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title: "Statistiques APAAD - 10/05/2020"
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```{r setup, include=FALSE}
options(scipen=10)
# knitr options
library(here)
knitr::opts_knit$set(root.dir = here())
knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE, message = FALSE)
# Packages
library(tidyverse)
library(readxl)
library(kableExtra)
# Fonctions
# Donne les levels d'une colonne de type character
fct_summary <- function(donnees, variable){
return( donnees %>% pull(variable) %>% as.factor() %>% summary() )
}
# Risque relatif
rr <- function(x0, n0, x1, n1){
return(round((x1/n1)/(x0/n0),2))
}
# IC du risque relatif
icrr <- function(x0, n0, x1, n1){
var_ln_rr <- (1/x1) - (1/n1) + (1/x0) - (1/n0)
risque_r <- rr(x0, n0, x1, n1)
b1 <-exp( log(risque_r) - 1.96*sqrt(var_ln_rr) )
b2 <-exp( log(risque_r) + 1.96*sqrt(var_ln_rr) )
return(str_c("[", round(b1, 2), ";", round(b2, 2), "]"))
}
```
```{r image, echo = FALSE, fig.align='center', out.width='50%'}
knitr::include_graphics("img/logo_apaad.png")
```
```{r import, include=FALSE}
# Import
don_raw <- read_xlsx( path = 'data/processed/stats_apaad_2019.xlsx') %>%
select(
#id = 1,
age_mere = 2,
parite = 3,
age_gest = 4,
suivi = 5,
antecedent_a1_a2_b = 6,
#complement_a1_a2_b = 7,
transfert_antenatal = 8,
transfert_antenatal_cause = 9,
#transfert_antenatal_complement = 10,
entree_travail = 11,
duree_travail_1_latence = 12,
duree_travail_2_active = 13,
rupture_poche = 14,
duree_ouverture_oeuf = 15,
couleur_la = 16,
facteur_risque_infectieux = 17,
gestion_risque_infectieux = 18,
tv = 19,
rcf = 20,
rcf_complement = 21,
douleur = 22,
#douleur_complement = 23,
presentation = 24,
position_accouchement = 25,
accouchement_eau = 26,
duree_expulsion = 27,
hands_accouchement = 28,
duree_clampage = 29,
accouchement_avant_sf = 30,
transfert_perpartum = 31,
transfert_perpartum_cause = 32,
transfert_perpartum_deplacement = 33,
transfert_perpartum_modalite_acc = 34,
delivrance = 35,
delai_delivrance_naissance = 36,
perte_sang = 37,
perinee = 38,
perinee_soin = 39,
poids = 40,
etat = 41,
apgar_1 = 42,
apgar_5 = 43,
apgar_10 = 44,
rea_bebe = 45,
alimentation = 47,
transfert_post_partum_maternel = 48,
transfert_post_partum_maternel_cause = 49,
transfert_post_partum_neonatal = 50,
transfert_post_partum_neonatal_cause = 51,
sdc = 52,
sdc_cause = 53,
hospit_8j_mere = 54,
hospit_8j_mere_cause = 55,
hospit_8j_bebe = 56,
hospit_8j_bebe_cause = 57,
duree_sf = 58,
deuxieme_sf = 59,
distance_mere_sf = 60,
distance_mere_maternite = 61
)
# selection/renaming/nettoyage
# Le contenu des colonnes est évalué en amont grâce à la fonction fct_summary() notamment,
# Avant d'être traité
don <- don_raw %>%
mutate(
transfert_antenatal_raw = transfert_antenatal,
transfert_perpartum_raw = transfert_perpartum,
transfert_post_partum_maternel_raw = transfert_post_partum_maternel,
transfert_post_partum_neonatal_raw = transfert_post_partum_neonatal,
) %>%
mutate(
transfert_antenatal = as.double(case_when(
is.na(transfert_antenatal) ~ '0',
transfert_antenatal == 'OUI' ~ '1',
transfert_antenatal == 'NON' ~ '0',
TRUE ~ transfert_antenatal
)),
transfert_perpartum = as.double(case_when(
is.na(transfert_perpartum) ~ '0',
transfert_perpartum == 'Oui' ~ '1',
transfert_perpartum == 'Non' ~ '0',
TRUE ~ transfert_perpartum
)),
transfert_post_partum_maternel = as.double(case_when(
is.na(transfert_post_partum_maternel) ~ '0',
str_sub(transfert_post_partum_maternel, 1, 3) == 'Non' ~ '0',
TRUE ~ '1'
)),
transfert_post_partum_neonatal = as.double(case_when(
