Importer le tableau 1.V.5.EMM de Ovalide pour pouvoir par la suite comparer avec les résultats produits à partir des données de VisualValoSej.
La fonction import_emm_from_epmsi
permet de récupérer les tableaux EMM directement sur l'application EPMSI
emm <- lapply(1:12, function(x) vvs::import_emm_from_epmsi( user = nom_utilisateur, pass = mot_de_passe, annee = 2017, mois = x )) emm <- dplyr::bind_rows(emm)
Dans e-PMSI sélectionner Applications -> Ovalide MCO -> Année concernée -> M12 -> Résultats -> Tableau [1.V.5.EMM]: Evolution des montants mensuel par période de transmission par type de prestation
Sauvegarder cette page de manière brute (html seul).
La fonction vvs::import_emm
permet d'importer les tableaux présents sur cette page web en une liste de data.frames (une pour chaque tableau).
emm <- vvs::import_emm('../raw_data/1V5EMM_2017.htm') head(emm)
On retrouve les tableaux mais de manière manipulable
emml <- aggregate(valorisation ~ mois_envoi + mois_sortie, data = emm, FUN = sum) xtabs(valorisation ~ mois_envoi + mois_sortie, data = emml) sum(emml$valorisation)
library(magrittr) library(ggplot2) library(dplyr) plot_valo_mois <- function(df) { # somme en million df$valorisation <- df$valorisation / 10^6 somme_mois <- df %>% group_by(mois_sortie) %>% summarise(valo_mensuelle = sum(valorisation)) ggplot(df) + geom_histogram( aes(x = as.factor(mois_sortie), y = valorisation, fill = type_table), stat = "identity") + labs(x = "Mois de sortie", y = "Valorisation (millions €)", fill = "Type") + geom_text(aes(x = mois_sortie, label = format(valo_mensuelle, digits = 2), y = valo_mensuelle), data = somme_mois, vjust = 0) } plot_valo_mois(emm)
Sauvegarde
saveRDS(emm, '../produced_data/emm2017.rds')
Add the following code to your website.
For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.