Introducción a R para Epidemiología Aplicada

.title[
# Introducción a R para<br>Epidemiología Aplicada
]
.subtitle[
## Informes rutinarios con {rmarkdown}
]
.date[
### <a href="mailto:contact@appliedepi.org">contact@appliedepi.org</a>
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# Objetivos y agenda

- Entender cómo R markdown sirve como herramienta para hacer informes rutinarios

- Explorar la variedad de formatos e integraciones de los informes R markdown

- Convertir el código del estudio de caso de Ébola en un informe R markdown

- Hacer que el script R markdown se adapte dinámicamente a las actualizaciones de datos

<div class="tabwid"><style>.cl-526bd9aa{}.cl-52673364{font-family:'Helvetica';font-size:11pt;font-weight:normal;font-style:normal;text-decoration:none;color:rgba(0, 0, 0, 1.00);background-color:transparent;}.cl-526a1c6e{margin:0;text-align:left;border-bottom: 0 solid rgba(0, 0, 0, 1.00);border-top: 0 solid rgba(0, 0, 0, 1.00);border-left: 0 solid rgba(0, 0, 0, 1.00);border-right: 0 solid rgba(0, 0, 0, 1.00);padding-bottom:5pt;padding-top:5pt;padding-left:5pt;padding-right:5pt;line-height: 1;background-color:transparent;}.cl-526a24d4{width:1.296in;background-color:transparent;vertical-align: middle;border-bottom: 1.5pt solid rgba(102, 102, 102, 1.00);border-top: 1.5pt solid rgba(102, 102, 102, 1.00);border-left: 0 solid rgba(0, 0, 0, 1.00);border-right: 0 solid rgba(0, 0, 0, 1.00);margin-bottom:0;margin-top:0;margin-left:0;margin-right:0;}.cl-526a24d5{width:3.087in;background-color:transparent;vertical-align: middle;border-bottom: 1.5pt solid rgba(102, 102, 102, 1.00);border-top: 1.5pt 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1.00);margin-bottom:0;margin-top:0;margin-left:0;margin-right:0;}.cl-526a2524{width:1.296in;background-color:transparent;vertical-align: middle;border-bottom: 0 solid rgba(255, 255, 255, 0.00);border-top: 0 solid rgba(255, 255, 255, 0.00);border-left: 0 solid rgba(255, 255, 255, 0.00);border-right: 0 solid rgba(255, 255, 255, 0.00);margin-bottom:0;margin-top:0;margin-left:0;margin-right:0;}.cl-526a252e{width:3.087in;background-color:transparent;vertical-align: middle;border-bottom: 0 solid rgba(255, 255, 255, 0.00);border-top: 0 solid rgba(255, 255, 255, 0.00);border-left: 0 solid rgba(255, 255, 255, 0.00);border-right: 0 solid rgba(255, 255, 255, 0.00);margin-bottom:0;margin-top:0;margin-left:0;margin-right:0;}</style><table data-quarto-disable-processing='true' class='cl-526bd9aa'><thead><tr style="overflow-wrap:break-word;"><th class="cl-526a24d4"><p class="cl-526a1c6e"><span class="cl-52673364">Tiempo</span></p></th><th class="cl-526a24d5"><p class="cl-526a1c6e"><span class="cl-52673364">Tema</span></p></th></tr></thead><tbody><tr style="overflow-wrap:break-word;"><td class="cl-526a24de"><p class="cl-526a1c6e"><span class="cl-52673364">30 min</span></p></td><td class="cl-526a24f2"><p class="cl-526a1c6e"><span class="cl-52673364">Diapositivas R markdown y demostración</span></p></td></tr><tr style="overflow-wrap:break-word;"><td class="cl-526a2506"><p class="cl-526a1c6e"><span class="cl-52673364">2 horas 30 min</span></p></td><td class="cl-526a2507"><p class="cl-526a1c6e"><span class="cl-52673364">Crea tu informe rutinario de Ébola</span></p></td></tr><tr style="overflow-wrap:break-word;"><td class="cl-526a2510"><p class="cl-526a1c6e"><span class="cl-52673364">30 min</span></p></td><td class="cl-526a251a"><p class="cl-526a1c6e"><span class="cl-52673364">Repaso</span></p></td></tr></tbody><tfoot><tr style="overflow-wrap:break-word;"><td  colspan="2"class="cl-526a2524"><p class="cl-526a1c6e"><span class="cl-52673364">Toma los descansos necesarios durante los ejercicios</span></p></td></tr></tfoot></table></div>

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# Salud pública e informes rutinarios: una historia de amor

En salud pública nos encantan los informes.

- Informes de situación de brotes
- Serie de diapositivas semanales
- Informes ejecutivos
- Informes públicos
- Encuestas de salud comunitaria
- Análisis de encuestas de vacunación
- ...

