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cloture
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cloture/cloture.Rmd

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  1. ```{r init, echo = F, message = F}

  2. library(DT)

  3. library(ggplot2)

  4. library(knitr)

  5. library(tidyr)

  6. library(stringr)

  7. library(dplyr)

  8. 

  9. opts_chunk$set(echo = F,

  10.                message = F,

  11.                error = F,

  12.                warning = F,

  13.                fig.width = 12,

  14.                fig.height = 7)

  15. 

  16. options(DT.options = list(paging = F,

  17.                           searching = F,

  18.                           info = ""))

  19. ```

  20. 

  21. ```{r data}

  22. load("donnees.Rdata")

  23. 

  24. mois_label <- c("Janvier",

  25.                 "Février",

  26.                 "Mars",

  27.                 "Avril",

  28.                 "Mai",

  29.                 "Juin",

  30.                 "Juillet",

  31.                 "Août",

  32.                 "Septembre",

  33.                 "Octobre",

  34.                 "Novembre",

  35.                 "Décembre")

  36. 

  37. sprintf("%02.f", mois) %>%

  38. {

  39.   previous <<- str_c("M", ., "-", annee - 1)

  40.   current <<- str_c("M", ., "-", annee)

  41.   periode <<- str_c(previous, " et de ", current)

  42. }

  43. 

  44. ```

  45. 

  46. # {.tabset}

  47. 

  48. ## Production

  49. 

  50. ### <a href="#tab1" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Nombre total de RUM et de RSS transmis</a> {.panel .panel-default}

  51. #### {.panel-body .collapse #tab1}

  52. ```{r tab1}

  53. rum %>%

  54.   filter(annee_sortie == annee) %>%

  55.   tally %>%

  56.   bind_rows(rss %>%

  57.               filter(annee_sortie == annee) %>%

  58.               tally) %>%

  59. 

  60.   datatable(rownames = c("RUM", "RSS"),

  61.             colnames = c("Type de résumé", "Nombre produit"))

  62. ```

  63. 

  64. ### <a href="#tab2a" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Nombre de RUM transmis par mois pour les 3 dernières années</a> {.panel .panel-default}

  65. #### {.panel-body .collapse #tab2a}

  66. ```{r tab2a}

  67. rum %>%

  68.   count(annee_sortie, mois_sortie) %>%

  69.   spread(annee_sortie, n) %>%

  70.   bind_rows(filter(., mois_sortie <= mois) %>%

  71.             select(-mois_sortie) %>%

  72.             summarise_each(funs(sum))) %>%

  73.   bind_rows(filter(., mois_sortie <= 12) %>%

  74.             select(-mois_sortie) %>%

  75.             summarise_each(funs(sum))) %>%

  76.   mutate_(.dots = setNames(str_c("(`",annee,"`-`", annee - 2,"`)/`", annee - 2,"`"), str_c(annee, "-", annee - 2))) %>%

  77.   mutate_(.dots = setNames(str_c("(`",annee,"`-`", annee - 1,"`)/`", annee - 1,"`"), str_c(annee, "-", annee - 1))) %>%

  78.   select(-mois_sortie) %>%

  79. 

  80.   datatable(rownames = c(mois_label, "Total clôture", "Total M12")) %>%

  81.   formatPercentage(c(4,5), digits = 2)

  82. ```

  83. ```{r fig2a}

  84. rum %>%

  85.   count(annee_sortie, mois_sortie) %>%

  86.   ungroup %>%

  87. 

  88.   ggplot +

  89.     aes(x = mois_sortie,

  90.         y = n,

  91.         color = annee_sortie %>% factor,

  92.         shape = annee_sortie %>% factor) +

  93.     scale_x_discrete(limits = mois_label, expand = c(.05, 0)) +

  94.     geom_line() +

  95.     geom_point() +

  96.     labs(x = NULL,

  97.          y = NULL,

  98.          title = "RUM") +

  99.     theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),

  100.           legend.title = element_blank(),

  101.           plot.title = element_text(hjust = 0))

  102. ```

  103. 

  104. ### <a href="#tab2b" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Nombre de RSS transmis par mois pour les 3 dernières années</a> {.panel .panel-default}

  105. #### {.panel-body .collapse #tab2b}

  106. ```{r tab2b}

  107. rss %>%

  108.   count(annee_sortie, mois_sortie) %>%

  109.   spread(annee_sortie, n) %>%

  110.   bind_rows(filter(., mois_sortie <= mois) %>%

  111.             select(-mois_sortie) %>%

  112.             summarise_each(funs(sum))) %>%

  113.   bind_rows(filter(., mois_sortie <= 12) %>%

  114.             select(-mois_sortie) %>%

  115.             summarise_each(funs(sum))) %>%

  116.   mutate_(.dots = setNames(str_c("(`",annee,"`-`", annee - 2,"`)/`", annee - 2,"`"), str_c(annee, "-", annee - 2))) %>%

  117.   mutate_(.dots = setNames(str_c("(`",annee,"`-`", annee - 1,"`)/`", annee - 1,"`"), str_c(annee, "-", annee - 1))) %>%

  118.   select(-mois_sortie) %>%

  119. 

