cdcper: reporte y visualización de datos en CDC Peru usando R

¿Por qué usar R? ¿Cómo usar R en CDC Perú?

Transcript

1. Reporte y visualización de datos con el repositorio cdcper y R Andree Valle Campos, MSc(c) Grupo de Trabajo de Investigación Epidemiológica y Evaluación de Intervenciones Sanitarias
2. 1. R: ¿Qué es? ¿Por qué usarlo? 2. cdcper: ¿Cómo lo hemos aplicado? 3. R en CDC: ¿Cómo usarlo? Contenido
3. MÉTODO CIENTÍFICO:
4. EN LA REALIDAD:
5. EN LA REALIDAD: 1.Limpieza
6. EN LA REALIDAD: 1.Limpieza 2.Análisis
7. EN LA REALIDAD: 1.Limpieza 2.Análisis 3.Comunicación
8. EN LA REALIDAD: 1.Limpieza 2.Análisis 3.Comunicación
9. ¿Cómo resuelve estos pasos? • Paquetes!
10. 1. Limpieza • Permite limpiar bases
11. 2. Análisis • Permite limpiar bases y modelos estadísticos.
12. 3. Comunicación • Permite generar reportes reproducibles
13. 3. Comunicación • Permite generar reportes reproducibles y exportarlos en diferentes formatos.
14. ¿Por qué usarlo? • RECON – Recursos para el análisis en respuesta a brotes • R4epis – Plantillas reproducibles para generar Salas Situacionales (SitRep)
15. ¿Cómo lo hemos aplicado? • Creamos el repositorio/paquete cdcper • cdcper: – Limpiar y resumir bases de datos del MINSA. – Generar gráficos y ejecutar análisis estadísticos.
16. Un ejemplo por procesos: 1. Limpieza 2. Análisis 3. Comunicación
17. Limpieza y visualización para el ASIS
20. Análisis espacial del brote SGB
21. Comunicación durante Lima 2019
22. Comunicación durante Lima 2019
23. Perspectivas a futuro • Impulsar el uso de cdcper por el personal de CDC Perú. Replicar cdcwonderapi. • Incluir más bases: ENDES, ENAHO, censos poblacionales. • Generar shiny apps para explorar datos.
24. Resumen • R es un software que facilita la limpieza, análisis y comunicación estadística. • En CDC, R facilita la generación reproducible de tablas, gráficos y reportes. • cdcper reduce la brecha entre el acceso a los datos y la toma de decisiones.
25. Gracias por su atención
27. ¿Qué es R? • Software Libre para la limpieza
28. ¿Qué es R? • Software Libre para la limpieza, análisis
29. ¿Qué es R? • Software Libre para la limpieza, análisis y comunicación estadística.
30. ¿Cómo usar R en CDC? (2/2) • Implementación progresiva. • Priorizar reportes recurrentes. • Optimizar actividades.
31. Referencias • Nuestro camino a una mejor ciencia en menor tiempo usando herramientas libres en ciencia de datos. • Ciencia reproducible, ¿Qué, por qué y cómo? • Analítica de brotes / RECON. • R para la Ciencia de Datos.
32. ¿Qué preguntas podemos responder? • ASIS: proceso de diagnótico y priorización 1. Magnitud: – ¿Qué enfermedades tienen un mayor incremento o reducción? 2. Distribución: – ¿Existe alguna agregación geográfica inusual de enfermedades?