**La producción manual es laboriosa y propensa al error humano**

]

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# Salud pública e informes rutinarios: una historia de amor

A menudo tenemos que producirlos para muchas subpoblaciones:

- Barrio, código postal
- Condado, distrito, provincia, estado, país
- Subpoblaciones étnicas u ocupacionales
- Grupos de alto riesgo
- Semanal, trimestral, anual

**La producción manual es laboriosa y propensa al error humano**

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# "Automatización" vs al ojo

El "aprendizaje automático" y la "IA" son temas populares en estos momentos.

Pero en la mayoría de los contextos de salud pública y epidemiología aplicada también se requiere una correcta interpretación de las tendencias:

- Experiencia
- Conocimiento del contexto local
- Comprensión del flujo de datos y sus limitaciones

¿Cómo ha sido tu experiencia con las limitaciones de la "automatización" en tu trabajo?

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# R markdown

## Un lugar para la escritura basada en datos</br>Código, texto y resultados en conjunto

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# Varios resultados

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# "Dashboards" (Panel interactivo)

{rmarkdown} puede producir dashboards sencillos para enviar por correo electrónico o alojar en línea.

.footnote[Inscríbete en nuestro curso R Markdown Avanzado o consulta el [capítulo del Manual Epi R](https://epirhandbook.com/en/dashboards-with-r-markdown.html)!]

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# ¡Incluso estas diapositivas se hicieron con R Markdown!

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# Visión general

**Todo el script es ahora un documento** que integra **frases de texto** con **código R** relacionados y sus **resultados**. Todo se actualiza cuando se ejecuta el script.

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# Vocabulario

- **Markdown (.md)** - un "lenguaje" no específico a R, que permite convertir tu texto plano a html y otros formatos

- **R Markdown (.Rmd)** - una variación de markdown específica a R

- {rmarkdown} un paquete de R utilizado para convertir el markdown (texto) del archivo R markdown en la salida deseada

- {knitr} - un paquete de R que lee secciones de código R y los "teje" en el documento

- **Pandoc** - un software independiente (pero incluido en RStudio) que convierte el resultado en word/pdf/powerpoint, etc.

???
Este proceso ocurre en segundo plano, por lo que no necesitas conocer todos estos pasos. Sin embargo, puedes encontrarte con estos nombres.

El archivo .Rmd se alimenta a knitr, que ejecuta las secciones de código R y crea un nuevo archivo .md (markdown) que incluye el código R y su salida renderizada. A continuación, pandoc procesa el archivo .md para crear el producto final: un documento de Microsoft Word, un archivo HTML, un documento de PowerPoint, un pdf, etc.

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# Secciones de código R o "chunks"

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# Secciones de código

En R Markdown, tu código existe en "chunks" -pequeñas secciones de código R dentro del documento-. Crea secciones para tareas concretas (por ejemplo, cargar paquetes, importar datos, limpiar datos).

- 3 "acentos graves" y `{r}` inician la sección
- **Código R en el medio**
- 3 acentos graves cierran la sección

*Atajo de teclado: Ctrl + Alt + i*  
*Atajo de menú: Código -> Insertar chunk de código R*

]

````r
```{r}

El código R estará aquí

```
````

</br>

````r
```{r}

Más código R aquí

```
````

]

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# Un script R normal (.R)

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# Secciones de código en R Markdown (.Rmd)

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# La salida del informe

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# Texto

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# Texto

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# Texto

.panelset[
.panel[.panel-name[Para obtener esto]
Una frase de texto normal.  
*Aquí hay un texto para ponerlo en cursiva*  
**Aquí hay un texto para ponerlo en negrita**

- Punto 1
- Punto 2

]
.panel[.panel-name[Escribe esto]
Una frase de texto normal.  
`*Aquí hay un texto para ponerlo en cursiva*`  
`**Aquí hay un texto para ponerlo en negrita**`

`* Punto 1`  
`* Punto 2`

]
]

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# Estilos y secciones del informe
.panelset[
.panel[.panel-name[Para obtener esto]

# Título grande

## Título pequeño

### Título más pequeño

#### Título aún más pequeño

]
.panel[.panel-name[Escribe esto]

`# Título grande`  
`## Título pequeño`  
`### Título más pequeño`  
`#### Título aún más pequeño`

]
]

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# Añade texto al informe

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# Configuración

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# Ajustes YAML

Esta sección en la **parte superior del documento** especifica los ajustes básicos para la producción del mismo.

Los ajustes se escriben en pares de `clave: valor`.

???
Ten en cuenta que esta sección empieza y acaba con tres guiones, y que la colocación de los espacios y los dos puntos es muy importante

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# La sección de "configuración"

**Las "opciones" de las secciones ("chunks")** ajustan cómo se muestran el código R y sus resultados en el informe.

En `setup` cerca de la parte superior del R Markdown puedes utilizar una función de {knitr} para establecer "opciones" **predeterminadas** para todas las secciones.

