Warning in epicontacts::make_epicontacts(linelist = linelist, contacts =
contacts, : Cycle(s) detected in the contact network: this may be unwanted37 Cadeias de Transmissão
37.1 Visão Geral
A ferramenta primária para manipular, analisar e visualizar dados de cadeias de transmissão e rastreamento de contatos é o pacote epicontacts, desenvolvido por membros do RECON. Experimente o gráfico interativo abaixo passando o mouse sobre os nós para ver mais informações, arrastando para movê-los e clicando para destacar os casos subjacentes.
37.2 Preparação
Carregue os pacotes R
Primeiro carregue os pacotes padrão necessários para importar e manipular os dados. Neste manual, enfatizamos o uso da função p_load(), do *pacman, que instala os pacotes, caso não estejam instalados, e os carrega no R para utilização. Também é possível carregar pacotes instalados utilizando a função library(), do R base**. Para mais informações sobre os pacotes do R, veja a página Introdução ao R.
pacman::p_load(
rio, # Importação de arquivos
here, # Localizador de arquivos
tidyverse, # Gerenciamento de dados + gráficos do ggplot2
remotes # Instalação de pacotes do ggplot2
)Você vai instalar a versão de desenvolvimento do epicontacts, que pode ser instalado diretamente do github utilizando a função p_install_github() do pacote pacman. Você precisa rodar esse comando abaixo apenas uma vez, e não todas as vezes que usar o pacote (daí em diante, você pode utilizar p_load() como de costume).
pacman::p_install_gh("reconhub/epicontacts@timeline")Importando os dados
Vamos importar a base de dados de casos da epidemia simulada de Ebola. Se você quiser fazer download dos dados para seguir o passo a passo, veja as instruções na página Baixando dados do manual. A base será importada utilizando a função import() do pacote rio. Veja a página sobre Importação e exportação para aprender várias formas de importar dados.
# import the linelist
linelist <- import("linelist_cleaned.xlsx")As primeiras 50 linhas da linelist são mostradas abaixo. As colunas de especial interesse são case_id, generation, infector, e source.
Criando um objeto do tipo epicontacts
Depois, precisamos criar um objeto epicontacts, que requer dois tipos de dados:
- uma linelist documentando casos onde colunas são variáveis e colunas correspondem a casos únicos
- uma lista de arestas definindo as ligações entre os casos com base em seus IDs únicos (esses podem ser contatos, eventos de transmissão, etc.)
Como já temos uma linelist, precisamos apenas criar a lista de arestas entre os casos, mais especificamente entre seus IDs. Podemos extrair relações de transmição da linelist ao relacionar a coluna infector com a coluna case_id. Nesse ponto podemos também adicionar “propriedades das arestas”, que seriam quaisquer variáveis que descrevem a relação entre os dois casos, e não os casos em si. Para ilustrar, vamos adicionar uma variável location que descreve o local do evento de transmissão, e uma variável de duração, que descreve a duração do contato em dias.
No código abaixo, a função transmute do dplyr atua de forma semelhante à mutate, com a diferença que ela mantém apenas as colunas que especificamos na chamada. A função drop_na vai filtrar quaisquer linhas cujas colunas especificadas tenham o valor NA; nesse caso, queremos manter apenas as linhas cujo transmissor (infector) é conhecido.
## gera os contatos
contacts <- linelist %>%
transmute(
infector = infector,
case_id = case_id,
location = sample(c("Community", "Nosocomial"), n(), TRUE),
duration = sample.int(10, n(), TRUE)
) %>%
drop_na(infector)Agora podemos criar o objeto epicontacts utilizando a função make_epicontacts. Precisamos especificar qual coluna da linelist aponta para o identificador único dos casos, bem como quais colunas dos contatos apontam para os identificadores únicos dos casos envolvidos em cada relação. Essas relações são direcionadas pois a transmissão vai do (from) transmissor para (to) o caso, então precisamos especificar os argumentos from e to de acordo. Nós também definimos o argumento directed (direcionado) para TRUE, o que vai afetar as operações no futuro.
