 0
## JAMUNDI 0 0 5 0 0 0
## MIRANDA 0 0 0 0 0 0
## PADILLA 0 0 0 0 1 0
## PALMIRA 0 0 0 0 0 4
## PASTO, NARIÑO 0 0 0 0 0 0
## POPAYAN 0 0 0 0 0 0
## PUERTO TEJADA 0 0 0 0 0 0
## RESTREPO 0 0 0 0 0 0
## SAN PEDRO 0 0 0 0 0 0
## SANTANDER DE QUILICHAO 0 0 0 1 0 0
## SEVILLA 0 0 0 0 0 0
## TORO VALLE 0 0 0 0 0 0
## YUMBO 0 0 0 0 0 0
##
## POPAYAN PUERTO TEJADA SANTANDER DE QUILICHAO
## BUENAVENTURA 0 0 0
## CALI 0 0 1
## CANDELARIA 0 0 0
## CORINTO 0 0 0
## DAGUA 0 0 0
## GINEBRA 0 0 0
## GUACARI 0 0 0
## GUACHENE 0 0 0
## JAMUNDI 0 0 0
## MIRANDA 0 0 0
## PADILLA 0 0 0
## PALMIRA 0 0 0
## PASTO, NARIÑO 0 0 0
## POPAYAN 1 0 0
## PUERTO TEJADA 0 1 0
## RESTREPO 0 0 0
## SAN PEDRO 0 0 0
## SANTANDER DE QUILICHAO 0 0 0
## SEVILLA 0 0 0
## TORO VALLE 0 0 0
## YUMBO 0 0 0
##
## TORO VALLE UMBRE (VALLE) YUMBO
## BUENAVENTURA 0 0 0
## CALI 0 1 1
## CANDELARIA 0 0 0
## CORINTO 0 0 0
## DAGUA 0 0 0
## GINEBRA 0 0 0
## GUACARI 0 0 0
## GUACHENE 0 0 0
## JAMUNDI 0 0 0
## MIRANDA 0 0 0
## PADILLA 0 0 0
## PALMIRA 0 0 0
## PASTO, NARIÑO 0 0 0
## POPAYAN 0 0 0
## PUERTO TEJADA 0 0 0
## RESTREPO 0 0 0
## SAN PEDRO 0 0 0
## SANTANDER DE QUILICHAO 0 0 0
## SEVILLA 0 0 0
## TORO VALLE 1 0 0
## YUMBO 0 0 2table(BasePasantia$N7CiudaddeResidencia==BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito)##
## FALSE TRUE
## 14 49table(BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1,BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1)##
## CALI DAGUA JAMUNDI Otros PALMIRA YUMBO
## CALI 29 1 0 4 1 1
## DAGUA 0 3 0 0 0 0
## JAMUNDI 0 0 5 0 0 0
## Otros 2 0 0 9 1 0
## PALMIRA 1 0 0 0 4 0
## YUMBO 0 0 0 0 0 2table(BasePasantia$N7CiudaddeResidencia1==BasePasantia$N16CiudaddelSiniestrodetrnsito1)##
## FALSE TRUE
## 11 52La mayoría de los sujetos del estudio son solteros
table(BasePasantia$EstadoMarital)##
## 0 1 4 5
## 46 11 1 17x17<-table(BasePasantia$EstadoMarital)
EstadoMarital<-car::Recode(BasePasantia$EstadoMarital,"0='Soltero';1='Casado';2='Separado-Divorciado '; 5='Unión Libre'; 4='Viudo'")
x17##
## 0 1 4 5
## 46 11 1 17EstadoMarital## [1] "Soltero" "Soltero" "Casado" "Unión Libre" "Unión Libre"
## [6] "Soltero" "Soltero" "Soltero" "Casado" "Unión Libre"
## [11] "Soltero" "Soltero" "Soltero" "Soltero" "Soltero"
## [16] "Soltero" "Unión Libre" "Soltero" "Unión Libre" "Viudo"
## [21] "Soltero" "Soltero" "Soltero" "Soltero" "Casado"
## [26] "Unión Libre" "Casado" "Soltero" "Unión Libre" "Unión Libre"
## [31] "Soltero" "Casado" "Soltero" "Soltero" "Casado"
## [36] "Casado" "Soltero" "Soltero" "Unión Libre" "Casado"
## [41] "Casado" "Soltero" "Soltero" "Soltero" "Unión Libre"
## [46] "Soltero" "Unión Libre" "Unión Libre" "Soltero" "Soltero"
## [51] "Soltero" "Casado" "Soltero" "Soltero" "Soltero"
## [56] "Soltero" "Soltero" "Soltero" "Unión Libre" "Soltero"
## [61] "Unión Libre" "Soltero" "Soltero" "Casado" "Soltero"
## [66] "Unión Libre" "Soltero" "Soltero" "Soltero" "Unión Libre"
## [71] "Soltero" "Soltero" "Unión Libre" "Soltero" "Soltero"
## [76] NAbarplot(table(EstadoMarital), xlab="Estado Marital", main="Distribución por Estado Marital",las=1,col=color)
El mayor nivel educativo alcanzado por la mayoría de los sujetos del estudio es el de Décimo u Once de secundaria.
