2 Resumen ejecutivo
2.1 Introduccion
El análisis de riesgo entomológico se realiza actualmente mediante hojas de cálculo, lo que resulta en una gestión ineficiente de la información. Además, la estructura compleja de la base de datos dificulta la adaptación de consultas a pequeñas modificaciones, lo que complica aún más. La visualización georreferenciada de la plataforma es limitada e inestable, lo que afecta negativamente la interpretación de los datos. sistema integral de monitoreo de vectores http://geosis.mx/aplicaciones/sismv/
Los índices de estegomía se calculan de la siguiente manera:
Índice de casas (HI): (número de casas infectadas/número total de casas) por 100.
Índice de contenedores (CI): (número de contenedores infectados/número total de contenedores) por 100.
Índice de Breteau (BI): (número de contenedores positivos/número de casas exploradas) por 100.
La base de datos de estudio entomológico es un archivo .txt de la “Plataforma Vigilancia Entomológica y Control Integral del Vector”. Este formato requiere ajustes para leerlo en el programa de R. Además, hay inconsistencia en el tipo de dato de algunas variables de interés por lo que se crea una función para cambiarlas al formato adecuado que le corresponde a cada una para poder trabajar con los datos.
Funciones para limpieza y formato de los datos de entrada
load_raw_data()
Carga datos sin procesar de un archivo .txt y selecciona variables relevantes. Asegura que la columna ‘Tipo de Estudio’ esté presente y limpia los nombres de las columnas reemplazando espacios por guiones bajos. Si se seleccionan las columnas ‘Localidad’, ‘Municipio’ o ‘Jurisdicción’, cada una se separa en nuevas columnas.
clean_raw_data()
Limpia y reformatea un dataframe generado por load_raw_data. Permite especificar tipos de datos para las columnas y guarda el dataframe limpio en un archivo .csv.
2.2 Funciones que calculan índices de estegomía
Generando un dataframe a partir del archivo .csv que se obtuvo con la función clean_raw_data() {.unnumbered} se usa en las siguientes funciones que calculan los índices de riesgo entomológico filtrando por tiempo y lugar según la función. Cada función filtra los datos basándose en detalles del estudio y gestiona advertencias si se encuentra división por cero, asegurando que los datos sean válidos para evitar errores en los cálculos.
get_stegomyia_indices_by_type_of_study_and_ew()
calcula los índices estegomía (CI, HI, BI) para un tipo de estudio y semana epidemiológica específicos.
get_stegomyia_indices_by_type_of_study_and_loc()
calcula índices estegomía para un tipo de estudio y una localidad específica, agrupando y calculando los índices.
get_stegomyia_indices_by_type_of_study_and_star_date()
calcula los índices estegomía para un tipo de estudio y fechas específicas.
get_stegomyia_indices_by_type_of_study_and_geo_is()
similar a las funciones anteriores, pero se centra en sectores específicos y tipo de estudio. Permite la generación de índices para áreas geográficas delimitadas.
get_stegomyia_indices_by_type_of_study_star_date_and_geo()
calcula índices estegomía combinando tipo de estudio, fechas y sectores.
Una vez que se ha determinado riesgo entomológico en una localidad se analizan los tipos de criaderos y su proporción entre sí, para tomar las medidas pertinentes según sea el caso; para ello se utiliza la siguiente función:
get_typology_container_by_type_of_study_and_location()
identifica el tipo de criaderos de contenedores positivos en localidades en riesgo, calculando porcentajes de cada tipología respecto al total de recipientes positivos.
Estas funciones permiten calcular los índices de estegomía bajo diferentes criterios de filtrado (semana epidemiológica, localidad, fecha, sector, o combinación de fecha y sector), proporcionando flexibilidad para el análisis.
2.3 Funciones que hacen mapas con los datos generados}
get_maps_stegomyia_indices()
genera mapas geográficos para visualizar los índices estegomía en varios sectores, facilitando la identificación de áreas de riesgo. Utiliza shapefiles y los guarda como archivos PNG.
get_1map_stegomyia_indices()
crea un mapa interactivo utilizando la librería Leaflet, lo que permite explorar los índices estegomía de forma dinámica. Permite al usuario seleccionar el índice a visualizar y obtener información detallada al hacer clic en cada sector, guardándose como un archivo HTML.
Resultados y conclusiones
Se crearon funciones para el procesamiento y limpieza de datos que permite realizar un análisis eficiente de los mismos.
También se crearon funciones para el cálculo automatizado de índices de estegomía, utilizando esos datos ya limpios y con formato adecuado. Asimismo, diferentes funciones según el parámetro de tiempo y/o delimitación geográfica que se desee analizar.
Además, se crearon funciones para visualizar espacialmente los índices calculados previamente obteniendo imágenes fijas de cada índice (HI, CI y BI) que se pueden usar para reportes o un mapa interactivo que se puede revisar en formato HTML.
Al tener acceso a información procesada y visualizada de manera eficiente, los responsables del programa podrían tomar decisiones más informadas y oportunas sobre las intervenciones de control y prevención. La automatización permitiría realizar análisis de tendencias y evaluar el impacto de las intervenciones de manera más efectiva para tomar decisiones más informadas y oportunas sobre las intervenciones de control y prevención.
Impacto del proyecto
Al automatizar los cálculos y la generación de informes, se eliminaría la necesidad de realizar análisis manuales en hojas de cálculo, lo que ahorraría una cantidad considerable de tiempo y recursos humanos. También se minimizarían los errores humanos asociados con el manejo manual de datos y los cálculos, asegurando la precisión y consistencia de los resultados.
Al identificar con mayor precisión las áreas de riesgo, se podrían optimizar los recursos destinados a las actividades de control, enfocándolos en las zonas que más lo necesitan.
Los informes y visualizaciones generados con R podrían ser utilizados para comunicar los resultados a diferentes audiencias (autoridades, comunidad, etc.) de una manera más clara y efectiva.
La implementación de este paquete de R fortalecería el programa de vigilancia entomológica al proporcionar herramientas más robustas y eficientes para el análisis y la gestión de la información. Al mejorar la vigilancia y el control de vectores, se contribuiría a la prevención de enfermedades transmitidas por estos, como el dengue, Zika y Chikungunya.