31:T4c5,html`` /* html`

Advertencia

El Informe Epidemiológico contiene datos de casos confirmados para todas las comunas de Chile y se publica 2 veces a la semana (generaslmente los mismos días de la semana, pero no siempre es así)

Adicionalmente las autoridades regionales publican datos regulares (en muchos casos diarios) de las casos confirmados a nivel comunal, pero esto no ocurre para la Región Metropolitana.

Para tener uniformidad en el reporte, publicábamos el avance comunal en base al informe epidemiológico para todo el país. Sin embargo, debido a ajustes que se realizan en el informe epidemiológico (ej. reasignar comunas de residencia producto de investigación epidemiológica), el cálculo de nuevos casos confirmados al comparar los datos de distintos informes genera importantes anomalías (ej. casos confirmados acumulados disminuyen en 144 personas entre los informes del 13 y el 30 de Julio).

A partir del Julio, esta página utilizará datos diarios informados por las autoridades regionales en todas las comunas de Chile, excepto por la Región Metropolitana en que se utilizarán datos de los informes epidemiológicos.

`*/32:T17d4,{ const itemsArica = dataGroupedByLocationSEREMIS.find(d => d.location == ["Arica"])["items"] const last8DaysArica = _.chain(itemsArica) .sortBy(d => d.date) .reverse() .take(8) .value(); const todayArica = _.first(last8DaysArica); //return todayArica return html`

Aspectos metodológicos

El Plan Paso a Paso del Ministerio de Salud define un conjunto de indicadores y umbrales para los cambios de etapas en las respectivas comunas o regiones. Uno de estos indicadores es la "Tasa de casos nuevos (media semanal").

Esta tasa corresponde al promedio diario de nuevos casos confirmados en últimos 7 días (media móvil semanal) por cada 100 mil habitantes.

Este dato no se publica para cada comuna (al 12 de Octubre de 2020 no se ha publicado), pero sí se publica el total de casos confirmados en Informes Epidemiológicos (fuente oficial de casos por comuna). En base a esta información es posibe calcular la "Tasa de casos nuevos" para todas las comunas.

Cálculo de nuevos casos semanales

Informes Epidemiológicos, se publican 2 veces por semana. Estos debiesen ser publicados regularmente los mísmos días cada semana (Lunes y Viernes), lo que permite obtener el aumento de casos confirmados en los últimos 7 días.

Por ejemplo, para el caso de Tierra Amarilla al 9 de Octubre, se reportan 11 nuevos casos confirmados en 7 días.

Nota: para realizar el cálculo de datos en cada comuna no es necesario hacer una revisión manual de cada informe epidemiológico. En esta página hacemos un cálculo automático en base a los datos consolidados que se publican en el repositorio de Ministerio de Ciencia: https://github.com/MinCiencia/Datos-COVID19/tree/master/output/producto1

Promedio diario de nuevos casos confirmados en últimos 7 días

A partir del aumento semanal de nuevos casos confirmados, basta dividir por 7 para calcular el promedio diario

Promedio diario de nuevos casos confirmados (en últimos 7 días) = Aumento semanal / 7

Para el ejemplo de Tierra Amarilla,
Promedio diario de nuevos casos confirmados: 11 / 7 = 1,57 nuevos casos confirmados diarios (al 9 de Octubre de 2020)

Tasa de nuevos casos diarios por 100 mil habitantes

El Ministerio de Salud utiliza la tasa de nuevos casos por 100 mil habitantes para ajustar el indicador de acuerdo al tamaño de la población en las distintas localidades y poder comparar el aumento relativo a tamaño de la población. La cifra de casos nuevos se debe ampificar o reducir para calcular el aumento equivalente en una comuna con 100.000 habitantes

Si una comuna tiene 10 casos nuevos y una población de 200.000 habitantes, la tasa sería de 5 casos nuevos por 100.000 habitantes (se divide por 2).

Por otro lado, si otra comuna tiene los mismos 10 casos nuevos, pero su población son 50.000 habitantes, la tasa sería 20 casos nuevos por 100.000 habitantes (se multiplica por 2).

