baseph

Les fonctions de base pour un projet simple de recherche clinique en R, particulièrement adapté pour une thèse ou un mémoire de DES. Si vous travaillez sur un PHRC ou une phase III ça va être un peu court !

Installation

> library("remotes")
> remotes::install_github("https://github.com/philippemichel/baseph")

Plusieurs tableaux :

• tab1ph Descriptif simple
• tabcph Comparaison simple
• tabregph Toute régression

Pour ces tableaux (ainsi que pour les graphiques), possibilité d'avoir les intitulés vrais des variables & non les codes. Il vous faut alors créer une liste des "beaux intitulés". C'est lors de l'import du csv principal par la fonction debutph que ces labels seront importés par exemple :

 > library(labelled)
 > bnom <- read.csv("datas/bnom.csv") # Import des intitulés (tableau à deux colonnes : 'nom' & 'code' par ex.).
 > bnom <- bnom$nom 
 > ttd <- debutph("datas/drepa2.csv", bnom) #Import des données avec insertion des labels.

Dans les fichiers d'exemple, les données (fictives) sont dans le fichier "patients" & les beaux noms dans le fichier "bnom", variable "nom".

Les tests ou simplement l'affichage peuvent, pour les variables numériques, être présentés en moyenne ± écart-type ou en médiane (quartiles). Les variables discrètes sont rendues en n (%). La sortie sera meilleure (surtout en $LaTeX$) si on passe par KableExtra par exemple via la fonction gexptabph (pour les tableaux trop larges mais longtable n'est pas géré) ou pexptabph qui permettent de gérer l'export en .xls au besoin & la sortie en longtable. On va donc avoir quelque chose comme :

 > library(gtsummary)
 > library (kableExtra)
 > tab1ph(dfx = patients, 
          colx = 2:5,
          test = "zz") |> 
      pexptabph(exp = FALSE,
                nomfich = "export.xls",
                nomsheet = "x",
                lg = FALSE)

Autres aides :

• debutph Importation d'un csv avec normalisation des noms de variables, colonnes de type caractère converties en facteur. Un vecteur doit être présent contenant les labels corrects pour les tableaux & les figures.
• listrandph listes de randomisation multicentre, blocs variables.
• beaup Écrire un p = 0,05 esthétique avec p< 0,001 si nécessaire.
• bmiph Couper en facteurs un BMI numérique, version française & anglaise.

Graphiques

• barconfph Graphique en barres avec intervalle de confiance pour une variable numérique (y) & une variable factorielle de tri (x).
• barsimpleph Graphique en barre exprimé en % des modalités pour une variable factorielle (x)
• bardecph Même graphique que barsimpleph mais les % sont en ordre décroissant
• barouiph Graphique en barre avec barres d'erreur. Une variable binaire (oui/non) exprimée en % d'une modalité (oui par ex.) pour chaque modalité de l'autre variable.
• vioboxph Graphique en violon avec un box -plot intégré.
• pyrph Pyramide des âges. La fonction epiDisplay::pyramid() donne aussi un très bon rendu. (en travaux)
• barpcph Graphique en barre avec une variable en % pour chaque niveau de l'autre variable.
• lollipph Graphique lollipop de distribution d'une donnée factorielle avec éventuelle mise en évidence d'un ou plusieurs niveaux.

Calcul du nombre de sujets nécessaires

• nbobsph Enquète simple
• nb.equi.ph Étude d'équivalence
• nb.obs.ph Étude de non-infériorité

Jeu de données

Un jeu de données est fourni pour exemple :

• Patients Escarres en réniamtion chez la personne âgée (données fictives).
• bnom Les labels propres des variables:
  • code Code utilisé dans R (ex : igs)
  • nom Beau label pour les tableaux, figures etc. (ex : IGS 2)

ÉVOLUTION

Branche TABLEAUX

01/02/2023 Réécriture des fonctions gérant des tableaux sans utiliser gtsummary, très bon package mais trop rigide pour moi.

À faire

Des modèles en Quarto ou RMarkdown pour :

• des plans d'analyse
• un rapport pour rendre les résultats, complet
• un rapport plus simple proche du chapitre Résultats qui sera dans l'article ou la thèse.

Tout ça en deux versions :

• Étude observationnelle simple
• Étude comparant deux groupes, interventionnelle ou non.