Ferenci Tamás (https://www.medstat.hu/)
- Előhang: mi az, hogy epidemiológia?
- Kik, mikor és hol betegek?
- Miért betegek?
- Az adatok begyűjtése és előkészítése
- Az adatok validációja
- A weboldal
- Továbbfejlesztési lehetőségek
Az Okspecifikus Mortalitási Adatbázis a https://research.physcon.uni-obuda.hu/OkspecifikusMortalitasiAdatbazis/ címen érhető el.
Jelen írás két fő célt szolgál: az első felében egy részletes, reményeim szerint teljesen közérhető magyarázatot ad az adatok értelmezéséhez és felhasználásához, rámutatva a limitációkra és buktatókra is. Ez utóbbit különösen fontosnak tartom, mert az adatok hibás felhasználása sok nehézség és félreértés forrása; igyekszem a legfontosabb ilyeneket alaposan bemutatni.
Az írás második fele egy technikai leírás, mely az adatbázis előkészítésének lépéseit, az adatok validációját, valamint a weboldal felépítését mutatja be. Valamennyi felhasznált kódot teljes terjedelmében közlöm, így az összes számításom reprodukálható. Ezt fontosnak tartom a nyílt tudomány, a transzparencia jegyében, elsősorban azért, hogy az esetleges hibák, illetve jobb elemzési lehetőségek könnyebben felszínre kerüljenek.
Régebben tanítottam népegészségtant orvostanhallgatóknak, és ezeken a kurzusokon mindig azt a – teljesen személyes, és tudományosan lehet, hogy nem megalapozott – definíciót adtam az epidemiológia fogalmára, hogy az a tudomány, ami választ akar adni a következő kérdésre: miért betegek az emberek? Majd azzal folytattam, hogy ha kicsit bővíteni akarjuk a képet, akkor azt mondanám, hogy az a tudomány, ami a következő három kérdésre igyekszik válaszolni: kik, mikor és hol betegek? Rögtön hozzátéve, hogy valójában ezek a kérdések is sokszor pont azért érdekesek, mert segítenek megoldani a fő feladatot: azt gondoljuk, hogy ott, akkor és azok körében, akik betegek, van valami oka annak, hogy épp ők, akkor és ott betegek – ezért fontos ezek feltárása.
Mint az a fentiekből is látható, a feladat kettős: be kell gyűjteni a megfelelő adatokat a „kik, mikor és hol betegek?” kérdésre, majd ezek alapján levonni a következtetést a „miért betegek?” kérdésre nézve. Első ránézésre az előbbi csak egy technikai kérdés és a második a fogós feladat. Valójában már az első is sok nem nyilvánvaló problémát vet fel – de a másodiknál nehéz lenne vitatkozni a fogós jelzővel. Tekintsük most át mindkét lépést!
Első lépésben megbeszéljük, hogy miért halálozási adatokat használunk (noha eddig mindenhol betegségről volt szó!), utána pedig megnézzük az adatok lebontását a három említett kérdés mentén.
Az eddigiekben végig „betegség” szerepelt a szövegben: ami érdekes, az az adott populációban adott időszakban fellépő új megbetegedések száma. (Szép szóval ezt incidenciának szokták hívni.) Ehhez képest az adatbázisunk halálozási adatokat – mortalitást, tehát az adott időszakban adott betegségbe belehalt emberek számára vonatkozó információkat – tartalmaz. De miért? Milyen jogon tértünk át az egyikről a másikra, incidenciáról mortalitásra, tehát előfordulásról halálozásra?
Fontos rögzíteni, hogy ez valóban egyfajta kényszermegoldás sok szempontból. De még ezekben az esetekben is védhető kényszermegoldás, illetve nagyon sokszor nem is tudunk mást használni, bármennyire is jó vagy nem jó. A következőkben az idevágó szempontokat tekintjük át.
-
Elérhetőek betegségek egy széles körére
Szemben a halálozással, a betegségek előfordulására vonatkozó adatok általában sokkal szűkebb körben, azaz sokkal kevesebb betegségre vonatkozóan érhetőek el. A halálozásokból ugyanis minden egyes esetet besorolnak halálok szerint és nyilvánosan jelentenek, addig egy betegség puszta fellépésére vonatkozó információ begyűjtése általában komoly többlet-energia befektetését igényli, hiszen ilyen adatot – szemben a halálozással – rutinszerűen nem gyűjtenek a népegészségügyi rendszerek. Alapvetően három megoldási lehetőség jön szóba ha előfordulásra vonatkozó adatot szeretnénk gyűjteni; hogy jobban megértsük az ezzel kapcsolatos nehézségeket, tekintsük át ezeket röviden:
- Az egyik megoldási lehetőség ad hoc vizsgálatok szervezése. (Például egy mintavétellel történő felmérés – jó esetben véletlenszerűen a populációból, rosszabb esetben ún. kényelmi mintaként, például egyetlen, általunk könnyen lekérdezhető kórház adatainak feldolgozásával.) Ez kevesebb erőforrást igényel, de csak egy pillanatfelvételt ad, és semmiképp nem teljeskörű, kényelmi minta esetén pedig erősen kérdéses is az általánosíthatósága.
- A másik lehetőség az ún. adminisztratív/finanszírozási adatok felhasználása. Az alapötlet, hogy a kórházak amúgy is jelentenek finanszírozási célból adatokat – miért ne használjuk fel ezt epidemiológiai célokra is? Csakugyan, ha valaki egészségügyi ellátásban részesül, akkor keletkezik róla egy adatsor, amit beküldenek a NEAK-ba, benne a személy nemével, életkorával, lakhelyével, betegségével, az elvégzett beavatkozással; ebből tényleg kiolvasható lehet a megbetegedés fellépése. Ez nagyon csábítóan hangzik, hiszen az erőforrás-igénye csekély (amúgy is begyűjtött adatokat dolgozunk fel), de mégis teljeskörű és folyamatosan frissülő az adatbázis, legalábbis a közfinanszírozott ellátásokra vonatkozóan. Bár ez eddig nagyon jól hangzik, a módszernek vannak hátrányai is, egyrészt az adatminőség (ezeket a jelentéseket a kórházak rutinszerűen meghamisítják, hogy „optimalizálják” a finanszírozásukat), másrészt a klinikai adatok hiánya (azt tudjuk, hogy valakit megröntgeneztek, de azt nem tudjuk, hogy mi volt a röngtenképen, azt tudjuk, hogy az alany hány éves, de azt nem tudjuk, hogy dohányzik-e). Ezzel együtt is, ma már egyre több ilyen vizsgálat készül; egy példa tisztán akadémiai célokat szolgáló ilyen kutatásra a HUNVASCDATA-projekt.
- Végezetül a harmadik lehetőség a betegségregiszterek használata. Ez szó szerint véve „a” megoldás a problémára, hiszen a regiszter definíció szerint azt jelenti, hogy valamely megbetegedés előfordulásáról a teljesség igényével történő gyűjtés. (Tipikusan jogszabály írja el a kötelező jelentést az egészségügyi ellátóknak.) Ez látszólag az ideális megoldás: teljeskörű, folyamatos, validálható adatminőségű, részletgazdag klinikai adatokat is tartalmazhat, egyetlen apró problémája van: az, hogy hatalmas az erőforrásigénye. Nem csak „forintban” értve, hanem az adatszolgáltatói teherre nézve is, hiszen ez azt is jelenti, hogy az észlelő orvosoknak a betegek után egy plusz jelentést is ki kell tölteniük, és feltölteni a regiszterbe.
A jogszabály szerint Magyarországon több mint egy tucat regiszter kell, hogy működjön, ezekből gyakorlatilag kettő az aminek értelmezhető, ténylegesen teljeskörű, folyamatosan frissülő, kívülről is látható – publikációkban megjelenő, weboldalon lekérdezhető – aktivitása van, a Nemzeti Szívinfarktusregiszter és a Nemzeti Rákregiszter. Az összes többi regiszterről még én sem tudom, hogy mit csinálnak, van ami elvileg működik, de kívülről nézve aligha betöltve a funkcióját (a szívelégtelenség regiszter 2021-ben eredményként számolt be arról, hogy 2015 óta összesen 1600 beteget bevontak – miközben Magyarországon majdnem 10 ezer halál történik ebből, évente), van, aminek a nevére rákeresve kizárólag a jogszabály szövegét kapjuk meg találatként…
Remélem a fentiekkel tudtam érzékeltetni, hogy mi az oka annak, hogy előfordulásra vonatkozó adatok csak betegségek egy szűk körére érhetőek el, valamint, hogy az sem várható, hogy ez lényegesen megváltozzon a közeljövőben.
-
Ez különösen igaz, ha időben visszafelé megyünk
Az előbbi állítás végképp igaz, ha szeretnénk múltbeli adatokat is vizsgálni; minél messzebb megyünk vissza, annál inkább. A Nemzeti Szívinfarktusregiszter 2014 óta működik mint teljeskörű regiszter, a Nemzeti Rákregiszter 2000 óta. Nyugati regisztereknél van példa nagyobb időtartamra, de összességében véve legjobb esetben is néhány évtizedről beszélünk, ami az előfordulás-jellegű adatok elérhetőségét illeti. Ehhez képest az angol haláloki adatok 1851-re is elérhetőek, de a londoniakat már 1603-tól (!) minden évben nyomtatásban közlik.
-
A halálozás sokszor az egyik legfontosabb mutatója egy betegség terhének
Ha nem egyszerűen a betegség előfordulása érdekel minket, hanem a betegség jelentette teher, akkor nagyon sok szempont merül fel: szenvedés, maradványtünetekkel gyógyulás, munkából kiesés, egészségügyi ellátórendszer igénybevétele és így tovább. Ezek közül a halálozás azonban kiemelkedik, egyrészt mert egyértelműen definiált és egyértelműen mérhető (mi az, hogy „szenvedés” és hogyan lehet számszerűen lemérni?), másrészt mert sok esetben ez a legfontosabb, legnagyobb relevanciával bíró szempont, a köznapi szóhasználatban és népegészségügyi szempontból is.
-
Ha a halálozási arány állandó, akkor a halálozás az incidenciát is jellemzi
A betegségbe belehaló emberek száma egy szorzat: a megbetegedő emberek száma szorozva a halálozási aránnyal. Amennyiben feltételezzük, hogy ez utóbbi állandó, akkor a halálozás valójában igenis méri az incidenciát is! Igen, a konkrét szám nem fog stimmelni (hacsak a halálozási arány nem 100%), de a relatív viszonyok rendben lesznek: ha kétszer annyi halálozás van, akkor tudhatjuk, hogy az előfordulás is kétszeresére nőtt. Amennyiben az „állandó” alatt azt értjük, hogy nem változik időben egy országban, akkor az adott ország különböző időszaki adatai vethetőek egybe ilyen módon, ha pedig különböző országokban is ugyanaz a halálozási arány, akkor még a különböző országok adatai is összevethetőek (mondhatjuk, hogy ahol kétszer akkorra a halálozás, ott kétszer annyi megbetegedés is van).
-
A haláloki besorolás problémái
Ez a kérdés a koronavírus-járvány alatt hatalmas publicitást kapott. Egy ahhoz kapcsolódó írásomban részletesen kifejtettem a problémakört, itt szinte szó szerint meg tudom ismételni az akkor leírtakat: gond az, hogy a haláloki statisztikákban mindenkit egy, és csak egy halálokhoz kell besorolni. (Magán a halottvizsgálati bizonyítványon ennél komplexebb haláloki helyzet is feltüntethető, de a végső statisztikában ez nem fog látszni, csak egy pontosan definiált, ún. előztetési eljárással kiválasztott halálok, amit statisztikai közlésre kiválasztott elsődleges haláloknak szoktak nevezni.) A probléma az, hogy az embereknek sokszor nem egyetlen halálokuk van: elveszítünk egy szívelégtelen, cukorbeteg alanyt stroke-ban; ő akkor most mibe halt bele? A szívelégetelenségbe? A cukorbetegségbe? A stroke-ba?
Ritkák a vegytiszta esetek, mégpedig mindkét irányban ritkák: hogy egy egyébként makkegészséges alanyt elvisz egy stroke vagy hogy egy stroke-os beteg fejére rádől egy kémény az utcán. Ezek a tiszta esetek, amikor 100% vagy 0% a stroke hozzájárulása a halálozáshoz, de a valódi történetek többsége nem ilyen, hanem szürke zóna, mint azt az előző bekezdés példája is mutatja.
Ráadásul nem arról van szó, hogy ez „bonyolult” probléma (és majd jövőre okosabbak leszünk, és megoldjuk), hanem arról, hogy ez megoldhatatlan probléma. Valamennyi ok hozzájárult a halálához, nyilván nem tett jót, hogy szívelégtelen, nem tett jót, hogy cukorbeteg, tehát, ha szigorúan vesszük, valami olyasmit kellene mondani, hogy 33 százalékban a szívelégtelenségbe halt bele, 19 százalékban a cukorbetegségbe és 48 százalékban a stroke-ba. (Természetesen ezek a számok teljesen hasraütésszerűek.) Hiába is lenne elvileg ez a helyes, az orvosi realitásnak megfelelő kép, ilyet nem csinálunk – annyiban érthető módon is, hogy ember legyen a talpán, aki ezeket a százalékokat megmondja.
Ez tehát a probléma; annyit azért fontos hangsúlyozni, hogy a dolog egy részletekbe menően szabályozott, egységes algoritmus alapján zajlik (ez nyilvánosan elolvasható, mind a KSH-nál, mind a WHO-nál), tehát bár a problémára nincs varázsütésszerű megoldás, de legalább az elmondható, hogy a pontos besorolási döntés, még ha nem is vitathatlan, de jó esetben legalább egységes országok között is, és időben is.
-
Az adatminőség kérdése
Úgy tűnhet, hogy ilyen szempontból nincs nagy gond, sőt, valójában még jobb is a helyzet, mint az incidencia-jellegű adatoknál, hiszen míg egy diagnózist el lehet nézni, azért legkésőbb a halálnál, felboncolva az alanyt, csak kiderül egész bizonyosan, hogy mi baja volt. Valójában azért ez ennyire biztosan nem igaz (kezdve azzal, hogy egyáltalán nincs minden elhunyt felboncolva; Magyarországon 2021-ben 23% volt a boncolási arány és ez még egy kiugróan magas szám, a legtöbb nyugati országban ez a 10%-ot sem éri el), ráadásul további problémák is vannak.
Az első kérdés a használt osztályozási rendszer, a Betegségek Nemzetközi Osztályozása (röviden BNO) ami meghatározza, hogy milyen halálokok léteznek és hogy azokba milyen algoritmus szerint kell besorolni az elhunytakat. A gond az, hogy az orvosi tudás bővülésével ez folyamatosan változik, tipikusan bővül, mégpedig elég drámaian: a BNO 1900-ban bevezetett első változata 191 kódot tartalmazott, a 2022-ben elindított 11. revízió pedig 17 ezret… Közben bizonyos kódokat törölnek is, vagy egybevonnak másokkal, a bővülés sem feltétlenül új betegségek megjelenését jelenti, hanem meglevőek részletesebb szétbontását és így tovább. Az külön tudomány, hogy az eltérő verziókat hogyan kell összekapcsolni, de látszik, hogy ez tökéletesen soha nem tehető meg. Ez eleve korlátozza az egységességet, ha különböző időpontokról beszélünk.
