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@avallecam
avallecam committed Jul 5, 2024
1 parent 0ceb881 commit ea0fb9d
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Showing 3 changed files with 34 additions and 34 deletions.
20 changes: 10 additions & 10 deletions locale/es/episodes/delay-functions.Rmd
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -146,13 +146,13 @@ Con el intervalo de serie COVID-19 (`covid_serialint`) calcula:

- ¿Cuántos más casos atrasados se podrían captar si el método de rastreo de contactos considerara los contactos de hasta 6 días antes del inicio en comparación con los de 2 días antes del inicio?

::::::::::::::::: sugerencia
::::::::::::::::: hint

En la Figura 5 de las [funciones de probabilidad de R para la distribución normal](https://sakai.unc.edu/access/content/group/3d1eb92e-7848-4f55-90c3-7c72a54e7e43/public/docs/lectures/lecture13.htm#probfunc), la sección sombreada representa una probabilidad acumulada de `0.997` para el valor del cuantil en `x = 2`.

::::::::::::::::::::::

::::::::::::::::: solución
::::::::::::::::: solution

```{r, eval=FALSE}
plot(covid_serialint)
Expand All @@ -171,7 +171,7 @@ Dado el intervalo de serie COVID-19:

::::::::::::::::::::::::::

::::::::::::::::: solución
::::::::::::::::: solution

### ¿Y si

Expand Down Expand Up @@ -241,7 +241,7 @@ Calcula:

- ¿En qué plazo exacto de tiempo el 99% de las personas que presentan síntomas de COVID-19 después de la infección los presentan?

::::::::::::::::: pista
::::::::::::::::: hint

¿Qué distribución del retraso mide el tiempo entre la infección y la aparición de los síntomas?

Expand All @@ -265,7 +265,7 @@ generate(covid_serialint_discrete, times = 10)
::::::::::::::::::::::
::::::::::::::::: solución
::::::::::::::::: solution
```{r, eval=TRUE}
covid_incubation <-
Expand All @@ -286,7 +286,7 @@ Ahora, *¿es esperable este resultado en términos epidemiológicos?*

::::::::::::::::::::::::::

::::::::::::::::: solución
::::::::::::::::: solution

### ¿Cómo crear un gráfico de distribución?

Expand Down Expand Up @@ -411,7 +411,7 @@ epinow_estimates <- epinow(

::::::::::::::::::::::

::::::::::::::::: solución
::::::::::::::::: solution

```{r, eval=TRUE, message=FALSE}
Expand Down Expand Up @@ -486,7 +486,7 @@ Intenta complementar el argumento `delays` con un retraso de notificación como

:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::

:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: debate
:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: discussion

### ¿Cuánto ha cambiado?

Expand Down Expand Up @@ -542,7 +542,7 @@ Para obtener las distribuciones de retrasos utilizando `{epiparameter}` podemos

::::::::::::::::::::::

::::::::::::::::: solución
::::::::::::::::: solution

```{r, eval=TRUE, echo=FALSE, message=FALSE}
# Leer datos del repositorio del proyecto en R
Expand Down Expand Up @@ -631,7 +631,7 @@ Utiliza el conjunto de datos `influenza_england_1978_school` del paquete `{outbr

::::::::::::::::::::::

::::::::::::::::: solución
::::::::::::::::: solution

```{r, message=FALSE, eval=TRUE}
# ¿Qué parámetros hay disponibles para Influenza?
Expand Down
2 changes: 1 addition & 1 deletion locale/es/episodes/quantify-transmissibility.Rmd
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -135,7 +135,7 @@ cases <- incidence2::covidregionaldataUK %>%
Con `incidence2::incidence()` agregamos casos en distintos tiempos *intervalos* (es decir, días, semanas o meses) o por *grupo* categorías. También podemos tener fechas completas para todo el rango de fechas por categoría de grupo utilizando `complete_dates = TRUE`
Explora más adelante la [`incidence2::incidence()` manual de referencia](https://www.reconverse.org/incidence2/reference/incidence.html)

::::::::::::::::::::::::: alerón
::::::::::::::::::::::::: spoiler

### ¿Podemos replicar {incidence2} con {dplyr}?

Expand Down
46 changes: 23 additions & 23 deletions locale/es/episodes/severity-static.Rmd
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -79,7 +79,7 @@ library(tidyverse)
library(outbreaks)
```

::::::::::::::::::: lista de comprobación
::::::::::::::::::: checklist

### El doble punto

Expand Down Expand Up @@ -167,7 +167,7 @@ Descarga el archivo [sarscov2\_casos\_defunciones.csv](data/sarscov2_cases_death

Estima la tasa de letalidad sin ajustar.

:::::::::::::::::::: pista
:::::::::::::::::::: hint

Comprueba el formato de los datos introducidos.

Expand All @@ -177,7 +177,7 @@ Comprueba el formato de los datos introducidos.

::::::::::::::::::::

:::::::::::::::::::: solución
:::::::::::::::::::: solution

Leemos los datos introducidos mediante `readr::read_csv()`. Esta función reconoce que la columna `date` tiene el formato correcto,`<date>`, que corresponde a fechas.

Expand Down Expand Up @@ -225,7 +225,7 @@ sarscov2_input %>%

:::::::::::::::::::::::::::::

::::::::::::: solución
::::::::::::: solution

### 1\. Sesgo por la identificación predominante de los casos más graves

Expand All @@ -235,7 +235,7 @@ Por lo tanto, la TL será normalmente más elevada entre *los casos detectados*

:::::::::::::

:::::::::::: solución
:::::::::::: solution

### 2\. Sesgo debido al retraso en la notificación de la defunción

Expand All @@ -247,7 +247,7 @@ En este episodio del tutorial, vamos a centrarnos en las soluciones para hacer f

::::::::::::

:::::::::::::::::::: solución
:::::::::::::::::::: solution

### Caso de estudio: Gripe A (H1N1), México, 2009

Expand Down Expand Up @@ -339,13 +339,13 @@ Estima la TL ajustada al retraso temporal utilizando la distribución apropiada

- ¡Compara los valores de la TL ajustada y sin ajuste temporal!

