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title: "Trajectoires de soins"
author: "Joseph Larmarange"
date: "19/05/2021"
output:
  html_document: 
    toc: yes
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    fig_height: 6
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

```{r}
library(tidyverse)
library(labelled)
library(questionr)
library(gtsummary)
library(viridis)
library(scales)
load("care_trajectories.RData")
care_trajectories <- as_tibble(care_trajectories)
var_label(care_trajectories$sex) <- "Sexe"
val_labels(care_trajectories$sex) <- c(homme = 0, femme = 1)
var_label(care_trajectories$age) <- "Âge"
var_label(care_trajectories$education) <- "Education"
val_labels(care_trajectories$education) <- c(
  primaire = 1,
  secondaire = 2,
  supérieur = 3
)
val_labels(care_trajectories$care_status) <- c(
  "diagnostiqué, mais pas suivi" = "D",
  "suivi, mais pas sous traitement" = "C",
  "sous traitement, mais infection non contrôlée" = "T",
  "sous traitement et infection contrôlée" = "S"
)
care_trajectories <- care_trajectories %>%
  set_variable_labels(
    id = "Identifiant Patient",
    month = "Mois depuis la diagnostic",
    care_status = "Statut dans les soins",
    wealth = "Niveau de richesse",
    distance_clinic = "Distance à la clinique la plus proche"
  ) %>%
  set_value_labels(
    wealth = c(bas = 1, moyen = 2, haut = 3),
    distance_clinic = c("moins de 10 km" = 1, "10 km ou plus" = 2)
  )

```

## Première description des données

```{r}
care_trajectories %>%
  unlabelled() %>%
  tbl_summary()
```


Le fichier contient en tout `r nrow(care_trajectories)` lignes (une par individu et par mois de suivi). Il correspond à `r care_trajectories$id %>% unique() %>% length()` individus différents.

```{r}
n <- care_trajectories %>%
  filter(month %in% (0:8*6)) %>%
  group_by(month) %>%
  count() %>%
  pluck("n")

etiquettes <- paste0("M", 0:8*6, "\n(n=", n, ")")

ggplot(care_trajectories) +
  aes(x = month, fill = to_factor(care_status)) +
  geom_bar(width = 1, color = "gray50") +
  scale_fill_viridis(discrete = TRUE, direction = -1) +
  xlab("") + ylab("") +
  scale_x_continuous(breaks = 0:8*6, labels = etiquettes) +
  labs(fill = "Statut dans les soins") +
  ggtitle("Distribution du statut dans les soins chaque mois") +
  guides(fill = guide_legend(nrow = 2)) +
  theme_light() +
  theme(legend.position = "bottom")
```

```{r}
ggplot(care_trajectories %>% filter(month <= 36)) +
  aes(x = month, fill = to_factor(care_status)) +
  geom_bar(width = 1, color = "gray50", position = "fill") +
  scale_fill_viridis(discrete = TRUE, direction = -1) +
  xlab("") + ylab("") +
  scale_x_continuous(breaks = 0:8*6, labels = etiquettes) +
  scale_y_continuous(labels = percent, breaks = 0:5/5) +
  labs(fill = "Statut dans les soins") +
  ggtitle("Cascade des soins observée, selon le temps depuis le diagnostic") +
  guides(fill = guide_legend(nrow = 2)) +
  theme_light() +
  theme(legend.position = "bottom")
```