  120.   datatable(rownames = c(mois_label, "Total clôture", "Total M12")) %>%

  121.   formatPercentage(c(4,5), digits = 2)

  122. ```

  123. ```{r fig2b}

  124. rss %>%

  125.   count(annee_sortie, mois_sortie) %>%

  126.   ungroup %>%

  127. 

  128.   ggplot +

  129.   aes(x = mois_sortie,

  130.       y = n,

  131.       color = annee_sortie %>% factor,

  132.       shape = annee_sortie %>% factor) +

  133.   scale_x_discrete(limits = mois_label, expand = c(.05, 0)) +

  134.   geom_line() +

  135.   geom_point() +

  136.   labs(x = NULL,

  137.        y = NULL,

  138.        title = "RSS") +

  139.   theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),

  140.         legend.title = element_blank(),

  141.         plot.title = element_text(hjust = 0))

  142. ```

  143. 

  144. #### <a href="#tab3a" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Nombre de RSS de 1 jour et plus transmis par mois pour les 3 dernières années</a> {.panel .panel-default}

  145. ##### {.panel-body .collapse #tab3a}

  146. ```{r tab3a}

  147. rss %>%

  148.   filter(duree_rss >= 1) %>%

  149.   count(annee_sortie, mois_sortie) %>%

  150.   spread(annee_sortie, n) %>%

  151.   bind_rows(filter(., mois_sortie <= mois) %>%

  152.             select(-mois_sortie) %>%

  153.             summarise_each(funs(sum))) %>%

  154.   bind_rows(filter(., mois_sortie <= 12) %>%

  155.             select(-mois_sortie) %>%

  156.             summarise_each(funs(sum))) %>%

  157.   mutate_(.dots = setNames(str_c("(`",annee,"`-`", annee - 2,"`)/`", annee - 2,"`"), str_c(annee, "-", annee - 2))) %>%

  158.   mutate_(.dots = setNames(str_c("(`",annee,"`-`", annee - 1,"`)/`", annee - 1,"`"), str_c(annee, "-", annee - 1))) %>%

  159.   select(-mois_sortie) %>%

  160. 

  161.   datatable(rownames = c(mois_label, "Total clôture", "Total M12")) %>%

  162.   formatPercentage(c(4,5), digits = 2)

  163. ```

  164. ```{r fig3a}

  165. rss %>%

  166.   filter(duree_rss >= 1) %>%

  167.   count(annee_sortie, mois_sortie) %>%

  168.   ungroup %>%

  169. 

  170.   ggplot +

  171.   aes(x = mois_sortie,

  172.       y = n,

  173.       color = annee_sortie %>% factor,

  174.       shape = annee_sortie %>% factor) +

  175.   scale_x_discrete(limits = mois_label, expand = c(.05, 0)) +

  176.   geom_line() +

  177.   geom_point() +

  178.   labs(x = NULL,

  179.        y = NULL,

  180.        title = "RSS de 1 jour et +") +

  181.   theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),

  182.         legend.title = element_blank(),

  183.         plot.title = element_text(hjust = 0))

  184. ```

  185. 

  186. #### <a href="#tab3b" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Nombre de RSS de 0 jour (hors séances) transmis par mois pour les 3 dernières années</a> {.panel .panel-default}

  187. ##### {.panel-body .collapse #tab3b}

  188. ```{r tab3b}

  189. rss %>%

  190.   filter(duree_rss == 0, cmd != 28) %>%

  191.   count(annee_sortie, mois_sortie) %>%

  192.   spread(annee_sortie, n) %>%

  193.   bind_rows(filter(., mois_sortie <= mois) %>%

  194.             select(-mois_sortie) %>%

  195.             summarise_each(funs(sum))

  196.             ) %>%

  197.   bind_rows(filter(., mois_sortie <= 12) %>%

  198.             select(-mois_sortie) %>%

  199.             summarise_each(funs(sum))

  200.             ) %>%

  201.   mutate_(.dots = setNames(str_c("(`",annee,"`-`", annee - 2,"`)/`", annee - 2,"`"), str_c(annee, "-", annee - 2))) %>%

  202.   mutate_(.dots = setNames(str_c("(`",annee,"`-`", annee - 1,"`)/`", annee - 1,"`"), str_c(annee, "-", annee - 1))) %>%

  203.   select(-mois_sortie) %>%

  204. 

