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# Comparación de infectadas anteparto y periparto
```{r}
Casos=CasosTot
Controls=ControlsTot
Sint=Sint.Tot
CasosGM=CasosGMTot
ControlsGM=ControlsGMTot
```
Clasificamos en infección *anteparto* y *periparto* comparando las variables "EG_TOTAL_PARTO" (edad gestacional en el momento del parto) y "EDAD.GEST.TOTAL" (edad gestacional en el momento del diagnóstico): diagnósticos realizados 3 o más días antes del parto se consideran **anteparto**, los diagnósticos realizados 2 días antes del parto en adelante se consideran **periparto**. Las diferencias se calculan usando las edades gestacionales.
```{r}
Casos$Dif=round((Casos$EG_TOTAL_PARTO-Casos$EDAD.GEST.TOTAL)*7)
Casos$PreP=rep(NA,n_I)
Casos$PreP[Casos$Dif>2]=1 #Diagnóstico de covid anteparto
Casos$PreP[Casos$Dif<=2]=0
n_IAP=table(Casos$PreP)[2]
n_IPP=table(Casos$PreP)[1]
ColumnesP=c("Infectadas anteparto (N)", "Infectadas anteparto (%)","Infectadas periparto (N)", "Infectadas periparto (%)","No infectadas (N)", "No infectadas (%)")
CasosGM$Dif=round((CasosGM$EG_TOTAL_PARTO-CasosGM$EDAD.GEST.TOTAL)*7)
CasosGM$PreP=rep(NA,dim(CasosGM)[1])
CasosGM$PreP[CasosGM$Dif>2]=1 #Diagnóstico de covid anteparto
CasosGM$PreP[CasosGM$Dif<=2]=0
```
## Diferencias entre edades gestacionales en el momento del parto y edades gestacionales en el momento del diagnóstico
```{r}
data =data.frame(
name=rep("Infectadas",length(as.numeric(Casos$Dif))),
Diferencias=as.numeric(Casos$Dif)
)
data %>%
ggplot( aes(x=name, y=Diferencias, fill=name)) +
geom_violin(width=1) +
geom_boxplot(width=0.1, color="black", alpha=0.2,outlier.fill="black",
outlier.size=1) +
#theme_ipsum() +
theme(
legend.position="none",
plot.title = element_text(size=11)
) +
xlab("")+
ylab("Diferencias (días)")
```
```{r}
I=as.numeric(Casos$Dif)
Dades=rbind(c(min(I,na.rm=TRUE),max(I,na.rm=TRUE), round(mean(I,na.rm=TRUE),1),round(median(I,na.rm=TRUE),1),round(quantile(I,c(0.25,0.75),na.rm=TRUE),1), round(sd(I,na.rm=TRUE),1)))
colnames(Dades)=c("Mínima","Máxima","Media","Mediana", "1er cuartil", "3er cuartil", "Desv. típica")
rownames(Dades)=c("Diferencias (días)")
Dades %>%
kbl() %>%
kable_styling()
```
Hay:
* `r n_IAP` casos diagnosticadas **anteparto** (al menos 3 días antes del parto),
* `r n_IPP` diagnosticadas **periparto** (de 2 días antes del parto en adelante)
* `r n_I-n_IAP-n_IPP` pérdidas (la edad gestacional de diagnóstico o de parto son desconocidas)
## Comparación de antecedentes según momento de infección
### Edades
```{r}
I=Casos$Edad._años_
I.AP=I[Casos$PreP==1]
I.PP=I[Casos$PreP==0]
```
```{r 1-appp,fig.cap="\\s"}
data =data.frame(
name=c(rep("Inf. Anteparto",length(I.AP)), rep("Inf. Periparto",length(I.PP))),
Edades=c(I.AP,I.PP)
)
sample_size = data %>% group_by(name) %>% summarize(num=n())
data %>%
left_join(sample_size) %>%
mutate(myaxis = paste0(name, "\n", "n=", num)) %>%
ggplot( aes(x=myaxis, y=Edades, fill=name)) +
geom_violin(width=1) +
geom_boxplot(width=0.1, color="black", alpha=0.2,outlier.fill="black",
outlier.size=1) +
theme(
legend.position="none",
plot.title = element_text(size=11)
) +
xlab("")+
