I- Objectifs

• Analyser les grandes causes de mortalité ainsi que celles avec un niveau de précision plus élevé
  • Comparer les différences entre zone géographique
  • Identifier les variations entre pays développés et en développement
• Identifier les tendances globales
  • Regarder l’évolution des maladies chroniques (cancers, maladies cardiovasculaires)
  • Discuter les causes accidentelles ou évitables (accidents de la route, suicide)
• Mettre en évidence la transition épidémiologique des pays
  • Etudier le passage d’une majorité de maladies inféctieuses à des maladies chroniques par exemple
  • Observer les cas où plusieurs types de mortalité coexistent dans le temps
• Distinguer les vulnérabilités spécifiques
  • Explorer la différence entre les hommes et les femmes
  • Identifier les causes principales pour chacune des générations

II- Données

1) Pour la mortalité

Concernant les données sur la mortalité, nous avons pu trouver 3 sources :

• WHO = World Health Organisation
• HMD = Human Mortality Database
• CepiDc = Centre d’épidémiologie sur les causes médicales de Décès

Ces dernières possèdent les caractéristiques suivantes :

Nous avons donc fait le choix de la base de données provenant du site WHO qui est la plus complète dans le cadre de notre étude.

2) Pour la population

Concernant les données sur la population, nous avons pu observer les caractéristiques suivantes :

En analysant les résultas, nous nous sommes rendu compte que la base de données provenant de la WHO présentait de nombreuses valeurs manquantes. Au vue de notre étude, il était donc préférable d’utiliser les données de la HMD.

III- Valeurs manquantes

La base de données contenant les causes de mortalité présentait de nombreuses valeurs manquantes pour une majorité de pays. Nous avons donc créé une fonction qui permet de sélectionner tous les pays qui ne présentaient pas de valeurs manquantes entre 1955 et 2018. Nous obtenons la liste suivante :

Enfin, en nous penchant sur la base de données de la population, nous avons pu restreindre cette liste puisque la HMD ne possédait pas nécessairement les informations pour chacun de ces pays. En effet, des pays tels que le Chili ou le Mexique ne sont pas présent sur le site de la HMD Notre liste devient alors :

IV- Nomenclature

• Segmentation des fichiers WHO par nomenclature
• Chaque nomenclature = une période particulière
• Mortalité, ICD10 (part2/5) recense les mortalité de 2003 à 2007 par exemple

V- Traitement des données

Nous avons ensuite effectué un certains nombre de traitement des données pour obtenir deux tableaux exploitables afin de transmetrre l’analyse de notre sujet au lecteur. Nous avons ainsi obtenu des tableaux de la forme :

Nous avons ensuite utilisé ces tableaux pour créer des bases de données plus précises comme par exemple celle contenant les taux de mortalité ou encore celle qui permet de créer un camambert représentant la proportion d’une cause de mortalité parmis toutes les autres.

VI- RShiny

• Utilisation de RShiny pour faire une interface dynamique
• Framework de R pour créer des applications web interactives
• Structuré en deux parties : UI (User Interface) et Server

VII- Création des graphiques

Suite à cela, nous avons enfin pu commencer notre interface. Il a donc été nécessaire de créer des fonctions pour chaque graphique que nous voulions ajouter.

1) Création d’un histogramme

Par exemple, celle-ci permet de créer un diagramme en barre de la répartition des décès en fonction de l’âge et du sexe. Ce qui nous a permis d’obtenir le graphique suivant pour la cause Infectieux et parasitaire en France :

plot_bar <- function(data, year, cause) {
  
  p <- ggplot(data, aes(x = Age, y = Deces, fill = Sexe)) +
    geom_bar(stat = "identity", position = position_dodge()) +
    labs(
      title = paste("Répartition des Décès en", year, 
                    "pour la cause :", cause), 
      x = "Tranche d'âge", 
      y = "Effectif"
    ) +
    theme_minimal() +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = -45, hjust = 1)) 
  
  ggplotly(p)
}

2) Création d’une carte interactive

• Affichage, en fonction du pays sélectionné :
  • Les 10 grandes causes de moratlité en 1955
  • Le taux de mortalité pour 1000 personnes et leur équivalent en 2018

En cliquant sur le Japon dans l’onglet monde, nous obtenons :