❝本节来分享介绍一个可用于GBD数据进行连接点分析的R包nih.joinpoint,该包依赖Joinpoint软件,因此要先安装此软件才能使用,具体信息请参考官方文档。
❝https://github.com/DanChaltiel/nih.joinpoint
devtools::install_github("DanChaltiel/nih.joinpoint")
❝只安装R包是无法进行分析的,需要安装Joinpoint软件,由于我们需要使R调用该软件因此需要安装命令行版。
https://surveillance.cancer.gov/joinpoint/callable/
除了在此页面填写信息外根据内容介绍还需要签署一份协议需要申请者签名以及所在单位内具有签署协议权力的领导签名。
需要将协议转换为pdf格式在申请时上传
library(tidyverse)
library(nih.joinpoint)
nih_sample_data %>% group_by(sex) %>% slice(1, 2, n()-1, n()) #first 2 and last 2 of each group
#> # A tibble: 12 x 4
#> # Groups: sex [3]
#> sex year rate se
#> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 Both 1975 59.5 0.622
#> 2 Both 1976 61.4 0.626
#> 3 Both 2008 44.7 0.395
#> 4 Both 2009 42.6 0.382
#> 5 Male 1975 68.4 1.07
#> 6 Male 1976 71.7 1.08
#> 7 Male 2008 51.0 0.639
#> 8 Male 2009 48.2 0.614
#> 9 Female 1975 53.6 0.770
#> 10 Female 1976 54.1 0.767
#> 11 Female 2008 39.5 0.500
#> 12 Female 2009 38.1 0.488
run_opt = run_options(model="ln", max_joinpoints=3, n_cores=3)
export_opt = export_options()
使用run_options()和export_options()设置连接点分析的参数,在此示例中,要求对数线性模型最多可找到3个连接点,使用处理器的3个核心进行并行计算。
jp = joinpoint(nih_sample_data, x=year, y=rate, by=sex, se=se,
run_opts=run_opt, export_opts=export_opt)
names(jp)
#> [1] "aapc" "apc" "data_export" "selected_model"
#> [5] "perm_test" "report" "run_summary"
jp2 = joinpoint(nih_sample_data, x=year, y=rate,
run_opts=run_opt)
使用包内置函数进行绘图,当然也可根据结果使用ggplot2进行绘图
jp_plot(jp)
❝可以看到只要成功安装此软件后分析还是非常简单的