Para calcular la tasa x 100 mil habitantes hay que multiplicar el promedio diario por el siguiente factor
Factor = 100.000 / {población de la localidad}

Para el ejemplo de Tierra amarilla,
Tasa de nuevos casos diarios x 100 mil habitantes = 1,57 * 100.000 / 14.312 = 10,98 casos diarios x 100 mil habitantes

Inconsistencia de datos en diferentes reportes

En muchas regiones, la SEREMI o Gobierno Regional publica reportes diarios con los nuevos casos confirmados en cada comuna (salvo la Región Metropolitana). Estos datos pueden no ser consistentes con los datos publicados en los Informes Epidemiológicos (por ejemplo total acumulado de casos confirmados es menor algunos informes regionales que lo publicado en Informes Epidemiológicos).

Esta diferencia puede deberse a que el Informe Epidemiológico puede incluir más información que los reportes regionales. El Informe Epidemiológico considera como caso confirmado a los siguinetes casos:

Caso confirmado Notificado (caso con PCR+ que estaba ingresado en sistema EPIVIGILA)
Caso confirmado No Notificado (caso con PCR+ que no estaba ingresado en sistema EPIVIGILA)
Caso Probable (contacto estrecho que presenta síntomas compatibles con COVID-19 o caso sospechoso con resultado "indetermidado" en test PCR)

Es posible que algunos reportes regionales sólo incluyan los casos confirmados notificados

El reporte de Indicadores de Testeo, Trazabilidad y Aislamiento también presenta algunas inconsistencias. Los datos de "casos nuevos" en la semana respectiva, tienen distintas fuentes dependiendo de la región (en algunos casos EPIVIGILA y en otros casos la SEREMI) y la información no es necesariamente consistente con los datos de los Informes Epidemiológicos.

Potenciales errores por corrección de datos en Informes Epidemiológicos

El Informe Epidemiológico indica que para algunas comunas "Se corrige comuna de residencia o semana de inicio de síntomas en base a investigaciónepidemiológica"

Sin embargo, no se reportan detalles soble las implicancias de estas correcciones. Para algunas comunas puede ser sólo una corrección en las fechas de inicio de síntomas y no tener impacto en e total de casos confirmados. Para otras comunas puede significar que el total de casos confirmados reportados en informes previos ya no es válido al modificarse la comunas de residencia de algunos casos.

Si conocer detalles del tipo de corrección y las magnitudes de los cambios, no es posibe saber cuánto impacta cálculos de tasas de nuevos casos.

` }33:T453,{ const color = d3.scaleLinear().range(colorRange).domain(colorDomainPorPoblacion); const values = [0,1,5,10,50,100,200] const out = html`

Código de colores

${ values.map(d => ` `).join("") }

${d3.format("d")(d)}

Nota: El Consejo Asesor COVID-19 del Ministerio de Salud define los siguientes umbrales para el promedio diario de casos en últimos 7 dias:

10 casos diarios x 100 mil habitantes umbral sobre el cuál pasar a cuarentena (bajo el umbral se podría pasar a Transición o Preparación)
5 casos diarios x 100 mil habitantes umbral bajo el cual pasar a Apertura Incial
2 casos activos x 100 mil habitantes umbral bajo el cual pasar a Apertura Avanzada

` return out }34:Ta8a,{ const color = d3.scaleLinear().range(colorRange).domain(colorDomainPorPoblacion); const data = _.chain(dataGroupedByLocation).map(d => { const lastWeek = _.last(epiDates); const lastItem = _.find(d.items, e=> e.date == lastWeek) return ({ location:d.location, region: d.region, poblacion: d.poblacion, maxCases: _.max(d.items.map(e => e.totalCases_today)), lastWeekCases: lastItem && (lastItem.totalCases_today-lastItem.totalCases_1weeksAgo), items: d.items.filter(e => epiDates.includes(e.date)).map(d => ({ date: d.date, lastWeekCases: 10000*(d.totalCases_today - d.totalCases_1weeksAgo)/d.poblacion })) }) }) .filter(d => regionSeleccionada ? d.region == regionSeleccionada : true) .filter(d => d.maxCases >=0) .sortBy(d => -d.lastWeekCases/d.poblacion) .value() const out = html` ${data.map((d,i) => ` ${ i % 20 == 0 ? ` ${ epiDates.map(e => ` `).join("") } `: ``} ${ epiDates.map(e => ` `).join("") } `).join("")}

