pacman::p_load(
rio, # veriyi içe aktar
here, # göreli dosya yolları
janitor, # veri temizleme ve tablolar
lubridate, # tarihlerle çalışmak
epikit, # age_categories() fonksiyonu
apyramid, # yal piramitleri
tidyverse, # veri işleme ve görselleştirme
RColorBrewer, # renk paletleri
formattable, # süslü tablolar
kableExtra # tablo biçimlendirme
)25 Temaslı izlemi
Bu sayfa, bu tür verilere özgü bazı önemli hususları ve yaklaşımları ekleyerek, kişi izleme verilerinin açıklayıcı analizini gösterir.
Bu sayfa, diğer sayfalarda kapsanan temel R veri yönetimi ve görselleştirme yetkinliklerinin çoğuna atıfta bulunur (ör. veri temizleme, özet oluşturma, tablolar, zaman serisi analizleri), ancak operasyonel karar verme için yararlı olan kişi izlemeye özgü örnekleri yine de vurgulayacağız. Örneğin, zaman içinde veya coğrafi alanlar arasında temaslı izleme takip verilerinin görselleştirilmesini veya ilgili temaslı izleme yöneticileri için temiz Temel Performans Göstergesi (KPI) tablolarının oluşturulmasını içerir.
Gösteri amacıyla Veriye.Git platformundan örnek temaslı izleme verilerini kullanacağız. Burada kapsanan ilkeler, diğer platformlardan gelen temaslı izleme verileri için geçerli olacaktır - verilerinizin yapısına bağlı olarak yalnızca farklı veri ön işleme adımlarından geçmeniz gerekebilir.
Go.Data projesi hakkında daha fazla bilgiyi Github Documentation sitesinde veya Community of Practice sitesinden okuyabilirsiniz.
25.1 Hazırlık
Paketleri yükleyin
Bu kod parçası, analizler için gerekli olan paketlerin yüklenmesini gösterir. Bu el kitabında, gerekirse paketi kuran ve kullanım için yükleyen pacman’dan p_load() vurgusunu yapıyoruz. base R’dan library() ile kurulu paketleri de yükleyebilirsiniz. R paketleri hakkında daha fazla bilgi için [R basics] sayfasına bakın.
Verileri içe aktarma
Kişilerin ve “takiplerinin” örnek veri kümelerini içe aktaracağız. Bu veriler Go.Data API’sinden alınmış, yuvalanmamış ve “.rds” dosyaları olarak depolanmıştır.
Bu el kitabı için tüm örnek verileri [El kitabını ve verileri indir] sayfasından indirebilirsiniz.
Bu sayfaya özel örnek temaslı izleme verilerini indirmek istiyorsanız, aşağıdaki üç indirme bağlantısını kullanın:
İndire tıklayınız vaka inceleme verileri (.rds file)
İndire tıklayınız iletişim kayıt verileri (.rds file)
İndire tıklayınız temaslı izlem verileri (.rds file)
İndirilebilir dosyalardaki orijinal formlarında, veriler Go.Data API’si tarafından sağlanan verileri yansıtır (API’ler hakkında bilgi edinin). Örneğin, buradaki amaçlar için, bu sayfada okumayı kolaylaştıracak verileri temizleyeceğiz. Bir Go.Data örneği kullanıyorsanız, verilerinizi nasıl alacağınıza ilişkin talimatların tamamını buradan görüntüleyebilirsiniz.
Aşağıda, veri kümeleri rio paketinden import() fonksiyonu kullanılarak içe aktarılır. Verileri içe aktarmanın çeşitli yolları için [İçe ve dışa aktar] hakkındaki sayfaya bakın. Dosya yolunu belirtmek için burada() kullanıyoruz - bilgisayarınıza özel dosya yolunu sağlamalısınız. Daha sonra gösterim amacıyla basitleştirmek için verilerin yalnızca belirli sütunlarını seçmek için select() kullanırız.
Vaka verileri
Bu veriler, vakaların bir tablosu ve bunlarla ilgili bilgilerdir.
cases <- import(here("data", "godata", "cases_clean.rds")) %>%
select(case_id, firstName, lastName, gender, age, age_class,
occupation, classification, was_contact, hospitalization_typeid)nrow(cases) vakaları :
Kişi verileri
Bu veriler, tüm kişilerin ve bunlarla ilgili bilgilerin bir tablosudur. Yine, kendi dosya yolunuzu sağlayın. İçe aktardıktan sonra, aşağıdakileri içeren birkaç ön veri temizleme adımı gerçekleştiririz:
- Age_class’ı bir faktör olarak ayarlayın ve seviye sırasını tersine çevirin, böylece daha genç yaşlar ilk sırada yer alır.