Valójában ennél kicsit rosszabb a helyzet, mert egy revízió érvényességi időtartamán belül is lehetnek változások. Ezt azért említem külön, mert a magyar adatokat érinti: 1995-től 2022-ig a 10. revízió volt érvényben, mégis, 2005-től érzékelhetően megváltoztak a számok. (Az össz-halálozás természetesen adott, így ez lényegében a különböző kategóriák közötti átrendeződést jelenti.) Ennek az oka egyrészt, hogy ekkor tértek át a KSH-nál az automatikus, gépi haláloki besorolási rendszerre a korábbi kézi besorolás helyett, egy új halottvizsgálati bizonyítvány formátum, valamint szigorúbb orvos-szakmai ellenőrzés elindításával együtt, másrészt ekkor vezették át egyben az 1995 óta a WHO által kiadott apróbb, revízión belüli változásokat. Ezek miatt a 2005 előtti és utáni magyar adatok összehasonlítása esetén óvatosan, erre tekintettel kell eljárni.
Természetesen a kódolás minősége is kérdés lehet, történhetnek adminisztratív hibák, hiányos vagy téves kódolások, nem biztos, hogy tökéletes a jelentési fegyelem stb., ez különösen igaz, ha a fejlett világon túli országokat is be akarjuk vonni a vizsgálatokba. Több nemzetközi tanulmány vizsgálta a kódolási minőséget (például az autóbalesetekre vagy épp az esésekre vonatkozóan); de talán még érdekesebbek azok a nagyon izgalmas hazai vizsgálatok, melyek azt vetették egybe, hogy a Nemzeti Rákregiszterben szereplő adatok hogyan viszonyulnak a – KSH-s – haláloki besoroláshoz: egy eredményt kiemelve, 2018-ban 32 586 halálozás volt rosszindulatú dagantként besorolva, ebből 29 970-et „sikerült megtalálni” a Rákregiszterben.
Mindezek a problémák hatványozottan igazak az emlegetett régi adatokra: szép-szép, hogy megvan már 1603-ból is London haláloki adatbázisa, de vajon mire megyünk azzal, hogy hányan haltak meg fényemelkedésben vagy ijedtségben? (Ennél azért jobb a helyzet, valójában sok betegség beazonosítható, bár az adatminőség nyilván ott is hihetetlenül rossz mai szemmel nézve. De azért ne becsüljük le: például a pestis-járványok lefolyása kiválóan rekonstruálható ilyen adatokból is.)
-
Csak olyan betegségeknél jó, aminél van egyáltalán releváns halálozás
Ha valaki a megfázással szeretne foglalkozni, akkor nem sokra megy a halálozási adatokkal.
-
A halálozás egybeméri az incidenciát és a gyógyítás hatásfokát
Az előnyök között említettük azt az értelmezést, ami úgy kezdődik, hogy „ha a halálozási arány állandó” – de mi van ha nem? Ha változik időben (például mert fejlődik az orvostudomány), akkor sajnos mégsem működik az előnyöknél elmondott logika, és nem tudunk következtetni a halálozásból az előfordulásnak még a relatív viszonyaira sem: ha csökken a halálozás, akkor nem biztos, hogy csökken az előfordulás, lehet, hogy egyszerűen csak hatékonyabbá vált a gyógyítás. Ha eltér a halálozási arány országok között (például mert valahol jobb kezelési lehetőségek érhetőek el), akkor nem vethetőek össze ezzel a logikával a különböző országok: nem biztos, hogy ahol kevesebb halál van, ott kevesebb – pláne pontosan arányban kevesebb – a megbetegedés, lehet, hogy csak hatékonyabban gyógyítanak.
Ha a fentieket elfogadva nekiállunk a halálozási adatok használatának, akkor le kell azokat bontani a három említett szempont szerint: kik, mikor és hol. Mindháromhoz érdemes kommentárt fűzni.
A használt adatbázis éves adatokat tartalmaz. Nagyon is fontos szempontokat vethet fel egy olyan vizsgálat is, ami használ finomabb felbontású, például havi vagy heti adatokat (milyen az éven belüli mintázat, az ún. szezonalitás, van-e hatása annak, hogy munkanapról van-e szó vagy hétvégéről stb.), de a hosszabb távú elemzésekhez általában éves adatokat szoktak használni.
A használt adatbázis alapvetően országokat tartalmaz, ez a legkisebb vizsgálható egység. Itt is elmondható, hogy érdekes lehet egy olyan vizsgálat is, ami finomabb felbontást választ, magyar viszonylatban mondjuk megyei, de ezekről nehezebb adatot szerezni, ráadásul a definíciós kérdések is élesednek. (Ki tekinthető zalai megyeinek? Ott született? Ott van a lakcíme? Ott él? Van egyáltalán erről adatunk, biztos, hogy mindenki ott él, ahol a lakcíme van?)
A használt adatbázis két szempont szerint bontja le az adatokat: nem és életkor. (Ez utóbbinál a felbontás némileg függ az országtól, de jellemzően 5 éves korcsoportokat jelent.) Mindjárt látni fogjuk, hogy ezek szerepe nagyon fontos, mert egyszerre igaz rájuk, hogy eltérnek országok között és kihatnak a halálozásra. A probléma inkább az, hogy további lebontásunk nincsen, nem tudjuk, hogy az elhunytak hogyan oszlanak meg mondjuk dohányzás, szocioökonómiai státusz vagy elhízás szerint.
Ezzel elérünk a témának egyfelől a sava-borsához, másfelől az egyik legnehezebb részéhez. A következőkben néhány idézet részletes kivesézésével igyekszem bemutatni a legfontosabb nehézségeket, buktatókat, illetve szempontokat, amikre tekintettel kell lenni az adatok értelmezésénél.
Egy évben az akkor 13,5 millió lakosú Chile-ben 76 261-an haltak meg (halálozási ráta: 5,7 per 1000 fő per év), a 8,7 millió lakosú Svédországban 97 008-an (halálozási ráta 11,2 per 1000 fő per év), tehát Svédország mortalitása kétszerese volt Chile-ének.
Az állítás eleve elég meglepő lehet, de nem hazudok: a számok pontosan ezek. (Milyen sokszor előkerül ez a helyzet! Nem csak úgy lehet valami hamis, ha nem igazak benne a számok, az interpretációval is lehet teljes félrevezetést elérni.)
Mi történik? Azonnal megértjük – bár ettől valószínűleg még nem lesz kevésbé meglepő, ha valaki először látja! – ha megnézzük ugyanezeket a számokat, de lebontva életkor szerint. Az egyszerűség kedvéért csak két életkori kategóriát használva, ezek a tényadatok:
| Korcsoport | Svédország | Chile |
|---|---|---|
| 70 év alatt | 21 381 / 7 576 522 = 2,82 | 37 062 / 12 917 070 = 2,87 |
| 70 év és felette | 75 627 / 1 115 126 = 67,8 | 39 199 / 571 131 = 68,6 |
| Összességében | 97 008 / 8 691 648 = 11,2 | 76 261 / 13 488 201 = 5,65 |
A dolog első ránézésre teljesen paradoxnak tűnik. Mármint nem epidemiológiailag, hanem matematikailag! Hogyan lehetséges, hogy ha az egész populációt szétosztjuk két részre, akkor mindkettőben Svédország a jobb, viszont együttvéve meg drámaian rosszabb? Lehetséges egyáltalán ilyen?! Sokan azt mondanák, hogy nem, ne vicceljünk, hát ha a fiatalok körében is jobb a svéd helyzet, meg az idősek körében is, akkor nyilván összességében is jobb – csakhogy ez nem így van. (Ha valaki nem hiszi, adja össze a számokat és ellenőrizze!)
Mi a magyarázat? Jobban megnézve a számokat – tényleg érdemes e ponton megállni, és egy percet rászánni! – kiviláglik a jelenség oka.
A magyarázat az eltérő korfa…! Chile-ben mutatóban volt a vizsgált
évben 70 év feletti ember (fejlődő ország, fiatal korösszetétellel),
addig Svédországban azért bőven volt ilyen lakos (fejlett ország,
idősödő társadalom). Érdemes megnézni, hogy Chile lélekszáma másfélszer
akkora, mint Svédországé, mégis mindössze feleannyi 70 évnél idősebb
lakos van! Innen már összerakható a történet: igaz, hogy külön-külön
mindkét korcsoportban jobb Svédország, de azért a svéd idősek halálozása
még mindig rosszabb, mint a chile-i fiataloké, így a több svéd idős, a
körükben mért nagyobb halálozással, „lerontja” az össz-statisztikát. Úgy
is fogalmazhatunk, hogy a halálozási ráta egy súlyozott átlag: az egyes
korcsoportok halálozási rátáinak átlaga, súlyozva a korcsoport
lélekszámával. A „súlyozott átlag” itt nem egy irodalmi szófordulat: a
szó szigorú matematikai értelmében is erről van szó. A svéd lakosság (7
576 522 / 8 691 648 = ) 87,2%-a 70 év alatti, (1 115 126 / 8 691 648 = )
12,8%-a a fölötti, és csakugyan: 87,2%
Egy szó mint száz, előfordulhat, hogy egy országban minden korcsoportban jobb a halálozás, összességében mégis rosszabb.
Mindez megmutatja ez első nehézséget a fejezetcímben foglalt kérdés megválaszolásában, tehát az okok feltárásában: azt mondtuk, hogy arra leszünk kíváncsiak (többek között), hogy hol nagyobb a halálozás, mondván, hogy ott annak valami oka van, de mint látjuk, már annak megállapítása sem egyértelmű, hogy egyáltalán hol nagyobb a halálozás…! Látszólag Svédországban, de valójában Chile-ben.
Sőt, ez a nehézség nem csak a „hol” kérdését érinti. A fenti probléma ugyanis nem csak különböző országok ugyanazon évben mért adatainál jelentkezhet, hanem ugyanazon ország különböző évben mért adatainál is! A helyzet tökéletesen ugyanaz, csak a „Chile” felirat helyett képzeljük oda a táblázatban azt, hogy „a vizsgált ország korábban”, a „Svédország” helyett pedig azt, hogy „a vizsgált ország később”. (Ugyanaz az ország idősödött; noha a konkrét mérték a fenti táblázattal extrém, de maga a jelenség teljesen tipikus a legtöbb fejlett országban.) Mit látunk? Azt, hogy a halálozási ráta sokkal rosszabb a későbbi időpontban, miközben a helyzet a valóságban kicsit még javult is! Tehát a „mikor” kérdéssel próbálkozva is teljesen fals választ kapnánk, mert azt hisszük, hogy akkor jobb a helyzet, amikor valójában rosszabb, tehát már ott tévútra mennénk, hogy egyáltalán melyik időszakban kell keresnünk a rosszabb halálozás okait.
(A fentiekben mindenhol egyszerűen a halálozások számát használtam; ez olyan, mintha a halálok a „bármely okból bekövetkező halálozás” lenne. Természetesen a leírtak pontosan ugyanúgy igazak akkor is, ha valamely konkrét halálokból vagy halálokokból bekövetkező halálozások számáról beszélünk.)
Mi lehet erre a problémára a megoldás? Az egyik lehetőséget rögtön a táblázat mutatja: ne az összességében vett halálozási rátát használjuk, hanem az egyes életkorokét. Tehát ne azt mondjuk, hogy „11,2 az 5,7-tel szemben”, hanem azt, hogy „2,8 a 2,9-cel szemben és 68 a 69-cel szemben”. Máris rendben vagyunk…! (Ezt a módszert szokták rétegzésnek nevezni a biostatisztikában; jelen esetben életkor szerinti rétegekre bontottuk a teljes populációt.) A dolog működik, ezt az előbbi mondatok is mutatják, de azért hátránya is van ennek a módszernek. Az egyik, ami szintén rögtön látható, hogy nem egy eredményt kapunk, hanem többet. Jelen esetben kettőt, ami nem tűnik vészesnek, de ez csak azért volt, mert nagyon széles életkor-tartományokra bontottunk; ha szűkebb életkori csoportokat, például 5 év széles kategóriákat használunk, akkor akár nagyon sok eredményünk is lehet. Ez minimum nem praktikus (ki szeretné, ha arra a kérdésre, hogy „hogyan viszonyul Svédország mortalitása Chile-hez?” egy számokkal teleírt lapot kapna, azzal, hogy tessék, ez a válasz…), de statisztikai kérdéseket is felvet, mert ha nagyon szűk korcsoportokat használunk, akkor kicsi lesz az egyes csoportok lélekszáma, kevés halálozással, és így az egyes korcsoportok halálozási rátainak a becslése bizonytalanná válik, mert kevés alanyból kell megtennünk.
Itt jön a második megoldás ötlete. A módszer neve: standardizálás. A
standardizálás is egy rétegzéssel indít, de utána továbbmegy: az egyes
korcsoportok halálozási rátáit újra összerakja egyetlen számba,
súlyozott átlagként – pontosan ugyanúgy, mint a félrevezető számítás,
csak épp ügyesebben. Mert mi volt a probléma? Az, hogy az egyes
korcsoportok halálozási rátáit különböző súlyokkal raktuk össze – hát
akkor egyszerű a megoldás: rakjuk össze, de ugyanazokkal a súlyokkal!
Legyen például, hasraütésszerűen mondok valamit, a súlyozás, tehát a
korfa a következő: 70 év alattiak 90%, fölöttiek 10%. Ezt az egységes
korfát szokták referencia-populációnak vagy standard populációnak is
nevezni. És ezt fogjuk használni – most jön a lényeg! – mindegyik
országnál! Próbáljuk ki, az ezzel kapott eredmény Svédország esetében
90%
Van még más megoldás is (például a regresszió, ami sok szempontból korszerűbb is), de az epidemiológiai irodalomban a mai napig a standardizált halálozási ráta a legáltalánosabban használt eszköz a különböző országok, vagy épp különböző időpontok összehasonlíthatóságának megteremtésére.
Egyetlen apró szépséghiba van: az, hogy valójában ez nem „általában” teremti meg az összehasonlíthatóságot, hanem egy konkrét tényezőre, az életkorra tekintettel. Annak a szerepét szűri ki – semmi mást nem. Esetleg még nem szerint lehet rétegezni, vagy standardizálni, mert a halálozási adatokat tudjuk nem szerint is lebontva. De ennyi! Elképzelhetjük például, hogy az országok eltérnek abban, hogy a lakosság mekkora része cukorbeteg. (Vagy épp ugyanazon országban eltér különböző években!) Megint visszamehetünk az előző táblázatra, csak most vegyük úgy, hogy a sorok nem az életkori csoportok, hanem az egyik az, hogy „nem cukorbeteg”, a másik az, hogy „cukorbeteg”. Ekkor pontosan ugyanabba a problémába futunk bele: lehet, hogy egy ország a cukorbetegek körében is jobb halálozási rátát produkál, a nem cukorbetegek körében is jobb halálozási rátát produkál – de összességében mégis rosszabbat! Ezzel azonban semmit nem fogunk tudni kezdeni. Nem azért, mert standard populáció nincsen (azt bármikor gyárthatunk, legyen mondjuk 5% cukorbeteg, 95% nem az, tessék, máris megvan), hanem azért, mert halálozási ráta nincsen külön cukorbetegekre és nem cukorbetegekre! Az országok közlik a halálozási számokat nem és életkor szerint, de nem közlik cukorbetegség szerint. Ezzel tehát nem tudunk ilyen módszerrel mit kezdeni.