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${items.map(d => ` ${d.location}`).join(",")}
`) .value() } ` }38:Tfc1,{ //const fechas = regionSeleccionada == "Metropolitana" ? fechasMetropolitana : fechasRegiones; const fechas = fechasMetropolitana; const color = d3.scaleLinear().range(colorRange).domain(colorDomainPorPoblacion); function grupoIncidencia(d) { const n = d.items.length const incidencia = d.items[n-1].dailyAverage; if (incidencia >= 40) { return "4) Mayor o igual a 40" } else if (incidencia >= 30) { return "3) Mayor o igual a 30" } else if (incidencia >= 10) { return "2) Mayor o igual a 10" } else { return "1) Menor a 10" } } function getCellContent(items, date) { const metric = _.find(items, f=> f.date == date) && _.find(items, f=> f.date == date).dailyAverage return metric >= 0 && (metric > 11 ? d3.format(".0f")(metric) : d3.format(".1f")(metric)) || `` } //const data = _.chain(dataGroupedByLocationSEREMIS).map(d => { const data = _.chain(dataGroupedByLocation).map(d => { const lastWeek = _.last(fechas); const lastItem = _.find(d.items, e=> e.date == lastWeek) return ({ location:d.location, region: d.region, poblacion: d.poblacion, maxCases: _.max(d.items.map(e => e.totalCases_today)), lastWeekCases: lastItem && (lastItem.weeklyNewCasesEstimate), dailyAverage: lastItem && (lastItem.weeklyNewCasesEstimate)/7, incidencia: 100000*(d.weeklyNewCasesEstimate)/d.poblacion/7, activeCases: lastItem && (lastItem.weeklyNewCasesEstimate)*2, items: d.items.filter(e => fechas.includes(e.date)).map(d => ({ date: d.date, //lastWeekCases: 10000*(d.totalCases_today - d.totalCases_1weeksAgo)/d.poblacion lastWeekCases: 100000*(d.weeklyNewCasesEstimate)/d.poblacion, dailyAverage: 100000*(d.weeklyNewCasesEstimate)/d.poblacion/7, activeCases: 2*100000*(d.weeklyNewCasesEstimate)/d.poblacion })) }) }) //.filter(d => regionSeleccionada ? d.region == regionSeleccionada : true) //.filter(d => d.maxCases >=0) .filter(d => d.location !== "Melipilla") .filter(d => d.poblacion >= 0) //.filter(d => d.items.reduce((memo,d) => memo || d.dailyAverage > 10, false)) .filter(d => { const n = d.items.length return d.items[n-1].dailyAverage >= 0 }) .sortBy(d => d.location ) /* .sortBy(d => -d.activeCases/d.poblacion) //.slice(1,30) */ .value() //return dataGroupedByLocation const out = html` ${_.chain(data) .groupBy(d => grupoIncidencia(d)) .map((items,group) => ({ items: items, group: group })) .sortBy(d => d.group) .map(d => `

${d.group} (${d.items.length} comunas)

