In fisabio/medear: Poblaciones y Cartografia por Seccion Censal INE
Introducción
Este documento describe el formato en el que cada uno de los grupos debería estructurar la información del proyecto MEDEA3 para su transmisión al nodo coordinador. De esta forma se pretende que el formato de la información manejada, y transmitida, por todos los grupos sea completamente equivalente y por tanto el tratamiento estadístico que se le habría de dar.
Cabe mencionar que el paquete medear, creado para dar cobertura al proyecto MEDEA3 en el entorno estadístico R, dispone de forma interna de:
-
Los datos de poblaciones por edad, sexo, año y sección censal para todas las ciudades MEDEA3 en todo el período de estudio (1996-2015). Cabe señalar que para cada año y ciudad el número de secciones censales puede cambiar por redefinición del seccionado censal. Como veremos, las utilidades del paquete MEDEA unificarán dichas secciones a un entramado común y modificarán los datos de poblaciones adecuándolos a dicho entramado.
-
La cartografía del seccionado censal para el año 2011 para cada ciudad del proyecto (Fuente INE). Hemos considerado 2011 como año de referencia dada su coincidencia con uno de los censos que manejamos. La función de modificación del seccionado censal propondrá una serie de uniones de esta cartografía, siendo la cartografía final una modificación (agregación) de la del año 2011.
-
La información socioeconómica de los censos de 2001 y 2011. Al igual que antes, el número de secciones censales de ambos censos no coincidirá, por lo que habrá que emplear las utilidades del paquete para unificar el seccionado de ambos años.
Asimismo, el paquete también incorpora la función une_secciones, que se encarga de realizar las uniones de seccionado de las que hemos estado hablando. La base de información de esa función son los callejeros que proporciona el INE para los distintos años de estudio. Para el año 1996 ha sido necesario adquirir dicho archivo. Estos callejeros proporcionan la sección censal de cada tramo de vía para cada año de estudio y así, cruzando la información de los distintos años, podremos identificar qué tramos han cambiado de sección y entre qué secciones. De esta forma identificamos las secciones censales que se solapan en el tiempo. Adicionalmente, además de determinar qué secciones censales habrían de ser unidas para garantizar la estabilidad temporal de estas agrupaciones, une_secciones también prepara la cartografía unificada, los datos de población y mortalidad (y en un futuro la información socioeconómica) según el formato común requerido. Por tanto, aconsejamos el uso de une_secciones para generar la información en el formato unificado del proyecto, se haya seguido o no su protocolo de geocodificación.
En este sentido, el documento de aquí en adelante se divide en dos secciones adicionales. La segunda sección describe con cierto detalle el formato que deberían tener los datos para ser transmitidos al nodo coordinador. Esta sección será de utilidad para aquellos nodos que no hayan seguido el protocolo de geocodificación del proyecto y quizá tengan que adaptar su información a la del resto del proyecto de forma más manual. Aquellos nodos que han seguido el protocolo de geocodificación del proyecto para geocodificar las defunciones de sus ciudades, pueden pasar directamente a la tercera sección de este documento, en la que se describe, ciudad por ciudad, la sintaxis que se debería ejecutar para obtener la información de sus ciudades según los requerimientos unificados del proyecto. Para aquellos nodos que no hayan seguido el protocolo de geocodificación la tercera parte del documento describe cómo creemos, desde el nodo coordinador, que deberían proceder para estructurar sus datos de acuerdo con el resto del proyecto.
Formato de las bases de datos
A continuación detallamos el formato en el que se debería estructurar la información para transmitirla al nodo coordinador. Notar que el presente documento lleva adjunto, a modo de ejemplo, la información estructurada, tal y como se describe a continuación, para la ciudad de Castellón (archivo castellon.RData), con la información de mortalidad censurada (todos los datos son valores perdidos). De esta forma cualquier grupo interesado podrá consultar con detalle el formato exacto que se espera de cada ciudad y adaptar su información a dicho formato.
En resumen, para cada ciudad los datos se guardarán en un objeto de clase lista dentro de un archivo .RData (propio de R) cuyo contenido será:
-
Objeto cartografia: contiene la cartografía correspondiente a la unión de secciones censales que conducen a una agrupación de secciones temporalmente estable. En caso de no agregar ninguna sección censal (p. ej., al disponer de información de poblaciones a nivel puntual), la cartografía de 2011 sin ninguna modificación sería perfectamente válida. En ese caso se podría hacer uso de la función une_secciones, limitando el número de años para realizar la unión del seccionado a simplemente el año 2011 (argumento: years_union = 2011), con lo que no se llevará a cabo ninguna unión sobre el seccionado de 2011.
-
Objeto poblacion: array 4-dimensional de dimensiones (en este orden): Año (20 niveles), Sexo (2 niveles), Edad (18 niveles) y Secciones (número de niveles depende de la ciudad). Cada una de las celdas contiene la población correspondiente a cada una de estas combinaciones de factores. En el archivo castellon.RData adjunto se puede consultar las etiquetas de las dimensiones del array generadas por une_secciones. El array de poblaciones para todas las ciudades debería tener esas mismas etiquetas, salvo obviamente las relativas a las secciones censales que variarán de ciudad en ciudad. Notar que el array de poblaciones, incluye las secciones censales resultantes del proceso de agregación que se ha llevado a cabo en la cartografía. Por tanto, cartografía y poblaciones (para todos los años del periodo de estudio) serán coherentes en este sentido.
-
Objeto mortalidad: array 5-dimensional. Las cuatro primeras dimensiones de este array serían las mismas que las del array de poblaciones. La quinta dimensión identifica las causas de mortalidad que se acordaron como objetivos generales del proyecto. Dichas causas de mortalidad, así como su definición, vienen reflejadas en la Tabla 1. Nuevamente, las etiquetas de las causas de muerte se pueden consultar en el objeto correspondiente al array de mortalidad del archivo castellon.RData.
-
Objeto censo: data.frame con el valor de los indicadores (numeradores y denominadores) por sección censal para los años 2001 y 2011.
Para aquellos nodos que no vayan a agregar ninguna sección censal para el periodo de estudio, aconsejamos lo siguiente:
-
Ejecutar la función une_secciones delimitando el periodo de unión de cartografía al año 2011 como hemos sugerido anteriormente (argumento: years_union = 2011). Esto generará la lista correspondiente con la cartografía adecuada (año 2011 sin ninguna unión entre secciones) y el array de mortalidad correspondiente a dicho seccionado. Además, el resto de elementos de la lista que hemos generado ya tendrán el formato final adecuado para su transmisión al nodo coordinador.
-
La información sobre población (y en un futuro sobre la información socioeconómica) generada en el paso anterior estará vacía si el periodo de extracción de la información es distinto al periodo de agregación de secciones censales. En ese caso, esa información debería ser completada con la información disponible por cada nodo en la que se convierte la información puntual de cada año para poblaciones (y socioeconómica) al entramado censal del año 2011. Es muy aconsejable que se mantenga el formato del array de población (y en su caso socioeconómico) generado en el paso anterior.