(Zárójelben érdemes hozzátenni, hogy az is egy kérdés lehet, hogy ha lenne is ilyen adatunk, biztosan ki akarnánk-e szűrni a cukorbetegség hatását. Lehet ugyanis a mellett érvelni, hogy ha egy országban azért magasabb a halálozási ráta, mert több a cukorbeteg, azt a legkevésbé sem kell „kiszűrni”, ellenkezőleg, azt ki kell mutatni, hiszen a probléma része. Ez már végképp nagyon messzire vezető kérdéskör, de valójában az attribúció kérdése van a háttérben: mit szeretnénk betudni az ország hatásának és mit nem? A fenti érvelés mögött az van, hogy az ország „tehet” arról, hogy mennyi cukorbeteg van, így azt ne szűrjük ki. Ezzel szemben arról „nem tehet”, hogy milyen a korfa, ezért kell azt kiszűrni az összehasonlításhoz. Amint talán érzékelhető, ezek már ingoványos, nem egyértelműen definiált terület, de abban a részében nem szokott kétség lenni, hogy a korfa hatását ki kell szűrni, ezért általános a standardizált ráta használata a nyers helyett.)
Összefoglalva mindezeket, láthatjuk, hogy már az sem nyilvánvaló kérdés, hogy egyáltalán milyen halálozási számot kell országok, vagy évek között összehasonlítani. A problémák azonban nem érnek ezzel véget.
A dohányzás rákot okoz, csak meg kell nézni, ahol több a dohányzó, ott több a rákos is!
Igaz ez, tényleg több a rákos ott, ahol több a dohányzó? Igen, igaz, az alábbi ábra mutatja a helyzetet az Európai Unió országaiban:
A pontok mindegyike egy országot jelöl; az ábrán behúztam az ezekre legjobban illeszkedő egyenest is. Ahogy látszik, a legkevesebbet dohányzó országok körében látható 220 körüli értékről 290 körülire emelkedik az átlagos rák-halálozási ráta ahogy nő a dohányzók aránya. Ez több mint 30% növekedés, avagy, másként kifejezve, 10 millió lakosra 7000-rel több rákos halálozás évente, tehát nem csak van összefüggés, de elég drámai mértékű (Magyarországon általában évente 30 ezernél kicsit több rákos halálozás van).
Látszólag tehát végeztünk is: valóban megmutattuk, hogy a dohányzás rákot okoz! Immár teljesen tudományos alapon, konkrét számokkal, adatokkal, pontokkal, legjobban illeszkedő egyenessel. Ha szeretnénk, lehet még drámaibbá is tenni, például: „ha vissza tudnánk szorítani a dohányzást hazánkban, 7000-rel kevesebben halnának meg rákban évente!”…
Első ránézésre úgy tűnik, hogy ezzel az elemzéssel nemhogy gond nincsen, hanem voltaképp ezért csináltuk az egész adatgyűjtést. Hiszen mit mondtunk az elején? Hogy azért érdekel minket, hogy hol, mikor és ki hal meg, hogy ebből következtessünk az okozati viszonyokra. Tessék, ott ahol többet dohányoznak, többen halnak meg rákban.
Igen ám, de. Mi van, ha elkészítjük hajszálpontosan ugyanezt az ábrát, csak épp nem a dohányzást, hanem a cukorbetegek arányát ábrázoljuk?
Tehát a cukorbetegség is hozzájárul a rákhoz: ahol több a cukorbeteg, ott magasabb a rákhalálozás is.
Rendben, eddig semmi gond, miért ne lehetne, hogy a dohányzás is hozzájárul a rákhoz, meg a cukorbetegség is? Teljesen logikus is. Igen ám, csak nézzük meg ezt az ábrát:
Úgy tűnik a kettő egymással is összefügg! Ahol több a dohányzó, ott több a cukorbeteg is. Rendben, ez sem egy egetrengető dolog eddig…
…viszont, ha jobban elgondolkodunk ezen, akkor befészkelheti az agyunkba magát egy nyugtalanító gondolat. Ha a dohányzás és a cukorbetegség összefügg, és a cukorbetegség rákot okoz, akkor nem lehet, hogy a dohányzásnak igazából nincs is szerepe, és az első ábrán csak azért láttuk azt, mintha lenne, tehát, hogy a többet dohányzó országokban azért volt több rákos, mert azokban az országokban egyúttal a cukorbeteg is több volt? És ez volt a valódi oka annak, hogy ott több a rákos, miközben a dohányzásnak nincs is semmi szerepe…?
A rövid válasz: de. Sajnos lehet. Nem biztos, hogy ez a magyarázat, de lehetni lehet. És ezzel elértünk az ilyen típusú orvosi adatok értelmezésének talán legnagyobb csapdájához, amit – magyarban is gyakran használt angol kifejezéssel – confoundingnak, azaz „egybemosódásnak” szoktak hívni. A kifejezés nagyon találó: mi van, ha a dohányzásbeli eltérés egybemosódik a cukorbetegségbeli eltéréssel? Ez esetben simán előfordulhat, hogy csak a dohányzást vizsgálva azt hisszük, hogy van kapcsolat, miközben a valóságban nincsen – a dolog látszólagos, ami azon keresztül érvényesül, hogy a többet dohányzó országokban több a cukorbeteg, és az a valódi oka a több rák-halálozásnak.
Hogy lássuk, ez nem csak elméleti lehetőség, íme egy konkrét példa. Egy gondolatkísérlet, a szónak abban az értelmében, hogy a következőkben látott számok nem tényadatok, mint fent, hanem én gyártottam le ezeket a példa kedvéért egy képletet használva – ez azért lesz nagyon jó, mert így biztosan tudhatjuk, hogy mi van a háttérben, hiszen én állítottam be. (A fenti tényadatokon ezt nem tudjuk vizsgálni, mert ott mi magunk sem tudhatjak, hogy mi a valódi helyzet.) Hogy könnyebb legyen az ábrázolás, a cukorbetegséget nem folytonos változónak tekintettem – hány százalék cukorbeteg – hanem binárisnak: vagy sok cukorbeteg van (10%) vagy kevés cukorbeteg van (5%) egy országban. Íme a szimulált adatok; érdemes a továbbolvasás előtt jól megnézni, és kitalálni, hogy vajon mi a valódi összefüggés, ami alapján gyártottam ezeket:
Mit látunk ezen az ábrán? Egyrészt azt, hogy a dohányzásnak nincs hatása: akár sok cukorbeteg van az országban, akár kevés, a dohányzás változása nem jár semmilyen érzékelhető változással a halálozásban. A másik, ami rögtön látszik, hogy a cukorbetegségnek viszont nagyon is van hatása: a több cukorbeteg magasabb halálozással jár együtt. A harmadik, hogy a dohányzás és a cukorbetegség összefügg: a többet dohányzó országokban inkább több a cukorbeteg is. Mindezek jelen esetben teljesen biztosak, mert utólag elárulom, hogy így generáltam az adatokat: a halálozási ráta egyenlő 200 plusz a cukorbetegek arányának kétszerese plusz egy kis véletlen zaj.
És most jön a csavar: mit látunk, ha csak a dohányzást nézzük, cukorbetegségről nem tudva, vagy azt figyelmen kívül hagyva? Ezt:
Ami nem más, mint a fenti ábra, csak épp színek nélkül. És mi látszik rajta? Az, hogy a dohányzás és a rák-halálozás között pozitív összefüggés van. Pedig valójában nincsen semmi! – és ez most ezúttal teljesen biztos, hiszen így generáltuk az adatokat.
A helyzet tovább is durvítható:
Mi látható itt? Ha kevés cukorbeteg van az országban, akkor a dohányzás csökkenti (!) a rák-halálozást. Ha sok van, akkor szintén csökkenti. A dohányzás tehát mindenképp jót tesz, viszont ha csak a dohányzás hatását vizsgáljuk, elfelejtve a cukorbetegséget (azaz színek nélkül nézünk az előbbi ábrára), akkor itt is azt látjuk, hogy ahol több a dohányzó, ott több a rákos is!
A példa tartalmilag ugyan elég abszurd, de az nagyon fontos, hogy elvileg ez is állhat a háttérben: mint a fenti példa bizonyítja, attól még, mert több a rák-halálozás a többet dohányzó országokban, akár az is elképzelhető, hogy a dohányzás csökkenti a rák-halálozást! (Ha a többet dohányzó országokban több a cukorbeteg, ami rontja a halálozást, annyira, hogy a rontó hatása nagyobb mint a dohányzás javító hatása.)
Ez a confounding problémája! Az a megállapításunk (mert ez így van, ez tényadatok kérdése), hogy a többet dohányzó országokban magasabb a rák-halálozás, jelentheti azt, hogy a dohányzás rákot okoz, azt, hogy a dohányzásnak nincs köze a rákhoz, és azt is, hogy a dohányzás véd a rák ellen. Önmagában tehát ez az együttjárás jellegű megállapítás csak nagyon-nagyon gyenge bizonyíték az okozati kapcsolatról, tehát arról, hogy a dohányzás rákot okoz.
Fontos, hogy a „nagyon gyenge bizonyíték rá” természetesen nem azt jelenti, hogy „bizonyíték az ellentétére”, tehát az, hogy valahol szemfüles módon felismertük a confounding-ot, nem azt jelenti, hogy bebizonyítottuk, hogy nincs összefüggés, pláne nem azt, hogy bebizonyítottuk, hogy ellenkező összefüggés van – egyszerűen annyit jelent, hogy az adatokból nem igazán tudtunk meg semmit. A dohányzás és a rák-halálozás összefüggésének kiinduló idézetben szereplő bizonyítéka valóban confounding-gal terhelt, de ennek felismerése nem jelenti azt, hogy bebizonyítottuk, hogy nincs összefüggés a dohányzás és a rák között között, pláne, hogy valójában véd a dohányzás. Egyszerűen annyit jelent, hogy a fenti adatok önmagukban igen kevéssé bizonyítják, hogy rákot okoz; ettől még okozhat, csak ez konkrétan egy nagyon gyenge alátámasztása ennek.
Ássunk egy kicsit mélyebbre, hogy jobban megértsük a confounding-ot. Mi vezetett ehhez a helyzethez…?
Az, hogy olyan országokat hasonlítottunk össze, amik nem csak egy tényezőben tértek el. Összehasonlítottunk kevesebbet és többet dohányzó országokat, és ha köztük csak a dohányzás ténye lett volna az egyetlen eltérés, akkor ha találunk különbséget a rák-halálozásban, joggal következtethettünk volna arra, hogy az a dohányzás miatt van. (Vagy a véletlen ingadozás miatt, de ez kezelhető statisztikai eszközökkel.) Hiszen más eltérés nincs, tehát szükségképp ez kell legyen a különbség oka. A probléma az, hogy a többet és kevesebbet dohányzó országok nem csak a dohányzás tényében térnek el. Sok minden másban is eltérnek – a fenti példában a cukorbetegség előfordulásában – márpedig ha egyúttal más tényezőben vagy tényezőkben is eltérnek, akkor onnantól kezdve, ha találunk is különbséget a rák-halálozásban, nem tudhatjuk, hogy ennek mi a valódi oka: a dohányzás, a dohányzással együtt járó egyéb eltérések, vagy esetleg ezek valamilyen keveréke…?
Ez a confounding problémájának a magja, és mindig jelentkezik, ha olyan csoportokat hasonlítunk össze, amik nem csak egyetlen tényezőben térnek el. A valóság ráadásul ennél is sokkal, sokkal zűrösebb, hiszen az országok nem két tényezőben térnek el, hanem sok százban, ezerben, beláthatatlan számúban!
Egyetlen megjegyzés a végére. Ha valaki alaposan végiggondolja, akkor feltűnhet, hogy igazából az előző, életkoros példa is hasonlít ehhez a helyzethez: ott is összehasonlítunk csoportokat úgy, hogy nem csak az ország ténye tér el, hanem az életkori összetétel is. A dolog nem véletlen: valójában az is egy confounding! Pontosan ugyanaz a helyzet, csak nem dohányzással és cukorbetegséggel, mint ami eltér országok között, hanem korfával. Valójában tehát mindenhol a confounding volt a probléma.
Indiában jóval több curry-t esznek mint Magyarországon, és nézd meg, jóval kevesebb a halálozás emésztőrendszeri megbetegedésben! Egyél curry-t az emésztőrendszeri betegségek megelőzésére!
Ez lényegében az előző érv egy még gyengébb változata, hiszen nem is több tucat országot nézve vonja le a következtetést, hanem pusztán kettőből – mégis meglepően gyakran találkozni vele. Egyébként ezért szeretem: még reklámot is láttam, amiben egy curry-kivonatot tartalmazó kapszulát ilyesmi szöveggel adtak el, és azért szeretem, mert ez egy profitorientált cég reklámja, tehát elemi érdeke, hogy működjön, hiszen a pénze múlik rajta – nincs is kétségem, hogy tényleg működnek a fentihez hasonló szövegek. Miközben gondoljuk végig, és ez a másik ok, ami miatt szeretem ezt a példát, hogy itt aztán igazán nem kell hosszas módszertani fejtegetés a confounding-ról, hogy az emberben felmerüljön: teljesen tuti biztos, hogy India és Magyarország között az az egyedüli és kizárólagos különbség, hogy ott sok curry-t esznek, itt meg keveset? Semmi már eltérés nincs…? De mégis, újra mondom, működik ez a szöveg, bármennyire is kézenfekvőnek tűnik ez a probléma! Ezért is nagyon gyakori, hogy orvosi téren félreértések, rosszabb esetben félrevezetések alapja a confounding (és pont ezért fontos jól ismerni!).
Hosszas magyarázat a fentiek után valószínűleg már nem szükséges: India és Magyarország között milliónyi különbség van a curry-fogyasztás tényén túl is, honnan tudjuk, hogy az emésztőrendszeri halálozásban tapasztalt eltérésért a curry, és nem valamilyen egyéb eltérés (vagy ezek valamilyen keveréke) a felelős? A probléma ugyanaz: nem csak egy dologban eltérő országokat hasonlítunk össze.
Másként megfogalmazva: lehet, hogy Indiában kevesebb az emésztőrendszeri halálozás miközben több curry-t esznek – de mi van, ha ott kevesebb curry-t fogyasztva még kevesebb lenne…? Akkor a curry kimondottan ártalmas!
