#+TITLE: Analyse de l'incidence de la varicelle #+AUTHOR: Adam Taheraly #+DATE: Jeudi 2 avril 2020 #+LANGUAGE: fr #+PROPERTY: header-args :session #+HTML_HEAD: #+HTML_HEAD: #+HTML_HEAD: #+HTML_HEAD: #+HTML_HEAD: #+HTML_HEAD: * Préface Pour exécuter le code de cette analyse, il faut disposer des logiciels suivants: ** Emacs 25 ou 26 Une version plus ancienne d'Emacs devrait suffire, mais en ce cas il est prudent d'installer une version récente (9.x) d'org-mode. ** R 3.4 Nous n'utilisons que des fonctionnalités de base du langage R, une version antérieure devrait suffire. #+BEGIN_SRC emacs-lisp :results output :exports both (unless (featurep 'ob-R) (print "Veuillez activer R dans org-babel (org-babel-do-languages) !")) #+END_SRC Pour la manipulation des dates au format ISO-8601, nous avons besoin du paquet ~parsedate~. #+BEGIN_SRC R :results output :exports both library(parsedate) #+END_SRC Enfin, nous allons demander à R d'écrire les nombres décimaux en français — c'est-à-dire avec une virgule entre parties entière et décimale — et d'utiliser un nombre de colonnes plus large que celui utilisé par défaut. #+BEGIN_SRC R :results silent :exports both options(OutDec=",") options(width=150) #+END_SRC * Préparation des données Les données de l'incidence du syndrome grippal sont disponibles du site Web du [[http://www.sentiweb.fr/][Réseau Sentinelles]]. Nous les récupérons sous forme d'un fichier en format CSV dont chaque ligne correspond à une semaine de la période demandée. Nous téléchargeons toujours le jeu de données complet, qui commence en 1984 et se termine avec une semaine récente. L'URL est: #+begin_src R :results output :session *R* :exports both data_url = "https://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-7.csv" #+end_src #+RESULTS: Voici l'explication des colonnes donnée sur [[https://ns.sentiweb.fr/incidence/csv-schema-v1.json][le site d'origine:]] | Nom de colonne | Libellé de colonne | |----------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | ~week~ | Semaine calendaire (ISO 8601) | | ~indicator~ | Code de l'indicateur de surveillance | | ~inc~ | Estimation de l'incidence de consultations en nombre de cas | | ~inc_low~ | Estimation de la borne inférieure de l'IC95% du nombre de cas de consultation | | ~inc_up~ | Estimation de la borne supérieure de l'IC95% du nombre de cas de consultation | | ~inc100~ | Estimation du taux d'incidence du nombre de cas de consultation (en cas pour 100,000 habitants) | | ~inc100_low~ | Estimation de la borne inférieure de l'IC95% du taux d'incidence du nombre de cas de consultation (en cas pour 100,000 habitants) | | ~inc100_up~ | Estimation de la borne supérieure de l'IC95% du taux d'incidence du nombre de cas de consultation (en cas pour 100,000 habitants) | | ~geo_insee~ | Code de la zone géographique concernée (Code INSEE) http://www.insee.fr/fr/methodes/nomenclatures/cog/ | | ~geo_name~ | Libellé de la zone géographique (ce libellé peut être modifié sans préavis) | ** Téléchargement La première ligne du fichier CSV est un commentaire, que nous ignorons en précisant ~skip=1~. #+begin_src R :results output :session *R* :exports both data_file = "syndrome_varicelle.csv" if(!file.exists(data_file)){ download.file(data_url, data_file, method = "auto") } #+end_src #+RESULTS: #+BEGIN_SRC R :session :results output :exports both data = read.csv(data_file, skip =1) #+END_SRC #+RESULTS: #+begin_src R :results output :session *R* :exports both data #+end_src #+RESULTS: #+begin_example week indicator inc inc_low inc_up