- Ejecutar las secciones: `eval = TRUE`
- Mostrar el código en el informe: `echo = TRUE`
- Mostrar advertencias en el informe: `warning = TRUE`
- Mostrar errores en el informe: `error = TRUE`
- Mostrar salida en el informe: `include = TRUE`

A continuación, las opciones predeterminadas establecen que el código R se imprima en el informe, pero no las advertencias ni los mensajes de error.

````r
```{r setup, include=FALSE}

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, warning = FALSE, error = FALSE)

```
````

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# Opciones de la sección

Para sobreescribir las opciones predeterminadas, puedes ajustar las opciones de cada sección:

- Ejecutar la sección: `eval = TRUE`
- Mostrar el código: `echo = TRUE`
- Mostrar advertencias: `warning = TRUE`
- Mostrar errores: `error = TRUE`
- Mostrar salida: `include = TRUE`

Observa las comas entre cada opción.

]

````r
```{r packages, echo = FALSE, warning = FALSE}

pacman::p_load(
  rio,      # import/export
  here,     # file paths
  janitor,  # cleaning & simple tables
  tidyverse # data management & viz
)

```
````

]

Más información sobre las opciones de las secciones de código o chunks [aquí](https://rmarkdown.rstudio.com/lesson-3.html)

???
Los nombres de las secciones no pueden contener espacios

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# Ejecutar el documento

Pulsa el botón "knit" en la parte superior. Utiliza el menú desplegable para escoger las opciones.

El progreso se mostrará en el panel "R Markdown" (junto a la Consola R)

Por defecto, el resultado se guardará junto a tu archivo .Rmd.

???
Consulta en el Manual las opciones para crear una "Fábrica de informes" donde sea más fácil catalogar las salidas de muchos informes diferentes en carpetas con fecha y hora.

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# Demostración en vivo

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# Consejos más avanzados

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# Código R en línea

Este código y texto escrito en línea:

produce esto:

---

# Código R en línea

Este código y texto escrito en línea:

produce esto:

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# Funciones de soporte

{epikit}

```r
epikit::fmt_count(surv, is.na(date_onset))
```

```
## [1] "33 (5.2%)"
```

```r
str_glue("{fmt_count(surv, is.na(date_onset))} sin fecha de inicio y no se muestran.")
```

```
## 33 (5.2%) sin fecha de inicio y no se muestran.
```

{scales}

```r
str_glue("Hubo {comma(sum(as.numeric(surv$diff), na.rm=T))} días totales de retraso entre el inicio de los síntomas y la notificación.")
```

```
## Hubo 1,826 días totales de retraso entre el inicio de los síntomas y la notificación.
```

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# Tablas estáticas

Esto escrito en tu R markdown:

```
Columna 1 |Columna  2 |Columna 3
---------|----------|--------
Celda A   |Celda B    |Celda C
Celda D   |Celda E    |Celda F
```

produce esto:

| Columna 1 | Columna 2 | Columna 3 | 
| --------- | --------- | --------- |
| Celda A   | Celda B  | Celda C  | 
| Celda D  | Celda E  | Celda F  |

Se pueden crear tablas dinámicas con paquetes como {flextable} y {DT}.

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# Modo fuente ("source")

Tu script puede llegar a tener este aspecto

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# Modo visual

RStudio te permite editar en "Modo Visual", que parece un documento de Word

???
Si escribir el documento en código te intimida, RStudio te permite activar el "Modo Visual", para que tu documento tenga un aspecto similar al de un documento de Word.

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# `params`

En el YAML, puedes definir `params` (parámetros) para que estén disponibles para el informe:

```{results='asis'}
---
title: "Informe de vigilancia"
output: html_document
params:
 fecha: "2021-04-10"
 hospital: "Central Hospital"
---
```

Puedes crear los nombres de estos `params`

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# `params`

En el R Markdown, denomina estos valores de `params` en tu código utilizando `params$`

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# `params`

En el R Markdown, denomina estos valores de `params` en tu código utilizando `params$`

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# `params`

En el R Markdown, denomina estos valores de `params` en tu código utilizando `params$`

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# `params`

]

]

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# Plantillas de informes

Puedes proporcionar plantillas de Word o PPT a R Markdown (por ejemplo, con logotipos, etc.)

Una vez renderizado el informe, puedes editar el texto para añadir interpretaciones.

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# Una vez generado el informe, puedes editar el texto para añadir interpretaciones.

Applied Epi colabora con Médicos sin Fronteras (MSF) para ofrecer plantillas de R Markdown para generar informes de situación:

- Cólera/diarrea acuosa aguda
- Meningitis
- Sarampión/Rubéola
- Síndrome de ictericia aguda (a menudo se sospecha que es Hepatitis E)

y para el análisis de encuestas:

- Mortalidad retrospectiva y acceso a la atención sanitaria
- Cobertura de vacunación
- Malnutrición

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# Salas separadas