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Comuna (población)	${moment(e).format("ddd DD MMM")}
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// Datos Informe Epidemiológico //const data = dataComunasRaw1; // Datos de fuentes regionales const sortedDates = _.chain(data).map(d => d.date).uniq().sortBy().reverse().value(); const prevDateDict = {}; sortedDates.forEach((d,i) => { prevDateDict[d] = sortedDates[i+1] || null; }) debugger; const comunaDateDict = {}; data.forEach(d => { comunaDateDict[d.location] = comunaDateDict[d.location] || {}; comunaDateDict[d.location][d.date] = d; }) data.forEach(d => { d.dateLastWeek = moment(d.date).subtract(7, "days").format("YYYY-MM-DD"); const recordLastWeek = comunaDateDict[d.location][d.dateLastWeek]; d.valueLastWeek = recordLastWeek && recordLastWeek.total_cases d.deltaLastWeek = recordLastWeek && (+d.total_cases - recordLastWeek.total_cases) d.dailyAverage = d.deltaLastWeek / 7; d.weekAgoRecord=recordLastWeek; d.growthFactor = recordLastWeek && (+d.total_cases / +recordLastWeek.total_cases) }) //return data; function getCasesWeekAgo(item,n) { if (n == 0) { return item && item.total_cases || null } else { return item && getCasesWeekAgo(item.weekAgoRecord, n-1) || null } } function getCasesDatePointsAgo(item,n) { if (n == 0) { return item && item.total_cases || null } else { return item && getCasesDatePointsAgo(comunaDateDict[item.location][prevDateDict[item.date]], n-1) || null } } function getCasesDaysPointsAgo(item,n) { if (n == 0) { return 0 } else { const prevDate = item && prevDateDict[item.date] || null; const daysSincePrevDAte = item && moment(item.date).diff(moment(prevDate), "days") return item && daysSincePrevDAte + getCasesDaysPointsAgo(comunaDateDict[item.location][prevDateDict[item.date]], n-1) || 0 } } data.forEach(d => { d.referenceDate = refDate; d.deltaOnReferenceDate = comunaDateDict[d.location][refDate] && comunaDateDict[d.location][refDate].deltaLastWeek ? +comunaDateDict[d.location][refDate].deltaLastWeek : null; d.dailyAvgOnReferenceDay = d.deltaOnReferenceDate / 7; d.dailyAverageDiffAgainstReferenceDay = d.dailyAverage - d.dailyAvgOnReferenceDay; d.relativeIncrease = d.dailyAverage / d.dailyAvgOnReferenceDay; d.dailyAverageLAstWeek = d.weekAgoRecord && d.weekAgoRecord.weekAgoRecord ? (d.weekAgoRecord.total_cases - d.weekAgoRecord.weekAgoRecord.total_cases)/7 : null d.totalCases_today = getCasesWeekAgo(d,0) d.totalCases_1weeksAgo = getCasesWeekAgo(d,1) d.totalCases_2weeksAgo = getCasesWeekAgo(d,2) d.totalCases_3weeksAgo = getCasesWeekAgo(d,3) d.totalCases_4weeksAgo = getCasesWeekAgo(d,4) d.totalCases_5weeksAgo = getCasesWeekAgo(d,5) d.totalCases_6weeksAgo = getCasesWeekAgo(d,6) d.totalCases_2Datepointsago = getCasesDatePointsAgo(d,2) d.totalCases_4Datepointsago = getCasesDatePointsAgo(d,4) d.daysSince2Datepointsago = getCasesDaysPointsAgo(d,2) d.daysSince4Datepointsago = getCasesDaysPointsAgo(d,4) d.avgWeekyCases_2Datepointsago = getCasesDaysPointsAgo(d,2) ? 7*(d.total_cases - getCasesDatePointsAgo(d,2))/getCasesDaysPointsAgo(d,2) : 0; d.avgWeekyCases_4Datepointsago = getCasesDaysPointsAgo(d,4) ? 