inc100 inc100_low inc100_up geo_insee geo_name 1 202012 7 8192 5822 10562 12 8 16 FR France 2 202011 7 10198 7568 12828 15 11 19 FR France 3 202010 7 9011 6691 11331 14 10 18 FR France 4 202009 7 13631 10544 16718 21 16 26 FR France 5 202008 7 10424 7708 13140 16 12 20 FR France 6 202007 7 8959 6574 11344 14 10 18 FR France 7 202006 7 9264 6925 11603 14 10 18 FR France 8 202005 7 8505 6314 10696 13 10 16 FR France 9 202004 7 7991 5831 10151 12 9 15 FR France 10 202003 7 5968 4100 7836 9 6 12 FR France 11 202002 7 6534 4530 8538 10 7 13 FR France 12 202001 7 9835 7019 12651 15 11 19 FR France 13 201952 7 7941 5246 10636 12 8 16 FR France 14 201951 7 5823 3675 7971 9 6 12 FR France 15 201950 7 6424 4276 8572 10 7 13 FR France 16 201949 7 6621 4540 8702 10 7 13 FR France 17 201948 7 5542 3383 7701 8 5 11 FR France 18 201947 7 7536 5058 10014 11 7 15 FR France 19 201946 7 2638 1316 3960 4 2 6 FR France 20 201945 7 4492 2615 6369 7 4 10 FR France 21 201944 7 5728 3627 7829 9 6 12 FR France 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1469 199205 7 15997 11590 20404 28 20 36 FR France 1470 199204 7 20690 15075 26305 36 26 46 FR France 1471 199203 7 18586 12684 24488 33 23 43 FR France 1472 199202 7 16588 10590 22586 29 18 40 FR France 1473 199201 7 23607 16552 30662 41 29 53 FR France 1474 199152 7 15184 10392 19976 27 19 35 FR France 1475 199151 7 15043 10624 19462 26 18 34 FR France 1476 199150 7 14115 9737 18493 25 17 33 FR France 1477 199149 7 13304 8548 18060 23 15 31 FR France 1478 199148 7 15370 10164 20576 27 18 36 FR France 1479 199147 7 12813 8139 17487 23 15 31 FR France 1480 199146 7 6453 3123 9783 11 5 17 FR France 1481 199145 7 8048 4083 12013 14 7 21 FR France 1482 199144 7 9882 5623 14141 17 10 24 FR France 1483 199143 7 14307 8645 19969 25 15 35 FR France 1484 199142 7 6419 3334 9504 11 6 16 FR France 1485 199141 7 6168 3113 9223 11 6 16 FR France 1486 199140 7 3615 1159 6071 6 2 10 FR France 1487 199139 7 3105 472 5738 5 0 10 FR France 1488 199138 7 4446 1435 7457 8 3 13 FR France 1489 199137 7 1457 0 3262 3 0 6 FR France 1490 199136 7 3053 29 6077 5 0 10 FR France 1491 199135 7 805 0 2556 1 0 4 FR France 1492 199134 7 5512 856 10168 10 2 18 FR France 1493 199133 7 7347 2903 11791 13 5 21 FR France 1494 199132 7 16099 7334 24864 28 13 43 FR France 1495 199131 7 16803 8145 25461 30 15 45 FR France 1496 199130 7 15915 6368 25462 28 11 45 FR France 1497 199129 7 23744 14703 32785 42 26 58 FR France 1498 199128 7 24222 15617 32827 43 28 58 FR France 1499 199127 7 20309 12868 27750 36 23 49 FR France 1500 199126 7 17608 11304 23912 31 20 42 FR France 1501 199125 7 16169 10700 21638 28 18 38 FR France 1502 199124 7 16171 10071 22271 28 17 39 FR France 1503 199123 7 11947 7671 16223 21 13 29 FR France 1504 199122 7 15452 9953 20951 27 17 37 FR France 1505 199121 7 14903 8975 20831 26 16 36 FR France 1506 199120 7 19053 12742 25364 34 23 45 FR France 1507 199119 7 16739 11246 22232 29 19 39 FR France 1508 199118 7 21385 13882 28888 38 25 51 FR France 1509 199117 7 13462 8877 18047 24 16 32 FR France 1510 199116 7 14857 10068 19646 26 18 34 FR France 1511 199115 7 13975 9781 18169 25 18 32 FR France 1512 199114 7 12265 7684 16846 22 14 30 FR France 1513 199113 7 9567 6041 13093 17 11 23 FR France 1514 199112 7 10864 7331 14397 19 13 25 FR France 1515 199111 7 15574 11184 19964 27 19 35 FR France 1516 199110 7 16643 11372 21914 29 20 38 FR France 1517 199109 7 13741 8780 18702 24 15 33 FR France 1518 199108 7 13289 8813 17765 23 15 31 FR France 1519 199107 7 12337 