Résumé et Mise en Place

This is an Epiverse-TRACE tutorial built with The Carpentries Workbench.

Motivation

Des épidémies de maladies infectieuses peuvent apparaître à cause de différents agents pathogènes et dans différents contextes. Cependant, elles aboutissent généralement à des questions de santé publique similaires, allant de la compréhension des dynamiques de transmission et de la gravité clinique à l’examen de l’effet des mesures de contrôle (Cori et al. 2017). Nous pouvons relier chacune de ces questions de santé publique à une série de tâches d’analyse des données épidémidémiologiques. L’efficacité et la fiabilité de ces tâches peuvent améliorer la rapidité et la précision de la réponse aux questions sous-jacentes.

Epiverse-TRACE vise à fournir un écosystème logiciel pour l’analyse des épidémies, avec des logiciels communautaires intégrés, généralisables et évolutifs. Nous:

  • soutenons le développement de nouveaux packages R,
  • facilitons l’interconnexion des outils existants pour les rendre plus conviviaux et
  • contribuons à une communauté de pratique regroupant épidémiologistes de terrain, data scientists, chercheurs en laboratoire, analystes d’agences de santé, ingénieurs logiciels, etc.

Tutoriels Epiverse-TRACE

Nos tutoriels s’articulent autour d’un pipeline d’analyse de données épidémiologiques divisé en trois étapes: tâches initiales (au début de l’épidémie), tâches intermédiaires (quelques semaine après le début de l’épidémie) et tâches tardives (en pleine épidémie). Les résultats des tâches réalisées au début de l’épidémie servent généralement de données d’entrée pour les tâches requises au cours des étapes suivantes.

Aperçu des thèmes abordés dans le cadre de ce tutoriel
Aperçu des thèmes abordés dans le cadre de ce tutoriel

Nous avons conçu un site Web pour chaque tâche de ce tutoriel. Chaque site Web est composé d’un ensemble d’épisodes couvrant différents sujets.

Tutoriels pour les premières tâches ➠ Didacticiels pour les tâches intermédiaires ➠ Travaux dirigés tardifs ➠
Lire et nettoyer les données épidémiologiques, et concevoir un object de la classe {linelist} Analyse et prévision en temps réel Modélisation de scénarios
Lire, nettoyer et valider les données épidémiologiques, convertir un linelist en incidence pour la visualisation. Accéder aux distributions des délais épidémiologiques et estimer les paramètres de transmission, prédire le nombre de cas, estimer la gravité clinique et la super-propagation. Simulez la propagation de la maladie et étudiez les interventions.

Chaque épisode contient les sections suivantes:

  • Vue d’ensemble: décrit les questions auxquelles nous allons répondre et les objectifs de l’épisode.
  • Conditions préalables: décrit les épisodes qui doivent idéalement être complétés au préalable. Elle décrit aussi les librairies qui vont être utilisées au cours de l’épisode.
  • Exemple de code R: des exemples de code R afin que vous puissiez reproduire les analyses sur votre propre ordinateur.
  • Défis: des défis à relever pour tester votre compréhension.
  • Explicatifs: des boîtes qui vous permettent de mieux comprendre les concepts mathématiques et de modélisation.

Consultez également le site glossaire pour connaître les termes qui ne vous sont pas familiers.

Les Packages R de Epiverse-TRACE

Notre stratégie consiste à intégrer progressivement des packages R spécialisés à un pipeline traditionnel d’analyse de données. Ces librairies devraient combler les lacunes notées dans ces pipelines d’analyse épidémiologiques qui sont conçus en vue d’apporter des réponses aux épidémies.

L’unité fondamentale de partage de code dans R est le package. Un package regroupe du code, des données, de la documentation et des tests et est facile à partager avec d’autres (Wickham et Bryan, 2023)
L’unité fondamentale de partage de code dans R est le package. Un package regroupe du code, des données, de la documentation et des tests et est facile à partager avec d’autres (Wickham et Bryan, 2023)

Pré-requis

Ce contenu suppose une connaissance intermédiaire de R. Ces épisodes sont pour vous si :

  • Vous savez lire des données dans R, les transformer et les reformater, et créer une variété de graphiques.
  • Vous connaissez les fonctions de dplyr, tidyr et ggplot2
  • Vous pouvez utiliser les opérateurs pipe de magrittr (%>%) et/ou celui de la librairie de base de R (|>).