ylab("Edades (años)")
```
```{r}
Dades=rbind(c(min(I.AP,na.rm=TRUE),max(I.AP,na.rm=TRUE), round(mean(I.AP,na.rm=TRUE),1),round(median(I.AP,na.rm=TRUE),1),round(quantile(I.AP,c(0.25,0.75),na.rm=TRUE),1), round(sd(I.AP,na.rm=TRUE),1)),
c(min(I.PP,na.rm=TRUE),max(I.PP,na.rm=TRUE), round(mean(I.PP,na.rm=TRUE),1),round(median(I.PP,na.rm=TRUE),1),round(quantile(I.PP,c(0.25,0.75),na.rm=TRUE),1),round(sd(I.PP,na.rm=TRUE),1)))
colnames(Dades)=c("Edad mínima","Edad máxima","Edad media", "Edad mediana", "1er cuartil", "3er cuartil", "Desv. típica")
rownames(Dades)=c("Inf. Anteparto","Inf. Periparto")
Dades %>%
kbl() %>%
kable_styling() %>%
scroll_box(width="100%", box_css="border: 0px;")
```
* Ajuste de las edades de infectadas y no infectadas a distribuciones normales: test de Shapiro-Wilks, p-valores $`r signif(shapiro.test(I.AP)$p.value,1)`$ y $`r
signif(shapiro.test(I.PP)$p.value,1)`$, respectivamente
* Igualdad de edades medias: test t, p-valor `r round(t.test(I.AP,I.PP)$p.value,2)`, IC del 95% para la diferencia de medias [`r round(t.test(I.AP,I.PP)$conf.int,2)`] años
* Igualdad de desviaciones típicas: test de Fligner-Killeen, p-valor $`r round(fligner.test(list(I.AP,I.PP))$p.value,5)`$
En las tablas como la que sigue:
* Los porcentajes se han calculado en la muestra sin pérdidas
* OR: la odds ratio univariante estimada de infectarse periparto (entre las infectadas) relativa a la franja de edad
* IC: el intervalo de confianza del 95% para la OR
* p-valor ajustado: p-valores de tests de Fisher bilaterales ajustados por Bonferroni calculados para la muestra sin pérdidas
```{r}
I.cut=cut(I,breaks=c(0,30,40,100),labels=c("18-30","31-40",">40"))
TablaAntePeriOR.m(I.cut,c("18-30","31-40",">40"))
```
```{r 2-appp,fig.cap="\\s"}
df =data.frame(
Factor=c(rep("Inf. Anteparto",length(I.AP)), rep("Inf. Periparto",length(I.PP))),
Edades=c( I.cut[Casos$PreP==1],I.cut[Casos$PreP==0] )
)
base=ordered(rep(c("18-30","31-40",">40"), each=2),levels=c("18-30", "31-40", ">40"))
Grupo=rep(c("Inf. Anteparto","Inf. Periparto") , length(levels(I.cut)))
valor=as.vector(prop.table(table(df), margin=1))
data <- data.frame(base,Grupo,valor)
ggplot(data, aes(fill=base , y=valor, x=Grupo)) +
geom_bar(position="dodge", stat="identity")+
ylab("")+
scale_fill_brewer(palette = "Accent")+
labs(fill = "Grupo de edad")
```
```{r 3-appp,fig.cap="\\s"}
df =data.frame(
Factor=c(rep("Inf. Anteparto",length(I.AP)), rep("Inf. Periparto",length(I.PP))),
Edades=c( I.cut[Casos$PreP==1],I.cut[Casos$PreP==0] )
)
base=ordered(rep(c("18-30","31-40",">40"), each=2),levels=c("18-30", "31-40", ">40"))
Grupo=rep(c("Inf. Anteparto","Inf. Periparto") , length(levels(I.cut)))
valor=as.vector(prop.table(table(df), margin=2))
data <- data.frame(base,Grupo,valor)
ggplot(data, aes(fill=Grupo, y=valor, x=base)) +
geom_bar(position="dodge", stat="identity")+
xlab("Grupos de edad")+
ylab("")
```
* Igualdad de composiciones por edades de los grupos de infectadas anteparto y periparto: test $\chi^2$, p-valor `r round(chisq.test(rbind(as.vector(table(I.cut[Casos$PreP==1])),
as.vector(table(I.cut[Casos$PreP==0]))))$p.value,4)`.
