R/RR/reprex-departamento-positivity.R

In rOpenStats/COVID19AR: for analysing COVID-19 Argentina's outbreak

library(reprex)


reprex({
  library(COVID19AR)
  library(ggplot2)
  # library(dplyr)
  # library(RColorBrewer)
  knitr::opts_chunk$set(fig.width = 4, fig.height = 6, dpi = 300, warning = FALSE)

  report.dir <- file.path(getEnv("data_dir"), "reports")
  dir.create(report.dir, showWarnings = FALSE, recursive = TRUE)
  covid19.curator <- COVID19ARCurator$new(download.new.data = FALSE)

  dummy <- covid19.curator$loadData()
  dummy <- covid19.curator$curateData()
  covid19.curator$max.date

  covid19.ar.provincia.summary <- covid19.curator$makeSummary(
    group.vars = c("residencia_provincia_nombre", "sepi_apertura"),
    cache.filename = "covid19ar_residencia_provincia_nombre-sepi_apertura.csv"
  )
  covid19.ar.provincia.summary.selected <- covid19.ar.provincia.summary %>%
    filter(confirmados >= 20) %>%
    group_by(residencia_provincia_nombre) %>%
    summarise(
      min_sepi_apertura = min(sepi_apertura),
      max_confirmados = max(confirmados), .groups = "keep"
    ) %>%
    filter(max_confirmados >= 100) %>%
    arrange(desc(max_confirmados))
  kable(covid19.ar.provincia.summary.selected)

  covid19.ar.summary <- covid19.curator$makeSummary(
    group.vars = c("residencia_provincia_nombre", "residencia_departamento_nombre", "sepi_apertura"),
    cache.filename = "covid19ar_residencia_provincia_nombre-residencia_departamento_nombre-sepi_apertura.csv"
  )
  covid19.ar.summary %<>% inner_join(covid19.ar.provincia.summary.selected, by = "residencia_provincia_nombre")
  covid19.ar.summary %<>% filter(sepi_apertura >= min_sepi_apertura)

  departamento_max_sepi_apertura <- covid19.ar.summary %>%
    group_by(residencia_provincia_nombre, residencia_departamento_nombre) %>%
    summarize(sepi_apertura = max(sepi_apertura), .groups = "keep")

  covid19.ar.summary.selected <- covid19.ar.summary %>%
    inner_join(departamento_max_sepi_apertura,
      by = c(
        "residencia_provincia_nombre",
        "residencia_departamento_nombre",
        "sepi_apertura"
      )
    )
  nrow(covid19.ar.summary)
  last_sepi_apertura <- max(covid19.ar.summary.selected$sepi_apertura)
  covid19.ar.summary.selected %<>% filter(sepi_apertura == last_sepi_apertura & confirmados >= 20) %>% arrange(desc(positividad.porc))

  departamentos2plot <- covid19.ar.summary.selected %>%
    # filter(positividad.porc >= 0.2) %>%
    select(residencia_provincia_nombre, residencia_departamento_nombre, sepi_apertura, confirmados, sospechosos, fallecidos, positividad.porc)
  departamentos2plot %<>% mutate(rank = rank(desc(positividad.porc)))
  departamentos2plot %<>% filter(rank <= 20)
  top.n <- nrow(departamentos2plot)
  kable(departamentos2plot %>% select(residencia_provincia_nombre, residencia_departamento_nombre, confirmados, positividad.porc, rank))

  data2plot <- covid19.ar.summary %>%
    inner_join(departamentos2plot %>%
      select(residencia_provincia_nombre, residencia_departamento_nombre, rank),
    by = c("residencia_provincia_nombre", "residencia_departamento_nombre")
    ) %>%
    filter(positividad.porc <= 0.6 | confirmados >= 20) %>%
    arrange(rank, sepi_apertura)

  data2plot %<>% mutate(group.name = paste(sprintf("%02d", round(rank)), residencia_provincia_nombre, residencia_departamento_nombre, sep = "-"))
  data2plot.caba <- data2plot %>% filter(residencia_provincia_nombre %in% "CABA")
  data2plot.resto <- data2plot %>% filter(!residencia_provincia_nombre %in% "CABA")

  sepi.fechas <- covid19.curator$data %>%
    group_by(sepi_apertura) %>%
    summarize(ultima_fecha_sepi = max(fecha_apertura), .groups = "keep")
  data2plot.caba %<>% inner_join(sepi.fechas, by = "sepi_apertura")
  data2plot.resto %<>% inner_join(sepi.fechas, by = "sepi_apertura")

  report.date <- max(sepi.fechas$ultima_fecha_sepi)