Nous supposons que les apprenants se sont familiarisés avec les concepts de base de la statistique, des mathématiques et de la théorie des épidémies, mais NE DISPOSENT PAS FORCÉMENT de connaissances intermédiaires ou expertes en modélisation mathématique des maladies infectieuses.

Configuration des logiciels

Suivez ces deux étapes :

1. Installez ou mettez à jour R et RStudio

R et RStudio sont deux logiciels distincts :

  • R est un langage de programmation et un logiciel utilisé pour exécuter du code écrit en R.
  • RStudio est un environnement de développement intégré (IDE) qui facilite l’utilisation de R. Nous vous recommandons d’utiliser RStudio pour interagir avec R.

Pour installer R et RStudio, suivez les instructions suivantes https://posit.co/download/rstudio-desktop/.

Déjà installé ?

Ne perdez pas de temps : C’est le moment idéal pour vous assurer que votre version de R est à jour.

Ce tutoriel nécessite la version 4.0.0 de R ou des versions plus récentes.

Pour vérifier si votre version de R est à jour :

  • Dans RStudio, votre version de R sera imprimée dans la fenêtre de la console. Vous pouvez également exécuter sessionInfo().

  • Pour mettre à jour R téléchargez et installez la dernière version à partir du site web du projet R pour votre système d’exploitation.

    • Après l’installation d’une nouvelle version, vous devrez réinstaller tous vos librairies avec la nouvelle version.

    • Pour Windows, la librairie installr permet de mettre à jour votre version de R et migrer votre bibliothèque de librairies.

  • Pour mettre à jour RStudio ouvrez RStudio et cliquez sur Help > Check for Updates. Si une nouvelle version est disponible, suivez les instructions qui s’affichent à l’écran.

Vérifiez régulièrement les mises à jour

Bien que cela puisse paraître effrayant, il est plus courant de rencontrer des problèmes à cause de l’utilisation de versions obsolètes de R ou de librairies R. Il est donc recommandé de mettre à jour les versions de R, de RStudio et de tous les packages que vous utilisez régulièrement.

2. Vérifier et installer les outils de compilation

Certains paquets nécessitent un ensemble d’outils complémentaires pour être compilés. Ouvrez RStudio et copiez-collez le bloc de code suivant dans la fenêtre de console, puis appuyez sur Enter (Windows et Linux) ou Return (MacOS) pour exécuter la commande :

R 

if(!require("pkgbuild")) install.packages("pkgbuild")
pkgbuild::check_build_tools(debug = TRUE)

Nous attendons un message similaire à celui ci-dessous :

SORTIE 

Your system is ready to build packages!

Si les outils de compilation ne sont pas disponibles, cela déclenchera une installation automatique.

  1. Exécutez la commande dans la console.
  2. Ne l’interrompez pas, attendez que R affiche le message de confirmation.
  3. Une fois cela fait, redémarrez votre session R (ou redémarrez simplement RStudio) pour vous assurer que les modifications prennent effet.

Si l’installation automatique ne fonctionne pas, vous pouvez les installer manuellement en fonction de votre système d’exploitation.

Vérification de l’environnement

Cette étape nécessite des privilèges d’administrateur pour installer le logiciel.

Si vous ne disposez pas des droits d’administrateur dans votre environnement actuel :

  • Essayez d’exécuter le tutoriel sur votre ordinateur personnel auquel vous avez un accès complet.
  • Utilisez un environnement de développement préconfiguré (par exemple, Posit Cloud).
  • Demandez à votre administrateur système d’installer les logiciels requis pour vous.

3. Installez les librairies R requises

Ouvrez RStudio et copiez et collez le morceau de code suivant dans la fenêtre de la console puis appuyez sur la touche Entrer (Windows et Linux) ou Retour (MacOS) pour exécuter la commande :

R 

# for episodes on read, clean, validate and visualize linelist

if(!require("pak")) install.packages("pak")

new_packages <- c(
  "epiverse-trace/readepi@readepi_no_his_spc_deps",
  "cleanepi@1.1.0",
  "reactable",
  "rio",
  "here",
  "DBI",
  "RSQLite",
  "dbplyr",
  "linelist",
  "simulist",
  "incidence2",
  "epiverse-trace/tracetheme",
  "tidyverse"
)

pak::pkg_install(new_packages)

Ces étapes d’installation peuvent vous demander ? Do you want to continue (Y/n) écrivez Y et d’appuyer sur Entrez.

