---
output:
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  - \usepackage{fancyhdr}
  - \pagestyle{fancy}
  - \usepackage[utf8]{inputenc}
  - \usepackage[spanish, provide=*]{babel}
  - \fancyfoot[R]{\includegraphics[width=1.1cm]{logo.png}}
  - \usepackage[defaultfam,tabular,lining]{montserrat}
  - \usepackage{tikz}
  - \usepackage[absolute,overlay]{textpos}
  - \definecolor{colortitle}{HTML}{0CC0DF}
  - \usepackage{caption}
  - \captionsetup[table]{position=above,name=Tabla}
  - \usepackage{floatrow}
  - \floatsetup[figure]{capposition=top}
  - \floatsetup[table]{capposition=top}
papersize: a4
title: \textcolor{colortitle}{.}
subtitle: ""
params:
  nombre_evento:
    value: "Chagas"
    label: Enfermedad
    input: select
    choices: !r sivirep::list_events()$enfermedad
  year:
    value: 2020
    label: Año
  pais:
    value: "Colombia"
    input: select
    label: País
    choices: ["Colombia"]
  departamento:
    value: "" 
    label: Departamento
    input: select
    choices: !r c("", sivirep::obtener_dptos())
  municipio:
    value: ""
    label: Municipio
  cache:
    value: FALSE
    input: checkbox
    label: Seleccione si desea que los datos descargados del evento e incidencia se almacenen en la caché de la sesión de usuario para evitar redescargas al generar el reporte con los mismos datos
  types_distribution:
    value: TRUE
    input: checkbox
    label: Distribución de casos por tipo
  temporal_distribution:
    value: TRUE
    input: checkbox
    label: Distribución temporal de los casos
  epi_sex_distribution:
    value: TRUE
    input: checkbox
    label: Distribución de casos por sexo y semana epidemiológica
  age_distribution:
    value: TRUE
    input: checkbox
    label: Distribución de casos por edad
  age_sex_distribution:
    value: TRUE
    input: checkbox
    label: Distribución de casos por edad y sexo
  mpio_distribution:
    value: TRUE
    input: checkbox
    label: Distribución de casos por municipio
  spatial_distribution:
    value: TRUE
    input: checkbox
    label: Distribución espacial de casos
  areas_distribution:
    value: TRUE
    input: checkbox
    label: Distribución de casos por área geográfica
editor_options: 
  markdown: 
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---

```{r configuracion, echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
knitr::opts_chunk$set(include = TRUE,
                      echo = FALSE,
                      error = FALSE,
                      warning = FALSE,
                      message = FALSE)
knitr::opts_knit$set(eval.after = "fig.cap")
library(sivirep)
sysfonts::font_add_google("Montserrat", "Montserrat")
showtext::showtext_auto()
```

