title: Identificación de Datos faltantes y propuesta de imputación para tasas de vacunación en un estudio ecológico para cuatro paı́ses del cono sur de Sudamérica.
title: Identification of missing data and proposed imputation for vaccination rates in an ecological study for four countries in the southern cone of South America.
titleType: AlternativeTitle
Creators: name: Loprete, Mauro
name: Rodríguez-Collazo, Silvia
name: Álvarez-Vaz, Ramón
Publisher: name: Zenodo
Year: 2024
Subjects: Imputación de datos faltantes
Reproducibilidad;
Entornos reproducibles

description: En los estudios epidemiológicos con diseño ecológicos, es práctica habitual tener que trabajar con datos a nivel país, que surgen de fuentes de datos secundarias. Por eso motivo hay que pasar por un proceso de armonización de modo, que asegure la calidad y completitud de los datos, como elemento fundamental delos que se conoce como investigación reproducible. Eso permite que otras investigadoras y otros investigadores, puedan replicar los resultados al acceder a los mismos repositorios, que habitualmente son portales internacionales que publican datos estadísticos del área de la salud, como la OMS, el Banco Mundialo los propios institutos de estadística o ministerios de salud de cada país.

Este proceso de armonización que garantiza la reproducibilidad tiene como una etapa fundamental el transparentar el proceso de identicación de datos faltantes y cualquier modicación que se haga al imputar y permitir tener datos completos, que amplia el uso de diferentes técnicas estadísticas. En este trabajo para ungrupo de tasas de vacunación se muestra todo el proceso seguido que incluye visualización y varios métodos de imputación que se adecuán a la naturaleza de los datos, para 4 países del cono sur para un período de 20 años.

El proceso de armonización y descarga de datos incluye una etapa crı́tica de transparencia respecto a la identificación de datos faltantes y cualquier modificación aplicada durante la imputación. Esto no solo garantiza la trazabilidad de cada cambio realizado, sino que también permite obtener conjuntos de datoscompletos, ampliando el uso de diversas técnicas estadı́sticas para el análisis posterior. En este trabajo, sepresenta el proceso seguido para grupos de variables relacionadas con tasas de vacunación, abarcando lavisualización de los datos y la implementación de varios métodos de imputación, adaptados a la naturalezade los mismos, para cuatro paı́ses del cono sur durante un perı́odo de 20 años. Se priorizó la selección detécnicas de imputación que maximizaran la precisión y la consistencia de los datos, mejorando la calidad delas series temporales resultantes.

Más allá de la descarga puntual de variables, el proceso fue diseñado para agrupar y organizar la inforación en bloques temáticos de forma automatizada, considerando aspectos socioeconómicos, demográficos, de salud, y tasas de vacunación. Esto permite integrar datos provenientes de diferentes fuentes de manera coherente y estructurada, facilitando el análisis transversal entre estas dimensiones. Cada bloque de datos fue descargado y procesado en etapas temporales, asegurando la consistencia temporal de las variables y facilitando la identificación de patrones a lo largo del perı́odo estudiado.Adicionalmente, se desarrolló una automatización integral para la construcción y despliegue de una aplicación Shiny, utilizando las herramientas renv y golem para gestionar de manera eficiente el entorno de desarrollo, lo que facilita la reproducción de los análisis y el mantenimiento del entorno en diferentes máquinas.

Para garantizar la portabilidad y el despliegue eficiente de la aplicación, se empleó Docker junto con Gitlab y GitLab Registry, lo que permite un control preciso sobre las versiones del entorno y de la propia aplicación. Esta estructura facilita la replicabilidad del análisis, permitiendo a otros investigadores no solo interactuar con los resultados sino también explorar diferentes escenarios de forma dinámica y en un entorno controlado, asegurando que los análisis sean reproducibles y fáciles de compartir con la comunidad cientı́fica.