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title: "Exercice 3 p2"
author: "Caroline"
date: "08/11/2025"
output: html_document
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# 📝 Exercice 03 (2e partie) – Analyse de l'incidence de la varicelle
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# Objectif :
# Adapter l'analyse du syndrôme grippal pour étudier l'incidence de la varicelle.
# Nous utilisons une copie locale des données du Réseau Sentinelles
# et définissons l’année épidémiologique du 1er septembre (année N–1)
# au 1er septembre (année N).
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# --- Import des données : copie locale réplicable ---

# URL d’origine (traçabilité)
origin_url <- "http://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-1.csv" 
# (⚠️ vérifier sur le site du Réseau Sentinelles pour la varicelle ; 
# les numéros peuvent changer selon la pathologie.)

# Répertoire local pour stocker la copie
local_dir <- "module3/exo2/data"
dir.create(local_dir, showWarnings = FALSE, recursive = TRUE)

# Nom du fichier local
local_csv <- file.path(local_dir, "incidence_varicelle_fr_metropolitaine.csv")

# 1️⃣ Télécharger si la copie locale n’existe pas
if (!file.exists(local_csv)) {
  message("Téléchargement des données de varicelle depuis le Réseau Sentinelles…")
  utils::download.file(origin_url, destfile = local_csv, mode = "wb", quiet = TRUE)
}

# 2️⃣ Lecture du fichier local
data <- read.csv(local_csv,
                 skip = 1,
                 na.strings = c("-", "", "NA"),
                 stringsAsFactors = FALSE)

names(data) <- trimws(tolower(names(data)))
if (!"inc" %in% names(data) && "inc100" %in% names(data)) {
  data$inc <- data$inc100
}

stopifnot(all(c("week", "inc") %in% names(data)))

# --- Conversion des semaines ISO en dates ---
library(parsedate)

convert_week <- function(w) {
  ws <- paste(w)
  iso <- paste0(substring(ws, 1, 4), "-W", substring(ws, 5, 6))
  as.character(parse_iso_8601(iso))
}

data$date <- as.Date(convert_week(data$week))
data <- data[order(data$date), ]

# Vérification que les semaines sont espacées de 7 jours
message("Espacement des semaines correct ? ", all(diff(data$date) == 7))

# --- Inspection visuelle ---
plot(data$date, data$inc, type = "l", col = "blue",
     xlab = "Date", ylab = "Incidence hebdomadaire (varicelle)",
     main = "Évolution hebdomadaire de la varicelle")

# --- Calcul de l’incidence annuelle (année épidémiologique = 1er septembre) ---
pic_annuel <- function(annee) {
  debut <- paste0(annee - 1, "-09-01")
  fin   <- paste0(annee, "-09-01")
  semaines <- data$date > debut & data$date <= fin
  sum(data$inc[semaines], na.rm = TRUE)
}

annees <- seq(1986, as.numeric(format(Sys.Date(), "%Y")) - 1)
inc_annuelle <- data.frame(
  annee = annees,
  incidence = sapply(annees, pic_annuel)
)

# --- Visualisations ---
plot(inc_annuelle, type = "b", col = "darkgreen",
     xlab = "Année", ylab = "Incidence annuelle (cas / 100 000 hab.)",
     main = "Incidence annuelle de la varicelle")

hist(inc_annuelle$incidence, breaks = 10, col = "skyblue", border = "white",
     xlab = "Incidence annuelle", main = "Distribution des épidémies de varicelle")

# --- Identification des années extrêmes ---
max_year <- inc_annuelle$annee[which.max(inc_annuelle$incidence)]
min_year <- inc_annuelle$annee[which.min(inc_annuelle$incidence)]

cat("Année avec épidémie la plus forte :", max_year, "\n")
cat("Année avec épidémie la plus faible :", min_year, "\n")


```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

## Quelques explications

Ceci est un document R markdown que vous pouvez aisément exporter au format HTML, PDF, et MS Word. Pour plus de détails sur R Markdown consultez <http://rmarkdown.rstudio.com>.

Lorsque vous cliquerez sur le bouton **Knit** ce document sera compilé afin de ré-exécuter le code R et d'inclure les résultats dans un document final. Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code R de la façon suivante:

```{r cars}
summary(cars)
```

Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple:

```{r pressure, echo=FALSE}
plot(pressure)
```

Vous remarquerez le paramètre `echo = FALSE` qui indique que le code ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas utiliser ce paramètre car l'objectif est que vos analyses de données soient parfaitement transparentes pour être reproductibles. 

Comme les résultats ne sont pas stockés dans les fichiers Rmd, pour faciliter la relecture de vos analyses par d'autres personnes, vous aurez donc intérêt à générer un HTML ou un PDF et à le commiter.

Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel.