Base de Datos del Sinave

Source: vignettes/base_datos_sinave.Rmd

Las bases de datos de las enfermedades transmitidas por vector del Sistema Nacional de Vigilancia Epidemiológica de la Secretaría de Salud, actualmente (2025) cuenta con 11 bases de datos (RICKETT, CHAGAS, FIEBRE_NILO, LEISHMAN, ENCEFALITIS, FIEBREMAYARO, FIEBREAMARILLA, PALUDISMO, ZIKA, CHIKUNGUNYA, & DENGUE). El uso de las bases datos es exclusivo para personal de la Secretaría de Salud (tanto estatales o como federales), especifícamente para personal de los departamentos de Epidemiología y ETVs. La resolución temporal y espacial de las bases son de manera diaria y a nivel de casa, respectivamente. Las bases pueden agregarse por colonia, localidad, municipio y estado para elaborar tablas, gráficos y mapas.

Dentro del ETVerse y dengueverse, estas bases pueden ser cargada en R con las funciones read_dengue_dataset del paquete denhotspots, read_vbd del paquete boldenr y read del paquete densnv. Las tres funciones están en desarollo y paquete boldenr va ser retirado en el 2024, sin embargo puede este año (2024) ser utilizado. Las funciones read_vbd y read, ambas tienen los mismos argumentos, y hay que considerar que el paquete densnv esta sustituyendo al paquete boldenr, por lo que se recomienda usar las funciones read_dengue_dataset y la funcion read.

read

La función read del densnv tiene tres argumentos, path, vbd, & complete.

argumentos valor definición
path string Es la ruta de la carpeta donde esta alojado el archivo txt
vbd string Define la ETVS de interes. Hay 11 opciones (RICKETT, CHAGAS, FIEBRE_NILO, LEISHMAN, ENCEFALITIS, FIEBREMAYARO, FIEBREAMARILLA, PALUDISMO, ZIKA, CHIKUNGUNYA, & DENGUE)
complete logical Es un valor lógico para definir si sube varias bases de datos de la misma ETV de diferentes años o diferentes ETVs del mismo año, o diferentes ETVs de diferentes años, de lo contrario solo sube una ETV completa 
densnv::read(path = "/Users/fdzul/Library/CloudStorage/Dropbox/dataset/dge/denv/2025",
             vbd = "DENGUE", 
             complete = TRUE) |>
  dim()
#> [1] 144840    432
densnv::read(path = "/Users/fdzul/Library/CloudStorage/Dropbox/dataset/dge/denv/2025",
             vbd = "DENGUE", 
             complete = FALSE) |>
  dim()
#> [1] 144840     34
densnv::read(path = "/Users/fdzul/Library/CloudStorage/Dropbox/dataset/dge/denv/2025",
                  vbd = "DENGUE", 
                  complete = FALSE) |>
skimr::skim()
Data summary
Name densnv::read(…)
Number of rows 144840
Number of columns 34
Key NULL
_______________________
Column type frequency:
character 16
Date 2
numeric 16
________________________
Group variables None

Variable type: character

skim_variable n_missing complete_rate min max empty n_unique whitespace
FOL_ID 0 1 12 15 0 142798 0
DES_CAL 0 1 5 14 0 26 0
IDE_CAL 20 1 1 150 0 55229 0
NUM_EXT 181 1 0 4 16178 7315 0
NUM_INT 96 1 0 4 119045 1481 0
IDE_COL 0 1 9 66 0 20426 0
DES_LOC_RES 0 1 3 150 0 9161 0
DES_MPO_RES 0 1 3 35 0 1634 0
DES_JUR_RES 0 1 4 30 0 235 0
DES_EDO_RES 0 1 6 30 0 35 0
DES_EDO_REP 0 1 0 30 116 36 0
DES_LOC_REP 0 1 0 150 136 9029 0
DES_MPO_REP 0 1 0 35 119 1570 0
DES_DIAG_PROBABLE 0 1 12 27 0 5 0
DES_DIAG_FINAL 0 1 0 55 75772 9 0
DES_INS_UNIDAD 0 1 3 29 0 16 0

Variable type: Date

skim_variable n_missing complete_rate min max median n_unique
FEC_INI_SIGNOS_SINT 0 1.00 2025-01-01 2025-12-30 2025-08-14 364
FEC_INGRESO 119932 0.17 2000-01-05 2029-01-28 2025-08-26 394

