En este post analizaremos los factores de riesgo que incrementan la probabilidad de hospitalización en los casos positivos a SARS-CoV-2 en México. Para ello, usaremos una técnica básica, no por la dificultad sino por ser una de las primeras que se aprenden para el análisis estadístico de datos, llamada regresión logística. Explicaremos brevemente los datos a usar, crearemos el modelo y finalmente presentaremos los hallazgos. Mostraremos, además, cómo usar el modelo para estimar la probabilidad de hospitalización de un nuevo registro.

Probablemente conoces la enorme utilidad que tiene el crear nuestras propias funciones en R; pasar de tener que escribir la misma rutina cada vez que la necesitamos a tan solo llamarla y aplicarla en donde sea necesario definitivamente nos ayuda a optmimizar nuestros flujos de trabajo. Sin embargo, muchas veces nos quedamos atrapados en este paso y entonces vamos acumulando scripts con funciones. Scripts, que en el mejor de los casos, tenemos que sourcear adecuadamente cada vez y que, en el peor de ellos, olvidamos que existen y entonces terminamos reescribiendo nuestras rutinas.