Dashboard COVID-19

COVID-19

En el dashboard de fallecimientos por COVID 19 en Perú podemos ver información de la distribución de personas fallecidas por ubicación geográfica; por nivel de atención al que llegaron en el transcurso de su tratamiento y si los pacientes dentro de la población en estudio contaban con alguna dosis de vacunación. Además de otros análisis derivados de estos indicadores principales.

Realicé esta investigación con data pública proporcionada por el Ministerio de Salud (MINSA) de Perú con fecha de publicación el 25 de octubre del 2022 con la finalidad de poder inspeccionar la veracidad de la información como la calidad de los datos que fueron compartidos por la entidad.

Los archivos que forman parte de este dashboard es el CSV proporcionado por el MINSA y una tabla de ubigeo de acceso público para poder diagramar un mapa SVG con el volumen de casos diferenciados por intensidad de colores.

El proceso de transformación se realizó en Power Query. La mayor parte de este proceso se abocó a la imputación de medidas de inteligencia de tiempo que me permitan ver los indicadores en días, semanas, meses, trimestres y años. Así como también la limpieza de algunos caracteres especiales que se colocaron en el nombre de las personas.

Al ser solo dos tablas involucradas en el análisis, el modelo de datos no tuvo mayor complejidad en su conexión. Y las fechas al ser correlativas y sin vacíos entre ellas no fue necesaria la creación de una tabla calendario ya que se utilizó la columna de fecha como el eje principal para este despliegue.

Para la parte de la visualización me enfoqué en 2 vistas principales. La primera tiene un marco general del volumen de fallecidos a nivel geográfico y la segunda entra en el detalle del proceso de la enfermedad y su evolución en la línea de tiempo.

A continuación, describiré brevemente la información que muestra cada visualización:

Fallecidos por ubicación geográfica: Nos muestra de manera gradual el volumen de fallecidos por nivel geográfico. Viéndose una importante concentración en la costa del país.
Top 10 de hospitales con mayor mortandad: Filtra solamente los hospitales que se encuentran en la red del Ministerio de Salud y se tomó el top 10 con mayor volumen.
Volumen de fallecidos por sexo: Muestra el volumen de fallecimientos por tipo de sexo en la población. Mostrando un importante incremento en el primer trimestre del 2022 y en parte del tercer trimestre del mismo año.
Volumen por criterio de fallecimiento: Es el volumen de criterio de fallecimiento definido por el MINSA.
Rango de edades por nivel de atención: Es una distribución en un mapa de calor donde tenemos el rango de edades por personas fallecidas. Teniendo una estacionalidad alta e incremental a partir del rango de 40 años. Adicional se subdivide por columnas para diferenciar el volumen de población segmentado por nivel de atención.
Fallecidos por cantidad de vacunas y tratamiento sometido: El gráfico jerárquico nos da una idea clara de la necesidad del paciente según el número de vacunas que tenía. Recorriendo en una sola línea si se requirió oxigeno y/o ventilación mecánica en la atención.
Fallecidos por evolución hospitalaria: Nos muestra el último estado hospitalario de la persona fallecida. Como detalle coloqué que dentro de la data existe un vacío importante de información para pacientes sin un registro hospitalario. Se podría tomar como algo crítico para tener en cuenta en una investigación más profunda.
% de fallecidos positivos y no detectados: Estas dos tipologías nos permite ver los casos positivos con posterior fallecimiento, y los no detectados. Teniendo para el 2022 mayor parte de casos positivos.
Fallecidos por número de dosis y fabricante: Estas distribuciones nos muestra el segmento de población que tuvo alguna dosis y el tipo de vacuna que se colocó. Desde mi perspectiva esta gráfica requeriría más información para poder argumentar alguna tendencia ya que si bien Pfizer se presenta como la número 1, es también importante mencionar que es la vacuna con mayor ingreso en el país. Con la data adicional de la población sobreviviente por tipo de vacuna podríamos tener más información de la calidad de estas vacunas y fabricantes.

En conclusión, el dashboard desarrollado en Power BI ha brindado una visión integral y detallada de las muertes por COVID-19 en Perú. A través de las visualizaciones interactivas y las métricas clave presentadas en el tablero de control, se han logrado identificar tendencias, patrones y datos relevantes relacionados con las muertes por COVID-19 en el país.

El análisis de los datos ha revelado información crucial sobre la evolución de los fallecimientos a lo largo del tiempo, permitiendo observar momentos críticos y posibles cambios en la tendencia. Además, las visualizaciones han facilitado la identificación de áreas geográficas con mayor incidencia de muertes, proporcionando una perspectiva regional y local para la toma de decisiones.

Podrán descargar el dashboard en formato pbix en el botón VIEW PROJECT de la derecha.