## gera o objeto epicontacts
epic <- make_epicontacts(
linelist = linelist,
contacts = contacts,
id = "case_id",
from = "infector",
to = "case_id",
directed = TRUE
)Warning in make_epicontacts(linelist = linelist, contacts = contacts, id =
"case_id", : Cycle(s) detected in the contact network: this may be unwantedAo examinarmos objetos do tipo epicontacts, podemos ver que a coluna case_id na linelist foi renomeada para id e as colunas case_id e infector nos contatos foram renomeadas para from e to. Isso garante a consistência nas operações de manipulação, visualização e análise subsequentes.
## visualiza o objeto epicontacts
epic
/// Epidemiological Contacts //
// class: epicontacts
// 5,888 cases in linelist; 3,800 contacts; directed
// linelist
# A tibble: 5,888 × 30
id generation date_infection date_onset date_hospitalisation date_outcome
<chr> <dbl> <date> <date> <date> <date>
1 5fe599 4 2014-05-08 2014-05-13 2014-05-15 NA
2 8689b7 4 NA 2014-05-13 2014-05-14 2014-05-18
3 11f8ea 2 NA 2014-05-16 2014-05-18 2014-05-30
4 b8812a 3 2014-05-04 2014-05-18 2014-05-20 NA
5 893f25 3 2014-05-18 2014-05-21 2014-05-22 2014-05-29
6 be99c8 3 2014-05-03 2014-05-22 2014-05-23 2014-05-24
7 07e3e8 4 2014-05-22 2014-05-27 2014-05-29 2014-06-01
8 369449 4 2014-05-28 2014-06-02 2014-06-03 2014-06-07
9 f393b4 4 NA 2014-06-05 2014-06-06 2014-06-18
10 1389ca 4 NA 2014-06-05 2014-06-07 2014-06-09
# ℹ 5,878 more rows
# ℹ 24 more variables: outcome <chr>, gender <chr>, age <dbl>, age_unit <chr>,
# age_years <dbl>, age_cat <fct>, age_cat5 <fct>, hospital <chr>, lon <dbl>,
# lat <dbl>, infector <chr>, source <chr>, wt_kg <dbl>, ht_cm <dbl>,
# ct_blood <dbl>, fever <chr>, chills <chr>, cough <chr>, aches <chr>,
# vomit <chr>, temp <dbl>, time_admission <chr>, bmi <dbl>,
# days_onset_hosp <dbl>
// contacts
# A tibble: 3,800 × 4
from to location duration
<chr> <chr> <chr> <int>
1 f547d6 5fe599 Nosocomial 7
2 f90f5f b8812a Community 9
3 11f8ea 893f25 Nosocomial 5
4 aec8ec be99c8 Community 3
5 893f25 07e3e8 Community 3
6 133ee7 369449 Nosocomial 3
7 996f3a 2978ac Nosocomial 3
8 133ee7 57a565 Community 1
9 37a6f6 fc15ef Nosocomial 6
10 9f6884 2eaa9a Community 2
# ℹ 3,790 more rows37.3 Manipulando
Subsetting (subconjuntos)
O método subset() dos objetos epicontacts permitem, entre outras coisas, filtrar as redes baseadas nas propriedades da linelist (“node attributes”) e da base de contatos (“edge attributes”). Esses valores devem ser passados como listas nomeadas ao argumento respectivo. Por exemplo, no código abaixo estamos mantendo apenas os casos masculinos da linelist que possuem data da infecção entre abril e julho de 2014 (datas são especificadas como intervalos), e relações de transmissão que ocorreram no hospital.