table(BasePasantia$C1)##
## 0 1 2 3 4 5 6 7
## 9 9 8 23 5 9 4 6x18<-table(BasePasantia$C1)
NivelEducativo<-car::Recode(BasePasantia$C1,"0='Entre primero y cuarto de primaria';1='Quinto de Primaria';2='Entre sexto y noveno de Secundaria'; 3='Decimo u once de secundaria'; 4='tecnica o tecnologica incompleta';5='tecnica o tecnologica completa'; 6='Universidad Incompleta';7='Universidad Completa'; 8='Sin escolaridad'")
par(mai=c(1,2,1,1))
barplot(table(NivelEducativo), xlab="Nivel Educativo", main="Distribución por Nivel Educativo", horiz=TRUE,las=1,col=color)
table(NivelEducativo)## NivelEducativo
## Decimo u once de secundaria Entre primero y cuarto de primaria
## 23 9
## Entre sexto y noveno de Secundaria Quinto de Primaria
## 8 9
## tecnica o tecnologica completa tecnica o tecnologica incompleta
## 9 5
## Universidad Completa Universidad Incompleta
## 6 4El antecedente presente en 4 sujetos del estudio fue la Hipertensión Arterial (HTA).
table(BasePasantia$AntecedenteHTA)##
## 0 1
## 71 4HTA<-car::Recode(BasePasantia$AntecedenteHTA,"0='No';1='Si'")
table(HTA)## HTA
## No Si
## 71 4table(BasePasantia$AntecedenteDM)##
## 0
## 75DM<-car::Recode(BasePasantia$AntecedenteDM,"0='No';1='Si'")
table(DM)## DM
## No
## 75table(BasePasantia$AnteEnfOncologicas)##
## 0
## 75EnfOnc<-car::Recode(BasePasantia$AnteEnfOncologicas,"0='No';1='Si'")
table(EnfOnc)## EnfOnc
## No
## 75table(BasePasantia$`AntecedenteEnfermedades Respiratorias`)##
## 0
## 75EnfResp<-car::Recode(BasePasantia$`AntecedenteEnfermedades Respiratorias`,"0='No';1='Si'")
table(EnfResp)## EnfResp
## No
## 75table(BasePasantia$AntecedenteVIH)##
## 0 Yes
## 74 1VIH<-car::Recode(BasePasantia$AntecedenteVIH,"0='No';1='Si';'Yes'='Si'")
table(VIH)## VIH
## No Si
## 74 1table(BasePasantia$AntecedenteEnfermedadesNuerologicas)##
## 0
## 75EnfNeur<-car::Recode(BasePasantia$AntecedenteEnfermedadesNuerologicas,"0='No';1='Si';'Yes'=1")
table(EnfNeur)## EnfNeur
## No
## 75table(BasePasantia$gOtra)##
## 0 1 Yes
## 65 7 3Otros<-car::Recode(BasePasantia$gOtra,"0='No';1='Si';'Yes'='Si'")
table(Otros)## Otros
## No Si
## 65 10antecedenes.juntos<-paste0(BasePasantia$AntecedenteHTA,BasePasantia$AntecedenteDM,BasePasantia$`AntecedenteEnfermedades Respiratorias`,BasePasantia$AnteEnfOncologicas,BasePasantia$AntecedenteEnfermedadesNuerologicas,VIH,Otros)
table(antecedenes.juntos)## antecedenes.juntos
## 00000NoNo 00000NoSi 00000SiSi 10000NoNo 10000NoSi
## 62 8 1 3 1
## NANANANANANANA
## 1VariabLes Clínicas y relacionadas con la lesión
La mayoría de los sujetos del estudio presentaron un trauma cerrado
