Resumé des données de comparaison

recapitulatif des données de comparaison

summary(Ig)
##     Patient    Sexe    age_inclusion        IMC       
##  BOULA  :  2   F:154   Min.   :15.38   Min.   :15.00  
##  BOUMA  :  2   M:104   1st Qu.:42.54   1st Qu.:22.00  
##  CHAMA  :  2           Median :53.83   Median :25.00  
##  MASCH  :  2           Mean   :52.94   Mean   :26.57  
##  VANFR  :  2           3rd Qu.:64.91   3rd Qu.:29.25  
##  ABDAB  :  1           Max.   :85.61   Max.   :71.00  
##  (Other):247                           NA's   :90     
##  Nb_Exa_an.sans_biotherapie Corticoïde.systémique..dose.     CSI_µg    
##  Min.   :  0.000            Min.   :  0.000              Min.   :   0  
##  1st Qu.:  1.000            1st Qu.:  0.000              1st Qu.: 800  
##  Median :  3.000            Median :  0.000              Median :1600  
##  Mean   :  4.545            Mean   :  6.052              Mean   :1605  
##  3rd Qu.:  6.000            3rd Qu.:  5.500              3rd Qu.:2000  
##  Max.   :104.000            Max.   :100.000              Max.   :4000  
##  NA's   :49                 NA's   :27                   NA's   :11    
##   Montélukast     Biotherapie     Biothérapie_type Rep_biotherapie_GETE
##  Min.   :0.0000   Non:168                 :168     Min.   :0.0000      
##  1st Qu.:0.0000   Oui: 90     Benralizumab: 10     1st Qu.:0.0000      
##  Median :0.0000               Dupilumab   :  4     Median :0.0000      
##  Mean   :0.3711               Mepolizumab : 52     Mean   :0.9918      
##  3rd Qu.:1.0000               Omalixumab  : 24     3rd Qu.:2.0000      
##  Max.   :1.0000                                    Max.   :5.0000      
##  NA's   :2                                         NA's   :14          
##     Tabac    Atopie    VEMS_pre_B2_L   VEMS_PreB2_Pct     Tiffenau    
##        :47   Non:160   Min.   :0.490   Min.   : 20.0   Min.   :30.36  
##  Actif :25   Oui: 98   1st Qu.:1.450   1st Qu.: 53.5   1st Qu.:58.00  
##  Non   :91             Median :2.000   Median : 72.0   Median :67.00  
##  Passif:10             Mean   :2.125   Mean   : 73.1   Mean   :66.19  
##  Sevré :85             3rd Qu.:2.792   3rd Qu.: 92.0   3rd Qu.:75.75  
##                        Max.   :5.000   Max.   :128.0   Max.   :95.00  
##                        NA's   :36      NA's   :31      NA's   :35     
##       FeNo        FeNo_sup_20_ppb PNN_sup_5 PNE_sup_0.15G_L PNE_sup_0.3.G_L
##  Min.   :  2.00      :120            : 22      : 23            : 23        
##  1st Qu.: 14.00   Non: 56         Non:106   Non: 98         Non:133        
##  Median : 24.50   Oui: 82         Oui:130   Oui:137         Oui:102        
##  Mean   : 35.64                                                            
##  3rd Qu.: 47.25                                                            
##  Max.   :177.00                                                            
##  NA's   :120                                                               
##     PNE_G_L        CRP_sup_5.mg_l   IgE_Total       IgE_Total_sup_30_kUA_l
##  Min.   :  0.000      :103        Min.   :    2.0      : 77               
##  1st Qu.:  0.100   Non:106        1st Qu.:   58.0   Non: 30               
##  Median :  0.200   Oui: 49        Median :  164.0   Oui:151               
##  Mean   :  3.322                  Mean   :  410.4                         
##  3rd Qu.:  0.400                  3rd Qu.:  400.0                         
##  Max.   :700.000                  Max.   :12255.0                         
##  NA's   :23                       NA's   :77                              
##  Profil_T2   IgG_statut      IgG2_statut     IgG3_statut     IgG4_statut   
##     :128   Min.   :0.0000   Min.   :0.000   Min.   :0.000   Min.   :0.000  
##  Neg: 85   1st Qu.:1.0000   1st Qu.:1.000   1st Qu.:1.000   1st Qu.:1.000  
##  Pos: 45   Median :1.0000   Median :1.000   Median :1.000   Median :1.000  
##            Mean   :0.9845   Mean   :1.101   Mean   :1.027   Mean   :1.081  
##            3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:1.000   3rd Qu.:1.000   3rd Qu.:1.000  
##            Max.   :2.0000   Max.   :2.000   Max.   :2.000   Max.   :2.000  
##                                                                            
##   IgG_statut_A IgG_deficit IgG2_statut_A IgG2_deficit IgG2_Exces IgG3_statut_A
##  Deficit:  8   Non:250     Deficit:  8   Non:250      Non:224    Deficit: 16  
##  Excès  :  4   Oui:  8     Excès  : 34   Oui:  8      Oui: 34    Excès  : 23  
##  Normal :246               Normal :216                           Normal :219  
##                                                                               
##                                                                               
##                                                                               
##                                                                               
##  IgG3_Exces IgG4_statut_A IgG4_Exces
##  Non:235    Deficit:  8   Non:229   
##  Oui: 23    Excès  : 29   Oui: 29   
##             Normal :221             
##                                     
##                                     
##                                     
##