14*(d.total_cases - getCasesDatePointsAgo(d,4))/getCasesDaysPointsAgo(d,4) : 0; //d.poblacion = +poblacionPorComuna[+d.location_code]; }) /* _.chain(data).groupBy(d => d.location).each((items,key) => { identifySlope(items) }).value() */ return data }3e:T804,aliasComunas = ({ "Alhue" :"Alhué", "Alto Biobio" :"Alto Biobío", "Antartica" :"Antártica", "Aysen" :"Aisén", "Camina" :"Camiña", "Canete" :"Cañete", "Chaiten" :"Chaitén", "Chanaral" :"Chañaral", "Chepica" :"Chépica", "Chillan" :"Chillán", "Chillan Viejo" :"Chillán Viejo", "Cochamo" :"Cochamó", "Colbun" :"Colbún", "Combarbala" :"Combarbalá", "Concepcion" :"Concepción", "Conchali" :"Conchalí", "Concon" :"Concón", "Constitucion" :"Constitución", "Copiapo" :"Copiapó", "Curacautin" :"Curacautín", "Curacavi" :"Curacaví", "Curaco de Velez" :"Curaco de Vélez", "Curico" :"Curicó", "Donihue" :"Doñihue", "Estacion Central" :"Estación Central", "Futaleufu" :"Futaleufú", "Hualaihue" :"Hualaihué", "Hualane" :"Hualañé", "Hualpen" :"Hualpén", "Juan Fernandez" :"Juan Fernández", "La Union" :"La Unión", "Licanten" :"Licantén", "Longavi" :"Longaví", "Los Alamos" :"Los Álamos", "Los Angeles" :"Los Ángeles", "Machali" :"Machalí", "Mafil" :"Máfil", "Maipu" :"Maipú", "Maria Elena" :"María Elena", "Maullin" :"Maullín", "Mulchen" :"Mulchén", "Niquen" :"Ñiquén", "Nunoa" :"Ñuñoa", "OHiggins" :"O'Higgins", "Ollague" :"Ollagüe", "Olmue" :"Olmué", "Penaflor" :"Peñaflor", "Penalolen" :"Peñalolén", "Pitrufquen" :"Pitrufquén", "Puchuncavi" :"Puchuncaví", "Pucon" :"Pucón", "Puqueldon" :"Puqueldón", "Puren" :"Purén", "Queilen" :"Queilén", "Quellon" :"Quellón", "Quillon" :"Quillón", "Quilpue" :"Quilpué", "Ranquil" :"Ránquil", "Requinoa" :"Requínoa", "Rio Bueno" :"Río Bueno", "Rio Claro" :"Río Claro", "Rio Hurtado" :"Río Hurtado", "Rio Ibanez" :"Río Ibáñez", "Rio Negro" :"Río Negro", "Rio Verde" :"Río Verde", "San Fabian" :"San Fabián", "San Joaquin" :"San Joaquín", "San Jose de Maipo" :"San José de Maipo", "San Nicolas" :"San Nicolás", "San Ramon" :"San Ramón", "Santa Barbara" :"Santa Bárbara", "Tirua" :"Tirúa", "Tolten" :"Toltén", "Tome" :"Tomé", "Traiguen" :"Traiguén", "Vichuquen" :"Vichuquén", "Vicuna" :"Vicuña", "Vilcun" :"Vilcún", "Vina del Mar" :"Viña del Mar" })3f:T5df,dataGroupedByLocationSEREMIS = { function estimateAverageWeeklyNewCases(record) { const location = record.location const date = record.date function estimateWeeklyCases(date1, date2) { const record1 = dictDataComunasSEREMIS[location][date1]; const record2 = dictDataComunasSEREMIS[location][date2]; const elapsedDays = moment(date1).diff(moment(date2), "days"); const changeCases = record1 && record2 && record1.total_cases - record2.total_cases || null; return changeCases && elapsedDays && 7 * changeCases / elapsedDays || null; } if (record.weekAgoRecord) { return record.total_cases - record.weekAgoRecord.total_cases } else { debugger; const weekAgoDate = moment(date).subtract(1, "week").format("YYYY-MM-DD"); const olderDates = _.chain(dictDataComunasSEREMIS[location]) .keys() .filter(d => d <= weekAgoDate) .sortBy() .reverse() .value(); const closestDateToWeekAgo = _.first(olderDates); return estimateWeeklyCases(date, closestDateToWeekAgo) } } const grouped = _.chain(dataComunasSEREMIS) .groupBy(d => d.location) .map((items, location) => ({ location: location, poblacion: items[0].poblacion, region: items[0].region, items: items.map(item => { item.weeklyNewCasesEstimate = estimateAverageWeeklyNewCases(item); return item }), })) .value() return grouped }40:T8fe,dataComunasSEREMIS = { //const data = dataComunasRaw; // Datos Informe Epidemiológico const data = dataComunasRawSEREMIS; // Datos de fuentes regionales const comunaDateDict = {}; data.forEach(d => { comunaDateDict[d.location] = comunaDateDict[d.location] || {}; comunaDateDict[d.location][d.date] = d; }) data.forEach(d => { d.dateLastWeek = moment(d.date).subtract(7, "days").format("YYYY-MM-DD"); const recordLastWeek = comunaDateDict[d.location][d.dateLastWeek]; d.valueLastWeek = recordLastWeek && recordLastWeek.total_cases d.deltaLastWeek = recordLastWeek && (+d.total_cases - recordLastWeek.total_cases) d.dailyAverage = d.deltaLastWeek / 7; d.weekAgoRecord=recordLastWeek; d.growthFactor = recordLastWeek && (+d.total_cases / +recordLastWeek.total_cases) }) //return data; function getCasesWeekAgo(item,n) { if (n == 0) { return item && item.total_cases || null } else { return item && getCasesWeekAgo(item.weekAgoRecord, n-1) || null } } data.forEach(d => { d.referenceDate = refDate; d.deltaOnReferenceDate = comunaDateDict[d.location][refDate] && comunaDateDict[d.location][refDate].deltaLastWeek ? +comunaDateDict[d.location][refDate].deltaLastWeek : null; d.dailyAvgOnReferenceDay = d.deltaOnReferenceDate / 7; d.dailyAverageDiffAgainstReferenceDay = d.dailyAverage - d.dailyAvgOnReferenceDay; d.relativeIncrease = d.dailyAverage / d.dailyAvgOnReferenceDay; d.dailyAverageLAstWeek = d.weekAgoRecord && d.weekAgoRecord.weekAgoRecord ? (d.weekAgoRecord.total_cases - d.weekAgoRecord.weekAgoRecord.total_cases)/7 : null d.totalCases_today = getCasesWeekAgo(d,0) d.totalCases_1weeksAgo = getCasesWeekAgo(d,1) d.totalCases_2weeksAgo = getCasesWeekAgo(d,2) d.totalCases_3weeksAgo = getCasesWeekAgo(d,3) d.totalCases_4weeksAgo = getCasesWeekAgo(d,4) d.totalCases_5weeksAgo = getCasesWeekAgo(d,5) d.totalCases_6weeksAgo = getCasesWeekAgo(d,6) d.poblacion = +poblacionPorComuna[+d.location_code]; }) /* _.chain(data).groupBy(d => d.location).each((items,key) => { identifySlope(items) }).value() */ return data }41:T691,dictBacPositividadPorComuna = { const dict = {}; dataBACPorComuna.forEach(d => { debugger; const fechaAjustada = moment(d.Fecha).subtract(3, "days").format("YYYY-MM-DD"); dict[d.Comuna] = dict[d.Comuna] || {} ; dict[d.Comuna][fechaAjustada] = dict[d.Comuna][fechaAjustada] || {} ; dict[d.Comuna][fechaAjustada].Fecha = fechaAjustada; dict[d.Comuna][fechaAjustada].Comuna = d.Comuna; dict[d.Comuna][fechaAjustada].Region = d.Region; dict[d.Comuna][fechaAjustada].BAC = +d.BAC/100; dict[d.Comuna][fechaAjustada].poblacion = +d.Poblacion; let fechaEpi = fechaAjustada; // Excepción por desajuste de informe EPI if (fechaAjustada == "2020-10-23") { fechaEpi = "2020-10-24" } dict[d.Comuna][fechaAjustada].nuevos_casos_semanales = dictDataComunas[d.Comuna] && dictDataComunas[d.Comuna][fechaEpi] && dictDataComunas[d.Comuna][fechaEpi].weeklyNewCasesEstimate; dict[d.Comuna][fechaAjustada].incidencia = 100000 * dict[d.Comuna][fechaAjustada].nuevos_casos_semanales / dict[d.Comuna][fechaAjustada].poblacion / 7; }) dataPositividadPorComuna.forEach(d => { const fechaAjustada = moment(d.Fecha).subtract(3, "days").format("YYYY-MM-DD"); dict[d.Comuna] = dict[d.Comuna] || {} ; dict[d.Comuna][fechaAjustada] = dict[d.Comuna][fechaAjustada] || {} ; dict[d.Comuna][fechaAjustada].Positividad = +d.Positividad/100; }) return dict; }42:T595,dictActivosPorComuna = { const dict = {}; dataActivosPorComuna.forEach(d => { const fechaSemanaPrevia = moment(d.Fecha).subtract(7, "days").format("YYYY-MM-DD"); debugger; dict[d.Comuna] = dict[d.Comuna] || {} ; dict[d.Comuna][d.Fecha] = dict[d.Comuna][d.Fecha] || {} ; dict[d.Comuna][d.Fecha].Fecha = d.Fecha; dict[d.Comuna][d.Fecha].Comuna = d.Comuna; dict[d.Comuna][d.Fecha].Region = d.Region; dict[d.Comuna][d.Fecha].activos = +d["Casos activos"]; dict[d.Comuna][d.Fecha].poblacion = +d.Poblacion; dict[d.Comuna][d.Fecha].activos_7dias_atras = dict[d.Comuna][fechaSemanaPrevia] && dict[d.Comuna][fechaSemanaPrevia]["activos"] || 0; dict[d.Comuna][d.Fecha].variacionActivos_7dias = dict[d.Comuna][d.Fecha].activos / dict[d.Comuna][d.Fecha].activos_7dias_atras - 