Nos étudiants en MBA spécialisés en journalisme de données ont réalisé une série de tutoriels pour leur projet final du cours Low Code : Transformer des données en articles d'actualité sans programmation, dispensé par le professeur Adriano Belisário. Ce mois-ci, vous pouvez découvrir certains de leurs travaux et… Découvrez des aventures passionnantes grâce aux tutoriels qu'ils ont créés. Aujourd'hui, vous pouvez consulter le tutoriel réalisé par Mariana Hallal.
Au Brésil, la vaccination contre la Covid-19 a débuté en priorité auprès des groupes les plus vulnérables à la maladie ou les plus exposés au virus. Les personnes âgées, les résidents d'établissements de soins de longue durée, les professionnels de santé et les populations autochtones figuraient en tête de liste.
En mai dernier, les personnes présentant des comorbidités ont été intégrées au programme de vaccination. Découvrez comment évaluer l'impact de cette vaccination sur le nombre d'hospitalisations. Pour ce faire, nous analyserons les données du système Sivep-Gripe du ministère de la Santé à l'aide de SQL et de Google Sheets.
Étape par étape
1 - Téléchargez les données du ministère de la Santé. Pour cette analyse, nous utiliserons uniquement les données de 2021. Cliquez ici. Cliquez ici pour télécharger la feuille de calcul.Pour télécharger, vous devez cliquer sur « SRAG » > « Explorer » > « Télécharger ».
2 - Si vous n'avez jamais utilisé SQL, vous devez télécharger le programme. Nous utiliserons DB Browser pour SQLite. Téléchargez-le. ici.
3 - Dans SQL, cliquez sur « Nouvelle base de données », nommez cette base de données « comorbidité » et enregistrez.
3 - Une fenêtre s'ouvrira vous demandant de créer un tableau. Cliquez sur Annuler car nous allons importer les données.
4 - Cliquez sur « Fichier » > « Importer » > « Tableau à partir d'un fichier CSV »
5 - Sélectionnez le fichier que nous avons téléchargé auprès du ministère de la Santé, configurez le tableau comme indiqué sur l'image, puis cliquez sur OK.
7 - Le nom du tableau contient des éléments susceptibles de gêner l'analyse, comme le tiret (-). Renommons le tableau pour résoudre ce problème. Faites un clic droit sur le nom du tableau et cliquez sur « Modifier le tableau ».
8 - Renommez le tableau en « srag2021 » et cliquez sur OK.
9 - Passons maintenant à l'analyse. Sélectionnons les colonnes à utiliser. Cliquez sur « Exécuter SQL », saisissez la commande ci-dessous et cliquez sur le bouton « Lecture ».
SELECT FATOR_RISC, substr(DT_INTERNA, 4, 10) AS mes_interna
DE srag2021
OÙ CLASSI_FIN = 5
La fonction SELECT indique au programme les colonnes à extraire. La fonction FROM précise la table de départ. La fonction WHERE applique un filtre. Ici, nous ne voulons que les lignes où la classification finale est 5 (covid).
Le terme « substr » à la fin de la fonction SELECT permet de supprimer des caractères d'une colonne entière. Appliquons-le à la colonne DT_INTERNA pour ne conserver que le mois et l'année d'hospitalisation ; cela simplifiera l'analyse.
10 - Voici le tableau que nous allons utiliser. Créons donc une vue pour l'exploiter plus efficacement. Cliquez sur « Enregistrer la vue des résultats » > « Enregistrer comme vue ». Nommez cette vue « fatorderisco ».
11 - Appuyez deux fois sur Entrée après la dernière ligne et passons à la phrase suivante. Notre objectif est de déterminer le pourcentage de personnes hospitalisées présentant un facteur de risque chaque mois. Nous allons donc demander à SQL de compter le nombre de personnes hospitalisées chaque mois, avec et sans facteurs de risque.
SELECT *, count(FATOR_RISC) AS totalfateur
À partir du facteur de risque
OÙ mes_interna COMME '%2021%'
GROUPER PAR mois_interne, FACTEUR_DE_RISQUE
Avec cette instruction, nous n'avons filtré que les mois de 2021. Bien que la feuille de calcul ne contienne théoriquement que des données de 2021, de nombreuses fautes de frappe dans le champ « date » entravent l'analyse.
Après avoir saisi la phrase, sélectionnez-la et cliquez sur « Exécuter ».
12 - Enregistrons ce résultat et transférons-le dans Google Sheets. Cliquez sur le bouton « Enregistrer la vue », choisissez « Exporter au format CSV », cliquez sur « Enregistrer » et nommez le fichier « fatorderisco ».
13 - Créez une nouvelle feuille de calcul dans Google Sheets. Cliquez sur « Fichier » > « Importer » > « Importer » > « Sélectionnez un fichier sur votre appareil ». Décochez la case « Convertir le texte en nombres, dates et formules » et cliquez sur « Importer les données ».
14 - Cliquez sur « Affichage » > « Figer » > « 1 ligne » pour définir la première ligne comme en-tête.
15 - Sélectionnez la colonne « totalfactor », cliquez sur le bouton « 123 » et sélectionnez l’option « 0 » ou « nombre ».
16 - Créons un tableau croisé dynamique. Cliquez sur « Données » > « Tableau croisé dynamique » > « Créer ». Dans le menu de gauche, cliquez sur « Ajouter » à côté de « Lignes » et sélectionnez « internal_month ».
Cliquez sur « Ajouter » à côté de « Valeurs » et sélectionnez « totalfactor ». Dans l’onglet « Résumer par », sélectionnez « SOMME ».
Copiez le résultat et collez uniquement les valeurs (CTRL + MAJ + V) dans la cellule F1 de l'onglet principal.
17 - Dans la cellule D1 du premier onglet, saisissez « total_por_mes ». Dans la cellule D2, saisissez la formule suivante : =RECHERCHEV(B:B;F:G;2;FAUX).
18 - Double-cliquez sur le petit point bleu dans le coin de la cellule D2 pour appliquer ces informations à toute la colonne.
19 - Dans la cellule E1, saisissez « pourcentage ». Dans la cellule E2, saisissez la formule suivante : =C2/D2. Cliquez sur le petit carré bleu dans le coin de la cellule pour appliquer la formule à toute la colonne. Sélectionnez toute la colonne E, cliquez sur « 123 » et sélectionnez « pourcentage ».
20 - Voilà ! C'est le résultat. Dans la colonne RISK_FACTOR, le chiffre 1 signifie « oui, le patient présente un facteur de risque » et le chiffre 2 signifie « le patient ne présente pas de facteur de risque ». Ces informations se trouvent dans le dictionnaire de données.
Nous avons constaté qu'en janvier, 65,6 % des décès concernaient des personnes présentant des facteurs de risque. En juin, ce pourcentage avait déjà diminué pour atteindre 52,37 %. Il est toujours conseillé de consulter un spécialiste avant de tirer des conclusions d'une base de données.
La vaccination des personnes présentant des comorbidités a débuté en mai dans la plupart des États. Par conséquent, à ce jour, la plupart de ces personnes n'ont reçu que la première dose du vaccin. Dans les semaines à venir, les personnes présentant des facteurs de risque devraient représenter un groupe encore plus restreint parmi les personnes hospitalisées. Pour filtrer par État, vous pouvez indiquer l'État souhaité dans la clause WHERE de la première instruction de votre requête SQL.