Ez a gondolat elvezet minket egy másik megfogalmazáshoz: valójában nem az az érdekes, hogy Magyarországon nagyobb-e az emésztőrendszeri halálozás mint Indiában, hanem az, hogy egy „képzeletbeli Indiában”, ami csak abban tér el Indiától, hogy kevesebb curry-t esznek, nagyobb-e! Avagy fordítva, egy „képzeletbeli Magyarországon”, ami csak abban tér el Magyarországtól, hogy több curry-t esznek, kisebb-e. Csakhogy ezt nem tudjuk, mert Magyarország nem a fenti „képzeletbeli India”: igen, kevesebb curry-t eszünk, eddig jó lenne, de sajnos van millió egyéb eltérés is! És hasonlóan, India nem a fenti „képzeletbeli Magyarország”, hiszen nem csak abban tér el, hogy több curry-t esznek. Ha egy időgéppel visszamennénk Magyarország múltjába, és több curry-t etetnénk (de minden mást változatlanul hagynánk!), akkor kevesebb lenne az emésztőrendszeri halálozás? Avagy fordítva, ha egy időgéppel visszamennénk India múltjába, és kevesebb curry-t etetnénk (de minden más változatlanul hagynánk), akkor több lenne az emésztőrendszeri halálozás?
Ezek a jó kérdések, csak az a probléma, hogy nincs időgép… Így lényegében egy megfigyelhetőségi problémánk van: két dolgot kellene összehasonlítani, de bárhogy igyekszünk, ebből egyet nem fogunk ismerni: tudjuk, hogy mi van Magyarországon kevés curry-vel, de nem tudjuk mi lett volna sokkal, és tudjuk mi van Indiában sokkal, de nem tudjuk mi lett volna kevéssel. Fontos: az se megoldás, ha jövő évtől elkezdünk rengeteg curry-t etetünk Magyarországon, hiszen akkor ugyanúgy hiányozni fog a másik információ – soha nem tudjuk meg mi lett volna, ha nem etetünk sok curry-t. Ugyanoda lyukadunk ki: a probléma, hogy nem tudjuk mi lett volna ha csak egyetlen tényező változott volna.
(Zárójelben: ez a példa teljesen véletlenül egy másik korábbi megjegyzésemre is illusztrációt szolgáltat: a curry aktív hatóanyaga, a kurkumin jelen tudásunk szerint tényleg jót tehet bizonyos emésztőrendszeri megbetegedésekben. Csak épp erre nem az a meggyőző bizonyíték, hogy Indiában kevesebb az emésztőrendszeri betegség…)
Tavaly bevezettek nálunk egy új oltást, és nézd meg idén mennyivel több az infarktusos halál! Az oltás infarktust okoz!
Mint volt róla szó, a confounding problémája akkor lép fel, ha nem csak egy tényezőben eltérő csoportokat hasonlítunk össze. Ebből fakadóan természetesen itt is igaz, hogy ez a probléma nem csak különböző országok azonos évben vett adatainak vizsgálatakor jelentkezhet (mint az összes fenti példában szerepelt), hanem ugyanazon ország különböző évben vett adatainak a vizsgálatakor is. Hiszen a jelenség ugyanaz: a különböző évek sem csak az oltás tényében térnek el. Innen kezdve a probléma is ugyanaz: ha találunk is különbséget az infarktus-halálozásban, honnan tudjuk, hogy az az oltás miatt volt, az évek között milliónyi egyéb eltérés valamelyike miatt, vagy esetleg ezek valamilyen keveréke miatt…?
Az előző okfejtés megfogalmazása is jól működik: a probléma az, hogy minket valójában nem az érdekel, hogy a későbbi évben több-e az infarktusos halál, hanem az, hogy egy olyan képzeletbeli évben több-e, ami csak abban tér el a korábbitól, hogy ott már van oltás. Csakhogy a későbbi év nem felel meg ennek a képzeletbeli évnek, hiszen nem csak az oltás tényében tér el! Megint a megfigyelhetőségi probléma jön elő: nem tudjuk, hogy mi lett volna, ha a későbbi évben nem lett volna oltás – márpedig igazából ehhez kellene viszonyítani. De ezt mi sem tudjuk, hiszen amikor már van oltás, akkor nem tudhatjuk, hogy mi lett volna, ha nincs. Több infarktusos halál lett volna? (Az évek közötti egyéb eltérések miatt.) Kevesebb? Ugyanannyi? Nem tudjuk!
Emiatt előállhat az a helyzet, hogy az oltás bevezetése után kevesebb lett az infarktusos halálozás, de az oltás mégis infarktust okoz (ha oltás bevezetése nélkül még kevesebb lett volna), vagy fordítva, több lett, de az oltás mégis véd az infarktus ellen (ha oltás nélkül még több lett volna). Ez a confounding problémája.
Az adatok előkészítése két alapvető feladatot jelent: a mortalitási adatbázis és a lélekszámra vonatkozó adatok előkészítését. Ezt egészíti ki a BNO-kódok és az országnevek előkészítése.
A feladatot az R statisztikai
környezet
alatt oldottam meg, a data.table csomagot használva:
library(data.table)A mortalitási adatok (halálozások számai) az Egészségügyi Világszervezet (WHO) mortalitási adatbázisából származnak. Ez tartalmazza az egyes jelentést adó országok halálozási számait életkor, nem, év és halálok szerint lebontva. E tényezők szinte mindegyike igényel kommentárt:
- A halál oka a Betegségek Nemzetközi Osztályozása (BNO, angolul
International Classification of Diseases, ICD) szerint van megadva. Ez
egy gigantikus nemzetközi vállalkozás, melyet több mint egy évszázada
fejlesztenek, és amely azt célozza meg, hogy az összes ismert,
relevánsan elkülöníthető betegség nemzetközileg egységes, hierarchikus
osztályozási rendszere legyen. A WHO adatbázisa 1995-től a BNO 10-es
változatát használja; ez több mint 11 ezer önálló betegséget
tartalmaz. (Már létezik BNO-11 is, azonban ennek bevezetése még csak
jelenleg zajlik, eddig még nem e szerintiek a jelentetett adatok.) E
verzióban a kód formátuma – és ebből fakadóan a hierarchia – a
következő. A kód első karaktere egy betű, ami a főcsoportot adja meg
(pl. C: „rosszindulatú daganatok”). A második és harmadik karakter
szám, ami ezen belül adja meg a betegséget (pl. C92: „myeloid
leukaemia”); ezek általában valamilyen logikus – pl. anatómiai vagy
klinikai – sorrendben vannak megadva (pl. C00-tól C14-ig az az ajak, a
szájüreg és garat rosszindulatú daganatai vannak, C15 a nyelőcső
rosszindulatú daganata, C16 a gyomoré és így tovább a tápcsatorna
mentén). A negyedik karakter a betegség további lebontása, jellemzően
típus vagy anatómiai lokalizáció szerint (pl. C925: „akut
myelomonocytás leukaemia”). A WHO ezt az első 4 karaktert kontrollálja
központilag, az 5. karaktert az egyes országok szabadon használhatják
fel saját – finanszírozási, tudományos-statisztikai vagy egyéb célt
szolgáló – osztályozásukra (pl. Magyarországon C9251: „Akut
myelomonocytás leukaemia, alacsony-közepes malignitás”). A WHO
mortalitási adatbázisában ennek megfelelően legfeljebb 4 karaktert
kell jelenteni, de ezt sem kötelező, van ország, ami csak 3 karaktert,
vagy akár ennél is jobban összevont listát használ. Ez a
Listnevű mezőből olvasható ki (pl. 104-es kód a 4 karakterű jelentés, 103-as a 3 karakteres jelentés). Én most csak a 104-et, tehát a legfinomabb jelentéseket használtam, fontos továbbfejlesztési lehetőség a többi, nem 104-es ország/év bekapcsolása. (Ez relatíve könnyű, hiszen a kódok eleje ugyanaz.) Nagyobb feladat az 1995 előtti adatok, azaz a 10-es verzió előtti BNO-k bekapcsolása, ez azért zűrösebb, mert a különböző verziók kódjai között messzemenőkig nincs egy-egy megfeleltetés. - Az életkori felbontás nem biztos, hogy ugyanaz minden országban,
illetve évben. A WHO 9 különböző életkori lebontási lehetőséget
használ, a
Frmatnevű változó adja meg, hogy egy adott ország egy adott évben melyiket alkalmazta. A 0-s a legfinomabb felbontás (0-tól 4 évig évente, onnantól 5 évente 95-ig, a fölött egyben), az 1-es ugyanaz, de már 85 felett egyben, és így tovább, a 8-asban 1-4 után már 10 éves csoportok jönnek, és az is csak 65 évig, a fölött egyben, míg a 9-es az, ha nincs életkori lebontás. Szerencsére nálam az országok/évek szinte kivétel nélkül a 0-s, 1-es, vagy 2-es kategóriába tartoztak; mindegyiket felhasználtam. (Ez megfelelő lélekszám adatokat igényel, és persze odafigyelést a kódolás során arra, hogy melyik ország/év melyik csoportba tartozik. Az sem biztos, hogy egy ország minden évben ugyanazt a bontást használja.) - A nem változó az alany születési nemét jelenti, 1 (férfi) vagy 2 (nő) értéket vehet fel, ezen kívül a 9-es (ismeretlen) fordul elő, de nagyon kis számban, ezeket elhagytam.
Az 1995 utáni (BNO-10 szerint kódolt) adatok 5 darab tömörített fájlban
érhetőek el, ezeket letöltjük, kibontjuk (egy ideiglenes mappába), majd
beolvassuk. Szerencsére a formátumuk állandó, és a data.table::fread
pontosan felismeri:
td <- tempdir()
unzip("./inputdata/morticd10_part1.zip", exdir = td)
unzip("./inputdata/morticd10_part2.zip", exdir = td)
unzip("./inputdata/morticd10_part3.zip", exdir = td)
unzip("./inputdata/morticd10_part4.zip", exdir = td)
unzip("./inputdata/morticd10_part5.zip", exdir = td)
RawData <- rbindlist(lapply(list.files(td, pattern = "Morticd10*", full.names = TRUE), fread))Problémát jelenthetnek az ország-kódok, amelyek egy elég szokatlan, szerintem egyedül a WHO által használt kódrendszerrel vannak kódolva (pl. Magyarország kódja 4150). Szerencsére a WHO honlapjáról letölthető egy olyan táblázat, melyben a szokásosabb kódok is megtalálhatóak e mellett, így ez lecserélhető valamilyen bevettebb kódra; én most a háromjegyű ISO kódot fogom a későbbiekben használni az egyértelmű azonosításhoz:
CountryCodes <- fread(
"https://apps.who.int/gho/athena/data/xmart.csv?target=COUNTRY&profile=xmart")Nézzük meg, hogy ez összekapcsolható-e a korábbi táblával, azaz, minden ország(kód) megvan-e:
unique(merge(RawData, CountryCodes[, .(Country = MORT, CountryName = DisplayString, iso3c = ISO,
Region = WHO_REGION_CODE)], by = "Country",
all.x = TRUE)[is.na(iso3c)]$Country)## [1] 1303 3283
Ez két egészen minimális terület, de a teljesség kedvéért pótoljuk ki (szerencsére a WHO táblázatában kézzel megtalálhatóak, csak a mortalitási tábla szerinti kód nincs feltüntetve valamiért):
CountryCodes <- rbind(CountryCodes,
data.table(MORT = c(1303, 3283),
DisplayString = c("Mayotte", "Occupied Palestinian Territory"),
ISO = c("MYT", "PSE"),
WHO_REGION_CODE = c("", "EMR")), fill = TRUE)Most már végrehajthatjuk veszteség nélkül az összekapcsolást:
RawData <- merge(RawData, CountryCodes[, .(Country = MORT, CountryName = DisplayString,
iso3c = ISO, Region = WHO_REGION_CODE)],
by = "Country")Azért, hogy felesleges adatokat ne tároljunk, muszáj egy kicsit előrefutni: betöltjük a lélekszám-adatokat is a HMD-ből (részleteket lásd a következő pontban), hogy csak azokat az országokat őrizzük meg, amikhez van lélekszám-adat:
unzip("./inputdata/population.zip", exdir = td)
list.files(paste0(td, "/Population"))## [1] "AUS.Population.txt" "AUT.Population.txt" "BEL.Population.txt"
## [4] "BGR.Population.txt" "BLR.Population.txt" "CAN.Population.txt"
## [7] "CHE.Population.txt" "CHL.Population.txt" "CZE.Population.txt"
## [10] "DEUTE.Population.txt" "DEUTNP.Population.txt" "DEUTW.Population.txt"
## [13] "DNK.Population.txt" "ESP.Population.txt" "EST.Population.txt"
## [16] "FIN.Population.txt" "FRACNP.Population.txt" "FRATNP.Population.txt"
## [19] "GBR_NIR.Population.txt" "GBR_NP.Population.txt" "GBR_SCO.Population.txt"
## [22] "GBRCENW.Population.txt" "GBRTENW.Population.txt" "GRC.Population.txt"
## [25] "HKG.Population.txt" "HRV.Population.txt" "HUN.Population.txt"
## [28] "IRL.Population.txt" "ISL.Population.txt" "ISR.Population.txt"
## [31] "ITA.Population.txt" "JPN.Population.txt" "KOR.Population.txt"
## [34] "LTU.Population.txt" "LUX.Population.txt" "LVA.Population.txt"
## [37] "NLD.Population.txt" "NOR.Population.txt" "NZL_MA.Population.txt"
## [40] "NZL_NM.Population.txt" "NZL_NP.Population.txt" "POL.Population.txt"
## [43] "PRT.Population.txt" "RUS.Population.txt" "SVK.Population.txt"
## [46] "SVN.Population.txt" "SWE.Population.txt" "TWN.Population.txt"
## [49] "UKR.Population.txt" "USA.Population.txt"
Egyedül arra kell vigyázni, hogy a HMD-ben bizonyos országok kódjai, amik a fájlnév elején jelennek meg, nem ISO-kódok; ezeket – hogy az ISO-kódokat ne kelljen bántani – a fájlok átnevezésével oldjuk meg:
## [1] TRUE
## [1] TRUE
## [1] TRUE
## [1] TRUE
## [1] TRUE
## [1] TRUE
## [1] TRUE
Ez alapján leszűkítjük a mortalitási adatokat a releváns országokra:
RawData <- RawData[iso3c %in% PopList]Dobjuk ki a nem megfelelő kódokat használó országokat/éveket. A 101 és UE1 lehet, hogy némi kézi küzdelemmel menthető lenne, de ezzel most nem foglkozunk:
RawData <- RawData[!List%in%c("101", "UE1")]A 103 és 10M pláne menthető lenne, most csak az egyszerűség kedvéért hagyjuk el, mert nem vészesen nagy veszteség:
knitr::kable(RawData[, as.list(prop.table(table(factor(List, levels = unique(RawData$List))))),
.(CountryName)][order(`104`, decreasing = TRUE)])| CountryName | 104 | 103 | 10M |
|---|---|---|---|
| Canada | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| Chile | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| United States of America | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| China, Hong Kong Special Administrative Region | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| Israel | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| Japan | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| Austria | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| Belarus | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| Croatia | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| Czechia | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| Denmark | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| France | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| Germany | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| Greece | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| Hungary | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| Italy | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| Luxembourg | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| Norway | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| Poland | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| Portugal | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| Spain | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| Switzerland | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| United Kingdom, England and Wales | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| United Kingdom, Northern Ireland | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| United Kingdom, Scotland | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| Australia | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| New Zealand | 1.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| Republic of Korea | 0.9699473 | 0.0300527 | 0.0000000 |
| Lithuania | 0.9592007 | 0.0407993 | 0.0000000 |
| Belgium | 0.9587635 | 0.0412365 | 0.0000000 |
| Sweden | 0.9227444 | 0.0000000 | 0.0772556 |
| Netherlands (Kingdom of the) | 0.8470865 | 0.0000000 | 0.1529135 |
| Ireland | 0.8322936 | 0.1677064 | 0.0000000 |
| Iceland | 0.7589324 | 0.2410676 | 0.0000000 |
| Bulgaria | 0.7055724 | 0.2944276 | 0.0000000 |
| Latvia | 0.6995301 | 0.3004699 | 0.0000000 |
| Slovakia | 0.5994131 | 0.4005869 | 0.0000000 |
| Estonia | 0.5931944 | 0.4068056 | 0.0000000 |
| Finland | 0.0000000 | 1.0000000 | 0.0000000 |
| Slovenia | 0.0000000 | 1.0000000 | 0.0000000 |
Úgyhogy hagyjuk el ezeket is:
RawData <- RawData[!List%in%c("103", "10M")]Így már csak egy kód marad, minden 104-es.