is.na(transfert_post_partum_neonatal) ~ '0',
str_sub(transfert_post_partum_neonatal, 1, 3) == 'Non' ~ '0',
TRUE ~ '1'
))
) %>%
mutate(
transfert_perpartum = if_else(transfert_antenatal == 1, 0, transfert_perpartum)
) %>%
mutate(
transfert_post_partum_maternel = if_else(transfert_antenatal == 1 | transfert_perpartum == 1, 0, transfert_post_partum_maternel),
transfert_post_partum_neonatal = if_else(transfert_antenatal == 1 | transfert_perpartum == 1, 0, transfert_post_partum_neonatal)
) %>%
mutate(
age_gest = str_sub(age_gest, 1 , 2),
age_gest = if_else(age_gest == 'IN', NA_character_, age_gest),
age_gest = as.double(if_else(age_gest=='00', '0', age_gest)),
suivi = str_sub(suivi, 7 , 8),
antecedent_a1_a2_b = case_when(
is.na(antecedent_a1_a2_b) ~ 'Aucun',
str_detect(antecedent_a1_a2_b, 'Autre') ~ 'Autre',
str_detect(antecedent_a1_a2_b, 'Diabète') ~ 'Diabète',
str_detect(antecedent_a1_a2_b, 'hypertension') ~ 'Hypertension',
str_detect(antecedent_a1_a2_b, 'Siege') ~ 'Siège',
TRUE ~ antecedent_a1_a2_b
),
transfert_antenatal_cause = case_when(
is.na(transfert_antenatal_cause) ~ NA_character_,
str_detect(transfert_antenatal_cause, 'accouchement prématuré') ~ 'Accouchement prématuré',
str_detect(transfert_antenatal_cause, 'grossesse prolongée') ~ 'Grossesse prolongée',
str_sub(transfert_antenatal_cause, 1, 5) == 'Hyper' ~ 'Hypertension',
str_sub(transfert_antenatal_cause, 1, 4) == 'Diab' ~ 'Diabète',
str_sub(transfert_antenatal_cause, 1, 5) == 'RPPDE' ~ 'Rupture de la poche des eaux sans mise en travail',
str_sub(transfert_antenatal_cause, 1, 5) == 'porta' ~ 'Portage Streptocoque B',
str_sub(transfert_antenatal_cause, 1, 5) == 'AUTRE' ~ 'Autre',
TRUE ~ transfert_antenatal_cause
),
entree_travail = case_when(
is.na(entree_travail) ~ NA_character_,
str_detect(entree_travail, 'Spon') ~ 'Spontanée',
TRUE ~ 'Induite'
),
duree_travail_1_latence = duree_travail_1_latence %>% str_remove("^0+") %>% if_else( . == '', '0', .) %>% as.double(),
duree_travail_2_active = duree_travail_2_active %>% str_remove("^0+") %>% if_else( . == '', '0', .) %>% as.double(),
rupture_poche = case_when(
is.na(rupture_poche) ~ NA_character_,
str_detect(rupture_poche, 'Spon') ~ 'Spontanée',
TRUE ~ 'Artificielle'
),
duree_ouverture_oeuf = if_else(
str_detect(duree_ouverture_oeuf, 'Rupture'),
'Rupture de la poche des eaux à dilatation complète',
duree_ouverture_oeuf
),
position_accouchement = case_when(
is.na(position_accouchement) ~ NA_character_,
startsWith(position_accouchement, '4 pa' ) | startsWith(position_accouchement, 'A ge' ) ~ 'À genoux / À quatre pattes',
startsWith(position_accouchement, 'Décubitus latéral') | startsWith(position_accouchement, 'Déc') ~ 'Décubitus latéral',
startsWith(position_accouchement, 'Décubitus Dorsal' ) ~ 'Décubitus dorsal',
startsWith(position_accouchement, 'Accrou') ~ 'Accroupie',
startsWith(position_accouchement, 'Debout') ~ 'Debout',
startsWith(position_accouchement, 'Assise') | startsWith(position_accouchement, 'Tab') ~ 'Assise',
startsWith(position_accouchement, 'Semi') ~ 'Semi-assise',
startsWith(position_accouchement, 'posi') ~ 'Position gynécologique',
TRUE ~ position_accouchement
),
#transfert_post_partum = transfert_post_partum_maternel + transfert_post_partum_neonatal - transfert_post_partum_maternel * transfert_post_partum_neonatal,
#transfert_per_ou_post = transfert_post_partum + transfert_perpartum - transfert_post_partum * transfert_perpartum,
transfert_post_partum = as.double( as.logical(transfert_post_partum_neonatal) | as.logical(transfert_post_partum_maternel) ),