### Etnias
```{r}
I=Casos$Etnia
I[I=="Asia"]="Asiática"
I=factor(I)
TablaAntePeriOR.m(I,c("Árabe", "Asiática", "Blanca", "Latinoamericana","Negra"),r=6)
```
```{r 4-appp,fig.cap="\\s"}
df =data.frame(
Factor=c(rep("Inf. Anteparto",length(I.AP)), rep("Inf. Periparto",length(I.PP))),
Etnias=c(I[Casos$PreP==1],I[Casos$PreP==0] )
)
base=rep(levels(I) , each=2)
Grupo=rep(c("Inf. Anteparto","Inf. Periparto") , length(levels(I)))
valor=as.vector(prop.table(table(df), margin=1))
data <- data.frame(base,Grupo,valor)
ggplot(data, aes(fill=base , y=valor, x=Grupo)) +
geom_bar(position="dodge", stat="identity")+
ylab("")+
scale_fill_brewer(palette = "Accent")+
labs(fill = "Etnia")
```
```{r 5-appp,fig.cap="\\s"}
df =data.frame(
Factor=c(rep("Inf. Anteparto",length(I.AP)), rep("Inf. Periparto",length(I.PP))),
Etnias=c(I[Casos$PreP==1],I[Casos$PreP==0] )
)
base=rep(levels(I) , each=2)
Grupo=rep(c("Inf. Anteparto","Inf. Periparto") , length(levels(I)))
valor=as.vector(prop.table(table(df), margin=2))
data <- data.frame(base,Grupo,valor)
ggplot(data, aes(fill=Grupo, y=valor, x=base)) +
geom_bar(position="dodge", stat="identity")+
xlab("Etnias")+
ylab("")
```
* Igualdad de composiciones por edades de los grupos de infectadas anteparto y periparto: test $\chi^2$, p-valor `r round(chisq.test(rbind(as.vector(table(I[Casos$PreP==1])),
as.vector(table(I[Casos$PreP==0]))))$p.value,4)`.
### Hábito tabáquico
En las tablas como la que sigue (para antecedentes):
* Los porcentajes se calculan para la muestra sin pérdidas
* La OR es la de infección periparto (entre las infectadas) relativa al antecedente
* El IC es el IC 95% para la OR
* El p-valor es el del test de Fisher bilateral sin tener en cuenta los datos perdidos
```{r}
I=Casos$FUMADORA_CAT
TablaAntePeriOR(I,"No fumadora","Fumadora")
```
### Obesidad
```{r}
I=Casos$Obesidad
TablaAntePeriOR(I,"No obesa","Obesa")
```
### Hipertensión pregestacional
```{r}
I=Casos$Hipertensión.pregestacional
TablaAntePeriOR(I,"No HTA","HTA")
```
### Diabetes Mellitus
```{r}
I=Casos$DIABETES
TablaAntePeriOR(I,"No DM","DM")
```
### Enfermedades cardíacas crónicas
```{r}
I=Casos$Enfermedad.cardiaca.crónica
TablaAntePeriOR(I,"No ECC","ECC")
```
### Enfermedades pulmonares crónicas (incluyendo asma)
```{r,warning=FALSE}
INA=Casos$Enfermedad.pulmonar.crónica.no.asma
IA=Casos$Diagnóstico.clínico.de.Asma
I=rep(NA,n_I)
for (i in 1:n_I){I[i]=max(INA[i],IA[i],na.rm=TRUE)}
TablaAntePeriOR(I,"No EPC","EPC")
```
### Paridad
```{r}
I=Casos$NULIPARA
TablaAntePeriOR(I,"Multípara","Nulípara")
```
### Gestación múltiple
```{r}
I=Casos$Gestación.Múltiple
TablaAntePeriOR(I,"Gestación única","Gestación múltiple")
```