  205.   datatable(rownames = c(mois_label, "Total clôture", "Total M12")) %>%

  206.   formatPercentage(c(4,5), digits = 2)

  207. ```

  208. ```{r fig3b}

  209. rss %>%

  210.   filter(duree_rss == 0, cmd != 28) %>%

  211.   count(annee_sortie, mois_sortie) %>%

  212.   ungroup %>%

  213. 

  214.   ggplot +

  215.   aes(x = mois_sortie,

  216.       y = n,

  217.       color = annee_sortie %>% factor,

  218.       shape = annee_sortie %>% factor) +

  219.   scale_x_discrete(limits = mois_label, expand = c(.05, 0)) +

  220.   geom_line() +

  221.   geom_point() +

  222.   labs(x = NULL,

  223.        y = NULL,

  224.        title = "RSS de 0 jour, hors séances") +

  225.   theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),

  226.         legend.title = element_blank(),

  227.         plot.title = element_text(hjust = 0))

  228. ```

  229. 

  230. #### <a href="#tab3c" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Nombre de RSS de séance transmis par mois pour les 3 dernières années</a> {.panel .panel-default}

  231. ##### {.panel-body .collapse #tab3c}

  232. ```{r tab3c}

  233. rss %>%

  234.   filter(duree_rss == 0, cmd == 28) %>%

  235.   count(annee_sortie, mois_sortie) %>%

  236.   spread(annee_sortie, n) %>%

  237.   bind_rows(filter(., mois_sortie <= mois) %>%

  238.             select(-mois_sortie) %>%

  239.             summarise_each(funs(sum))) %>%

  240.   bind_rows(filter(., mois_sortie <= 12) %>%

  241.             select(-mois_sortie) %>%

  242.             summarise_each(funs(sum))) %>%

  243.   mutate_(.dots = setNames(str_c("(`",annee,"`-`", annee - 2,"`)/`", annee - 2,"`"), str_c(annee, "-", annee - 2))) %>%

  244.   mutate_(.dots = setNames(str_c("(`",annee,"`-`", annee - 1,"`)/`", annee - 1,"`"), str_c(annee, "-", annee - 1))) %>%

  245.   select(-mois_sortie) %>%

  246. 

  247.   datatable(rownames = c(mois_label, "Total clôture", "Total M12")) %>%

  248.   formatPercentage(c(4,5), digits = 2)

  249. ```

  250. ```{r fig3c}

  251. rss %>%

  252.   filter(duree_rss == 0, cmd == 28) %>%

  253.   count(annee_sortie, mois_sortie) %>%

  254.   ungroup %>%

  255. 

  256.   ggplot +

  257.   aes(x = mois_sortie,

  258.       y = n,

  259.       color = annee_sortie %>% factor,

  260.       shape = annee_sortie %>% factor) +

  261.   scale_x_discrete(limits = mois_label, expand = c(.05, 0)) +

  262.   geom_line() +

  263.   geom_point() +

  264.   labs(x = NULL,

  265.        y = NULL,

  266.        title = "RSS de séances") +

  267.   theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),

  268.         legend.title = element_blank(),

  269.         plot.title = element_text(hjust = 0))

  270. ```

  271. 

  272. ### <a href="#tab4" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Nombre de RUM transmis par pôle pour les 3 dernières années</a> {.panel .panel-default}

  273. ##### {.panel-body .collapse #tab4}

  274. ```{r tab4}

  275. rum %>%

  276.   filter(mois_sortie <= mois) %>%

  277.   filter(! is.na(pole_libelle)) %>%

  278.   count(pole_libelle, annee_sortie) %>%

  279.   ungroup %>%

  280.   spread(annee_sortie, n) %>%

  281.   bind_rows(select(., -pole_libelle) %>%

  282.             summarise_each(funs(sum(., na.rm = T))) %>%

  283.             mutate(pole_libelle = "TOTAL")) %>%

  284.   mutate_(.dots = setNames(str_c("(`",annee,"`-`", annee - 2,"`)/`", annee - 2,"`"), str_c(annee, "-", annee - 2))) %>%

  285.   mutate_(.dots = setNames(str_c("(`",annee,"`-`", annee - 1,"`)/`", annee - 1,"`"), str_c(annee, "-", annee - 1))) %>%

  286. 

  287.   datatable(colnames = c("Pôle" = 1), rownames = F) %>%

  288.   formatPercentage(c(5,6), digits = 2)

  289. ```

  290. ```{r fig4}

  291. rum %>%

  292.   filter(mois_sortie <= mois) %>%

  293.   filter(! is.na(pole_libelle)) %>%

  294.   count(pole_libelle, annee_sortie) %>%

  295.   ungroup %>%

  296. 