transfert_per_ou_post = as.double( as.logical(transfert_post_partum) | as.logical(transfert_perpartum) ),
transfert_per_ou_post = if_else( transfert_per_ou_post == 1, 'Oui', 'Non'),
transfert_aucun = as.double(
transfert_antenatal == 0 &
transfert_perpartum == 0 &
transfert_post_partum_maternel == 0 &
transfert_post_partum_neonatal == 0
),
duree_expulsion = as.double(case_when(
is.na(duree_expulsion) ~ NA_character_,
duree_expulsion %in% c('000', '0000') ~ '0',
duree_expulsion == '05' ~ '5',
TRUE ~ duree_expulsion
)),
duree_expulsion = as.double(duree_expulsion),
delivrance = case_when(
is.na(delivrance) ~ NA_character_,
str_sub(delivrance, 1, 3) %in% c('DNC', 'Dél') ~ 'Naturelle complète',
str_detect(delivrance, 'Artif') ~ 'Artificielle',
str_sub(delivrance, 1, 3) %in% c('DNI') ~ 'Naturelle incomplète',
str_sub(delivrance, 1, 3) %in% c('DDC') ~ 'Dirigée complète',
TRUE ~ delivrance
),
delai_delivrance_naissance = as.double(case_when(
is.na(delai_delivrance_naissance) ~ NA_character_,
delai_delivrance_naissance == '§' ~ '0',
delai_delivrance_naissance == '02' ~ '2',
delai_delivrance_naissance == '1h' ~ '60',
delai_delivrance_naissance == '10mn' ~ '10',
delai_delivrance_naissance == '15min' ~ '15',
delai_delivrance_naissance == '6 min' ~ '6',
TRUE ~ delai_delivrance_naissance
)),
perinee = case_when(
is.na(perinee) ~ NA_character_,
str_sub(perinee, 1, 1) == 'I' ~ 'Intact',
str_sub(perinee, 1, 1) == '1' ~ '1° degré : peau, muqueuse vaginale',
str_sub(perinee, 1, 1) == '2' ~ '2° degré : peau, muqueuse vaginale, muscles périnéaux',
str_sub(perinee, 1, 1) == '3' ~ '3° degré : périnée complet non-compliqué',
str_sub(perinee, 1, 1) == 'E' ~ 'Épisiotomie',
TRUE ~ perinee
),
poids = case_when(
is.na(poids) ~ NA_real_,
poids == 10 ~ NA_real_,
poids == 348010 ~ 3480,
TRUE ~ poids
),
apgar_1 = apgar_1 %>% str_remove("^0+") %>% if_else( . == '', '0', .) %>% as.double(),
apgar_5 = apgar_5 %>% str_remove("^0+") %>% if_else( . == '', '0', .) %>% as.double(),
apgar_10 = apgar_10 %>% str_remove("^0+") %>% if_else( . == '', '0', .) %>% as.double(),
etat = case_when(
is.na(etat) ~ NA_character_,
str_detect(etat, 'vivant') ~ 'Vivant',
str_detect(etat, 'vie') ~ 'Sans vie',
),
rea_bebe = case_when(
is.na(rea_bebe) ~ NA_character_,
str_detect(rea_bebe, 'vivant') ~ NA_character_,
str_detect(rea_bebe, 'Auc') ~ 'Aucune',
str_detect(rea_bebe, 'aspir') ~ 'Aspiration / Stimulation',
str_detect(rea_bebe, 'apparente') ~ 'Massage cardiaque / Intubation / Médications',
str_detect(rea_bebe, 'Ventil') ~ 'Ventilation',
),
transfert_post_partum_maternel_raw = case_when(
is.na(transfert_post_partum_maternel_raw) ~ NA_character_,
str_detect(transfert_post_partum_maternel_raw, 'HPP') ~ 'Hémorragie du post partum',
str_detect(transfert_post_partum_maternel_raw, 'enfant') ~ 'tpp_neonatal',
str_detect(transfert_post_partum_maternel_raw, 'accompa') ~ 'tpp_neonatal',
TRUE ~ transfert_post_partum_maternel_raw
),
sdc = case_when(
sdc == 'RAS, Difficultés bébé' ~ 'Difficultés bébé',
sdc == 'RAS, Difficultés mère' ~ 'Difficultés mère',
TRUE ~ sdc
),
tv = as.double(if_else(tv=='02', '2', tv)),
perinee_soin = case_when(
is.na(perinee_soin) ~ NA_character_,
str_detect(perinee_soin, 'Aucun, Soins') ~ 'Soins locaux ( argile, calendula ...)',
str_detect(perinee_soin, 'Suture') ~ 'Suture',
TRUE ~ perinee_soin
),
duree_sf = duree_sf %>% str_remove("^0+") %>% if_else( . == '', '0', .) %>% as.double(),
hemo = case_when(
is.na(perte_sang) ~ NA_character_,
perte_sang %in% c('Moins de 250 CC', 'Moins de 500 cc') ~ '0',
TRUE ~ '1'
) %>%
as.double() %>%
as.factor(),
