Etarial research

[kenarab]

 library(COVID19AR)
#> Loading required package: dplyr
#> 
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union
#> Loading required package: knitr
#> Loading required package: magrittr
#> Loading required package: lgr
#> Warning: replacing previous import 'ggplot2::Layout' by 'lgr::Layout' when
#> loading 'COVID19AR'
#> Warning: replacing previous import 'readr::col_factor' by 'scales::col_factor'
#> when loading 'COVID19AR'
#> Warning: replacing previous import 'magrittr::equals' by 'testthat::equals' when
#> loading 'COVID19AR'
#> Warning: replacing previous import 'magrittr::not' by 'testthat::not' when
#> loading 'COVID19AR'
#> Warning: replacing previous import 'magrittr::is_less_than' by
#> 'testthat::is_less_than' when loading 'COVID19AR'
#> Warning: replacing previous import 'dplyr::matches' by 'testthat::matches' when
#> loading 'COVID19AR'
 library(ggplot2)
#> 
#> Attaching package: 'ggplot2'
#> The following object is masked from 'package:lgr':
#> 
#>     Layout

 knitr::opts_chunk$set(fig.width = 4, fig.height = 6, dpi = 200, warning = FALSE)

 covid19.curator <- COVID19ARCurator$new()
 dummy <- covid19.curator$loadData()
#> INFO  [00:22:18.819] Exists dest path? {dest.path: ~/.R/COVID19AR/Covid19Casos.csv, exists.dest.path: TRUE}
#> INFO  [00:22:24.729] Checking required downloaded  {downloaded.max.date: 2020-06-22, daily.update.time: 20:00:00, current.datetime: 2020-06-23 0.., download.flag: FALSE}
 dummy <- covid19.curator$curateData()
#> INFO  [00:22:26.760] Normalize 
#> INFO  [00:22:27.203] checkSoundness 
#> INFO  [00:22:27.390] Mutating data

 # Dates of current processed file
 max(covid19.curator$data$fecha_apertura, na.rm = TRUE)
#> [1] "2020-06-22"
 # Ultima muerte
 max(covid19.curator$data$fecha_fallecimiento,  na.rm = TRUE)
#> [1] "2020-06-22"

 report.date <- max(covid19.curator$data$fecha_apertura, na.rm = TRUE)
 covid19.ar.provincia.summary <- covid19.curator$makeSummary(group.vars = c("residencia_provincia_nombre"))
 covid19.ar.provincia.summary.selected <- covid19.ar.provincia.summary %>% filter(confirmados >= 100)

 covid19.ar.summary <- covid19.curator$makeSummary(group.vars = c("residencia_provincia_nombre", "edad.rango"))

 # Share per province
 provinces.cases <-covid19.ar.summary %>%
    group_by(residencia_provincia_nombre) %>%
    summarise(fallecidos.total.provincia = sum(fallecidos),
              confirmados.total.provincia = sum(confirmados),
              .groups = "keep")
 covid19.ar.summary %<>% inner_join(provinces.cases, by = "residencia_provincia_nombre")
 covid19.ar.summary %<>% mutate(fallecidos.prop = fallecidos/fallecidos.total.provincia)
 covid19.ar.summary %<>% mutate(confirmados.prop = confirmados/confirmados.total.provincia)

 # Data 2 plot
 data2plot <- covid19.ar.summary %>% filter(residencia_provincia_nombre %in% covid19.ar.provincia.summary.selected$residencia_provincia_nombre)

 covidplot <-
   data2plot %>%
   ggplot(aes(x = edad.rango, y = confirmados.prop, fill = edad.rango)) +
   geom_bar(stat = "identity") + facet_wrap(~residencia_provincia_nombre, ncol = 2, scales = "free_y") +
   labs(title = "Proporción de confirmados por rango etario\n en provincias > 100 confirmados")

 covidplot <- setupTheme(covidplot, report.date = report.date, x.values = NULL, x.type = NULL,
                         total.colors = length(unique(data2plot$edad.rango)),
                         data.provider.abv = "@msalnacion", base.size = 6)
 # Proporción de muertos por rango etario
 covidplot

 covidplot <-
   data2plot %>%
   ggplot(aes(x = edad.rango, y = fallecidos.prop, fill = edad.rango)) +
   geom_bar(stat = "identity") + facet_wrap(~residencia_provincia_nombre, ncol = 2, scales = "free_y") +
   labs(title = "Proporción de confirmados por rango etario\n en provincias > 100 confirmados")

 covidplot <- setupTheme(covidplot, report.date = report.date, x.values = NULL, x.type = NULL,
                         total.colors = length(unique(data2plot$edad.rango)),
                         data.provider.abv = "@msalnacion", base.size = 6)
 # Proporción de muertos por rango etario
 covidplot
#> Warning: Removed 47 rows containing missing values (position_stack).