El primer paso de estos dos será descrito para cada ciudad en el siguiente apartado mientras que el segundo será labor propia de cada nodo que tenga que llevarlo a cabo. Los grupos que hayan seguido el protocolo de geocodificación en ningún caso será necesario que ejecuten el segundo paso.
Agradeceríamos que nos hicierais llegar la información de vuestras ciudades exactamente en el formato descrito al inicio de este apartado. Si por algún motivo encontrarais problemático generar la información en ese formato poneros por favor en contacto con Carlos Vergara (vergara_car@gva.es) para que valoremos, si es posible, algún formato paralelo para transmitirnos la información.
Tabla 1: Causas de defunción consideradas en MEDEA3 (criterios de selección de causas tal y como fueron definidos, y transmitidos al nodo coordinador, por Lluis Cirera).
Causa
Causa abreviada
Short term
Códigos CIE-9
Códigos CIE-10
SIDA
SIDA
AIDS
279(.5.6)
B20-B24
Tumor maligno del estómago
Cáncer del estómago
Gastric cancer
151
C16
Tumor maligno del colon
Cáncer de colon
Colon cancer
153
C18
Tumor maligno de recto, sigmoide y ano
Cáncer de recto
Rectal cancer
154
C19-21
Agrupación
Cáncer colorrectal
Colorectal cancer
153-154
C18-C21
Tumor maligno de laringe
Cáncer de laringe
Laryngeal cancer
161
C32
Tumor maligno de tráquea, bronquios y pulmón
Cáncer de pulmón
Lung cancer
162
C33-34
Tumor maligno de mama femenino
Cáncer de mama (mujer)
Brest cancer (woman)
174
C50
Tumor maligno de próstata
Cáncer de próstata
Prostate cancer
185
C61
Tumor maligno de vejiga
Cáncer de vejiga
Bladder cancer
188
C67
Tumores hematológicos malignos
Cáncer hematológico
Hematologic cancer*
200-208, 273.3
C81-C96
Diabetes Mellitus
Diabetes Mellitus
Diabetes Mellitus
250
E10-E14
Trastornos mentales orgánicos, senil y presenil
Trastornos mentales orgánicos
Organic mental disorders
290 (excepto 290.1)
F00-F09
Enfermedad de Alzheimer
Enfermedad de Alzheimer
Alzheimer's disease
290.1, 331.0
G30
Agrupación
Demencia
Dementia
290, 331.0
F00-F09, G30
Enfermedad isquémica del corazón
Enfermedad isquémica del corazón
Ischemic heart disease†
410-414
I20-I25
Enfermedad cerebrovascular
Ictus
Ictus
430-434, 436-438
I60-I69
Enfermedad pulmonar obstructiva crónica
EPOC
COPD
490-492, 494-496
J40-J44, J47
Cirrosis y enfermedades crónicas del hígado
Cirrosis del hígado
Liver cirrhosis
571
K70, K72.1, K73, K74, K76.1.9
Suicidios y lesiones autoinflingidas
Suicidios
Suicide
E950-E959
X60-X84
Lesiones por accidentes de tráfico de vehículos de motor
Accidentes de tráfico
Traffic accident
‡
E810-E819
Agrupación
Todas las causas
All causes
000-E999
A00-Z99
* Haematologic in Br. English.
† Ischaemic heart disease in Br. English.
‡ Códigos: V02-V04(.1.9), V09(.2.3), V12-V14.(3.4.5.9), V19(.4.5.6.9), V20-V28(.3.4.5.9), V29(.4.5.6.9), V20-V28(.3.4.5.7.9), V29(.4.5.6.9), V30-V38(.3.4.5.7.9), V39(.4.5.6.9), V40-V48(.3.4.5.7.9), V49(.4.5.6.9), V50-V58(.3.4.5.7.9), V59(.4.5.6.9), V60-V68(.3.4.5.7.9), V69(.4.5.6.9), V70-V78(.3.4.5.7.9), V79(.4.5.6.9), V80(.3.4.5), V81-V82(.1), V83-V86(.0.1.2.3), V87(.0.1.2.3.4.5.6.7.8), V89(.2.9).
Generación de la información del proyecto mediante medear
Común a todos los grupos
En primer lugar deberíamos asegurarnos de disponer de la última versión del paquete medear, y cargarla. Para ello deberíamos hacer:
if (!"devtools" %in% installed.packages()) install.packages("devtools")
devtools::install_github("fisabio/medear", build_vignettes = TRUE)
library(medear)
Adicionalmente, deberíamos cargar los datos de cambios de secciones censales, la cartografía que viene junto con el paquete y los datos de poblaciones. Estos últimos se cargarán con la función carga_datos. Esta función debe llevar como argumento la contraseña que da acceso a los datos de poblaciones (de los años 1996-2003), si no no podremos disponer de dicha información (parcialmente de pago y por tanto protegida). Cabe mencionar que carga_datos también da acceso a la información (protegida) socioeconómica del proyecto.
data("cambios_seccion")
data("cartografia")
key_pobla <- "clave_poblacion"
key_censo <- "clave_censo"
poblacion <- carga_datos(key_pobla, tipo = "poblacion")
censo <- carga_datos(key_censo, tipo = "censo")
Para poder emplear los datos de población y los indicadores del censo para el cálculo del índice de privación, es necesario disponer de dos contraseñas, las cuales podéis obtener poniéndoos en contacto con Carlos Vergara (vergara_car@gva.es).
Finalmente, habrá que cargar la información individual de mortalidad geocodificada que, en caso de haber seguido el protocolo de geocodificación, se encontrará en el directorio de trabajo en un archivo denominado mortalidad_geocodificada.RData (habrá que ajustar su nombre en caso contrario).
load("mortalidad_geocodificada.RData")
En principio, este archivo debería contener la información de todas las ciudades MEDEA3 correspondientes a cada grupo, o incluso más defunciones si se hubiera geocodificado la mortalidad de toda la comunidad autónoma correspondiente (esto no sería problema). Si tuviéramos la información de mortalidad de cada ciudad geocodificada en archivos distintos tampoco sería problema: simplemente habríamos de cargar la información de mortalidad de la ciudad para la que queramos generar la información.
Aquellos grupos que no siguieran el protocolo de geocodificación de MEDEA3 y por tanto no tengan un archivo mortalidad_geocodificada.RData, deberían tener en su sustitución un data.frame en R, llamado datosmort, con registros individuales y al menos las siguientes columnas con exactamente estos nombres (importante), codificadas exactamente de la forma que se describe:
year_defuncion: año de defunción (clase numérica).sexo: 0 = masculino, 1 = femenino (clase numérica).edad: edad en años a la fecha de defunción (clase numérica).lat: latitud según la geocodificación llevada a cabo (clase numérica).lng: longitud según la geocodificación llevada a cabo (clase numérica).causa_defuncion: campo de tipo carácter con el código CIE 9 o 10, según el año, de la defunción correspondiente. Todo registro de este campo debe tener al menos 3 caracteres. En los registros que tuvieran menos, probablemente haya que añadir ceros a la izquierda.