  297.   ggplot +

  298.   aes(x = annee_sortie,

  299.       y = n,

  300.       color = pole_libelle) +

  301.   scale_x_continuous(breaks = (annee - 2):annee) +

  302.   facet_wrap(~ pole_libelle, scales = "free") +

  303.   geom_point() +

  304.   geom_line() +

  305.   labs(x = NULL,

  306.        y = NULL,

  307.        title = "RUM par pôle") +

  308.   theme(legend.position = "none",

  309.         plot.title = element_text(hjust = 0))

  310. ```

  311. 

  312. ## Exhaustivité

  313. 

  314. ### Exhaustivité des RSS en fonction du mois et de l'année de clôture

  315. 

  316. #### <a href="#tab5" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Nombre de RSS produits et transmis, et taux d'exhaustivité : historique des clôtures de l'année</a> {.panel .panel-default}

  317. ##### {.panel-body .collapse #tab5}

  318. ```{r tab5}

  319. exhau %>%

  320.   mutate(rss_prod = rss + manq,

  321.          exh = rss / rss_prod) %>%

  322.   select(rss_prod, rss, exh) %>%

  323. 

  324.   datatable(colnames = c("Clôture", "Total RSS produits", "Nombre de RSS transmis", "Taux d'exhaustivité RSS (%)"),

  325.             rownames = mois_label) %>%

  326.   formatPercentage(3, digits = 2)

  327. 

  328. ```

  329. 

  330. #### <a href="#fig5a" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Taux d'exhaustivité selon le mois clôturé de l'année courante</a> {.panel .panel-default}

  331. ##### {.panel-body .collapse #fig5a}

  332. ```{r fig5a}

  333. exhau %>%

  334.   mutate(rss_prod = rss + manq,

  335.          exh = 100 * rss / rss_prod) %>%

  336. 

  337.   ggplot +

  338.   aes(x = mois,

  339.       y = exh) +

  340.   geom_point() +

  341.   geom_line() +

  342.   labs(x = NULL,

  343.        y = NULL,

  344.        title = NULL) +

  345.   scale_x_discrete(limits = mois_label, expand = c(.05, 0)) +

  346.   theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

  347. 

  348. ```

  349. 

  350. ### Exhaustivité mensuelle de la clôture

  351. 

  352. *L'exhaustivité est calculée à partir de la base GAM*

  353. 

  354. #### <a href="#fig7" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Taux d'exhaustivité des RSS pour la clôture actuelle selon le mois de sortie du RSS</a> {.panel .panel-default}

  355. ##### {.panel-body .collapse #fig7}

  356. ```{r fig7}

  357. rss %>%

  358.   filter(annee_sortie == annee) %>%

  359.   count(mois_sortie) %>%

  360.   full_join(gam %>%

  361.             count(mois_sortie),

  362.             by = "mois_sortie") %>%

  363.   mutate(n = 100 * (n.x - n.y) / n.x,

  364.          n = ifelse(is.na(n), 100, n)) %>%

  365. 

  366.   ggplot +

  367.   aes(x = mois_sortie,

  368.       y = n) +

  369.   scale_x_discrete(limits = mois_label, expand = c(.05, 0)) +

  370.   geom_line() +

  371.   geom_point() +

  372.   labs(x = NULL,

  373.        y = NULL,

  374.        title = NULL) +

  375.   theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),

  376.         legend.title = element_blank(),

  377.         plot.title = element_text(hjust = 0))

  378. ```

  379. 

  380. #### <a href="#fig8" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Nombre de RSS manquants pour la clôture actuelle selon le mois de sortie du RSS</a> {.panel .panel-default}

  381. ##### {.panel-body .collapse #fig8}

  382. ```{r fig8}

  383. gam %>%

  384.   count(mois_sortie) %>%

  385.   full_join(data.frame(mois_sortie = setdiff(1:mois, .$mois_sortie), n = rep(0, length(setdiff(1:mois, .$mois_sortie))))) %>%

  386. 

  387.   ggplot +

  388.   aes(x = mois_sortie,

  389.       y = n) +

  390.   scale_x_discrete(limits = mois_label, expand = c(.05, 0)) +

  391.   geom_line() +

  392.   geom_point() +

  393.   labs(x = NULL,

  394.        y = NULL,

  395.        title = NULL) +

  396.   theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),

  397.         legend.title = element_blank(),

  398.         plot.title = element_text(hjust = 0))

  399. ```

  400. 