sub_attributes <- subset(
epic,
node_attribute = list(
gender = "m",
date_infection = as.Date(c("2014-04-01", "2014-07-01"))
),
edge_attribute = list(location = "Nosocomial")
)
sub_attributes
/// Epidemiological Contacts //
// class: epicontacts
// 69 cases in linelist; 1,923 contacts; directed
// linelist
# A tibble: 69 × 30
id generation date_infection date_onset date_hospitalisation date_outcome
<chr> <dbl> <date> <date> <date> <date>
1 5fe599 4 2014-05-08 2014-05-13 2014-05-15 NA
2 893f25 3 2014-05-18 2014-05-21 2014-05-22 2014-05-29
3 2978ac 4 2014-05-30 2014-06-06 2014-06-08 2014-06-15
4 57a565 4 2014-05-28 2014-06-13 2014-06-15 NA
5 fc15ef 6 2014-06-14 2014-06-16 2014-06-17 2014-07-09
6 99e8fa 7 2014-06-24 2014-06-28 2014-06-29 2014-07-09
7 f327be 6 2014-06-14 2014-07-12 2014-07-13 2014-07-14
8 90e5fe 5 2014-06-18 2014-07-13 2014-07-14 2014-07-16
9 a47529 5 2014-06-13 2014-07-17 2014-07-18 2014-07-26
10 da8ecb 5 2014-06-20 2014-07-18 2014-07-20 2014-08-01
# ℹ 59 more rows
# ℹ 24 more variables: outcome <chr>, gender <chr>, age <dbl>, age_unit <chr>,
# age_years <dbl>, age_cat <fct>, age_cat5 <fct>, hospital <chr>, lon <dbl>,
# lat <dbl>, infector <chr>, source <chr>, wt_kg <dbl>, ht_cm <dbl>,
# ct_blood <dbl>, fever <chr>, chills <chr>, cough <chr>, aches <chr>,
# vomit <chr>, temp <dbl>, time_admission <chr>, bmi <dbl>,
# days_onset_hosp <dbl>
// contacts
# A tibble: 1,923 × 4
from to location duration
<chr> <chr> <chr> <int>
1 f547d6 5fe599 Nosocomial 7
2 11f8ea 893f25 Nosocomial 5
3 133ee7 369449 Nosocomial 3
4 996f3a 2978ac Nosocomial 3
5 37a6f6 fc15ef Nosocomial 6
6 4802b1 bbfa93 Nosocomial 2
7 a75c7f 7f5a01 Nosocomial 5
8 b799eb bc2adf Nosocomial 3
9 5d9e4d 8bd1e8 Nosocomial 4
10 beb26e 959170 Nosocomial 4
# ℹ 1,913 more rowsPodemos utilizar a função thin para filtrar a linelist para incluir casos encontrados nos contatos definindo o argumento what = "linelist", ou filtrar os contatos para incluir casos enontrados na linelist definindo o argumento what = "contacts". No código abaixo, vamos continuar filtrando o objeto epicontacts para manter apenas as relações de transmissão que envolvam os casos masculinos infectados entre abril e julho que já filtramos acima. Podemos ver que apenas duas relações de transmissão se encaixam nessa especificação.
sub_attributes <- thin(sub_attributes, what = "contacts")
nrow(sub_attributes$contacts)[1] 3Além de gerar os subconjuntos a partir dos atributos dos nós (node) e arestas (edges), as redes podem ser aparadas para incluir apenas componentes que estejam conectados com certos nós. O argumento cluster_id recebe um vetor dos IDs dos casos e retorna uma linelist dos indivíduos que estão relacionados, direta ou indiretamente, a esses a IDs. No código abaixo, podemos ver que um total de 13 casos da linelist estão envolvididos nos agrupamentos (clusters) contendo 2ae019 e 71577a.
sub_id <- subset(epic, cluster_id = c("2ae019", "71577a"))
nrow(sub_id$linelist)[1] 13O método subset() para os objetos epicontacts também permite filtrar pelo tamanho do agrupamento utilizando os argumentos cs, cs_min e cs_max. No código abaixo, estamos mantendo apenas os casos relacionados aos agrupamentos com 10 casos ou mais, e podemos ver que 271 casos da linelist estão envolvidos nesses agrupamentos.
sub_cs <- subset(epic, cs_min = 10)
nrow(sub_cs$linelist)[1] 271Acessando os IDs
A função get_id() recupera informações dos IDs dos casos na base de dados, e pode ser parametrizada como:
- linelist: IDs nos dados da linelist
- contacts: IDs na base de contatos (“from” e “to” combinados)
- from: IDs na coluna “from” da base de contatos
- to IDs na coluna “to” da base de contatos
- all: IDs que aparecem em qualquer coluna e em qualquer base
- common: IDs que aparecem tanto na linelist quanto nos contatos
Por exemplo, quais são os primeiros dez IDs na base de contatos?
contacts_ids <- get_id(epic, "contacts")
head(contacts_ids, n = 10) [1] "f547d6" "f90f5f" "11f8ea" "aec8ec" "893f25" "133ee7" "996f3a" "37a6f6"
[9] "9f6884" "4802b1"Quantos IDs são encontratos tanto na linelist quanto nos contatos?
length(get_id(epic, "common"))[1] 435237.4 Visualização
Geração de gráficos básicos
Todas as visualizações dos objetos epicontacts são tratadas pela função plot. Primeiro vamos filtrar o objeto epicontacts para incluir apenas os casos com as datas de início em junho de 2014 utilizando a função subset, e então, incluir apenas os contatos relacionados a esses casos com a função thin.