Dobjuk ki az életkori bontás nélküli országokat/éveket (a többit nem, azokat megmentjük):
RawData <- RawData[Frmat != 9]Van összesen 50313 életkorhoz nem rendelt halálozás, de ezek aránya egyetlen országnál sem éri el még az 1 ezreléket sem:
knitr::kable(RawData[, .(sum(Deaths26)/sum(Deaths1)*1000), .(CountryName)][order(V1)])| CountryName | V1 |
|---|---|
| Austria | 0.0000000 |
| Bulgaria | 0.0000000 |
| Czechia | 0.0000000 |
| Denmark | 0.0000000 |
| France | 0.0000000 |
| Germany | 0.0000000 |
| Iceland | 0.0000000 |
| Ireland | 0.0000000 |
| Luxembourg | 0.0000000 |
| Netherlands (Kingdom of the) | 0.0000000 |
| Norway | 0.0000000 |
| Poland | 0.0000000 |
| Slovakia | 0.0000000 |
| Spain | 0.0000000 |
| Switzerland | 0.0000000 |
| United Kingdom, England and Wales | 0.0000000 |
| United Kingdom, Northern Ireland | 0.0000000 |
| United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland | 0.0005076 |
| Belgium | 0.0035713 |
| United Kingdom, Scotland | 0.0063882 |
| Canada | 0.0083651 |
| Chile | 0.0088247 |
| Sweden | 0.0167316 |
| Lithuania | 0.0259116 |
| Israel | 0.0486159 |
| Italy | 0.0496807 |
| Latvia | 0.0500928 |
| United States of America | 0.0806173 |
| Australia | 0.0826013 |
| Hungary | 0.0894482 |
| Belarus | 0.0916262 |
| Greece | 0.1040738 |
| Republic of Korea | 0.1376767 |
| Portugal | 0.1486109 |
| Estonia | 0.1538646 |
| Croatia | 0.2548436 |
| New Zealand | 0.4215682 |
| Japan | 0.5290881 |
| China, Hong Kong Special Administrative Region | 0.8052753 |
Ennek megfelelően ezeket is el fogjuk majd hagyni (később, amikor majd long formátumra váltunk).
Van 819 nemhez nem rendelt halálozás, ezeknek pláne kicsi a száma, egyszerűen elhagyjuk:
RawData <- RawData[Sex != 9]A következő feladat a 3 különböző életkori felbontás kezelése.
Először is, a Deaths23 tartalma problémás, ugyanis függ a formátumtól:
0-s formátumban azt jelenti, hogy „85-89”, viszont 1-es és 2-es
formátumban azt, hogy „85 vagy afölött”. Azért, hogy ettől
megszabaduljunk, bevezetünk egy új változót, mely nevében is utal arra,
hogy összevont életkori kategória, ebbe belementjük az 1-est és a 2-est,
és az eredeti Deaths23-at ezeknél NA-ra állítjuk, így a Deaths23
jelentése tiszta lesz. Az újonnan bevezett változót meg természetesen a
0-snál állítjuk NA-ra:
RawData$Deaths232425 <- ifelse(RawData$Frmat == 0, NA, RawData$Deaths23)
RawData$Deaths23 <- ifelse(RawData$Frmat == 0, RawData$Deaths23, NA)Ugyanez a helyzet a Deaths3-mal, ami a 2-es formátumnál jelent mást.
Itt viszont az összevont kategóriát az összesnél elmentjük, de ennek
teljesen más oka van (a referencia-populáció is csak az összevont
életkori kategóriát fogja tartalmazni):
RawData$Deaths3456 <- ifelse(RawData$Frmat == 2, RawData$Deaths3,
RawData$Deaths3 + RawData$Deaths4 + RawData$Deaths5 +
RawData$Deaths6)Ezt követően beállítjuk a Deaths3 értékét is:
RawData$Deaths3 <- ifelse(RawData$Frmat == 2, NA, RawData$Deaths3)Ezután átalakítjuk az adatokat a későbbi feldolgozást lényegesen
megkönnyítő long formátumra, a WHO által megadott wide formátumról. Itt
hagyjuk el a korábban már említett Deaths26-ot (egyszerűen azáltal,
hogy nem választjuk ki), illetve hasonlóan a Deaths1-et, ami az összes
halálozás, de erre nincs szükség, mert redundáns, ezt úgyis elő tudjuk
állítani később:
RawData <- melt(RawData[, c("iso3c", "Year", "Cause", "Sex", "Frmat", paste0("Deaths", 2:25),
"Deaths3456", "Deaths232425")],
id.vars = c("iso3c", "Year", "Cause", "Sex", "Frmat"), variable.name = "Age")Ahol NA van az életkornál, az a fenti manőverjeink miatt van: ez jelzi
azt, hogy az adott életkori bontásnál a kérdéses kategória nem
jelentett. Long formátumban viszont egyszerűen elhagyhatjuk ezeket:
RawData <- RawData[!is.na(value)]Szintén hagyjuk el az „összes halálozás”-t jelző, teljesen irreguláris „AAA” kódot (különösen, mert szintén redundáns, úgyis bármikor elő tudjuk állítani, ha kellene):
RawData <- RawData[Cause != "AAA"]Még egy előkészítő lépést teszünk. A W00-Y34 kódok kilenc kivételtől eltekintve (W26, X34, X47, X59, X67, X88, Y06, Y07, Y17) nincsenek alábontva három karakteren túl, ennek ellenére néhol szerepel az adatbázisban negyedik karakter is. Ennek az az oka, hogy a kód-kézikönyv megengedi ezekben az esetekben egy ún. „előfordulás helye” kód alkalmazását (0: otthon, 1: bentlakásos intézmény stb.); ez kerülhet a 4. karakter pozíciójába. Mivel ennek az alkalmazása nem egységes (van ország, ami ilyen kódra is jelentett eseményt, de az alábontás nélküli, három karakteresre is – noha a 9-es kód az, hogy nem meghatározott helyen), ráadásul elvileg itt egy tevékenység-kód is szerepelhet, ami azt adja meg, hogy milyen tevékenység közben következett be az esemény, így ezeket most össze fogjuk vonni (magyarán eldobjuk ezeket a további információkat). Ez tudatos információvesztés, bár vélhetően szinte nulla jelentőségű; ha valakinek mégis kellene ez, akkor a nyers adatbázisból természetesen kiolvasható. Az átalakítás:
RawData[substring(Cause, 1, 1) == "W"]$Cause <-
substring(RawData[substring(Cause, 1, 1) == "W"]$Cause, 1, 3)
RawData[substring(Cause, 1, 1) == "X"]$Cause <-
substring(RawData[substring(Cause, 1, 1) == "X"]$Cause, 1, 3)
RawData[(substring(Cause, 1, 1) == "Y")][
(as.numeric(substring(Cause, 2, 3)) <= 34) &
(!as.numeric(substring(Cause, 2, 3)) %in% c(6, 7))]$Cause <-
substring(RawData[(substring(Cause, 1, 1) == "Y")][
(as.numeric(substring(Cause, 2, 3)) <= 34) &
(!as.numeric(substring(Cause, 2, 3)) %in% c(6, 7))]$Cause, 1, 3)(Mint látható, a kilenc kivételből hétnél mégis összevontam az adatokat, csak kettőnél – Y06 és Y07 – nem. Ennek az az oka, hogy nagyon úgy tűnik, hogy a maradék hétnél, hiába is van hivatalos alábontás, nem azt használták, hanem az előfordulás helye kódot, ugyanis megjelennek ezeknél olyan negyedik számjegyek, amik a hivatalos alábontás szerint nem is létezhetnének – viszont az előfordulás helye szerint igen. Akárhogy is, ez nem volt egyértelműen beazonosítható, úgyhogy a háromkarakteres főcsoportra redukáltam őket, ami viszont már az.)
Természetesen nem elég pusztán a kódokat összevonni, hiszen így duplikátumok keletkeznek a sorokban, amiket szintén össze kell vonni, szummázással:
RawData <- RawData[, .(value = sum(value)), .(iso3c, Year, Cause, Sex, Frmat, Age)]A WHO adatbázisában a BNO-kódok annak ellenére sem mind 4 jegyűek, hogy már leszűkítettük magunkat csak a 104-es formátumra. Ennek az az oka, hogy amelyik kódnál nincs alábontás, tehát nem is szerepel 4 jegyű kategória alatta, ott a kód három karakterrel szerepel. (Sajnos ez nem konzisztens, de erről majd később, a BNO-kódoknál.) A magyar szokás azonban az, hogy a kódok mindenképp 5 jegyűek legyenek, ezért a 4 jegyűek végére „0”-t, a 3 jegyűek végére „H0”-t kell fűzni a hazai konvenció szerint; tegyük ezt most meg, hogy később össze tudjuk kapcsolni a WHO-s mortalitási táblákat a magyar BNO táblával:
RawData[nchar(Cause) == 3]$Cause <- paste0(RawData[nchar(Cause) == 3]$Cause, "H0")
RawData[nchar(Cause) == 4]$Cause <- paste0(RawData[nchar(Cause) == 4]$Cause, "0")Ezután már csak technikai apróság van hátra: a kategoriális változókat alakítsuk tényleg faktorrá (ez a nem esetén fontosabb, mert ott így címkét is adhatunk, de a többinél is érdemes, mert jelentősen csökkenti a tárigényt, mivel nem szövegeket kell tárolni). Ugyanez okból állítsunk be egy kulcsot is:
RawData$Sex <- factor(RawData$Sex, levels = 1:2, labels = c("Férfi", "Nő"))
RawData$iso3c <- as.factor(RawData$iso3c)
RawData$Cause <- as.factor(RawData$Cause)
RawData$Frmat <- as.factor(RawData$Frmat)
setkey(RawData, "Cause")Ezzel végeztünk, ezután már kimenthetjük a végleges adatbázist:
saveRDS(RawData, "./procdata/WHO-MDB.rds")Mentsük ki feather formátumban is, a weboldal később ezt fogja
használni (mert gyorsabb beolvasni):
arrow::write_feather(RawData, "./procdata/WHO-MDB.feather")A WHO adatbázisának megvan az a problémája, hogy a 0-s adatok – az életkor kivételével – nem 0-val szerepelnek, hanem egyszerűen hiányoznak. (Magyarán, ha például egy BNO-ból egyáltalán nem volt adott országban és adott évben halálozás, akkor nem 0-val fog szerepelni az adott BNO, hanem egyszerűen nem lesz benne a BNO a kérdéses országban és évnél. Az életkor azért kivétel, mert az külön oszlopokban van az eredeti táblában, így ott a 0-k is mindenképp ki vannak írva.) Ennek a későbbi kezeléséhez szükségünk lesz országonként és évenként az összes nem és életkor kombinációjára:
RawDataAll <- unique(RawData[, .(iso3c, Year, Sex, Age, Frmat)])
saveRDS(RawDataAll, "./procdata/RawDataAll.rds")A későbbiekhez jól fog jönni egy lista az országokról (kóddal és
névvel), de hogy feleslegesek ne legyenek köztük, ezt is szűkítsük le
azokra, amik előfordulnak az adatbázisban. A countries csomaggal
magyar fordítást is kérünk; ez három kivétellel (ezeket a kódokat nem
ismeri) mindenhol működik. Ezt a hármat mentsük el kézzel külön:
CountryCodes <- CountryCodes[ISO%in%unique(RawData$iso3c) & !ISO%in%c("X10", "X11", "X12"),
.(iso3c = ISO, Country = countries::country_name(DisplayString,
to = "name_hu"))]
CountryCodes <- rbind(CountryCodes,
data.table(iso3c = c("X10", "X11", "X12"),
Country = c("Anglia és Wales", "Észak-Írország", "Skócia")))Ezután kimenthetjük az adatokat:
saveRDS(setNames(CountryCodes$iso3c, CountryCodes$Country), "./procdata/CountryCodes.rds")A későbbiekhez jól fog jönni ha az európai országokat besoroljuk nagyobb régiók szerint is:
EUCountries <- list(
"EU27" = countrycode::countrycode(eurostat::eu_countries$code, "eurostat", "iso3c"),
"EU15" = c("AUT", "BEL", "DNK", "FIN", "FRA", "DEU", "GRC", "IRL", "ITA", "LUX", "NLD", "PRT",
"ESP", "SWE", "GBR"),
"EU11" = c("CZE", "EST", "HUN", "LVA", "LTU", "POL", "SVK", "SVN", "BGR", "ROU", "HRV"),
"V4" = c("SVK", "CZE", "HUN", "POL")
)A BNO-k tulajdonképpen jelen állapotukban is használhatóak lennének, csak két baj van: nincsenek hozzájuk – pláne magyar – neveink, valamint nem tudjuk szemantikusan kezelni őket (pl. a főcsoportra, vagy adott betegségre szűrni), hiszen jelenleg egyetlen sztringként egyben kezeljük a kódokat. Oldjuk ezeket meg!
