Innehållsförteckning
Regioner med högst andel fall
Var smittas flest med TBE?* Vilka regioner har rapporterat flest fall av TBE genom åren? Här är en topp 5-lista över de regioner med flest TBE-fall mellan 2004 och 2020:
Regioner med högst andel av alla TBE-fall 2004 – 2020
| Rank | Region | Andel fall (%) |
|---|---|---|
| 1 | Stockholm | 41,0 |
| 2 | Uppsala | 12,8 |
| 3 | Västra Götaland | 12,3 |
| 4 | Södermanland | 9,3 |
| 5 | Östergötland | 5,3 |
| – | Övriga tillsammans | 19,3 |
Källa: Folkhälsomyndigheten
*OBS! Statistiken som Folkhälsomyndigheten redovisar bygger på i vilken region ett fall anmälts och inte på var patienten smittats. Det går alltså inte att svara på var i landet varje person som fått TBE faktiskt smittats.
Läs ännu mer om TBE-statistik i Sverige i artikeln TBE i Sverige 2004 – 2020.
Stockholm och Uppsala är de regioner med högst andel av alla fall som anmälts under åren 2004 till 2020. Det man ska ha i åtanke är att Stockholm är Sveriges mest folktäta region. Befolkningen i Region Stockholm utgör cirka 20 % av hela Sveriges befolkning. Andelen av alla TBE-fall sticker dock fortfarande ut med över 40 %. Läs gärna artikeln som illustrerar varför det är viktigt att ha koll på begreppet incidens och lär dig mer om att göra snygga grafer med Plotly Graph Objects. Nedan visar jag hur du kan bygga ett eget munkdiagram med dina data.
Resultatet som cirkeldiagram – munk
Göra eget munkdiagram 🍩
Med Plotly är det enkelt att skapa egna cirkeldiagram som det ovan. Det går att lösa med bara 6 rader kod.
I det här exemplet har jag valt att knappa in siffrorna jag vill använda direkt i Python-koden. Det går förstås utmärkt att använda filer precis som i det här exemplet.
Börja med att göra ett vanligt cirkeldiagram. Sedan är det bara att lägga till parametern “hole” som definierar hålets storlek. Jag har valt 0,3. Prova dig fram till vad du tycker blir snyggt med dina data.
Läs mer i Plotlys dokumentation: https://plotly.com/python/pie-charts/.
Samtliga regioner
Sveriges regioner och andel av alla TBE-fall 2004 – 2020
| Region | Andel av alla fall (%) |
|---|---|
| Blekinge | 0,7 |
| Dalarna | 0,8 |
| Gotland | 0,6 |
| Gävleborg | 1,0 |
| Halland | 0,5 |
| Jämtland | 0,2 |
| Jönköping | 1,9 |
| Kalmar | 1,1 |
| Kronoberg | 0,6 |
| Norrbotten | 0,3 |
| Skåne | 3,2 |
| Stockholm | 41,0 |
| Södermanland | 9,3 |
| Uppsala | 12,8 |
| Värmland | 2,2 |
| Västerbotten | 0,1 |
| Västernorrland | 0,1 |
| Västmanland | 3,6 |
| Västra Götaland | 12,3 |
| Örebro | 2,3 |
| Östergötland | 5,3 |
Källa: Folkhälsomyndigheten
Härifrån kommer siffrorna
Statistiken som beräkningarna är baserade på kommer från Folkhälsomyndigheten. Folkhälsomyndigheten är en nationell kunskapsmyndighet som arbetar för en bättre folkhälsa. På sajten publiceras statistik om antal fall av smittsamma sjukdomar. När man i sjukvården belagt att en person bär på en viss smittsam sjukdom som ingår bland de sjukdomar som ska anmälas enligt Smittskyddslagen rapporteras fallet till Folkhälsomyndigheten.
Det är ok att härmas
Självklart är det ok att härmas. Man kan lära sig mycket av att försöka reproducera andras material. Du kan också ladda ner statistik från Folkhälsomyndigheten eller någon helt annanstans ifrån som intresserar dig och lära dig bygga både statisk och interaktiv grafik med Plotly. Mitt tips är att börja med den här artikeln: Visualisera med Plotly. Har du redan allt du behöver installerat kan du kasta dig rakt in i t ex Stapeldiagram och histogram. Och vill du hänga på trenden med heatmaps är här artikeln för dig: https://mikroblobben.se/heatmap/. Kommentera gärna! Länka gärna till dina egna alster.
1