table(BasePasantia$N19MecnismodelTrauma)##
## 0 1
## 73 2MecanismoTrauma<-car::Recode(BasePasantia$N19MecnismodelTrauma, "0='Cerrado';1='Penetrante'")
barplot(table(MecanismoTrauma), xlab="Mecánismo del Trauma", ylab="Frecuencia", main="Distribución por Mecánismo del Trauma", col=color)
La mayoría de los sujetos presentaron Indices de Severidad entre 1 y 3
table(BasePasantia$N36AIS)##
## 1 2 3 4 5 6 8
## 9 23 25 10 3 2 2AIS<-car::Recode(BasePasantia$N36AIS,"1='1';2='1';3='2';4='3';5='4';6='5';8='5'")
table(AIS)## AIS
## 1 2 3 4 5
## 32 25 10 3 4x6<-table(AIS)
barplot(x6, xlab="AIS", ylab="Frecuencia", main="Distribución por AIS",col="blue")
La mediana de RTS de los sujetos del estudio es de 7.84 (RIC 7.84-7.84)
table(BasePasantia$N38RTS)##
## 5.97 6.9 7.55 7.84
## 2 5 1 65x7=(BasePasantia$N38RTS)
summary(BasePasantia$N38RTS)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
## 5.97 7.84 7.84 7.72 7.84 7.84 3hist(x7, xlab="RTS", ylab="Frecuencia",main="Distribución por RTS", col="blue")
La mediana de TRISS de los sujetos del estudio es de 98.80(98.80-99.42) La media de TRISS de los sujetos del estudio es de 98.71
summary(BasePasantia$N40SupervivenciasegunTRISS)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
## 91.90 98.80 98.80 98.72 99.42 99.70 3x8=(BasePasantia$N40SupervivenciasegunTRISS)
hist(x8, xlab="TRISS", ylab="Frecuencia",main="Distribución por TRISS", col="blue")
La mayoría de los sujetos del estudio requirieron cirugía (n=45)
table(BasePasantia$N25RequiereCiruga)##
## 0 1 Missing No
## 24 45 1 5Cirugía<-car::Recode(BasePasantia$N25RequiereCiruga,"0='No';1='Si';'Yes'='Si'")
table(Cirugía)## Cirugía
## Missing No Si
## 1 29 45x9=table(Cirugía)
barplot(x9, xlab="Requerir Cirugía", ylab="Frecuencia", main="Requerir Cirugía",col="blue")
Entre los sujetos que requerieron cirugìa el mínimo nÚmero de cirguìas requeridas fue 1, mientras que el màximo fue 7.
is.na(BasePasantia$NmerodeCirugiasrequeridas)<-BasePasantia$NmerodeCirugiasrequeridas==0
summary(BasePasantia$NmerodeCirugiasrequeridas)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
## 1.000 1.000 1.000 1.511 2.000 7.000 31x19<-(BasePasantia$NmerodeCirugiasrequeridas)
hist(x19, xlab="Numero de Cirugias", ylab="Frecuencia",main="Distribución según número de Cirugías", col="blue")
shapiro.test(BasePasantia$NmerodeCirugiasrequeridas)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: BasePasantia$NmerodeCirugiasrequeridas