A continuación se describe la llamada a la sentencia une_secciones tal y como debería ejecutarse para cada ciudad (a juicio del nodo coordinador), una vez ejecutadas las sentencias anteriores (y adaptado el formato de las bases de datos si así fuera el caso). Estas llamadas asumen que se han dado por buenas las uniones de seccionado propuestas en su día por el nodo coordinador a cada uno de los grupos del proyecto.
Andalucia
Almería
codigo <- "04013"
almeria <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("07040", "07040")),
sc2 = paste0(codigo, c("07023", "07024"))
)
save(almeria, file = "almeria.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Cádiz
codigo <- "11012"
cambios_seccion <- elimina_cambios(cambios_seccion, "1101208017", "1101209002")
cadiz <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("05003", "10014")),
sc2 = paste0(codigo, c("04006", "10006"))
)
save(cadiz, file = "cadiz.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Córdoba
codigo <- "14021"
cambios_seccion <- elimina_cambios(cambios_seccion, "1402109024", "1402109026")
cordoba <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("06047", "09035", "10041", "09014", "09003")),
sc2 = paste0(codigo, c("06024", "09003", "10045", "09020", "09032"))
)
save(cordoba, file = "cordoba.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Granada
codigo <- "18087"
granada <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("06024", "07026", "07020", "06011", "03013",
"02039", "03004", "02021", "02038", "02038", "02006")),
sc2 = paste0(codigo, c("06021", "07019", "07018", "06018", "03010",
"02031", "03006", "06015", "02048", "02022", "02013"))
)
save(granada, file = "granada.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Huelva
codigo <- "21041"
cambios_seccion <- elimina_cambios(cambios_seccion, "2104108001", "2104102005")
huelva <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("07018")),
sc2 = paste0(codigo, c("07013"))
)
save(huelva, file = "huelva.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Jaén
codigo <- "23050"
jaen <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("05011", rep("03009", 3), "04008")),
sc2 = paste0(codigo, c("05012", "03006", "03008", "03005", "04006"))
)
save(jaen, file = "jaen.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Málaga
codigo <- "29067"
cambios_seccion <- elimina_cambios(cambios_seccion, "2906702006", "2906710025")
malaga <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("08056", "09067", "11003", "08032", "10028", "06038", "07031")),
sc2 = paste0(codigo, c("08043", "09072", "11006", "08001", "10014", "06040", "07017"))
)
save(malaga, file = "malaga.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Sevilla
codigo <- "41091"
cambios_seccion <- elimina_cambios(cambios_seccion, "4109110012", "4109105023")
sevilla <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("05036", "08020", rep("09028", 4),
"08017", "05047", "04016", "08046",
"09050", "05032", "05018", rep("07028", 4))),
sc2 = paste0(codigo, c("05033", "08051", "09003", "09048", "09051", "09053",
"08018", "05031", "04044", "08045", "09016", "05033",
"05013", "07027", "07008", "07007", "07006"))
)
save(sevilla, file = "sevilla.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Asturias
Avilés
codigo <- "33004"
aviles <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo &
codigo_postal == FALSE & year2 == 2001, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5
)
save(aviles, file = "aviles.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Gijón
codigo <- "33024"
gijon <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo &
codigo_postal == FALSE & year2 == 2001, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("07016", "06021", "06021", "09016")),
sc2 = paste0(codigo, c("07048", "06022", "06012", "09012"))
)
save(gijon, file = "gijon.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Oviedo
codigo <- "33044"
oviedo <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo &
codigo_postal == FALSE & year2 == 2001, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("05015", "06020", "09015", "09017")),
sc2 = paste0(codigo, c("05014", "06017", "09011", "09011"))
)
save(oviedo, file = "oviedo.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Cantabria
Santander
Solo se realizan uniones desde 2011 a 2015. El resto de la información la disponen a nivel puntual. Esta circunstancia les obliga a adaptar la información de poblaciones al seccionado resultante de la llamada a une_secciones que se describe a continuación.
Al no haber seguido el protocolo de geocodificación tendrán que adaptar su base de datos individual de defunciones al formato de salida de dicho protocolo según se describe al inicio de este apartado. Asimismo, al disponer de las cifras de población a nivel puntual, la siguiente rutina generará un array de población vacío (todos los valores son NA's) que el nodo tendrá que rellenar con la información correspondiente (proyección de poblaciones de cada año sobre el seccionado unido --objeto santander$cartografia tras haber ejecutado la función une_secciones--).
codigo <- "39075"
santander <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("02023", "08020", "08021")),
sc2 = paste0(codigo, c("02024", "08029", "08025"))
)
save(santander, file = "santander.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Cataluña
Al no haber seguido el protocolo de geocodificación tendrán que adaptar su base de datos individual de defunciones al formato de salida de dicho protocolo, según se describe al inicio de este apartado. Asimismo, al disponer de las cifras de población a nivel puntual, la siguiente rutina generará un array de población vacío (todos los valores son NA's) que el nodo tendrá que rellenar con la información correspondiente (proyección de poblaciones de cada año sobre el seccionado de 2011).
Barcelona
codigo <- "08019"
barcelona <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
years_union = 2001:2011,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
corte_edad = 85,
catastro = FALSE,
distancia = 10000,
modo = "auto"
)
save(barcelona, file = "barcelona.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Comunidad de Madrid
Al no haber seguido el protocolo de geocodificación tendrán que adaptar su base de datos individual de defunciones al formato de salida de dicho protocolo, según se describe al inicio de este apartado.
Madrid
codigo <- "28079"
cambios_seccion <- elimina_cambios(cambios_seccion,
paste0("28079", c("12103", "06016")),
paste0("28079", c("17044", "06012")))
madrid <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(
"28079", c("05050", "19030", "19031", "20030", "20060", "02098", "02098",
"03001", "08128", "08128", "09080", "09080", "11183", "12016",
"13204", "13204", "13127", "14089", "16092", "16092", "16111",
"17055", "18025", rep("19029", 7), rep("20067", 6), "14089")
),
sc2 = paste0(
"28079", c("05058", "19001", "19001", "20029", "20043", "02052", "02106",
"03096", "08153", "08159", "09083", "09085", "11157", "12102",
"13208", "13209", "13215", "14081", "16106", "16093", "16091",
"17103", "18045", paste(19033:19039),
paste(c(20102:20104, 20106:20107, 20110)), "14090")
)
)
save(madrid, file = "madrid.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Comunidad Valenciana
Alicante
codigo <- "03014"
alicante <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("04035", "04041", "08022")),
sc2 = paste0(codigo, c("04020", "04023", "08012"))
)
save(alicante, file = "alicante.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Elche
codigo <- "03065"
elche <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("02005", "01017", rep("07006", 2))),
sc2 = paste0(codigo, c("02006", "07019", "07017", "07020"))
)
save(elche, file = "elche.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Castellón
codigo <- "12040"
cambios_seccion <- elimina_cambios(cambios_seccion, "1204009005", "1204009011")
castellon <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("06013")),
sc2 = paste0(codigo, c("01003"))
)
save(castellon, file = "castellon.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Valencia
codigo <- "46250"
valencia <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("12025")),
sc2 = paste0(codigo, c("12042"))
)
save(valencia, file = "valencia.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Galicia
Para Galicia prescindimos de los años 1996 y 1997 dado el bajo nivel de geocodificación de la mortalidad para estos dos años. En fases anteriores de MEDEA también se excluyeron estos dos años del periodo de estudio.