## subconjunto (subset) do objeto epicontacts
sub <- epic %>%
subset(
node_attribute = list(date_onset = c(as.Date(c("2014-06-30", "2014-06-01"))))
) %>%
thin("contacts")Podemos criar o gráfico básico e interativo de forma muito simples, como mostrado a seguir:
## cria o gráfico do objeto epicontacts
plot(
sub,
width = 700,
height = 700
)Você pode mover os nós arrastando-os, passar o mouse sobre eles para mais informações ou clicar neles para destacar os casos conectados.
Existem inúmeros argumentos para fazer modificações a esse gráfico. Iremos cobrir os principais aqui, mas confira a documentação via ?vis_epicontacts (a função chamada ao utilizar plot em um objeto epicontacts) para ver uma descrição completa dos argumentos da função.
Visualizando atributos dos nós
Cor, forma e tamanho dos nós podem ser mapeados a uma dada coluna na linelist utilizando respectivamente os argumentos node_color, node_shape e node_size. Isso é parecido com a sintaxe da função aes, que você deve reconhecer, do pacote ggplot2.
As cores, formas e tamanhos dos nós podem ser especificados da seguinte forma:
Cores: via argumento
col_pal, seja pelo fornecimento de uma lista nomeda, para especificação manual da cada cor, como fizemos abaixo, ou pelo fornecimento de uma função de paleta de cor tal comocolorRampPalette(c("black", "red", "orange")), que irá fornecer um degradê de cores entre as especificadas.Formas: passando uma lista nomeada ao argumento
shapes, especificando uma forma para cada elemento único da coluna da linelist especificado pelo argumentonode_shape. Vejacodeawesomepara as formas disponíveis.Tamanho: passando um intervalo de tamanhos dos nós para o argumento
size_range.
Aqui vemos um exemplo, onde a cor representa o desfecho, forma representa o gênero e tamanho a idade:
plot(
sub,
node_color = "outcome",
node_shape = "gender",
node_size = "age",
col_pal = c(Death = "firebrick", Recover = "green"),
shapes = c(f = "female", m = "male"),
size_range = c(40, 60),
height = 700,
width = 700
)Visualizando atributos das arestas
Edge color, width and linetype can be mapped to a given column in the contacts dataframe using the edge_color, edge_width and edge_linetype arguments. The specific colors and widths of the edges can be specified as follows: Cor, espessura e tipo de linha das arestas podem ser mepeados a uma dada coluna do dataframe de contatos utilizando, respectivamente, os argumentos edge_color, edge_width e edge_linetype. As cores e espessuras, em específico, podem ser passadas como abaixo:
Cores: via argumento
edge_col_pal, da mesma maneira utilizada paracol_pal.Espessuras passando um intervalo de espessura para o argumento
width_range.
Aqui temos um exemplo:
plot(
sub,
node_color = "outcome",
node_shape = "gender",
node_size = "age",
col_pal = c(Death = "firebrick", Recover = "green"),
shapes = c(f = "female", m = "male"),
size_range = c(40, 60),
edge_color = "location",
edge_linetype = "location",
edge_width = "duration",
edge_col_pal = c(Community = "orange", Nosocomial = "purple"),
width_range = c(1, 3),
height = 700,
width = 700
)Eixo Temporal
Também podemos visualizar a rede ao longo do eixo temporal ao mapear o argumento x_axis a alguma coluna na linelist. No exemplo abaixo, o eixo x representa a data de início dos sintomas. Também especificamos o argumento arrow_size para nos certificar que as setas não serão muito grandes, e definimos label = FALSE para deixar a figura menos congestionada.
plot(
sub,
x_axis = "date_onset",
node_color = "outcome",
col_pal = c(Death = "firebrick", Recover = "green"),
arrow_size = 0.5,
node_size = 13,
label = FALSE,
height = 700,
width = 700
)Existem inúmeros outros argumentos para especificar como essa rede pode ser visualizada ao longo de um eixo temporal, você pode conferi-los via ?vis_temporal_interactive (a função que é chamada ao utilizar plot em um objeto epicontacts com o argumento x_axis especificado). Vamos ver algumas formas abaixo.