Elsőként beolvassuk a hivatalos magyar BNO-törzset a NEAK honlapjáról, figyelve a jó kódolásra:
ICDData <- data.table(foreign::read.dbf("./inputdata/BNOTORZS.DBF", as.is = TRUE))
ICDData$NEV <- stringi::stri_encode(ICDData$NEV, "windows-852", "UTF-8")Ebben vannak már nem érvényes kódok is, szerencsére ezek az ERV_VEGE
nevű változó alapján könnyen azonosíthatóak:
ICDData <- ICDData[ERV_VEGE=="29991231"]Ahogy már korábban is említettem, ebben a táblában minden BNO-kód pontosan 5 karakter, elvileg tehát illeszthető a WHO-s táblával (a fenti átalakításaink után). A gyakorlatban azonban sajnos lesznek olyan kódok, amik a WHO-táblában szerepelnek, de a magyar BNO-törzsben mégsem. Nézzük meg, hogy mik ezek:
unique(merge(RawData, ICDData[, .(Cause = KOD10, Nev = NEV)], all.x = TRUE)[is.na(Nev)]$Cause)## [1] "A0900" "A0990" "A16H0" "A9700" "A9710" "A9720" "A9790" "B07H0" "B1790"
## [10] "B3340" "B4850" "B9800" "B9810" "C22H0" "C25H0" "C34H0" "C43H0" "C45H0"
## [19] "C57H0" "C71H0" "C7990" "C8000" "C8090" "C8140" "C8230" "C8240" "C8250"
## [28] "C8260" "C8460" "C8470" "C8480" "C8490" "C8520" "C8600" "C8610" "C8620"
## [37] "C8630" "C8640" "C8650" "C8660" "C8840" "C9030" "C9160" "C9180" "C9260"
## [46] "C9280" "C9330" "C9460" "C94H0" "C9640" "C9650" "C9660" "C9680" "D1640"
## [55] "D4650" "D4660" "D4740" "D4750" "D66H0" "D67H0" "D6850" "D6860" "D8930"
## [64] "E11H0" "E14H0" "E1640" "E43H0" "E78H0" "E85H0" "E8830" "F05H0" "F10H0"
## [73] "F73H0" "G14H0" "G2140" "G2330" "G30H0" "G40H0" "G80H0" "G8350" "G8360"
## [82] "G9040" "G9050" "G9060" "G9070" "G90H0" "G91H0" "G93H0" "H5490" "I11H0"
## [91] "I12H0" "I21H0" "I25H0" "I26H0" "I2720" "I40H0" "I4800" "I4810" "I4820"
## [100] "I4830" "I4840" "I4890" "I49H0" "I51H0" "I60H0" "I63H0" "I70H0" "I71H0"
## [109] "I7250" "I7260" "I80H0" "J09H0" "J1230" "J15H0" "J18H0" "J20H0" "J2110"
## [118] "J44H0" "J65H0" "J80H0" "J9870" "K0250" "K1230" "K2270" "K25H0" "K3170"
## [127] "K31H0" "K3520" "K3530" "K3580" "K35H0" "K4320" "K4330" "K4340" "K4350"
## [136] "K4360" "K4370" "K5230" "K5530" "K55H0" "K5810" "K5820" "K5880" "K58H0"
## [145] "K6350" "K6400" "K6410" "K6420" "K6430" "K6440" "K6450" "K6480" "K6490"
## [154] "K6620" "K70H0" "K7540" "K8340" "K8500" "K8510" "K8520" "K8530" "K8580"
## [163] "K8590" "K92H0" "L00H0" "L26H0" "L8900" "L8910" "L8920" "L8930" "L8990"
## [172] "L9870" "M3170" "M4590" "M7260" "M7970" "N1810" "N1820" "N1830" "N1840"
## [181] "N1850" "N40H0" "N4230" "N47H0" "N62H0" "O1420" "O4320" "O6000" "O6010"
## [190] "O6030" "O9600" "O9610" "O9690" "O9700" "O9710" "O9790" "O9870" "P9160"
## [199] "P9170" "Q21H0" "Q3150" "R0030" "R09H0" "R1700" "R1790" "R2630" "R2960"
## [208] "R5020" "R5080" "R6360" "R6520" "R6530" "R6590" "R9500" "R9590" "U0490"
## [217] "U0700" "U0990" "U1090" "U1290" "V03H0" "V04H0" "V05H0" "V12H0" "V13H0"
## [226] "W46H0" "Y06H0" "Y07H0" "Y60H0" "Y63H0" "Y7000" "Y7010" "Y7020" "Y7030"
## [235] "Y7080" "Y7100" "Y7110" "Y7120" "Y7130" "Y7180" "Y7200" "Y7210" "Y7220"
## [244] "Y7230" "Y7280" "Y7300" "Y7310" "Y7320" "Y7330" "Y7380" "Y7400" "Y7410"
## [253] "Y7420" "Y7430" "Y7480" "Y7500" "Y7510" "Y7520" "Y7530" "Y7580" "Y7610"
## [262] "Y7620" "Y7630" "Y7680" "Y7700" "Y7720" "Y7800" "Y7810" "Y7820" "Y7880"
## [271] "Y7900" "Y7910" "Y7920" "Y7930" "Y7980" "Y8000" "Y8010" "Y8020" "Y8080"
## [280] "Y8100" "Y8110" "Y8120" "Y8130" "Y8180" "Y8200" "Y8210" "Y8220" "Y8230"
## [289] "Y8280" "Y85H0" "Y88H0"
Végignézve ezeket a kódokat, a következő problémák azonosíthatóak:
- A magyar BNO-tábla néha nem tartalmazza az alábontásokat (és H0 végződést alkalmaz helyettük), pedig léteznek. Ilyen az A09, amiből csak A09H0 van a magyar táblában, holott a WHO-nál két alábontás is van, az A090 és az A099. További példa ilyenre a C80, I48, K85, L89, O60, O96, O97, R17, R95, Y70, Y71, Y72, Y73, Y74, Y75, Y76, Y77, Y78, Y79, Y80, Y81, Y82.
- A WHO nem alkalmazza konzisztensen az „ahol nincs alábontás, ott 3 karakter van, ahol van, ott 4” szabályt. Ilyen például az A16, aminek egy egész sor alkategóriája van, mégis szerepel önmagában az A16 is. (Ami a fenti konverzióval A16H0-ba fog menni, csakhogy ilyet nem talál, mert a magyar törzsben – immár helyesen – csak az alábontott kódok szerepelnek.) Talán arról lehet szó, hogy vannak országok, amik nem használnak finom felbontást, bár az furcsa, hogy ez hogyan fér össze a 104-es kóddal, ami pont azt jelenti, hogy ahol van, ott 4 jegyet kell használni. További példa ilyenre a C22, C25, C34, C43, C45, C57, C71, C94, E11, E14, E78, E85, F05, F10, F73, G30, G40, G80, G90, G91, G93, I11, I12, I21, I25, I26, I40, I49, I51, I60, I63, I70, I71, I80, J15, J18, J20, J44, K25, K31, K35, K55, K58, K70, K92, L00, N47, Q21, R09, V03, V04, V05, V12, V13, Y06, Y07, Y60, Y63, Y85, Y88.
- Azok az esetek, ahol a magyar rendszer elhasználja az 5. karaktert is valamilyen alábontásra, szintén zavart okoznak. Ilyen a B07, ami a WHO-nál – alábontás nélküli – „vírusos szemölcsök”, csakhogy a magyar törzs bevezett egy alkategóriát (B0701) arra, hogy „vírusos szemölcsök talpi lokalizációban 10 db felett”. Ezzel nincs is gond, a probléma az, hogy emiatt az eredeti kategória B0700 kódot kapott, holott logikusabb lenne a B07H0 (és a fenti mechanizmus is ezt fogja keresni, hiszen a WHO-nál csak a háromjegyű B07 van meg). További példa ilyenre a D66, D67, E43, L26, N40, N62.
- Az előző egy alfaja, amikor a magyar rendszerben csak az öt jegyű alábontás szerepel, a négyjegyzű kategória nem is. Erre példa a D164, ami az arc- és agykoponya csontjainak jóindulatú daganata a WHO-nál, de a magyar rendszerben D1640 nincs, csak D1641 (agykoponya csontjainak jóindulatú daganata) és D1642 (arckoponya csontjainak jóindúlatú daganata). További példa ilyenre a K834.
- A legbizarrabb példa az A97. Ez a WHO táblája szerint a Dengue-láz, tehát nem is egy nagyon speciális egzotikum, miközben a magyar BNO-törzsben ilyen kód nem is szerepel… Hogy végképp teljes legyen a zavar, a Dengue-láz valójában benne van a magyar BNO-törzsben, csak épp A90-es kóddal – ami viszont a hivatalos WHO-törzsben nem létezik! Hasonlóképp komplettül hiányzik a B98, C86, G14, J09, K64, R65, W46.
- Az előbbi enyhébb esete, amikor egy alábontás hiányzik: a B17-ből a WHO-nál B170, B171, B172, B178 és B179 van, de a magyar táblából egész egyszerűen hiányzik a B179! Nem mindig a 9-essel (k.m.n) van a baj, a B33-nál a B334 hiányzik a magyar táblából (holott a WHO-nál megvan). További példa ilyenre a B485, C799, C814, C823, C824, C825, C826, C846, C847, C848, C849, C852, C884, C903, C916, C918, C926, C928, C933, C946, C964, C965, C966, C968, D465, D466, D474, D475, D685, D686, D893, E164, E883, G214, G233, G835, G836, G04, G905, G906, G907, H549, I272, I725, I726, J123, J211, J987, K025, K123, K227, K317, K352, K353, K358, K432, K433, K434, K435, K436, K437, K523, K553, K581, K582, K588, K635, K662, K754, L987, M317, M459, M726, M797, N181, N182, N183, N184, N185, N423, O142, O432, O987, P916, P917, Q315, R003, R263, R296, R502, R508, R636.
- Érdekes módon van példa az ellentétére is: amikor a magyar tábla szerint van lebontás, de a WHO-nál valójában nincs, ilyen a J65. (A dolog azért gond, mert a lebontás léte miatt hiányozni fog a J65H0, holott a valóságban ez lesz az egyetlen kód itt.) További példa ilyenre a J80.
- Az U kódok az ún. „különleges célú kódok”; itt valószínűleg nem hibáztatható a magyar tábla, hogy ezeket nem tartalmazza (a WHO-é sem). Öt ilyen fordult elő: U049, U070, U099, U109, U129
Jó lenne kideríteni, hogy a fentieknek mi az oka!
Jobb híján ezeket úgy javítottam, hogy hozzáadtam a magyar táblához a hiányzó kódokat, névként megadva a kódot (hiszen nevem nincsen, pont ez a probléma, de így nem fogunk adatot veszíteni – az ilyen kódoknál névként is a kód fog megjelenni):
ICDData <- rbind(ICDData, data.table(
KOD10 = unique(merge(RawData, ICDData[, .(Cause = KOD10, Nev = NEV)],
all.x = TRUE)[is.na(Nev)]$Cause),
JEL = NA, NEV = unique(merge(RawData, ICDData[, .(Cause = KOD10, Nev = NEV)],
all.x = TRUE)[is.na(Nev)]$Cause),
NEM = 0, KOR_A = 0, KOR_F = 99, ERV_KEZD = "19950101", ERV_VEGE = "29991231"))A későbbi feldolgozhatóság kedvéért az 1. karaktert és a 2-3. számot mentsük ki külön, ez utóbbit tényleges számmá is alakítva:
ICDData$Kod1 <- substring(ICDData$KOD10, 1, 1)
ICDData$Kod23 <- as.numeric(substring(ICDData$KOD10, 2, 3))Így már definiálhatóak a nagyobb csoportok; én most az Eurostat listáját használtam:
ICDGroups <- setNames(as.list(ICDData$KOD10), paste0(ICDData$KOD10, " - ", ICDData$NEV))
ICDGroups <- ICDGroups[ICDGroups %in% RawData$Cause]
ICDGroups <- c(ICDGroups,
setNames(list(ICDData[Kod1!="Z"&(Kod1!="Y"|Kod23<=89)]$KOD10),
"Összes halálok (A00-Y89)"),
setNames(list(ICDData[Kod1%in%c("A", "B")]$KOD10),
"Fertőző és parazitás betegségek (A00-B99)"),
setNames(list(ICDData[(Kod1=="A"&Kod23>=15&Kod23<=19)|(Kod1=="B"&Kod23==90)]$KOD10),
"Gümőkór (A15-A19, B90)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="B"&Kod23>=20&Kod23<=24]$KOD10),
"Humán immunodeficiencia vírus (HIV) betegség (B20-B24)"),
setNames(list(ICDData[(Kod1=="B"&Kod23>=15&Kod23<=19)|KOD10=="B942"]$KOD10),
"Vírusos májgyulladás (B15-B19, B94.2)"),
setNames(list(ICDData[(Kod1=="A"&(Kod23<=9|Kod23>=20))|
(Kod1=="B"&(Kod23<=9|
(Kod23>=25&Kod23<=89)|
(Kod23>=91&Kod23<=93)|
(Kod23>=95&Kod23<=99)|
(KOD10%in%c("B940", "B941", "B948", "B949", "B9481"))))]$KOD10),
"Egyéb fertőző és parazitás betegségek (A00-A09, A20-B09, B25-B89, B91-B94.1, B94.8-B99)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"|(Kod1=="D"&Kod23<=48)]$KOD10),
"Daganatok (C00-D48)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"]$KOD10),
"Rosszindulatú daganatok (C00-C97)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&(Kod23>=0&Kod23<=14)]$KOD10),
"Az ajak, a szájüreg és garat rosszindulatú daganatai (C00-C14)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&Kod23==15]$KOD10),
"A nyelőcső rosszindulatú daganata (C15)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&Kod23==16]$KOD10),
"A gyomor rosszindulatú daganata (C16)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&Kod23>=18&Kod23<=21]$KOD10),
"A vastagbél, végbél és a végbélnyílás rosszindulatú daganatai (C18-C21)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&Kod23==22]$KOD10),
"A máj és intrahepaticus epeutak rosszindulatú daganata (C22)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&Kod23==25]$KOD10),
"A hasnyálmirigy rosszindulatú daganata (C25)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&Kod23==32]$KOD10),
"A gége rosszindulatú daganata (C32)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&Kod23>=33&Kod23<=34]$KOD10),
"A légcső, a hörgő és a tüdő rosszindulatú daganatai (C33-C34)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&Kod23==43]$KOD10),
"A bőr rosszindulatú melanomája (C43)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&Kod23==50]$KOD10),