1; }) /* dataPositividadPorComuna.forEach(d => { const fechaSemanaPrevia = moment(d.Fecha).subtract(7, "days").format("YYYY-MM-DD"); dict[d.Comuna] = dict[d.Comuna] || {} ; dict[d.Comuna][fechaSemanaPrevia] = dict[d.Comuna][fechaSemanaPrevia] || {} ; dict[d.Comuna][fechaSemanaPrevia].Positividad = +d.Positividad/100; }) */ return dict; }43:T4ac,function checkbox(config = {}) { let { value: formValue, title, description, submit, options } = Array.isArray(config) ? {options: config} : config; options = options.map( o => (typeof o === "string" ? { value: o, label: o } : o) ); const form = input({ type: "checkbox", title, description, submit, getValue: input => { if (input.length) return Array.prototype.filter .call(input, i => i.checked) .map(i => i.value); return input.checked ? input.value : false; }, form: html` ` }); form.output.remove(); return form; }44:[{"id":"c047f0f796d31c89f0b2d555a91513818b11df236fca8c2d96a0114057226777cee2669ecb33e55b08b13edd7ef197b5d8dfb02ced61589c9a00c758a1b96773","href":"https://static.observableusercontent.com/files/c047f0f796d31c89f0b2d555a91513818b11df236fca8c2d96a0114057226777cee2669ecb33e55b08b13edd7ef197b5d8dfb02ced61589c9a00c758a1b96773","name":"circle.png","type":"image/png","lastModified":1597073012916.834,"size":28081},{"id":"8aade24c39783ad8fea023dedbe294aa4b07ac8bdb3076651c76bfc9feaa698f8362dd7329b43fbebff3f649e5703d32e745a372fad724f598c448b6c76e7374","href":"https://static.observableusercontent.com/files/8aade24c39783ad8fea023dedbe294aa4b07ac8bdb3076651c76bfc9feaa698f8362dd7329b43fbebff3f649e5703d32e745a372fad724f598c448b6c76e7374","name":"indicadores.png","type":"image/png","lastModified":1602511401961.56,"size":138415},{"id":"800e8ecf5a7d7526a0def1479d1c7a26bbcd5fb3bf75a308023285f921e703d8cc40abdb970ce6c2ab409de47e9abb5c9e28552814f95c2adc810650f2c5c734","href":"https://static.observableusercontent.com/files/800e8ecf5a7d7526a0def1479d1c7a26bbcd5fb3bf75a308023285f921e703d8cc40abdb970ce6c2ab409de47e9abb5c9e28552814f95c2adc810650f2c5c734","name":"Informe Epi - correcciones.png","type":"image/png","lastModified":1602509412675.636,"size":136393},{"id":"0086de62851a6684fba09a3dadb0292bda53a51d4bc6c2b490348bcd8a922d4546df53bb2882a372175f3c77b9d884bcf018a9d0797f122545fb74b01f2b4edd","href":"https://static.observableusercontent.com/files/0086de62851a6684fba09a3dadb0292bda53a51d4bc6c2b490348bcd8a922d4546df53bb2882a372175f3c77b9d884bcf018a9d0797f122545fb74b01f2b4edd","name":"Aumento semanal.png","type":"image/png","lastModified":1602500749182.225,"size":186860}] 2f:{"title":"Coronavirus en Chile - Tasa de nuevos casos diarios por comuna (Datos informe Epidemiológico para todas las regiones)","cells":[{"id":0,"value":"md`# Coronavirus en Chile - Tasa de nuevos casos diarios por comuna (Datos informe Epidemiológico para todas las regiones)`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":5189,"value":"$31","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":5139,"value":"$32","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":4698,"value":"\nviewof regionSeleccionada = {\n const regiones = _.chain(dataToRender)\n .map(d => d.region)\n .uniq()\n .sortBy()\n .map(d => ({\n label: d,\n value:d\n }))\n .value()\n \n const options = _.concat(\n //[{label: \"Todas\", value:\"\"}],\n regiones\n )\n \n return select({\n title: \"Seleccionar una región\",\n description: \"Escriba el nombre de una región para ver sólo datos de esa región \",\n options: options,\n placeholder: \"Seleccione una región . . .\",\n value: \"\"\n })\n}\n","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":4809,"value":"html`