  401. ### <a href="#tab9" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Exhaustivité par pôle et par service</a> {.panel .panel-default}

  402. #### {.panel-body .collapse #tab9}

  403. ```{r tab9}

  404. #rss %>%

  405. #  filter(annee_sortie == annee) %>%

  406. #  count(pole_libelle, service_libelle) %>%

  407. #  bind_rows(rss %>%

  408. #            filter(annee_sortie == annee) %>%

  409. #            count(pole_libelle)) %>%

  410. #  full_join(gam %>%

  411. #            count(pole_libelle, service_libelle) %>%

  412. #            bind_rows(gam %>%

  413. #                      count(pole_libelle)),

  414. #            by = c("pole_libelle", "service_libelle")) %>%

  415. #  mutate(n.y = ifelse(is.na(n.y), 0, n.y),

  416. #         n.x = n.x + n.y,

  417. #         exh_service = (n.x - n.y) / n.x,

  418. #         pole_libelle = pole_libelle %>% factor) %>%

  419. #  arrange(pole_libelle, service_libelle) %>%

  420. #  mutate(service_libelle = ifelse(is.na(service_libelle), "TOTAL", service_libelle)) %>%

  421. #

  422. #  datatable(colnames = c("Pôle", "Service de responsabilité", "RSS produits", "RSS manquants", "Exhaustivité"),

  423. #            rownames = F) %>%

  424. #  formatPercentage(5, digits = 2)

  425. exhau_pims %>%

  426.   group_by(Pole, Service) %>%

  427.   summarise(Prod = n()) %>%

  428. full_join(

  429.   exhau_pims %>%

  430.     filter(DP == "") %>%

  431.     group_by(Pole, Service) %>%

  432.     summarise(Manquants = n())

  433. ) %>%

  434. full_join(

  435.   exhau_pims %>%

  436.     filter(Erreur == 4) %>%

  437.     group_by(Pole, Service) %>%

  438.     summarise(Rumrss = n())

  439. ) %>%

  440. bind_rows(

  441.   exhau_pims %>%

  442.     group_by(Pole) %>%

  443.     summarise(Prod = n()) %>%

  444.     full_join(

  445.       exhau_pims %>%

  446.         filter(DP == "") %>%

  447.         group_by(Pole) %>%

  448.         summarise(Manquants = n())

  449.     ) %>%

  450.     full_join(

  451.       exhau_pims %>%

  452.         filter(Erreur == 4) %>%

  453.         group_by(Pole) %>%

  454.         summarise(Rumrss = n())

  455.     )

  456. ) %>%

  457. bind_rows(

  458.   exhau_pims %>%

  459.     summarise(Prod = n()) %>%

  460.     bind_cols(

  461.       exhau_pims %>%

  462.         filter(DP == "") %>%

  463.         summarise(Manquants = n())

  464.     ) %>%

  465.     bind_cols(

  466.       exhau_pims %>%

  467.         filter(Erreur == 4) %>%

  468.         summarise(Rumrss = n())

  469.     )

  470. ) %>%

  471. arrange(Pole, Service) %>%

  472. select(Pole, Service, Manquants, Rumrss, Prod) %>%

  473. mutate(Service = ifelse(is.na(Service), "TOTAL", Service),

  474.        Exh_rum = (Prod - Manquants) / Prod,

  475.        Exh_rumrss = (Prod - Rumrss) / Prod,

  476.        Exh_rum = ifelse(is.na(Exh_rum), 1, Exh_rum),

  477.        Exh_rumrss = ifelse(is.na(Exh_rumrss), 1, Exh_rumrss)) %>%

  478. 

  479.   datatable(colnames = c("Pôle", "Service", "RUM manquants", "RUM dans RSS manquant", "Production RUM", "Exhaustivité RUM", "Exhaustivité RUM-RSS"),

  480.             rownames = F) %>%

  481.   formatPercentage(c(6,7), digits = 2)

  482. ```

  483. 

  484. ## Valorisation

  485. 

  486. ### <a href="#tab10" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Nombre et valorisation des RSA transmis, traités et valorisés</a> {.panel .panel-default}

  487. #### {.panel-body .collapse #tab10}

  488. ```{r tab10}

  489. Ovalide$SVA %>%

  490.   full_join(OvalideP$SVA, by = "A") %>%

  491.   mutate(D = C.x - C.y,

  492.          E = (C.x - C.y) / C.y) %>%

  493. 