## Comparación de desenlaces según momento de infección
### Preeclampsia
En las tablas como la que sigue:
* RA: la proporción de desenlaces entre las infectadas anteparto menos la proporción de desenlaces entre las infectadas periparto
* RR: la proporción de desenlaces entre las infectadas anteparto dividida por la proporción de desenlaces entre las infectadas periparto
* p-valor: p-valor del test de Fisher de igualdad de proporciones de desenlaces entre las infectadas anteparto y periparto
```{r}
I=Casos$PREECLAMPSIA_ECLAMPSIA_TOTAL
TablaAntePeri(I, "PE", "No PE")
```
```{r,eval=FALSE,include=FALSE}
NI=Controls$PREECLAMPSIA_ECLAMPSIA_TOTAL
EE=rbind(as.vector(table(I[Casos$PreP==1]))[2:1],
as.vector(table(I[Casos$PreP==0]))[2:1],
as.vector(table(NI))[2:1])
Síntomas=rep(c("Inf. anteparto", "Inf. periparto", "No infectadas"), each=2)
Grupo=rep(c("Preeclampsia","No preeclampsia") , 3)
valor=as.vector(t(prop.table(EE, margin=1)))
data <- data.frame(Grupo,Síntomas,valor)
ggplot(data, aes(fill=Grupo, y=valor, x=Síntomas)) +
geom_bar(position="dodge", stat="identity")+
xlab("Momento de diagnóstico")+
ylab("")+
scale_fill_brewer(palette = "Dark2")
```
### Preeclampsia con CG
```{r}
I.AP=Casos$Preeclampsia.grave_HELLP_ECLAMPSIA[Casos$PREECLAMPSIA_ECLAMPSIA_TOTAL==1 & Casos$PreP==1]
I.PP=Casos$Preeclampsia.grave_HELLP_ECLAMPSIA[Casos$PREECLAMPSIA_ECLAMPSIA_TOTAL==1 & Casos$PreP==0]
TablaAntePeri.r(I.AP, I.PP, "PE con CG", "PE sin CG")
```
### Anomalías congénitas
```{r}
I=Casos$Diagnóstico.de.malformación.ecográfica._.semana.20._
TablaAntePeri(I,"Anomalías congénitas", "No anomalías congénitas")
```
### Retraso del crecimiento intrauterino
```{r}
I=Casos$Defecto.del.crecimiento.fetal..en.tercer.trimestre._.CIR._.
TablaAntePeri(I,"RCIU","No RCIU")
```
### Diabetes gestacional
```{r}
I=Casos$Diabetes.gestacional
TablaAntePeri(I,"DG","No DG")
```
### Hipertensión gestacional
```{r}
I=Casos$Hipertensión.gestacional
TablaAntePeri(I,"HG","No HG")
```
### Rotura prematura de membranas
```{r}
I=Casos$Bolsa.rota.anteparto
TablaAntePeri(I,"RPM","No RPM")
```
### Ingreso materno en UCI
```{r}
I=Casos$UCI
TablaAntePeri(I,"UCI","No UCI")
```
### Ingreso materno en UCI según el momento del parto o cesárea
```{r}
I.AP=Casos$UCI_ANTES.DESPUES.DEL.PARTO[Casos$UCI==1 & Casos$PreP==1]
I.PP=Casos$UCI_ANTES.DESPUES.DEL.PARTO[Casos$UCI==1 & Casos$PreP==0]
TablaAntePeri.r(I.AP, I.PP,"Antes del parto", "Después del parto", )
```
### Feto muerto anteparto
```{r}
I1.AP=Casos$Feto.muerto.intraútero[Casos$PreP==1]
I1.AP[I1.AP=="Sí"]=1
I1.AP[I1.AP=="No"]=0
I1.PP=Casos$Feto.muerto.intraútero[Casos$PreP==0]
I1.PP[I1.PP=="Sí"]=1
I1.PP[I1.PP=="No"]=0
I2.AP=CasosGM$Feto.vivo[CasosGM$PreP==1]