rea_bebe_bin = if_else(rea_bebe == 'Aucune', '0', '1') %>% as.double(),
rcf = case_when(
is.na(rcf) ~ NA_character_,
rcf %>% startsWith('auscultation cont') ~ 'Auscultation continue',
rcf %>% startsWith('sans') ~ 'Pas d\'auscultation',
str_detect(rcf, 'intermi') & str_detect(rcf, 'Monito') ~ 'Auscultation intermittente et monitoring',
str_detect(rcf, 'intermi') ~ 'Auscultation intermittente',
str_detect(rcf, 'Monito') ~ 'Monitoring'
),
uterus_cicatriciel = if_else(antecedent_a1_a2_b == 'Utérus cicatriciel', 1, 0),
transfert_perpartum_cause = case_when(
is.na(transfert_perpartum_cause) ~ NA_character_,
startsWith(transfert_perpartum_cause, 'ARCF') ~ 'Anomalie du Rythme Cardiaque Foetal',
startsWith(transfert_perpartum_cause, 'autre') ~ 'Autre',
startsWith(transfert_perpartum_cause, 'Désir') ~ 'Désir péridurale',
startsWith(transfert_perpartum_cause, 'Epuisement') ~ 'Épuisement maternel',
startsWith(transfert_perpartum_cause, 'LAT') ~ 'Liquide amniotique teinté',
startsWith(transfert_perpartum_cause, 'Non progression dilatation') ~ 'Non progression dilatation',
startsWith(transfert_perpartum_cause, 'Non progression présentation') ~ 'Non progression présentation',
startsWith(transfert_perpartum_cause, 'sage-femme indisponible') ~ 'sage-femme indisponible',
startsWith(transfert_perpartum_cause, 'Présentation dystocique') ~ 'Présentation dystocique'
),
transfert_perpartum_modalite_ane = case_when(
is.na(transfert_perpartum_modalite_acc) ~ NA_character_,
str_detect(transfert_perpartum_modalite_acc, 'APD') ~ 'Anesthésie péridurale',
str_detect(transfert_perpartum_modalite_acc, 'RACHI') ~ 'Rachianesthésie',
str_detect(transfert_perpartum_modalite_acc, 'Aucune anesthésie') ~ 'Aucune anesthésie',
str_detect(transfert_perpartum_modalite_acc, 'Proto') ~ 'Protoxyde d\'azote',
TRUE ~ NA_character_
),
transfert_perpartum_modalite_acc = case_when(
is.na(transfert_perpartum_modalite_acc) ~ NA_character_,
str_detect(transfert_perpartum_modalite_acc, 'AVB') | str_detect(transfert_perpartum_modalite_acc, 'Accouchement pendant') ~ 'Accouchement par Voie Basse ',
str_detect(transfert_perpartum_modalite_acc, 'Césarienne') ~ 'Césarienne',
str_detect(transfert_perpartum_modalite_acc, 'Aide instrumentale') ~ 'Aide instrumentale',
TRUE ~ NA_character_
),
alimentation = case_when(
is.na(alimentation) ~ NA_character_,
str_detect(alimentation, 'Maternel') ~ 'Allaitement maternel',
startsWith(alimentation, 'Allaitement Artificiel') ~ 'Allaitement Artificiel',
startsWith(alimentation, 'Allaitement mixte') ~ 'Allaitement mixte',
startsWith(alimentation, 'Têtée précoce') ~ 'Têtée précoce',
TRUE ~ NA_character_
),
hospit_8j_mere = case_when(
is.na(hospit_8j_mere) ~ NA_character_,
startsWith(hospit_8j_mere, 'Non') ~ 'Non',
str_detect(hospit_8j_mere, 'bébé') ~ 'Hospitalisation du bébé',
startsWith(hospit_8j_mere, 'Endo') ~ 'Endométrite',
startsWith(hospit_8j_mere, 'Hem') ~ 'Hémorragie secondaire',
startsWith(hospit_8j_mere, 'autre') | startsWith(hospit_8j_mere, 'AUTRE') ~ 'Autre',
TRUE ~ NA_character_
),
hospit_8j_bebe = case_when(
is.na(hospit_8j_bebe) ~ NA_character_,
startsWith(hospit_8j_bebe, 'Non') ~ 'Non',
startsWith(hospit_8j_bebe, 'Déshy') ~ 'Déshydratation',
startsWith(hospit_8j_bebe, 'suspicion') ~ 'Suspicion d\'infection',
startsWith(hospit_8j_bebe, 'Ictère') ~ 'Ictère',
str_detect(hospit_8j_bebe, 'mère') ~ 'Hospitalisation de la mère',
TRUE ~ 'Autre'
),
douleur = douleur %>% str_extract('^(.+?),') %>% str_sub(1, -2)
)# %>%
# La collecte des données relatives aux femmes qui ont été suivies par cette sage-femme n'a pas pu être réalisée dans de bonnes conditions.
