Lee, convierte y valida una tabla del contrato de insumos (ver dl_tablas): una ruta a un CSV, una carpeta de CSV
o un data.frame. Si el archivo es una descarga de GBD Results o del GHDx, la convierte primero con su lector.
Sirve para preparar las tablas en R y comprobar que están bien antes de armar el proyecto.
Arguments
- tabla
Nombre de la tabla: una de las de dl_tablas.
- x
Ruta a un CSV, carpeta de CSV o
data.frame(también un tibble).- ubicacion_gbd
location_idde GBD del país, para leer descargas de GBD o del GHDx que traen varias ubicaciones (opcional).- metrica_prevalencia
Métrica de la prevalencia en una descarga de GBD Results:
"Rate"(por defecto) o"Percent"(solo para reproducir corridas anteriores a la 1.0.1).
Value
Un data.table con clase dl_tabla: las columnas del contrato, con sus tipos, el sexo en palabras y las
bandas abiertas con edad_fin 125. Atributos: tabla, origen y avisos.
See also
dl_tablas (el contrato), dl_plantilla(), dl_proyecto().
Funciones del proyecto:
dl_calibrar_proxies(),
dl_correr(),
dl_ejemplo(),
dl_nuevo_proyecto(),
dl_plantilla(),
dl_proyecto(),
dl_revisar_proyecto(),
dl_tablas
Examples
pob <- data.frame(ubicacion = "01", anio = 2023, sexo = c("hombres", "mujeres"),
edad_inicio = 30, edad_fin = 35, poblacion = c(1200, 1300))
dl_tabla("poblacion", pob)
#> ubicacion anio sexo edad_inicio edad_fin poblacion
#> <char> <int> <char> <num> <num> <num>
#> 1: 01 2023 hombres 30 35 1200
#> 2: 01 2023 mujeres 30 35 1300
# una descarga de GBD Results, tal cual
dl_tabla("ancla", dl_ejemplo("ancla"))
#> causa anio sexo edad_inicio edad_fin medida valor
#> <int> <int> <char> <num> <num> <char> <num>
#> 1: 9100 2019 hombres 40 45 incidencia 0.001265435
#> 2: 9100 2019 mujeres 40 45 incidencia 0.001095981
#> 3: 9100 2019 hombres 45 50 incidencia 0.001568556
#> 4: 9100 2019 mujeres 45 50 incidencia 0.001409718
#> 5: 9100 2019 hombres 50 55 incidencia 0.002188333
#> ---
#> 764: 9103 2023 mujeres 85 90 prevalencia 0.006969716
#> 765: 9103 2023 hombres 90 95 prevalencia 0.008162674
#> 766: 9103 2023 mujeres 90 95 prevalencia 0.006927320
#> 767: 9103 2023 hombres 95 125 prevalencia 0.008761656
#> 768: 9103 2023 mujeres 95 125 prevalencia 0.007947773
#> inferior superior nombre_causa
#> <num> <num> <char>
#> 1: 0.0009430989 0.001697940 Arteriopatía crónica sintética
#> 2: 0.0008168088 0.001470570 Arteriopatía crónica sintética
#> 3: 0.0011690076 0.002104663 Arteriopatía crónica sintética
#> 4: 0.0010506294 0.001891536 Arteriopatía crónica sintética
#> 5: 0.0016309129 0.002936270 Arteriopatía crónica sintética
#> ---
#> 764: 0.0051943656 0.009351853 ACS renovascular
#> 765: 0.0060834488 0.010952544 ACS renovascular
#> 766: 0.0051627690 0.009294967 ACS renovascular
#> 767: 0.0065298560 0.011756249 ACS renovascular
#> 768: 0.0059232883 0.010664194 ACS renovascular