I2.AP[I2.AP=="Sí"]=0
I2.AP[I2.AP=="No"]=1
I2.PP=CasosGM$Feto.vivo[CasosGM$PreP==0]
I2.PP[I2.PP=="Sí"]=0
I2.PP[I2.PP=="No"]=1
I.AP=c(I1.AP,I2.AP)
I.PP=c(I1.PP,I2.PP)
TablaAntePeri.r(I.AP, I.PP,"Ningún feto muerto anteparto","Algún feto muerto anteparto")
```
### Prematurez
```{r}
I=Casos$PREMATURO
TablaAntePeri(I,"Prematuro","A término")
```
### Eventos trombóticos
```{r}
I=Casos$EVENTOS_TROMBO_TOTALES
TablaAntePeri(I,"Eventos trombóticos","No eventos trombóticos")
```
### Eventos hemorrágicos
```{r}
I=Casos$EVENTOS_HEMORRAGICOS_TOTAL
TablaAntePeri(I,"Eventos hemorrágicos","No eventos hemorrágicos")
```
### Hemorragias potsparto
```{r}
I=Casos$Hemorragia.postparto
I.sino=I
I.sino[I.sino!="No" & !is.na(I.sino)]="Sí"
TablaAntePeri(I.sino,"HPP","No HPP")
```
```{r}
I=ordered(I,levels=names(table(I))[c(2,3,1,4)])
TablaAntePeri.m(I,L=c("Tto. médico",
"Tto. Qx. conservador","Histerectomía",
"No HPP"))
```
* Diferencia entre infectadas ante y periparto: test $\chi^2$ de Montecarlo, p-valor `r round(chisq.test(EE[c(1,2),],simulate.p.value=TRUE,B=10000)$p.value,3)`
### Inicio del parto
```{r}
I=Casos$Inicio.de.parto
I=factor(Casos$Inicio.de.parto,levels=c("Espontáneo", "Inducido", "Cesárea"),ordered=TRUE)
TablaAntePeri.m(I,c("Espontáneo", "Inducido", "Cesárea"))
```
```{r}
I.AP=Casos$Inicio.de.parto[Casos$PreP==1]
I.PP=Casos$Inicio.de.parto[Casos$PreP==0]
NI=Controls$Inicio.de.parto
NI[NI=="Cesárea programada"]="Cesárea"
df =data.frame(
Factor=c( rep("Inf. anteparto",length(I.AP)), rep("Inf. periparto",length(I.PP)), rep("No infectadas",length(NI))),
Inicios=ordered(c( I.AP,I.PP,NI ),levels=c("Espontáneo","Inducido","Cesárea"))
)
base=ordered(rep(c("Espontáneo","Inducido","Cesárea"), each=3),levels=c("Espontáneo","Inducido","Cesárea"))
Grupo=rep(c("Inf. anteparto","Inf. periparto","No infectada") , 3)
valor=c(as.vector(prop.table(table(df),margin=1)) )
data <- data.frame(base,Grupo,valor)
ggplot(data, aes(fill=base, y=valor, x=Grupo)) +
geom_bar(position="dodge", stat="identity")+
xlab("")+
ylab("")+
scale_fill_brewer(palette = "Set3") +
labs(fill = "Inicio")
```
* Diferencia entre infectadas ante y periparto: test $\chi^2$, p-valor `r round(chisq.test(EE[c(1,2),])$p.value,3)`
### Tipo de parto
```{r}
I.In=Casos$Inicio.de.parto
I.In[I.In=="Cesárea"]="Cesárea programada"
I=Casos$Tipo.de.parto
I[I.In=="Cesárea programada"]="Cesárea programada"
I[I=="Cesárea"]="Cesárea urgente"
I=factor(I,levels=c("Eutocico", "Instrumental", "Cesárea programada", "Cesárea urgente"),ordered=TRUE)
TablaAntePeri.m(I,c("Eutócico", "Instrumental", "Cesárea programada", "Cesárea urgente"))
```
```{r}
I.AP.In=Casos$Inicio.de.parto[Casos$PreP==1]
I.AP.In[I.AP.In=="Cesárea"]="Cesárea programada"