#Plot of deaths share
 covidplot <-
    data2plot %>%
    ggplot(aes(x = edad.rango, y = fallecidos.prop, fill = edad.rango)) +
    geom_bar(stat = "identity") + facet_wrap(~residencia_provincia_nombre, ncol = 2, scales = "free_y") +
    labs(title = "Proporción de muertos por rango etario\n en provincias > 100 confirmados")
 covidplot <- setupTheme(covidplot, report.date = report.date, x.values = NULL, x.type = NULL,
                      total.colors = length(unique(data2plot$edad.rango)),
                      data.provider.abv = "@msalnacion", base.size = 6)
 # Proporción de muertos por rango etario
 covidplot
#> Warning: Removed 47 rows containing missing values (position_stack).

 names(covid19.ar.summary)
#>  [1] "residencia_provincia_nombre" "edad.rango"                 
#>  [3] "n"                           "max_fecha_diagnostico"      
#>  [5] "max_fecha_inicio_sintomas"   "count_fecha_diagnostico"    
#>  [7] "confirmados"                 "descartados"                
#>  [9] "sospechosos"                 "fallecidos"                 
#> [11] "tests"                       "sin.clasificar"             
#> [13] "letalidad.min.porc"          "letalidad.max.porc"         
#> [15] "positividad.porc"            "internados"                 
#> [17] "internados.porc"             "cuidado.intensivo"          
#> [19] "cuidado.intensivo.porc"      "respirador"                 
#> [21] "respirador.porc"             "dias.diagnostico"           
#> [23] "dias.apertura"               "dias.cuidado.intensivo"     
#> [25] "dias.fallecimiento"          "fallecidos.total.provincia" 
#> [27] "confirmados.total.provincia" "fallecidos.prop"            
#> [29] "confirmados.prop"
 nrow(covid19.ar.summary)
#> [1] 328
 porc.cols <- names(covid19.ar.summary)[grep("porc", names(covid19.ar.summary))]
 porc.cols <- porc.cols[grep("letalidad.min|cuidado.intensivo|positividad", porc.cols)]




 # UCI rate
 covidplot <- data2plot %>%
   ggplot(aes(x = edad.rango, y = cuidado.intensivo.porc, fill = edad.rango)) +
   geom_bar(stat = "identity") + facet_wrap(~residencia_provincia_nombre, ncol = 2, scales = "free_y") +
    labs(title = "Porcentaje de pacientes en Unidades de Cuidados Intensivos por rango etario\n en provincias > 100 confirmados")
 covidplot <- setupTheme(covidplot, report.date = report.date, x.values = NULL, x.type = NULL,
                      total.colors = length(unique(data2plot$edad.rango)),
                      data.provider.abv = "@msalnacion", base.size = 6)
 covidplot

 # ventilator rate
 covidplot <- data2plot %>%
   ggplot(aes(x = edad.rango, y = respirador.porc, fill = edad.rango)) +
   geom_bar(stat = "identity") +
   facet_wrap(~residencia_provincia_nombre, ncol = 2, scales = "free_y") +
   labs(title = "Porcentaje de pacientes con requerimiento de respirador mecánico por rango etario\n en provincias > 100 confirmados")
 covidplot <- setupTheme(covidplot, report.date = report.date, x.values = NULL, x.type = NULL,
                      total.colors = length(unique(data2plot$edad.rango)),
                      data.provider.abv = "@msalnacion", base.size = 6)
 covidplot

 # fatality rate

 covidplot <- data2plot %>%
  ggplot(aes(x = edad.rango, y = letalidad.min.porc, fill = edad.rango)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  facet_wrap(~residencia_provincia_nombre, ncol = 2, scales = "free_y") +
  labs(title = "Porcentaje de letalidad por rango etario\n en provincias > 100 confirmados")
 covidplot <- setupTheme(covidplot, report.date = report.date, x.values = NULL, x.type = NULL,
                      total.colors = length(unique(data2plot$edad.rango)),
                      data.provider.abv = "@msalnacion", base.size = 6)
 covidplot

^{Created on 2020-06-23 by the reprex package (v0.3.0)}