  494.   datatable(rownames = F,

  495.             escape = F,

  496.             container = htmltools::withTags(table(class = 'display',

  497.                                                   thead(tr(th(rowspan = 2, "RSA"),

  498.                                                            th(colspan = 2, current),

  499.                                                            th(colspan = 2, previous),

  500.                                                            th(colspan = 2, "Évolution")),

  501.                                                         tr(th("Effectif"),

  502.                                                            th("Montant BR"),

  503.                                                            th("Effectif"),

  504.                                                            th("Montant BR"),

  505.                                                            th("€"),

  506.                                                            th("%"))

  507.                                                         )

  508.                                                   ))) %>%

  509.   formatCurrency(c(3,5,6), currency = "", interval = 3, mark = "&nbsp;", digits = 2, dec.mark = ",") %>%

  510.   formatPercentage(7, digits = 2)

  511. ```

  512. *Données issues des tableaux OVALIDE [1.V.1.SV] A de `r periode`*

  513. 

  514. ### <a href="#tab11" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Valorisation des RSA non pris en charge par l'Assurance Maladie</a> {.panel .panel-default}

  515. #### {.panel-body .collapse #tab11}

  516. ```{r tab11}

  517. Ovalide$VSS %>% select(1:3) %>%

  518.   full_join(OvalideP$VSS %>% select(1:3), by = "A") %>%

  519.   mutate(D = C.x - C.y,

  520.          E = (C.x - C.y) / C.y) %>%

  521. 

  522.   datatable(rownames = F,

  523.             container = htmltools::withTags(table(class = 'display',

  524.                                                   thead(tr(th(rowspan = 2, "Composante"),

  525.                                                            th(colspan = 2, current),

  526.                                                            th(colspan = 2, previous),

  527.                                                            th(colspan = 2, "Évolution")),

  528.                                                         tr(th("Effectif"),

  529.                                                            th("Montant BR"),

  530.                                                            th("Effectif"),

  531.                                                            th("Montant BR"),

  532.                                                            th("€"),

  533.                                                            th("%"))

  534.                                                         )

  535.                                                   )

  536.             )) %>%

  537.   formatCurrency(c(3,5,6), currency = "", interval = 3, mark = "&nbsp;", digits = 2, dec.mark = ",") %>%

  538.   formatPercentage(7, digits = 2)

  539. ```

  540. *Données issues des tableaux [1.V.1.VSS] A de `r periode`*

  541. 

  542. ### <a href="#tab12" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Taux de remboursement des RSA pris en charge par l'Assurance Maladie</a> {.panel .panel-default}

  543. #### {.panel-body .collapse #tab12}

  544. ```{r tab12}

  545. Ovalide$TXR %>%

  546.   full_join(OvalideP$TXR, by = c("A", "B")) %>%

  547. 

  548.   datatable(rownames = F,

  549.             container = htmltools::withTags(table(class = 'display',

  550.                                                   thead(tr(th(rowspan = 2, "Taux de remboursement"),

  551.                                                            th(rowspan = 2, "Type"),

  552.                                                            th(colspan = 2, current),

  553.                                                            th(colspan = 2, previous)),

  554.                                                         tr(th("Effectif"),

  555.                                                            th("%"),

  556.                                                            th("Effectif"),

  557.                                                            th("%"))

  558.                                                         )

  559.                                                   )

  560.             )) %>%

  561.   formatCurrency(c(4, 6), digits = 2, currency = "", dec.mark = ",")

  562. ```

  563. *Données issues des tableaux OVALIDE [1.V.1.TXR] C de `r periode`*  

  564. _\* Séjours de NN, radiothérape ou PO_

  565. 

  566. ### <a href="#tab13" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Valorisation des RSA pris en charge par l'Assurance Maladie</a> {.panel .panel-default}

  567. #### {.panel-body .collapse #tab13}

  568. ```{r tab13}

  569. Ovalide$RAV[-(1:2), c(1,4,6)] %>%

  570.  full_join(OvalideP$RAV[-(1:2), c(1,4,6)], by = "A") %>%

  571.  mutate(D.z = (D.x - D.y) / D.y,

  572.         F.z = (F.x - F.y) / F.y) %>%

  573.   .[names(.) %>% sort] %>%

  574. 

  575.   datatable(rownames = F,

  576.             escape = F,

  577.             container = htmltools::withTags(table(class = 'display',

  578.                                                   thead(tr(th(rowspan = 2, "Composante"),

  579.                                                            th(colspan = 2, "Montant BR¹"),

  580.                                                            th(rowspan = 2, "Evol. montant BR¹"),

  581.                                                            th(colspan = 2, "Montant remboursé AM²"),

  582.                                                            th(rowspan = 2, "Evol. montant remboursé AM²")),

  583.                                                         tr(rep(c(current, previous), 2) %>%

  584.                                                            lapply(th))

  585.                                                         )

  586.                                                   )

  587.             )) %>%

  588.   formatPercentage(c(4, 7), digits = 2) %>%

  589.   formatCurrency(c(2, 3, 5, 6), currency = "", interval = 3, mark = "&nbsp;", digits = 2, dec.mark = ",")

  590. ```

  591. *Données issues des tableaux OVALIDE [1.V.1.RAV] C de `r periode`*  

  592. <sup>1</sup> Montant Brut  

  593. <sup>2</sup> Montant Remboursé par l'Assurance Maladie  

  594. 