Evaluation des conditions de validité:Normalité pour les données IgG deficit Vs Normaux + Excès

la normalité va nous permettre de choisir le type de test pour comparer les données Un test de shapiro pour valider la normalité si la p-value est<0.05 la normalité n’est pas accepté on fait donc un test de Wilcoxon Si la normalité est respecté on fait le test de Student

Age à l’inclusion

shapiro.test(Ig$age_inclusion[Ig$IgG_deficit =="Oui"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$age_inclusion[Ig$IgG_deficit == "Oui"]
## W = 0.92288, p-value = 0.4536

la normalité est acceptée: T-test de Student

shapiro.test(Ig$age_inclusion[Ig$IgG_deficit =="Non"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$age_inclusion[Ig$IgG_deficit == "Non"]
## W = 0.98192, p-value = 0.002862

la normalité n’est pas acceptée pour les IgG normaux+excès : test de Wilcoxon

IMC

shapiro.test(Ig$IMC[Ig$IgG_deficit =="Oui"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$IMC[Ig$IgG_deficit == "Oui"]
## W = 0.87029, p-value = 0.2988

la normalité est acceptée: T-test de Student

shapiro.test(Ig$IMC[Ig$IgG_deficit =="Non"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$IMC[Ig$IgG_deficit == "Non"]
## W = 0.85802, p-value = 2.648e-11

la normalité n’est pas acceptés :test de Wilcoxon

Nombre d’exacerbation sans biotherapie

shapiro.test(Ig$Nb_Exa_an.sans_biotherapie[Ig$IgG_deficit =="Oui"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$Nb_Exa_an.sans_biotherapie[Ig$IgG_deficit == "Oui"]
## W = 0.77091, p-value = 0.04595

la normalité n’est pas acceptée: Wilcoxon

shapiro.test(Ig$Nb_Exa_an.sans_biotherapie[Ig$IgG_deficit =="Non"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$Nb_Exa_an.sans_biotherapie[Ig$IgG_deficit == "Non"]
## W = 0.41589, p-value < 2.2e-16

la normalité n’est pas acceptés :test de Wilcoxon

Dose de corticoides systemiques

shapiro.test(Ig$Corticoïde.systémique..dose.[Ig$IgG_deficit =="Oui"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$Corticoïde.systémique..dose.[Ig$IgG_deficit == "Oui"]
## W = 0.62607, p-value = 0.0005479

la normalité n’est pas acceptée: Wilcoxon

shapiro.test(Ig$Corticoïde.systémique..dose.[Ig$IgG_deficit =="Non"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$Corticoïde.systémique..dose.[Ig$IgG_deficit == "Non"]
## W = 0.54702, p-value < 2.2e-16

la normalité n’est pas acceptés :test de Wilcoxon

CSI

shapiro.test(Ig$CSI_µg[Ig$IgG_deficit =="Oui"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$CSI_µg[Ig$IgG_deficit == "Oui"]
## W = 0.86768, p-value = 0.143

la normalité est acceptée : T test appariée

shapiro.test(Ig$CSI_µg[Ig$IgG_deficit =="Non"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$CSI_µg[Ig$IgG_deficit == "Non"]
## W = 0.87507, p-value = 4.268e-13

la normalité n’est pas acceptés :test de Wilcoxon

Montélukast

shapiro.test(Ig$Montélukast[Ig$IgG_deficit =="Oui"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$Montélukast[Ig$IgG_deficit == "Oui"]
## W = 0.6412, p-value = 0.0004791

la normalité n’est pas acceptée : Wilcoxon

shapiro.test(Ig$Montélukast[Ig$IgG_deficit =="Non"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$Montélukast[Ig$IgG_deficit == "Non"]
## W = 0.61178, p-value < 2.2e-16