I.AP=Casos$Tipo.de.parto[Casos$PreP==1]
I.AP[I.AP.In=="Cesárea programada"]="Cesárea programada"
I.AP[I.AP=="Cesárea"]="Cesárea urgente"
I.PP.In=Casos$Inicio.de.parto[Casos$PreP==0]
I.PP.In[I.PP.In=="Cesárea"]="Cesárea programada"
I.PP=Casos$Tipo.de.parto[Casos$PreP==0]
I.PP[I.PP.In=="Cesárea programada"]="Cesárea programada"
I.PP[I.PP=="Cesárea"]="Cesárea urgente"
NI.In=Controls$Inicio.de.parto
NI=Controls$Tipo.de.parto
NI[NI.In=="Cesárea programada"]="Cesárea programada"
NI[NI=="Cesárea"]="Cesárea urgente"
df =data.frame(
Factor=c( rep("Inf. anteparto",length(I.AP)), rep("Inf. periparto",length(I.PP)), rep("No infectadas",length(NI))),
Inicios=ordered(c( I.AP,I.PP,NI ),levels=c("Eutocico", "Instrumental", "Cesárea programada", "Cesárea urgente"))
)
base=ordered(rep(c("Eutocico", "Instrumental", "Cesárea programada", "Cesárea urgente"), each=3),levels=c("Eutocico", "Instrumental", "Cesárea programada", "Cesárea urgente"))
Grupo=rep(c("Inf. anteparto","Inf. periparto","No infectada") , 4)
valor=c(as.vector(prop.table(table(df),margin=1)) )
data <- data.frame(base,Grupo,valor)
ggplot(data, aes(fill=base, y=valor, x=Grupo)) +
geom_bar(position="dodge", stat="identity")+
xlab("")+
ylab("")+
scale_fill_brewer(palette = "Set3") +
labs(fill = "Tipo")
```
* Diferencia entre infectadas ante y periparto: test $\chi^2$, p-valor `r round(chisq.test(EE[c(1,2),])$p.value,3)`
### Test de Apgar
```{r}
I.AP=c(Casos[Casos$PreP==1,]$APGAR.5...126,CasosGM[CasosGM$PreP==1,]$APGAR.5...150)
I.PP=c(Casos[Casos$PreP==0,]$APGAR.5...126,CasosGM[CasosGM$PreP==0,]$APGAR.5...150)
I.AP=cut(I.AP,breaks=c(-1,7,20),labels=c("0-7","8-10"))
I.PP=cut(I.PP,breaks=c(-1,7,20),labels=c("0-7","8-10"))
I.AP=ordered(I.AP,levels=c("8-10","0-7"))
I.PP=ordered(I.PP,levels=c("8-10","0-7"))
TablaAntePeri.r(I.AP,I.PP,"Apgar.5≤7", "Apgar.5≥8")
```
### Ingreso del neonato en UCI
```{r}
I.AP=c(Casos[Casos$Feto.muerto.intraútero=="No" & Casos$PreP==1,]$Ingreso.en.UCIN,CasosGM[CasosGM$Feto.vivo=="Sí" & CasosGM$PreP==1,]$Ingreso.en.UCI)
I.PP=c(Casos[Casos$Feto.muerto.intraútero=="No" & Casos$PreP==0,]$Ingreso.en.UCIN,CasosGM[CasosGM$Feto.vivo=="Sí" & CasosGM$PreP==0,]$Ingreso.en.UCI)
TablaAntePeri.r(I.AP,I.PP, "UCIN", "No UCIN")
```
### Peso de neonatos
```{r}
I=c(Casos[Casos$Feto.muerto.intraútero=="No",]$Peso._gramos_...125,CasosGM[CasosGM$Feto.vivo=="Sí",]$Peso._gramos_...247)
I.AP=I[Casos$PreP==1]
I.PP=I[Casos$PreP==0]
```
```{r}
Dades=rbind(c(round(min(I.AP,na.rm=TRUE),1),round(max(I.AP,na.rm=TRUE),1), round(mean(I.AP,na.rm=TRUE),1),round(median(I.AP,na.rm=TRUE),1),round(quantile(I.AP,c(0.25,0.75),na.rm=TRUE),1), round(sd(I.AP,na.rm=TRUE),1)),