<link href="https://fonts.googleapis.com/css?family=Montserrat:400,600,600i,900,900i" rel="stylesheet">

```{r titulo, include = FALSE, echo = FALSE}
titulo <- paste0("Reporte Automatizado para ",
                 stringr::str_to_title(params$nombre_evento), " ",
                 params$departamento, " - Colombia",
                 ", ", params$year)
if (params$municipio != "") {
  titulo <- paste0("Reporte Automatizado para ",
                 stringr::str_to_title(params$nombre_evento), " ",
                 params$municipio, ", ",
                 params$departamento, " - Colombia",
                 ", ", params$year)
}
fuente <- "Fuente SIVIGILA, Datos libres"
```

```{r tam-graficos}
casos_years_hg <- 5
gr_casos_years_wd <- 11
gr_tip_cas_al <- 5
gr_tip_cas_an <- 11
gr_tip_cas_years_al <- 7
gr_tip_cas_years_an <- 13
gr_ini_sin_al <- 5
gr_ini_sin_an <- 11
gr_sex_al <- 5.5
gr_sex_an <- 9.5
gr_sex_semana_al <- 6
gr_sex_semana_an <- 10
gr_edad_al <- 3
gr_edad_an <- 8
gr_edad_sex_al <- 3
gr_edad_sex_an <- 9
gr_mapa_al <- 18
gr_mapa_an <- 16
gr_area_al <- 3
gr_area_an <- 7
gr_top_area_al <- 5
gr_top_area_an <- 10
gr_per_etn_al <- 3
gr_per_etn_an <- 8
gr_sex_incid_al <- 3
gr_sex_incid_an <- 7
gr_map_incid_al <- 18
gr_map_incid_an <- 16

if (knitr::is_html_output()) {
  casos_years_hg <- 5
  gr_casos_years_wd <- 4
  gr_tip_cas_al <- 4
  gr_tip_cas_an <- 7.5
  gr_tip_cas_years_al <- 5
  gr_tip_cas_years_an <- 8.5
  gr_ini_sin_al <- 4
  gr_ini_sin_an <- 8
  gr_sex_al <- 4
  gr_sex_an <- 6
  gr_sex_semana_al <- 4
  gr_sex_semana_an <- 8
  gr_edad_al <- 3
  gr_edad_an <- 7
  gr_edad_sex_al <- 3
  gr_edad_sex_an <- 7
  gr_mapa_al <- 9
  gr_mapa_an <- 9
  gr_area_al <- 3
  gr_area_an <- 6
  gr_top_area_al <- 4
  gr_top_area_an <- 7
  gr_per_etn_al <- 3
  gr_per_etn_an <- 6
  gr_sex_incid_al <- 4
  gr_sex_incid_an <- 6
  gr_map_incid_al <- 9
  gr_map_incid_an <- 9
}
```

```{=tex}
\AddToHookNext{shipout/background}{
   \begin{tikzpicture}[remember picture,overlay]
   \node[inner sep=0pt] at (current page.center) {
      \includegraphics[width=8in,height=\paperheight, keepaspectratio]{cover.png}
   };
   \end{tikzpicture}
}
```

```{=tex}
\begin{textblock*}{15cm}(5cm,18cm) % {block width} (coords)
  \begin{flushright}
     \Huge{\textbf{`r toupper(params$nombre_evento)` \\ }}
  \end{flushright}
\end{textblock*}
```

```{=tex}
\begin{textblock*}{5cm}(15cm,24cm) % {block width} (coords)
  \begin{flushright}
     \Huge{\textbf{`r params$year`}}
  \end{flushright}
\end{textblock*}
```

\newpage

```{=tex}
\begin{center}
  \huge{\textbf{\\ `r titulo`}}
\end{center}
```

```{=tex}
\begin{center}
  \large{\textbf{`r fuente` \\[0.4in]}}
  \includegraphics[width=1in]{logo.png}
\end{center}
```

```{=html}
<div class="caratula">
    <div class="texto-caratula">
      <h2 class="evento">`r toupper(params$nombre_evento)`</h2>
      <h2 class="year">`r params$year`</h2>
    </div>
</div>
<div class="titulo">
    <h1>`r titulo`</h1>
    <h3 class="fuente">`r fuente`</h3>
</div>
```

```{r import-data, include = FALSE}
ruta_dir <- NULL
if (!params$cache) {
  ruta_dir <- tempdir()
}
data_event <- import_data_event(nombre_event = params$nombre_evento,
                                years = params$year,
                                cache = params$cache,
                                ruta_dir = ruta_dir)
mostrar_sex <- stringr::str_detect(tolower(params$nombre_evento),
                                   stringr::fixed("materna"))
etiqueta_geo <- "municipios"
text_intro_geo <- "."
text_fig_geo <- paste0("municipio - ", params$departamento)
text_ext_geo <- params$departamento
if (params$departamento == "") {
  etiqueta_geo <- "departamentos"
  text_fig_geo <- paste0("departamento - ", params$pais)
  text_ext_geo <- params$pais
} else if (params$municipio != "") {
  text_ext_geo <- params$municipio
}
text_fig_geo <- paste0(text_fig_geo, " ", params$year)
text_ext_geo <- paste0(text_ext_geo, " ", params$year)
```

```{r limpiar-data, include = FALSE}
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event)
```

```{r filtrar-data, include = FALSE}
data_event_filtrada <- data_limpia
if (params$departamento != "") {
data_event_filtrada <- geo_filtro(data_event = data_limpia,
                                  dpto = params$departamento)
text_init_geo <- paste0(", en el departamento del ",
                        params$departamento)
  if (params$municipio != "") {
    text_init_geo <- paste0(", en el municipio del ",
                            params$municipio)
    data_event_filtrada <- geo_filtro(data_event = data_event_filtrada,
                                  dpto = params$departamento,
                                  mpio = params$municipio)
  }
text_intro_geo <- paste0(text_init_geo,
                         " se reportaron ",
                         nrow(data_event_filtrada),
                         " casos.")
}
```

```{=tex}
\pagenumbering{gobble}
\pagenumbering{arabic}
```