A coruña
codigo <- "15030"
coruna <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1998:2015,
years_union = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("05017", "05018", "05019", "07042")),
sc2 = paste0(codigo, c("05015", "05011", "05011", "07027"))
)
save(coruna, file = "coruna.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Ferrol
codigo <- "15036"
ferrol <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1998:2015,
years_union = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5
)
save(ferrol, file = "ferrol.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Santiago de Compostela
codigo <- "15078"
cambios_seccion <- elimina_cambios(cambios_seccion, "1507802002", "1507805009")
santiago <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1998:2015,
years_union = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("01005")),
sc2 = paste0(codigo, c("01008"))
)
save(santiago, file = "santiago.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Lugo
codigo <- "27028"
lugo <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1998:2015,
years_union = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("07001")),
sc2 = paste0(codigo, c("07003"))
)
save(lugo, file = "lugo.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Ourense
codigo <- "32054"
ourense <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1998:2015,
years_union = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("01016")),
sc2 = paste0(codigo, c("01008"))
)
save(ourense, file = "ourense.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Pontevedra
codigo <- "36038"
pontevedra <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1998:2015,
years_union = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("03002", "04005", "04006", "05001",
"05004", "06001", "06002", "06003")),
sc2 = paste0(codigo, c("03001", "04002", "04002", "05003",
"05006", "05006", "04003", "04003"))
)
save(pontevedra, file = "pontevedra.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Vigo
codigo <- "36057"
vigo <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1998:2015,
years_union = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("06023", "06023")),
sc2 = paste0(codigo, c("06003", "06022"))
)
save(vigo, file = "vigo.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Islas Baleares
Palma de Mallorca
codigo <- "07040"
cambios_seccion <- elimina_cambios(
cambios_seccion,
paste0(codigo, c("02017", "02057", "02049", "02062", "04053")),
paste0(codigo, c("02016", "02030", "02056", "02049", "04043"))
)
mallorca <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1998:2015,
years_union = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = c("0704004021", "0704002015"),
sc2 = c("0704004039", "0704002014")
)
save(mallorca, file = "mallorca.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Islas Canarias
Al no haber seguido el protocolo de geocodificación tendrán que adaptar su base de datos individual de defunciones al formato de salida de dicho protocolo según se describe al inicio de este apartado.
Las Palmas de Gran Canaria
codigo <- "35016"
cambios_seccion <- elimina_cambios(
cambios_seccion,
c("3501605033", "3501605020", "3501605006", "3501602018", rep("3501602032", 2),
"3501602012", "3501602026", "3501604078", "3501602042", "3501602038"),
c(rep("3501608013", 3), "3501602019", "3501602029", "3501602030", "3501602019",
"3501602024", "3501604058", "3501602038", "3501602042")
)
palmas_gc <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("05023", "05019", "04074", "01062", "01063", "01011", "01011", "02013")),
sc2 = paste0(codigo, c("08013", "08018", "04062", "01061", "01061", "01013", "01014", "02014"))
)
save(palmas_gc, file = "palmas_gc.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Santa Cruz de Tenerife
codigo <- "38038"
cambios_seccion <- elimina_cambios(cambios_seccion, "3803807002", "3803809020")
tenerife <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("03019", "03020", "09020", "07004")),
sc2 = paste0(codigo, c("03020", "03001", "09006", "07007"))
)
save(tenerife, file = "tenerife.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Navarra
Al no haber seguido el protocolo de geocodificación tendrán que adaptar su base de datos individual de defunciones al formato de salida de dicho protocolo, según se describe al inicio de este apartado. Asimismo, al no disponer de información catastral no se puede hacer uso de dicho filtro.
Pamplona
codigo <- "31201"
pamplona <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
catastro = FALSE,
modo = "manual",
sc1 = c("3120107005", "3120104026", rep("3120105008", 6)),
sc2 = c("3120107018", "3120104013", paste0("312010800", 1:6))
)
save(pamplona, file = "pamplona.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
País Vasco
Al no haber seguido el protocolo de geocodificación tendrán que adaptar su base de datos individual de defunciones al formato de salida de dicho protocolo, según se describe al inicio de este apartado. Asimismo, al disponer de las cifras de población a nivel puntual, la siguiente rutina generará un array de población vacío (todos los valores son NA's) que el nodo tendrá que rellenar con la información correspondiente (proyección de poblaciones de cada año sobre el seccionado de 2011).
Bilbao
codigo <- "48020"
bilbao <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
years_union = 2001:2011,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = FALSE,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("08003", "04001", "04023", "06014", "08011", "05042")),
sc2 = paste0(codigo, c("08004", "04002", "04024", "06015", "08010", "05030"))
)
save(bilbao, file = "bilbao.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Vitoria
codigo <- "01059"
vitoria <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
years_union = 2001:2011,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = FALSE,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("03002", "05027", "05028", "05029", "05030")),
sc2 = paste0(codigo, c("03003", rep("05010", 4)))
)
save(vitoria, file = "vitoria.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
San Sebastián
codigo <- "20069"
donostia <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
years_union = 2001:2011,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = FALSE,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("06017", "03031", "03032", "06026")),
sc2 = paste0(codigo, c("06011", "03019", "03019", "06006"))
)
save(donostia, file = "donostia.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Región de Murcia
Al no haber seguido el protocolo de geocodificación tendrán que adaptar su base de datos individual de defunciones al formato de salida de dicho protocolo según se describe al inicio de este apartado.
Alcantarilla
codigo <- "30005"
alcantarilla <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5
)
save(alcantarilla, file = "alcantarilla.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Cartagena
codigo <- "30016"
cartagena <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("06003", "10020", "08012", "06003")),
sc2 = paste0(codigo, c("06004", "10004", "08013", "06005"))
)
save(cartagena, file = "cartagena.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Murcia
codigo <- "30030"
cambios_seccion <- elimina_cambios(cambios_seccion, "3003001009", "3003001011")
murcia <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == TRUE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("05024", "06015", "04021", "04022", "02024",
"02026", "04001", "02054", "04044", "07039",
"04033", "01041", "05018")),
sc2 = paste0(codigo, c("05023", "06017", "04022", "04025", "02023",
"02024", "04073", "02053", "04062", "07040",
"04035", "01042", "05019"))
)
save(murcia, file = "murcia.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
La Unión
codigo <- "30041"
la_union <- une_secciones(
cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ],
cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ],
years_estudio = 1996:2015,
poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ],
mortalidad = datosmort,
catastro = TRUE,
corte_edad = 85,
umbral_vivienda = 5,
modo = "manual",
sc1 = paste0(codigo, c("03003")),
sc2 = paste0(codigo, c("03001"))
)
save(la_union, file = "la_union.RData")
# En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
fisabio/medear documentation built on Aug. 2, 2021, 2:15 p.m.
