Niveau de difficulté
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Le Conseil de l'Expert
Ce script illustre une approche analytique de haut niveau, combinant la puissance statistique de la PROC GLM et les capacités interactives de l'ODS (Output Delivery System). Dans une étude clinique, la simple comparaison des moyennes post-traitement est souvent biaisée par l'état initial des patients. L'utilisation d'un modèle d'analyse de la covariance (ANCOVA) permet ici d'ajuster l'efficacité des médicaments en fonction du score pré-traitement, offrant ainsi des LS-Means (moyennes des moindres carrés) bien plus représentatives de l'effet réel de chaque molécule.
L'expertise technique réside particulièrement dans la création d'un tableau de bord de santé interactif. En intégrant des variables d'URL dynamiques au sein du jeu de données, vous transformez un graphique statique en une interface de navigation. L'option imagemap=yes permet de lier chaque barre de la PROC SGPLOT à un rapport détaillé. Cette méthode est indispensable pour le "drill-down" médical : on passe d'une vue synthétique (les moyennes ajustées) à une vue granulaire (la dispersion individuelle par patient) en un seul clic, facilitant ainsi l'identification visuelle des outliers ou des réponses atypiques au traitement.
Une recommandation d'expert : lors de l'utilisation de l'interaction drug | PreTreatment dans l'instruction MODEL, assurez-vous de vérifier la significativité de l'interaction. Si elle est significative, cela signifie que l'efficacité du médicament dépend du niveau de gravité initial de la maladie, ce qui nécessite une interprétation clinique beaucoup plus nuancée que la simple comparaison des moyennes globales.
Analyse des données
Type : CREATION_INTERNE
Les données sont créées directement dans le script via une étape DATA avec une instruction DATALINES. L'option '@@' est utilisée dans l'instruction INPUT pour lire plusieurs observations à partir d'une seule ligne de données.
1 Bloc de code
Ce bloc DATA STEP crée la table 'drugtest'. Il lit les données intégrées via l'instruction DATALINES. L'indicateur '@@' à la fin de l'instruction INPUT permet de lire plusieurs observations (triplets Drug, PreTreatment, PostTreatment) qui se trouvent sur la même ligne physique dans les données.
| 1 | title 'Treatment of Leprosy'; |
| 2 | |
| 3 | DATA drugtest; |
| 4 | INPUT Drug $ PreTreatment PostTreatment @@; |
| 5 | DATALINES; |
| 6 | a 11 6 a 8 0 a 5 2 a 14 8 a 19 11 |
| 7 | a 6 4 a 10 13 a 6 1 a 11 8 a 3 0 |
| 8 | d 6 0 d 6 2 d 7 3 d 8 1 d 18 18 |
| 9 | d 8 4 d 19 14 d 8 9 d 5 1 d 15 9 |
| 10 | f 16 13 f 13 10 f 11 18 f 9 5 f 21 23 |
| 11 | f 16 12 f 12 5 f 12 16 f 7 1 f 12 20 |
| 12 | ; |
| 13 |
2 Bloc de code
Cette procédure applique un Modèle Linéaire Général (GLM). Elle modélise la variable 'PostTreatment' en fonction de la variable de classification 'drug', de la variable continue 'PreTreatment' et de leur interaction. L'instruction 'lsmeans' calcule les moyennes des moindres carrés pour chaque 'drug', et 'ods output' sauvegarde ces résultats dans une nouvelle table SAS nommée 'lsmeans'.
| 1 | PROC GLM DATA=drugtest; |
| 2 | class drug; |
| 3 | model PostTreatment = drug | PreTreatment / solution; |
| 4 | lsmeans drug / stderr pdiff; |
| 5 | ods OUTPUT LSMeans=lsmeans; |
| 6 | QUIT; |
3 Bloc de code
Ce bloc modifie la table 'lsmeans' générée précédemment. Il ajoute une nouvelle colonne, 'DrugClick', qui contient le nom d'un fichier HTML. Cette colonne servira à créer des liens hypertextes dans le graphique qui suit.
| 1 | DATA lsmeans; |
| 2 | SET lsmeans; |
| 3 | IF drug='a' THEN DrugClick='drug1.htm'; |
| 4 | IF drug='d' THEN DrugClick='drug2.htm'; |
| 5 | IF drug='f' THEN DrugClick='drug3.htm'; |
| 6 | RUN; |
4 Bloc de code
Ce bloc génère un graphique à barres horizontales. Il utilise les données de la table 'lsmeans' pour représenter la moyenne des moindres carrés ('lsmean') pour chaque médicament ('drug'). L'option 'imagemap=yes' et le paramètre 'url=drugclick' sur l'instruction 'hbar' rendent chaque barre cliquable, pointant vers le fichier HTML défini dans la variable 'DrugClick'.
| 1 | ods graphics / imagemap=yes height=2in width=6.4in; |
| 2 | |
| 3 | PROC SGPLOT DATA=lsmeans; |
| 4 | title 'Chart of LS-Means for Drug Type'; |
| 5 | hbar drug / response=lsmean stat=mean |
| 6 | url=drugclick; |
| 7 | footnote j=l 'Click on the bar to see a plot of PostTreatment ' |
| 8 | 'versus PreTreatment for the corresponding drug.'; |
| 9 | FORMAT lsmean 6.3; |
| 10 | RUN; |
| 11 | |
| 12 | ods graphics off; |
| 13 | footnote; |
5 Bloc de code
Cette dernière étape génère les rapports détaillés. La procédure SGPLOT crée un nuage de points comparant 'PostTreatment' à 'PreTreatment'. L'instruction 'by drug' génère un graphique distinct pour chaque médicament. L'instruction 'ods html newfile=page' garantit que chaque graphique est écrit dans un fichier HTML séparé (drug1.htm, drug2.htm, etc.), qui sont les cibles des liens du graphique à barres.
| 1 | ods html body='drug1.htm' newfile=page style=HTMLBlue; |
| 2 | |
| 3 | PROC SGPLOT DATA=drugtest; |
| 4 | title 'Plot of PostTreatment versus PreTreatment'; |
| 5 | scatter y=PostTreatment x=PreTreatment; |
| 6 | BY drug notsorted; |
| 7 | RUN; |
| 8 | |
| 9 | ods html close; |