# Beaucoup de valeurs sont manquantes ou incohérentes. On exclut ces données de l'étude.
#filter( !startsWith(id, 'ggov') )
```
```{r}
# On omet cette partie pour des raisons d'anonymat.
# Sage-femmes et patientes étudiées
# don_sf <- don %>%
# select(sf = id) %>%
# arrange(sf) %>%
# mutate(
# sf = sf %>% str_extract('\\D+') %>% str_to_lower() %>% str_trim()
# ) %>%
# drop_na(sf) %>%
# group_by(sf) %>%
# summarise( count = n()) %>%
# ungroup()
#Les données présentement étudiées concernent `r nrow(don)` femmes qui ont été suivies par `r nrow(don_sf)` sages-femmes.
```
```{r}
# don_sf %>%
# summarise(
# nbre_moyen = mean(count, na.rm = TRUE) %>% round(2),
# nbre_min = min(count, na.rm = TRUE) %>% round(2),
# nbre_max = max(count, na.rm = TRUE) %>% round(2),
# nbre_ecart_type = sd(count, na.rm = TRUE) %>% round(2)
# ) %>%
# rename(
# `Moyenne Patientes / SF` = nbre_moyen,
# `Minimum Patientes / SF` = nbre_min,
# `Maximum Patientes / SF` = nbre_max,
# `Écart-type Patientes / SF` = nbre_ecart_type
# ) %>%
# kable() %>%
# kable_styling(
# bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"),
# full_width = FALSE
# )
```
```{r profil}
# Sélection colonnes et traitement
don_profil <- don %>%
select(
age_mere,
parite,
age_gest,
suivi,
antecedent_a1_a2_b,
transfert_antenatal,
transfert_antenatal_cause,
transfert_perpartum,
transfert_post_partum_maternel,
transfert_post_partum_neonatal
)
## Âge
don_profil_groupes_transfert <- don_profil %>%
select(
age_mere,
parite,
age_gest,
suivi,
antecedent_a1_a2_b
) %>%
mutate(
transfert = 'Total'
) %>%
# Transfert anténatal
bind_rows(
don_profil %>%
filter(
transfert_antenatal == 1
) %>%
select(
age_mere,
parite,
age_gest,
suivi,
antecedent_a1_a2_b
) %>%
mutate(
transfert = 'Anténatal'
)
) %>%
# Transfert per-partum
bind_rows(
don_profil %>%
filter(
transfert_perpartum == 1
) %>%
select(
age_mere,
parite,
age_gest,
suivi,
antecedent_a1_a2_b
) %>%
mutate(
transfert = 'Per-partum'
)
) %>%
# Transfert post-partum maternel
bind_rows(
don_profil %>%
filter(
transfert_post_partum_maternel == 1
) %>%
select(
age_mere,
parite,
age_gest,
suivi,
antecedent_a1_a2_b
) %>%
mutate(
transfert = 'Post-partum maternel'
)
) %>%
# Transfert anténatal
bind_rows(
don_profil %>%
filter(
transfert_post_partum_neonatal == 1
) %>%
select(
age_mere,
parite,
age_gest,
suivi,
antecedent_a1_a2_b
) %>%
mutate(
transfert = 'Post-partum néonatal'
)
) %>%
# Aucun transfert
bind_rows(
don_profil %>%
filter(
transfert_antenatal == 0 &
transfert_perpartum == 0 &
transfert_post_partum_maternel == 0 &
transfert_post_partum_neonatal == 0
) %>%
select(
age_mere,
parite,
age_gest,
suivi,
antecedent_a1_a2_b
) %>%
mutate(
transfert = 'Aucun'
)
) %>%
mutate(
transfert = fct_relevel(
as.factor(transfert),
'Anténatal',
'Per-partum',
'Post-partum maternel',
'Post-partum néonatal',
'Aucun',
'Total')
)
don_transfert_age <- don_profil_groupes_transfert %>%
group_by(transfert) %>%
summarise(
age_moyen = mean(age_mere, na.rm = TRUE) %>% round(2),
age_min = min(age_mere, na.rm = TRUE) %>% round(2),
age_max = max(age_mere, na.rm = TRUE) %>% round(2),
age_ecart_type = sd(age_mere, na.rm = TRUE) %>% round(2),
nombre = n(),
nombre_35p = sum(age_mere >= 35, na.rm = TRUE),
proportion_35p = ( 100 * nombre_35p / nombre ) %>% round(2) %>% str_c(' %')
) %>%
mutate(
Proportion = str_c(round(100 * nombre / nrow(don), 2), ' %')
) %>%
select(
Transfert = transfert,
`Moyenne âge` = age_moyen,
`Minimum âge` = age_min,
`Maximum âge` = age_max,
`Écart-type âge` = age_ecart_type,
`Nombre de femmes` = nombre,
Proportion,
`Nombre de femmes âge 35+` = nombre_35p,
`Proportion de femmes âge 35+` = proportion_35p
)
# Histogrammes
don_hist <- don_profil_groupes_transfert %>% drop_na(age_mere)
hist_age <- ggplot(data = don_hist)+
geom_histogram( aes(x=age_mere,y=stat(density)), binwidth = 1, color = 'darkblue', fill='darkblue' ) +
scale_x_continuous(breaks = round(seq(min(don_hist$age_mere), max(don_hist$age_mere), by = 2),1) ) +
xlab('Âge de la mère') +
ylab('Proportion') +
facet_wrap(~transfert, ncol = 2) +
theme_minimal() +
ggtitle('Distribution de l\'âge de la mère en fonction du transfert') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
```
# Profils des femmes
Les données présentement étudiées concernent `r nrow(don)` femmes.