En este reporte se presenta el comportamiento del `r stringr::str_to_title(params$nombre_evento)` durante el año `r params$year` con base en la fuente de datos SIVIGILA de acceso libre. En total en Colombia durante `r params$year` se reportaron `r nrow(data_event)` casos en todo el territorio nacional`r text_intro_geo`

# Distribución de casos

La distribución de casos por tipo es la siguiente:

```{r casos-totales, echo = FALSE, error = FALSE, fig.height = 5, fig.width = 10, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE, fig.pos = "H"} 
total_casos_eventos <- agrupar_eventos(data_event = data_event_filtrada,
                                       col_event = "cod_eve")
plot_tabla_tipos_event(total_casos_eventos)
```

Durante el período comprendido entre el año `r (params$year - 4)` y `r params$year`, se observó la siguiente distribución de casos:

```{r casos-years, echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE}
data_event_years <-
  import_data_event(nombre_event = params$nombre_evento,
                    years = seq(params$year - 4,
                                params$year - 1),
                    cache = params$cache,
                    ruta_dir = ruta_dir)
data_event_years <- rbind(data_event, data_event_years)
data_years_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event_years)
data_years_filtrada <- data_years_limpia
if (params$departamento != "") {
data_years_filtrada <- geo_filtro(data_event = data_years_limpia,
                                  dpto = params$departamento)
}
casos_years <- agrupar_years(data_event = data_years_filtrada)
years_text <- length(unique(casos_years[["ano"]]))
altura_fig_years <- 5
eventos <- unique(casos_years[["cod_eve"]])
if (length(eventos) > 3) {
  altura_fig_years <- 4
}
```

```{r grafica-casos-years, fig.height = altura_fig_years, fig.width = gr_casos_years_wd, fig.align = 'center', fig.cap = paste0("Distribución de casos en los últimos ",  years_text, " años - ", text_ext_geo)}
plot_years(casos_years)
```

# Distribución de casos por clasificación

```{r casos-tip-cas, echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE}
casos_tip_cas <- agrupar_tipo_caso(data_event = data_event_filtrada)
```

```{r grafica-casos-tip-cas, fig.height = gr_tip_cas_al, fig.width = gr_tip_cas_an, fig.align = 'center', fig.cap = paste0("Distribución de casos por clasificación - ", text_ext_geo)}
plot_tipo_caso(casos_tip_cas)
```

Durante el período comprendido entre el año `r (params$year - 5)` y `r params$year`, se observó la siguiente distribución por clasificacion:

```{r casos-tip-cas-years, echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE}
casos_tip_cas_years <- agrupar_tipo_caso(data_event = data_years_filtrada,
                                         cols_tipo = c("tip_cas", "ano"))
```

```{r grafica-casos-tip-cas-years, fig.height = gr_tip_cas_years_al, fig.width = gr_tip_cas_years_an, fig.align = 'center', fig.cap = paste0("Distribución de casos en los últimos ",  years_text, " años - ", text_ext_geo)}
plot_tipo_caso_years(casos_tip_cas_years)
```

`r if (params$temporal_distribution) {"# Distribución temporal de los casos"}`

```{r casos-inicio-sintomas, include = FALSE}
casos_iniciosin_dia <- agrupar_fecha_inisintomas(data_event =
                                                   data_event_filtrada)
mes_mayor_casos <- obtener_meses_mas_casos(data_event =
                                             casos_iniciosin_dia,
                                           col_fechas = "ini_sin")
```