8077 16597 22 15 29 FR France 1520 199106 7 10877 7013 14741 19 12 26 FR France 1521 199105 7 10442 6544 14340 18 11 25 FR France 1522 199104 7 7913 4563 11263 14 8 20 FR France 1523 199103 7 15387 10484 20290 27 18 36 FR France 1524 199102 7 16277 11046 21508 29 20 38 FR France 1525 199101 7 15565 10271 20859 27 18 36 FR France 1526 199052 7 19375 13295 25455 34 23 45 FR France 1527 199051 7 19080 13807 24353 34 25 43 FR France 1528 199050 7 11079 6660 15498 20 12 28 FR France 1529 199049 7 1143 0 2610 2 0 5 FR France #+end_example Regardons ce que nous avons obtenu ! #+begin_src R :results output :session *R* :exports both head(data) tail(data) #+end_src #+RESULTS: #+begin_example week indicator inc inc_low inc_up inc100 inc100_low inc100_up geo_insee geo_name 1 202012 7 8192 5822 10562 12 8 16 FR France 2 202011 7 10198 7568 12828 15 11 19 FR France 3 202010 7 9011 6691 11331 14 10 18 FR France 4 202009 7 13631 10544 16718 21 16 26 FR France 5 202008 7 10424 7708 13140 16 12 20 FR France 6 202007 7 8959 6574 11344 14 10 18 FR France week indicator inc inc_low inc_up inc100 inc100_low inc100_up geo_insee geo_name 1524 199102 7 16277 11046 21508 29 20 38 FR France 1525 199101 7 15565 10271 20859 27 18 36 FR France 1526 199052 7 19375 13295 25455 34 23 45 FR France 1527 199051 7 19080 13807 24353 34 25 43 FR France 1528 199050 7 11079 6660 15498 20 12 28 FR France 1529 199049 7 1143 0 2610 2 0 5 FR France #+end_example ** Vérification Il est toujours prudent de vérifier si les données semblent crédibles. Commençons par regarder s'il y a des points manquants dans ce jeu de données: #+begin_src R :results output :session *R* :exports both na_records = apply(data, 1, function(x) any(is.na(x))) data[na_records,] #+end_src #+RESULTS: : : [1] week indicator inc inc_low inc_up inc100 inc100_low inc100_up geo_insee geo_name : <0 lignes> (ou 'row.names' de longueur nulle) Voyons aussi comment R a interpreté nos données: #+begin_src R :results output :session *R* :exports both class(data$week) class(data$inc) #+end_src #+RESULTS: : [1] "integer" : : [1] "integer" Ce sont des entiers, tout va bien ! ** Conversions Pour faciliter les traitements suivants, nous remplaçons les numéros de semaine ISO par les dates qui correspondent aux lundis. D'abord, une petite fonction qui fait le travail: #+begin_src R :results silent :session *R* :exports both convert_week = function(w) { ws = paste(w) iso = paste0(substring(ws,1,4), "-W", substring(ws,5,6)) as.Date(parse_iso_8601(iso)) } #+end_src Nous appliquons cette fonction à tous les points, créant une nouvelle colonne `date` dans notre jeu de données: #+begin_src R :results output :session *R* :exports both data$date = as.Date(convert_week(data$week)) #+end_src #+RESULTS: Vérifions qu'elle est de classe `Date`: #+begin_src R :results output :session *R* :exports both class(data$date) #+end_src #+RESULTS: : [1] "Date" Les points sont dans l'ordre chronologique inverse, il est donc utile de les trier: #+begin_src R :results output :session *R* :exports both data = data[order(data$date),] #+end_src #+RESULTS: ** Vérification des dates Nous faisons encore une vérification: nos dates doivent être séparées d'exactement une semaine. #+begin_src R :results value :session *R* :exports both all(diff(data$date) == 7) #+end_src #+RESULTS: : TRUE ** Inspection Regardons enfin à quoi ressemblent nos données ! #+begin_src R :results output graphics :file inc-plot.png :exports both :width 600 :height 400 :session *R* plot(data$date, data$inc, type="l", xlab="Date", ylab="Incidence