ovitraps_visualization.RmdEn la Guia metodológica para la vigilancia entomologica con ovitrampas del Centro Nacional de Programas Preventivos y Control de Enfermedades (CENAPRECE) se recomiendan cinco indicadores para el análisis y toma de desiciones en el programa de prevención y control del dengue.
Porcentaje de Ovitrampa Positivas (IPO): \[\frac{Ovitrampas Positivas}{Ovitrampas Revisadas} * 100\]
Porcentaje de Manzanas Positivas (MP): \[\frac{Manzanas Positivas}{Manzanas Revisadas} * 100\]
Promedio de Huevos por Ovitrampa (PHO): \[\frac{Total de Huevos}{Número de Ovitrampas Positiva}\]
Promedio de Huevos por Manzana (PHM): \[\frac{Total de Huevos por Manzana}{Manzanas Revisadas}\]
Promedio de Huevos por Manzanas Positivas (PHMP): \[\frac{Total de Huevos por Manzana}{Manzanas Positivas}\]
El paquete deneggs calcula los indicadores de prevalencia y abundancia para los dos niveles de resolución espacial (ovitrampas (casa) o para las manzanas). Estos indicadores son obtenidos a través de la función ovitraps_occupancy_abundancy. Las función tienen dos argumentos, path_ovitraps y scale, la primera es para definir la ruta de la carpeta donde están guardados los archivos de lecturas de ovitrampas con extensión txt y el argumento scale es para definir la resolución espacial o la unidad de análisis, la cual tiene solo dos opciones, manzana (blocks) u ovitrampa (ovitraps).
El resultado de la función ovitraps_occupancy_abundancy es un gráfico bivariado de dos ejes interactivo de todas las localidades con ovitrampas del estado. En en el eje x se representa el tiempo en escala de semanas epidemiológicas, en el eje y primario (eje izquierdo) se gráfica el porcentaje de ovitrampas positivas o el porcentaje de manzanas positivas & en el eje y (eje derecho) se gráfica la abundancia de huevos en ovitrampas positivas o la abundancia de huevos en manzanas positivas.
path <- "/Users/fdzul/Dropbox/CENAPRECE/2024/31_yucatan"
deneggs::ovitraps_occupancy_abundancy(path_ovitraps = path,
scale = "ovitraps")
path <- "/Users/fdzul/Dropbox/CENAPRECE/2024/31_yucatan"
deneggs::ovitraps_occupancy_abundancy(path_ovitraps = path,
scale = "blocks")El paquete deneggs tiene funciones adicionales para visualizar geográficamente (mapas) los datos de la vigilancia entomológica de ovitrampas, específicamente la abundancia de huevos y el riesgo entomológico. Este último es definido a travéz de los quartiles (q4 = Muy Alto, q3= Alto, q2 = medio ó moderado, q1 = bajo) de la abundancia en las ovitrampas (ovitrampas calientes) o las manzanas (manzanas calientes). Los mapas son generados por medio de la función eggs_risk ó eggs_hotblocks.
La función eggs_risk cuenta con cinco argumentos path_vect, path_coord, weeks, locality, & risk. Los dos primeros (path_vect & path_coord) son para definir la ruta de la carpeta de la base de datos de las lecturas de ovitrampas (extensión txt) y la base de datos las coordenadas geográficas. Los argumentos weeks y locality son para definir la semana que se desea analizar y la localidad de interes. El argumento risk tiene dos opciones (TRUE ó FALSE), cuando es verdadero el argumento proporciona el mapa del riesgo entomológico (risk = T ó risk = TRUE) o de lo contrario se mapea la abundancia de huevos por manzana cuando el argumento es falso (risk = F ó risk = FALSE).
La función eggs_hotblocks cuenta con cinco argumentos path_vect, cve_edo,locality, weeks & brand. Los argumentos path_vect y weeks son similares a los mismos argumentos en la función eggs_risk. El argumento cve_edo y locality definen la clave del estado y la localidad de interes, respectivamente. El argumento brand define la paleta de colores y tiene dos opciones google (brand = “google”) o slack (brand = “slack”).
# Paso 1. definir la ruta de la carpeta
path_vect <- "/Users/fdzul/Dropbox/CENAPRECE/2024/31_yucatan"
path_coord <- paste(path_vect, "DescargaOvitrampasMesFco.txt", sep = "/")
# Paso 2. definir el resto de argumentos y aplicar la función
deneggs::eggs_risk(path_vect = path_vect,
path_coord = path_coord,
weeks = 30,
locality = "Ticul",
risk = FALSE)
# Paso 1. definir la ruta de la carpeta
path_vect <- "/Users/fdzul/Dropbox/CENAPRECE/2024/31_yucatan"
path_coord <- paste(path_vect, "DescargaOvitrampasMesFco.txt", sep = "/")
# Paso 2. definir el resto de argumentos y aplicar la función
deneggs::eggs_risk(path_vect = path_vect,
path_coord = path_coord,
weeks = 30,
locality = "Ticul",
risk = TRUE)
# Paso 1. definir la ruta de la carpeta
path_vect <- "/Users/fdzul/Library/CloudStorage/OneDrive-Personal/datasets/CENAPRECE/2023/31_yucatan"
# Paso 2. definir el resto de argumentos y aplicar la función
deneggs::eggs_hotblocks(path_vect = path_vect,
cve_edo = "31",
locality = "Valladolid",
week = 50,
brand = "slack")