c(round(min(I.PP,na.rm=TRUE),1),round(max(I.PP,na.rm=TRUE),1), round(mean(I.PP,na.rm=TRUE),1),round(median(I.PP,na.rm=TRUE),1),round(quantile(I.PP,c(0.25,0.75),na.rm=TRUE),1), round(sd(I.PP,na.rm=TRUE),1)))
colnames(Dades)=c("Peso mínimo","Peso máximo","Peso medio", "Peso mediano", "1er cuartil", "3er cuartil", "Desv. típica")
rownames(Dades)=c("Infectadas anteparto", "Infectadas periparto")
Dades %>%
kbl() %>%
kable_styling() %>%
scroll_box(width="100%", box_css="border: 0px;")
```
```{r 426,fig.cap="\\s"}
data =data.frame(
name=c( rep("Anteparto",length(I.AP)), rep("Periparto",length(I.PP))),
Pesos=c( I.AP,I.PP))
data %>%
ggplot( aes(x=name, y=Pesos, fill=name)) +
geom_violin(width=1) +
geom_boxplot(width=0.1, color="black", alpha=0.2,outlier.fill="black",
outlier.size=1) +
theme(
legend.position="none",
plot.title=element_text(size=11)
) +
xlab("")+
ylab("Pesos (gramos)")+
scale_fill_brewer(palette = "Dark2")
```
```{r}
FK=fligner.test(list(I.AP, I.PP))$p.value
TT=t.test(I.AP, I.PP,var.equal=TRUE)$p.value
```
* p-valor del test t para los pesos medios de infectadas ante y periparto: p-valor `r round(TT[1],5)`
*Bajo peso*
```{r}
I.cut=cut(I,breaks=c(0,2500,10000),labels=c(1,0),right=FALSE)
I.cut=ordered(I.cut,levels=c(0,1))
TablaAntePeri(I.cut,"Bajo peso","No bajo peso")
```
## Comparación de desenlaces según momento de infección y sintomatología
**Porcentajes calculados por filas**
```{r}
I.AP=Casos$SINTOMAS_DIAGNOSTICO[Casos$PreP==1]
I.PP=Casos$SINTOMAS_DIAGNOSTICO[Casos$PreP==0]
NA_IAP=length(I.AP[is.na(I.AP)])
NA_IPP=length(I.PP[is.na(I.PP)])
EEExt=rbind(c(table(I.AP)[1],round(100*prop.table(table(I.AP)),2)[1],
table(I.AP)[2],round(100*prop.table(table(I.AP)),2)[2],
table(I.AP)[3],round(100*prop.table(table(I.AP)),2)[3],
length(I.AP)),
c(table(I.PP)[1],round(100*prop.table(table(I.PP)),2)[1],
table(I.PP)[2],round(100*prop.table(table(I.PP)),2)[2],
table(I.PP)[3],round(100*prop.table(table(I.PP)),2)[3],
length(I.PP))
)
EEE=EEExt[,c(1,3,5)]
colnames(EEE)=c("Asintomáticas", "Síntomas leves", "Neumonía")
colnames(EEExt)= c("Asintomáticas (N)", "Asintomáticas (%)","Síntomas leves (N)", "Síntomas leves (%)", "Neumonía (N)", "Neumonía (%)","Total")
rownames(EEExt)=c("Infectadas anteparto", "Infectadas periparto")
EEExt %>%
kbl() %>%
kable_styling()
```
**Porcentajes calculados por columnas**
```{r}
I.AP=Casos$SINTOMAS_DIAGNOSTICO[Casos$PreP==1]
I.PP=Casos$SINTOMAS_DIAGNOSTICO[Casos$PreP==0]
TT=table(Casos$PreP,Casos$SINTOMAS_DIAGNOSTICO)
p.TT=round(100*prop.table(TT,margin=2)[2:1,],1)
NA_IAP=length(I.AP[is.na(I.AP)])
NA_IPP=length(I.PP[is.na(I.PP)])
#table(I.AP)
#table(I.PP)
EEExt=rbind(c(TT[2,1],p.TT[1,1],
TT[2,2],p.TT[1,2],
TT[2,3],p.TT[1,3],