`r if (params$temporal_distribution) {paste0("Los casos se distribuyen a lo largo de los meses de enero a diciembre de ", params$year, " teniendo mayor número en el mes de ", mes_mayor_casos, " por fecha de inicio de síntomas (Ver Figura 4).")}`

\newpage

```{r grafica-casos-inicio-sintomas, fig.height = gr_ini_sin_al, fig.width = gr_ini_sin_an, fig.align = 'center', fig.cap = paste0("Distribución de casos por fecha de inicio de sintomas - ", text_ext_geo), include = params$temporal_distribution, eval = params$temporal_distribution}
plot_fecha_inisintomas(data_agrupada = casos_iniciosin_dia,
                       uni_marca = "semanaepi")
```

`r if (params$epi_sex_distribution) {"# Distribución de casos por sexo y semana epidemiológica"}`

```{r casos-sex, include = FALSE}
casos_sex <- agrupar_sex(data_event = data_event_filtrada)
vals_sex <- obtener_text_sex(casos_sex, params$year,  4)
```

`r if (params$epi_sex_distribution && !mostrar_sex) {vals_sex$text}`

```{r grafica-casos-sex, fig.height = gr_sex_al, fig.width = gr_sex_an, fig.align = 'center', fig.cap = paste0("Distribución de casos por sexo - ", text_ext_geo), include = params$epi_sex_distribution}
plot_sex(data_agrupada = casos_sex)
```

```{r casos-semanaepi, include = FALSE}
casos_sex_semanaepi <- agrupar_sex_semanaepi(data_event = data_event_filtrada)
```

\newpage

`r if (params$epi_sex_distribution) {paste0("Esta predominancia de casos del sexo ", vals_sex$mayor[1], " se mantuvo a lo largo de la mayoria de semanas epidemiológicas (Ver figura 6). ")}`

```{r grafica-casos-semanaepi, fig.height = gr_sex_semana_al, fig.width = gr_sex_semana_an, fig.align = 'center', fig.cap =  paste0("Distribución de casos por sexo y semana epidemiológica - ", text_ext_geo), include = params$epi_sex_distribution, fig.pos = "H"}
plot_sex_semanaepi(data_agrupada = casos_sex_semanaepi)
```

`r if (params$age_distribution) {"# Distribución de casos por edad"}`

```{r casos-edad, include = FALSE}
casos_edad <- agrupar_edad(data_event = data_event_filtrada, interval_edad = 10)
age_most_cases <- obtener_fila_mas_casos(data_event = casos_edad)
```

`r if (params$age_distribution) {paste0("La distribución de los casos por grupos de edad muestra que la población de ", age_most_cases$edad, " años representó el ",  age_most_cases$porcentaje, " % de todos los casos de ", stringr::str_to_title(params$nombre_evento), " (Ver figura 7).")}`

```{r grafica-casos-edad, fig.height = gr_edad_al, fig.width = gr_edad_an, fig.align = 'center', fig.cap =  paste0("Distribución de casos por edad - ", text_ext_geo), include = params$age_distribution}
plot_edad(data_agrupada = casos_edad)
```

\newpage

`r if(params$age_sex_distribution && !mostrar_sex) {"# Distribución de casos por edad y sexo"}`

```{r casos-edad-sex, fig.height = gr_edad_sex_al, fig.width = gr_edad_sex_an, fig.align = 'center', fig.cap =  paste0("Distribución de casos por edad y sexo - ", text_ext_geo), include = params$age_sex_distribution && !mostrar_sex}
casos_edad_sex <- agrupar_edad_sex(data_event = data_event_filtrada,
                                   interval_edad = 10)
plot_edad_sex(data_agrupada = casos_edad_sex)
```