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Introducción
Este documento describe el formato en el que cada uno de los grupos debería estructurar la información del proyecto MEDEA3 para su transmisión al nodo coordinador. De esta forma se pretende que el formato de la información manejada, y transmitida, por todos los grupos sea completamente equivalente y por tanto el tratamiento estadístico que se le habría de dar.
Cabe mencionar que el paquete medear, creado para dar cobertura al proyecto MEDEA3 en el entorno estadístico R, dispone de forma interna de:
-
Los datos de poblaciones por edad, sexo, año y sección censal para todas las ciudades MEDEA3 en todo el período de estudio (1996-2015). Cabe señalar que para cada año y ciudad el número de secciones censales puede cambiar por redefinición del seccionado censal. Como veremos, las utilidades del paquete MEDEA unificarán dichas secciones a un entramado común y modificarán los datos de poblaciones adecuándolos a dicho entramado.
-
La cartografía del seccionado censal para el año 2011 para cada ciudad del proyecto (Fuente INE). Hemos considerado 2011 como año de referencia dada su coincidencia con uno de los censos que manejamos. La función de modificación del seccionado censal propondrá una serie de uniones de esta cartografía, siendo la cartografía final una modificación (agregación) de la del año 2011.
-
La información socioeconómica de los censos de 2001 y 2011. Al igual que antes, el número de secciones censales de ambos censos no coincidirá, por lo que habrá que emplear las utilidades del paquete para unificar el seccionado de ambos años.
Asimismo, el paquete también incorpora la función une_secciones, que se encarga de realizar las uniones de seccionado de las que hemos estado hablando. La base de información de esa función son los callejeros que proporciona el INE para los distintos años de estudio. Para el año 1996 ha sido necesario adquirir dicho archivo. Estos callejeros proporcionan la sección censal de cada tramo de vía para cada año de estudio y así, cruzando la información de los distintos años, podremos identificar qué tramos han cambiado de sección y entre qué secciones. De esta forma identificamos las secciones censales que se solapan en el tiempo. Adicionalmente, además de determinar qué secciones censales habrían de ser unidas para garantizar la estabilidad temporal de estas agrupaciones, une_secciones también prepara la cartografía unificada, los datos de población y mortalidad (y en un futuro la información socioeconómica) según el formato común requerido. Por tanto, aconsejamos el uso de une_secciones para generar la información en el formato unificado del proyecto, se haya seguido o no su protocolo de geocodificación.
En este sentido, el documento de aquí en adelante se divide en dos secciones adicionales. La segunda sección describe con cierto detalle el formato que deberían tener los datos para ser transmitidos al nodo coordinador. Esta sección será de utilidad para aquellos nodos que no hayan seguido el protocolo de geocodificación del proyecto y quizá tengan que adaptar su información a la del resto del proyecto de forma más manual. Aquellos nodos que han seguido el protocolo de geocodificación del proyecto para geocodificar las defunciones de sus ciudades, pueden pasar directamente a la tercera sección de este documento, en la que se describe, ciudad por ciudad, la sintaxis que se debería ejecutar para obtener la información de sus ciudades según los requerimientos unificados del proyecto. Para aquellos nodos que no hayan seguido el protocolo de geocodificación la tercera parte del documento describe cómo creemos, desde el nodo coordinador, que deberían proceder para estructurar sus datos de acuerdo con el resto del proyecto.
Formato de las bases de datos
A continuación detallamos el formato en el que se debería estructurar la información para transmitirla al nodo coordinador. Notar que el presente documento lleva adjunto, a modo de ejemplo, la información estructurada, tal y como se describe a continuación, para la ciudad de Castellón (archivo castellon.RData), con la información de mortalidad censurada (todos los datos son valores perdidos). De esta forma cualquier grupo interesado podrá consultar con detalle el formato exacto que se espera de cada ciudad y adaptar su información a dicho formato.
En resumen, para cada ciudad los datos se guardarán en un objeto de clase lista dentro de un archivo .RData (propio de R) cuyo contenido será:
-
Objeto
cartografia: contiene la cartografía correspondiente a la unión de secciones censales que conducen a una agrupación de secciones temporalmente estable. En caso de no agregar ninguna sección censal (p. ej., al disponer de información de poblaciones a nivel puntual), la cartografía de 2011 sin ninguna modificación sería perfectamente válida. En ese caso se podría hacer uso de la funciónune_secciones, limitando el número de años para realizar la unión del seccionado a simplemente el año 2011 (argumento:years_union = 2011), con lo que no se llevará a cabo ninguna unión sobre el seccionado de 2011. -
Objeto
poblacion:array4-dimensional de dimensiones (en este orden): Año (20 niveles), Sexo (2 niveles), Edad (18 niveles) y Secciones (número de niveles depende de la ciudad). Cada una de las celdas contiene la población correspondiente a cada una de estas combinaciones de factores. En el archivocastellon.RDataadjunto se puede consultar las etiquetas de las dimensiones delarraygeneradas porune_secciones. Elarrayde poblaciones para todas las ciudades debería tener esas mismas etiquetas, salvo obviamente las relativas a las secciones censales que variarán de ciudad en ciudad. Notar que elarrayde poblaciones, incluye las secciones censales resultantes del proceso de agregación que se ha llevado a cabo en la cartografía. Por tanto, cartografía y poblaciones (para todos los años del periodo de estudio) serán coherentes en este sentido. -
Objeto
mortalidad:array5-dimensional. Las cuatro primeras dimensiones de estearrayserían las mismas que las delarrayde poblaciones. La quinta dimensión identifica las causas de mortalidad que se acordaron como objetivos generales del proyecto. Dichas causas de mortalidad, así como su definición, vienen reflejadas en la Tabla 1. Nuevamente, las etiquetas de las causas de muerte se pueden consultar en el objeto correspondiente alarrayde mortalidad del archivocastellon.RData. -
Objeto
censo:data.framecon el valor de los indicadores (numeradores y denominadores) por sección censal para los años 2001 y 2011.
Para aquellos nodos que no vayan a agregar ninguna sección censal para el periodo de estudio, aconsejamos lo siguiente:
-
Ejecutar la función
une_seccionesdelimitando el periodo de unión de cartografía al año 2011 como hemos sugerido anteriormente (argumento:years_union = 2011). Esto generará la lista correspondiente con la cartografía adecuada (año 2011 sin ninguna unión entre secciones) y elarrayde mortalidad correspondiente a dicho seccionado. Además, el resto de elementos de la lista que hemos generado ya tendrán el formato final adecuado para su transmisión al nodo coordinador. -
La información sobre población (y en un futuro sobre la información socioeconómica) generada en el paso anterior estará vacía si el periodo de extracción de la información es distinto al periodo de agregación de secciones censales. En ese caso, esa información debería ser completada con la información disponible por cada nodo en la que se convierte la información puntual de cada año para poblaciones (y socioeconómica) al entramado censal del año 2011. Es muy aconsejable que se mantenga el formato del
arrayde población (y en su caso socioeconómico) generado en el paso anterior.