length(I.AP)),
c(TT[1,1],p.TT[2,1],
TT[1,2],p.TT[2,2],
TT[1,3],p.TT[2,3],
length(I.PP))
)
EEE=EEExt[,c(1,3,5)]
colnames(EEE)=c("Asintomáticas", "Síntomas leves", "Neumonía")
colnames(EEExt)= c("Asintomáticas (N)", "Asintomáticas (%)","Síntomas leves (N)", "Síntomas leves (%)", "Neumonía (N)", "Neumonía (%)","Total")
rownames(EEExt)=c("Infectadas anteparto", "Infectadas periparto")
EEExt %>%
kbl() %>%
kable_styling()
```
```{r}
Síntomas=ordered(rep(c("Asintomática", "Leve", "Grave"), each=2),levels=c("Asintomática", "Leve", "Grave"))
Grupo=rep(c("Anteparto","Periparto") , 3)
valor1=as.vector(prop.table(EEE, margin=1))
data1 <- data.frame(Grupo,Síntomas,valor1)
valor2=as.vector(prop.table(EEE, margin=2))
data2 <- data.frame(Grupo,Síntomas,valor2)
ggplot(data1, aes(fill=Síntomas, y=valor1, x=Grupo)) +
geom_bar(position="dodge", stat="identity")+
xlab("Momento de diagnóstico")+
ylab("")+
scale_fill_brewer(palette = "Dark2")
ggplot(data2, aes(fill=Grupo, y=valor2, x=Síntomas)) +
geom_bar(position="dodge", stat="identity")+
xlab("Síntomas")+
ylab("")+
labs(fill = "Momento diag.")
```
* Asociación entre los grupos de sintomatología y el momento del diagnóstico: test $\chi^2$, p-valor $`r signif(chisq.test(EEE)$p.value,1)`$
### Preeclampsia
```{r}
I=Casos$PREECLAMPSIA_ECLAMPSIA_TOTAL
TablaAntePeriCasos(Casos,I, c("PE", "No PE"))
```
### Preeclampsia con CG
```{r}
Casos.PE=Casos[Casos$PREECLAMPSIA_ECLAMPSIA_TOTAL==1,]
I=Casos.PE$Preeclampsia.grave_HELLP_ECLAMPSIA
Sint.PE=Casos.PE$SINTOMAS_DIAGNOSTICO
TablaAntePeriCasos(Casos.PE,I, c("PE con CG", "PE sin CG"),Sint.PE)
```
### Anomalías congénitas
```{r}
I=Casos$Diagnóstico.de.malformación.ecográfica._.semana.20._
TablaAntePeriCasos(Casos,I, c("Anomalías congénitas", "No anomalías congénitas"))
```
### Retraso del crecimiento intrauterino
```{r}
I=Casos$Defecto.del.crecimiento.fetal..en.tercer.trimestre._.CIR._.
TablaAntePeriCasos(Casos,I, c("RCIU","No RCIU"))
```
### Diabetes gestacional
```{r}
I=Casos$Diabetes.gestacional
TablaAntePeriCasos(Casos,I, c("DG","No DG"))
```
### Hipertensión gestacional
```{r}
I=Casos$Hipertensión.gestacional
TablaAntePeriCasos(Casos,I, c("HG","No HG"))
```
### Rotura prematura de membranas
```{r}
I=Casos$Bolsa.rota.anteparto
TablaAntePeriCasos(Casos,I, c("RPM","No RPM"))
```
### Ingreso materno en UCI
```{r}
I=Casos$UCI
TablaAntePeriCasos(Casos,I, c("UCI","No UCI"))
```
### Ingreso materno en UCI según el momento del parto o cesárea
```{r}
Casos.UCIM=Casos[Casos$UCI==1,]
I=Casos.UCIM$UCI_ANTES.DESPUES.DEL.PARTO
Sint.UCIM=Casos.UCIM$SINTOMAS_DIAGNOSTICO
TablaAntePeriCasos(Casos.UCIM,I, c("Antes del parto", "Después del parto"),Sint.UCIM)
```
### Feto muerto anteparto