# Distribución espacial de casos

`r if(params$mpio_distribution && params$departamento != "" && params$municipio == "") {"## Distribución de casos por municipio"} else if(params$municipio == "") {"## Distribución de casos por departamento"}`

```{r casos-geo, results='hide', echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
cod_event <- unique(data_event_filtrada[["cod_eve"]])[1]
geo_ocurrencia <- obtener_tip_ocurren_geo(nombre_event = cod_event)
if (params$departamento != "") {
  dist_espacial <- agrupar_mpio(data_event = data_event_filtrada,
                                   dpto = params$departamento)
  col_geo <- geo_ocurrencia[4]
} else {
  dist_espacial <- agrupar_dpto(data_event = data_event_filtrada)
  col_geo <- geo_ocurrencia[2]
}
dist_espacial <- dist_espacial[order(dist_espacial$casos), ]
espacial_mayor_casos <- obtener_fila_mas_casos(data_event =
                                                 dist_espacial)
altura_fig_espacial <- 15
if (isTRUE(length(unique(
  dist_espacial[[col_geo]])) < 15)) {
  altura_fig_espacial <- 10
}
if (knitr::is_html_output()) {
  altura_fig_espacial <- 10
}
```

`r if(params$mpio_distribution && params$departamento != "" && params$municipio == "") {paste0("Los casos se distribuyen a lo largo de ", nrow(dist_espacial), " municipios del departamento de ", params$departamento, " teniendo un mayor reporte el municipio de ", stringr::str_to_title(espacial_mayor_casos[[col_geo]]), " con ", espacial_mayor_casos$casos, " casos (Ver Figura 9).")} else if(params$municipio == "") {paste0("Los casos se distribuyen a lo largo de ", nrow(dist_espacial), " departamentos de ", params$pais, " teniendo un mayor reporte el departamento de ", stringr::str_to_title(espacial_mayor_casos[[col_geo]]), " con ", espacial_mayor_casos$casos, " casos (Ver Figura 9).")} else {paste0("Los casos para el municio de ", params$municipio, " son: ", nrow(data_event_filtrada))}`

```{r grafica-casos-mpios, fig.height = altura_fig_espacial, fig.width = 8, fig.align = 'center', fig.cap = paste0("Distribución de casos por ", text_fig_geo), include = params$mpio_distribution && params$departamento != "" && params$municipio == "", eval = params$mpio_distribution && params$departamento != ""}
plot_mpios <- plot_mpios(data_agrupada = dist_espacial)
plot_mpios
```

```{r grafica-casos-dptos, fig.height = altura_fig_espacial, fig.width = 10, fig.cap = paste0("Distribución de casos por ", text_fig_geo), eval = params$departamento == "", include = params$departamento == ""}
plot_dptos <- plot_dptos(data_agrupada = dist_espacial)
plot_dptos
```

```{r plot-mapa-casos, results='hide', echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
text_mapa_casos <- "por municipios"
dist_espacial_casos <- dist_espacial
if (params$departamento == "" && params$municipio == "") {
  dist_espacial_casos <- agrupar_dpto(data_event_filtrada,
                                col_dpto = geo_ocurrencia[1:4])
} else {
  text_mapa_casos <- ""
}
mapa <- plot_map(data_agrupada = dist_espacial_casos,
                 col_distribucion = "casos",
                 cache = params$cache,
                 ruta_dir = ruta_dir)
```

```{r mapa-casos, echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE, cache = FALSE, results = FALSE, comment = FALSE, fig.height = gr_mapa_al, fig.width = gr_mapa_an, fig.align = 'center', fig.cap = paste0("Distribución espacial de casos ", text_mapa_casos , " - ", text_ext_geo), include = params$spatial_distribution}
mapa
```

`r if (!knitr::is_html_output()) {paste0("\\newpage")}`

`r if(params$mpio_distribution) {"# Distribución de casos por área  geográfica de ocurrencia"}`

```{r casos-area,  results='hide', echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
dist_areas_geo <- agrupar_area_geo(data_event = data_event_filtrada)
```

```{r grafica-casos-area, fig.height = gr_area_al, fig.width = gr_area_an, fig.align = 'center', fig.cap = paste0("Distribución de casos por área geográfica de ocurrencia - ", text_ext_geo), include = params$areas_distribution, fig.pos = "H"}
plot_areas_geo <- plot_area_geo(data_agrupada = dist_areas_geo)
plot_areas_geo
```

```{r casos-top-area,  results='hide', echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, eval = params$areas_distribution && params$municipio == "", message = FALSE}
dist_top_areas_geo <- agrupar_top_area_geo(data_event = data_event_filtrada)
```