El primer paso de estos dos será descrito para cada ciudad en el siguiente apartado mientras que el segundo será labor propia de cada nodo que tenga que llevarlo a cabo. Los grupos que hayan seguido el protocolo de geocodificación en ningún caso será necesario que ejecuten el segundo paso.
Agradeceríamos que nos hicierais llegar la información de vuestras ciudades exactamente en el formato descrito al inicio de este apartado. Si por algún motivo encontrarais problemático generar la información en ese formato poneros por favor en contacto con Carlos Vergara (vergara_car@gva.es) para que valoremos, si es posible, algún formato paralelo para transmitirnos la información.
| Causa | Causa abreviada | Short term | Códigos CIE-9 | Códigos CIE-10 |
|---|---|---|---|---|
| SIDA | SIDA | AIDS | 279(.5.6) | B20-B24 |
| Tumor maligno del estómago | Cáncer del estómago | Gastric cancer | 151 | C16 |
| Tumor maligno del colon | Cáncer de colon | Colon cancer | 153 | C18 |
| Tumor maligno de recto, sigmoide y ano | Cáncer de recto | Rectal cancer | 154 | C19-21 |
| Agrupación | Cáncer colorrectal | Colorectal cancer | 153-154 | C18-C21 |
| Tumor maligno de laringe | Cáncer de laringe | Laryngeal cancer | 161 | C32 |
| Tumor maligno de tráquea, bronquios y pulmón | Cáncer de pulmón | Lung cancer | 162 | C33-34 |
| Tumor maligno de mama femenino | Cáncer de mama (mujer) | Brest cancer (woman) | 174 | C50 |
| Tumor maligno de próstata | Cáncer de próstata | Prostate cancer | 185 | C61 |
| Tumor maligno de vejiga | Cáncer de vejiga | Bladder cancer | 188 | C67 |
| Tumores hematológicos malignos | Cáncer hematológico | Hematologic cancer* | 200-208, 273.3 | C81-C96 |
| Diabetes Mellitus | Diabetes Mellitus | Diabetes Mellitus | 250 | E10-E14 |
| Trastornos mentales orgánicos, senil y presenil | Trastornos mentales orgánicos | Organic mental disorders | 290 (excepto 290.1) | F00-F09 |
| Enfermedad de Alzheimer | Enfermedad de Alzheimer | Alzheimer's disease | 290.1, 331.0 | G30 |
| Agrupación | Demencia | Dementia | 290, 331.0 | F00-F09, G30 |
| Enfermedad isquémica del corazón | Enfermedad isquémica del corazón | Ischemic heart disease† | 410-414 | I20-I25 |
| Enfermedad cerebrovascular | Ictus | Ictus | 430-434, 436-438 | I60-I69 |
| Enfermedad pulmonar obstructiva crónica | EPOC | COPD | 490-492, 494-496 | J40-J44, J47 |
| Cirrosis y enfermedades crónicas del hígado | Cirrosis del hígado | Liver cirrhosis | 571 | K70, K72.1, K73, K74, K76.1.9 |
| Suicidios y lesiones autoinflingidas | Suicidios | Suicide | E950-E959 | X60-X84 |
| Lesiones por accidentes de tráfico de vehículos de motor | Accidentes de tráfico | Traffic accident | ‡ | E810-E819 |
| Agrupación | Todas las causas | All causes | 000-E999 | A00-Z99 |
| * Haematologic in Br. English. | ||||
| † Ischaemic heart disease in Br. English. | ||||
| ‡ Códigos: V02-V04(.1.9), V09(.2.3), V12-V14.(3.4.5.9), V19(.4.5.6.9), V20-V28(.3.4.5.9), V29(.4.5.6.9), V20-V28(.3.4.5.7.9), V29(.4.5.6.9), V30-V38(.3.4.5.7.9), V39(.4.5.6.9), V40-V48(.3.4.5.7.9), V49(.4.5.6.9), V50-V58(.3.4.5.7.9), V59(.4.5.6.9), V60-V68(.3.4.5.7.9), V69(.4.5.6.9), V70-V78(.3.4.5.7.9), V79(.4.5.6.9), V80(.3.4.5), V81-V82(.1), V83-V86(.0.1.2.3), V87(.0.1.2.3.4.5.6.7.8), V89(.2.9). |
Generación de la información del proyecto mediante medear
Común a todos los grupos
En primer lugar deberíamos asegurarnos de disponer de la última versión del paquete medear, y cargarla. Para ello deberíamos hacer:
if (!"devtools" %in% installed.packages()) install.packages("devtools") devtools::install_github("fisabio/medear", build_vignettes = TRUE) library(medear)
Adicionalmente, deberíamos cargar los datos de cambios de secciones censales, la cartografía que viene junto con el paquete y los datos de poblaciones. Estos últimos se cargarán con la función carga_datos. Esta función debe llevar como argumento la contraseña que da acceso a los datos de poblaciones (de los años 1996-2003), si no no podremos disponer de dicha información (parcialmente de pago y por tanto protegida). Cabe mencionar que carga_datos también da acceso a la información (protegida) socioeconómica del proyecto.
data("cambios_seccion") data("cartografia") key_pobla <- "clave_poblacion" key_censo <- "clave_censo" poblacion <- carga_datos(key_pobla, tipo = "poblacion") censo <- carga_datos(key_censo, tipo = "censo")
Para poder emplear los datos de población y los indicadores del censo para el cálculo del índice de privación, es necesario disponer de dos contraseñas, las cuales podéis obtener poniéndoos en contacto con Carlos Vergara (vergara_car@gva.es).
Finalmente, habrá que cargar la información individual de mortalidad geocodificada que, en caso de haber seguido el protocolo de geocodificación, se encontrará en el directorio de trabajo en un archivo denominado mortalidad_geocodificada.RData (habrá que ajustar su nombre en caso contrario).
load("mortalidad_geocodificada.RData")
En principio, este archivo debería contener la información de todas las ciudades MEDEA3 correspondientes a cada grupo, o incluso más defunciones si se hubiera geocodificado la mortalidad de toda la comunidad autónoma correspondiente (esto no sería problema). Si tuviéramos la información de mortalidad de cada ciudad geocodificada en archivos distintos tampoco sería problema: simplemente habríamos de cargar la información de mortalidad de la ciudad para la que queramos generar la información.
Aquellos grupos que no siguieran el protocolo de geocodificación de MEDEA3 y por tanto no tengan un archivo mortalidad_geocodificada.RData, deberían tener en su sustitución un data.frame en R, llamado datosmort, con registros individuales y al menos las siguientes columnas con exactamente estos nombres (importante), codificadas exactamente de la forma que se describe:
year_defuncion: año de defunción (clase numérica).sexo: 0 = masculino, 1 = femenino (clase numérica).edad: edad en años a la fecha de defunción (clase numérica).lat: latitud según la geocodificación llevada a cabo (clase numérica).lng: longitud según la geocodificación llevada a cabo (clase numérica).causa_defuncion: campo de tipo carácter con el código CIE 9 o 10, según el año, de la defunción correspondiente. Todo registro de este campo debe tener al menos 3 caracteres. En los registros que tuvieran menos, probablemente haya que añadir ceros a la izquierda.
