Resumen y configuración

This is an Epiverse-TRACE tutorial built with The Carpentries Workbench.

Motivación

Los brotes aparecen con diferentes enfermedades y en diferentes contextos, pero lo que todos ellos tienen en común son las preguntas clave en salud pública (Cori et al. 2017). Podemos relacionar estas preguntas clave en salud pública con las tareas de análisis de datos de brotes.

Epiverse-TRACE tiene como objetivo proporcionar un ecosistema de software para análisis de brotes con software integrado, generalizable y escalable impulsado por la comunidad. Apoyamos el desarrollo de paquetes R, hacemos que los existentes sean interoperables para la experiencia del usuario y estimulamos una comunidad de práctica.

Tutoriales Epiverse-TRACE

Los tutoriales giran en torno a un proceso de análisis de brotes dividido en tres etapas: Tareas iniciales, Tareas intermedias y Tareas finales.

Resumen de los temas de los tutoriales
Resumen de los temas de los tutoriales

Cada tarea tiene su sitio web tutorial. Cada tutorial consta de un conjunto de episodios.

Tutoriales de tareas tempranas ➠ Tutoriales de tareas intermedias ➠ Tutoriales de tareas tardías ➠
Leer y limpiar datos de casos, convertir en datos de incidencia para su visualización. Análisis en tiempo real y pronóstico de casos. Modelamiento de escenarios e investigación de intervenciones.

Cada episodio contiene:

  • Hoja de ruta: describe qué preguntas se responderán y cuáles son los objetivos del episodio.
  • Requisitos previos: describe qué episodios/paquetes deben cubrirse antes del episodio actual.
  • Código R de ejemplo: trabaje los episodios en su propio ordenador utilizando el código R de ejemplo.
  • Desafíos: completa los desafíos para poner a prueba tu comprensión.
  • Explicadores: amplía tu comprensión de los conceptos matemáticos y de modelización con los cuadros explicativos.

Consulta también el glosario para conocer los términos con los que no estés familiarizado.

Paquetes de R del Epiverse-TRACE

Nuestra estrategia consiste en incorporar gradualmente paquetes R especializados a un proceso de análisis tradicional. Estos paquetes deberían llenar los vacíos en estas tareas específicas de epidemiología en respuesta a los brotes.

En R, la unidad fundamental de código compartible es el paquete. Un paquete agrupa código, datos, documentación y pruebas y es fácil de compartir con otros (Wickham y Bryan, 2023).

Pre requisito

Este contenido asume un conocimiento intermedio de R. Estos tutoriales son para ti si:

  • Puedes leer datos en R, transformar y remodelar datos, y hacer una amplia variedad de gráficos.
  • Estás familiarizado con las funciones de dplyr, tidyr y ggplot2.
  • Puede utilizar la tubería magrittr %>% y/o la tubería nativa |>.

Esperamos que los alumnos tengan cierta exposición a conceptos básicos de estadística, matemáticas y teoría epidémica, pero NO familiaridad intermedia o experta con el modelamiento.

Configuración del software

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/.

¿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. O ejecute sessionInfo() allí.

  • Para actualizar R, descargue e instale la última versión desde el sitio web del proyecto R 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.

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

Abra RStudio y copie y pegue el siguiente fragmento de código en la ventana de la consola, luego presione < kbd>Enter (Windows y Linux) o Return (MacOS) para ejecutar el comando:

R 

# para episodios sobre acceso a retrasos temporales y cuantificar la transmisión

if(!require("pak")) install.packages("pak")

new_packages <- c(
  "EpiNow2",
  "epiverse-trace/epiparameter",
  "incidence2",
  "tidyverse"
)

pak::pkg_install(new_packages)

R 

# para episodios sobre pronóstico y severidad

if(!require("pak")) install.packages("pak")

new_packages <- c(
  "EpiNow2",
  "cfr",
  "epiverse-trace/epiparameter",
  "incidence2",
  "outbreaks",
  "tidyverse"
)

pak::pkg_install(new_packages)

Estos pasos de instalación podrían preguntarle ? Do you want to continue (Y/n) escriba Y y presione Enter.