Especificando a forma de uma árvore de transmissão
As árvores de transmissão podem assumir duas formas principais, especificadas utilizando o argumento network_shape. A primeira é a forma branching como mostrada acima, em que uma aresta reta conecta dois nós. Essa é a representação mais intuitiva, no entanto pode resultar em arestas sobrepostas em uma rede densamente conectada. A segunda forma é um rectangle, que produz uma árvore que se parece com uma filogenia. Por exemplo:
plot(
sub,
x_axis = "date_onset",
network_shape = "rectangle",
node_color = "outcome",
col_pal = c(Death = "firebrick", Recover = "green"),
arrow_size = 0.5,
node_size = 13,
label = FALSE,
height = 700,
width = 700
)Cada caso pode ser associado a uma posição vertical única ao se modificar o argumento position_dodge. A posição dos casos não-conectados (ex: sem nenhum contato reportado) é especificada utilizando o argumento unlinked_pos.
plot(
sub,
x_axis = "date_onset",
network_shape = "rectangle",
node_color = "outcome",
col_pal = c(Death = "firebrick", Recover = "green"),
position_dodge = TRUE,
unlinked_pos = "bottom",
arrow_size = 0.5,
node_size = 13,
label = FALSE,
height = 700,
width = 700
)A posição dos nós pais em relação aos nós filhos pode ser especificada utilizando o argumento parent_pos. A opção padrão é posicionar o nó pai no meio, porém ele pode ser posicionado na parte de baixo (parent_pos = 'bottom') ou na parte de cima (parent_pos = 'top').
plot(
sub,
x_axis = "date_onset",
network_shape = "rectangle",
node_color = "outcome",
col_pal = c(Death = "firebrick", Recover = "green"),
parent_pos = "top",
arrow_size = 0.5,
node_size = 13,
label = FALSE,
height = 700,
width = 700
)Salvando os gráficos e figuras
Você pode salvar um mapa como um arquivo html interativo e auto-contido com a função visSave do pacote VisNetwork:
plot(
sub,
x_axis = "date_onset",
network_shape = "rectangle",
node_color = "outcome",
col_pal = c(Death = "firebrick", Recover = "green"),
parent_pos = "top",
arrow_size = 0.5,
node_size = 13,
label = FALSE,
height = 700,
width = 700
) %>%
visNetwork::visSave("network.html")Salvar essas saídas de redes como imagens, infelizmente não é tão simples e requer que você salve o arquivo como html e depois tire um screenshot do arquivo utilizando o pacote webshot. No código abaixo, estamos convertendo o arquivo html salvo acima em um PNG:
webshot(url = "network.html", file = "network.png")Linhas do Tempo
Você também pode incluir linhas do tempo à rede, que são representadas no eixo x de cada caso. Elas pode ser utilizadas para visualizar locais dos casos, por exemplo, ou o tempo até o desfecho. Para gerar uma linha do tempo, precisamos criar um data frame de pelo menos 3 colunas, indicadno o ID do caso, a data de início do “evento” e a data de fim do “evento”. Você também pode adicionar inúmeras outras colunas que depois podem ser mapeadas para as propriedades de nós ou arestas da linha do tempo. No código abaixo,nós geramos uma linha do tempo que vai da data de início dos sintomas até a data do desfecho, e mantemos as variáveis do desfecho e hospital que utilizamos para definir a forma e cor do nó. Note que você pode ter, por caso, mais do que uma linha do dataframe ou evento na linha do tempo, por exemplo, se um caso for transferido entre multiplos hospitais.
## cria a linha do tempo
timeline <- linelist %>%
transmute(
id = case_id,
start = date_onset,
end = date_outcome,
outcome = outcome,
hospital = hospital
)Depois, passamos o elemento da linha do tempo para o argumento timeline. Podemos mapear os atributos da linha do tempo a cores, formas e tamanhos da mesma forma que definimos nas seções anteriores, exceto que temos dois nós: os nós de início de fim de cada timeline, que possuem argumentos separados. Por exemplo, tl_start_node_color define qual a coluna da linha do tempo está mapeada à cor do nó de início, enquanto tl_end_node_shape define qual a coluna da linha do tempo está mapeada à forma do nó final. Também podemos mapear cor, tamanho, tipo de linha e rótulos à aresta da linha do tempo via argumentos do tipo tl_edge_*.
