epiverse-trace · avallecam · Jul 7, 2024 · Jul 7, 2024 · Jul 7, 2024
diff --git a/episodes/EnfermedadX.Rmd b/episodes/EnfermedadX.Rmd
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: "Taller Día 4 - Grupo 1 - Estimación de las distribuciones de rezagos epidemiológicos: Enfermedad X"
+title: "Estimación de las distribuciones de rezagos epidemiológicos: Enfermedad X"
 author: "Kelly Charniga, PhD MPH & Zulma Cucunubá MD, PhD"
 date: "2023-11-23"
 output: html_document
@@ -62,7 +62,7 @@

 La relación entre estos parámetros tiene un impacto en si la enfermedad se transmite antes [(**transmisión pre-sintomática**)]{.underline} o después de que los síntomas [(**transmisión sintomática**)]{.underline} se hayan desarrollado en el caso primario (Figura 1). 

 ![](practicalfig.jpg)

 Figura 1. Relación entre el período de incubación y el intervalo serial en el momento de la transmisión (*Adaptado de Nishiura et al. 2020)*

@@ -362,7 +362,7 @@

 -   `exposure_end`: última fecha en que el paciente estuvo expuesto

 ::: {.alert .alert-secondary}

 *💡 **Preguntas (1)***                                          

@@ -390,7 +390,7 @@

 ```

 ::: {.alert .alert-secondary}

 *💡 **Discusión***    

@@ -437,7 +437,7 @@

 ```

 ::: {.alert .alert-secondary}

 *💡 **Preguntas (2)***                                                                                         

@@ -454,7 +454,7 @@

 Ahora, enfoquese en el período de incubación. Se utilizará los datos del `linelist` para esta parte. Se necesitan ambos el tiempo de inicio de sintomas y el timpo de la posible exposición. Note que en los datos hay dos fechas de exposición, una de inicio y una de final. Algunas veces la fecha exacta de exposición es desconocida y en su lugar se obtiene la ventana de exposición durante la entrevista.

 ::: {.alert .alert-secondary}
 *💡 **Preguntas (3)***

 -   ¿Para cuántos casos tiene datos tanto de la fecha de inicio de síntomas como de exposición?
@@ -572,7 +572,7 @@

 Para cada modelo con distribución ajustada:

 ::: {.alert .alert-secondary}
 *💡 **Preguntas (4)***

 -   ¿Los valores de r-hat son cercanos a 1?
@@ -606,7 +606,7 @@

 Calcule el criterio de información ampliamente aplicable (WAIC) y el criterio de información de dejar-uno-fuera (LOOIC) para comparar los ajustes de los modelos. El modelo con mejor ajuste es aquel con el WAIC o LOOIC más bajo. En esta sección también se resumirá las distribuciones y se hará algunos gráficos.

 ::: {.alert .alert-secondary}
 *💡 **Preguntas (5)***

 -   ¿Qué modelo tiene mejor ajuste?
@@ -780,7 +780,7 @@
 En los gráficos anteriores, la línea negra es la distribución acumulativa empírica (los datos), mientras que la curva azul es la distribución de probabilidad ajustada con los intervalos de credibilidad del 95%. Asegúrese de que la curva azul esté sobre la línea negra.


 ::: {.alert .alert-secondary}
 *💡 **Preguntas (6)***

 -   ¿Son los ajustes de las distribuciones lo que espera?
@@ -1238,7 +1238,7 @@

 -   Los parámetros de la distribución ajustada (e.g., shape y scale para distribución gamma)

 ::: {.alert .alert-secondary}
 *💡 **Preguntas (7)***

 -   ¿Qué distribución tiene el menor WAIC y LOOIC??
@@ -1257,7 +1257,7 @@

 ### 9.1 Analicemos el resultado juntos

 ::: {.alert .alert-secondary}
 Ahora ha finalizado el análisis estadístico 🥳

 -   Compare el período de incubación y el intervalo serial.