`r if(params$municipio == "") { paste0("Los 10 ", etiqueta_geo, " que presentaron mayor número de casos por área geográfica de ocurrencia son los siguientes:") }`

```{r grafica-casos-top-area, fig.height = gr_top_area_al, fig.width = gr_top_area_an, fig.align = 'center', fig.cap = paste0("Distribución de los 10 ", etiqueta_geo, " con más casos por área geográfica de ocurrencia - ", text_ext_geo), include = params$areas_distribution && params$municipio == "", fig.pos = "H", eval = params$areas_distribution && params$municipio == ""}
plot_top_areas_geo <- plot_top_area_geo(data_agrupada = dist_top_areas_geo)
plot_top_areas_geo
```

`r if(params$age_sex_distribution) {"# Distribución de casos por pertenencia étnica"}`

\newpage

```{r casos-per-etn, fig.height = gr_per_etn_al, fig.width = gr_per_etn_an, fig.align = 'center', fig.cap = paste0("Distribución de casos por pertenencia étnica - ", text_ext_geo), include = params$age_sex_distribution}
casos_per_etn <- agrupar_per_etn(data_event = data_event_filtrada)
plot_per_etn(data_agrupada = casos_per_etn)
```

# Incidencia

```{r incidencia-total, results='hide', echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
incidencia_total <- calcular_incidencia(data_agrupada =
                                         dist_espacial,
                                        cache = params$cache,
                                        ruta_dir = ruta_dir)
cond_incidencia <-
  obtener_cond_inciden_event(cod_eve = dist_espacial$cod_eve[1])
```

```{r text-pop-incidencia-total}
text_incidencia_total <- "la población a riesgo"
if (incidencia_total$poblacion == "proyecciones") {
  text_incidencia_total <- "las proyecciones poblacionales DANE"
}
```

`r if(params$mpio_distribution && params$departamento != "" && params$municipio == "") {paste0("La incidencia para el departamento de ", params$departamento, " es ", incidencia_total$incidencia, " por ", cond_incidencia$coeficiente, " habitantes. Fue calculada con ",  text_incidencia_total, ".")} else if (params$departamento == "") {paste0("La incidencia para ", params$pais, " es ", incidencia_total$incidencia, " por ", cond_incidencia$coeficiente, " habitantes. Fue calculada con ", text_incidencia_total, ".")} else {paste0("La incidencia para el municipio ", params$municipio, " es ", incidencia_total$incidencia, " por ",  cond_incidencia$coeficiente, " habitantes. Fue calculada con ", text_incidencia_total, ".")}`

## Incidencia por sexo

```{r incidencia-sex, results='hide', echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
nomb_dpto <- NULL
if (params$departamento != "") {
  nomb_dpto <- params$departamento
}
incidencias_sex <-
  calcular_incidencia_sex(data_agrupada = casos_sex,
                          dpto = nomb_dpto,
                          cache = params$cache,
                          ruta_dir = ruta_dir)
incidencia_mayor_sex <- obtener_fila_mas_casos(data_event =
                                                incidencias_sex$data_incidencia,
                                               nomb_col = "incidencia ")
```

```{r text-pop-incidencia-sex}
text_incidencia_sex <- "la población a riesgo"
if (incidencias_sex$poblacion == "proyecciones") {
  text_incidencia_sex <- "las proyecciones poblacionales DANE"
}
```

La incidencia fue calculada con `r text_incidencia_sex` para cada sexo por `r cond_incidencia$coeficiente` habitantes, se puede visualizar en la tabla 2 y figura 14.

```{r tabla-incidencia-sex, echo = FALSE, error = FALSE, fig.height=5, fig.width = 10, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE, fig.pos = "H"} 
plot_tabla_incidencia_sex(incidencias_sex$data_incidencia)
```

```{r grafica-incidencia-sex, fig.height = gr_sex_incid_al, fig.width = gr_sex_incid_an, fig.align = 'center', fig.cap = paste0("Incidencia por sexo - ", text_ext_geo), include = params$epi_sex_distribution}
plot_sex(data_agrupada = incidencias_sex$data_incidencia,
         col_distribucion = "incidencia",
         porcentaje = FALSE)
```

```{r incidencia-geo, results='hide', echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
incidencias_geo <-
  calcular_incidencia_geo(data_agrupada =
                            dist_espacial,
                          cache = params$cache,
                          ruta_dir = ruta_dir)
```

```{r text-pop-incidencia-geo}
text_incidencia_geo <- "la población a riesgo"
if (incidencias_geo$poblacion == "proyecciones") {
  text_incidencia_geo <- "las proyecciones poblacionales DANE"
}
```


