### R code from vignette source 'C:/Bendix/teach/NSCE/2022/pracs/cohort-measures-sol.rnw' ################################################### ### code chunk number 1: cohort-measures-sol.rnw:10-15 ################################################### options( width=110 ) Y.todis <- 2.5 + 3.5 + 1.5 + 3.0 + 4.5 + 0.5 + 1.0 + 2.5 + 2.5 + 2.5 + 1.5 + 1.5 Y.todis ################################################### ### code chunk number 2: cohort-measures-sol.rnw:19-22 ################################################### Cases <- 5 Irate <- 100*Cases/Y.todis round(Irate, 1) ################################################### ### code chunk number 3: cohort-measures-sol.rnw:27-29 ################################################### Y.todth <- Y.todis + 2 + 1.5 + 1 + 0.5 + 0.5 Y.todth ################################################### ### code chunk number 4: cohort-measures-sol.rnw:34-37 ################################################### Dth.C <- 1 Mrate.C <- 100*Dth.C/Y.todth round(Mrate.C, 1) ################################################### ### code chunk number 5: cohort-measures-sol.rnw:41-44 ################################################### Dth.all <- 4 Mrate.all <- 100*Dth.all/Y.todth round( Mrate.all, 1 ) ################################################### ### code chunk number 6: cohort-measures-sol.rnw:48-50 ################################################### Mprop3.all <- 1 - exp( - (Mrate.all/100)*3 ) round(100*Mprop3.all, 1) ################################################### ### code chunk number 7: cohort-measures-sol.rnw:57-59 ################################################### Y.distodth <- Y.todth - Y.todis Y.distodth ################################################### ### code chunk number 8: cohort-measures-sol.rnw:62-65 ################################################### D.pts <- 2 Mrate.pts <- 100*D.pts / Y.distodth round( Mrate.pts, 1 ) ################################################### ### code chunk number 9: cohort-measures-sol.rnw:69-71 ################################################### Mprop3.pts <- 1 - exp( -(Mrate.pts/100)* 3 ) round( 100*Mprop3.pts, 1 ) ################################################### ### code chunk number 10: cohort-measures-sol.rnw:75-79 ################################################### N1 <- 7 ; N2 <- 5 D1 <- 1 ; D2 <- 3 P1 <- 100*D1/N1; P2 <- 100*D2/N2 round( c(P1, P2), 1) ################################################### ### code chunk number 11: cohort-measures-sol.rnw:82-85 ################################################### Prev <- c(D1, D2)/c(N1, N2) names(Prev) <- c("30sep2006","31dec2008") round( 100*Prev, 1 ) ################################################### ### code chunk number 12: cohort-measures-sol.rnw:111-112 ################################################### library( Epi ) ################################################### ### code chunk number 13: cohort-measures-sol.rnw:119-152 ################################################### coh <- data.frame( doe=c("2004-01-01", "2004-01-01", "2004-01-01", "2004-07-01", "2004-07-01", "2005-01-01", "2005-07-01", "2006-01-01", "2006-01-01", "2006-07-01", "2007-01-01", "2007-01-01" ), dox=c("2008-07-01", "2009-07-01", "2005-07-01", "2007-07-01", "2009-07-01", "2006-07-01", "2006-07-01", "2008-07-01", "2009-07-01", "2009-07-01", "2009-07-01", "2008-07-01" ), ddx=c("2006-07-01", "2007-07-01",rep(NA,3), "2005-07-01",rep(NA,2), "2008-07-01",NA, "2008-07-01",NA), xst=factor(c(2,1,3,3,1,3,1,1,2,1,1,1), labels= c("Well","Dead-Ca","Dead-Oth")), id=1:12 ) coh ################################################### ### code chunk number 14: cohort-measures-sol.rnw:160-165 ################################################### cL <- Lexis( entry = list(per=cal.yr(doe)), exit = list(per=cal.yr(dox)), exit.status = xst, id = id, data = coh ) ################################################### ### code chunk number 15: cohort-measures-sol.rnw:169-170 ################################################### summary( cL ) ################################################### ### code chunk number 16: cohort-measures-sol.rnw:174-179 ################################################### cL <- cutLexis( cL, cut = cal.yr(cL$ddx), new.state = "Cancer", precursor.states = "Well" ) summary( cL ) ################################################### ### code chunk number 17: cohort-measures-sol.rnw:189-190 ################################################### cL[order(cL$lex.id,cL$per),] ################################################### ### code chunk number 18: times ################################################### par( mar=c(3,3,1,1), mgp=c(3,1,0)/1.6 ) plot( cL, ylim=c(12.5,0.5), ylab="", xlab="Date of follow-up", bty="n", las=1, yaxt="n", xlim=c(2004,2009.5), lty=1, col=c("transparent","black")[as.integer(cL$lex.Cst)], lwd=4 ) abline( v=2003+seq(0,7,0.5), col="gray" ) lines( cL, lty="11", col=c("black","transparent")[as.integer(cL$lex.Cst)], lwd=4 ) axis( side=2, labels=1:12, at=1:12, las=1, lty=0 ) # This is just to get the points of death to look nice points( cL, col="white", pch=c(NA,NA,16,16)[as.integer(cL$lex.Xst)], cex=1.6 ) points( cL, col="black", pch=c(NA,NA,16,1 )[as.integer(cL$lex.Xst)], cex=1.6, lwd=3 ) points( cL, col="black", pch=c(NA,NA,1 ,1 )[as.integer(cL$lex.Xst)], cex=1.6, lwd=3 ) ################################################### ### code chunk number 19: boxes ################################################### boxes( cL, boxpos=T ) ################################################### ### code chunk number 20: cohort-measures-sol.rnw:228-229 ################################################### cS <- splitLexis( cL, breaks=2009 ) ################################################### ### code chunk number 21: cohort-measures-sol.rnw:241-242 ################################################### cS[order(cS$lex.id),1:8] ################################################### ### code chunk number 22: boxes-r ################################################### boxes( subset(cS,per<2009), boxpos=TRUE )