  595. ### <a href="#tab14" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Valorisation des IVG, ATU, SE, actes et consultations</a> {.panel .panel-default}

  596. #### {.panel-body .collapse #tab14}

  597. ```{r tab14}

  598. data_frame(A = c(Ovalide$VATU[is.na(Ovalide$VATU$A), 3:5] %>% unlist,

  599.                  Ovalide$VSE[Ovalide$VSE$A == "", 3:5] %>% unlist,

  600.                  Ovalide$VCCAM[Ovalide$VCCAM$A == "", 2:4] %>% unlist,

  601.                  Ovalide$VNGAP[Ovalide$VNGAP$A == "", 3:5] %>% unlist),

  602.            B = c(OvalideP$VATU[is.na(OvalideP$VATU$A), 3:5] %>% unlist,

  603.                  OvalideP$VSE[OvalideP$VSE$A == "", 3:5] %>% unlist,

  604.                  OvalideP$VCCAM[OvalideP$VCCAM$A == "", 2:4] %>% unlist,

  605.                  OvalideP$VNGAP[OvalideP$VNGAP$A == "", 3:5] %>% unlist)) %>%

  606.   mutate(C = A - B,

  607.          D = (A - B) / B) %>%

  608. 

  609.   datatable(rownames = str_c(rep(c("Nombre de prestations",

  610.                                    "Valorisation brute",

  611.                                    "Valorisation AM"),4),

  612.                              rep(c("ATU<sup>1</sup>",

  613.                                    "SE<sup>2</sup>",

  614.                                    "CCAM<sup>3</sup>",

  615.                                    "NGAP<sup>4</sup>"), each = 3), sep = " "),

  616.             colnames = c(current, previous, "Évolution (n ou &euro;)", "Évolution"),

  617.             escape = F) %>%

  618.   formatCurrency(1:3, currency = "", interval = 3, mark = "&nbsp;", digits = 2, dec.mark = ",") %>%

  619.   formatPercentage(4, digits = 2)

  620. ```

  621. <sup>1</sup>*Données issues des tableaux OVALIDE [2.V.VATU] de `r periode`*  

  622. <sup>2</sup>*Données issues des tableaux OVALIDE [2.V.VSE] de `r periode`*  

  623. <sup>3</sup>*Données issues des tableaux OVALIDE [2.V.VCCAM] de `r periode`*  

  624. <sup>4</sup>*Données issues des tableaux OVALIDE [2.V.VNGAP] de `r periode`*  

  625. 

  626. ### <a href="#tab15" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Nombre de Suppléments valorisés, Performance et Valorisation des séjours non envoyés</a> {.panel .panel-default}

  627. #### {.panel-body .collapse #tab15}

  628. ```{r tab15}

  629. Ovalide$UMAS %>%

  630.   full_join(OvalideP$UMAS, by = "A") %>%

  631.   mutate(C = B.x - B.y,

  632.          D = (B.x - B.y) / B.y) %>%

  633. 

  634.   datatable(rownames = F,

  635.             colnames = c(current, previous, "Évolution (n)", "Évolution")) %>%

  636.   formatCurrency(2:4, currency = "", interval = 3, mark = "&nbsp;", digits = 0) %>%

  637.   formatPercentage(5, digits = 2)

  638. ```

  639. *Données issues des tableaux OVALIDE [1.V.1.UMAS] E de `r periode`*

  640. 

  641. ### <a href="#tab16" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Prix Moyen du Cas Traité\* de l'année en cours et de l'année précédente</a> {.panel .panel-default}

  642. #### {.panel-body .collapse #tab16}

  643. ```{r tab16}

  644. Ovalide$SVB %>%

  645.   mutate(B = C/B) %>%

  646.   select(-C) %>%

  647.   full_join(OvalideP$SVB %>%

  648.             mutate(B = C/B) %>%

  649.             select(-C),

  650.             by = "A") %>%

  651.   mutate(C = B.x - B.y,

  652.          D = (B.x - B.y) / (B.y)) %>%

  653. 