"Az emlő rosszindulatú daganata (C50)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&Kod23==53]$KOD10),
"A méhnyak rosszindulatú daganata (C53)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&Kod23>=54&Kod23<=55]$KOD10),
"A méhtest és a méh nem meghatározott részének rosszindulatú daganatai (C54-55)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&Kod23==56]$KOD10),
"A petefészek rosszindulatú daganata (C56)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&Kod23==61]$KOD10),
"A prostata rosszindulatú daganata (C61)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&Kod23==64]$KOD10),
"A vese rosszindulatú daganata, kivéve a vesemedencét (C64)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&Kod23==67]$KOD10),
"A húgyhólyag rosszindulatú daganata (C67)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&Kod23>=70&Kod23<=72]$KOD10),
"Az agyburkok, az agy, a gerincvelő, az agyidegek és a központi idegrendszer egyéb részeinek rosszindulatú daganatai (C70-C72)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&Kod23==73]$KOD10),
"A pajzsmirigy rosszindulatú daganata (C73)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&Kod23>=81&Kod23<=86]$KOD10),
"Hodgkin kór és lymphomák (C81-C86)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&Kod23>=91&Kod23<=95]$KOD10),
"Leukémia (C91-C95)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&(Kod23==88|Kod23==90|Kod23==96)]$KOD10),
"A nyirok-, a vérképző- és kapcsolódó szövetek egyéb rosszindulatú daganatai (C88, C90, C96)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="C"&(Kod23==17|(Kod23>=23&Kod23<=24)|(Kod23>=26&Kod23<=31)|(Kod23>=37&Kod23<=41)|(Kod23>=44&Kod23<=49)|(Kod23>=51&Kod23<=52)|(Kod23>=57&Kod23<=60)|(Kod23>=62&Kod23<=63)|(Kod23>=65&Kod23<=66)|(Kod23>=68&Kod23<=69)|(Kod23>=74&Kod23<=80)|Kod23==97)]$KOD10),
"Egyéb rosszindulatú daganatok (C17, C23-C24, C26-C31, C37-C41, C44-C49, C51-C52, C57-C60, C62-C63, C65-C66, C68-C69, C74-C80, C97)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="D"&Kod23>=0&Kod23<=48]$KOD10),
"In situ, jóindulatú, vagy bizonytalan vagy ismeretlen viselkedésű daganatok (D00-D48)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="D"&Kod23>=50&Kod23<=89]$KOD10),
"A vér és a vérképző szervek betegségei és az immunrendszert érintő egyéb rendellenességek (D50-D89)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="E"&Kod23>=0&Kod23<=89]$KOD10),
"Endokrin, táplálkozási és anyagcsere betegségek (E00-E89)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="E"&Kod23>=10&Kod23<=14]$KOD10),
"Cukorbetegség (E10-E14)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="E"&((Kod23>=0&Kod23<=7)|(Kod23>=15&Kod23<=89))]$KOD10),
"Egyéb endokrin, táplálkozási és anyagcsere betegségek (E00-E07, E15-E89)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="F"&Kod23>=1&Kod23<=99]$KOD10),
"Mentális- és viselkedészavarok (F01-F99)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="F"&(Kod23==1|Kod23==3)]$KOD10),
"Dementia (F01, F03)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="F"&Kod23==10]$KOD10),
"Alkohol okozta mentális- és viselkedészavarok (F10)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="F"&((Kod23>=11&Kod23<=16)|(Kod23>=18&Kod23<=19))]$KOD10),
"Drog és pszichoaktív anyagok használata által okozott mentális- és viselkedészavarok (F11-F16, F18-F19)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="F"&((Kod23>=4&Kod23<=9)|(Kod23==17)|(Kod23>=20&Kod23<=99))]$KOD10),
"Egyéb mentális- és viselkedészavarok (F04-F09, F17, F20-F99)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="G"|Kod1=="H"]$KOD10),
"Az idegrendszer és az érzékszervek betegségei (G00-H95)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="G"&Kod23==20]$KOD10),
"Parkinson-kór (G20)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="G"&Kod23==30]$KOD10),
"Alzheimer-kór (G30)"),
setNames(list(ICDData[(Kod1=="G"&((Kod23>=0&Kod23<=12)|(Kod23==14)|(Kod23>=21&Kod23<=25)|(Kod23>=31)))|Kod1=="H"]$KOD10),
"Az idegrendszer és az érzékszervek egyéb betegségei (G00-G12, G14, G21-G25, G31-H95)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="I"&Kod23>=0&Kod23<=99]$KOD10),
"A keringési rendszer betegségei (I00-I99)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="I"&Kod23>=20&Kod23<=25]$KOD10),
"Ischaemiás szívbetegségek (I20-I25)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="I"&Kod23>=21&Kod23<=22]$KOD10),
"Heveny szívizomelhalás és ismétlődő szívizomelhalás (I21-I22)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="I"&((Kod23==20)|(Kod23>=23&Kod23<=25))]$KOD10),
"Egyéb ischaemiás szívbetegségek (I20, I23-I25)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="I"&Kod23>=30&Kod23<=51]$KOD10),
"A szívbetegség egyéb formái (I30-I51)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="I"&Kod23>=60&Kod23<=69]$KOD10),
"Cerebrovaszkuláris betegségek (I60-I69)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="I"&((Kod23>=0&Kod23<=15)|(Kod23>=26&Kod23<=28)|(Kod23>=70&Kod23<=99))]$KOD10),
"A keringési rendszer egyéb betegségei (I00-I15, I26-I28, I70-I99)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="J"&Kod23>=0&Kod23<=99]$KOD10),
"A légzőrendszer betegségei (J00-J99)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="J"&Kod23>=9&Kod23<=11]$KOD10),
"Influenza (J09-J11)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="J"&Kod23>=12&Kod23<=18]$KOD10),
"Tüdőgyulladás (J12-J18)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="J"&Kod23>=40&Kod23<=47]$KOD10),
"Idült alsó légúti betegségek (J40-J47)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="J"&Kod23>=45&Kod23<=46]$KOD10),
"Asztma (J45-J46)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="J"&((Kod23>=40&Kod23<=44)|(Kod23==47))]$KOD10),
"Egyéb idült alsó légúti megbetegedések (J40-J44, J47)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="J"&((Kod23>=0&Kod23<=6)|(Kod23>=20&Kod23<=39)|(Kod23>=60&Kod23<=99))]$KOD10),
"A légzőrendszer egyéb betegségei (J00-J06, J20-J39, J60-J99)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="K"&Kod23>=0&Kod23<=92]$KOD10),
"Az emésztőrendszer betegségei (K00-K92)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="K"&Kod23>=25&Kod23<=28]$KOD10),
"Gyomor-, nyombél-, pepticus- és gastrojejunalis fekély (K25-K28)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="K"&((Kod23==70)|(Kod23>=73&Kod23<=74))]$KOD10),
"Idült májgyulladás, májfibrózis és májzsugorodás, valamint alkoholos májbetegség (K70, K73-K74)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="K"&((Kod23>=0&Kod23<=22)|(Kod23>=29&Kod23<=66)|(Kod23>=71&Kod23<=72)|(Kod23>=75&Kod23<=92))]$KOD10),
"Az emésztőrendszer egyéb betegségei (K00-K22, K29-K66, K71-K72, K75-K92)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="L"&Kod23>=0&Kod23<=99]$KOD10),
"A bőr és a bőralatti szövet betegségei (L00-L99)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="M"&Kod23>=0&Kod23<=99]$KOD10),
"A csont-izomrendszer és kötőszövet betegségei (M00-M99)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="M"&((Kod23>=05&Kod23<=06)|(Kod23>=15&Kod23<=19))]$KOD10),
"Rheumatoid arthritis és arthrosis (M05-M06, M15-M19)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="M"&((Kod23>=0&Kod23<=2)|(Kod23>=8&Kod23<=13)|(Kod23>=20&Kod23<=99))]$KOD10),
"A csont-izomrendszer és kötőszövet egyéb betegségei (M00-M02, M08-M13, M20-M99)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="N"&Kod23>=0&Kod23<=99]$KOD10),
"Az urogenitális rendszer megbetegedései (N00-N99)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="N"&Kod23>=0&Kod23<=29]$KOD10),
"Vese és az ureter betegségei (N00-N29)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="N"&Kod23>=30&Kod23<=99]$KOD10),
"Az urogenitális rendszer egyéb betegségei (N30-N99)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="O"&Kod23>=0&Kod23<=99]$KOD10),
"A terhesség, a szülés és a gyermekágy komplikációi (O00-O99)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="P"&Kod23>=0&Kod23<=96]$KOD10),
"A perinatális szakban keletkező bizonyos állapotok (P00-P96)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="Q"&Kod23>=0&Kod23<=99]$KOD10),
"Veleszületett rendellenességek, deformitások és kromoszómaabnormitások (Q00-Q99)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="R"&Kod23>=0&Kod23<=99]$KOD10),
"Máshova nem osztályozott panaszok, tünetek és kóros klinikai és laboratóriumi leletek (R00-R99)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="R"&Kod23==95]$KOD10),
"Hirtelen csecsemőhalál szindróma (R95)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="R"&Kod23>=96&Kod23<=99]$KOD10),
"Egyéb hirtelen halál ismeretlen okból, halál tanú nélkül, a halálozás rosszul meghatározott és külön megnevezés nélküli okai (R96-R99)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="R"&Kod23>=0&Kod23<=94]$KOD10),
"Egyéb máshova nem osztályozott panaszok, tünetek és kóros klinikai és laboratóriumi leletek (R00-R94)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="V"|(Kod1=="Y"&Kod23>=0&Kod23<=89)]$KOD10),
"A morbiditás és mortalitás külső okai (V00-Y89)"),
setNames(list(ICDData[(Kod1=="V")|(Kod1=="X"&Kod23>=0&Kod23<=59)|(Kod1=="Y"&Kod23>=85&Kod23<=86)]$KOD10),
"Balesetek (V01-X59, Y85-Y86)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="V"|(Kod1=="Y"&Kod23==85)]$KOD10),
"Közlekedési balesetek (V01-V99, Y85)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="W"&Kod23>=0&Kod23<=19]$KOD10),
"Esések (W00-W19)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="W"&Kod23>=65&Kod23<=74]$KOD10),
"Balesetszerű vízbefulladás vagy elmerülés (W65-W74)"),
setNames(list(ICDData[Kod1=="X"&Kod23>=40&Kod23<=49]$KOD10),
"Káros anyagok által okozott balesetszerű mérgezés (X40-X49)"),
setNames(list(ICDData[(Kod1=="W"&Kod23>=20&Kod23<=64)|(Kod1=="W"&Kod23>=75)|(Kod1=="X"&Kod23<=39)|(Kod1=="X"&Kod23>=50&Kod23<=59)|(Kod1=="Y"&Kod23==86)]$KOD10),
"Egyéb balesetek (W20-W64, W75-X39, X50-X59, Y86)"),
setNames(list(ICDData[(Kod1=="X"&Kod23>=60&Kod23<=84)|(KOD10=="Y870")]$KOD10),
"Szándékos önártalom (X60-X84, Y87.0)"),
setNames(list(ICDData[(Kod1=="X"&Kod23>=85)|(Kod1=="Y"&Kod23<=9)|(KOD10=="Y871")]$KOD10),
"Testi sértés (X85-Y09, Y87.1)"),
setNames(list(ICDData[(Kod1=="Y"&Kod23>=10&Kod23<=34)|(KOD10=="Y872")]$KOD10),
"Nem meghatározott szándékú esemény (Y10-Y34, Y87.2)"),
setNames(list(ICDData[(Kod1=="Y"&Kod23>=35&Kod23<=84)|(Kod1=="Y"&Kod23>=88&Kod23<=89)]$KOD10),
"Törvényes beavatkozás és háborús cselekmények, az orvosi ellátás szövődményei, egyéb külső ok (Y35-Y84, Y88-Y89)"))Ezután az adatok kimenthetőek:
saveRDS(ICDGroups, "./procdata/ICDGroups.rds")A WHO közöl ilyen táblát is a honlapján, így nagyon kézenfekvő lenne azt használni, csak az a probléma, hogy a felbontása néha kisebb, mint a mortalitási adatoké. (Például Magyarországnál 95 éves korig megy a mortalitási adatok lebontása, de a korfa cask 85-ig.) Hogy ezen ne veszítsünk információt, a lélekszám adatokat kézzel rakjuk össze.
