R/RR/reprex-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.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", "sepi_apertura"))

  data2plot <- covid19.ar.summary %>%
    filter(residencia_provincia_nombre %in% covid19.ar.provincia.summary.selected$residencia_provincia_nombre) %>%
    filter(confirmados > 0) %>%
    filter(positividad.porc <= 0.6 | confirmados >= 20)

  sepi.fechas <- covid19.curator$data %>%
    group_by(sepi_apertura) %>%
    summarize(ultima_fecha_sepi = max(fecha_apertura), .groups = "keep")
  data2plot %<>% inner_join(sepi.fechas, by = "sepi_apertura")
  dates <- sort(unique(data2plot$ultima_fecha_sepi))
  total.dates <- length(dates)

  report.date <- max(dates)


  covplot <- data2plot %>%
    ggplot(aes(x = ultima_fecha_sepi, y = confirmados, color = "confirmados")) +
    geom_line() +
    facet_wrap(~residencia_provincia_nombre, ncol = 2, scales = "free_y") +
    labs(title = "Evolución de casos confirmados y tests\n en provincias > 100 confirmados")
  covplot <- covplot +
    geom_line(aes(x = ultima_fecha_sepi, y = tests, color = "tests")) +
    facet_wrap(~residencia_provincia_nombre, ncol = 2, scales = "free_y")
  covplot <- setupTheme(covplot,
    report.date = report.date, x.values = dates, 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("provincias-confirmados-tests", ".png", sep = "")),
    covplot,
    width = 7, height = 5, dpi = 300
  )


  covplot <- data2plot %>%
    ggplot(aes(x = ultima_fecha_sepi, y = positividad.porc, color = "positividad.porc")) +
    geom_line() +
    facet_wrap(~residencia_provincia_nombre, ncol = 2, scales = "free_y") +
    labs(title = "Porcentajes de positividad, uso de UCI, respirador y letalidad\n en provincias > 100 confirmados")
  covplot <- covplot +
    geom_line(aes(x = ultima_fecha_sepi, y = cuidado.intensivo.porc, color = "cuidado.intensivo.porc")) +
    facet_wrap(~residencia_provincia_nombre, ncol = 2, scales = "free_y")
  covplot <- covplot +
    geom_line(aes(x = ultima_fecha_sepi, y = respirador.porc, color = "respirador.porc")) +
    facet_wrap(~residencia_provincia_nombre, ncol = 2, scales = "free_y")
  covplot <- covplot +
    geom_line(aes(x = ultima_fecha_sepi, y = letalidad.min.porc, color = "letalidad.min.porc")) +
    facet_wrap(~residencia_provincia_nombre, ncol = 2, scales = "free_y")

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