## Âge
```{r age}
don_transfert_age %>%
kable() %>%
kable_styling(
bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"),
full_width = TRUE
)
```
```{r fig.align="center"}
print(hist_age)
```
## Parité
### Parités sur l'ensemble de la population
```{r}
don_profil %>%
#drop_na(parite) %>%
group_by(parite) %>%
summarise(
Nombre = n(),
) %>%
mutate(
Proportion = (100*Nombre/sum(Nombre)) %>% round(2) %>% str_c(' %')
) %>%
rename(
`Parité` = parite,
) %>%
kable() %>%
kable_styling(
bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"),
full_width = FALSE
)
```
### Parité selon le type de transfert
```{r, fig.align='center'}
don_parite_transfert <- don_profil_groupes_transfert %>%
#drop_na(parite) %>%
rename( Parité = parite, Transfert = transfert)
hist_parite_transfert <- ggplot(data = don_parite_transfert ) +
geom_bar( mapping = aes(x=factor(Parité)), stat = 'count', color = 'orangered3', fill='orangered3' ) +
scale_x_discrete(breaks=0:8)+
coord_cartesian(xlim=c(0,9))+
xlab('Parité') +
ylab('Effectifs') +
facet_wrap(~Transfert, scales = 'free_y') +
theme_minimal() +
ggtitle('Effectifs en fonction de la parité') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
print(hist_parite_transfert)
```
```{r, fig.align='center'}
don_parite_transfert <- don_profil_groupes_transfert %>%
#drop_na(parite) %>%
rename( Parité = parite, Transfert = transfert)
hist_parite_transfert <- ggplot(data = don_parite_transfert ) +
geom_bar( mapping = aes(x=factor(Parité), y = ..prop.., group=1), color = 'orangered3', fill='orangered3' ) +
xlab('Parité') +
ylab('Proportion') +
facet_wrap(~Transfert, scales = 'free_y') +
theme_minimal() +
ggtitle('Proportion en fonction de la parité') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
print(hist_parite_transfert)
```
### Primiparité
```{r}
don_profil_groupes_transfert %>%
#drop_na(parite) %>%
group_by(Transfert = transfert, `Parité` = (parite>=2)) %>%
summarise(
Nombre = n(),
) %>%
mutate(
Proportion = (100*Nombre/sum(Nombre)) %>% round(2) %>% str_c(' %'),
`Parité` = if_else(`Parité`, 'Multipares', 'Primipares')
) %>%
kable() %>%
kable_styling(
bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"),
full_width = FALSE
)
```
#### Risque relatif de transfert des primipares par rapport aux multipares
* Transfert anténatal : RR = `r rr(112, 828, 105, 470)` et IC95%(RR) = `r icrr(112, 828, 105, 470)`
* Transfert pre-partum : RR = `r rr(34, 828, 113, 470)` et IC95%(RR) = `r icrr(34, 828, 113, 470)`
* Transfert post-partum maternel : RR = `r rr(6, 828, 11, 470)` et IC95%(RR) = `r icrr(6, 828, 11, 470)`
* Transfert post-partum néonatal : RR = `r rr(7, 828, 7, 470)` et IC95%(RR) = `r icrr(7, 828, 7, 470)`
```{r, fig.align='center'}
don_primi_transfert <- don_profil_groupes_transfert %>%
#drop_na(parite) %>%
group_by(Transfert = transfert, `Parité` = (parite>=2)) %>%
summarise(
Nombre = n(),
) %>%
mutate(
Proportion = (Nombre/sum(Nombre)) %>% round(2),
`Parité` = if_else(`Parité`, 'Multipares', 'Primipares')
) %>%
ungroup()
hist_primi_transfert <- ggplot(data = don_primi_transfert) +
geom_bar( mapping = aes(x=`Parité`, y = Nombre), stat = 'identity', color = 'orangered3', fill='orangered3' ) +
xlab('Parité') +
ylab('Effectifs') +
facet_wrap(~Transfert, scales = 'free_y') +
theme_minimal() +
ggtitle('Effectifs primipares/multipares, par type de transfert') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
print(hist_primi_transfert)
```
```{r, fig.align='center'}
hist_primi_transfert_prop <- ggplot(data = don_primi_transfert) +
geom_bar( mapping = aes(x=`Parité`, y = Proportion), stat = 'identity', color = 'orangered3', fill='orangered3' ) +