diff --git a/episodes/Serofoi-tutorial.Rmd b/episodes/Serofoi-tutorial.Rmd
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: "Tutorial Serofoi"
+title: "Estima la fuerza de infección a partir de encuestas serológicas usando serofoi"
 author: "Nicolás Torres, Zulma Cucunubá"
 date: "2023-11-03"
 bibliography: RMarkdown.bib

diff --git a/episodes/Sivirep-tutorial.Rmd b/episodes/Sivirep-tutorial.Rmd
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: "Taller sivirep "
+title: "Generar reportes a partir de bases de datos de vigilancia epidemiológica usando sivirep"
 author: "Geraldine Gómez Millán"
 date: "2023-11-03"
 output: html_document

diff --git a/episodes/TallerIntroAnaliticaBrotes.Rmd b/episodes/TallerIntroAnaliticaBrotes.Rmd
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: 'Taller Día 2 - Introducción a la analítica de brotes'
+title: 'Introducción a la analítica de brotes'
 author: "Anne Cori, Natsuko Imai, Finlay Campbell, Zhian N. Kamvar, Thibaut Jombart,José
   M. Velasco-España, Cándida Díaz-Brochero, Zulma M. Cucunubá"
 date: "2022-10-25"

diff --git a/episodes/Vaccineff-tutorial.Rmd b/episodes/Vaccineff-tutorial.Rmd
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: "Tutorial Vaccineff: Introducción al cálculo de efectividad vacunal con cohortes usando vaccineff"
+title: "Introducción al cálculo de efectividad vacunal con cohortes usando vaccineff"
 author: "David Santiago Quevedo, Santiago Loaiza, Zulma M. Cucunubá"
 date: "2023-11-03"
 output: html_document

diff --git a/episodes/ZIKAB.Rmd b/episodes/ZIKAB.Rmd
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: 'Taller Día 3 - Construyendo un modelo matemático simple para Zika.'
+title: 'Construyendo un modelo matemático simple para Zika'
 author: "Zulma Cucunubá, Pierre Nouvellet & José M. Velasco-España"
 date: '2022-10-24'
 output:

diff --git a/episodes/epiCo-tutorial.Rmd b/episodes/epiCo-tutorial.Rmd
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: "Tutorial epiCo"
+title: "Indicadores demográficos, canales endémicos y clusters de incidencia usando epiCo"
 author: "Juan D. Umaña, Juan Montenegro-Torres"
 date: "2023-12-08"
 image: null

diff --git a/learners/setup.md b/learners/setup.md
@@ -16,7 +16,117 @@ En esta página encontrará los talleres del día 2 del curso al día 5.
 
 Conozca nuestro [código de conducta TRACE-LAC](https://drive.google.com/file/d/1z9EecMJR0CIyrUI6hzUugS4i9aAgSD-5/view?usp=sharing).
 
-## Agenda del curso
+## Configuración del software
 
-Conozca nuestra [agenda](https://drive.google.com/file/d/1-wUnIJF4hw2Hebifo8pKJyHfADgCqRm1/view?usp=drive_link)
+Siga estos dos pasos:
 