- Birini yeniden adlandırırken yalnızca belirli sütunu seçin
- Bazı örnek görselleştirmelerin netliğini artırmak için, yönetici düzeyi 2 eksik olan satırları “Djembe”ye yapay olarak atayın
contacts <- import(here("data", "godata", "contacts_clean.rds")) %>%
mutate(age_class = forcats::fct_rev(age_class)) %>%
select(contact_id, contact_status, firstName, lastName, gender, age,
age_class, occupation, date_of_reporting, date_of_data_entry,
date_of_last_exposure = date_of_last_contact,
date_of_followup_start, date_of_followup_end, risk_level, was_case, admin_2_name) %>%
mutate(admin_2_name = replace_na(admin_2_name, "Djembe"))nrow(contacts), contacts verisetinin satırları:
Takip verileri
Bu veriler, ilgili kişilerle “takip” etkileşimlerinin kayıtlarıdır. Her temasın, maruz kaldıktan sonra 14 gün boyunca her gün bir karşılaşma yapması gerekiyor.
Birkaç temizleme adımını içe aktarıp gerçekleştiriyoruz. Belirli sütunları seçiyoruz ve ayrıca bir karakter sütununu tüm küçük harf değerlerine dönüştürüyoruz.
followups <- rio::import(here::here("data", "godata", "followups_clean.rds")) %>%
select(contact_id, followup_status, followup_number,
date_of_followup, admin_2_name, admin_1_name) %>%
mutate(followup_status = str_to_lower(followup_status))” nrow(followups)“-row”followups” veri kümesinin ilk 50 satırı (her satır bir takip etkileşimidir ve sonuç durumu “followup_status” sütunundadır):
İlişki verileri
Burada vakalar ve kişiler arasındaki ilişkiyi gösteren verileri içe aktarıyoruz. Gösterilecek belirli bir sütunu seçiyoruz.
relationships <- rio::import(here::here("data", "godata", "relationships_clean.rds")) %>%
select(source_visualid, source_gender, source_age, date_of_last_contact,
date_of_data_entry, target_visualid, target_gender,
target_age, exposure_type)Aşağıda, vakalar ve ilgili kişiler arasındaki tüm ilişkileri kaydeden “ilişkiler” veri kümesinin ilk 50 satırı verilmiştir.
25.2 Tanımlayıcı analizler
Vakalarınız, temaslılarınız ve ilişkileri hakkında tanımlayıcı analizler yapmak için bu el kitabının diğer sayfalarında kapsanan teknikleri kullanabilirsiniz. Aşağıda bazı örnekler verilmiştir.
Demografi
[Demografik piramitler][Demografik piramitler ve Likert ölçekleri] ile ilgili sayfada gösterildiği gibi, yaş ve cinsiyet dağılımını görselleştirebilirsiniz (burada apyramid paketini kullanıyoruz).
Temaslıların yaşı ve cinsiyeti
Aşağıdaki piramit, temaslıların yaş dağılımını cinsiyete göre karşılaştırmaktadır. Yaşı eksik olan kişilerin en üstteki bilinmeyen çubuklarına dahil edildiğini unutmayın. Bu varsayılan davranışı değiştirebilirsiniz, ancak daha sonra bir başlıkta eksik olan numarayı listelemeyi düşünebilirsiniz.
apyramid::age_pyramid(
data = contacts, # temaslı verisetini kullanma
age_group = "age_class", # kategorik yaş sütunu
split_by = "gender") + # piramidin yarısının cinsiyeti
labs(
fill = "Gender", # göstergenin başlığı
title = "Age/Sex Pyramid of COVID-19 contacts")+ # grafiğin başlığı
theme_minimal() # basit arkaplan
Go.Data veri yapısıyla, ‘ilişkiler’ veri kümesi hem vakaların hem de ilgili kişilerin yaşlarını içerir, böylece bu veri kümesini kullanabilir ve bu iki insan grubu arasındaki farkları gösteren bir yaş piramidi oluşturabilirsiniz. “İlişkiler” veri çerçevesi, sayısal yaş sütunlarını kategorilere dönüştürmek için değiştirilecektir (bkz. [Temizleme verileri ve temel işlevler] sayfası). Ayrıca, ggplot2 ile çizimi kolaylaştırmak için veri çerçevesini daha uzun süre döndürürüz (bkz. [Özetleme verileri]).