xlab('Parité') +
ylab('Proportion') +
facet_wrap(~Transfert, scales = 'free_y') +
theme_minimal() +
ggtitle('Proportions primipares/multipares, par type de transfert') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
print(hist_primi_transfert_prop)
```
### Femmes ayant 5 enfants ou plus
```{r}
don_profil_groupes_transfert %>%
#drop_na(parite) %>%
group_by(Transfert = transfert, `Parité` = (parite>=5)) %>%
summarise(
Nombre = n(),
) %>%
mutate(
Proportion = (100*Nombre/sum(Nombre)) %>% round(2) %>% str_c(' %'),
`Parité` = if_else(`Parité`, '<5', '5+')
) %>%
kable() %>%
kable_styling(
bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"),
full_width = FALSE
)
```
```{r, fig.align='center'}
don_5_transfert <- don_profil_groupes_transfert %>%
#drop_na(parite) %>%
group_by(Transfert = transfert, `Parité` = (parite>=5)) %>%
summarise(
Nombre = n(),
) %>%
mutate(
Proportion = (Nombre/sum(Nombre)) %>% round(2)
) %>%
ungroup() %>%
mutate(
Parité = if_else(`Parité`, '5+', 'Strictement moins de 5') %>% as.factor()
) %>%
mutate(
Parité = Parité %>% fct_relevel('Strictement moins de 5', '5+')
)
hist_5_transfert <- ggplot(data = don_5_transfert) +
geom_bar( mapping = aes(x=`Parité`, y = Nombre), stat = 'identity', color = 'orangered3', fill='orangered3' ) +
xlab('Parité') +
ylab('Effectifs') +
facet_wrap(~Transfert, scales = 'free_y') +
theme_minimal() +
ggtitle('Effectifs en fonction de la parité, par type de transfert') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
print(hist_5_transfert)
```
```{r, fig.align='center'}
hist_5_transfert_prop <- ggplot(data = don_5_transfert) +
geom_bar( mapping = aes(x=`Parité`, y = Proportion), stat = 'identity', color = 'orangered3', fill='orangered3' ) +
xlab('Parité') +
ylab('Proportion') +
facet_wrap(~Transfert, scales = 'free_y') +
theme_minimal() +
ggtitle('Proportion en fonction de la parité, par type de transfert') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
print(hist_5_transfert_prop)
```
## Âge gestationnel
### Population complète
```{r}
don_profil %>%
#drop_na(age_gest) %>%
group_by(`Âge gestationnel` = age_gest) %>%
summarise(
Nombre = n(),
) %>%
mutate(
Proportion = (100*Nombre/sum(Nombre)) %>% round(2) %>% str_c(' %')
) %>%
kable() %>%
kable_styling(
bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"),
full_width = FALSE
)
```
### Âge gestationnel selon le type de transfert
```{r}
don_age_gest_hist <- don_profil_groupes_transfert %>%
#drop_na(age_gest) %>%
mutate(
age_gest = as.factor(case_when(
age_gest < 37 ~ '< 37',
age_gest > 41 ~ '> 41',
TRUE ~ as.character(age_gest)
))
) %>%
mutate(
age_gest = fct_relevel(age_gest, '< 37', '37', '38', '39', '40', '41', '> 41' )
)
hist_age_gest <- ggplot(data = don_age_gest_hist) +
geom_bar( mapping = aes(x=age_gest), stat = 'count', color = 'orangered3', fill='orangered3' ) +
xlab('Âge gestationnel (SA)') +
ylab('Effectifs') +
facet_wrap(~transfert, scales = 'free_y') +
theme_minimal() +
ggtitle('Distribution des âges gestationnels (SA)') +
theme(
plot.title = element_text(hjust = 0.5)
)
```
```{r fig.align="center"}
print(hist_age_gest)
```
```{r}
hist_age_gest_prop <- ggplot(data = don_age_gest_hist) +
geom_bar( mapping = aes(x=factor(age_gest), y = ..prop.., group=1), color = 'orangered3', fill='orangered3' ) +
xlab('Âge gestationnel (SA)') +
ylab('Proportion') +
facet_wrap(~transfert, scales = 'free_y') +
theme_minimal() +
ggtitle('Distribution des âges gestationnels (SA)') +
theme(
plot.title = element_text(hjust = 0.5)
)
```
```{r fig.align="center"}
print(hist_age_gest_prop)
```
## Type de suivi
```{r}
don_profil_groupes_transfert %>%
