estima_rt {covidmx} | R Documentation |
RT: Número efectivo de reproducción
Description
estima_rt
Calcula el número efectivo de reproducción por fecha y entidad usando
los metodos de EpiEstim::estimate_R()
. Por default calcula el número efectivo de
reproducción para cada estado.
Usage
estima_rt(
datos_covid,
entidades = c("AGUASCALIENTES", "BAJA CALIFORNIA", "BAJA CALIFORNIA SUR", "CAMPECHE",
"CHIAPAS", "CHIHUAHUA", "CIUDAD DE MÉXICO", "COAHUILA DE ZARAGOZA", "COLIMA",
"DURANGO", "GUANAJUATO", "GUERRERO", "HIDALGO", "JALISCO", "MÉXICO",
"MICHOACÁN DE OCAMPO", "MORELOS", "NAYARIT", "NUEVO LEÓN", "OAXACA", "PUEBLA",
"QUERÉTARO", "QUINTANA ROO", "SAN LUIS POTOSÍ", "SINALOA", "SONORA", "TABASCO",
"TAMAULIPAS", "TLAXCALA", "VERACRUZ DE IGNACIO DE LA LLAVE", "YUCATÁN", "ZACATECAS"),
group_by_entidad = TRUE,
entidad_tipo = c("Unidad Medica", "Residencia", "Nacimiento"),
fecha_tipo = c("Sintomas", "Ingreso", "Defuncion"),
tipo_clasificacion = c("Sospechosos", "Confirmados COVID", "Negativo a COVID",
"Inválido", "No realizado"),
tipo_paciente = c("AMBULATORIO", "HOSPITALIZADO", "NO ESPECIFICADO"),
list_name = "estima_rt",
min_date = as.POSIXct("2020-01-01", tz = Sys.timezone(), format = "%Y-%m-%d"),
max_date = as.POSIXct(Sys.time()),
method = "parametric_si",
config = if (requireNamespace("EpiEstim", quietly = TRUE)) {
EpiEstim::make_config(list(mean_si = 2.5, std_si = 1.6))
} else {
NULL
},
...
)
Arguments
datos_covid |
(obligatorio) Lista de |
entidades |
(opcional) Vector con las entidades de las unidades medicas a analizar.
Opciones: |
group_by_entidad |
(opcional) |
entidad_tipo |
(opcional) Indica a que se refiere las |
fecha_tipo |
(opcional) Selecciona si la fecha que se utiliza es la fecha de |
tipo_clasificacion |
(opcional) Vector con el tipo de clasificaciones (por la prueba)
a incluir: |
tipo_paciente |
(opcional) Vector con el tipo de pacientes a incluir. Opciones:
|
list_name |
(opcional) Asigna un nombre en la lista de datos a la base generada |
min_date |
(opcional) Mínima fecha a partir de la cual estimar el RT. |
max_date |
(opcional) Máxima fecha a partir de la cual estimar el RT. |
method |
(opcional) Metodo para estimar el RT con |
config |
(opcional) Configuracion para la estimacion del RT usando
|
... |
(opcional) Parámetros adicionales para |
Details
Se sugiere establecer una mínima fecha y una máxima fecha con min_date
y
max_date
para la estimación pues los intervalos seriales de omicron son distintos
a los de la variante delta.
Value
Une a la lista de datos_covid
una nueva entrada de nombre list_name
(default: estima_rt
) con una base de datos (tibble
) con los
resultados agregados.
-
estima_rt
- Base de datos generara con los datos agregados (el nombre cambia si se usalist_name
). dict - Diccionario de datos
dats - Datos originales (conexion a
duckdb
otibble
)disconnect - Función para desconectarte de
duckdb
... - Cualquier otro elemento que ya existiera en
datos_covid
See Also
descarga_datos_abiertos()
numero_pruebas()
cfr()
chr()
positividad()
casos()
Examples
# Para el ejemplo usaremos los datos precargados (datosabiertos) pero tu puedes
# correr el ejemplo descargando informacion mas reciente.
datos_covid <- datosabiertos
# Casos a nivel nacional por estado en todos
suppressWarnings(
datos_covid <- datos_covid |> estima_rt()
)
head(datos_covid$estima_rt)
# Cambios en la fecha de estimacion siguiendo la recomendacion
# y obtenemos todo a nivel nacional
datos_covid <- datos_covid |> estima_rt(
min_date = as.POSIXct("2021-07-01"),
max_date = as.POSIXct("2021-09-01"),
list_name = "rt_min_max",
group_by_entidad = FALSE
)
head(datos_covid$rt_min_max)
# Casos a nivel nacional en los confirmados
datos_covid <- datos_covid |>
estima_rt(
tipo_clasificacion = "Confirmados COVID",
group_by_entidad = FALSE,
list_name = "rt_confirmados"
)
head(datos_covid$rt_confirmados)
#' # Cambios en los parametros de epiestim
# estos parametros no tienen razon de ser mas alla de mostrar como se cambian
datos_covid <- datos_covid |>
estima_rt(
group_by_entidad = FALSE,
list_name = "config_rt",
method = "uncertain_si", # Metodo de estimacion
config = EpiEstim::make_config(
mean_si = 2.4,
std_si = 0.3,
std_mean_si = 0.2,
min_mean_si = 2,
max_mean_si = 4,
std_std_si = 0.1,
min_std_si = 0.1,
max_std_si = 1.0
)
)
head(datos_covid$config_rt)
# Casos en BC, BCS en los confirmados
datos_covid |>
estima_rt(
entidades = c("BAJA CALIFORNIA", "BAJA CALIFORNIA SUR"),
tipo_clasificacion = "Confirmados COVID",
group_by_entidad = TRUE,
list_name = "rt_bc_bcs"
) |>
plot_covid(
df_name = "rt_bc_bcs", df_date_index = "FECHA_SINTOMAS",
df_variable = "Mean(R)", df_covariates = "ENTIDAD_FEDERATIVA"
)
# Finalmente desconectamos
datos_covid$disconnect()