R/RR/reprex-etarial.R

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

library(reprex)


reprex({
  library(COVID19AR)
  library(ggplot2)

  knitr::opts_chunk$set(fig.width = 4, fig.height = 6, dpi = 200, warning = FALSE)

  covid19.curator <- COVID19ARCurator$new()
  dummy <- covid19.curator$loadData()
  dummy <- covid19.curator$curateData()

  # Dates of current processed file
  max(covid19.curator$data$fecha_apertura, na.rm = TRUE)
  # Ultima muerte
  max(covid19.curator$data$fecha_fallecimiento, na.rm = TRUE)

  report.date <- max(covid19.curator$data$fecha_apertura, na.rm = TRUE)
  covid19.ar.provincia.summary <- covid19.curator$makeSummary(group.vars = c("residencia_provincia_nombre"))
  covid19.ar.provincia.summary.selected <- covid19.ar.provincia.summary %>% filter(confirmados >= 100)

  covid19.ar.summary <- covid19.curator$makeSummary(group.vars = c("residencia_provincia_nombre", "edad.rango"))

  # Share per province
  provinces.cases <- covid19.ar.summary %>%
    group_by(residencia_provincia_nombre) %>%
    summarise(
      fallecidos.total.provincia = sum(fallecidos),
      confirmados.total.provincia = sum(confirmados),
      .groups = "keep"
    )
  covid19.ar.summary %<>% inner_join(provinces.cases, by = "residencia_provincia_nombre")
  covid19.ar.summary %<>% mutate(fallecidos.prop = fallecidos / fallecidos.total.provincia)
  covid19.ar.summary %<>% mutate(confirmados.prop = confirmados / confirmados.total.provincia)

  # Data 2 plot
  data2plot <- covid19.ar.summary %>% filter(residencia_provincia_nombre %in% covid19.ar.provincia.summary.selected$residencia_provincia_nombre)

  covidplot <-
    data2plot %>%
    ggplot(aes(x = edad.rango, y = confirmados.prop, fill = edad.rango)) +
    geom_bar(stat = "identity") +
    facet_wrap(~residencia_provincia_nombre, ncol = 2, scales = "free_y") +
    labs(title = "Proporción de confirmados por rango etario\n en provincias > 100 confirmados")

  covidplot <- setupTheme(covidplot,
    report.date = report.date, x.values = NULL, x.type = NULL,
    total.colors = length(unique(data2plot$edad.rango)),
    data.provider.abv = "@msalnacion", base.size = 6
  )
  # Proporción de muertos por rango etario
  covidplot


  covidplot <-
    data2plot %>%
    ggplot(aes(x = edad.rango, y = fallecidos.prop, fill = edad.rango)) +
    geom_bar(stat = "identity") +
    facet_wrap(~residencia_provincia_nombre, ncol = 2, scales = "free_y") +
    labs(title = "Proporción de confirmados por rango etario\n en provincias > 100 confirmados")

  covidplot <- setupTheme(covidplot,
    report.date = report.date, x.values = NULL, x.type = NULL,
    total.colors = length(unique(data2plot$edad.rango)),
    data.provider.abv = "@msalnacion", base.size = 6
  )
  # Proporción de muertos por rango etario
  covidplot


  # Plot of deaths share
  covidplot <-
    data2plot %>%
    ggplot(aes(x = edad.rango, y = fallecidos.prop, fill = edad.rango)) +
    geom_bar(stat = "identity") +
    facet_wrap(~residencia_provincia_nombre, ncol = 2, scales = "free_y") +
    labs(title = "Proporción de muertos por rango etario\n en provincias > 100 confirmados")
  covidplot <- setupTheme(covidplot,
    report.date = report.date, x.values = NULL, x.type = NULL,
    total.colors = length(unique(data2plot$edad.rango)),
    data.provider.abv = "@msalnacion", base.size = 6
  )
  # Proporción de muertos por rango etario
  covidplot


  names(covid19.ar.summary)
  nrow(covid19.ar.summary)
  porc.cols <- names(covid19.ar.summary)[grep("porc", names(covid19.ar.summary))]
  porc.cols <- porc.cols[grep("letalidad.min|cuidado.intensivo|positividad", porc.cols)]




  # UCI rate
  covidplot <- data2plot %>%
    ggplot(aes(x = edad.rango, y = cuidado.intensivo.porc, fill = edad.rango)) +
    geom_bar(stat = "identity") +
    facet_wrap(~residencia_provincia_nombre, ncol = 2, scales = "free_y") +
    labs(title = "Porcentaje de pacientes en Unidades de Cuidados Intensivos por rango etario\n en provincias > 100 confirmados")
  covidplot <- setupTheme(covidplot,
    report.date = report.date, x.values = NULL, x.type = NULL,
    total.colors = length(unique(data2plot$edad.rango)),
    data.provider.abv = "@msalnacion", base.size = 6
  )
  covidplot

  # ventilator rate
  covidplot <- data2plot %>%
    ggplot(aes(x = edad.rango, y = respirador.porc, fill = edad.rango)) +
    geom_bar(stat = "identity") +
    facet_wrap(~residencia_provincia_nombre, ncol = 2, scales = "free_y") +
    labs(title = "Porcentaje de pacientes con requerimiento de respirador mecánico por rango etario\n en provincias > 100 confirmados")
  covidplot <- setupTheme(covidplot,
    report.date = report.date, x.values = NULL, x.type = NULL,
    total.colors = length(unique(data2plot$edad.rango)),
    data.provider.abv = "@msalnacion", base.size = 6
  )
  covidplot

  # fatality rate

  covidplot <- data2plot %>%
    ggplot(aes(x = edad.rango, y = letalidad.min.porc, fill = edad.rango)) +
    geom_bar(stat = "identity") +
    facet_wrap(~residencia_provincia_nombre, ncol = 2, scales = "free_y") +
    labs(title = "Porcentaje de letalidad por rango etario\n en provincias > 100 confirmados")
  covidplot <- setupTheme(covidplot,
    report.date = report.date, x.values = NULL, x.type = NULL,
    total.colors = length(unique(data2plot$edad.rango)),
    data.provider.abv = "@msalnacion", base.size = 6
  )
  covidplot
})