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] 69578   432
densnv::read(path = "/Users/fdzul/Library/CloudStorage/Dropbox/dataset/dge/denv/2025",
             vbd = "DENGUE", 
             complete = FALSE) |>
  dim()
#> [1] 69578    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 69578
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 68850 0
DES_CAL 0 1 5 14 0 26 0
IDE_CAL 10 1 1 148 0 30690 0
NUM_EXT 43 1 0 4 7459 4839 0
NUM_INT 28 1 0 4 56402 966 0
IDE_COL 0 1 9 66 0 14830 0
DES_LOC_RES 0 1 3 150 0 6370 0
DES_MPO_RES 0 1 3 35 0 1446 0
DES_JUR_RES 0 1 4 30 0 230 0
DES_EDO_RES 0 1 6 30 0 34 0
DES_EDO_REP 0 1 0 30 44 36 0
DES_LOC_REP 0 1 0 150 56 6284 0
DES_MPO_REP 0 1 0 35 45 1401 0
DES_DIAG_PROBABLE 0 1 12 27 0 4 0
DES_DIAG_FINAL 0 1 0 55 38332 7 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 2025-08-11 2025-05-02 223
FEC_INGRESO 58554 0.16 2000-01-05 2029-01-28 2025-04-28 240

Variable type: numeric

skim_variable n_missing complete_rate mean sd p0 p25 p50 p75 p100 hist
VEC_ID 0 1.00 1956627.42 24205.36 1910394 1935912 1957158 1977742 1997658 ▆▇▇▇▇
IDE_EDA_ANO 0 1.00 29.24 18.91 0 14 27 42 111 ▇▇▃▁▁
IDE_SEX 0 1.00 1.54 0.50 1 1 2 2 2 ▇▁▁▁▇
IDE_CP 128 1.00 63302.73 22586.48 1260 44700 62825 86090 99960 ▁▆▆▇▇
CVE_LOC_RES 0 1.00 41.16 197.51 1 1 1 6 9999 ▇▁▁▁▁
CVE_MPO_RES 0 1.00 54.52 66.73 1 9 32 84 570 ▇▁▁▁▁
CVE_EDO_RES 0 1.00 18.75 7.86 1 14 17 27 35 ▃▇▇▇▅
CVE_EDO_REP 0 1.00 18.79 7.87 0 14 17 27 35 ▃▇▇▇▅
CVE_LOC_REP 0 1.00 40.95 185.66 0 1 1 6 9013 ▇▁▁▁▁
CVE_MPO_REP 0 1.00 54.79 67.29 0 9 32 85 570 ▇▁▁▁▁
ESTATUS_CASO 0 1.00 1.80 0.93 1 1 1 3 3 ▇▁▂▁▅
CVE_DIAG_PROBABLE 0 1.00 1.18 0.42 1 1 1 1 8 ▇▁▁▁▁
ANO 0 1.00 2025.00 0.00 2025 2025 2025 2025 2025 ▁▁▇▁▁
SEM 0 1.00 17.36 9.70 1 8 18 26 33 ▇▆▆▆▇
MANEJO 3 1.00 1.84 0.37 1 2 2 2 2 ▂▁▁▁▇
DENGUE_SER_TRIPLEX 46660 0.33 0.33 0.95 0 0 0 0 9 ▇▁▁▁▁

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] 69570    28
table(x$ESTATUS_CASO)
#> 
#>     1     2     3 
#> 38328  6519 24723
table(x$DES_EDO_RES, x$ESTATUS_CASO) |>
  kableExtra::kable()
1 2 3
AGUASCALIENTES 31 11 256
BAJA CALIFORNIA 18 7 55
BAJA CALIFORNIA SUR 308 87 329
CAMPECHE 586 17 247
CHIAPAS 2319 403 1263
CHIHUAHUA 15 1 32
COAHUILA 130 18 279
COLIMA 1501 43 426
DISTRITO FEDERAL 30 22 113
DURANGO 24 5 51
GUANAJUATO 617 280 580
GUERRERO 4199 401 1394
HIDALGO 23 89 374
JALISCO 5007 1165 3476
MEXICO 217 116 313
MICHOACAN 1879 572 1148
MORELOS 3745 90 1387
NAYARIT 1609 99 447
NUEVO LEON 248 54 896
OAXACA 2008 66 365
PUEBLA 996 177 782
QUERETARO 183 69 353
QUINTANA ROO 2125 105 1071
SAN LUIS POTOSI 555 277 764
SINALOA 1219 302 480
SONORA 219 217 358
TABASCO 1791 338 1342
TAMAULIPAS 2015 372 1369
TLAXCALA 5 2 11
VERACRUZ 3819 1013 3770
YUCATAN 880 100 972
ZACATECAS 7 1 20 
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
AKIL 1
CHEMAX 1
CHIKINDZONOT 1
DZEMUL 1
ESPITA 1
KANASIN 5
MERIDA 74
MOTUL 1
MUNA 1
PROGRESO YUC 3
TECOH 2
TEKAL DE VENEGAS 1
TINUM 1
TIZIMIN 5
TZUCACAB 1
UMAN 1 
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 101
AMATILLO 1
LA CONCEPCIÓN 1
LLANO LARGO I 1
LOMAS DE SAN JUAN 1
SAN PEDRO LAS PLAYAS 1