Esimerkki ilmaantuvuuden laskemisesta. Henkilöiden seuranta alkaa ajan hetkestä 0 ja päättyy 8 vuoden jälkeen tai kun päätetapahtuma ilmaantuu (musta neliö).
Alla on laskettu ilmaantuvuus aika välille 1,5-5,5 a. Seuran-aika loppuu tapahtumaan.
tmp.x1 <- c(8, 8, 2, 4, 8, 5, 7, 8)
tmp.y1 <- 1:8
tmp.x2 <- ifelse(tmp.x1 < 5.5, tmp.x1, 5.5)
plot(c(0, 8), c(0, 8), type = "n", axes = FALSE, xlab = "Aika (a)", ylab = "")
segments(x0 = rep(0, 8), y0 = tmp.y1, x1 = tmp.x1, y1 = tmp.y1, lwd = 4)
points(tmp.x1, tmp.y1, pch = 15, cex = 1.4)
segments(x0 = rep(1.5, 8), y0 = tmp.y1 - 0.2, x1 = tmp.x2, y1 = tmp.y1 - 0.2,
lwd = 4, col = "darkgrey")
abline(v = c(1.5, 5.5), lty = 5, h = 1:8)
# arrows(x0=0,y0=0.3,x1=8,y1=0.3,lwd=2)
box()
axis(1, at = 0:8)
# Lasketaan ilmaantuvuus ja 95% luottamusväli
require(epiR, quietly = TRUE)
epi.conf(cbind(3, sum(tmp.x2 - 1.5)), ctype = "inc.rate", method = "exact")
## est lower upper
## 1 0.1132 0.04113 0.3308
Jos oletetaan että kaikki sairastuneet ovat elossa, voidaan vallitsevuus laske yksinkertaisesti sirastuneiden osuutena koko populaatiosta. Esim. 3a hetkellä populaatiossa on yksi sairastunut eli vallitsevuus 0.125 eli 12.5%.
epi.conf(cbind(1, 8), ctype = "prevalence", method = "exact")
## est lower upper
## 1 0.125 0.00316 0.5265