PEP 1

Descripción de variables

Nombre_hospital

Nombre del hospital que se estudiara. No se mide

Diagnostico

Conclusion del equipo medico sobre la condicion del paciente. No se mide, pero si posee varios estados.

Comorbilidad

Enfermedad o condicion padecida desde antes de la estadia en el hospital. No se mide, pero tiene varios estados posibles.

Sexo

Sexo biologico del paciente. No se mide, pero posee 3 estados posibles: Femenino, Masculino, Otro.

Prom_edad

Promedio de edad de los pacientes que poseen estos diagnosticos y comorbilidades. Se mide en años y tiene una precision de la unidad.

Ds_edad

Desviacion estandar de la edad. Se mide en años y tiene una precision de la centesima.

Egreso

Tipo de egreso desde el hospital. El conjunto de pacientes puede haber sido dado de alta o fallecer.

DE

Total de días que el paciente permaneció internado en el establecimiento, desde la fecha de ingreso hasta la fecha de egreso. Se mide en dias y tiene una precisión de la unidad

Frequencia

Cantidad de ocurrencias de las condiciones anteriores. No posee unidad y tiene una precision de la unidad.

Letalidad de los Paicentes

La probabilidad que tiene un/a paciente de fallecer dentro del recinto hospitalario corresponde la cantidad de pacientes que fueron atendidos y fallecieron entre el total de pacientes que sobrevivieron a la enfermedad en cuestión. A raíz de esto, obtenemos que la tasa de mortalidad hospitalaria es:

total <- 0
fallecidos <- 0
for (i in 1:nrow(datos)){
  linea <- datos[i,]
  total <- total + linea[9]
  if (linea[7] == "Fallecido(a)"){
    fallecidos <- fallecidos + linea[9]
  }
}
letalidad <- fallecidos/total
letalidad[1,]

## [1] 0.1484

Diagnostico mas letal

max <- 0
maxtotal <- 0
nombremax <- ""
temp <- 0
temptotal <- 0
actual <- ""
prob = 0
tempprob = 0
for (i in 1:nrow(datos)){
  linea <- datos[i,]
  if(actual == ""){
    actual = linea[2]
  }
  if(actual != linea[2]){
    tempprob = temp/temptotal
    if(tempprob > prob){
      max = temp
      maxtotal = temptotal
      nombremax = actual
      prob = tempprob
    }
    temp = 0
    temptotal = 0
    actual = linea[2]
  }
  temptotal = temptotal + linea[9]
  if (linea[7] == "Fallecido(a)"){
    temp = temp + linea[9]
  }
}
letal <- c(nombremax,prob)
diagnosticoletal <- c(nombremax,prob,max,maxtotal)
letal

## $diagnostico
## [1] "Golf Stones"
## 
## $freq
## [1] 0.1820513

Comorbilidad más letal

La comorbilidad que presenta un mayor numero de letalidad en adultos es:

comorbilidades <- c()
adultosMuertos <- c()
adultosTotales <- c()

for (i in 1:nrow(datos)){
  linea <- datos[i,]
  if(is.element(linea[3]$comorbilidad,comorbilidades) == FALSE){
    comorbilidades <- append(linea[3]$comorbilidad, comorbilidades)
    adultosMuertos <- append(0, adultosMuertos)
    adultosTotales <- append(0, adultosTotales)
  }
  if(linea[5]$prom_edad > 18){
    pos <- match(linea[3]$comorbilidad, comorbilidades)
    adultosTotales[pos] <- adultosTotales[pos] + linea[9]$freq
    if(linea[7]$egreso == "Fallecido(a)"){
      adultosMuertos[pos] <- adultosMuertos[pos] +linea[9]$freq
    }
  }
}
maximProb <- 
nombre <- ""
for(j in 1:length(comorbilidades)){
  prob <- adultosMuertos[j] / adultosTotales[j]
  if(prob > maximProb){
    maximProb <- prob
    nombre <- comorbilidades[j]
  }
}

c(nombre,maximProb)

## [1] "Hairyitis"         "0.166290868094701"

Si se detectan a 100 personas con Golf Stones

La probabilidad de N de ellas falleciendo es:

N <- sample(seq(5,50),1)
exitos <- diagnosticoletal[3]$freq
fracasos <- diagnosticoletal[4]$freq - exitos
experimentos <- 100

distribucion <- dhyper(x=N, m=exitos, n=fracasos, k=experimentos)
distribucion

## [1] 0.01147986

Conclusión

La enfermedad más mortal corresponde a golf Stones, con un alto nivel de mortalidad, siendo este del 18% aproximadamente. La comorbilidad mas comun es Hairyitis, con una probabilidad de muerte de los pacientes internados del 16% aproximadamente, de igual manera un alto nivel de mortalidad.

Promedio de estadia

El promedio de estadia de los pacientes es de

total_estadia <- 0
total_pacientes <- 0
for (i in 1:nrow(datos)){
  linea <- datos[i,]
  temp <- linea[8]$DE * linea[9]$freq
  total_estadia <- total_estadia + temp
  total_pacientes <- total_pacientes + linea[9]$freq
}
media <- total_estadia/total_pacientes
media

## [1] 102.9928

Pacientes pediatricos

La probabilidad de que un paciente pediatrico sea dado de alta con la patologia mas frecuente es:

patologia <- c()
frecuencia <- c()
for (i in 1:nrow(datos)){
  linea <- datos[i,]
  if(is.element(linea[2]$diagnostico,patologia) == FALSE){
    patologia <- append(linea[2]$diagnostico,patologia)
    patologia
    frecuencia <- append(0,frecuencia)
  }
  p <- match(linea[2]$diagnostico, patologia)
  frecuencia[p] <- frecuencia[p] + linea[9]$freq
}

maxpos <- 0
max <- 0
for (i in 1:length(patologia)){
  if (frecuencia[i] > max){
    max = frecuencia[i]
    maxpos = i
  }
}

total_dias <- 0
total_pacientes <- 0
for(i in 1:nrow(datos)){
  linea <- datos[i,]
  if((linea[2]$diagnostico == patologia[maxpos]) && (linea[7]$egreso == "Alta")){
    total_dias <- total_dias + linea[8]$DE*linea[9]$freq
    total_pacientes <- total_pacientes + linea[9]$freq
  }
}
media <- total_dias/total_pacientes
pnorm(q=30,media,0.2)

## [1] 0