#drop_na(suivi) %>%
group_by(Transfert = transfert, `Type de suivi` = suivi) %>%
summarise(
Nombre = n(),
) %>%
mutate(
Proportion = (100*Nombre/sum(Nombre)) %>% round(2) %>% str_c(' %')
) %>%
kable() %>%
kable_styling(
bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"),
full_width = FALSE
)
```
```{r, fig.align='center'}
don_suivi <- don_profil_groupes_transfert %>%
#drop_na(suivi) %>%
rename( Transfert = transfert, `Type de suivi` = suivi)
hist_type_suivi <- ggplot(data = don_suivi ) +
geom_bar( mapping = aes(x=factor(`Type de suivi`)), stat = 'count', color = 'orangered3', fill='orangered3' ) +
xlab('Type de suivi') +
ylab('Effectifs') +
facet_wrap(~Transfert, scales = 'free_y') +
theme_minimal() +
ggtitle('Effectifs en fonction du type de suivi') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
print(hist_type_suivi)
```
```{r, fig.align='center'}
hist_parite_transfert_prop <- ggplot(data = don_suivi ) +
geom_bar( mapping = aes(x=factor(`Type de suivi`),y = ..prop.., group=1), color = 'orangered3', fill='orangered3' ) +
xlab('Type de suivi') +
ylab('Proportion') +
facet_wrap(~Transfert, scales = 'free_y') +
theme_minimal() +
ggtitle('Proportion en fonction du type de suivi') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
print(hist_parite_transfert_prop)
```
### Antécédents - Population complète
```{r}
don_profil %>%
group_by(`Antécédent` = antecedent_a1_a2_b) %>%
summarise(
Nombre = n(),
) %>%
mutate(
Proportion = (100*Nombre/sum(Nombre)) %>% round(2) %>% str_c(' %')
) %>%
arrange(desc(Nombre)) %>%
kable() %>%
kable_styling(
bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"),
full_width = FALSE
)
```
### Lien entre Utérus cicatriciel et transfert
On souhaite procéder à un test du $\chi^2$ d'indépendance entre les variables binaires **Utérus cicatriciel** (1 si l'utérus est cicatriciel, 0 sinon) et **transfert** (1 si la femme a fait l'objet d'un transfert anténatal, perpartum ou post-partum, 0 sinon). L'hypothèse nulle est $H_0$ : les deux variables sont indépendantes. On présente ci-dessous le tableau des effectifs par modalités :
```{r, message = FALSE, warning = FALSE}
don_uterus_cicatriciel_transfert <- don %>%
select(
uterus_cicatriciel,
transfert_aucun
) %>%
mutate(
transfert = 1 - transfert_aucun
) %>%
select(
-transfert_aucun
)
don_uterus_cicatriciel_transfert %>%
table() %>%
kable() %>%
kable_styling(
bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"),
full_width = FALSE
)
```
Le nombre de femmes présentant un utérus cicatriciel et ayant fait l'objet d'un transfert est faible mais reste au-dessus des standards pour le test effectué (effectifs $\geq$ 5).
```{r, message = FALSE, warning = FALSE}
chi2_uterus_cicatriciel_transfert <- don %>%
select(
uterus_cicatriciel,
transfert_perpartum
) %>%
table() %>%
chisq.test()
print(chi2_uterus_cicatriciel_transfert)
```
La p-value est égale à `r chi2_uterus_cicatriciel_transfert$p.value`. On ne rejette pas l'hypothèse d'indépendance $H_0$ au seuil de signification 5%. Le test ne permet pas de conclure qu'il existe une dépendance statistique entre les deux variables étudiées.
### Lien entre Utérus cicatriciel et hémorragie
On souhaite procéder à un test du $\chi^2$ d'indépendance entre les variables binaires **Utérus cicatriciel** (1 si l'utérus est cicatriciel, 0 sinon) et **hémorragie** (1 si des pertes sanguines de plus de 500 cl ont été observées, 0 sinon). L'hypothèse nulle est $H_0$ : les deux variables sont indépendantes. On présente ci-dessous le tableau des effectifs par modalités :
```{r, message = FALSE, warning = FALSE}
don_uterus_cicatriciel_hemo <- don %>%
select(