Si vous rencontrez des difficultés pour installer {tracetheme}, essayer d’utiliser le code suivant.

R 

install.packages("tracetheme", repos = c("https://epiverse-trace.r-universe.dev"))

Vous pouvez utiliser la function install.packages() de la librairie de base de R.

R 

install.packages("rio")

Si le mot-clé du message d’erreur contient ceci: Personal access token (PAT), vous devrez peut-être configurer votre token GitHub.

Installez d’abord ces librairies :

R 

if(!require("pak")) install.packages("pak")

new <- c("gh",
         "gitcreds",
         "usethis")

pak::pak(new)

Ensuite, suivez ces trois étapes pour configurer votre token GitHub (lisez ce guide étape par étape):

R 

# creer un token
usethis::create_github_token()

# configurer votre token 
gitcreds::gitcreds_set()

# obtenir un rapport de votre situation
usethis::git_sitrep()

Puis Réessayez d’installer {tracetheme} par example:

R 

if(!require("remotes")) install.packages("remotes")
remotes::install_github("epiverse-trace/tracetheme")

Si l’erreur persiste, contactez-nous!

Vous devez mettre à jour toutes les librairies nécessaires à ce tutoriel, même si vous les avez installés récemment. Les nouvelles versions contiennent des améliorations et d’importantes corrections de bugs.

Lorsque l’installation est terminée, vous pouvez essayer de charger les packages en copiant et collant le code suivant dans la console :

R 

# pour les episodes on lire, nettoyer, valider and visualiser les donnnees

library(readepi)
library(cleanepi)
library(reactable)
library(rio)
library(here)
library(DBI)
library(RSQLite)
library(dbplyr)
library(linelist)
library(simulist)
library(incidence2)
library(tracetheme)
library(tidyverse)

Si vous ne voyez PAS d’erreur comme there is no package called '...' vous êtes prêt à commencer ! Si c’est le cas, contactez-nous!

4. Créez un projet et un dossier RStudio

Nous vous suggérons d’utiliser les projets RStudio.

Suivez les étapes suivantes

  • Créer un projet RStudio. Si nécessaire, suivez cette procédure guide pratique sur “Hello RStudio Projects” pour créer un nouveau projet dans un nouveau répertoire.
  • Créez le dossier data/ dans le projet RStudio. Sauvegarder l’ensemble de données à télécharger dans ce dossier data/.

Le répertoire d’un projet RStudio nommé par exemple training devrait ressembler à ceci :

training/
|__ data/
|__ training.Rproj

Projets RStudio vous permet d’utiliser des chemin d’accès relatifs par rapport au répertoire contenant le projet. Ce qui rend votre code plus portable et moins sujet aux erreurs. Évite d’utiliser setwd() avec des chemins absolus comme "C:/Users/MyName/WeirdPath/training/data/file.csv".

5. Créez un compte GitHub

Nous pouvons utiliser GitHub comme plateforme de collaboration pour communiquer sur les problèmes liés aux librairies et s’engager dans des discussions au sein de la communauté.

Suivez toutes ces étapes

  1. Allez dans https://github.com et suivez le lien “S’inscrire” en haut à droite de la fenêtre.
  2. Suivez les instructions pour créer un compte.
  3. Vérifiez votre adresse électronique auprès de GitHub.

Les jeux de données

Téléchargez les données

Nous téléchargerons les données directement à partir de R au cours du tutoriel. Cependant, si vous vous attendez à des problèmes de réseau, il peut être préférable de télécharger les données à l’avance et de les stocker sur votre machine.

Les fichiers contenant les données pour le tutoriel peuvent être téléchargés manuellement à partir d’ici :

Vos questions

Si vous avez besoin d’aide pour installer les logiciels et les librairies ou si vous avez d’autres questions concernant ce tutoriel, veuillez envoyer un courriel à l’adresse suivante andree.valle-campos@lshtm.ac.uk