  654.   datatable(escape = F,

  655.             rownames = F,

  656.             colnames = c("Type de séjours", current, previous, "Évolution (&euro;)", "Évolution")) %>%

  657.   formatPercentage(5, digits = 2) %>%

  658.   formatCurrency(2:4, currency = "", interval = 3, mark = "&nbsp;", digits = 2, dec.mark = ",")

  659. ```

  660. *Données issues des tableaux OVALIDE [1.V.1.SV] B de `r periode`*  

  661. _\* Prix Moyen du Cas Traité = Total valorisation / nombre de RSA valorisés_

  662. 

  663. ### <a href="#tab17" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Estimation de la valorisation des séjours non transmis de l'année en cours</a> {.panel .panel-default}

  664. #### {.panel-body .collapse #tab17}

  665. ```{r tab17}

  666. gam %>% filter(date_sortie - date_entree == 0) %>% nrow -> zero

  667. gam %>% filter(date_sortie - date_entree > 0) %>% nrow -> plus

  668. 

  669. data.frame(zero = c(zero, Ovalide$SVB$C[3]/Ovalide$SVB$B[3], zero * Ovalide$SVB$C[3]/Ovalide$SVB$B[3]),

  670.            plus = c(plus, Ovalide$SVB$C[2]/Ovalide$SVB$B[2], plus * Ovalide$SVB$C[2]/Ovalide$SVB$B[2])) %>%

  671. 

  672. datatable(escape = F,

  673.           rownames = c("Nombre", "PMCT*", "Valorisation"),

  674.           colnames = c("Indicateur", "0 jour", "Plus de 0 jour")) %>%

  675. formatCurrency(1:2, currency = "", interval = 3, mark = "&nbsp;", digits = 2, dec.mark = ",")

  676. rm(plus, zero)

  677. ```

  678. *Données issues de la requête BO «`r current`» exécutée le `r date` et des tableaux OVALIDE [1.V.1.SV] B de `r periode`*  

  679. _\* Prix Moyen du Cas Traité = Total valorisation / nombre de RSA valorisés_

  680. 

  681. ### <a href="#tab18" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Indice de performance de la durée moyenne de séjours (IP-DMS) de l'année en cours et de l'année précédente</a> {.panel .panel-default}

  682. #### {.panel-body .collapse #tab18}

  683. ```{r tab18}

  684. if (nrow(Ovalide$EDMS) == 6)

  685. {

  686.   IP_current <- (Ovalide$EDMS[[1, 2]] + Ovalide$EDMS[[4, 2]]) / (Ovalide$EDMS[[2, 2]] + Ovalide$EDMS[[5, 2]])

  687.   IP_previous <- (OvalideP$EDMS[[1, 2]] + OvalideP$EDMS[[4, 2]]) / (OvalideP$EDMS[[2, 2]] + OvalideP$EDMS[[5, 2]])

  688. } else {

  689.   IP_current <- Ovalide$EDMS[[1, 2]] / Ovalide$EDMS[[2, 2]]

  690.   IP_previous <- OvalideP$EDMS[[1, 2]] / OvalideP$EDMS[[2, 2]]

  691. }

  692. 

  693. data_frame(IP_current, IP_previous) %>%

  694.   datatable(rownames = "Indice de performance",

  695.             colnames = c(current, previous)) %>%

  696.   formatCurrency(1:2, currency = "", digits = 3, dec.mark = ",")

  697. 

  698. rm(IP_previous, IP_current)

  699. ```

  700. *Données issues des tableaux OVALIDE [1.D2.EDMS] de `r periode`*  

  701. _\* Nb de journées / Nb de journées standardisées sur la DMS théorique_

  702. 

  703. <!---

  704. ## Généralités

  705. 

  706. ### <a href="#outils" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Outils informatiques</a> {.panel .panel-default}

  707. #### {.panel-body .collapse #outils}

  708. ```{r outils}

  709. data_frame(Logiciels = c("Fichsup",

  710.                          "Genrsa",

  711.                          "Magic",

  712.                          "Preface"),

  713.            `N° de version` = c("9.4.1",

  714.                                "11.6.6.2",

  715.                                "4.5.0.0",

  716.                                "2.2.3.0")) %>%

  717. 

  718.   datatable(rownames = F)

  719. ```

  720. 

  721. ### <a href="#cal" data-toggle="collapse" class="panel-heading">Calendrier</a> {.panel .panel-default}

  722. #### {.panel-body .collapse #cal}

  723. ```{r calendrier}

  724. data_frame(Dates = rep(date, 5),

  725.            `Évènement` = c("Clôture et arrêté des données Webpims, Extraction Webpims",

  726.                            "Création des fichiers, vérifications et corrections",

  727.                            "Traitements réglementaires, vérifications et corrections",

  728.                            "Retour traitement e-PMSI",

  729.                            "Validation de l'envoi")) %>%

  730. 

  731.   datatable(rownames = F)

  732. ```

  733. --->