la normalité n’est pas acceptés :test de Wilcoxon

Réponse Biotherapie

shapiro.test(Ig$Rep_biotherapie_GETE[Ig$IgG_deficit =="Oui"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$Rep_biotherapie_GETE[Ig$IgG_deficit == "Oui"]
## W = 0.86815, p-value = 0.1788

la normalité est acceptée : t-test de Student

shapiro.test(Ig$Rep_biotherapie_GETE[Ig$IgG_deficit =="Non"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$Rep_biotherapie_GETE[Ig$IgG_deficit == "Non"]
## W = 0.63823, p-value < 2.2e-16

la normalité n’est pas acceptés :test de Wilcoxon

VEMS pre B2 (litre)

shapiro.test(Ig$VEMS_pre_B2_L[Ig$IgG_deficit =="Oui"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$VEMS_pre_B2_L[Ig$IgG_deficit == "Oui"]
## W = 0.9242, p-value = 0.5574

la normalité est acceptée : t-test de Student

shapiro.test(Ig$VEMS_pre_B2_L[Ig$IgG_deficit =="Non"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$VEMS_pre_B2_L[Ig$IgG_deficit == "Non"]
## W = 0.97611, p-value = 0.0009656

la normalité n’est pas acceptés :test de Wilcoxon

VEMS pre B2 (%)

shapiro.test(Ig$VEMS_PreB2_Pct[Ig$IgG_deficit =="Oui"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$VEMS_PreB2_Pct[Ig$IgG_deficit == "Oui"]
## W = 0.99294, p-value = 0.9889

la normalité est acceptée : t-test de Student

shapiro.test(Ig$VEMS_PreB2_Pct[Ig$IgG_deficit =="Non"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$VEMS_PreB2_Pct[Ig$IgG_deficit == "Non"]
## W = 0.98073, p-value = 0.003994

la normalité n’est pas acceptés :test de Wilcoxon

Tiffe

shapiro.test(Ig$Tiffenau[Ig$IgG_deficit =="Oui"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$Tiffenau[Ig$IgG_deficit == "Oui"]
## W = 0.96903, p-value = 0.869

la normalité est acceptée : t-test de Student

shapiro.test(Ig$Tiffenau[Ig$IgG_deficit =="Non"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$Tiffenau[Ig$IgG_deficit == "Non"]
## W = 0.98818, p-value = 0.06882

la normalité est acceptée : t-test de Student

FeNO

nous ne nouvons pas calculer la difference entre ceux qui sont en deficit d’IgG et les autres par manque de données. Seul 2 patients avec deficit d’IGG ont une donnée de FeNO

shapiro.test(Ig$FeNo[Ig$IgG_deficit =="Non"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$FeNo[Ig$IgG_deficit == "Non"]
## W = 0.79511, p-value = 1.656e-12

la normalité n’est pas acceptée :wilcoxon

PNE G/L

shapiro.test(Ig$PNE_G_L[Ig$IgG_deficit =="Oui"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$PNE_G_L[Ig$IgG_deficit == "Oui"]
## W = 0.59402, p-value = 0.0003882

la normalité n’est pas acceptée : t-test de Wilcoxon

shapiro.test(Ig$PNE_G_L[Ig$IgG_deficit =="Non"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$PNE_G_L[Ig$IgG_deficit == "Non"]
## W = 0.042715, p-value < 2.2e-16

#la normalité n’est pas acceptée ;wilcoxon

IgGE total

shapiro.test(Ig$IgE_Total[Ig$IgG_deficit =="Oui"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$IgE_Total[Ig$IgG_deficit == "Oui"]
## W = 0.7253, p-value = 0.0173

la normalité n’est pas acceptée : t-test de Wilcoxon

shapiro.test(Ig$IgE_Total[Ig$IgG_deficit =="Non"])
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Ig$IgE_Total[Ig$IgG_deficit == "Non"]
## W = 0.32334, p-value < 2.2e-16

#la normalité n’est pas acceptée ;wilcoxon

Comparaison des données IgG deficit Vs Normaux + Excès

Age

t.test(Ig$age_inclusion~Ig$IgG_deficit, var.equal=TRUE)
## 
##  Two Sample t-test
## 
## data:  Ig$age_inclusion by Ig$IgG_deficit
## t = -2.5642, df = 256, p-value = 0.01091
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -25.227814  -3.310486
## sample estimates:
## mean in group Non mean in group Oui 
##          52.49460          66.76375