Az egyik adatforrás a Human Mortality Database:
PopData <- rbindlist(lapply(unique(RawData$iso3c), function(iso)
cbind(fread(paste0(td, "/Population/", iso, ".Population.txt"), na.strings = "."),
iso3c = iso)))
PopData$YearSign <- substring(PopData$Year, 5, 5)
PopData$Year <- as.numeric(substring(PopData$Year, 1, 4))
PopData <- PopData[Year >= 1955] # ennél korábbi adat nincs is a WHO HMD-ben
unique(PopData[YearSign != "", .(Year, iso3c)])## Year iso3c
## <num> <fctr>
## 1: 1959 USA
## 2: 1973 JPN
## 3: 1975 ESP
## 4: 1981 ITA
## 5: 2010 BEL
## 6: 2011 BEL
## 7: 2001 POL
## 8: 1991 NZL
plot(`+` ~ `-`, data = dcast(PopData[YearSign!=""], iso3c + Age + Year ~ YearSign, value.var = "Total"))
abline(0, 1)
plot(log(`+`) ~ log(`-`), data = dcast(PopData[YearSign!=""], iso3c + Age + Year ~ YearSign, value.var = "Total"))
abline(0, 1)
dcast(PopData[YearSign!=""], iso3c + Age + Year ~ YearSign, value.var = "Total")[, .(iso3c, Age, Year, `+`, `-`, `+`/`-`)][order(V6)]## iso3c Age Year + - V6
## <fctr> <char> <num> <num> <num> <num>
## 1: ITA 109 1981 1.00 1.13 0.8849558
## 2: ITA 101 1981 239.00 260.32 0.9181008
## 3: ITA 100 1981 440.00 478.79 0.9189833
## 4: ITA 103 1981 63.00 68.47 0.9201110
## 5: ITA 105 1981 15.00 16.26 0.9225092
## ---
## 884: NZL 13 1991 52007.67 50669.98 1.0264000
## 885: ITA 108 1981 0.00 0.00 NaN
## 886: ITA 110+ 1981 0.00 0.00 NaN
## 887: JPN 109 1973 0.00 0.00 NaN
## 888: NZL 110+ 1991 0.00 0.00 NaN
dcast(PopData[YearSign!=""], iso3c + Age + Year ~ YearSign, value.var = "Total")[, .(iso3c, Age, Year, `+`, `-`, `+` - `-`)][order(V6)]## iso3c Age Year + - V6
## <fctr> <char> <num> <num> <num> <num>
## 1: ITA 80 1981 205346.6 208444.4 -3097.81
## 2: ITA 71 1981 466932.6 470019.2 -3086.68
## 3: ITA 76 1981 309331.8 312399.7 -3067.80
## 4: ITA 69 1981 507773.4 510838.5 -3065.03
## 5: ITA 74 1981 365055.1 368064.3 -3009.15
## ---
## 884: JPN 14 1973 1583005.5 1560045.7 22959.74
## 885: JPN 10 1973 1591194.9 1568114.1 23080.77
## 886: USA 1 1959 4091864.0 4068719.8 23144.12
## 887: JPN 13 1973 1605882.3 1582589.9 23292.44
## 888: USA 0 1959 4085035.3 4061321.5 23713.86
# marginális különbség, a mínuszt használjuk
PopData <- PopData[(YearSign == "")|(YearSign == "-")]
PopData <- melt(PopData[, -"YearSign"], id.vars = c("iso3c", "Year", "Age"), variable.name = "Sex",
variable.factor = FALSE)[Sex != "Total"]
PopData$Sex <- factor(PopData$Sex, levels = c("Male", "Female"), labels = c("Férfi", "Nő"))
PopData[Age == "110+"]$Age <- "110"
PopData$Age <- as.numeric(PopData$Age)A másik az Eurostat, demo_pjan tábla:
PopDataES <- data.table(eurostat::get_eurostat("demo_pjan", use.data.table = TRUE))## Table demo_pjan cached at C:\Users\FERENC~1\AppData\Local\Temp\RtmpuEHioH/eurostat/ab2d180a268a83d76ae3b569e99457aa.rds
PopDataES$Year <- lubridate::year(PopDataES$TIME_PERIOD)
PopDataES <- PopDataES[Year >= 1955]
PopDataES <- PopDataES[geo != "DE"]
PopDataES[geo == "DE_TOT"]$geo <- "DE" # a halálozási adatok is egész Németországra vonatkoznak
PopDataES <- PopDataES[!geo%in%c("EA19", "EA20", "EEA30_2007", "EEA31", "EFTA", "EU27_2007",
"EU27_2020", "EU28", "FX", "XK")]
PopDataES$iso3c <- countrycode::countrycode(PopDataES$geo, "eurostat", "iso3c")
PopDataES <- PopDataES[iso3c%in%unique(RawData$iso3c)]
PopDataES <- PopDataES[age != "TOTAL" & sex != "T"]
PopDataES[age == "UNK"&values>0][order(values)]## freq unit age sex geo TIME_PERIOD values Year iso3c
## <char> <char> <char> <char> <char> <Date> <num> <num> <char>
## 1: A NR UNK M HR 2011-01-01 1 2011 HRV
## 2: A NR UNK M LU 1960-01-01 2 1960 LUX
## 3: A NR UNK F HR 2010-01-01 3 2010 HRV
## 4: A NR UNK M HR 2010-01-01 3 2010 HRV
## 5: A NR UNK F HR 2009-01-01 5 2009 HRV
## 6: A NR UNK F HR 2008-01-01 7 2008 HRV
## 7: A NR UNK F HR 2007-01-01 9 2007 HRV
## 8: A NR UNK M HR 2009-01-01 9 2009 HRV
## 9: A NR UNK F HR 2006-01-01 12 2006 HRV
## 10: A NR UNK M EE 1988-01-01 18 1988 EST
## 11: A NR UNK F HR 2005-01-01 18 2005 HRV
## 12: A NR UNK M HR 2008-01-01 18 2008 HRV
## 13: A NR UNK F EE 1988-01-01 23 1988 EST
## 14: A NR UNK F HR 2004-01-01 23 2004 HRV
## 15: A NR UNK M HR 2007-01-01 28 2007 HRV
## 16: A NR UNK F HR 2003-01-01 29 2003 HRV
## 17: A NR UNK M EE 1987-01-01 30 1987 EST
## 18: A NR UNK F HR 2002-01-01 33 2002 HRV
## 19: A NR UNK M EE 1986-01-01 40 1986 EST
## 20: A NR UNK F EE 1987-01-01 41 1987 EST
## 21: A NR UNK M HR 2006-01-01 41 2006 HRV
## 22: A NR UNK F HR 2001-01-01 42 2001 HRV
## 23: A NR UNK M HR 2005-01-01 49 2005 HRV
## 24: A NR UNK F EE 1986-01-01 60 1986 EST
## 25: A NR UNK M HR 2004-01-01 60 2004 HRV
## 26: A NR UNK F LU 1969-01-01 62 1969 LUX
## 27: A NR UNK M EE 1985-01-01 62 1985 EST
## 28: A NR UNK M HR 2003-01-01 68 2003 HRV
## 29: A NR UNK M EE 1984-01-01 72 1984 EST
## 30: A NR UNK F EE 1960-01-01 76 1960 EST
## 31: A NR UNK M HR 2002-01-01 79 2002 HRV
## 32: A NR UNK M HR 2001-01-01 83 2001 HRV
## 33: A NR UNK M EE 1960-01-01 85 1960 EST
## 34: A NR UNK M EE 1983-01-01 87 1983 EST
## 35: A NR UNK F EE 1985-01-01 87 1985 EST
## 36: A NR UNK M EE 1982-01-01 93 1982 EST
## 37: A NR UNK F EE 1984-01-01 108 1984 EST
## 38: A NR UNK M EE 1981-01-01 117 1981 EST
## 39: A NR UNK F EE 1961-01-01 127 1961 EST
## 40: A NR UNK M EE 1980-01-01 127 1980 EST
## 41: A NR UNK F EE 1983-01-01 129 1983 EST
## 42: A NR UNK M EE 1979-01-01 133 1979 EST
## 43: A NR UNK F EE 1982-01-01 141 1982 EST
## 44: A NR UNK M EE 1961-01-01 155 1961 EST
## 45: A NR UNK F EE 1981-01-01 164 1981 EST
## 46: A NR UNK F EE 1962-01-01 176 1962 EST
## 47: A NR UNK F EE 1980-01-01 183 1980 EST
## 48: A NR UNK M EE 1978-01-01 187 1978 EST
## 49: A NR UNK F EE 1979-01-01 201 1979 EST
## 50: A NR UNK F LU 1968-01-01 208 1968 LUX
## 51: A NR UNK M EE 1962-01-01 211 1962 EST
## 52: A NR UNK F EE 1963-01-01 237 1963 EST
## 53: A NR UNK F EE 1978-01-01 243 1978 EST
## 54: A NR UNK M EE 1977-01-01 251 1977 EST
## 55: A NR UNK M EE 1963-01-01 264 1963 EST
## 56: A NR UNK M LT 1979-01-01 276 1979 LTU
## 57: A NR UNK F EE 1977-01-01 297 1977 EST
## 58: A NR UNK F EE 1964-01-01 299 1964 EST
## 59: A NR UNK M EE 1976-01-01 301 1976 EST
## 60: A NR UNK M EE 1964-01-01 323 1964 EST
## 61: A NR UNK F EE 1976-01-01 342 1976 EST
## 62: A NR UNK F EE 1965-01-01 360 1965 EST
## 63: A NR UNK F LT 1979-01-01 366 1979 LTU
## 64: A NR UNK M EE 1975-01-01 369 1975 EST
## 65: A NR UNK M EE 1965-01-01 382 1965 EST
## 66: A NR UNK F EE 1975-01-01 393 1975 EST
## 67: A NR UNK F EE 1966-01-01 421 1966 EST
## 68: A NR UNK M EE 1974-01-01 426 1974 EST
## 69: A NR UNK M EE 1966-01-01 434 1966 EST
## 70: A NR UNK F EE 1974-01-01 445 1974 EST
## 71: A NR UNK F EE 1967-01-01 479 1967 EST
## 72: A NR UNK M EE 1967-01-01 484 1967 EST
## 73: A NR UNK M EE 1973-01-01 484 1973 EST
## 74: A NR UNK F EE 1973-01-01 496 1973 EST
## 75: A NR UNK M EE 1972-01-01 535 1972 EST
## 76: A NR UNK M EE 1968-01-01 540 1968 EST
## 77: A NR UNK F EE 1968-01-01 541 1968 EST
## 78: A NR UNK F EE 1972-01-01 542 1972 EST
## 79: A NR UNK M EE 1969-01-01 596 1969 EST
## 80: A NR UNK M EE 1971-01-01 598 1971 EST
## 81: A NR UNK F EE 1969-01-01 599 1969 EST
## 82: A NR UNK F EE 1971-01-01 607 1971 EST
## 83: A NR UNK M EE 1970-01-01 649 1970 EST
## 84: A NR UNK F EE 1970-01-01 654 1970 EST
## 85: A NR UNK M LT 1970-01-01 848 1970 LTU
## 86: A NR UNK F LT 1970-01-01 937 1970 LTU
## freq unit age sex geo TIME_PERIOD values Year iso3c
sum(PopDataES[age == "UNK"]$values) # nem sok, elhagyjuk## [1] 19843
PopDataES <- PopDataES[age != "UNK"]
PopDataES$age <- substring(PopDataES$age, 2)
PopDataES[age == "_LT1"]$age <- "0"
PopDataES$sex <- factor(PopDataES$sex, levels = c("M", "F"), labels = c("Férfi", "Nő"))
temp <- merge(PopData[, .(iso3c, Age = as.character(Age), Sex, Year, PopHMD = value)],
PopDataES[, .(iso3c, Age = age, Sex = sex, Year, PopES = values)],
by = c("iso3c", "Year", "Age", "Sex"), all = TRUE)
plot(PopHMD ~ PopES, data = temp[!is.na(PopHMD)&!is.na(PopES)])
temp[is.na(PopHMD)&!is.na(PopES)&Age!="_OPEN"][order(Year)]## iso3c Year Age Sex PopHMD PopES
## <char> <num> <char> <fctr> <num> <num>
## 1: DEU 1960 0 Férfi NA 620605
## 2: DEU 1960 0 Nő NA 587080
## 3: DEU 1960 1 Férfi NA 582886
## 4: DEU 1960 1 Nő NA 551701
## 5: DEU 1960 10 Férfi NA 520065
## ---
## 16592: SVK 2023 97 Nő NA 572
## 16593: SVK 2023 98 Férfi NA 203
## 16594: SVK 2023 98 Nő NA 378
## 16595: SVK 2023 99 Férfi NA 155
## 16596: SVK 2023 99 Nő NA 259
temp[!is.na(PopHMD)&is.na(PopES)]## Key: <iso3c, Year, Age, Sex>
## iso3c Year Age Sex PopHMD PopES
## <char> <num> <char> <fctr> <num> <num>
## 1: AUS 1955 0 Férfi 102006.58 NA
## 2: AUS 1955 0 Nő 97756.99 NA
## 3: AUS 1955 1 Férfi 101600.00 NA
## 4: AUS 1955 1 Nő 97647.12 NA
## 5: AUS 1955 10 Férfi 82364.38 NA
## ---
## 248207: X12 2022 97 Nő 1126.16 NA
## 248208: X12 2022 98 Férfi 242.73 NA
## 248209: X12 2022 98 Nő 795.43 NA
## 248210: X12 2022 99 Férfi 147.05 NA
## 248211: X12 2022 99 Nő 538.35 NA
PopDataES <- PopDataES[iso3c %in% unique(PopData$iso3c)] # szigorúan csak kiegészítjük a HMD-t
PopDataES <- merge(PopDataES, unique(PopData[, .(iso3c, Year, HMD = TRUE)]),
by = c("iso3c", "Year"), all.x = TRUE)
PopDataES <- PopDataES[is.na(HMD)]
PopDataES[iso3c=="GRC"&Year==1960]## Key: <iso3c, Year>
## iso3c Year freq unit age sex geo TIME_PERIOD values HMD
## <char> <num> <char> <char> <char> <fctr> <char> <Date> <num> <lgcl>
## 1: GRC 1960 A NR _OPEN Nő EL 1960-01-01 71533 NA
## 2: GRC 1960 A NR _OPEN Férfi EL 1960-01-01 52991 NA
PopDataES <- PopDataES[!((iso3c == "GRC")&(Year == 1960))] # nincs rá egyáltalán semmilyen életkori bontás
PopDataES <- PopDataES[!(iso3c == "GRC" & Year>=1961 & Year <= 1978)] # ezt nem lenne kötelező kidobni, később megmenthető,
# most csak azért, hogy mindegyik meglegyen 95 évig
PopDataES <- merge(PopDataES, PopDataES[, .(OPENYear = max(as.numeric(age[age != "_OPEN"]))) , .(iso3c, Year)], by = c("iso3c", "Year"))
PopDataES[age == "_OPEN"]$age <- PopDataES[age == "_OPEN"]$OPENYear + 1
PopDataES$age <- as.numeric(PopDataES$age)Majd egyesítjük őket:
PopData <- rbind(PopData[, .(iso3c, Year, Age, Sex, Pop = value)],
PopDataES[, .(iso3c, Year, Age = age, Sex = sex, Pop = values)])
PopData$Age <- cut(PopData$Age, c(0:5, seq(10, 95, 5), Inf), right = FALSE, labels = paste0("Deaths", 2:25))
PopData <- PopData[, .(Pop = sum(Pop)), .(iso3c, Year, Age, Sex)]
PopData <- rbind(PopData, PopData[Age%in%paste0("Deaths", 3:6), .(Pop = sum(Pop), Age = "Deaths3456") , .(iso3c, Year, Sex)])
PopData <- rbind(
cbind(PopData, Frmat = 0),
cbind(rbind(PopData[!Age%in%paste0("Deaths", 23:25)], PopData[Age%in%paste0("Deaths", 23:25), .(Pop = sum(Pop), Age = "Deaths232425") , .(iso3c, Year, Sex)]), Frmat = 1),
cbind(rbind(PopData[!Age%in%paste0("Deaths", 23:25) & !Age%in%paste0("Deaths", 3:6)],
PopData[Age%in%paste0("Deaths", 23:25), .(Pop = sum(Pop), Age = "Deaths232425") , .(iso3c, Year, Sex)]), Frmat = 2)
)
PopData$Aggregated <- ifelse(PopData$Frmat == 2, FALSE, PopData$Age == "Deaths3456")Végül a szokásos módon kimentjük:
PopData$Frmat <- as.factor(PopData$Frmat)
PopData$Age <- as.factor(PopData$Age)
saveRDS(PopData, "./procdata/WHO-MDB-Population.rds")A későbbiekben szükségünk lesz egy referencia-populációra is az életkor szerinti standardizáláshoz; használjuk most az ESP2013-at:
StdPop <- fread("./inputdata/ESP2013.csv", dec = ",")
StdPop$Frmat <- as.factor(StdPop$Frmat)Ennek a lépésnek nagy a számítási időigénye, viszont a végeredményének a mérete kicsi, így érdemes előre, off-line elvégezni, hogy aztán a weboldal majd csak beolvassa az előre letárolt eredményt:
rd <- merge(RawData[iso3c %in% EUCountries$EU27], PopData,
by = c("iso3c", "Year", "Sex", "Age", "Frmat"))
rd <- merge(rd, StdPop, by = c("Frmat", "Age"))[
, as.list(epitools::ageadjust.direct(value, Pop, stdpop = StdPop)),
c("iso3c", "Year", "Sex", "Cause")]
rd <- dcast(rd, iso3c + Year + Sex ~ Cause, value.var = "adj.rate")
setnafill(rd, type = "const", fill = 0, cols = 4:ncol(rd))
res <- rbind(cbind(rd[, 1:3], Rtsne::Rtsne(rd[, -(1:3)])$Y, Method = "t-SNE"),
cbind(rd[, 1:3], cmdscale(dist(rd[, -(1:3)])), Method = "MDS"),
cbind(rd[, 1:3], unname(prcomp(t(rd[, -(1:3)]))$rotation[, 1:2]), Method = "PCA"))
saveRDS(res, "./procdata/dimredvizData.rds")TODO
A weboldal R Shiny segítségével készült. Ez a rendszer lehetővé teszi az R webre történő „kiinterfészelését”, azaz egy olyan weboldal létrehozását, mely fogadja a felhasználótól a bemenetet, azt átadja az R-nek, lefuttatja, fogadja a számítások eredményét, majd azt megfelelően megjeleníti az oldalon. Ezzel lényegében hozzáférhetővé teszi az R erejét bárki számára, minden R ismeret nélkül is, egy jól kezelhető és az előbbiekből adódóan interaktív formában. (Ráadásul a weboldal maga is megírható R alatt minden webes tudás nélkül.)
Az oldal forráskódja letölhető innen: app.R.
- 103-as (és esetleg egyéb) BNO-kódolási rendszerek bekapcsolása.
- Az 1995 előtti korábbi BNO-k bekapcsolása.