relation_age <- relationships %>%
select(source_age, target_age) %>%
transmute( # transmute, mutate() gibidir ancak bahsedilmeyen tüm diğer sütunları kaldırır
source_age_class = epikit::age_categories(source_age, breakers = seq(0, 80, 5)),
target_age_class = epikit::age_categories(target_age, breakers = seq(0, 80, 5)),
) %>%
pivot_longer(cols = contains("class"), names_to = "category", values_to = "age_class")
relation_age# A tibble: 200 × 2
category age_class
<chr> <fct>
1 source_age_class 80+
2 target_age_class 15-19
3 source_age_class <NA>
4 target_age_class 50-54
5 source_age_class <NA>
6 target_age_class 20-24
7 source_age_class 30-34
8 target_age_class 45-49
9 source_age_class 40-44
10 target_age_class 30-34
# ℹ 190 more rowsŞimdi bu dönüştürülmüş veri setini daha önce olduğu gibi ‘age_pyramid()’ ile çizebiliriz, ancak ‘gender’ yerine ‘category’ (temaslı veya vaka) koyabiliriz.
apyramid::age_pyramid(
data = relation_age, # değiştirilmiş ilişki veri kümesini kullan
age_group = "age_class", # kategorik yaş sütunu
split_by = "category") + # vakalar ve temaslılar tarafından
scale_fill_manual(
values = c("orange", "purple"), # renkleri VE etiketleri belirtmek için
labels = c("Case", "Contact"))+
labs(
fill = "Legend", # göstergenin başlığı
title = "Age/Sex Pyramid of COVID-19 contacts and cases")+ # grafiğin başlığı
theme_minimal() # basit arkaplan
Mesleki dağılım gibi diğer özellikleri de görebiliriz (örneğin pasta grafiği şeklinde).
# Veri kümesini temizleyin ve mesleğe göre sayıları alın
occ_plot_data <- cases %>%
mutate(occupation = forcats::fct_explicit_na(occupation), # NA eksik değerleri bir kategori yapın
occupation = forcats::fct_infreq(occupation)) %>% # sıklık sırasına göre sıra faktörü seviyeleri
count(occupation) # mesleğe göre sayıları alın
# pasta grafiği yapın
ggplot(data = occ_plot_data, mapping = aes(x = "", y = n, fill = occupation))+
geom_bar(width = 1, stat = "identity") +
coord_polar("y", start = 0) +
labs(
fill = "Occupation",
title = "Known occupations of COVID-19 cases")+
theme_minimal() +
theme(axis.line = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
axis.text = element_blank())
Vaka başına kişi sayısı
Vaka başına temaslı sayısı, temaslı numaralandırmanın kalitesini ve nüfusun halk sağlığı müdahalesine uygunluğunu değerlendirmek için önemli bir ölçü olabilir.
Veri yapınıza bağlı olarak bu, tüm vakaları ve ilgili kişileri içeren bir veri seti ile değerlendirilebilir. Go.Data veri kümelerinde, vakalar (“kaynaklar”) ve kişiler (“hedefler”) arasındaki bağlantılar “ilişkiler” veri kümesinde depolanır.
Bu veri kümesinde her satır bir ilgili kişidir ve kaynak vaka satırda listelenir. Birden fazla vakayla ilişkisi olan hiç kimse yok, ancak bu varsa, planlamadan önce olanları hesaba katmanız gerekebilir (ve onları da keşfedin!).
Kaynak vaka başına satır (kişi) sayısını sayarak başlarız. Bu bir veri çerçevesi olarak kaydedilir.
contacts_per_case <- relationships %>%
count(source_visualid)
contacts_per_case source_visualid n
1 CASE-2020-0001 13
2 CASE-2020-0002 5
3 CASE-2020-0003 2
4 CASE-2020-0004 4
5 CASE-2020-0005 5
6 CASE-2020-0006 3
7 CASE-2020-0008 3
8 CASE-2020-0009 3
9 CASE-2020-0010 3
10 CASE-2020-0012 3
11 CASE-2020-0013 5
12 CASE-2020-0014 3
13 CASE-2020-0016 3
14 CASE-2020-0018 4
15 CASE-2020-0022 3
16 CASE-2020-0023 4
17 CASE-2020-0030 3
18 CASE-2020-0031 3
19 CASE-2020-0034 4
20 CASE-2020-0036 1
21 CASE-2020-0037 3
22 CASE-2020-0045 3
23 <NA> 17Bu verileri bir histogram olarak çizmek için geom_histogram() kullanıyoruz.