A continuación se describe la llamada a la sentencia une_secciones tal y como debería ejecutarse para cada ciudad (a juicio del nodo coordinador), una vez ejecutadas las sentencias anteriores (y adaptado el formato de las bases de datos si así fuera el caso). Estas llamadas asumen que se han dado por buenas las uniones de seccionado propuestas en su día por el nodo coordinador a cada uno de los grupos del proyecto.
Andalucia
Almería
codigo <- "04013" almeria <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("07040", "07040")), sc2 = paste0(codigo, c("07023", "07024")) ) save(almeria, file = "almeria.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Cádiz
codigo <- "11012" cambios_seccion <- elimina_cambios(cambios_seccion, "1101208017", "1101209002") cadiz <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("05003", "10014")), sc2 = paste0(codigo, c("04006", "10006")) ) save(cadiz, file = "cadiz.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Córdoba
codigo <- "14021" cambios_seccion <- elimina_cambios(cambios_seccion, "1402109024", "1402109026") cordoba <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("06047", "09035", "10041", "09014", "09003")), sc2 = paste0(codigo, c("06024", "09003", "10045", "09020", "09032")) ) save(cordoba, file = "cordoba.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Granada
codigo <- "18087" granada <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("06024", "07026", "07020", "06011", "03013", "02039", "03004", "02021", "02038", "02038", "02006")), sc2 = paste0(codigo, c("06021", "07019", "07018", "06018", "03010", "02031", "03006", "06015", "02048", "02022", "02013")) ) save(granada, file = "granada.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Huelva
codigo <- "21041" cambios_seccion <- elimina_cambios(cambios_seccion, "2104108001", "2104102005") huelva <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("07018")), sc2 = paste0(codigo, c("07013")) ) save(huelva, file = "huelva.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Jaén
codigo <- "23050" jaen <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("05011", rep("03009", 3), "04008")), sc2 = paste0(codigo, c("05012", "03006", "03008", "03005", "04006")) ) save(jaen, file = "jaen.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Málaga
codigo <- "29067" cambios_seccion <- elimina_cambios(cambios_seccion, "2906702006", "2906710025") malaga <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("08056", "09067", "11003", "08032", "10028", "06038", "07031")), sc2 = paste0(codigo, c("08043", "09072", "11006", "08001", "10014", "06040", "07017")) ) save(malaga, file = "malaga.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Sevilla
codigo <- "41091" cambios_seccion <- elimina_cambios(cambios_seccion, "4109110012", "4109105023") sevilla <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("05036", "08020", rep("09028", 4), "08017", "05047", "04016", "08046", "09050", "05032", "05018", rep("07028", 4))), sc2 = paste0(codigo, c("05033", "08051", "09003", "09048", "09051", "09053", "08018", "05031", "04044", "08045", "09016", "05033", "05013", "07027", "07008", "07007", "07006")) ) save(sevilla, file = "sevilla.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Asturias
Avilés
codigo <- "33004" aviles <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE & year2 == 2001, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5 ) save(aviles, file = "aviles.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Gijón
codigo <- "33024" gijon <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE & year2 == 2001, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("07016", "06021", "06021", "09016")), sc2 = paste0(codigo, c("07048", "06022", "06012", "09012")) ) save(gijon, file = "gijon.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Oviedo
codigo <- "33044" oviedo <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE & year2 == 2001, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("05015", "06020", "09015", "09017")), sc2 = paste0(codigo, c("05014", "06017", "09011", "09011")) ) save(oviedo, file = "oviedo.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Cantabria
Santander
Solo se realizan uniones desde 2011 a 2015. El resto de la información la disponen a nivel puntual. Esta circunstancia les obliga a adaptar la información de poblaciones al seccionado resultante de la llamada a une_secciones que se describe a continuación.
Al no haber seguido el protocolo de geocodificación tendrán que adaptar su base de datos individual de defunciones al formato de salida de dicho protocolo según se describe al inicio de este apartado. Asimismo, al disponer de las cifras de población a nivel puntual, la siguiente rutina generará un array de población vacío (todos los valores son NA's) que el nodo tendrá que rellenar con la información correspondiente (proyección de poblaciones de cada año sobre el seccionado unido --objeto santander$cartografia tras haber ejecutado la función une_secciones--).
codigo <- "39075" santander <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("02023", "08020", "08021")), sc2 = paste0(codigo, c("02024", "08029", "08025")) ) save(santander, file = "santander.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Cataluña
Al no haber seguido el protocolo de geocodificación tendrán que adaptar su base de datos individual de defunciones al formato de salida de dicho protocolo, según se describe al inicio de este apartado. Asimismo, al disponer de las cifras de población a nivel puntual, la siguiente rutina generará un array de población vacío (todos los valores son NA's) que el nodo tendrá que rellenar con la información correspondiente (proyección de poblaciones de cada año sobre el seccionado de 2011).
Barcelona
codigo <- "08019" barcelona <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, years_union = 2001:2011, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, corte_edad = 85, catastro = FALSE, distancia = 10000, modo = "auto" ) save(barcelona, file = "barcelona.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Comunidad de Madrid
Al no haber seguido el protocolo de geocodificación tendrán que adaptar su base de datos individual de defunciones al formato de salida de dicho protocolo, según se describe al inicio de este apartado.
Madrid
codigo <- "28079" cambios_seccion <- elimina_cambios(cambios_seccion, paste0("28079", c("12103", "06016")), paste0("28079", c("17044", "06012"))) madrid <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0( "28079", c("05050", "19030", "19031", "20030", "20060", "02098", "02098", "03001", "08128", "08128", "09080", "09080", "11183", "12016", "13204", "13204", "13127", "14089", "16092", "16092", "16111", "17055", "18025", rep("19029", 7), rep("20067", 6), "14089") ), sc2 = paste0( "28079", c("05058", "19001", "19001", "20029", "20043", "02052", "02106", "03096", "08153", "08159", "09083", "09085", "11157", "12102", "13208", "13209", "13215", "14081", "16106", "16093", "16091", "17103", "18045", paste(19033:19039), paste(c(20102:20104, 20106:20107, 20110)), "14090") ) ) save(madrid, file = "madrid.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Comunidad Valenciana
Alicante
codigo <- "03014" alicante <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("04035", "04041", "08022")), sc2 = paste0(codigo, c("04020", "04023", "08012")) ) save(alicante, file = "alicante.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Elche
codigo <- "03065" elche <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("02005", "01017", rep("07006", 2))), sc2 = paste0(codigo, c("02006", "07019", "07017", "07020")) ) save(elche, file = "elche.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Castellón
codigo <- "12040" cambios_seccion <- elimina_cambios(cambios_seccion, "1204009005", "1204009011") castellon <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("06013")), sc2 = paste0(codigo, c("01003")) ) save(castellon, file = "castellon.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Valencia
codigo <- "46250" valencia <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("12025")), sc2 = paste0(codigo, c("12042")) ) save(valencia, file = "valencia.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Galicia
Para Galicia prescindimos de los años 1996 y 1997 dado el bajo nivel de geocodificación de la mortalidad para estos dos años. En fases anteriores de MEDEA también se excluyeron estos dos años del periodo de estudio.