Confira ?vis_temporal_interactive (a função chamada ao criar um gráfico de um objeto epicontacts) para documentação detalhada dos argumentos. Cada argumento está anotado no código abaixo:
## define as formas
shapes <- c(
f = "female",
m = "male",
Death = "user-times",
Recover = "heartbeat",
"NA" = "question-circle"
)
## define cores
colours <- c(
Death = "firebrick",
Recover = "green",
"NA" = "grey"
)
## gera o gráfico
plot(
sub,
## mapeia a coordenada x à data de início
x_axis = "date_onset",
## rede na forma retangular
network_shape = "rectangle",
## mapeia a forma dos nós à coluna de gênero
node_shape = "gender",
## não queremos mapear o cor do nó a nenhuma coluna - esse argumento é importante
## pois o padrão é mapear ao id do nó, o que vai bagunçar o esquema de cores
node_color = NULL,
## define o tamanho do nó dos casos como 30 (como não é uma característica dos dados, node_size não
## é mapeado para nenhum coluna, mas interpretado como o real tamanho do nó)
node_size = 30,
## define a espessura da relação como 4 (como não é uma característica dos dados, edge_width não
## é mapeado para nenhum coluna, mas interpretado como a real espessura da aresta)
edge_width = 4,
## passa o objeto da linha do tempo
timeline = timeline,
## mapeia a forma do nó final à coluna de desfecho do objeto da linha do tempo
tl_end_node_shape = "outcome",
## define o tamanho do nó final como 15 (como não é uma característica dos dados, esse
## argumento não é mapeado para nenhum coluna, mas interpretado como o real
## tamanho do nó)
tl_end_node_size = 15,
## mapeia a cor da aresta da linha do tempo à coluna hospital
tl_edge_color = "hospital",
## define a espessura da aresta da linha do tempo como 2 (como não é uma característica dos dados, esse
## argumento não é mapeado para nenhum coluna, mas interpretado como a real
## espessura da aresta)
tl_edge_width = 2,
## mapeia os rótulos das arestas à variável hospital
tl_edge_label = "hospital",
## especifica a forma para cada atributo dos nós (definido acima)
shapes = shapes,
## especifica a paleta de cor (definido acima)
col_pal = colours,
## define o tamanho da seta para 0.5
arrow_size = 0.5,
## utiliza as duas colunas na legenda
legend_ncol = 2,
## define o tamanho da fonte
font_size = 15,
## define a o formato da data
date_labels = c("%d %b %Y"),
## não exibe os rótulos de ID abaixo dos nós
label = FALSE,
## especifica a altura
height = 1000,
## especifica a espessura
width = 1200,
## garante que cada nó dos casos tenha um coordenada y única - isso é muito importante
## para linhas do tempo, caso contrário você terá linhas do tempo sobrepostas para
## casos diferentes
position_dodge = TRUE
)Warning in assert_timeline(timeline, x, x_axis): 5865 timeline row(s) removed
as ID not found in linelist or start/end date is NA37.5 Análise
Resumindo
Podemos ter uma visão gerão de algumas propriedades da rede utilizando a função summary.
## resume o objeto epicontacts
summary(epic)
/// Overview //
// number of unique IDs in linelist: 5888
// number of unique IDs in contacts: 5511
// number of unique IDs in both: 4352
// number of contacts: 3800
// contacts with both cases in linelist: 56.868 %
/// Degrees of the network //
// in-degree summary:
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.0000 0.0000 1.0000 0.5392 1.0000 1.0000
// out-degree summary:
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.0000 0.0000 0.0000 0.5392 1.0000 6.0000
// in and out degree summary:
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.000 1.000 1.000 1.078 1.000 7.000
/// Attributes //
// attributes in linelist:
generation date_infection date_onset date_hospitalisation date_outcome outcome gender age age_unit age_years age_cat age_cat5 hospital lon lat infector source wt_kg ht_cm ct_blood fever chills cough aches vomit temp time_admission bmi days_onset_hosp
// attributes in contacts:
location durationPor exemplo, podemos ver que apenas 57% dos contatos possuem ambos os casos na linelist; isso significa que nós não temos dados da linelist sobre um número significativo de casos envolvidos nessas cadeias de transmissão.