ggplot(data = contacts_per_case)+ # yukarıda oluşturulan sayım veri çerçevesiyle başlayın
geom_histogram(mapping = aes(x = n))+ # vaka başına kişi sayısının histogramını yazdırın
scale_y_continuous(expand = c(0,0))+ # y ekseninde 0'ın altındaki fazla boşluğu kaldırın
theme_light()+ # arka planı basitleştirin
labs(
title = "Number of contacts per case",
y = "Cases",
x = "Contacts per case"
)
25.3 Temaslı Takibi
Temaslı izleme verileri genellikle karantinadaki kişilerin günlük semptom kontrollerinin sonuçlarını kaydeden “takip” verilerini içerir. Bu verilerin analizi, yanıt stratejisini bilgilendirebilir, takip kaybı riski altındaki veya hastalık geliştirme riski altındaki temaslıları belirleyebilir.
Veri temizleme
Bu veriler çeşitli biçimlerde bulunabilir. Kişi başına bir satır ve takip eden “gün” başına bir sütun içeren “geniş” formatlı bir Excel sayfası olarak bulunabilirler. “Uzun” ve “geniş” verilerin açıklamaları ve verilerin nasıl daha geniş veya daha uzun döndürüleceği için [Pivoting data] bölümüne bakabilirsiniz.
Go.Data örneğimizde, bu veriler, takip etkileşimi başına bir satır ile “uzun” bir formatta olan “takipler” veri çerçevesinde depolanır. İlk 50 satır şöyle görünür:
UYARI: Takip verileriyle uğraşırken mükerrerlere dikkat edin; çünkü belirli bir temaslı için aynı gün içinde birkaç hatalı takip olabilir. Belki bir hata gibi görünüyor ama gerçeği yansıtıyor olabilir - ör. bir iletişim izleyicisi, ilgili kişiye ulaşamadıkları günün erken saatlerinde bir takip formu gönderebilir ve kendilerine daha sonra ulaşıldığında ikinci bir form gönderebilir. Yinelenenleri nasıl ele almak istediğinize ilişkin operasyonel bağlama göre değişecektir. - yalnızca yaklaşımınızı net bir şekilde belgelediğinizden emin olun.
Kaç tane “mükerrer” satır örneğimiz olduğunu görelim:
followups %>%
count(contact_id, date_of_followup) %>% # benzersiz contact_days alın
filter(n > 1) # sayının 1'den fazla olduğu kayıtları görüntüleyin contact_id date_of_followup n
1 <NA> 2020-09-03 2
2 <NA> 2020-09-04 2
3 <NA> 2020-09-05 2Örnek verilerimizde, bunun geçerli olduğu tek kayıt, kimliği eksik olanlardır! Bunları kaldırabiliriz. Ancak, öğretmek amacıyla, tekilleştirme adımlarını göstereceğiz. Böylece kişi başına günde yalnızca bir izlemi yapılan ile muhatap olunur. Daha fazla ayrıntı için [Tekilleştirme] ile ilgili sayfaya bakabilirsiniz. En son karşılaşma kaydının doğru olduğunu varsayacağız. Ayrıca ‘followup_number’ sütununu (1 - 14 aralığında olması gereken takip “günü”) temizleme fırsatını da kullanıyoruz.
followups_clean <- followups %>%
# yinelenenleri kaldırın
group_by(contact_id, date_of_followup) %>% # temaslı günü başına grup satırları
arrange(contact_id, desc(date_of_followup)) %>% # takip tarihine göre her temas günü için satırlar düzenleyin (en son en üstte)
slice_head() %>% # benzersiz kişi kimliği başına yalnızca ilk satırı tutun
ungroup() %>%
# diğer temizlemeler
mutate(followup_number = replace(followup_number, followup_number > 14, NA)) %>% # hatalı verileri temizle
drop_na(contact_id) # eksik contact_id olan satırları kaldırınHer takip eden karşılaşma için, bir takip durumumuz var (örneğin, karşılaşmanın olup olmadığı ve olduysa, temasta belirti olup olmadığı gibi). Tüm değerleri görmek için ‘followup_status’ ile hızlı bir ‘tabyl()’ (janitor’dan) veya ‘table()’ (R tabanından) (bkz. [Tanımlayıcı tablolar]) sonuçların her birinin sıklığını görebilmek için çalıştırabiliriz.
