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DSIR

Infrastructure de science des données pour la santé mondiale

Des données de santé mondiale aux résultats clairs

DSIR est un package R libre qui facilite l’accès aux données de santé mondiale, leur traitement cohérent, ainsi que leur analyse et leur visualisation.

Version CRAN Nombre total de téléchargements sur CRAN Résultat de R CMD check Cycle de vie : en maturation

Découvrir les fonctions Commencer

Présentation technique (anglais) GitHub

Code ouvert · Disponible sur CRAN · Licence MIT

Un flux de travail cohérent avec R
  1. AccéderWHO GHO · WHO GHE · UN SDG
  2. PréparerTables nettoyées, codes pays et contexte des données
  3. AnalyserIndicateurs de santé, mortalité et progrès
  4. PrésenterGraphiques et tableaux analytiques cohérents

Des outils réutilisables à chaque étape de votre analyse.

Le défi au quotidien

Pourquoi DSIR ?

Les données de santé sont réparties entre plusieurs plateformes, avec des structures de tables et des identifiants géographiques différents. Les analystes répètent les étapes de collecte, de nettoyage et de mise en forme, tout en veillant à la reproductibilité des analyses et à la cohérence des rapports.

DSIR réunit les sources courantes de données de santé mondiale et les outils d’analyse dans un flux de travail R cohérent. Il réduit les tâches répétitives de préparation et facilite les analyses reproductibles.

Pour les équipes techniques qui comparent les pays, suivent les indicateurs et préparent des rapports de santé publique.

Ce que vous pouvez faire

Fonctions principales

Accéder aux données de santé mondiale

Obtenir des observations auprès de l’Observatoire mondial de la santé de l’OMS (GHO), des estimations sanitaires mondiales de l’OMS (GHE) et des services des Nations Unies pour les objectifs de développement durable (ODD, ou SDG dans le code). Sélectionner les pays, les années et les sous-groupes de population.

Découvrir l’accès aux données de l’OMS

Harmoniser la structure des données

Utiliser une structure de table nettoyée cohérente, les métadonnées des États Membres de l’OMS et les identifiants des pays. Conserver les dimensions supplémentaires et les informations de source si nécessaire.

Voir les outils de préparation (anglais)

Analyser les indicateurs de santé

Utiliser les tables de mortalité, la standardisation directe sur l’âge et les mesures de progrès annuel pour analyser la mortalité et suivre les indicateurs.

Découvrir les méthodes d’analyse (anglais)

Visualiser et présenter les résultats

Appliquer des thèmes ggplot2 et une mise en forme flextable réutilisables pour créer des graphiques et des tableaux cohérents. La version 0.14.0 sur GitHub propose aussi des graphiques d’indicateurs avec vérifications et des cartes expérimentales.

Voir les exemples de visualisation

Une structure de table commune ne rend pas les définitions des indicateurs ni les méthodes d’estimation comparables. Vérifiez les méthodes des sources, les sous-groupes de population et les unités avant de comparer les résultats.

Des outils aux tâches concrètes

Applications pratiques

Pour les équipes techniques de l’OMS et les chercheurs en santé publique qui utilisent des données sanitaires internationales.

  • Suivre les indicateurs de santé

    Explorer les observations par pays et par année, en conservant les informations sur les groupes de population et les sources.

  • Explorer la mortalité et la charge de morbidité

    Examiner les estimations de l’OMS par cause, âge, sexe, pays et année.

  • Évaluer les progrès vers les cibles des ODD

    Obtenir les séries des ODD liées à la santé et analyser leur évolution dans le temps.

  • Préparer des rapports reproductibles

    Réutiliser les étapes de préparation, les graphiques et les styles de tableaux dans plusieurs analyses.

Il s’agit d’utilisations possibles du package, sans affirmation d’une adoption officielle par l’OMS.

Développement en cours

Feuille de route

La version 0.14.0 sur GitHub ajoute des cartes d’indicateurs expérimentales avec dsir_map(), à partir de polygones sf fournis ou de frontières OMS ADM0 téléchargées avec autorisation explicite. Les objets de données conservent les métadonnées de collecte et de nettoyage.

Les cartes nécessitent le package facultatif sf. Les frontières de l’OMS sont téléchargées à la demande et mises en cache localement ; les géométries manquantes ou non valides ne sont pas réparées automatiquement.

La personne à l’origine du projet

Développé et maintenu par Shanlong Ding

Cadre technique (analyste de données)
Bureau régional de l’OMS pour le Pacifique occidental

Voir le profil GitHub

DSIR est un projet libre maintenu à titre personnel. Ce n’est pas un logiciel officiel de l’OMS ; il n’est ni approuvé ni publié par l’OMS.

Prendre le package en main

Premiers pas

CRAN propose la version 0.13.0, publiée le 30 octobre 2026. Installez la version 0.14.0 depuis GitHub pour les objets de données, les métadonnées, les graphiques et les cartes expérimentaux. 

# CRAN: 0.13.0
install.packages("DSIR")

# Or GitHub: 0.14.0
# install.packages("remotes")
remotes::install_github("shanlong-who/DSIR")

# Optional dependency for dsir_map()
# install.packages("sf")
library(DSIR)