L’hypothèse nulle d’égalité des moyennes est rejetée car la p-value est < 0.05. Le test met en évidence une différence significative, dans le sens ou la moyenne d’age des patients ayant l’IgG en deficit est plus élevé que les autres patients( excès + normaux)

wilcox.test(Ig$age_inclusion~Ig$IgG_deficit, var.equal=TRUE)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  Ig$age_inclusion by Ig$IgG_deficit
## W = 438, p-value = 0.006881
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

même conclusion

IMC

t.test(Ig$IMC~Ig$IgG_deficit, var.equal=TRUE)
## 
##  Two Sample t-test
## 
## data:  Ig$IMC by Ig$IgG_deficit
## t = -0.051878, df = 166, p-value = 0.9587
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -7.168456  6.801383
## sample estimates:
## mean in group Non mean in group Oui 
##          26.56646          26.75000

L’hypothèse nulle d’égalité des moyennes n’est pas rejetée car la p-value est > 0.05. Ainsi, rien ne permet d’affirmer que les moyennes des IMC des patients ayant l’IgG en excès et les autres patients sont différentes.

wilcox.test(Ig$IMC~Ig$IgG_deficit, var.equal=TRUE)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  Ig$IMC by Ig$IgG_deficit
## W = 330, p-value = 0.9875
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

même conclusion

Nombre d’exacerbation sans biotherapie

wilcox.test(Ig$Nb_Exa_an.sans_biotherapie~Ig$IgG_deficit, var.equal=TRUE)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  Ig$Nb_Exa_an.sans_biotherapie by Ig$IgG_deficit
## W = 527.5, p-value = 0.8979
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Le test ne met pas en évidence une différence significative

Dose de corticoides systemiques

wilcox.test(Ig$Corticoïde.systémique..dose.~Ig$IgG_deficit, var.equal=TRUE)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  Ig$Corticoïde.systémique..dose. by Ig$IgG_deficit
## W = 463, p-value = 0.02416
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Le test ne met pas en évidence une différence significative

CSI

wilcox.test(Ig$CSI_µg~Ig$IgG_deficit, var.equal=TRUE)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  Ig$CSI_µg by Ig$IgG_deficit
## W = 799.5, p-value = 0.4282
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Le test ne met pas en évidence une différence significative

Montélukast

wilcox.test(Ig$Montélukast~Ig$IgG_deficit, var.equal=TRUE)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  Ig$Montélukast by Ig$IgG_deficit
## W = 988, p-value = 0.9838
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Le test ne met pas en évidence une différence significative

Réponse Biotherapie

wilcox.test(Ig$Rep_biotherapie_GETE~Ig$IgG_deficit, var.equal=TRUE)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  Ig$Rep_biotherapie_GETE by Ig$IgG_deficit
## W = 586, p-value = 0.1085
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Le test ne met pas en évidence une différence significative

VEMS pre B2 (litre)

wilcox.test(Ig$VEMS_pre_B2_L~Ig$IgG_deficit, var.equal=TRUE)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  Ig$VEMS_pre_B2_L by Ig$IgG_deficit
## W = 727.5, p-value = 0.1938
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Le test ne met pas en évidence une différence significative

VEMS pre B2 (%)

wilcox.test(Ig$VEMS_PreB2_Pct~Ig$IgG_deficit, var.equal=TRUE)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  Ig$VEMS_PreB2_Pct by Ig$IgG_deficit
## W = 710, p-value = 0.2874
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Le test ne met pas en évidence une différence significative

Tiffe

t.test(Ig$Tiffenau~Ig$IgG_deficit, var.equal=TRUE)
## 
##  Two Sample t-test
## 
## data:  Ig$Tiffenau by Ig$IgG_deficit
## t = 0.0095199, df = 221, p-value = 0.9924
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -11.69751  11.81107
## sample estimates:
## mean in group Non mean in group Oui 
##          66.19078          66.13400

Le test ne met pas en évidence une différence significative

FeNO

malgre les données insuffisantes, le test de wilcoxon a été fait ( attention à ne pas prendre en consideration)

wilcox.test(Ig$FeNo~Ig$IgG_deficit, var.equal=TRUE)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  Ig$FeNo by Ig$IgG_deficit
## W = 172, p-value = 0.527
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Le test ne met pas en évidence une différence significative

PNE_Gl

wilcox.test(Ig$PNE_G_L~Ig$IgG_deficit, var.equal=TRUE)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  Ig$PNE_G_L by Ig$IgG_deficit
## W = 1046.5, p-value = 0.02702
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Le test met en évidence une différence significative

Il y’a une donnée qui sort de la norme d’une PNE =700 est ce normal ?

quand je fais le test de verification avec le Welch Two Sample t-test , on perd la significativité

IgGE total

wilcox.test(Ig$IgE_Total~Ig$IgG_deficit, var.equal=TRUE)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  Ig$IgE_Total by Ig$IgG_deficit
## W = 659, p-value = 0.05858
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

la p-value est dans la limite de la significativité