Bu veri setinde “seen_not_ok”, “semptomlarla görülen” ve “seen_ok”, “semptomsuz görülen” anlamına gelir.
followups_clean %>%
tabyl(followup_status) followup_status n percent
missed 10 0.02325581
not_attempted 5 0.01162791
not_performed 319 0.74186047
seen_not_ok 6 0.01395349
seen_ok 90 0.20930233Zaman içinde grafik
Tarih verileri sürekli olduğundan, x eksenine atanan ‘date_of_followup’ ile bunları çizmek için bir histogram kullanacağız. ‘followup_status’ sütununa atadığımız ‘aes()’ içinde bir ‘fill = ’değişkenleri belirleyerek “yığınlanmış” bir histogram elde edebiliriz. Sonuç olarak, ’labs()’ öğesinin ‘fill =’ değişkenini kullanarak gösterge başlığını ayarlayabilirsiniz.
Temaslıların dalgalar halinde tanımlandığını (muhtemelen salgın vaka dalgalarına karşılık gelen) ve takip tamamlamanın salgın boyunca görünüşte iyileşmediğini görebiliriz.
ggplot(data = followups_clean)+
geom_histogram(mapping = aes(x = date_of_followup, fill = followup_status)) +
scale_fill_discrete(drop = FALSE)+ # göstergedeki tüm faktör seviyelerini (followup_status), kullanılmayanları bile gösterin
theme_classic() +
labs(
x = "",
y = "Number of contacts",
title = "Daily Contact Followup Status",
fill = "Followup Status",
subtitle = str_glue("Data as of {max(followups$date_of_followup, na.rm=T)}")) # dinamik altyazı
UYARI: Çok sayıda çizim hazırlıyorsanız (örneğin, birden fazla konu için), göstergelerin değişen seviyelerde veri tamamlama veya veri birleştirme ile bile aynı görünmesini isteyeceksiniz. Verilerde tüm takip durumlarının bulunmadığı grafikler olabilir, ancak yine de bu kategorilerin göstergelerde standart olarak görünmesini istiyorsunuz. Ggplot’larda (yukarıdaki gibi), ‘scale_fill_discrete()’ için ‘drop = FALSE’ değişkenini belirtebilirsiniz. Tablolarda, tüm faktör düzeyleri için sayıları gösteren ‘tabyl()’ kullanın veya dplyr’den ‘count()’ kullanıyorsanız, tüm faktör düzeyleri için sayıları dahil etmek için ‘.drop = FALSE’ bağımsız değişkenini ekleyin.
Günlük bireysel izleme
Salgınınız yeterince küçükse, her bir kişiye ayrı ayrı bakmak ve takipleri boyunca durumlarını görmek isteyebilirsiniz. Neyse ki, bu “izlemeler” veri kümesi halihazırda takip “sayısı” (1-14) sütununu içeriyor. Verilerinizde bu yoksa, karşılaşma tarihi ile ilgili kişi için takibin başlaması amaçlanan tarih arasındaki farkı hesaplayarak oluşturabilirsiniz.
Uygun bir görselleştirme mekanizması (eğer vaka sayısı çok büyük değilse), geom_tile() ile yapılmış bir ısı grafiği olabilir. [Isı grafiği] sayfasında daha fazla ayrıntıya bakın.
ggplot(data = followups_clean)+
geom_tile(mapping = aes(x = followup_number, y = contact_id, fill = followup_status),
color = "grey")+ # gri kılavuz çizgileri
scale_fill_manual( values = c("yellow", "grey", "orange", "darkred", "darkgreen"))+
theme_minimal()+
scale_x_continuous(breaks = seq(from = 1, to = 14, by = 1))
Grubuna göre analiz et
Belki de bu takip verileri, operasyonel karar verme için günlük veya haftalık olarak görüntülenmektedir. Coğrafi alana veya kişi izleme ekibine göre daha anlamlı ayrıştırmalar isteyebilirsiniz. Bunu group_by() için sağlanan sütunları ayarlayarak yapabiliriz.