  covplot <- data2plot.caba %>%
    ggplot(aes(x = ultima_fecha_sepi, y = confirmados, color = "confirmados")) +
    geom_line() +
    facet_wrap(~group.name,
      ncol = 2, scales = "free_y"
    ) +
    labs(title = paste("Evolución de casos confirmados y tests\n", top.n, " departamentos del país > 20 casos confirmados con máxima positividad - CABA", sep = "")) +
    ylab("confirmados (log)")
  covplot <- covplot +
    geom_line(aes(x = ultima_fecha_sepi, y = tests, color = "tests")) +
    facet_wrap(~group.name,
      ncol = 2, scales = "free_y"
    )
  covplot <- setupTheme(covplot,
    report.date = report.date, x.values = sepi.fechas$ultima_fecha_sepi, x.type = "dates",
    total.colors = 2,
    data.provider.abv = "@msalnacion", base.size = 6
  )
  covplot <- covplot + scale_y_log10()
  covplot
  ggsave(file.path(report.dir, paste("caba-provincias-departamentos-confirmados-tests", ".png", sep = "")),
    covplot,
    width = 7, height = 5, dpi = 300
  )

  covplot <- data2plot.caba %>%
    ggplot(aes(x = ultima_fecha_sepi, y = positividad.porc, color = "positividad.porc")) +
    geom_line() +
    facet_wrap(~group.name, ncol = 2, scales = "free_y") +
    labs(title = paste("Porcentajes de positividad, uso de UCI, respirador y letalidad\n", top.n, " departamentos del país > 20 casos confirmados con máxima positividad - CABA", sep = ""))
  covplot <- covplot +
    geom_line(aes(x = ultima_fecha_sepi, y = cuidado.intensivo.porc, color = "cuidado.intensivo.porc")) +
    facet_wrap(~group.name, ncol = 2, scales = "free_y")
  covplot <- covplot +
    geom_line(aes(x = ultima_fecha_sepi, y = respirador.porc, color = "respirador.porc")) +
    facet_wrap(~group.name, ncol = 2, scales = "free_y")
  covplot <- covplot +
    geom_line(aes(x = ultima_fecha_sepi, y = letalidad.min.porc, color = "letalidad.min.porc")) +
    facet_wrap(~group.name, ncol = 2, scales = "free_y")

  covplot <- setupTheme(covplot,
    report.date = report.date, x.values = sepi.fechas$ultima_fecha_sepi, x.type = "dates",
    total.colors = 4,
    data.provider.abv = "@msalnacion", base.size = 6
  )
  covplot
  ggsave(file.path(report.dir, paste("caba-provincias-departamentos-positividad", ".png", sep = "")),
    covplot,
    width = 7, height = 5, dpi = 300
  )


  covplot <- data2plot.resto %>%
    ggplot(aes(x = ultima_fecha_sepi, y = confirmados, color = "confirmados")) +
    geom_line() +
    facet_wrap(~group.name,
      ncol = 2, scales = "free_y"
    ) +
    labs(title = paste("Evolución de casos confirmados y tests\n", top.n, " departamentos del país > 20 casos confirmados con máxima positividad - Resto", sep = "")) +
    ylab("confirmados (log)")
  covplot <- covplot +
    geom_line(aes(x = ultima_fecha_sepi, y = tests, color = "tests")) +
    facet_wrap(~group.name,
      ncol = 2, scales = "free_y"
    )
  covplot <- setupTheme(covplot,
    report.date = report.date, x.values = sepi.fechas$ultima_fecha_sepi, x.type = "dates",
    total.colors = 2,
    data.provider.abv = "@msalnacion", base.size = 6
  )
  covplot <- covplot + scale_y_log10()
  covplot
  ggsave(file.path(report.dir, paste("resto-provincias-departamentos-confirmados-tests", ".png", sep = "")),
    covplot,
    width = 7, height = 5, dpi = 300
  )

  covplot <- data2plot.resto %>%
    ggplot(aes(x = ultima_fecha_sepi, y = positividad.porc, color = "positividad.porc")) +
    geom_line() +
    facet_wrap(~group.name, ncol = 2, scales = "free_y") +
    labs(title = paste("Porcentajes de positividad, uso de UCI, respirador y letalidad\n", top.n, " departamentos del país > 20 casos confirmados con máxima positividad - Resto", sep = ""))

  covplot <- covplot +
    geom_line(aes(x = ultima_fecha_sepi, y = cuidado.intensivo.porc, color = "cuidado.intensivo.porc")) +
    facet_wrap(~group.name, ncol = 2, scales = "free_y")
  covplot <- covplot +
    geom_line(aes(x = ultima_fecha_sepi, y = respirador.porc, color = "respirador.porc")) +
    facet_wrap(~group.name, ncol = 2, scales = "free_y")
  covplot <- covplot +
    geom_line(aes(x = ultima_fecha_sepi, y = letalidad.min.porc, color = "letalidad.min.porc")) +
    facet_wrap(~group.name, ncol = 2, scales = "free_y")

  covplot <- setupTheme(covplot,
    report.date = report.date, x.values = sepi.fechas$ultima_fecha_sepi, x.type = "dates",
    total.colors = 4,
    data.provider.abv = "@msalnacion", base.size = 6
  )
  covplot
  ggsave(file.path(report.dir, paste("resto-provincias-departamentos-positividad", ".png", sep = "")),
    covplot,
    width = 7, height = 5, dpi = 300
  )
})