A coruña
codigo <- "15030" coruna <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1998:2015, years_union = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("05017", "05018", "05019", "07042")), sc2 = paste0(codigo, c("05015", "05011", "05011", "07027")) ) save(coruna, file = "coruna.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Ferrol
codigo <- "15036" ferrol <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1998:2015, years_union = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5 ) save(ferrol, file = "ferrol.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Santiago de Compostela
codigo <- "15078" cambios_seccion <- elimina_cambios(cambios_seccion, "1507802002", "1507805009") santiago <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1998:2015, years_union = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("01005")), sc2 = paste0(codigo, c("01008")) ) save(santiago, file = "santiago.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Lugo
codigo <- "27028" lugo <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1998:2015, years_union = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("07001")), sc2 = paste0(codigo, c("07003")) ) save(lugo, file = "lugo.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Ourense
codigo <- "32054" ourense <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1998:2015, years_union = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("01016")), sc2 = paste0(codigo, c("01008")) ) save(ourense, file = "ourense.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Pontevedra
codigo <- "36038" pontevedra <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1998:2015, years_union = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("03002", "04005", "04006", "05001", "05004", "06001", "06002", "06003")), sc2 = paste0(codigo, c("03001", "04002", "04002", "05003", "05006", "05006", "04003", "04003")) ) save(pontevedra, file = "pontevedra.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Vigo
codigo <- "36057" vigo <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1998:2015, years_union = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("06023", "06023")), sc2 = paste0(codigo, c("06003", "06022")) ) save(vigo, file = "vigo.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Islas Baleares
Palma de Mallorca
codigo <- "07040" cambios_seccion <- elimina_cambios( cambios_seccion, paste0(codigo, c("02017", "02057", "02049", "02062", "04053")), paste0(codigo, c("02016", "02030", "02056", "02049", "04043")) ) mallorca <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1998:2015, years_union = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = c("0704004021", "0704002015"), sc2 = c("0704004039", "0704002014") ) save(mallorca, file = "mallorca.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Islas Canarias
Al no haber seguido el protocolo de geocodificación tendrán que adaptar su base de datos individual de defunciones al formato de salida de dicho protocolo según se describe al inicio de este apartado.
Las Palmas de Gran Canaria
codigo <- "35016" cambios_seccion <- elimina_cambios( cambios_seccion, c("3501605033", "3501605020", "3501605006", "3501602018", rep("3501602032", 2), "3501602012", "3501602026", "3501604078", "3501602042", "3501602038"), c(rep("3501608013", 3), "3501602019", "3501602029", "3501602030", "3501602019", "3501602024", "3501604058", "3501602038", "3501602042") ) palmas_gc <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("05023", "05019", "04074", "01062", "01063", "01011", "01011", "02013")), sc2 = paste0(codigo, c("08013", "08018", "04062", "01061", "01061", "01013", "01014", "02014")) ) save(palmas_gc, file = "palmas_gc.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Santa Cruz de Tenerife
codigo <- "38038" cambios_seccion <- elimina_cambios(cambios_seccion, "3803807002", "3803809020") tenerife <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("03019", "03020", "09020", "07004")), sc2 = paste0(codigo, c("03020", "03001", "09006", "07007")) ) save(tenerife, file = "tenerife.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Navarra
Al no haber seguido el protocolo de geocodificación tendrán que adaptar su base de datos individual de defunciones al formato de salida de dicho protocolo, según se describe al inicio de este apartado. Asimismo, al no disponer de información catastral no se puede hacer uso de dicho filtro.
Pamplona
codigo <- "31201" pamplona <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], catastro = FALSE, modo = "manual", sc1 = c("3120107005", "3120104026", rep("3120105008", 6)), sc2 = c("3120107018", "3120104013", paste0("312010800", 1:6)) ) save(pamplona, file = "pamplona.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
País Vasco
Al no haber seguido el protocolo de geocodificación tendrán que adaptar su base de datos individual de defunciones al formato de salida de dicho protocolo, según se describe al inicio de este apartado. Asimismo, al disponer de las cifras de población a nivel puntual, la siguiente rutina generará un array de población vacío (todos los valores son NA's) que el nodo tendrá que rellenar con la información correspondiente (proyección de poblaciones de cada año sobre el seccionado de 2011).
Bilbao
codigo <- "48020" bilbao <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, years_union = 2001:2011, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = FALSE, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("08003", "04001", "04023", "06014", "08011", "05042")), sc2 = paste0(codigo, c("08004", "04002", "04024", "06015", "08010", "05030")) ) save(bilbao, file = "bilbao.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Vitoria
codigo <- "01059" vitoria <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, years_union = 2001:2011, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = FALSE, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("03002", "05027", "05028", "05029", "05030")), sc2 = paste0(codigo, c("03003", rep("05010", 4))) ) save(vitoria, file = "vitoria.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
San Sebastián
codigo <- "20069" donostia <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, years_union = 2001:2011, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = FALSE, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("06017", "03031", "03032", "06026")), sc2 = paste0(codigo, c("06011", "03019", "03019", "06006")) ) save(donostia, file = "donostia.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Región de Murcia
Al no haber seguido el protocolo de geocodificación tendrán que adaptar su base de datos individual de defunciones al formato de salida de dicho protocolo según se describe al inicio de este apartado.
Alcantarilla
codigo <- "30005" alcantarilla <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5 ) save(alcantarilla, file = "alcantarilla.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Cartagena
codigo <- "30016" cartagena <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("06003", "10020", "08012", "06003")), sc2 = paste0(codigo, c("06004", "10004", "08013", "06005")) ) save(cartagena, file = "cartagena.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
Murcia
codigo <- "30030" cambios_seccion <- elimina_cambios(cambios_seccion, "3003001009", "3003001011") murcia <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == TRUE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("05024", "06015", "04021", "04022", "02024", "02026", "04001", "02054", "04044", "07039", "04033", "01041", "05018")), sc2 = paste0(codigo, c("05023", "06017", "04022", "04025", "02023", "02024", "04073", "02053", "04062", "07040", "04035", "01042", "05019")) ) save(murcia, file = "murcia.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
La Unión
codigo <- "30041" la_union <- une_secciones( cambios = cambios_seccion[substr(sc_ref, 1, 5) == codigo & codigo_postal == FALSE, ], cartografia = cartografia[cartografia$CUMUN == codigo, ], years_estudio = 1996:2015, poblacion = poblacion[substr(seccion, 1, 5) == codigo, ], mortalidad = datosmort, catastro = TRUE, corte_edad = 85, umbral_vivienda = 5, modo = "manual", sc1 = paste0(codigo, c("03003")), sc2 = paste0(codigo, c("03001")) ) save(la_union, file = "la_union.RData") # En el argumento 'file' se puede escoger otra ruta para guardar el archivo.
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