${regionSeleccionada ? `Comunas en región: ${regionSeleccionada}`: `Todas las comunas de Chile con casos confirmados`}

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Promedio diario de casos en últimos 7 días (x 100 mil habitantes)

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Código de colores

\n\n\n \n\n \n\n ${\n values.map(d => `\n \n `).join(\"\")\n }\n\n\n \n\n\n

whiteTextThreshold ? \"white\" : \"black\"}\">\n ${d}\n

\n ` \n return out\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":4460,"value":"$36","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":5626,"value":"$37","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":5556,"value":"md`# Comunas de todo Chile según nivel de incidencia`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":5571,"value":"$38","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":589,"value":"html`

Autor

Ernesto Laval (@elaval)

\n\n

Fuente de datos

\nDatos de casos confirmados por comunas en Informes epidemiológicos del Ministerio de Salud de Chile, publicados por el Ministerio de Ciencia en: https://github.com/MinCiencia/Datos-COVID19/blob/master/output/producto1/Covid-19_std.csv\n

\n\n\n

\n\n\n`\n","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":5659,"value":"{\n const data = _.map(dictDataComunas, (items,comuna) => {\n return {\n comuna: comuna, \n region: items[\"2021-02-01\"].region, \n cases20200201: items[\"2021-02-01\"].weeklyNewCasesEstimate,\n cases20200125: items[\"2021-01-25\"].weeklyNewCasesEstimate,\n poblacion: items[\"2021-01-25\"].poblacion,\n \n }\n })\n \n \n \n return DOM.download(new Blob([d3.tsvFormat(data)], {type: \"text/tsv\"}), \"datos comunaes 1Feb.tsv\", \"Descargar casos semanales & delta 1Feb2021\")\n\n\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":5681,"value":"{\n \n const data = _.chain(dataGroupedByLocation).map(d => {\n return d.items.map(d => ({\n fecha: d.date,\n comuna: d.location,\n region: d.region,\n casos_semanales: d.weeklyNewCasesEstimate,\n poblacion: d.poblacion\n }))\n })\n .flatten()\n .value()\n \n \n return DOM.download(new Blob([d3.tsvFormat(data)], {type: \"text/tsv\"}), \"casos semanales x comuna.tsv\", 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