\newpage

`r if(params$spatial_distribution) {"# Incidencia según distribución geográfica"}`

`r if(params$spatial_distribution && params$departamento != "" && params$municipio == "") {paste0("La incidencia fue calculada con ", text_incidencia_geo, " para cada uno de los municipios del departamento del ", params$departamento, " por ", cond_incidencia$coeficiente, " habitantes es la siguiente:")} else if(params$municipio == "") {paste0("La incidencia fue calculada con ", text_incidencia_geo, " para cada uno de los departamentos de ", params$pais, " por ", cond_incidencia$coeficiente, " habitantes es la siguiente:")} else {paste0("La incidencia para el municipio de ", params$municipio, " por ", cond_incidencia$coeficiente, " habitantes es la siguiente:")}`

```{r tabla-incidencia-geo, echo = FALSE, error = FALSE, fig.height=5, fig.width = 10, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE, fig.pos = "H"} 
plot_tabla_incidencia_geo(incidencias_geo$data_incidencia)
```

```{r plot-mapa-incidencias, results='hide', echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE}
text_mapa_inciden <- "por municipio"
if (params$departamento == "" && params$municipio == "") {
  dist_espacial_mpios <- agrupar_dpto(data_event_filtrada,
                                      col_dpto = geo_ocurrencia[1:4])
  incidencias_geo <-
  calcular_incidencia_geo(data_agrupada =
                            dist_espacial_mpios,
                          cache = params$cache,
                          ruta_dir = ruta_dir)
}
if (params$municipio != "") {
  text_mapa_inciden <- ""
}
mapa <- plot_map(data_agrupada = incidencias_geo$data_incidencia,
                 cache = params$cache,
                 ruta_dir = ruta_dir)
```

```{r mapa-incidencias, echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = TRUE, message = FALSE, cache = FALSE, results = FALSE, comment = FALSE, fig.height = gr_map_incid_al, fig.width = gr_map_incid_an, fig.align = 'center', fig.cap = paste0("Incidencia según distribución geográfica ", text_mapa_inciden, " - ", text_ext_geo), include = params$spatial_distribution}
mapa
```

```{r conclusiones, echo = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE, include = FALSE, message = FALSE, cache = FALSE, results = FALSE, comment = FALSE}
text_geo <- params$pais
if (params$spatial_distribution && params$departamento != ""
    && params$municipio == "") {
  text_geo <- paste0("el departamento de ", params$departamento)
} else if (params$municipio != "") {
    text_geo <- paste0("el municipio de ", params$municipio)
}
text_casos_totales <- paste0("*   Los casos totales reportados de ",
                             stringr::str_to_title(params$nombre_evento),
                             " en ", text_geo, " en el año ", params$year,
                             " fueron ", nrow(data_event_filtrada))
```

\newpage

# Conclusiones

*  Los casos totales reportados de `r stringr::str_to_title(params$nombre_evento)` en Colombia en el año `r params$year` fueron `r nrow(data_event)`.
`r if(params$spatial_distribution && params$departamento != "") text_casos_totales`
*  El mes de `r mes_mayor_casos` tuvo el mayor reporte.
*  El reporte de casos de `r stringr::str_to_title(params$nombre_evento)` a lo largo de `r params$year` predominó en la población de `r age_most_cases$edad` años.
*  El reporte de casos de `r stringr::str_to_title(params$nombre_evento)` predominó a lo largo del año en el sexo `r vals_sex$mayor[1]`.
* La incidencia para `r text_geo` en el año `r params$year` es de `r incidencia_total$incidencia` por  `r cond_incidencia$coeficiente` habitantes.