Variable type: numeric

skim_variable n_missing complete_rate mean sd p0 p25 p50 p75 p100 hist
VEC_ID 0 1.00 2000445.41 48687.56 1910394 1958923 2001119.5 2042384 2083392 ▆▇▇▇▇
IDE_EDA_ANO 0 1.00 29.59 18.80 0 14 27.0 42 117 ▇▇▃▁▁
IDE_SEX 0 1.00 1.55 0.50 1 1 2.0 2 2 ▆▁▁▁▇
IDE_CP 324 1.00 64648.83 22986.41 1109 44810 66359.5 85476 99960 ▁▅▅▅▇
CVE_LOC_RES 0 1.00 67.14 247.63 1 1 1.0 19 9999 ▇▁▁▁▁
CVE_MPO_RES 0 1.00 50.52 63.70 1 8 29.0 70 570 ▇▁▁▁▁
CVE_EDO_RES 0 1.00 19.23 8.03 1 14 19.0 26 35 ▃▆▆▇▃
CVE_EDO_REP 0 1.00 19.25 8.04 0 14 19.0 26 35 ▃▆▆▇▃
CVE_LOC_REP 0 1.00 67.31 244.14 0 1 1.0 19 9020 ▇▁▁▁▁
CVE_MPO_REP 0 1.00 50.72 64.21 0 8 29.0 70 570 ▇▁▁▁▁
ESTATUS_CASO 0 1.00 1.80 0.90 1 1 1.0 3 3 ▇▁▂▁▅
CVE_DIAG_PROBABLE 0 1.00 1.20 0.44 1 1 1.0 1 8 ▇▁▁▁▁
ANO 0 1.00 2025.00 0.00 2025 2025 2025.0 2025 2025 ▁▁▇▁▁
SEM 0 1.00 29.87 14.24 1 19 33.0 42 53 ▅▃▆▇▆
MANEJO 4 1.00 1.83 0.38 1 2 2.0 2 2 ▂▁▁▁▇
DENGUE_SER_TRIPLEX 92551 0.36 0.44 1.07 0 0 0.0 0 16 ▇▁▁▁▁

read_dengue_dataset

La función read_dengue_dataset del denhotspots tiene tres argumentos, path, spatial_resolution, & status_caso.

argumentos valor definición
path string Es la ruta de la carpeta donde esta alojado el archivo txt
spatial_resolution string Es la resolución espacial o el nivel administrativo. Las opciones son country, state & municipality
status_caso integer Es la condición de casos, y tiene tres opciones: 1 probable, 2 confirmado y descartado 
x <- denhotspots::read_dengue_dataset(path = "/Users/fdzul/Library/CloudStorage/Dropbox/dataset/dge/denv/2025/DENGUE2_.txt",
                                      spatial_resolution = "country",
                                      status_caso = c(1,2, 3))
dim(x)
#> [1] 144827     28
table(x$ESTATUS_CASO)
#> 
#>     1     2     3 
#> 75767 22150 46910
table(x$DES_EDO_RES, x$ESTATUS_CASO) |>
  kableExtra::kable()
1 2 3
AGUASCALIENTES 38 61 427
BAJA CALIFORNIA 61 46 122
BAJA CALIFORNIA SUR 1402 678 937
CAMPECHE 1278 48 512
CHIAPAS 3816 777 1922
CHIHUAHUA 20 10 80
COAHUILA 897 720 835
COLIMA 2124 46 655
DISTRITO FEDERAL 36 41 163
DURANGO 42 9 106
GUANAJUATO 3378 1617 1342
GUERRERO 5914 482 2050
HIDALGO 45 298 607
JALISCO 8217 2315 7007
MEXICO 294 213 466
MICHOACAN 3877 1288 1920
MORELOS 4868 138 2079
NAYARIT 3598 515 883
NUEVO LEON 413 112 1738
OAXACA 3698 260 667
PUEBLA 1517 455 1172
QUERETARO 279 110 494
QUINTANA ROO 3156 278 2237
SAN LUIS POTOSI 1006 634 1330
SINALOA 5806 2053 1382
SONORA 4566 4485 2502
TABASCO 3880 821 2598
TAMAULIPAS 2580 614 2079
TLAXCALA 4 3 15
VERACRUZ 7000 2819 6649
YUCATAN 1950 203 1899
ZACATECAS 7 1 35 
densnv::read_dengue_dataset(path = "/Users/fdzul/Library/CloudStorage/Dropbox/dataset/dge/denv/2025/DENGUE2_.txt",
                                      spatial_resolution = "state",
                                      des_edo_res = "YUCATAN",
                                      status_caso = c(2)) |>
  dplyr::group_by(DES_MPO_RES) |>
  dplyr::summarise(n = dplyr::n()) |>
  gt::gt() |>
  gt::opt_row_striping()
DES_MPO_RES n
ABALA 1
AKIL 1
CHEMAX 3
CHIKINDZONOT 1
DZEMUL 1
ESPITA 1
IZAMAL 1
KANASIN 8
KANTUNIL 1
MERIDA 157
MOTUL 1
MUNA 1
PROGRESO YUC 7
SINANCHE 1
TECOH 2
TEKAL DE VENEGAS 1
TINUM 2
TIZIMIN 6
TZUCACAB 1
UMAN 3
VALLADOLID 3 
densnv::read_dengue_dataset(path = "/Users/fdzul/Library/CloudStorage/Dropbox/dataset/dge/denv/2025/DENGUE2_.txt",
                                 spatial_resolution = "municipality",
                                 des_edo_res = "GUERRERO",
                                 des_mpo_res = "ACAPULCO DE JUAREZ",
                                 status_caso = c(2)) |>
    dplyr::group_by(DES_LOC_RES) |>
    dplyr::summarise(n = dplyr::n()) |>
    gt::gt() |>
    gt::opt_row_striping()
DES_LOC_RES n
ACAPULCO DE JUÁREZ 119
AMATILLO 1
LA CONCEPCIÓN 1
LLANO LARGO I 1
LOMAS DE SAN JUAN 1
SAN PEDRO LAS PLAYAS 1