+### 1. Instale o actualice R y RStudio
+
+R y RStudio son dos piezas separadas de software: 
+
+* **R** es un lenguaje de programación y software utilizado para ejecutar código escrito en R.
+* **RStudio** es un entorno de desarrollo integrado (IDE) que facilita el uso de R. Recomendamos utilizar RStudio para interactuar con R. 
+
+Para instalar R y RStudio, siga estas instrucciones <https://posit.co/download/rstudio-desktop/>.
+
+::::::::::::::::::::::::::::: callout
+
+### ¿Ya está instalado? 
+
+Espere: Este es un buen momento para asegurarse de que su instalación de R está actualizada.
+
+Este tutorial requiere **R versión 4.0.0 o posterior**.
+
+:::::::::::::::::::::::::::::
+
+Para comprobar si tu versión de R está actualizada:
+
+- En RStudio tu versión de R se imprimirá en [la ventana de la consola](https://docs.posit.co/ide/user/ide/guide/code/console.html). O ejecute `sessionInfo()` allí.
+
+- **Para actualizar R**, descargue e instale la última versión desde el [sitio web del proyecto R](https://cran.rstudio.com/) para su sistema operativo.
+
+  - Después de instalar una nueva versión, tendrás que reinstalar todos tus paquetes con la nueva versión. 
+
+  - Para Windows, el paquete `{installr}` puede actualizar su versión de R y migrar su biblioteca de paquetes.
+
+- **Para actualizar RStudio**, abra RStudio y haga clic en 
+Ayuda > Buscar actualizaciones`. Si hay una nueva versión disponible siga las 
+instrucciones en pantalla.
+
+::::::::::::::::::::::::::::: callout
+
+### Buscar actualizaciones regularmente
+
+Aunque esto puede sonar aterrador, es **mucho más común** encontrarse con problemas debido al uso de versiones desactualizadas de R o de paquetes de R. Mantenerse al día con las últimas versiones de R, RStudio, y cualquier paquete que utilice regularmente es una buena práctica.
+
+:::::::::::::::::::::::::::::
+
+### 2. Instale los paquetes R necesarios
+
+<!--
+During the tutorial, we will need a number of R packages. Packages contain useful R code written by other people. We will use packages from the [Epiverse-TRACE](https://epiverse-trace.github.io/). 
+-->
+
+Abra RStudio y **copie y pegue** el siguiente fragmento de código en la [ventana de la consola](https://docs.posit.co/ide/user/ide/guide/code/console.html), luego presione < kbd>Enter</kbd> (Windows y Linux) o <kbd>Return</kbd> (MacOS) para ejecutar el comando:
+
+```r
+# para episodios sobre analitica de brotes
+
+if(!require("pak")) install.packages("pak")
+
+new_packages <- c(
+  "EpiEstim",
+  "incidence",
+  "epicontacts",
+  "tidyverse",
+  "binom",
+  "knitr"
+)
+
+pak::pkg_install(new_packages)
+```
+
+```r
+# para episodio modelo matemático simple
+
+if(!require("pak")) install.packages("pak")
+
+new_packages <- c(
+  "deSolve",
+  "cowplot",
+  "tidyverse"
+)
+
+pak::pkg_install(new_packages)
+```
+
+Debería actualizar **todos los paquetes** necesarios para el tutorial, aunque los haya instalado hace relativamente poco. Las nuevas versiones traen mejoras y correcciones de errores importantes.
+
+Cuando la instalación haya terminado, puedes intentar cargar los paquetes pegando el siguiente código en la consola:
+
+```r
+# para episodios sobre analitica de brotes
+
+library(tidyverse) # contiene ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr, tibble
+library(readxl) # para leer archivos Excel
+library(binom) # para intervalos de confianza binomiales
+library(knitr) # para crear tablas bonitas con kable()
+library(incidence) # para calcular incidencia y ajustar modelos
+library(EpiEstim) # para estimar R(t)
+```
+
+```r
+# para episodio sobre modelo matemático
+
+library(deSolve)   # Paquete deSolve para resolver las ecuaciones diferenciales
+library(tidyverse) # Paquetes ggplot2 y dplyr de tidyverse
+library(cowplot) # Paquete gridExtra para unir gráficos.
+```
+
+## Lecturas relacionadas
+
+Sobre analítica de brotes:
+
+- Cori A, Donnelly CA, Dorigatti I, Ferguson NM, Fraser C, Garske T, Jombart T, Nedjati-Gilani G, Nouvellet P, Riley S, Van Kerkhove MD, Mills HL, Blake IM. **Key data for outbreak evaluation: building on the Ebola experience.** Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 2017 May 26;372(1721):20160371. doi: 10.1098/rstb.2016.0371. PMID: 28396480; PMCID: PMC5394647. <https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rstb.2016.0371>
+
+- Polonsky JA, Baidjoe A, Kamvar ZN, Cori A, Durski K, Edmunds WJ, Eggo RM, Funk S, Kaiser L, Keating P, de Waroux OLP, Marks M, Moraga P, Morgan O, Nouvellet P, Ratnayake R, Roberts CH, Whitworth J, Jombart T. **Outbreak analytics: a developing data science for informing the response to emerging pathogens.** Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 2019 Jul 8;374(1776):20180276. doi: 10.1098/rstb.2018.0276. PMID: 31104603; PMCID: PMC6558557. <https://royalsocietypublishing.org/doi/full/10.1098/rstb.2018.0276>