## W = 0.52417, p-value = 7.172e-118 sujetos presentaron lesión en el toràx.
table(BasePasantia$N3Trax)##
## 0 1
## 67 8LesiónTorax<-car::Recode(BasePasantia$N3Trax, "0='No';1='Si'")
barplot(table(LesiónTorax), xlab="Lesion en Torax", ylab="Frecuencia", main="Presencia de lesión en Torax", col=color)
La mayoría de los sujetos del estudio presentaron como nivel de severidad de la lesión en toràx 0 (n=67)
table(BasePasantia$N31SeveridaddelalesinTorax)##
## 0 1 3 4
## 67 3 2 2x10=table(BasePasantia$N31SeveridaddelalesinTorax)
barplot(x10, xlab="Severidad de la lesión en toràx", ylab="Frecuencia", main="Severidad de la lesión en toráx",col="blue")
44 Sujetos presentaron lesión en extremidades
table(BasePasantia$N5Extremidades)##
## 0 1
## 31 44LesionExtremidades<-car::Recode(BasePasantia$N5Extremidades, "0='No';1='Si'")
barplot(table(LesionExtremidades), xlab="Lesion en Extremidades", ylab="Frecuencia", main="Presencia de Lesión en Extremidades", col=color)
La mayoría de los sujetos del estudio presentaron un nivel de severidad de la lesión en extremidades de 0 (31), seguidamente 22 sujetos presentaron nivel 2 de severidad de la lesión en esta area corporal
table(BasePasantia$N31SeveridaddelalesinExtremidades)##
## 0 1 2 3 20
## 31 7 22 14 1SeveridadExtremidadse<-car::Recode(BasePasantia$N31SeveridaddelalesinExtremidades,"0='0';1='1';'2'='2';3='3';20='4'")
table(SeveridadExtremidadse)## SeveridadExtremidadse
## 0 1 2 3 4
## 31 7 22 14 1x11=table(SeveridadExtremidadse)
barplot(x11, xlab="Severidad de la lesión en Extremidades", ylab="Frecuencia", main="Severidad de la lesión en Extremidades",col="blue")
16 sujetos del estudio presentaron lesión en cabeza y cuello
table(BasePasantia$N1Cabezaycuello)##
## 0 1
## 59 16LesionCabezayCuello<-car::Recode(BasePasantia$N1Cabezaycuello, "0='No';1='Si'")
barplot(table(LesionCabezayCuello), xlab="Lesion en Cabeza y Cuello", ylab="Frecuencia", main="Presencia de Lesión en Cabeza y Cuello", col=color)
La mayoria de los sujetos del estudio presentaron nivel 0 de severidad de la lesiòn en cabeza y cuello
table(BasePasantia$N31SeveridaddelalesinCabezaCuello)##
## 0 1 2 3
## 58 8 1 7x12=table(BasePasantia$N31SeveridaddelalesinCabezaCuello)
barplot(x12, xlab="Severidad de la lesión en Cabeza y Cuello", ylab="Frecuencia", main="Severidad de la lesión en Cabeza y Cuello",col="blue")
18 sujetos del estudio presentaron lesión en cara
table(BasePasantia$N2Cara)##
## 0 1
## 57 18LesionCara<-car::Recode(BasePasantia$N2Cara, "0='No';1='Si'")
barplot(table(LesionCara), xlab="Lesiòn en Cara", ylab="Frecuencia", main="Distribución por Lesiòn en Cara", col=color)
La mayorìa de los sujetos presentaron un nivel 0 de severidad de la lesión en Cara (n=56)
table(BasePasantia$N32SeveridaddelalesionCara)##
## 0 1 2 3
## 56 6 11 1x13=table(BasePasantia$N32SeveridaddelalesionCara)
barplot(x13, xlab="Severidad de la lesión en Cara", ylab="Frecuencia", main="Severidad de la lesión en Cara",col="blue")
23 sujetos del estudio presentaron lesión en piel
table(BasePasantia$N6Piel)##
## 0 1
## 52 23LesionPiel<-car::Recode(BasePasantia$N6Piel, "0='No';1='Si'")
table(LesionPiel)## LesionPiel