plot_by_region <- followups_clean %>% # takip veri seti ile başlayın
count(admin_1_name, admin_2_name, followup_status) %>% # benzersiz bölge durumuna göre sayıları al (sayılarla 'n' sütununu oluşturur)
ggplot( # ggplot() başlatın
mapping = aes(x = reorder(admin_2_name, n), # 'n' sütunundaki sayısal değerlere göre yönetici faktör düzeylerini yeniden sıralayın
y = n, # 'n' sütunundan çubuğun yükseklikleri
fill = followup_status, # durumlarına göre renk yığılmış çubuklar
label = n))+ # geom_label()'e geçmek için
geom_col()+ # yığılmış çubuklar, yukarıdan devredilen haritalama
geom_text( # metin ekleme, yukarıdan devredilen haritalama
size = 3,
position = position_stack(vjust = 0.5),
color = "white",
check_overlap = TRUE,
fontface = "bold")+
coord_flip()+
labs(
x = "",
y = "Number of contacts",
title = "Contact Followup Status, by Region",
fill = "Followup Status",
subtitle = str_glue("Data as of {max(followups_clean$date_of_followup, na.rm=T)}")) +
theme_classic()+ # Arka planı basitleştirin
facet_wrap(~admin_1_name, strip.position = "right", scales = "free_y", ncol = 1) # yönleri tanıtın
plot_by_region
25.4 KPI Tabloları
Kişi takibi performansını izlemek için farklı ayrıştırma seviyelerinde ve farklı zaman dilimlerinde hesaplanabilen ve izlenebilen bir dizi farklı Temel Performans Göstergesi (KPI) vardır. Hesaplamaları yapıp ve temel tablo formatına sahip olduğunuzda; farklı KPI’ları değiştirmek oldukça kolaydır.
ResolveToSaveLives.org kaynağındaki bu gibi çok sayıda kişi izleme KPI’sı kaynağı vardır. Çalışmanın çoğu, veri yapınızı gözden geçirecek ve tüm dahil etme/hariç tutma kriterlerini düşünecektir. Aşağıda birkaç örnek gösteriyoruz; Go.Data meta veri yapısını kullanarak:
| Kategori | Gösterge | Go.Data Numeratör | Go.Data paydası |
|---|---|---|---|
| Süreç Göstergesi - Temaslı İzleme Hızı | Vaka raporundan sonraki 24 saat içinde görüşülen ve izole edilen vakaların yüzdesi | (`date_of_reporting - date_of_data_entry) < 1 gün VE (isolation_startdate - date_of_data_entry) < 1 gün OLDUĞU YERDE “case_id” SAYIMI |
“case_id” SAYIMI |
| İşlem Göstergesi - Kişi İzleme Hızı | Alındıktan sonraki 24 saat içinde bildirilen ve karantinaya alınan kişilerin yüzdesi | ‘followup_status’ == “SEEN_NOT_OK” VEYA “SEEN_OK” VE ‘date_of_followup’ - ‘date_of_reporting’ < 1 gün OLDUĞU YERDE ‘contact_id’ SAYIMI | “contact_id” SAYIMI |
| Süreç Göstergesi - Testin Tamlığı | Semptomların başlamasından sonraki 3 gün içinde test edilen ve görüşülen yeni semptomatik vakaların yüzdesi | (date_of_reporting - date_of_onset) < =3 gün OLDUĞU YERDE “vaka_kimliği” SAYIMI |
“vaka_kimliği” SAYIMI |
| Sonuç Göstergesi - Genel | mevcut kişi listesindeki yeni vakaların yüzdesi |
was_contact OLDUĞU YERDE case_id SAYIMI== “TRUE” |
case_id SAYIMI |
Aşağıda, yönetici alanlarındaki iletişim takibini göstermek için güzel bir tablo görseli oluşturmaya yönelik örnek bir alıştırmayı inceleyeceğiz. Sonunda, formattable paketi ile sunuma uygun hale getireceğiz (ancak flextable gibi başka paketleri de kullanabilirsiniz - bkz. [Sunum için tablolar]).
Bunun gibi bir tabloyu nasıl oluşturacağınız, temaslı izleme verilerinizin yapısına bağlı olacaktır. dplyr fonksiyonlarını kullanarak verileri nasıl özetleyeceğinizi öğrenmek için [Açıklayıcı tablolar] sayfasını kullanın.
Dinamik olacak ve veriler değiştikçe değişecek bir tablo oluşturacağız. Sonuçları ilginç hale getirmek için, tabloyu belirli bir günde çalıştırmayı simüle etmemize izin verecek bir “rapor_tarihi” ayarlayacağız (10 Haziran 2020’yi seçiyoruz). Veriler o tarihe kadar filtrelenir.