:::::::::::::::::::: pista
:::::::::::::::::::: hint

- Encuentra el `<epidist>` ¡apropiado!

::::::::::::::::::::

:::::::::::::::::::: solución
:::::::::::::::::::: solution

Utilizamos `{epiparameter}` para acceder a una distribución temporal para los datos de incidencia agregados del SARS-CoV-2:

Expand Down Expand Up @@ -541,7 +541,7 @@ No obstante, incluso utilizando únicamente los datos observados para el periodo

::::::::::::::::::::::::::::::::::

:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: debate
:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: discussion

### Interpretar la estimación de la TL en la fase inicial del brote

Expand All @@ -555,13 +555,13 @@ Discusión:

::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::

:::::::::::::::::::::: sugerencia
:::::::::::::::::::::: hint

Podemos utilizar la inspección visual o el análisis de los marcos de datos de salida.

::::::::::::::::::::::

:::::::::::::::::::::: solución
:::::::::::::::::::::: solution

Hay casi un mes de diferencia.

Expand All @@ -571,7 +571,7 @@ Nótese que la estimación tiene una incertidumbre considerable al principio de

::::::::::::::::::::::

:::::::::::::::::::::: debate
:::::::::::::::::::::: discussion

### Lista de verificación

Expand All @@ -581,15 +581,15 @@ Utilizando sólo el número de casos **confirmados** está claro que se pasarán

::::::::::::::::::::::

::::::::::::::::::::::::::: solución
::::::::::::::::::::::::::: solution

### ¿Por qué difieren la TL sin ajustar y la ajustada al retraso temporal?

`{cfr}` tiene como objetivo obtener un estimador insesgado "mucho antes" de observar el curso completo del brote. Para ello `{cfr}` utiliza el factor de subestimación $u_{t}$ para estimar la TL sin sesgo $p_{t}$ , utilizando métodos de máxima verosimilitud, dado el *proceso de muestreo* definido por [Nishiura et al., 2009](https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0006852).

:::::::::::::::::::::::::::

:::::::::::::::::::::::::: solución
:::::::::::::::::::::::::: solution

### ¿Qué es el proceso de muestreo?

Expand All @@ -612,7 +612,7 @@ Esta estimación la realiza la función interna `?cfr:::estimate_severity()`.

::::::::::::::::::::::::::

:::::::::::::::::::::::::: solución
:::::::::::::::::::::::::: solution

### Limitaciones

Expand Down Expand Up @@ -644,7 +644,7 @@ Reordena el listado de casos para que tenga la estructura de entrada requerida p

Estima el HFR ajustado al retardo utilizando el retardo de distribución correspondiente.

::::::::::::::::: sugerencia
::::::::::::::::: hint

**¿Cómo reorganizar mis datos de entrada?**

Expand All @@ -658,7 +658,7 @@ A continuación, consulta la viñeta [Manejo de datos de `{incidence2}`](https:/

:::::::::::::::::

::::::::::::::::: solución
::::::::::::::::: solution

```{r, message=FALSE, warning=FALSE}
# Carga los paquetes
Expand Down Expand Up @@ -719,13 +719,13 @@ La TL puede diferir entre poblaciones (por ejemplo, edad, espacio, tratamiento);

Utiliza la base de datos `cfr::covid_data` para estimar una TL ajustada al retraso temporal estratificada por países.

::::::::::::::::::::::::: sugerencia
::::::::::::::::::::::::: hint

Una forma de hacer un *análisis estratificado* es aplicar un modelo a datos anidados. Esta [viñeta `{tidyr}`](https://tidyr.tidyverse.org/articles/nest.html#nested-data-and-models) te muestra cómo aplicar la función `group_by()` + `nest()` a los datos anidados, y luego `mutate()` + `map()` para aplicar el modelo.

:::::::::::::::::::::::::

::::::::::::::::::::::::: solución
::::::::::::::::::::::::: solution

```{r, message=FALSE, warning=FALSE}
library(cfr)
Expand Down Expand Up @@ -793,7 +793,7 @@ Te invitamos a leer esta [viñeta sobre `cfr_time_varying()`](https://epiverse-t

:::::::::::::::::

:::::::::::::::::::::::::::::::: debate
:::::::::::::::::::::::::::::::: discussion

### Más medidas de gravedad

Expand All @@ -803,7 +803,7 @@ Utilizando `{cfr}` podemos cambiar las entradas para el numerador **casos** (`ca

::::::::::::::::::::::::::::::::

:::::::::::::::::::::::::::: solución
:::::::::::::::::::::::::::: solution

### Riesgo de mortalidad por infección y hospitalización

Expand All @@ -824,7 +824,7 @@ Del mismo modo, el *Riesgo de Fatalidad por Hospitalización* (HFR) requiere:

::::::::::::::::::::::::::::::::

:::::::::::::::::::::::::::: solución
:::::::::::::::::::::::::::: solution

### Fuentes de datos para más medidas de gravedad

Expand All @@ -842,7 +842,7 @@ Del mismo modo, el *Riesgo de Fatalidad por Hospitalización* (HFR) requiere:

::::::::::::::::::::::::::::

:::::::::::::::::::: debate
:::::::::::::::::::: discussion

Basándote en tu experiencia:

Expand Down

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