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Mostrando las entradas con la etiqueta reumatología

¿Cómo analizar la temporada de Kimi Antonelli con Python y un dashboard de Fórmula 1?

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¿Qué nos dicen los datos sobre la temporada de Kimi Antonelli en la Fórmula 1? Más allá de las victorias y los podios, podemos utilizar herramientas de programación para estudiar su rendimiento, comparar resultados y transformar los datos en visualizaciones fáciles de interpretar. En este proyecto de Programación para Todos utilizamos una API de datos de Fórmula 1, Python y gráficas para construir un dashboard técnico dedicado a la temporada 2026 de Kimi Antonelli, piloto de Mercedes. El objetivo es mostrar cómo se conectan tres áreas: la obtención de datos, su procesamiento con Python y su presentación mediante visualizaciones. 1. Los datos: consultar una API de Fórmula 1 Una API permite solicitar información a un servicio externo mediante peticiones estructuradas. En lugar de capturar manualmente los resultados de cada carrera, podemos consultar los datos disponibles y procesarlos mediante código. Para este proyecto trabajamos con información relacionada con los pilotos,...
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🦋 Lupus y enfermedades reumatológicas en México: datos, mortalidad y avance de la Ley Lupus

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El lupus y otras enfermedades autoinmunes representan un reto importante para los sistemas de salud debido a la complejidad de su diagnóstico, seguimiento y tratamiento. En este análisis utilizo datos de las Estadísticas de Defunciones Registradas (EDR) 2024 del INEGI para explorar cómo se distribuyeron las defunciones relacionadas con enfermedades reumatológicas seleccionadas y, particularmente, con el lupus eritematoso sistémico. Además del análisis de mortalidad, incorporo un segundo componente: el avance de la Ley Lupus y Autoinmunes en las entidades federativas de México. El objetivo es observar los datos desde una perspectiva de Data Science aplicada a salud pública : identificar patrones, concentraciones territoriales y diferencias entre entidades, sin confundir los conteos de defunciones con prevalencia o número de personas que viven con estas enfermedades. 📊 Datos utilizados La fuente principal de este análisis son las Estadísticas de Defunciones Regist...
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Análisis con Python: ¿Cuántos reumatólogos se necesitan en Playa del Carmen?

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📊 ¿Cuántos reumatólogos se necesitan en Playa del Carmen? Un análisis con Python Las enfermedades autoinmunes afectan aproximadamente al 5% de la población mundial . Esto incluye padecimientos como lupus, artritis reumatoide, esclerosis múltiple, entre otros. En este artículo haremos un ejercicio técnico para estimar cuántos reumatólogos serían necesarios para atender esa demanda en una ciudad como Playa del Carmen, Quintana Roo , utilizando Python y Jupyter Notebook . 📌 Paso 1: Estimar población y personas afectadas De acuerdo con datos recientes, la población aproximada de Playa del Carmen es de 304,942 personas. Si el 5% sufre una enfermedad autoinmune: # Supuestos poblacion_total = 304_942 porcentaje_afectados = 0.05 personas_afectadas = poblacion_total * porcentaje_afectados print(f"Número estimado de personas con enfermedades autoinmunes: {int(personas_afectadas)}") Resultado: 15,247 personas con enfermedades autoinmunes. 📌 Paso 2: ¿Cuántos re...
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Ubicación: México
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Exploración de datos públicos sobre salud reumatológica en México: un caso educativo con Python

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“Este análisis fue realizado con fines educativos y de concientización, utilizando datos públicos y anónimos. Todo el contenido respeta la privacidad de los pacientes y busca aportar valor desde la ciencia de datos.” 🔍 Introducción Las enfermedades reumatológicas, como la artritis reumatoide, el lupus o la fibromialgia, afectan a miles de personas en México y el mundo. Más allá de los números, se trata de condiciones que influyen profundamente en la calidad de vida de quienes las padecen. En este artículo realizo un ejercicio educativo utilizando Python y Jupyter para explorar datos públicos de salud disponibles a través del sistema SINBA/SINAIS de la Secretaría de Salud. El objetivo no es presentar un diagnóstico ni emitir juicios clínicos, sino visibilizar patrones agregados y mostrar cómo la ciencia de datos puede aplicarse de manera respetuosa y útil en el ámbito médico y de salud pública . El análisis está pensado tanto para: 👩‍⚕️ Profesionales de salud que quieran apren...
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