# Raporun bu tarihten itibaren verilerle çalıştırılmasını simüle etmek için "Rapor tarihi"ni ayarlayın
report_date <- as.Date("2020-06-10")
# Rapor tarihini yansıtacak takip verileri oluşturun.
table_data <- followups_clean %>%
filter(date_of_followup <= report_date)Şimdi, veri yapımıza dayanarak aşağıdakileri yapacağız:
- “Takip” verileriyle başlayın ve her benzersiz kişi için içerecek şekilde özetleyin:
- En son kayıt tarihi (karşılaşmanın durumu ne olursa olsun)
- Temaslının “görüldüğü” en son karşılaşma tarihi
- Nihai “görülen” karşılaşmadaki karşılaşma durumu (örneğin semptomlu, semptomlar olmadan)
- Bu verileri genel iletişim durumu, bir temaslıya son maruz kalma tarihi vb. gibi diğer bilgileri içeren temaslı verileriyle birleştirin. Ayrıca, son temastan bu yana geçen gün sayısı gibi her bir ilgili temaslı için ilgilenilen metrikleri hesaplayacağız.
- Gelişmiş iletişim verilerini coğrafi bölgeye (
admin_2_name) göre gruplandırıyoruz ve bölge başına özet istatistikleri hesaplıyoruz - Son olarak, sunum için tabloyu güzelce biçimlendiriyoruz.
İlk olarak, ilgilenilen bilgileri almak için takip verilerini özetliyoruz:
followup_info <- table_data %>%
group_by(contact_id) %>%
summarise(
date_last_record = max(date_of_followup, na.rm=T),
date_last_seen = max(date_of_followup[followup_status %in% c("seen_ok", "seen_not_ok")], na.rm=T),
status_last_record = followup_status[which(date_of_followup == date_last_record)]) %>%
ungroup()İşte veriler böyle görünüyor:
Şimdi bu bilgiyi “kişiler” veri kümesine ekleyeceğiz ve bazı ek sütunları hesaplayacağız.
contacts_info <- followup_info %>%
right_join(contacts, by = "contact_id") %>%
mutate(
database_date = max(date_last_record, na.rm=T),
days_since_seen = database_date - date_last_seen,
days_since_exposure = database_date - date_of_last_exposure
)İşte veriler böyle görünüyor. Sağdaki “kişiler” sütununu ve en sağdaki yeni hesaplanmış sütunu not edin.
Ardından, özet istatistik sütunlarından oluşan kısa bir veri çerçevesi elde etmek için kişi verilerini bölgeye göre özetleyeceğiz.
contacts_table <- contacts_info %>%
group_by(`Admin 2` = admin_2_name) %>%
summarise(
`Registered contacts` = n(),
`Active contacts` = sum(contact_status == "UNDER_FOLLOW_UP", na.rm=T),
`In first week` = sum(days_since_exposure < 8, na.rm=T),
`In second week` = sum(days_since_exposure >= 8 & days_since_exposure < 15, na.rm=T),
`Became case` = sum(contact_status == "BECAME_CASE", na.rm=T),
`Lost to follow up` = sum(days_since_seen >= 3, na.rm=T),
`Never seen` = sum(is.na(date_last_seen)),
`Followed up - signs` = sum(status_last_record == "Seen_not_ok" & date_last_record == database_date, na.rm=T),
`Followed up - no signs` = sum(status_last_record == "Seen_ok" & date_last_record == database_date, na.rm=T),
`Not Followed up` = sum(
(status_last_record == "NOT_ATTEMPTED" | status_last_record == "NOT_PERFORMED") &
date_last_record == database_date, na.rm=T)) %>%
arrange(desc(`Registered contacts`))Ve şimdi, “başlangıç” tarihini gösteren bir dipnot da dahil olmak üzere biçimlendirilebilir ve knitr paketlerinden stil uyguluyoruz.
contacts_table %>%
mutate(
`Admin 2` = formatter("span", style = ~ formattable::style(
color = ifelse(`Admin 2` == NA, "red", "grey"),
font.weight = "bold",font.style = "italic"))(`Admin 2`),
`Followed up - signs`= color_tile("white", "orange")(`Followed up - signs`),
`Followed up - no signs`= color_tile("white", "#A0E2BD")(`Followed up - no signs`),
`Became case`= color_tile("white", "grey")(`Became case`),
`Lost to follow up`= color_tile("white", "grey")(`Lost to follow up`),
`Never seen`= color_tile("white", "red")(`Never seen`),
`Active contacts` = color_tile("white", "#81A4CE")(`Active contacts`)
) %>%
kable("html", escape = F, align =c("l","c","c","c","c","c","c","c","c","c","c")) %>%
kable_styling("hover", full_width = FALSE) %>%
add_header_above(c(" " = 3,
"Of contacts currently under follow up" = 5,
"Status of last visit" = 3)) %>%
kableExtra::footnote(general = str_glue("Data are current to {format(report_date, '%b %d %Y')}"))| Admin 2 | Registered contacts | Active contacts | In first week | In second week | Became case | Lost to follow up | Never seen | Followed up - signs | Followed up - no signs | Not Followed up |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Djembe | 59 | 30 | 44 | 0 | 2 | 15 | 22 | 0 | 0 | 0 |
| Trumpet | 3 | 1 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Venu | 2 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 |
| Congas | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| Cornet | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| Note: | ||||||||||
| Data are current to Jun 10 2020 |
25.5 Bulaş Matrisleri
[Isı grafikleri] sayfasında tartışıldığı gibi, “geom_tile()” kullanarak “kimin kime bulaştırdığını” gösteren bir matris oluşturabilirsiniz.