Los usuarios de Windows necesitarán una instalación funcional de Rtools para construir el paquete desde el código fuente. Rtools no es un paquete de R, sino un software que necesita descargar e instalar. Le sugerimos lo siguiente:

  1. **Verifique la instalación de Rtools. Puedes hacerlo utilizando la búsqueda de Windows en tu sistema. Opcionalmente, puedes utilizar devtools en ejecución:

R 

if(!require("devtools")) install.packages("devtools")
devtools::find_rtools()

Si el resultado es FALSE, entonces debe realizar el paso 2.

  1. Instale Rtools. Descargue el instalador de Rtools de https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/. Instale con las selecciones por defecto.

  2. Verificar la instalación de Rtools. De nuevo, podemos usar devtools:

R 

if(!require("devtools")) install.packages("devtools")
devtools::find_rtools()
  1. Reintentar instalar {EpiNow2} usando {pak}:

R 

pak::pkg_install("EpiNow2")

Si persiste, intentar usando install.packages():

R 

install.packages("EpiNow2", repos = c("https://epiforecasts.r-universe.dev", getOption("repos")))

Si el error persiste, póngase en contacto con nosotros!

Si recibe un mensaje de error al instalar {epiparameter}, {epichains}, o {superspreading}, pruebe este código alternativo:

R 

# for epiparameter
install.packages("epiparameter", repos = c("https://epiverse-trace.r-universe.dev"))

# for superspreading
install.packages("superspreading", repos = c("https://epiverse-trace.r-universe.dev"))

# for epichains
install.packages("epichains", repos = c("https://epiverse-trace.r-universe.dev"))

Si la palabra clave del mensaje de error incluye una cadena como Personal access token (PAT), puede que necesites configurar tu token de GitHub.

Primero, instala estos paquetes de R:

R 

if(!require("pak")) install.packages("pak")

new <- c("gh",
         "gitcreds",
         "usethis")

pak::pak(new)

A continuación, sigue estos tres pasos para configurar tu token de GitHub (lee esta guía paso a paso):

R 

# Generate a token
usethis::create_github_token()

# Configure your token 
gitcreds::gitcreds_set()

# Get a situational report
usethis::git_sitrep()

Intente de nuevo instalar {epichains}:

R 

if(!require("remotes")) install.packages("remotes")
remotes::install_github("epiverse-trace/epichains")

Si el error persiste, póngase en contacto con nosotros!

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 acceso a retrasos temporales y cuantificar la transmisión

library(EpiNow2)
library(epiparameter)
library(incidence2)
library(tidyverse)

R 

# para episodios sobre pronóstico y severidad

library(EpiNow2)
library(cfr)
library(epiparameter)
library(incidence2)
library(outbreaks)
library(tidyverse)

Si NO aparece un error del tipo no hay ningún paquete llamado '...', ¡puede continuar! Si es así, contacte con nosotros!

Conjuntos de datos

Descargar los datos

Descargaremos los datos directamente desde R durante el tutorial. Sin embargo, si esperas problemas con la red, puede ser mejor descargar los datos de antemano y almacenarlos en tu máquina.

Los archivos de datos para el tutorial se pueden descargar manualmente aquí:

Lecturas relacionadas

Sobre cuantificar transmisibilidad:

  • Gostic KM, McGough L, Baskerville EB, Abbott S, Joshi K, Tedijanto C, Kahn R, Niehus R, Hay JA, De Salazar PM, Hellewell J, Meakin S, Munday JD, Bosse NI, Sherrat K, Thompson RN, White LF, Huisman JS, Scire J, Bonhoeffer S, Stadler T, Wallinga J, Funk S, Lipsitch M, Cobey S. Practical considerations for measuring the effective reproductive number, Rt. PLoS Comput Biol. 2020 Dec 10;16(12):e1008409. doi: 10.1371/journal.pcbi.1008409. Erratum in: PLoS Comput Biol. 2021 Dec 8;17(12):e1009679. PMID: 33301457; PMCID: PMC7728287. https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1008409

Sobre estimación de severidad:

Sus preguntas

Si necesita ayuda para instalar el software o tiene alguna otra pregunta sobre este tutorial, envíe un correo electrónico a