Requerimientos básicos y recomendaciones para una analítica que permita priorizar los recursos de la estrategia PRASS (Pruebas, Rastreo y Aislamiento Selectivo Sostenible)

• [ ] Incluir en la base de datos de casos confirmados de COVID 19 la variable Días desde el Inicio de Síntomas. VER DATOS INS
  Muestras Procesadas https://livingatlas.arcgis.com/es/browse/#d=2&q=colombia&srt=recent https://esri.co/covid-19/recursos/capas-de-informacion/
• [ ] Casos de COVID 19 geocodificados.
• [ ] Datos registrados a través de la aplicación Coronapp. VER

https://youtu.be/vFRwCNEV2Go

• [ ] Empresas geocodificadas y sus categorías según tipo de industria y empresa.
• [ ] Mapa de densidad poblacional, pobreza multidimensional y vulnerabilidad por manzana. Visor de Vulnerabilidad COVID 19 (aquí se puede descargar la capa de vulnerabilidad en archivo shape ) Nota metodológica **** https://geoportal.igac.gov.co/contenido/datos-abiertos

https://youtu.be/Fw5vheB3bf0

• [ ] Cartografía base del departamento del Huila. VER geoportal DANE

Los análisis básicos útiles para la planificación y gestión de la pandemia son:

1. Linea de tiempo diaria que muestre el porcentaje de casos importados, relacionados o en estudio. Gráfica útil para evaluar la capacidad de rastreo de contactos o la efectividad de la búsqueda de contactos.

2. La distribución de grupos etarios por estado de la atención en histograma por ser variable continua y no un gráfico de barras separadas separadas.

3. Las gráficas de curvas de prevalencia o acumulado de casos confirmados, fallecidos, recuperados y activos deben llevar un rezago de 10 días porque estos datos pueden variar.

4. Los posibles casos para el Huila no pueden proyectarse por medio de una función de regresión lineal ni polinómica si no a través de un modelo matemático que describe la transmisión de persona a persona. El modelo apropiado seria un modelo tipo SIR o algunas de sus variaciones.

5. Sugiere una gráfica de la incidencia de casos diarios, una curva del promedio móvil de 7 días, y las principales políticas públicas y los periodos de cuarentena de 14 días.

6. Sugiere una gráfica de los casos diarios según estado actual ( casa, fallecido, hospital, UCI,recuperado).

MAPAS TEMÁTICOS DE COLOMBIA

#LEEMOS EL ARCHIPO SHP  CLASE POLIGONO_DATA.FRAME
mapacol=readOGR("COLOMBIA.shp","COLOMBIA")
#seleccionar solo un departamento
class(mapacol)

write.csv(as.data.frame(mapacol@data),
       file="datacolombia.csv")
View(mapahuila@data)
View(mapacol@data)
library(rafalib)
mypar()
plot(mapahuila)
datozcol<-read.csv(file.choose(),header = T,sep=";",dec=",",row.names = 1,,encoding="UTF-8" )
#Unimos nuestros datos de incidencia de COVID-19 al dataframe del archivo shp
mapacol@data<-datozcol
View(mapacol@data)
names(mapacol@data)
#extraer las cordenadas para asignar nombre al municipio
cord=coordinates(mapacol)
cord
plot(mapahuila)
#nombres
text(cord,labels = mapahuila$NOMBRE_MPI,cex=0.3)
#colores y clases
#Greens
nclr=8
nclr
pclr=brewer.pal(nclr,"Oranges")
mypar()
#casos de activos en el territorio de huila
class=classIntervals(mapacol$CASOSNUEVOS,nclr,style ="kmeans",dataPrecision = 1)
colo=findColours(class,pclr)

png(filename = "casosactivos0507.png",
    width=8,height=7,units="in",bg="white",res=300)
plot(mapacol,col=as.character(colo),cex.main=1.2, border="black",axes=T, main="Departamentos que ayer reportaron casos nuevos")
text(cord,labels = mapacol$DPTO_CNMBR,cex=0.4)
legend("bottomright",legend=names(attr(colo,"table")),
       fill=attr(colo,"palette"),cex=0.75)
dev.off()

Casos diarios de COVID 19 en Colombia según fecha de inicio de síntomas y tipo de contacto. Fuente INS (30/06/2020).