Yeni kişiler oluşturulduğunda, Go.Data bu ilişki bilgilerini “ilişkiler” API uç noktasında saklar ve bu veri setinin ilk 50 satırını aşağıda görebiliriz. Bu, her bir temasın kendi kaynak durumuna zaten katılmış olduğu göz önüne alındığında, nispeten az adımla bir ısı grafiği oluşturabileceğimiz anlamına gelir.
Yukarıda vakaları ve ilgili kişileri karşılaştıran yaş piramidi için yapıldığı gibi, ihtiyacımız olan birkaç değişkeni seçebilir ve hem kaynaklar (vakalar) hem de hedefler (temaslılar) için kategorik yaş gruplamaları içeren sütunlar oluşturabiliriz.
heatmap_ages <- relationships %>%
select(source_age, target_age) %>%
mutate( # transmute fonksiyonu, mutate() gibidir ancak diğer tüm sütunları kaldırır
source_age_class = epikit::age_categories(source_age, breakers = seq(0, 80, 5)),
target_age_class = epikit::age_categories(target_age, breakers = seq(0, 80, 5))) Daha önce açıklandığı gibi, çapraz tablo oluşturuyoruz;
cross_tab <- table(
source_cases = heatmap_ages$source_age_class,
target_cases = heatmap_ages$target_age_class)
cross_tab target_cases
source_cases 0-4 5-9 10-14 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54
0-4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
5-9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0
10-14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
15-19 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
20-24 1 1 0 1 2 0 2 1 0 0 0
25-29 1 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0
30-34 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0
35-39 0 2 0 0 0 0 0 0 0 1 0
40-44 0 0 0 0 1 0 2 1 0 3 1
45-49 1 2 2 0 0 0 3 0 1 0 3
50-54 1 2 1 2 0 0 1 0 0 3 4
55-59 0 1 0 0 1 1 2 0 0 0 0
60-64 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
65-69 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
70-74 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
75-79 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
80+ 1 0 0 2 1 0 0 0 1 0 0
target_cases
source_cases 55-59 60-64 65-69 70-74 75-79 80+
0-4 1 0 0 0 0 0
5-9 1 0 0 0 0 0
10-14 0 0 0 0 0 0
15-19 0 0 0 0 0 0
20-24 1 0 0 0 0 1
25-29 0 0 0 0 0 0
30-34 1 0 0 0 0 0
35-39 0 0 0 0 0 0
40-44 1 0 0 0 1 1
45-49 2 1 0 0 0 1
50-54 1 0 1 0 0 1
55-59 0 0 0 0 0 0
60-64 0 0 0 0 0 0
65-69 0 0 0 0 0 0
70-74 0 0 0 0 0 0
75-79 0 0 0 0 0 0
80+ 0 0 0 0 0 0orantılarla uzun biçime dönüştürün;
long_prop <- data.frame(prop.table(cross_tab))ve yaşa göre bir ısı haritası oluşturun.
ggplot(data = long_prop)+ # oranlarda sıklık olarak uzun veriler kullanın
geom_tile( # görselleştirin
aes(
x = target_cases, # vaka yaşı x ekseninde
y = source_cases, # kaynak yaşı y ekseninde
fill = Freq))+ # arkaplan rengi verilerdeki Sıklık sütunudur
scale_fill_gradient( # dolgu rengini ayarlayın
low = "blue",
high = "orange")+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))+
labs( # etiketler
x = "Target case age",
y = "Source case age",
title = "Who infected whom",
subtitle = "Frequency matrix of transmission events",
fill = "Proportion of all\ntranmsission events" # göstergenin başlığı
)
25.6 Kaynaklar
https://github.com/WorldHealthOrganization/godata/tree/master/analytics/r-reporting
https://worldhealthorganization.github.io/godata/
https://community-godata.who.int/