## No Si
## 52 23barplot(table(LesionPiel), xlab="Lesion en Piel", ylab="Frecuencia", main="Presencia de lesi+on en piel", col=color)
La mayoría de los sujetos del estudio presentaron 0 como nivel de severidad de la lesión en piel
table(BasePasantia$N31SeveridaddelalesinPiel)##
## 0 1 2
## 50 23 1x14=table(BasePasantia$N31SeveridaddelalesinPiel)
barplot(x14, xlab="Severidad de la lesión en Piel", ylab="Frecuencia", main="Severidad de la lesión en Piel",col="blue")
7 sujetos del estudio presentaron lesión en abdomen y pelvis
table(BasePasantia$Abdomenypelvis)##
## 0 1
## 68 7LesionAbdomenyPelvis<-car::Recode(BasePasantia$Abdomenypelvis, "0='No';1='Si'")
table(LesionAbdomenyPelvis)## LesionAbdomenyPelvis
## No Si
## 68 7barplot(table(LesionAbdomenyPelvis), xlab="Lesion en Abdomen y Pelvis", ylab="Frecuencia", main="Presencia de Lesión en Abdomen y Pelvis", col=color)
La mayoria de los sujetos informaron 0 como nivel de severidad de la lesión abdomen y pelvis (n=66)
table(BasePasantia$N31SeveridaddelalesiónAbdomenyPelvis)##
## 0 1 2 3 4
## 66 3 3 1 1x15=table(BasePasantia$N31SeveridaddelalesiónAbdomenyPelvis)
barplot(x15, xlab="Severidad de la lesión en Abdomen y Pelvis", ylab="Frecuencia", main="Severidad de la lesión en Abdomen y Pelvis",col="blue")
Lesionporareacorporal.juntos<-paste0(BasePasantia$N1Cabezaycuello,BasePasantia$N2Cara,BasePasantia$N3Trax,BasePasantia$Abdomenypelvis,BasePasantia$N5Extremidades,BasePasantia$N6Piel)
table(Lesionporareacorporal.juntos)## Lesionporareacorporal.juntos
## 000000 000001 000010 000011 000100 000101
## 1 3 25 7 3 1
## 000110 001000 001010 010000 010001 010010
## 1 1 3 6 5 1
## 011001 011011 100000 100001 100010 100011
## 1 1 4 1 3 2
## 100100 100101 110000 110001 111000 111010
## 1 1 1 1 1 1
## NANANANANANA
## 18 sujetos del estudio requirieron hospitalización en UCI
table(BasePasantia$N20RequierehospitalizacinenUCI)##
## 0 1
## 67 8RequiereUCI<-car::Recode(BasePasantia$N20RequierehospitalizacinenUCI,"0='No';1='Si';'Yes'='Si'")
table(RequiereUCI)## RequiereUCI
## No Si
## 67 8barplot(table(RequiereUCI), xlab="RequiereUCI", ylab="Frecuencia", main="Distribución por Requerir UCI", col=color)
El promedio de días de hospitalización de los sujetos del estudio fue de 10.82, el mìnimo fue 0, y el màximo fue de 105.
BasePasantia$DiasdHospitalizacion<-as.numeric(as.character(BasePasantia$DiasdHospitalizacion))## Warning: NAs introducidos por coercióntable(BasePasantia$DiasdHospitalizacion)##
## 0 1 2 3
## 6 12 8 4
## 4 5 6 7
## 2 7 5 4
## 8 9 10 13
## 3 2 4 1
## 14 15 19 20
## 2 1 1 1
## 20.5890410958904 21 28 39
## 1 1 1 1
## 41 46 47 78
## 1 1 2 1
## 105 733
## 1 1is.na(BasePasantia$DiasdHospitalizacion)<-BasePasantia$DiasdHospitalizacion>365
summary(BasePasantia$DiasdHospitalizacion)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
## 0.00 2.00 5.00 10.83 10.00 105.00 3x21<-(BasePasantia$DiasdHospitalizacion)
hist(x21, xlab="Dias de Hospitalización", ylab="Frecuencia",main="Distribución según días de Hospitalización", col="blue")
Ojo: Pendiente eliminar 0
BasePasantia$DiasdHospitalizacionUCI<-as.numeric(as.character(BasePasantia$DiasdHospitalizacionUCI))
table(BasePasantia$DiasdHospitalizacionUCI)##
## 0 2 4 5 9 15 17 35 49
## 67 1 1 1 1 1 1 1 1is.na(BasePasantia$DiasdHospitalizacion)<-BasePasantia$DiasdHospitalizacion==0
summary(BasePasantia$DiasdHospitalizacionUCI)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
