tipnet.report

Pacchetto R che implementa il sistema di reportistica della TIP-Net (Rete Italiana delle Unità di Terapia Intensiva Pediatrica), sviluppato dall'Unità di Biostatistica, Epidemiologia e Sanità Pubblica (UBEP) — Università di Padova.

Il sistema produce due tipologie di report:

1. Report dinamico interattivo (index.Rmd) — dashboard Shiny per l'esplorazione continua dei dati, aggiornabile in tempo reale dai server di produzione.
2. Report statico annuale/semestrale (analyses/YYYY-static_report.R) — snapshot parametrizzato in HTML, generato periodicamente.

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Report dinamico (index.Rmd)

Cosa fa

È una web app Shiny (runtime: shiny_prerendered) che si connette automaticamente al database REDCap della rete TIP-Net e produce una serie di sezioni analitiche interattive:

Sezione	File	Contenuto
Qualità dati	005-quality.Rmd	Completezza dei record per centro e tipo di scheda
Descrittive	010-descriptives.Rmd	Distribuzione per genere, etnia, età
Provenienza	020-origin.Rmd	Origine del ricovero
Continuità cure	030-ccc.Rmd	Centri di cura continua
Focus	035-focus.Rmd	Analisi tematiche specifiche
Durata degenza	050-los.Rmd	LOS e dimissione dalla PICU

Ogni sezione è implementata tramite un modulo Shiny (R/module-XxxReport.R) con le relative funzioni di supporto (R/funs-XxxReport.R). I grafici sono interattivi (plotly). L'utente può filtrare i dati per intervallo di anni tramite il selettore yearRangeUI.

Flusso dati

REDCap API
    ↓  db_update_from_server()
../tipnet-data/tipnet.rds          ← cache locale (aggiornamento automatico se scaduta)
    ↓  generate_main_data()
data_ranged[["full_filtered"]]     ← struttura nested usata dai moduli

• Al primo avvio (o quando il file è scaduto) il report scarica automaticamente i dati da REDCap tramite il token REDCAP_TIPNET_PAT nel file .Renviron.
• I dati vengono salvati anche come snapshot datato: ../tipnet-data/YYYY-MM-DD-tipnet.rds.
• La data dell'ultimo aggiornamento è mostrata nell'intestazione del report.

Parametri YAML (index.Rmd)

Parametro	Default	Descrizione
cache	FALSE	Attiva la cache knitr per il chunk data
export	FALSE	Modalità export statico (disabilita Shiny, abilita output fisso)
need_privacy	TRUE	Oscura le città dei centri nell'output
force_update	FALSE	Forza il re-download da REDCap anche se i dati sono recenti

Avviare il report in locale

Aprire index.Rmd in RStudio e cliccare Run Document, oppure:

rmarkdown::run("index.Rmd")

In modalità interattiva (.Rprofile imposta options(tipnet.dev = TRUE)) vengono eseguiti automaticamente roxygen2::roxygenise() e devtools::load_all() prima del render.

Deployment in produzione

Il report gira come app Shiny su un server Linux in /srv/shiny-server/TIPNet. Il Makefile gestisce gli aggiornamenti:

make update        # aggiorna codice (git pull + renv::restore) + dati (REDCap)
make update-code   # solo codice
make update-data   # solo dati

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Report statico (analyses/YYYY-static_report.R)

Cosa fa

Genera uno snapshot HTML parametrizzato dei dati TIP-Net per un anno solare (o semestre), con tre sezioni per ogni centro e per la rete complessiva:

• Accettazione: distribuzione per genere ed etnia
• Descrittive: tabella riassuntiva stratificata per sesso (quartili, media, SD per variabili continue; frequenze per discrete)
• SMR: Standardized Mortality Rate calcolato su PIM2 e PIM3

Come creare il report di un nuovo anno

1. Copiare il report dell'anno precedente:

   cp analyses/2025-static_report.R analyses/2026-static_report.R

2. Nel nuovo file aggiornare:

   • params$year → anno di interesse
   • params$first_month / params$last_month → 1/12 per report annuale, 1/6 per I semestre, 7/12 per II semestre
   • La stringa di versione nel campo date: dell'intestazione YAML → es. (ver. 1.0.0)
   • Il nome del file RDS nella riga tip_data <- read_rds(...) → usare l'ultimo snapshot disponibile in ../tipnet-data/ (es. 2026-03-17-tipnet.rds)

3. Compilare (vedi sotto).

Compilare il report

Dall'interno di una sessione R con il progetto aperto:

knitr::spin("analyses/2026-static_report.R", knit = FALSE)
rmarkdown::render("analyses/2026-static_report.Rmd",
  params = list(year = 2026, first_month = 1, last_month = 12)
)

Da terminale (adattare il percorso di Rscript e pandoc all'ambiente):

RSTUDIO_PANDOC="<percorso pandoc>" Rscript -e "
  knitr::spin('analyses/2026-static_report.R', knit = FALSE)
  rmarkdown::render('analyses/2026-static_report.Rmd')
"

Nota: il file .R viene prima convertito in .Rmd da knitr::spin(), poi compilato da rmarkdown::render(). I file .Rmd e .md intermedi possono essere ignorati; l'output finale è l'.html.

Parametri disponibili

Parametro	Valori tipici	Descrizione
year	2025	Anno di riferimento del report
first_month	1 o 7	Primo mese del periodo
last_month	6 o 12	Ultimo mese del periodo

Il report_type ("annual", "I semester", "II semester") viene derivato automaticamente dai valori di first_month e last_month.

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Sviluppo del pacchetto

devtools::load_all()   # carica tutte le funzioni di R/ nella sessione
devtools::document()   # rigenera NAMESPACE e man/ da roxygen2
devtools::test()       # esegue tutti i test
devtools::test(filter = "utils")  # singolo file di test

Le dipendenze sono gestite con renv. Per allineare l'ambiente al renv.lock:

renv::restore()

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Struttura dati

Il file RDS principale (tipnet.rds) è una lista nested. Le slice rilevanti per i report statici sono:

Indice	Contenuto
[[3]][[1]]	Anagrafica (codpat, gender, etnia, center)
[[3]][[3]]	Accettazione (ingresso, età, priorità, comorbidità, …)
[[3]][[5]]	PIM (pim2, pim3)
[[3]][[9]]	Ventilazione
[[3]][[10]]	Infezioni
[[3]][[13]]	Dimissione (durata degenza, esito, diagnosi, …)

Il data object centers_table (esportato dal pacchetto) mappa codice centro → nome → città.