hebdomadaire") #+end_src #+RESULTS: [[file:inc-plot.png]] Un zoom sur les dernières années montre mieux la situation des pics en hiver. Le creux des incidences se trouve en été. #+begin_src R :results output graphics :file inc-plot-zoom.png :exports both :width 600 :height 400 :session *R* with(tail(data, 200), plot(date, inc, type="l", xlab="Date", ylab="Incidence hebdomadaire")) #+end_src #+RESULTS: [[file:inc-plot-zoom.png]] * Étude de l'incidence annuelle ** Calcul de l'incidence annuelle Étant donné que le pic de l'épidémie se situe en hiver, à cheval entre deux années civiles, nous définissons la période de référence entre deux minima de l'incidence, du 1er août de l'année /N/ au 1er août de l'année /N+1/. Nous mettons l'année /N+1/ comme étiquette sur cette année décalée, car le pic de l'épidémie est toujours au début de l'année /N+1/. Comme l'incidence du syndrome grippal est très faible en été, cette modification ne risque pas de fausser nos conclusions. Voici une fonction qui calcule l'incidence annuelle en appliquant ces conventions. #+begin_src R :results silent :session *R* :exports both pic_annuel = function(annee) { debut = paste0(annee-1,"-09-01") fin = paste0(annee,"-09-01") semaines = data$date > debut & data$date <= fin sum(data$inc[semaines], na.rm=TRUE) } #+end_src Nous devons aussi faire attention aux premières et dernières années de notre jeux de données. Les données commencent en octobre 1984, ce qui ne permet pas de quantifier complètement le pic attribué à l'année 1985. Nous le supprimons donc de notre analyse. Par contre, pour une exécution en octobre 2018, les données se terminent après le 1er août 2018, ce qui nous permet d'inclure cette année. #+begin_src R :results silent :session *R* :exports both annees <- 1992:2019 #+end_src Nous créons un nouveau jeu de données pour l'incidence annuelle, en applicant la fonction `pic_annuel` à chaque année: #+begin_src R :results value :session *R* :exports both inc_annuelle = data.frame(annee = annees, incidence = sapply(annees, pic_annuel)) head(inc_annuelle) #+end_src #+RESULTS: | 1992 | 834935 | | 1993 | 642921 | | 1994 | 662750 | | 1995 | 651333 | | 1996 | 564994 | | 1997 | 683577 | ** Inspection Voici les incidences annuelles en graphique. #+begin_src R :results output graphics :file (org-babel-temp-file "figure" ".png") :exports both :width 600 :height 400 :session *R* plot(inc_annuelle, type="p", xlab="Année", ylab="Incidence annuelle") #+end_src #+RESULTS: [[file:/tmp/babel-Ml79E3/figurexUSUDQ.png]] ** Identification des épidémies les plus fortes Une liste triée par ordre décroissant d'incidence annuelle permet de plus facilement repérer les valeurs les plus élevées: #+begin_src R :results output :session *R* :exports both head(inc_annuelle[order(inc_annuelle$incidence),]) #+end_src #+RESULTS: : annee incidence : 11 2002 515343 : 27 2018 539765 : 26 2017 552906 : 5 1996 564994 : 28 2019 584116 : 24 2015 605469 Enfin, un histogramme montre bien que les épidémies fortes, qui touchent environ 10% de la population française, sont assez rares: il y en eu trois au cours des 35 dernières années. #+begin_src R :results output graphics :file (org-babel-temp-file "figure" ".png") :exports both :width 600 :height 400 :session *R* hist(inc_annuelle$incidence, breaks=10, xlab="Incidence annuelle", ylab="Nb d'observations", main="") #+end_src #+RESULTS: [[file:/tmp/babel-Ml79E3/figurelkPJPU.png]] #+BEGIN_SRC R :results output graphics :file annual-inc-hist.png :exports both #+END_SRC