## 0.000 0.000 0.000 1.813 0.000 49.000 1x21<-(BasePasantia$DiasdHospitalizacionUCI)
hist(x21, xlab="Dias de Hospitalización UCI", ylab="Frecuencia",main="Distribución según días de Hospitalización", col="blue")
El tiempo mínimo de meses posterior al accidente de haber contactado al sujetos es de 5.6 mientras que el màximo es 40.50 meses
is.na(BasePasantia$Meses)<-BasePasantia$Meses>48
summary(BasePasantia$Meses)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
## 5.60 14.78 22.78 22.99 32.29 40.50 2x22<-(BasePasantia$Meses)
hist(x21, xlab="Meses al contacto", ylab="Frecuencia",main="Distribución según meses al contacto", col="blue")
Variables Socioeconómicas posterior al siniestro
La mayoría de los sujetos del estudio tienen menos de 1 SMMLV como ingreso individual
BasePasantia$`C5Ingresos Individuales`<-as.numeric(as.character(BasePasantia$`C5Ingresos Individuales`))
table(BasePasantia$`C5Ingresos Individuales`)##
## 0 1 2 5
## 28 25 2 18IngresosIndividuales<-car::Recode(BasePasantia$`C5Ingresos Individuales`,"0='Menos de 1 SMMLV';1='Entre 1 y 3.5 SMMLV';2='Entre 3.6 y 6 SMMLV '; 3='Más de 6 SMMLV'; 4='NS/NR'; 5='No tiene ingresos'")
table(IngresosIndividuales)## IngresosIndividuales
## Entre 1 y 3.5 SMMLV Entre 3.6 y 6 SMMLV Menos de 1 SMMLV
## 25 2 28
## No tiene ingresos
## 18barplot(table(IngresosIndividuales), xlab="Ingresos Individuales", main="Distribución por Ingresos Individuales",horiz=TRUE,las=1,col=color)
table(BasePasantia$C6IngresosNucleoFamiliar)##
## 0 1 2 3 4 5
## 22 32 4 2 9 5IngresosNucleoFamiliar<-car::Recode(BasePasantia$`C5Ingresos Individuales`,"0='Menos de 1 SMMLV';1='Entre 1 y 3.5 SMMLV';2='Entre 3.6 y 6 SMMLV '; 3='Más de 6 SMMLV'; 4='NS/NR'; 5='No tiene ingresos'")
table(IngresosNucleoFamiliar)## IngresosNucleoFamiliar
## Entre 1 y 3.5 SMMLV Entre 3.6 y 6 SMMLV Menos de 1 SMMLV
## 25 2 28
## No tiene ingresos
## 18barplot(table(IngresosIndividuales), xlab="Ingresos Núcleo Failiar", main="Distribución por Ingresos del Nucleo Familiar",horiz=TRUE,las=1,col=color)
table(BasePasantia$C4RegimendeSalud)##
## 1 2 3
## 31 35 9TipodeAseguramiento<-car::Recode(BasePasantia$C4RegimendeSalud, "1='Contributivo';2='Subsidiado';3='No Afiliado'")
barplot(table(TipodeAseguramiento), xlab="Tipo de Aseguramiento", ylab="Frecuencia", main="Distribución por tipo de Aseguramiento", col=color)
table(BasePasantia$C4_TipodeAfliación)##
## 1 2 No
## 25 3 47TipodeAfiliación<-car::Recode(BasePasantia$C4_TipodeAfliación, "1='Cotizante';2='Beneficiario';'No' ='No Aplica'")
barplot(table(TipodeAfiliación), xlab="Tipo de Afiliación", ylab="Frecuencia", main="Distribución por tipo de Afiliación", col=color)
table(BasePasantia$C7EstratoSocieconómico)##
## 1 2 3 4
## 30 31 10 3EstratoSocioeconómico<-(BasePasantia$C7EstratoSocieconómico)
barplot(table(EstratoSocioeconómico), xlab="Estrato Socioeconómico", ylab="Frecuencia", main="Distribución por Estrato Socioeconómico", col=color)
table(BasePasantia$C8PresenciadeCuidador)##
## 0 1
## 10 64PresenciadeCuidador<-car::Recode(BasePasantia$C8PresenciadeCuidador,"0='No';1='Si'")
barplot(table(PresenciadeCuidador), xlab="Presencia de Cuidador", ylab="Frecuencia", main="Presencia de Cuidador", col=color)