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, cuenta actualmente (2024) con 11 bases de datos (RICKETT, CHAGAS, FIEBRE_NILO, LEISHMAN, ENCEFALITIS, FIEBREMAYARO, FIEBREAMARILLA, PALUDISMO, ZIKA, CHIKUNGUNYA, & DENGUE). El uso de las bases es esclusivo al personal de la Secretaría de Salud (tanto estatales o como federales), especifícamente a 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, muicipio 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/felipedzul/OneDrive/datasets/DGE/denv/2025",
             vbd = "DENGUE", 
             complete = TRUE) |>
  dim()
#> [1] 47743   432
densnv::read(path = "/Users/felipedzul/OneDrive/datasets/DGE/denv/2025",
             vbd = "DENGUE", 
             complete = FALSE) |>
  dim()
#> [1] 47743    34
densnv::read(path = "/Users/felipedzul/OneDrive/datasets/DGE/denv/2025",
                  vbd = "DENGUE", 
                  complete = FALSE) |>
skimr::skim()
Data summary
Name densnv::read(…)
Number of rows 47743
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 47280 0
DES_CAL 0 1 5 14 0 26 0
IDE_CAL 7 1 1 148 0 22373 0
NUM_EXT 29 1 0 4 5227 3960 0
NUM_INT 22 1 0 4 38520 759 0
IDE_COL 0 1 9 66 0 12070 0
DES_LOC_RES 0 1 3 150 0 5075 0
DES_MPO_RES 0 1 3 35 0 1315 0
DES_JUR_RES 0 1 4 30 0 223 0
DES_EDO_RES 0 1 6 30 0 34 0
DES_EDO_REP 0 1 0 30 30 35 0
DES_LOC_REP 0 1 0 150 40 4996 0
DES_MPO_REP 0 1 0 35 31 1266 0
DES_DIAG_PROBABLE 0 1 12 27 0 3 0
DES_DIAG_FINAL 0 1 0 55 27318 6 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 2025-06-17 2025-03-18 168
FEC_INGRESO 40005 0.16 2000-01-05 2029-01-28 2025-03-18 186

Variable type: numeric

skim_variable n_missing complete_rate mean sd p0 p25 p50 p75 p100 hist
VEC_ID 0 1.00 1943562.01 16958.18 1910394 1928855 1943709 1958338 1972440 ▆▇▇▇▇
IDE_EDA_ANO 0 1.00 28.58 18.77 0 13 26 41 111 ▇▇▃▁▁
IDE_SEX 0 1.00 1.53 0.50 1 1 2 2 2 ▇▁▁▁▇
IDE_CP 90 1.00 63548.42 22507.82 1400 44720 62825 86190 99960 ▁▅▆▇▇
CVE_LOC_RES 0 1.00 37.81 179.08 1 1 1 6 9999 ▇▁▁▁▁
CVE_MPO_RES 0 1.00 52.50 64.58 1 8 31 77 570 ▇▁▁▁▁
CVE_EDO_RES 0 1.00 18.84 7.85 1 14 17 27 35 ▃▇▇▇▅
CVE_EDO_REP 0 1.00 18.87 7.86 0 14 17 27 34 ▂▃▇▅▅
CVE_LOC_REP 0 1.00 37.62 168.95 0 1 1 5 9013 ▇▁▁▁▁
CVE_MPO_REP 0 1.00 52.70 65.06 0 8 31 77 570 ▇▁▁▁▁
ESTATUS_CASO 0 1.00 1.76 0.92 1 1 1 3 3 ▇▁▁▁▅
CVE_DIAG_PROBABLE 0 1.00 1.19 0.43 1 1 1 1 3 ▇▁▂▁▁
ANO 0 1.00 2025.00 0.00 2025 2025 2025 2025 2025 ▁▁▇▁▁
SEM 0 1.00 12.25 7.18 1 6 12 19 25 ▇▇▇▆▆
MANEJO 0 1.00 1.84 0.37 1 2 2 2 2 ▂▁▁▁▇
DENGUE_SER_TRIPLEX 32302 0.32 0.32 0.94 0 0 0 0 7 ▇▁▁▁▁

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/felipedzul/OneDrive/datasets/DGE/denv/2025/DENGUE2_.txt",
                                      spatial_resolution = "country",
                                      status_caso = c(1,2, 3))
dim(x)
#> [1] 47737    28
table(x$ESTATUS_CASO)
#> 
#>     1     2     3 
#> 27315  4340 16082
table(x$DES_EDO_RES, x$ESTATUS_CASO) |>
  kableExtra::kable()
1 2 3
AGUASCALIENTES 20 8 188
BAJA CALIFORNIA 14 6 34
BAJA CALIFORNIA SUR 245 39 242
CAMPECHE 355 13 167
CHIAPAS 1418 263 786
CHIHUAHUA 3 0 14
COAHUILA 81 13 149
COLIMA 1084 41 309
DISTRITO FEDERAL 22 20 90
DURANGO 11 4 31
GUANAJUATO 280 110 365
GUERRERO 3318 307 1025
HIDALGO 21 40 271
JALISCO 3628 843 1897
MEXICO 177 77 224
MICHOACAN 1337 356 835
MORELOS 2763 61 932
NAYARIT 1114 73 234
NUEVO LEON 158 41 545
OAXACA 1187 27 252
PUEBLA 708 90 523
QUERETARO 136 49 239
QUINTANA ROO 1660 71 726
SAN LUIS POTOSI 335 174 472
SINALOA 899 233 291
SONORA 63 29 184
TABASCO 1413 288 1046
TAMAULIPAS 1590 292 877
TLAXCALA 1 2 7
VERACRUZ 2635 681 2479
YUCATAN 634 88 635
ZACATECAS 5 1 13 
densnv::read_dengue_dataset(path = "/Users/felipedzul/OneDrive/datasets/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
AKIL 1
CHEMAX 1
CHIKINDZONOT 1
DZEMUL 1
ESPITA 1
KANASIN 5
MERIDA 65
MOTUL 1
PROGRESO YUC 3
TECOH 1
TEKAL DE VENEGAS 1
TINUM 1
TIZIMIN 4
TZUCACAB 1
UMAN 1 
densnv::read_dengue_dataset(path = "/Users/felipedzul/OneDrive/datasets/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 93
AMATILLO 1
LLANO LARGO I 1
LOMAS DE SAN JUAN 1
SAN PEDRO LAS PLAYAS 1