Características por pares
A função get_pairwise() permite o processamento de variáveis na linelist de acordo com cada par na base de dados de contatos. Para o seguinte exemplo, a data de início da doença é extraída da linelist para calcular a diferença entre a data de início para cada par. O valor produzido a partir dessa comparação representa o intervalo serial (si)
si <- get_pairwise(epic, "date_onset")
summary(si) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
0.00 5.00 9.00 11.01 15.00 99.00 1820 tibble(si = si) %>%
ggplot(aes(si)) +
geom_histogram() +
labs(
x = "Serial interval",
y = "Frequency"
)`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.Warning: Removed 1820 rows containing non-finite outside the scale range
(`stat_bin()`).
A get_pairwise() vai interpretar a classe da coluna sendo utilizada para comparação e vai ajustar o seu método de comparar os valores de acordo. Para números e datas (como si do exemplo acima), a função vai subtrair os valores. Quando aplicado a colunas de caracteres ou categóricas, get_pairwise() vai colar (paste) os valores. Pelo fato da função também permitir processamentos arbitrários (veja o argumento “f”), essas combinações discretas podem ser facilmente tabuladas e analisadas.
head(get_pairwise(epic, "gender"), n = 10) [1] "f -> m" NA "m -> m" NA "m -> f" "f -> f" NA "f -> m"
[9] NA "m -> f"get_pairwise(epic, "gender", f = table) values.to
values.from f m
f 464 516
m 510 468fisher.test(get_pairwise(epic, "gender", f = table))
Fisher's Exact Test for Count Data
data: get_pairwise(epic, "gender", f = table)
p-value = 0.03758
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
0.6882761 0.9892811
sample estimates:
odds ratio
0.8252575 Aqui observamos uma associação significativa entra as relações de transmissão e gênero.
Identificando agrupamentoss
A função get_clusters() pode ser utilizada para identificar componentes conectados em um objeto epicontacts. Primeiro, utilizamos para recuperar um data.frame contendo a informação dos agrupamentos:
clust <- get_clusters(epic, output = "data.frame")
table(clust$cluster_size)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
1536 1680 1182 784 545 342 308 208 171 100 99 24 26 42 ggplot(clust, aes(cluster_size)) +
geom_bar() +
labs(
x = "Cluster size",
y = "Frequency"
)
Let us look at the largest clusters. For this, we add cluster information to the epicontacts object and then subset it to keep only the largest clusters: Vamos dar uma olhada nos maiores agrupamentos. Para isso, vamos adicionar informações de agrupamentos ao objeto epicontacts e depois fazer um subconjunto para manter apenas os maiores agrupamentos:
epic <- get_clusters(epic)
max_size <- max(epic$linelist$cluster_size)
plot(subset(epic, cs = max_size))Calculando graus
O grau de um nó corresponde ao seu número de arestas ou conexões com outros nós. get_degree() disponibiliza um método fácil para calcular esse valor para redes de epicontacts. Um grau alto nesse contexo indica um indivíduo que esteve em contato com vários outros. O argumento type indica que nós queremos contar tanto o grau de entrada (in-degree) quanto o de saída (out-degree) e o argumento only_linelist indica que queremos calcular apenas o grau para os casos que estejam na linelist.
deg_both <- get_degree(epic, type = "both", only_linelist = TRUE)Quais os primeiros 10 indivíduos com a maior quantidade de contatos?
head(sort(deg_both, decreasing = TRUE), 10)916d0a 858426 6833d7 f093ea 11f8ea 3a4372 38fc71 c8c4d5 a127a7 02d8fd
7 6 6 6 5 5 5 5 5 5 Qual o número médio de contatos?
mean(deg_both)[1] 1.07847337.6 Recursos
A página epicontacts disponibiliza uma visão geral das funções do pacote e inclui algumas outras vignettes mais aprofundadas.
A páginad do github pode ser utilizada para registrar problemas (issues) e solicitar funcionalidades.